ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (ai) ngày càng phát triển, và thuật ngữ trí tuệ nhân tạo không còn xa lạ với mỗi chúng ta. Hãy cũng mình tìm hiểu thêm về lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo nhé.

Máy móc có thể suy nghĩ?

Trong nửa đầu thế kỷ 20, khoa học viễn tưởng đã cho thế giới dần quen thuộc với khái niệm robot thông minh nhân tạo. Nó bắt đầu với robot hình người đóng giả Maria ở Metropolis. Ở những năm 1950, chúng ta đã có một thế hệ các nhà khoa học, nhà toán học và triết học với những khái niệm trí tuệ nhân tạo đã đồng hóa trong tâm trí họ về mặt văn hóa.

Một trong những người như vậy là Alan Turing, một nhà đa khoa trẻ tuổi người Anh, người đã khám phá ra khả năng toán học của trí tuệ nhân tạo. Turing đề xuất rằng con người sử dụng thông tin có sẵn cũng như lý do để giải quyết vấn đề và để đưa ra quyết định, vậy tại sao máy móc không thể làm được điều tương tự? Đây là khuôn khổ hợp lý trong bài báo năm 1950 của ông, Máy tính và trí thông minh, trong đó ông thảo luận về cách chế tạo máy thông minh và cách kiểm tra trí thông minh của chúng.

sự phát triển của trí tuệ nhân tạo
sự phát triển của trí tuệ nhân tạo

Sự ngăn cản, khó khăn ban đầu

Thật không may, nói chuyện là rẻ. Điều gì đã ngăn Turing bắt đầu làm việc ngay lúc đó? Đầu tiên, máy tính cần thay đổi về cơ bản. Trước năm 1949, máy tính thiếu điều kiện tiên quyết chính cho trí thông minh: chúng không thể thực hiện lưu trữ các lệnh mà chỉ thực thi chúng. Nói cách khác, máy tính có thể biết phải làm gì nhưng không thể nhớ chúng đã làm gì. Thứ hai, máy tính cực kỳ đắt tiền. Vào đầu những năm 1950, chi phí thuê một chiếc máy tính lên đến 200.000 USD một tháng. Chỉ có những trường đại học danh tiếng và các công ty công nghệ lớn mới có đủ khả năng để hoạt động trong vùng nước chưa được khám phá này. Cần có bằng chứng lập luận cũng như sự vận động từ những người có năng lực cao để thuyết phục các nguồn tài trợ rằng trí tuệ máy móc đáng để theo đuổi.

Xem thêm: Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Mở đầu cho sự phát triển AI

Năm năm sau, bằng chứng được khởi tạo thông qua Allen Newell, Cliff Shaw và Herbert Simon’s, Nhà lý thuyết logic. The Logic Theorist đây là một chương trình được thiết kế để bắt chước các kỹ năng giải quyết vấn đề của một con người và được tài trợ bởi Công ty Nghiên cứu và Phát triển (RAND). Nó được nhiều người coi là chương trình trí tuệ nhân tạo đầu tiên và được trình bày tại Dự án Nghiên cứu Mùa hè Dartmouth về Trí tuệ Nhân tạo (DSRPAI) do John McCarthy và Marvin Minsky tổ chức vào năm 1956.

Trong hội nghị lịch sử này, McCarthy đã tưởng tượng ra một nỗ lực hợp tác tuyệt vời, cùng các nhà nghiên cứu hàng đầu từ nhiều lĩnh vực khác nhau cho một cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo, thuật ngữ mà ông đặt ra tại chính sự kiện này. Đáng buồn thay, hội nghị không đạt được kỳ vọng của McCarthy. Mọi người không thống nhất được các phương pháp cho lĩnh vực này. Mặc dù vậy, tất cả mọi người đều đồng ý rằng AI là có thể đạt được. Không thể phủ nhận tầm quan trọng của sự kiện này vì nó đã xúc tác cho hai mươi năm nghiên cứu AI tiếp theo.

sự phát triển của trí tuệ nhân tạo
sự phát triển của trí tuệ nhân tạo

Roller Coaster với những sự thành công và thất bại

Từ năm 1957 đến năm 1974

AI phát triển mạnh mẽ. Máy tính đã có thể lưu trữ nhiều thông tin hơn và trở nên nhanh hơn, rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn. Các thuật toán học máy cũng được cải thiện và mọi người trở nên hiểu biết nhiều hơn áp dụng những thuật toán cho vấn đề của họ. Những minh chứng ban đầu như Người giải quyết vấn đề chung của Newell và Simon và ELIZA của Joseph Weizenbaum cho thấy hứa hẹn về các mục tiêu giải quyết vấn đề và giải thích ngôn ngữ nói tương ứng. Những thành công này, cũng như sự vận động của các nhà nghiên cứu hàng đầu (cụ thể là những người tham dự DSRPAI) đã thuyết phục các cơ quan chính phủ như Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng (DARPA) tài trợ cho nghiên cứu trí tuệ nhân tạo AI tại một số cơ sở.

Chính phủ đặc biệt quan tâm đến một cỗ máy có thể phiên âm và dịch ngôn ngữ nói cũng như xử lý dữ liệu. Sự lạc quan đã cao và kỳ vọng thậm chí còn cao hơn. Năm 1970, Marvin Minsky nói với Tạp chí Life, “từ ba đến tám năm nữa, chúng ta sẽ có một cỗ máy với trí thông minh chung của một con người trung bình”. Tuy nhiên, mặc dù đã có bằng chứng cơ bản về nguyên tắc, nhưng vẫn còn một chặng đường dài phía trước để đạt được những mục tiêu cuối cùng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tư duy trừu tượng và tự nhận thức.

Vào những năm 1980

AI đã được kích hoạt lại bởi hai nguồn: mở rộng bộ công cụ thuật toán và tăng quỹ. John Hopfield và David Rumelhart đã phổ biến các kỹ thuật “học sâu” cho phép máy tính học bằng cách sử dụng kinh nghiệm. Mặt khác, Edward Feigenbaum giới thiệu các hệ thống chuyên gia bắt chước quy trình ra quyết định của con người. Chính phủ Nhật Bản đã tài trợ rất nhiều cho các hệ thống chuyên gia và các nỗ lực liên quan đến trí tuệ nhân tạo AI khác như một phần của Dự án Máy tính Thế hệ Thứ năm (FGCP) của họ.

Từ năm 1982-1990

họ đã đầu tư 400 triệu đô la với mục tiêu cách mạng hóa quá trình xử lý máy tính, thực hiện lập trình logic và cải thiện trí tuệ nhân tạo. Thật không may, hầu hết các mục tiêu đầy tham vọng đã không được đáp ứng. Tuy nhiên, có thể lập luận rằng những tác động gián tiếp của FGCP đã truyền cảm hứng cho một thế hệ kỹ sư và nhà khoa học trẻ tài năng. Bất chấp việc tài trợ của FGCP không còn nữa, và trí tuệ nhân tạo AI không còn được chú ý nữa.

AI lại phát triển mạnh mẽ
AI lại phát triển mạnh mẽ

Trớ trêu thay, khi không có sự tài trợ của chính phủ và sự thổi phồng của công chúng, trí tuệ nhân tạo AI lại phát triển mạnh mẽ. Trong những năm 1990 và 2000, nhiều mục tiêu quan trọng của trí tuệ nhân tạo đã đạt được.

Năm 1997, đương kim vô địch cờ vua thế giới kiêm đại sư Gary Kasparov bị đánh bại bởi IBM’s Deep Blue, một chương trình máy tính chơi cờ. Trận đấu được công bố rộng rãi này là lần đầu tiên một nhà đương kim vô địch cờ vua thế giới để thua máy tính và là một bước tiến lớn đối với một chương trình ra quyết định thông minh nhân tạo.

Cùng năm đó, phần mềm nhận dạng giọng nói do Dragon Systems phát triển đã được triển khai trên Windows. Đây là một bước tiến lớn khác. Có vẻ như không có vấn đề gì mà máy móc không thể xử lý. Ngay cả cảm xúc của con người cũng là một trò chơi công bằng, bằng chứng là Kismet, một robot do Cynthia Breazeal phát triển có thể nhận biết và thể hiện cảm xúc.

Trí tuệ nhân tạo có ở mọi nơi

Hiện nay chúng ta đang sống trong thời đại của “dữ liệu lớn”. Thời đại mà chúng ta có khả năng thu thập một lượng lớn thông tin quá cồng kềnh để một người có thể xử lý.

Vì vậy, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này đã khá hiệu quả trong một số ngành công nghiệp như ngân hàng, tiếp thị và giải trí. Chúng tôi nhận thấy rằng ngay cả khi các thuật toán không cải thiện nhiều, dữ liệu lớn và máy tính khổng lồ cho phép trí tuệ nhân tạo học. Có thể có bằng chứng cho thấy định luật Moore đang chậm lại một chút, nhưng sự gia tăng dữ liệu chắc chắn không làm mất đi bất kỳ động lực nào. Những đột phá trong khoa học máy tính, toán học hoặc khoa học thần kinh đều được coi là tiềm năng vượt qua mức trần của định luật Moore.

Trong tương lai

Trước mắt, ngôn ngữ AI được coi là một sự phát triển lớn tiếp theo. Trên thực tế, nó đã được tiến hành. Tôi không thể nhớ lần cuối cùng tôi gọi điện cho một công ty và nói chuyện trực tiếp với một người. Ngày nay, máy móc thậm chí đang gọi cho tôi! Người ta có thể tưởng tượng việc tương tác với một hệ thống AI trong một cuộc trò chuyện trôi chảy hoặc có một cuộc trò chuyện bằng hai ngôn ngữ khác nhau được dịch trong thời gian thực.

Chúng ta cũng có thể mong đợi thấy những chiếc ô tô không người lái trên đường trong hai mươi năm tới. Về lâu dài, mục tiêu là trí thông minh chung, tức là một cỗ máy vượt qua khả năng nhận thức của con người trong mọi nhiệm vụ. Đây là đường nét của robot có tri giác mà chúng ta thường thấy trong phim. Đối với tôi, dường như không thể tưởng tượng nổi rằng điều này sẽ được thực hiện trong 50 năm tới.

Thế giới đang chuyển mình trong những nghiên cứu về TTNT. Sự phát triển của nó làm cuộc sống chúng ta ngày một thay đổi hơn nữa. Hãy cùng phát triển bản thân trong thời kì 4.0 này nhé.

Bài viết cùng chủ đề:

  1. Bắt đầu học lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) cần những gì
  2. Phân biệt trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu, các khái niệm liên quan
  3. Những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo hiện nay

Bình luận