Mày biết bố mày là “AI” không?
Tháng mười một 1, 2024
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng quan trọng nhất trong kỷ nguyên số hiện nay. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của AI cũng đặt ra nhiều câu hỏi về định nghĩa, phương pháp và khả năng thực sự của các hệ thống máy tính hiện đại trong việc đạt được trí tuệ nhân tạo theo định nghĩa khoa học. Bài viết này phân tích các khía cạnh cơ bản của trí tuệ nhân tạo, lịch sử phát triển, những thành tựu và hạn chế hiện tại, đồng thời đánh giá tác động của việc dựa vào dữ liệu lớn và các mô hình thống kê đối với khả năng đạt được trí tuệ nhân tạo thực sự.
1. Giới thiệu
2.1. Định nghĩa trí tuệ nhân tạo theo Alan Turing
2.2. Tập hợp tính chất của trí tuệ nhân tạo
Tham khảo bài trước:
3. Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo
Trong những năm 1950, ngành khoa học máy tính đang trong giai đoạn sơ khai với các công cụ và thuật toán còn rất nguyên thủy. Đây là thời kỳ đầu tiên mà trí tuệ nhân tạo được formalize và bắt đầu nghiên cứu các phương pháp biểu diễn tri thức và lập luận logic.
Vào thập kỷ 1970, AI bắt đầu áp dụng các phương pháp thống kê vào việc nhận dạng mẫu và mạng nơ-ron nhân tạo. Quan niệm rằng với đủ dữ liệu và máy tính mạnh, máy móc có thể đạt được trí tuệ nhân tạo đã hình thành, dẫn đến sự phát triển của các hệ thống chuyên gia và các thuật toán xử lý phân tán, xử lý song song.
Thập kỷ 1990 chứng kiến những đột phá về nền tảng toán học và biểu diễn tri thức, cùng với việc ra đời lý thuyết Agent và hệ thống đa tác nhân (Multi-Agent Systems). Tuy nhiên, khủng hoảng kinh tế và sự sụp đổ của bong bóng dot-com đã khiến nhiều nghiên cứu AI mất nguồn tài trợ và lụi tàn dần.
Từ những năm 2010 đến nay, với sự phát triển mạnh mẽ của máy tính và dữ liệu lớn, AI đã tái phát triển mạnh mẽ, đặc biệt trong các lĩnh vực nhận dạng ảnh, nhận dạng tiếng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, sự phụ thuộc quá mức vào các mô hình thống kê và dữ liệu lớn đã đặt ra những thách thức về khả năng đạt được trí tuệ nhân tạo thực sự theo định nghĩa khoa học.
4. Những thách thức hiện tại trong phát triển trí tuệ nhân tạo
Để đạt được trí tuệ nhân tạo thực sự, các hệ thống máy tính cần có khả năng hiểu ngữ nghĩa và ngữ cảnh của dữ liệu. Điều này đòi hỏi sự phát triển của các phương pháp biểu diễn tri thức và nền tảng toán học mới, khác biệt so với các phương pháp thống kê và số học hiện nay.
Việc dựa vào lượng dữ liệu lớn và các thuật toán thống kê đã giúp AI đạt được nhiều thành tựu trong các lĩnh vực hẹp như nhận dạng mẫu và dự đoán. Tuy nhiên, điều này cũng giới hạn khả năng của AI trong việc thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ tổng quát và khả năng tư duy linh hoạt như con người.
Sự phát triển của các công cụ hỗ trợ học tập trực tuyến như Wikipedia và ChatGPT đã tạo ra những nguy cơ về việc lan truyền thông tin sai lệch. Việc thiếu kiến thức cơ bản để đánh giá và phân biệt thông tin đúng sai có thể dẫn đến những hiểu lầm nghiêm trọng về khả năng và giới hạn của trí tuệ nhân tạo.