Trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã trải qua 80 năm phát triển kể từ năm 1943. Trong khoảng thời gian này, AI đã trải qua những thăng trầm về đầu tư tài chính, sự đa dạng hóa trong phương pháp nghiên cứu, cùng với những biến động trong tâm lý công chúng. Nhìn lại lịch sử này, chúng ta có thể rút ra một số bài học quý giá.
Nguồn gốc của AI có thể được truy trở về tháng 12 năm 1943, khi hai học giả công bố một bài báo lý thuyết về mạng nơ-ron. Mặc dù giả thuyết trong bài báo này sau đó không được xác minh bằng thực nghiệm, nhưng nó đã truyền cảm hứng cho phương pháp AI "học sâu" hiện đang chiếm ưu thế. Điều này nhắc nhở chúng ta cần thận trọng với những suy đoán lý thuyết thiếu cơ sở thực chứng, đừng nhầm lẫn kỹ thuật với khoa học.
Trong 80 năm qua, lĩnh vực AI đã nhiều lần xuất hiện những dự đoán quá lạc quan. Bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20, các bậc tiền bối trong lĩnh vực AI đã dám dự đoán rằng máy móc sẽ sớm đạt được trí thông minh ở mức độ con người. Sự kỳ vọng về việc trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) sắp xảy ra thậm chí đã ảnh hưởng đến chính sách và đầu tư của chính phủ. Tuy nhiên, thực tế cho thấy, những dự đoán này thường quá lạc quan. Chúng ta nên nhìn nhận một cách thận trọng những phát ngôn về việc AGI sắp đến, đừng dễ dàng bị lôi cuốn bởi những điều mới mẻ.
Quá trình phát triển của AI cũng nhắc nhở chúng ta rằng, việc từ không thể hoàn thành một nhiệm vụ cho đến việc hoàn thành một cách khó khăn, thường dễ hơn nhiều so với việc từ hoàn thành một cách khó khăn đến hoàn thành thành thạo. Nhiều người nhầm tưởng rằng, chỉ cần có đủ thời gian và tiến bộ kỹ thuật, AI chắc chắn sẽ đạt được trình độ của con người. Nhưng thực tế không đơn giản như vậy.
Cuối những năm 80 và đầu những năm 90, sự thăng trầm của hệ thống chuyên gia đã cung cấp cho chúng ta một bài học khác. Ngay cả khi một công nghệ đạt được thành công ban đầu và được ứng dụng rộng rãi, điều đó cũng không có nghĩa là nó có thể phát triển thành một ngành công nghiệp bền vững. Bong bóng công nghệ luôn có thể vỡ.
Cuối cùng, quá trình phát triển của AI cho chúng ta thấy rằng không nên đặt tất cả hy vọng vào một hướng nghiên cứu duy nhất. Dù là trong giới học thuật hay ngành công nghiệp, mọi người đều nên duy trì thái độ nghiên cứu cởi mở và đa dạng, thay vì cố chấp với một khuôn mẫu AI cụ thể.
Những bài học này không chỉ mang lại cảm hứng cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia AI, mà còn quan trọng đối với những doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực AI như Nvidia. Trong sự phát triển tương lai của lĩnh vực AI, việc duy trì thái độ cảnh giác, thận trọng và đa dạng sẽ là vô cùng quan trọng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
5 bài học lớn từ 80 năm phát triển AI: từ lạc quan thái quá đến phát triển đa dạng
Năm bài học lớn từ 80 năm phát triển AI
Trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã trải qua 80 năm phát triển kể từ năm 1943. Trong khoảng thời gian này, AI đã trải qua những thăng trầm về đầu tư tài chính, sự đa dạng hóa trong phương pháp nghiên cứu, cùng với những biến động trong tâm lý công chúng. Nhìn lại lịch sử này, chúng ta có thể rút ra một số bài học quý giá.
Nguồn gốc của AI có thể được truy trở về tháng 12 năm 1943, khi hai học giả công bố một bài báo lý thuyết về mạng nơ-ron. Mặc dù giả thuyết trong bài báo này sau đó không được xác minh bằng thực nghiệm, nhưng nó đã truyền cảm hứng cho phương pháp AI "học sâu" hiện đang chiếm ưu thế. Điều này nhắc nhở chúng ta cần thận trọng với những suy đoán lý thuyết thiếu cơ sở thực chứng, đừng nhầm lẫn kỹ thuật với khoa học.
Trong 80 năm qua, lĩnh vực AI đã nhiều lần xuất hiện những dự đoán quá lạc quan. Bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20, các bậc tiền bối trong lĩnh vực AI đã dám dự đoán rằng máy móc sẽ sớm đạt được trí thông minh ở mức độ con người. Sự kỳ vọng về việc trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) sắp xảy ra thậm chí đã ảnh hưởng đến chính sách và đầu tư của chính phủ. Tuy nhiên, thực tế cho thấy, những dự đoán này thường quá lạc quan. Chúng ta nên nhìn nhận một cách thận trọng những phát ngôn về việc AGI sắp đến, đừng dễ dàng bị lôi cuốn bởi những điều mới mẻ.
Quá trình phát triển của AI cũng nhắc nhở chúng ta rằng, việc từ không thể hoàn thành một nhiệm vụ cho đến việc hoàn thành một cách khó khăn, thường dễ hơn nhiều so với việc từ hoàn thành một cách khó khăn đến hoàn thành thành thạo. Nhiều người nhầm tưởng rằng, chỉ cần có đủ thời gian và tiến bộ kỹ thuật, AI chắc chắn sẽ đạt được trình độ của con người. Nhưng thực tế không đơn giản như vậy.
Cuối những năm 80 và đầu những năm 90, sự thăng trầm của hệ thống chuyên gia đã cung cấp cho chúng ta một bài học khác. Ngay cả khi một công nghệ đạt được thành công ban đầu và được ứng dụng rộng rãi, điều đó cũng không có nghĩa là nó có thể phát triển thành một ngành công nghiệp bền vững. Bong bóng công nghệ luôn có thể vỡ.
Cuối cùng, quá trình phát triển của AI cho chúng ta thấy rằng không nên đặt tất cả hy vọng vào một hướng nghiên cứu duy nhất. Dù là trong giới học thuật hay ngành công nghiệp, mọi người đều nên duy trì thái độ nghiên cứu cởi mở và đa dạng, thay vì cố chấp với một khuôn mẫu AI cụ thể.
Những bài học này không chỉ mang lại cảm hứng cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia AI, mà còn quan trọng đối với những doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực AI như Nvidia. Trong sự phát triển tương lai của lĩnh vực AI, việc duy trì thái độ cảnh giác, thận trọng và đa dạng sẽ là vô cùng quan trọng.