Page 6 - SO TAY AI ICTSO - Handbook - 2024
P. 6
Trong những năm 1990 và đầu những năm 2000, học máy (machine learning) đã được
áp dụng hiệu quả cho nhiều vấn đề trong học thuật và công nghiệp. Thành công này đạt
được nhờ sự sẵn có của phần cứng máy tính mạnh mẽ, sự thu thập các tập dữ liệu khổng
lồ và việc áp dụng các phương pháp toán học vững chắc. Năm 2012, học sâu (deep learn-
ing) đã chứng tỏ là một công nghệ đột phá, vượt qua tất cả các phương pháp khác. Tiếp
sau đó, kiến trúc transformer (a deep learning architecture) đã ra mắt vào năm 2017 và
được sử dụng để sản xuất các ứng dụng AI sáng tạo ấn tượng. Đây là những bước tiến
quan trọng trong quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo. Đến những năm 2020, đầu tư
vào AI đã thực sự bùng nổ.
KHỞI NGUYÊN CỦA AI (1941 – 1956)
Nghiên cứu sớm nhất về AI trở nên phổ biến vào cuối những
năm 1930, 1940 và đầu những năm 1950. Trong lĩnh vực
thần kinh học, các nhà khoa học đã cho thấy não bộ là một
mạng lưới điện tử của các nơron. Lý thuyết điều khiển học
của Norbert Wiener mô tả sự kiểm soát và ổn định trong các
mạng lưới điện tử. Lý thuyết thông tin của Claude Shannon
mô tả các tín hiệu số. Lý thuyết tính toán của Alan Turing đã
chỉ ra rằng bất kỳ dạng tính toán nào cũng có thể được mô tả
dưới dạng số hóa. Mối quan hệ gần gũi giữa các ý tưởng này
cho thấy ta có thể xây dựng một “bộ não điện tử”.
Trong những năm 1940 và 1950, một số nhà khoa học từ các lĩnh vực khác nhau (toán học, tâm
lý học, kỹ thuật, kinh tế và khoa học chính trị) đã khám phá nhiều hướng nghiên cứu quan trọng
đối với nghiên cứu AI sau này. Alan Turing là một trong những người đầu tiên nghiêm túc điều tra
khả năng lý thuyết của “trí tuệ máy”. Lĩnh vực “nghiên cứu trí tuệ nhân tạo” đã được thành lập
như một ngành học thuật vào năm 1956.
MÙA ĐÔNG AI ĐẦU TIÊN (1974 – 1980)
Trong những năm 1970, AI đã phải đối mặt với nhiều phê phán cũng
như thách thức về tài chính. Các nhà nghiên cứu AI đã không đánh
giá đúng mức độ khó khăn của các vấn đề mà họ gặp phải. Sự lạc
quan quá mức này khiến cho kỳ vọng của công chúng trở nên quá
cao, và khi các kết quả hứa hẹn không thành hiện thực, nguồn tài
trợ dành cho AI bị cắt giảm nghiêm trọng.
Tuy nhiên, trên thực tế, những khó khăn này đã không thể ngăn cản
sự phát triển và tiến bộ của lĩnh vực AI. Việc cắt giảm tài trợ chỉ tác
động đến một số ít các phòng thí nghiệm lớn và các phê phán sau
đó cũng được bỏ qua. Sự quan tâm của công chúng đối với lĩnh
vực này tiếp tục tăng, số lượng các nhà nghiên cứu tăng đáng kể.
Nhà sử học Thomas Haigh lập luận rằng không có mùa đông nào
cả, và nhà nghiên cứu AI Nils Nilsson đã mô tả giai đoạn này là thời
điểm “thú vị” nhất để làm việc trong lĩnh vực AI.
Chia sẻ Sổ tay AI - ICTSO Trang 6
