Lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo (AI)

Lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo AI

Thực ra trí tuệ nhân tạo AI được ra đời không hề sớm như đã nói, nhưng nó là thành quả tất yếu của sự phát triển khoa học và công nghệ, là giải pháp giải quyết những bài toán khó của sự phát triển loài người trong tương lai. Dưới đây chúng ta cùng điểm lại những cột mốc của lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo AI

Ngày nay, việc tiếp tục nghiên cứu và cải tiến trí tuệ nhân tạo AI về các công nghệ nền tảng đã thể hiện rõ trong các kỹ năng tự động hóa và lý luận có thể được tích hợp trong điện thoại, máy tính và máy móc…. Trí tuệ nhân tạo AI theo cách nào đang trở thành một thực tế nền tảng của thế giới hiện nay.

 

Trong khi các bộ phim khoa học viễn tưởng và tiểu thuyết Hollywood mô tả AI là những robot giống như con người chiếm lĩnh thế giới, thì sự phát triển hiện tại của công nghệ AI không đáng sợ – hay hoàn toàn thông minh. Thay vào đó, trí tuệ nhân tạo AI đã phát triển để cung cấp nhiều lợi ích cụ thể trong mọi ngành công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ…

Nghiên cứu AI sớm vào những năm thập niên 60 đã khám phá các vấn đề mà công nghệ này có thể giải quyết. Vào những năm 1960, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã quan tâm đến loại công việc này và bắt đầu đào tạo máy tính để bắt chước lý luận cơ bản của con người. Ví dụ, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) đã hoàn thành các dự án lập bản đồ đường phố vào những năm 1970. Và DARPA đã sản xuất trợ lý cá nhân thông minh vào năm 2003…

Công việc ban đầu này đã mở đường cho tự động hóa và lý luận chính thức mà chúng ta thấy trong các máy tính ngày nay, bao gồm các hệ thống hỗ trợ quyết định và hệ thống tìm kiếm thông minh có thể được thiết kế để bổ sung và tăng cường khả năng của con người.

1943

  • Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản cuốn “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, dịch ra là “Một tính toán logic của những ý tưởng tiềm ẩn trong hoạt động thần kinh”. Bài viết đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh.

1949

  • Trong cuốn sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory”- Tổ chức hành vi: Một lý thuyết thần kinh học,Donald Hebb đề xuất lý thuyết về các hệ thống con đường thần kinh được tạo ra từ các kết nối giữa các tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn.

1950

  • Alan Turing xuất bản “Computing Machinery and Intelligence” – Máy tính và trí thông minh, đề xuất Thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem một máy tính có thông minh hay không.
  • Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mạng thần kinh đầu tiên.
  • Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”.
  • Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”.

 

1952

  • Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ.

1954

  • Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn cẩn thận sang tiếng Anh.

1956

  • Cụm từ trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được nói đến tại “Dự án nghiên cứu mùa hè về trí tuệ nhân tạo”. Với sự dẫn đầu bởi John McCarthy, hội nghị, trong đó xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay.
  • Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận đầu tiên.

1958

  • John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo “Programs with Common Sense”. Bài viết đã đề xuất nhà tư vấn giả thuyết, một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người.

1959

  • Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw giải quyết vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước giải quyết vấn đề của con người.
  • Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học.
  • Arthur Samuel đồng xu với thuật ngữ học máy khi còn ở IBM.
  • John McCarthy và Marvin Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT.

1963

  • John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.

1966

  • Báo cáo của Ủy ban Tư vấn xử lý ngôn ngữ tự động (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng kiến ​​lớn của chiến tranh lạnh với lời hứa dịch tự động tiếng Nga. Báo cáo ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ.

1969

  • Các hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.

Năm 1972

  • Ngôn ngữ lập trình logic PRITAL được tạo ra.

Năm 1973

  • “Báo cáo Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất bại trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố, từ đây dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo.

1974-1980

  • Liên tiếp là sự thất vọng với sự phát triển của AI dẫn đến sự cắt giảm DARPA lớn trong các khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Báo cáo Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và các quầy nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI đầu tiên.”

1980

  • Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu hình các đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi đầu sự bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI” đầu tiên.

1982

  • Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI.

1983

  • Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến ​​điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo.

1985

  • Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la một năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng các máy tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp.

1987-1993

  • Khi công nghệ điện toán đám mây được cải thiện, có nhiều lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra “Mùa đông AI thứ hai”. Các chuyên gia AI rất chật vật và không được sự ủng hộ trong giai đoạn này
  • DARPA kết thúc Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau khi chi gần 1 tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng như đã tính toán

 

1991

  • Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.

2005

  • STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand Challenge.
  • Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog” của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.

2008

  • Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone.

2011

  • Watson của IBM tuyên bố cạnh tranh về  Jeopardy!. 

2012

  • Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không được cho biết con mèo là gì

2014

  • Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bài kiểm tra lái xe của nhà nước.

2016

  • AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn để giải tỏa trong AI.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo đã đi vào một số lĩnh vực đã thâm nhập sâu vào nhiều ứng dụng thực tiện trong xã hội

 

AI trong chăm sóc sức khỏe

– Ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo AI là cải thiện sức khỏe của con người và giảm chi phí. Các bệnh viện đang áp dụng máy để chẩn đoán tốt hơn và nhanh hơn con người. Một trong những biết công nghệ tốt nhất chăm sóc sức khỏe là  IBM Watson. Nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và có khả năng trả lời các câu hỏi. Hệ thống khai thác dữ liệu bệnh nhân và các nguồn dữ liệu có sẵn khác để tạo thành một giả thuyết, sau đó đưa ra một lược đồ chấm điểm tin cậy.

– Các ứng dụng AI khác bao gồm chatbot , chương trình máy tính được sử dụng trực tuyến để trả lời các câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, giúp sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi hoặc hỗ trợ bệnh nhân thông qua quy trình thanh toán và trợ lý sức khỏe ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.

AI trong kinh doanh

– Tự động hóa quá trình robot đang được áp dụng cho các công việc có tính chất lặp đi lặp lại.

– Các thuật toán được tích hợp vào các nền tảng phân tích và CRM để khám phá thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.

– Chatbots đã được kết hợp vào các trang web để cung cấp dịch vụ ngay lập tức cho khách hàng.

AI trong giáo dục

AI có thể tự động hóa việc chấm điểm, giúp các giáo viên có thêm thời gian. AI có thể đánh giá năng lực và quản lý sinh viên. Gia sư AI có thể cung cấp hỗ trợ cho sinh viên, đảm bảo họ hoàn thành đúng theo giáo trình từ trước. Thậm AI có thể thay thế một số giáo viên.

AI trong tài chính

AI được ứng dụng trong lĩnh vực tài chính, các ứng dụng như thu thập dữ liệu cá nhân và cung cấp tư vấn tài chính.

AI trong pháp luật

Quá trình khám phá, sàng lọc thông tin tài liệu trong pháp luật thường là công việc dành cho con người. Tuy nhiên tự động hóa trong quá trình này đang giúp con người sử dụng thời gian hiệu quả hơn.

AI trong sản xuất

Đây là một lĩnh vực đã đi đầu trong việc kết hợp robot vào quy trình làm việc. Robot công nghiệp được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ đơn lẻ và giải phóng sức lao động của con người

 

 

Other Post


Sức Mạnh Của Văn Hóa: Làm Thế Nào Để Thuê Và Thu Hút Những Người Tuyệt Vời
Wednesday, April 8, 2020
Nhưng làm thế nào để bạn tạo ra một nền văn hóa mạnh mẽ, lành mạnh - đặc biệt là khi công ty của bạn đang phát triển?
Khi nào nên cho nhân viên ra đi?
Wednesday, March 25, 2020
Phải cho nhân sự nghỉ việc là một điều rất khó khăn – về mặt tinh thần nó khiến chúng ta cảm thấy áy náy, ngại ngùng và tội lỗi. Tệ hơn, về mặt tài chính nhân sự nghỉ việc gây ra cho công ty những chi phí không hề nhỏ mà phần lớn các doanh nhân không nhận thức. Vậy thì trường hợp nào chúng ta nên sử...
Cách Chạy Bảng Lương Cho Doanh Nghiệp Nhỏ Của Bạn: 4 Bước Quan Trọng
Sunday, March 15, 2020
Vận hành bảng lương là một chức năng thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp nào. Là một người sử dụng lao động, công việc của bạn là đảm bảo nhân viên của bạn được trả lương đầy đủ. Và bạn vẫn gặp khó khăn trong việc tìm ra cách phù hợp để hoàn thành bảng lương cho doanh nghiệp của mình? Hãy thực hiện t...
Tầm quan trọng của sơ đồ tổ chức doanh nghiệp
Tuesday, September 7, 2021
Điều quan trọng là bạn phải hiểu rằng một sơ đồ tổ chức nói lên nhiều hơn so với chỉ là một biểu đồ với tên và chức danh. Thay vào đó, nó là một hình ảnh đại diện của các cấu trúc mà doanh nghiệp lựa chọn sử dụng để hoàn thành sứ mệnh và tầm nhìn của mình.
RemindWork - Quản lý công việc

RemindWork Là ứng dụng đa nền tảng (PC, Mobile) để phân công và quản lý công việc cho tổ chức nhiều cấp quản lý

  • Phân công việc
  • Quản lý và theo dõi
  • Cập nhật thông tin & báo cáo
  • Tuyệt mật mã hoá dữ liệu công việc với khoá riêng và nhiều hơn nữa

Quản lý công việc mọi lúc mọi nơi bằng ứng dụng RemindWork trên Android và iOS