Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một hành trình phát triển dài, từ những ý tưởng sơ khai đến các ứng dụng phức tạp ngày nay. Để hiểu rõ hơn về sự tiến bộ này, chúng ta cần nhìn lại những cột mốc quan trọng, đặc biệt là Sự Kiện Nào đánh dấu bước khởi đầu của kỷ nguyên AI.
Giai Đoạn Hình Thành và Phát Triển (1943-1952)
Đây là giai đoạn AI chuyển mình từ khái niệm lý thuyết sang các thử nghiệm thực tế. Nhiều khám phá quan trọng đã định hình hướng đi của ngành:
- 1943: Warren McCulloch và Walter Pitts công bố công trình về mô hình tế bào thần kinh nhân tạo. Đây được xem là sự kiện nào đánh dấu sự khởi đầu của lịch sử trí tuệ nhân tạo, đặt nền móng cho các nghiên cứu sau này.
- 1949: Donald Hebb đề xuất quy tắc học Hebbian, giải thích cách các kết nối giữa các tế bào thần kinh thay đổi và củng cố theo thời gian.
- 1950: Alan Turing công bố bài báo “Máy tính và Trí thông minh”, giới thiệu bài kiểm tra Turing để đánh giá khả năng tư duy của máy móc.
- 1951: Marvin Minsky và Dean Edmonds tạo ra SNARC, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đầu tiên, sử dụng 3.000 ống chân không để mô phỏng 40 nơ-ron.
Sự Ra Đời Chính Thức của Trí Tuệ Nhân Tạo (1952-1956)
Giai đoạn này đánh dấu sự ra đời của AI như một lĩnh vực nghiên cứu độc lập:
- 1952: Arthur Samuel phát triển chương trình chơi cờ đam Samuel, chương trình tự học chơi game đầu tiên.
- 1955: Allen Newell và Herbert A. Simon tạo ra “Logic Theorist”, chương trình AI đầu tiên chứng minh được các định lý toán học.
- 1956: John McCarthy đặt ra thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” tại Hội nghị Dartmouth, chính thức công nhận AI là một lĩnh vực học thuật. Các ngôn ngữ lập trình cấp cao như Lisp, Fortran, Cobol cũng ra đời.
Thời Kỳ Hoàng Kim và Những Bước Tiến Vượt Bậc (1956-1974)
Đây là giai đoạn đầy nhiệt huyết với những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực AI:
- 1958: Frank Rosenblatt giới thiệu perceptron, mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học từ dữ liệu. John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, trở nên phổ biến trong cộng đồng AI.
- 1959: Arthur Samuel giới thiệu thuật ngữ “học máy” (Machine Learning). Oliver Selfridge công bố “Pandemonium: A Paradigm for Learning”, mô hình có thể tự cải thiện khả năng nhận diện mẫu.
- 1964: Daniel Bobrow tạo ra STUDENT, chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giải quyết các bài toán đại số.
- 1965: Hệ thống chuyên gia Dendral ra đời, hỗ trợ các nhà hóa học nghiên cứu và xác định các hợp chất hữu cơ.
- 1966: Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA, chatbot đầu tiên. Viện nghiên cứu Stanford phát triển Shakey, robot thông minh di động đầu tiên kết hợp AI, điều hướng, thị giác máy tính và NLP.
- 1968: Terry Winograd phát minh SHRDLU, ứng dụng AI có khả năng thao tác và suy luận trong thế giới khối hộp.
- 1969: Arthur Bryson và Yu-Chi Ho phác thảo thuật toán backpropagation, cho phép phát triển mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Marvin Minsky và Seymour Papert xuất bản cuốn sách “Perceptrons”, chỉ ra những hạn chế của mạng nơ-ron cơ bản, làm suy giảm nghiên cứu về mạng nơ-ron và thúc đẩy nghiên cứu AI biểu tượng.
- 1972: Robot hình người thông minh đầu tiên, WABOT-1, được chế tạo tại Nhật Bản.
- 1973: James Lighthill công bố báo cáo “Trí tuệ nhân tạo: Một cuộc khảo sát chung”, dẫn đến việc chính phủ Anh cắt giảm tài trợ cho nghiên cứu AI.
Mùa Đông AI Đầu Tiên (1974-1980)
Giai đoạn này đánh dấu sự suy giảm về tài trợ và quan tâm đến AI. Sự thất vọng về những hứa hẹn chưa được thực hiện đã dẫn đến việc cắt giảm ngân sách và giảm sự quan tâm của công chúng.
Sự Phục Hưng của AI (1980-1987)
Sau thời kỳ khó khăn, AI đã trải qua sự phục hưng nhờ vào sự phát triển của hệ thống chuyên gia và các tiến bộ trong phần cứng:
- 1980: Hội nghị toàn quốc đầu tiên của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ được tổ chức.
- 1980: Hệ thống chuyên gia được phát triển, mô phỏng khả năng ra quyết định của chuyên gia con người. Máy Lisp Symbolics được thương mại hóa, đánh dấu sự hồi sinh của AI.
- 1981: Danny Hillis giới thiệu máy tính song song được thiết kế riêng cho AI.
- 1984: Marvin Minsky và Roger Schank đưa ra cụm từ “AI winter”, cảnh báo về kỳ vọng thái quá có thể dẫn đến sự sụp đổ của ngành.
- 1985: Judea Pearl giới thiệu phương pháp phân tích nhân quả mạng Bayes, sử dụng các phương pháp thống kê để mã hóa sự không chắc chắn.
Ngày nay, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống. Các bạn trẻ có nhiều cơ hội tiếp xúc với những công nghệ AI tiên tiến và đóng góp vào sự phát triển của lĩnh vực này.
