Những bài học và gợi ý từ 80 năm phát triển AI

Gần đây, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã đạt được một cột mốc quan trọng: một công ty chip nổi tiếng trở thành công ty niêm yết đầu tiên có giá trị thị trường vượt qua 4 nghìn tỷ đô la. Sự kiện này đã khiến mọi người suy nghĩ về hướng phát triển tương lai của AI. Mặc dù việc dự đoán tương lai của AI không phải là điều dễ dàng, nhưng nhìn lại quá trình phát triển 80 năm của nó, chúng ta có thể rút ra những bài học kinh nghiệm quý giá.

Nguồn gốc của AI có thể được truy ngược về tháng 12 năm 1943, khi hai học giả công bố một bài báo về mạng nơ-ron lý tưởng. Mặc dù giả thuyết trong bài báo đó sau này không thể được kiểm chứng thực nghiệm, nhưng nó đã đặt nền móng cho nhánh AI sau này được gọi là "học sâu". Thực tế này nhắc nhở chúng ta cần phải cảnh giác với việc nhầm lẫn giữa kỹ thuật với khoa học, khoa học với suy đoán, và việc quá tin tưởng vào những bài báo đầy ký hiệu toán học. Quan trọng hơn, chúng ta nên chống lại ảo tưởng rằng "con người có thể tạo ra những cỗ máy giống như chính mình".

Trong 80 năm qua, lĩnh vực AI đã trải qua nhiều lần thăng trầm. Vào cuối những năm 1950, một số tiên phong trong lĩnh vực AI đã tự tin dự đoán rằng máy móc có trình độ trí tuệ tương đương con người sẽ sớm xuất hiện. Sự kỳ vọng về việc AI tổng quát sẽ ra đời đã ảnh hưởng đến chi tiêu và chính sách của chính phủ. Tuy nhiên, thực tế đã chứng minh những dự đoán này là quá lạc quan. Điều này cho chúng ta thấy rằng, khi đối mặt với những điều mới, chúng ta nên giữ thái độ thận trọng và đánh giá kỹ lưỡng chúng khác biệt như thế nào so với những dự đoán trước đó về trí thông minh máy móc.

Một sai lầm phổ biến khác trong quá trình phát triển AI là "nghịch lý bước đầu". Mọi người thường nghĩ rằng chỉ cần máy móc có thể hoàn thành một nhiệm vụ trước đây được cho là không thể thực hiện, ngay cả khi hiệu suất kém, chỉ cần phát triển công nghệ hơn nữa là có thể đạt được sự hoàn hảo. Tuy nhiên, thực tế không đơn giản như vậy. Khoảng cách từ việc không thể làm điều gì đó đến việc làm không tốt thường ngắn hơn nhiều so với khoảng cách từ việc làm không tốt đến việc làm rất tốt.

Vào những năm 1980, hệ thống chuyên gia đã từng rất thịnh hành, nhưng đến đầu những năm 1990 thì nhanh chóng suy tàn. Trường hợp này nhắc nhở chúng ta rằng, ngay cả khi một công nghệ đạt được thành công ban đầu và được áp dụng rộng rãi, cũng không có nghĩa là nó chắc chắn có thể phát triển thành một ngành công nghiệp mới bền vững. Bong bóng luôn sẽ vỡ.

Trong một thời gian dài, hai phương pháp biểu tượng AI và kết nối đã cạnh tranh để giành được sự ưa chuộng của học giả và nhà đầu tư. Tuy nhiên, việc quá cố chấp theo đuổi một phương pháp duy nhất có thể hạn chế sự phát triển tổng thể của AI. Chúng ta không nên đặt tất cả "trứng" vào cùng một "giỏ".

Cuối cùng, mặc dù một công ty chip nào đó đã đạt được thành công lớn trong làn sóng AI, nhưng vẫn rất quan trọng để giữ cảnh giác. Quá trình phát triển của AI đầy thăng trầm, và tương lai chắc chắn cũng sẽ như vậy. Chỉ bằng cách rút ra bài học từ 80 năm qua, chúng ta mới có thể đối phó tốt hơn với những thách thức sắp tới và thúc đẩy sự phát triển bền vững của công nghệ AI.