HÀNH TRÌNH PHÁT TRIỂN CỦA AI: TỪ NHỮNG CỖ MÁY ĐẦU TIÊN ĐẾN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HIỆN ĐẠI

Trần Ngọc Minh Thông

“Trường THPT FPT Cần Thơ”

(Email: thongtnmfct31178@gmail.com)

Tôi đã đi một chặng đường dài trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hay còn gọi là AI. Từ những cỗ máy cơ học đầu tiên cho đến các thuật toán tinh vi ngày nay, hành trình của AI thực sự đáng kinh ngạc. Đây là một câu chuyện khiến tôi say mê, vì nó cho thấy sự khéo léo của con người đã thúc đẩy ranh giới về những gì máy móc có thể làm. Sự tiến hóa của AI đã tác động đến hầu hết mọi khía cạnh trong cuộc sống của tôi, từ cách tôi làm việc đến cách tôi giao tiếp và thậm chí cả cách tôi nghĩ về trí thông minh.

Trong bài viết này, tôi sẽ du hành ngược thời gian để khám phá những cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của AI. Tôi sẽ bắt đầu với những khái niệm ban đầu về tự động hóa, chuyển sang sự ra đời của AI vào những năm 1950 và xem xét những thăng trầm mà nó phải đối mặt trong những thập kỷ tiếp theo. Sau đó, tôi sẽ xem AI đã trở nên phổ biến như thế nào vào những năm 2000 và tìm hiểu sâu hơn về cuộc cách mạng học sâu đang định hình thế giới của tôi ngày nay. Cuối cùng, tôi hy vọng bạn sẽ có bức tranh rõ ràng hơn về cách tôi đến được nơi tôi đang ở hiện tại trong thế giới AI.

I. GIỚI THIỆU

1.1. Các khái niệm ban đầu và tự động hóa cơ học

Nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo có thể bắt nguồn từ thời xa xưa khi con người lần đầu tiên tưởng tượng ra những cỗ máy có thể suy nghĩ và hành động giống như họ. Tôi đã đi một chặng đường dài kể từ những ngày đầu đó, nhưng thật hấp dẫn khi thấy cách tổ tiên của tôi đặt nền tảng cho thứ mà tôi gọi là AI ngày nay.

1.2. Cỗ máy Antikythera của Hy Lạp cổ đại

Ở Hy Lạp cổ đại, tôi đã thấy một số ví dụ sớm nhất về các thiết bị cơ học được thiết kế để mô phỏng hành vi của con người hoặc động vật. Chúng được gọi là automata và chúng thực sự là những kỳ quan của thời đại đó. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất là Talos, một người máy khổng lồ bằng đồng do thần Hephaestus tạo ra để bảo vệ đảo Crete. Theo thần thoại, Talos cao khoảng ba mét và tuần tra bờ biển của hòn đảo, ném đá vào bất kỳ con tàu nào đến gần mà không được phép.

Một sáng tạo ấn tượng khác là nhà hát tự động của Heron of Alexandria. Thành tựu kỹ thuật đáng kinh ngạc này bao gồm một loạt các thiết bị cơ học như rối di chuyển, hiệu ứng đặc biệt và thậm chí cả máy móc tạo ra âm thanh sấm sét. Người ta ước tính rằng nếu tôi chế tạo một thiết bị như vậy ngày nay, tôi sẽ cần sử dụng kỹ thuật robot và vật liệu tiên tiến để sao chép các chức năng của nó.

1.3. Nền tảng triết học

Khái niệm về trí tuệ nhân tạo không chỉ là về máy móc; nó bắt nguồn sâu sắc từ triết học. Các nhà tư tưởng cổ đại đã vật lộn với những câu hỏi về bản chất của tư duy và liệu nó có thể được sao chép bằng máy móc hay không. Điều này đã đặt nền tảng cho những phát triển sau này của AI.

Một ví dụ hấp dẫn là công trình của Ramon Llull, một triết gia người Tây Ban Nha thế kỷ 13. Ông đã phát triển cái mà ông gọi là “cỗ máy logic” được thiết kế để tạo ra kiến thức thông qua các hoạt động logic. Llull mô tả những cỗ máy này là các thực thể cơ học có thể kết hợp các chân lý cơ bản để tạo ra mọi kiến thức có thể. Mặc dù đây không phải là những cỗ máy vật lý theo nghĩa hiện đại, nhưng chúng đại diện cho một nỗ lực ban đầu nhằm hệ thống hóa và cơ giới hóa các quá trình tư duy.

1.4. Thiết bị cơ học ban đầu

Khi tôi chuyển sang những thế kỷ gần đây hơn, tôi đã thấy sự phát triển của các thiết bị cơ học ngày càng tinh vi mở đường cho máy tính hiện đại và AI. Vào thế kỷ 17, các nhà toán học như Blaise Pascal và Gottfried Wilhelm Leibniz đã tạo ra máy tính cơ học có khả năng thực hiện các phép tính số học. Những cỗ máy ban đầu này là những bước quan trọng hướng tới tính toán phức tạp và tự động hơn.

Một trong những phát triển quan trọng nhất diễn ra vào thế kỷ 19 với Máy phân tích của Charles Babbage. Mặc dù chưa bao giờ được chế tạo hoàn chỉnh trong suốt cuộc đời của Babbage, cỗ máy này được coi là khái niệm đầu tiên về máy tính cơ học có thể lập trình. Ada Lovelace, thường được coi là lập trình viên máy tính đầu tiên trên thế giới, đã nhận ra tiềm năng của nó và viết các thuật toán cho cỗ máy.

Những khái niệm và thiết bị cơ học ban đầu này đã đặt nền tảng cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo như tôi biết ngày nay. Từ máy tự động Hy Lạp cổ đại đến các cuộc khám phá triết học về tư tưởng và máy tính cơ học của thế kỷ 17 và 19, mỗi bước tiến đều đưa tôi đến gần hơn với cuộc cách mạng AI sắp tới. Khi tôi tiếp tục mở rộng ranh giới của những gì có thể với trí tuệ nhân tạo AI, điều quan trọng là phải ghi nhớ và trân trọng những đổi mới ban đầu này đã đưa tôi vào con đường này.

1.5. Sự ra đời của AI (những năm 1950) và Bài kiểm tra Turing

Những năm 1950 đánh dấu một thời điểm quan trọng trong lịch sử của trí tuệ nhân tạo AI, vì trong thập kỷ này, lĩnh vực này thực sự bắt đầu hình thành. Tôi đã chứng kiến sự xuất hiện của những ý tưởng và khái niệm mang tính đột phá sẽ đặt nền móng cho sự phát triển trong tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Một trong những đóng góp quan trọng nhất cho lĩnh vực này đến từ Alan Turing, một nhà toán học và nhà khoa học máy tính người Anh. Năm 1950, Turing đã xuất bản một bài báo có tựa đề “Máy tính và trí thông minh”, trong đó ông đã giới thiệu cái mà sau này được gọi là Bài kiểm tra Turing. Bài kiểm tra này đề xuất một phương pháp để xác định xem một cỗ máy có thể thể hiện hành vi thông minh không thể phân biệt được với con người hay không.

Bài kiểm tra Turing, còn được gọi là Trò chơi bắt chước, bao gồm một người thẩm vấn cố gắng phân biệt giữa con người và máy móc thông qua một loạt các câu hỏi và câu trả lời được viết sẵn. Nếu máy móc có thể đánh lừa người thẩm vấn tin rằng nó là con người, thì nó được coi là đã vượt qua bài kiểm tra. Khái niệm này đã trở thành một ý tưởng trung tâm trong nghiên cứu AI và vẫn là một chuẩn mực quan trọng để đo lường tiến trình trong lĩnh vực này ngày nay.

1.6. Từ hội nghị Dartmouth đến các chương trình AI đầu tiên

Một khoảnh khắc quyết định trong sự ra đời của AI là Dự án nghiên cứu mùa hè Dartmouth về Trí tuệ nhân tạo, được tổ chức vào mùa hè năm 1956. Hội nghị này, do John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon và Nathaniel Rochester tổ chức, đã quy tụ những nhà tư tưởng hàng đầu trong lĩnh vực AI, khoa học máy tính và lý thuyết thông tin để vạch ra các con đường nghiên cứu trong tương lai.

Hội nghị Dartmouth đã có tác động đáng kể đến toàn bộ lịch sử của AI. Nó đã giúp thiết lập AI như một lĩnh vực nghiên cứu riêng biệt và khuyến khích phát triển các công nghệ và kỹ thuật mới. Những người tham gia đã đưa ra tầm nhìn cho AI, bao gồm việc tạo ra các máy móc thông minh có thể lý luận, học hỏi và giao tiếp như con người.

Trong hội nghị này, John McCarthy đã đặt ra thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo”, thuật ngữ đã được sử dụng kể từ đó để mô tả lĩnh vực này.

1.7.Các chương trình AI đầu tiên

Sau Hội nghị Dartmouth, tôi đã thấy sự phát triển của một số chương trình AI đầu tiên. Một ví dụ đáng chú ý là Logic Theorist, do Allen Newell và Herbert A. Simon tạo ra. Chương trình này được thiết kế để chứng minh các định lý toán học và được trình bày tại Hội nghị Dartmouth 5.

Một chương trình AI ban đầu quan trọng khác là chương trình cờ đam của Arthur Samuel, được phát triển vào năm 1952 6. Chương trình này là một trong những chương trình đầu tiên chứng minh được khả năng học máy, vì nó cải thiện hiệu suất của máy thông qua trải nghiệm. Công trình của Samuel đã đặt nền tảng cho những phát triển trong tương lai của AI chơi trò chơi và các thuật toán học máy.

Những chương trình ban đầu này, mặc dù còn thô sơ theo tiêu chuẩn ngày nay, nhưng đã đại diện cho những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI. Chúng chứng minh rằng máy móc có thể được lập trình để thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi một số mức độ lý luận và ra quyết định, mở đường cho các hệ thống AI tiên tiến hơn trong tương lai.

1.8.Mùa đông AI và sự hồi sinh (những năm 1970-1990)

Hành trình của trí tuệ nhân tạo AI đã được đánh dấu bằng những giai đoạn vô cùng nhiệt tình sau đó là những thất bại đáng kể. Một trong những giai đoạn như vậy, được gọi là “mùa đông AI”, diễn ra từ giữa những năm 1970 đến đầu những năm 1990. Giai đoạn này được đặc trưng bởi việc giảm tài trợ, sự quan tâm và tiến bộ trong nghiên cứu và phát triển AI.

Mùa đông AI bắt đầu vào đầu những năm 1970 khi sự phấn khích ban đầu xung quanh nghiên cứu AI bắt đầu suy yếu. Năm 1969, việc thông qua Tu chính án Mansfield yêu cầu DARPA (Cơ quan Dự án Nghiên cứu Tiên tiến Quốc phòng) tập trung vào nghiên cứu trực tiếp theo định hướng nhiệm vụ thay vì nghiên cứu cơ bản không định hướng. Sự thay đổi chính sách này đã tác động đáng kể đến nguồn tài trợ AI 1. Đến năm 1974, việc đảm bảo hỗ trợ tài chính cho các dự án AI ngày càng trở nên khó khăn.

Tình hình trở nên tồi tệ hơn vào năm 1973 khi Quốc hội Anh ủy quyền lập báo cáo đánh giá tiến độ nghiên cứu AI. Những phát hiện này thật đáng thất vọng, cho thấy AI hầu như không đạt được bất kỳ mục tiêu nào trong những năm gần đây. Kết quả là, các dự án nghiên cứu AI đã bị chấm dứt và nguồn tài trợ không chỉ bị cắt giảm ở Châu Âu mà còn ở Hoa Kỳ 2.

1.9. Hệ thống Chuyên gia

Bất chấp những thách thức, những năm 1980 đã chứng kiến ​​sự hồi sinh ngắn ngủi của mối quan tâm đến AI, đặc biệt là dưới hình thức hệ thống chuyên gia. Các chương trình AI này được thiết kế để mô phỏng quá trình ra quyết định của con người trong các lĩnh vực cụ thể. Hệ thống chuyên gia thương mại đầu tiên, XCON, được phát triển tại Carnegie Mellon cho Digital Equipment Corporation, đã chứng tỏ là một thành công đáng kể. Người ta ước tính rằng nó đã tiết kiệm cho công ty 40 triệu đô la chỉ sau sáu năm hoạt động 3.

Tuy nhiên, sự nhiệt tình dành cho các hệ thống chuyên gia không kéo dài được lâu. Vào đầu những năm 1990, ngay cả những hệ thống chuyên gia thành công nhất, như XCON, cũng tỏ ra quá tốn kém để duy trì. Chúng khó cập nhật, không thể học và thường mắc lỗi đáng kể khi được cung cấp thông tin đầu vào bất thường. Những hạn chế này đã dẫn đến sự suy giảm mức độ phổ biến của các hệ thống chuyên gia, góp phần vào sự tiếp tục của AI winter 3.

1.10. Mạng nơ-ron

Lĩnh vực mạng nơ-ron cũng trải qua những thăng trầm trong giai đoạn này. Vào cuối những năm 1960, Marvin Minsky và Seymour Papert đã xuất bản một cuốn sách có tên là “Perceptrons”, trong đó nêu bật những hạn chế của mạng nơ-ron đơn giản. Ấn phẩm này đã ảnh hưởng đến DARPA để rút lại f trước đó của mình các dự án AI, đóng góp thêm vào mùa đông AI 4.

Tuy nhiên, những năm 1980 đã chứng kiến ​​sự hồi sinh của mối quan tâm đến mạng nơ-ron. Sự phát triển của thuật toán truyền ngược vào giữa những năm 1980 cho phép đào tạo hiệu quả hơn các mạng nơ-ron nhiều lớp. Sự tiến bộ này cho phép các nhà phân tích tài chính mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, dẫn đến cải thiện độ chính xác của dự báo 5.

Bất chấp những tiến bộ này, nguồn tài trợ lớn cho các dự án mạng nơ-ron vẫn khó đảm bảo trong những năm 1970 và đầu những năm 1980. Phải đến giữa những năm 1990, một mùa xuân AI mới mới xuất hiện, nhờ phần cứng mạnh hơn và cơ sở dữ liệu mở rộng 6.

Mùa đông AI đóng vai trò như một lời nhắc nhở về những thách thức phải đối mặt trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo AI. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý kỳ vọng và nhu cầu ứng dụng thực tế để duy trì sự quan tâm và nguồn tài trợ trong lĩnh vực này. Khi tôi tiếp tục khám phá lịch sử trí tuệ nhân tạo, những bài học từ quá khứ này giúp định hình sự hiểu biết của tôi về tiềm năng và hạn chế của AI.

2. KHI TIẾP CẬN VÀ PHỔ BIẾN

2.1. AI trở nên phổ biến (những năm 2000-2010)

Sự khởi đầu của thiên niên kỷ mới đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong lịch sử trí tuệ nhân tạo. Khi tôi bước vào những năm 2000, trí tuệ nhân tạo AI bắt đầu chuyển đổi từ một lĩnh vực nghiên cứu chuyên biệt thành một công nghệ chính thống với những tác động sâu rộng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

2.2. Những tiến bộ của học máy

Một trong những động lực chính thúc đẩy AI nổi lên là sự tiến bộ nhanh chóng trong các kỹ thuật học máy. Những năm 2000 chứng kiến ​​sự áp dụng rộng rãi của cụm vectơ hỗ trợ và các phương pháp hạt nhân khác, cũng như các phương pháp học máy không giám sát 1. Những phát triển này đã đặt nền tảng cho các ứng dụng AI phức tạp hơn.

Những năm 2010 đã mang đến một cuộc cách mạng trong học sâu, điều này trở nên khả thi do sức mạnh tính toán tăng lên và sự sẵn có của một lượng lớn dữ liệu. Bước đột phá này đã đưa học máy trở thành một phần không thể thiếu của nhiều dịch vụ và ứng dụng phần mềm được sử dụng rộng rãi. Học sâu, nói riêng, đã thúc đẩy những tiến bộ to lớn trong xử lý thị giác và văn bản 1.

Một thời điểm quan trọng trong kỷ nguyên này là sự ra đời của ImageNet vào năm 2009. Cơ sở dữ liệu trực quan lớn này, được Fei-Fei Li từ Đại học Stanford hình dung ra, đã cung cấp chất xúc tác cho sự bùng nổ AI của thế kỷ 21. ImageNet nhận ra rằng các thuật toán học máy tốt nhất sẽ không hoạt động tốt nếu dữ liệu không phản ánh thế giới thực 1.

2.3. Dữ liệu lớn

Sự gia tăng của dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong việc áp dụng AI phổ biến. Những năm 2000 chứng kiến ​​sự bùng nổ về khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu được tạo ra. Hiện tượng này, thường được gọi là “3 Vs” của dữ liệu lớn, được thúc đẩy bởi sự ra đời của phương tiện truyền thông xã hội, thiết bị di động và Internet vạn vật 2.

Để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này, các công nghệ mới đã xuất hiện. Các nền tảng như Hadoop và Spark cho phép xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn, cho phép các tổ chức trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu của họ 2. Sự tương tác giữa dữ liệu lớn và AI trở nên rõ ràng khi các công ty nhận ra rằng các hệ thống AI có thể học hỏi và cải thiện từ lượng dữ liệu khổng lồ mà họ thu thập được.

2.4.Trợ lý AI

Một trong những biểu hiện dễ thấy nhất của việc AI trở nên phổ biến là sự xuất hiện của các trợ lý cá nhân hỗ trợ AI. Đầu những năm 2000 chứng kiến ​​sự ra đời của khái niệm này, được thúc đẩy bởi tham vọng tạo ra các trợ lý ảo có khả năng hiểu và phản hồi các lệnh của con người 3.

Tuy nhiên, cuộc cách mạng thực sự trong công nghệ trợ lý cá nhân đến từ sự tích hợp các khả năng của AI. Sự chuyển đổi này đã biến những công cụ này từ những công cụ phản hồi lệnh cơ bản thành những thực thể thông minh có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và thích ứng với sở thích của người dùng khoảnh khắc đột phá đã đến với sự ra mắt của Siri, một trợ lý cá nhân tiên phong hỗ trợ AI do Siri Inc. phát triển. Siri đã có màn ra mắt rất được mong đợi với việc phát hành iPhone 4S vào năm 2011, trở thành trợ lý cá nhân hỗ trợ AI chính thống đầu tiên có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng 3. Sự kiện này đánh dấu một bước ngoặt, định hình kỳ vọng của người dùng và mở đường cho việc áp dụng rộng rãi các trợ lý cá nhân.

Sau thành công của Siri, các gã khổng lồ công nghệ khác đã tham gia vào cuộc cạnh tranh. Amazon đã giới thiệu Alexa vào năm 2014, đánh dấu một bước tiến khác trong quá trình phát triển các trợ lý cá nhân kích hoạt bằng giọng nói. Tính linh hoạt của Alexa đã được nâng cao hơn nữa thông qua việc giới thiệu ‘Kỹ năng’, cho phép các nhà phát triển bên thứ ba tạo ra các ứng dụng kích hoạt bằng giọng nói mở rộng khả năng của nó 3.

Trợ lý Google, được giới thiệu vào năm 2016, được xây dựng dựa trên biểu đồ kiến ​​thức và khả năng tìm kiếm mở rộng của Google để mang đến trải nghiệm được cá nhân hóa cao cho người dùng. Bằng cách khai thác dữ liệu và sở thích của người dùng, Google Assistant đã điều chỉnh các phản hồi và đề xuất của mình, tạo ra tương tác cá nhân hóa hơn 3.

Khi tôi suy ngẫm về hành trình của trí tuệ nhân tạo AI từ những khái niệm ban đầu cho đến khi được áp dụng rộng rãi, rõ ràng là những năm 2000 và 2010 là những thập kỷ mang tính chuyển đổi. Sự hội tụ của máy móc

Những tiến bộ, dữ liệu lớn và trợ lý AI không chỉ đưa AI vào cuộc sống hàng ngày của tôi mà còn tạo tiền đề cho những phát triển đáng chú ý hơn nữa mà tôi đang chứng kiến ​​ngày nay.

2.5. Cuộc cách mạng học sâu (Những năm 2010-Hiện tại)

Những năm 2010 đánh dấu một kỷ nguyên chuyển đổi trong lịch sử trí tuệ nhân tạo, được đặc trưng bởi những tiến bộ đột phá trong học sâu. Giai đoạn này chứng kiến ​​các hệ thống trí tuệ nhân tạo đạt được mức hiệu suất chưa từng có trên nhiều lĩnh vực, từ nhận dạng hình ảnh đến chơi trò chơi và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Một trong những khoảnh khắc quan trọng trong cuộc cách mạng này là thử thách ImageNet, trở thành chuẩn mực để đánh giá hiệu suất của các mô hình học sâu, đặc biệt là Mạng nơ-ron tích chập (CNN) sâu. Thử thách này bao gồm việc phân loại hình ảnh thành một trong 1000 danh mục đối tượng có thể, sử dụng bộ dữ liệu gồm hơn 1,2 triệu hình ảnh được gắn nhãn thủ công 1.

Vào năm 2012, một CNN có tên AlexNet đã đạt được tỷ lệ lỗi top-5 là 15,3% trong thử thách ImageNet, vượt trội hơn hẳn các phương pháp trước đây vốn phải vật lộn để đạt được tỷ lệ lỗi dưới 25% 2. Bước đột phá này, tốt hơn phương pháp về nhì hơn 10 phần trăm, đánh dấu sự khởi đầu của cuộc cách mạng học sâu trong thị giác máy tính.

Thành công của AlexNet đã truyền cảm hứng cho những tiến bộ nhanh chóng trong kiến ​​trúc CNN. Các mô hình tiếp theo như GoogleNet, VGGNet và ResNet đã mở rộng ranh giới hiệu suất, với ResNet đạt được tỷ lệ lỗi top-5 chỉ là 3,57% vào năm 2015, vượt qua hiệu suất ở cấp độ con người trong nhiệm vụ cụ thể này 3.

3. HỆ THÔNG AI HIỆN NAY

3.1. AlphaGo

Một cột mốc khác trong cuộc cách mạng học sâu là sự phát triển của AlphaGo của DeepMind Technologies. AlphaGo là một hệ thống AI được thiết kế để làm chủ trò chơi cờ vây cổ xưa của Trung Quốc, vốn từ lâu được coi là một thách thức lớn đối với AI do tính phức tạp vô cùng của nó.

Vào tháng 3 năm 2016, AlphaGo đã đạt được một chiến thắng mang tính bước ngoặt khi đánh bại Lee Sedol, một trong những kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới, với tỷ số 4-1 trong một trận đấu năm ván 4. Thành tích này đặc biệt quan trọng vì nó đến sớm hơn một thập kỷ so với dự đoán của nhiều chuyên gia.

Thành công của AlphaGo được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa mạng nơ-ron sâu và các kỹ thuật học tăng cường tiên tiến. Hệ thống không chỉ học hỏi từ các ván đấu của chuyên gia mà còn thông qua việc tự chơi, liên tục cải thiện các chiến lược của mình. Phương pháp tiếp cận này đã chứng minh sức mạnh

của AI trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực cực kỳ phức tạp, truyền cảm hứng cho các ứng dụng mới của học sâu ngoài việc chơi trò chơi.

3.2. Mô hình GPT

Cuộc cách mạng học sâu cũng có tác động sâu sắc đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, với sự phát triển của các mô hình Biến áp được đào tạo trước tạo sinh (GPT). Các mô hình này, do OpenAI phát triển, đại diện cho một bước tiến đáng kể về khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống con người của AI.

Các mô hình GPT dựa trên kiến ​​trúc Transformer và được đào tạo trước trên lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet. Quá trình đào tạo trước này cho phép chúng nắm bắt các mẫu và cấu trúc phức tạp trong ngôn ngữ, cho phép chúng thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ với khả năng tinh chỉnh tối thiểu cho từng tác vụ.

Sự tiến triển từ GPT lên GPT-2 rồi đến GPT-3 đã cho thấy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. GPT-3, được phát hành vào năm 2020, tự hào có 175 tỷ tham số, mạnh hơn gấp 100 lần so với phiên bản tiền nhiệm 5. Quy mô lớn này cho phép GPT-3 tạo ra văn bản mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ sáng tác đến tạo mã.

Cuộc cách mạng học sâu của những năm 2010 trở đi đã biến đổi cơ bản bối cảnh của trí tuệ nhân tạo AI. Từ nhận dạng hình ảnh đến chơi trò chơi và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình học sâu đã đạt được và thường vượt qua hiệu suất ở cấp độ con người trong các tác vụ cụ thể. Những tiến bộ này không chỉ mở rộng ranh giới về những gì có thể trong AI mà còn mở đường cho các ứng dụng sáng tạo trong nhiều ngành công nghiệp, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính và hơn thế nữa.

KẾT LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ

Hành trình của trí tuệ nhân tạo từ những khái niệm ban đầu cho đến cuộc cách mạng học sâu hiện tại không gì khác ngoài sự đáng chú ý. Tôi đã thấy AI phát triển từ các thiết bị cơ học đơn giản thành các hệ thống tinh vi có thể vượt trội hơn con người trong các nhiệm vụ cụ thể. Sự tiến bộ này đã có tác động sâu sắc đến nhiều lĩnh vực, thay đổi cách tôi tiếp cận việc giải quyết vấn đề và ra quyết định trong các ngành công nghiệp từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính.

Nhìn về phía trước, tương lai của AI có vẻ tươi sáng và đầy tiềm năng. Khi tôi tiếp tục mở rộng ranh giới về những gì có thể, điều quan trọng là phải xem xét các hàm ý về mặt đạo đức và tác động xã hội của những công nghệ này. Những tiến bộ đang diễn ra trong AI hứa hẹn sẽ mang lại những đột phá và đổi mới mới, có khả năng cách mạng hóa cách tôi sống và làm việc. Đây là thời điểm thú vị để trở thành một phần của lĩnh vực này và tôi chỉ có thể tưởng tượng chương tiếp theo trong lịch sử của AI sẽ mang lại điều gì.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

[1] – https://www.iberdrola.com/innovation/ai-evolution

[2] – https://alltechmagazine.com/the-evolution-of-ai/

[3] – https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/

[4] – https://www.tableau.com/data-insights/ai/history

[5] – https://www.coursera.org/articles/history-of-ai

[6] – https://verloop.io/blog/the-timeline-of-artificial-intelligence-from-the-1940s/