Lịch sử về AI

Ý tưởng khởi nguyên về AI

Trở về khoảng 75 năm trước, vào năm 1950, Alan Turing là người đầu tiên đề xuất ý tưởng về một bài kiểm tra xem liệu máy tính có thể suy nghĩ như con người không? Bài test này được đặt tên là Turing. Mặc dù đây chỉ là lý thuyết, và không có một bài kiểm tra Turing nào diễn ra tại thời điểm đó cả, nhưng nó là một ý tưởng nền tảng cho việc định hướng nghiên cứu về trí thông minh nhân tạo trong nhiều thập kỷ sau đó.

Bài kiểm tra Turing chỉ đơn giản là kiểm tra một máy tính có thể nghĩ giống con người không. Giống như việc bạn đang nhắn tin với ai đó, nhưng bạn không biết người kia là con người thật hay một cái máy tính, thì cái máy tính này đã pass bài kiểm tra Turing. Nó giống như trò chơi, mà máy tính sẽ cố gắng đóng giả giống với con người nhất để bạn không thể phân biệt được.

Machine Learning

Sáu năm sau, vào năm 1956. Arthur Samuel ra mắt chương trình Checkers Player (Cờ Đam) (http://incompleteideas.net/book/ebook/node109.html). Và vào năm 1959, chính ông chia sẻ về Machine Learning trong bài viết: “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”. Ông chứng minh rằng máy tính có thể học từ kinh nghiệm, không chỉ tuân theo các quy tắc. Đây là sự ra đời của học máy như một lĩnh vực. Nó dựa trên việc Arthur Samuel lần đầu tiên trình diễn chương trình chơi cờ đam của mình trước công chúng trên truyền hình vào ngày 24 tháng 2 năm 1956, bằng cách sử dụng máy tính IBM 701. Do đó, bài báo được gọi là “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers” (“Một số nghiên cứu về học máy sử dụng trò chơi cờ đam”)

Vượt thời gian về năm 1997 - đột phá đáng chú ý nhất của Machine Learning là khi Deep Blue của IBM, một máy tính chơi cờ vua, đã đánh bại nhà vô địch thế giới Garry Kasparov. Điều này cho thấy rằng Machine Learning và AI có thể tiếp nhận tư duy chiến lược, phức tạp và đánh bại những con người giỏi nhất.


Deep Learning

Deep Learning là một lĩnh vực con của Machine Learning sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp để tự động học các mẫu từ lượng dữ liệu lớn — chẳng hạn như hình ảnh, giọng nói hoặc văn bản.

Mặc dù khái niệm này có từ những năm 1980 với sự phát triển của thuật toán truyền ngược (backpropagation algorithm), học sâu chỉ thực sự trở nên mạnh mẽ vào những năm 2010 nhờ máy tính nhanh hơn và nhiều dữ liệu hơn.

Một bước đột phá đáng chú ý mà chúng ta có thể nhận thấy dễ dàng là sự trỗi dậy của các trợ lý giọng nói như Siri và Google Assistant, vốn đã trở nên tốt hơn đáng kể trong việc hiểu giọng nói vào khoảng năm 2016 nhờ vào công nghệ học sâu. Công nghệ này cũng hỗ trợ các tính năng như đề xuất của Spotify, bộ lọc Instagram và Face ID — tất cả những thứ mà chúng ta đang sử dụng hàng ngày.


AI tạo sinh

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung mới—chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, nhạc hoặc mã—bằng cách học các mẫu từ dữ liệu hiện có.

Nó được xây dựng dựa trên Deep Learning, đặc biệt là các mô hình có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ, hình ảnh giống con người và nhiều thứ khác.

Một bước đột phá đáng chú ý đã diễn ra vào năm 2022 với việc phát hành ChatGPT, một chatbot AI tạo sinh có thể viết bài luận, giải thích bài tập về nhà, trả lời câu hỏi và thậm chí trò chuyện như con người. Điều này đã biến AI tạo sinh trở thành một công cụ gia đình dành cho sinh viên — dù là để hỗ trợ viết, động não ý tưởng hay chỉ để thử nghiệm khả năng sáng tạo.


Trợ lý AI

Trợ lý AI ám chỉ các hệ thống không chỉ phản hồi yêu cầu của con người mà còn có thể chủ động, lập kế hoạch trước, đưa ra quyết định và hành động tự chủ hướng tới mục tiêu — giống như một trợ lý kỹ thuật số có thể làm bài tập về nhà và gửi email cho giáo viên của bạn về bài tập đó mà không cần phải hỏi từng bước thực hiện.

Đang nổi lên là, các trợ lý AI được xây dựng dựa trên AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng bổ sung các công cụ như bộ nhớ, thiết lập mục tiêu, lý luận và thực hiện tác vụ. Một bước đột phá đáng chú ý đã diễn ra vào năm 2023, với sự ra đời của các trợ lý AI như AutoGPT và BabyAGI, có thể kết nối các hành động, tìm kiếm trên web, chạy mã và tự cải thiện — tất cả đều có sự tham gia tối thiểu của con người. Những Trợ lý AI đầu tiên này đã làm dấy lên một làn sóng nghiên cứu và đặt ra những câu hỏi lớn về cách AI có thể cộng tác, hỗ trợ hoặc thậm chí hoàn thành độc lập các nhiệm vụ giống con người trong tương lai gần.

---

Tác giả: Khoa Doan
Khoa is one of 350 Professional Scrum Trainers (PST) of Scrum.org in the world and the first PST in Vietnam. He is ICF - Professional Certified Coach (PCC level). Besides that, Khoa is the Founder of Scrumviet - Professional Training Network (PTN) of Scrum.org. He is the host and organizer of Scrum day Vietnam.

 

---

Những bài viết khác có thể bạn sẽ quan tâm