Hành trình phát triển AI trong 80 năm và những bài học

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã trải qua 80 năm phát triển. Trong khoảng thời gian này, AI đã trải qua nhiều thăng trầm, các phương pháp nghiên cứu liên tục thay đổi, và thái độ của công chúng đối với nó đôi khi tò mò, đôi khi lo lắng, và đôi khi lại đầy mong đợi. Nhìn lại lịch sử này, chúng ta có thể rút ra một số bài học quý giá.

Lịch sử AI có thể được truy nguồn từ tháng 12 năm 1943, khi nhà sinh lý học thần kinh McCulloch và nhà logic học Pitts công bố một bài báo về mạng nơ-ron lý tưởng. Mặc dù giả thuyết trong bài báo này sau đó đã không thể được kiểm nghiệm thực nghiệm, nhưng nó đã truyền cảm hứng cho "kết nối luận", tức là AI học sâu hiện đang chiếm ưu thế.

Bài học đầu tiên là chúng ta phải cảnh giác về việc nhầm lẫn kỹ thuật với khoa học, và khoa học với suy đoán. Quan trọng hơn, chúng ta phải chống lại ảo tưởng "chúng ta như những vị thần", tức là tin rằng con người có thể tạo ra những cỗ máy giống như chính mình. Sự kiêu ngạo này đã là chất xúc tác cho cơn sốt công nghệ và AI trong 80 năm qua.

Kể từ những năm 1950, những dự đoán về việc AI tổng quát ( AGI ) sắp trở thành hiện thực liên tục xuất hiện. Tuy nhiên, thực tế chứng minh rằng những dự đoán này thường quá lạc quan. Bài học thứ hai là, chúng ta cần thận trọng xem xét những điều mới mẻ có vẻ hào nhoáng, chúng có thể không có nhiều tiến bộ hơn so với những suy đoán trước đây về trí thông minh máy móc.

Bài học thứ ba là, khoảng cách từ không thể làm điều gì đó đến làm không tốt thường ngắn hơn nhiều so với khoảng cách từ làm không tốt đến làm rất tốt. Chúng ta không nên dễ dàng tin vào "ngụy biện bước đầu", tức là nghĩ rằng chỉ cần có những tiến bộ ban đầu, kết quả hoàn hảo sẽ đến trong tầm tay.

Bắt đầu từ giữa những năm 1960, hệ thống chuyên gia đã từng rất thịnh hành. Tuy nhiên, đến đầu những năm 1990, cơn sốt AI này đã hoàn toàn sụp đổ. Bài học thứ tư là, ngay cả khi trải qua mười hoặc mười lăm năm áp dụng rộng rãi và đầu tư lớn, những thành công ban đầu cũng chưa chắc đã tạo ra một "ngành công nghiệp mới" lâu dài. Bong bóng thường sẽ vỡ.

Trong quá trình phát triển của AI, AI dựa trên quy tắc và AI dựa trên thống kê luôn cạnh tranh nhau để giành vị trí thống trị. Đến năm 2012, học sâu mới đạt được chiến thắng quyết định. Tuy nhiên, bài học thứ năm cho chúng ta biết rằng không nên đặt tất cả "trứng" AI vào cùng một "giỏ". Chúng ta nên khuyến khích các hướng nghiên cứu đa dạng.

Những bài học kinh nghiệm này không chỉ có tác động đến các nhà nghiên cứu và chuyên gia AI, mà cũng quan trọng đối với các nhà đầu tư và người ra quyết định. Các công ty như NVIDIA đã thể hiện xuất sắc trong việc nắm bắt cơ hội AI, nhưng việc duy trì sự cảnh giác và đa dạng hóa vẫn là điều rất quan trọng. Trong 30 năm tới, lĩnh vực AI chắc chắn sẽ tiếp tục đầy thách thức và cơ hội.