Lịch sử phát triển AI
Ý tưởng máy móc có khả năng “suy nghĩ” không phải mới; từ thế kỷ XX đầu, các nhà toán học như Alan Turing đã đặt nền móng lý thuyết cho điều này. Theo Encyclopaedia Britannica, Turing trong thập niên 1930-1940 đã đề xuất khái niệm máy có thể thực hiện các bước tính toán để bắt chước tư duy con người.
Năm 1956, hội thảo Dartmouth Summer Research Project On Artificial Intelligence được tổ chức, thường được coi là sự kiện khai sinh ra lĩnh vực AI. Ông John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester và Claude Shannon là những người khởi xướng. Tại đây, khái niệm “trí tuệ nhân tạo” được định hình như một lĩnh vực nghiên cứu có thể dùng máy tính để mô phỏng khả năng học và suy nghĩ của con người.
Trong những thập kỷ sau, AI trải qua nhiều giai đoạn thăng trầm. Lúc đầu, các mô hình dựa trên quy tắc logic rõ ràng (expert systems) được phát triển mạnh. Sau đó, với hạn chế về dữ liệu, sức mạnh tính toán và thuật toán, AI gặp phải những giai đoạn chững lại (thường gọi là “AI Winter”). Nhưng từ cuối thế kỷ XX đến đầu thế kỷ XXI, nhờ sự phát triển mạnh mẽ về khả năng tính toán (CPU, GPU), dữ liệu số hóa lớn, và các thuật toán học sâu (deep learning), lĩnh vực AI đã bùng nổ trở lại.
Một trong những mốc gần đây là sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models, LLM) như GPT của OpenAI, BERT của Google, và các mô hình tạo ảnh từ văn bản như DALL-E. Ngoài ra, AI được ứng dụng rộng rãi trong nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ đề xuất (recommendation systems), robot, xe tự lái, y tế, phân tích dữ liệu lớn… Nhiều quốc gia đã đưa AI vào chiến lược quốc gia để không tụt lại phía sau trong cuộc đua đổi mới sáng tạo.
Những khía cạnh quan trọng của AI
Để hiểu rõ hơn về AI, có thể xem xét các khía cạnh sau:
Phương pháp và kỹ thuật: gồm machine learning (học máy), deep learning (học sâu, sử dụng mạng neuron nhân tạo nhiều lớp), reinforcement learning (học theo phần thưởng), học có giám sát/non-giám sát, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, hệ chuyên gia, etc.
Yêu cầu về dữ liệu và tính toán: AI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng tốt để huấn luyện; đồng thời cần phần cứng mạnh (GPU/TPU, hạ tầng máy chủ) để xử lý. Mô hình càng lớn thì yêu cầu tính toán càng cao, và chi phí/hạ tầng cũng lớn.
Đánh đổi giữa hiệu quả vs rủi ro: AI có thể sai, có thể thành “đầu ra thiên lệch” (bias) nếu dữ liệu huấn luyện có thiên lệch. Có rủi ro về đạo đức, riêng tư, bảo mật thông tin, tác động xã hội như thay đổi việc làm, khả năng bị lạm dụng (deepfake, tin giả, v.v.).
Khả năng ứng dụng thực tiễn: từ dịch vụ khách hàng (chatbot), hỗ trợ trong y tế (chẩn đoán hình ảnh, dự báo dịch bệnh), trong giáo dục (hệ thống dạy học thích ứng), trong công nghiệp (tự động hóa, phát hiện lỗi, bảo trì dự đoán), trong giao thông (xe tự lái, quản lý giao thông thông minh), trong môi trường (dự báo khí hậu, quản lý tài nguyên).
Quản trị, đạo đức, pháp luật: AI cần được điều chỉnh qua quy định, có khung pháp lý rõ ràng để bảo vệ quyền riêng tư, chống phân biệt đối xử, tránh sai lệch, đảm bảo minh bạch trong các quyết định quan trọng được AI hỗ trợ.
AI đang đóng vai trò rất lớn trong nhiều lĩnh vực:
Y tế: Ai giúp phát hiện bệnh từ hình ảnh y khoa, hỗ trợ chẩn đoán sớm; ví dụ DeepMind (thuộc Alphabet) với mô hình AlphaFold/AlphaFold2 đã đóng góp lớn trong dự đoán cấu trúc protein, giúp nghiên cứu thuốc và hiểu biết sinh học phân tử tốt hơn. (AlphaFold là một sản phẩm của công trình khoa học được công bố công khai).
Giáo dục: AI hỗ trợ cá nhân hóa học tập — hệ thống dạy học có thể điều chỉnh theo năng lực, tốc độ học của từng học sinh; cung cấp hỗ trợ qua chatbot, đề xuất tài nguyên học tập, đánh giá kỹ năng.
Doanh nghiệp và sản xuất: tự động hóa dây chuyền sản xuất, bảo trì dự đoán (predictive maintenance), tối ưu hóa chuỗi cung ứng; các hệ thống hỗ trợ ra quyết định (decision support systems) giúp phân tích dữ liệu lớn, hiểu khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường.
Giao tiếp và sáng tạo nội dung: AI tạo ra nội dung (văn bản, hình ảnh, âm thanh, video) — ví dụ GPT-4, DALL-E, Stable Diffusion; AI giúp người viết, thiết kế, làm nhạc có công cụ hỗ trợ sáng tạo hiệu quả.
An ninh mạng và quản trị: phát hiện tấn công mạng, phát hiện gian lận, bảo mật thông tin cá nhân; AI được sử dụng trong các hệ thống giám sát và phát hiện bất thường.
Thông tin chính thống và những điều thú vị
Dưới đây là một số thông tin mới, được kiểm chứng, khiến AI trở nên thú vị với người đọc:
Báo cáo AI Index Report 2024 là một trong những công trình uy tín nhất về đánh giá xu hướng, tác động, chi phí đào tạo mô hình, ứng dụng AI và quan niệm của xã hội về AI. Nó cho thấy AI đang được áp dụng ngày càng nhiều trong y học và khoa học, và xã hội ngày càng quan tâm tới trách nhiệm khi phát triển AI.
Theo phân tích số liệu trong nghiên cứu “AI adoption in the physical sciences, natural sciences, life sciences, social sciences and the arts and humanities: A bibliometric analysis” (2023), từ năm 1960–2021 có khoảng 3,1 triệu bài báo trong tổng số ~137 triệu bài công bố có chủ đề liên quan đến AI; áp dụng AI đã lan rộng qua hầu hết mọi lĩnh vực nghiên cứu, không chỉ giới hạn trong máy tính hay công nghệ thông tin.
Một nghiên cứu gần đây về tuyển dụng nhân sự cho thấy AI được sử dụng để tự động phân tích hồ sơ (resume parsing), chatbot tuyển dụng, và thậm chí phân tích video phỏng vấn; tác động là giúp tăng hiệu quả, giảm thời gian tuyển chọn, nhưng cũng có nguy cơ giới hạn nếu dữ liệu đào tạo có định kiến.
Thống kê từ Planable & các nguồn thị trường cho thấy AI có ảnh hưởng rất lớn tới doanh nghiệp: nhiều tổ chức đã áp dụng AI vào ít nhất một chức năng trong hoạt động, thị trường AI toàn cầu được dự kiến tăng nhanh trong các năm tới.
Những thách thức & hướng phát triển tương lai
AI mặc dù mạnh mẽ nhưng không hoàn hảo. Các mô hình AI lớn tiêu tốn nhiều năng lực tính toán và năng lượng, dẫn tới chi phí cao và vấn đề môi trường. Thêm vào đó là vấn đề thiên lệch dữ liệu (bias) — nếu dữ liệu huấn luyện có định kiến, AI có thể phản ánh hoặc phóng đại những bất công xã hội.
Vấn đề đạo đức, riêng tư càng ngày được đặt ra mạnh mẽ hơn: ai chịu trách nhiệm khi AI mắc sai lầm? Ví dụ trong chăm sóc sức khỏe, nếu AI đưa ra chẩn đoán sai, hậu quả có thể rất nghiêm trọng. Ngoài ra còn có nguy cơ việc làm bị ảnh hưởng: một số công việc bị thay thế hoặc biến đổi sâu bởi tự động hóa, yêu cầu con người phải nâng cao kỹ năng, linh hoạt thích nghi nhiều hơn.
Về tương lai, nhiều nhà nghiên cứu dự đoán AI sẽ tiếp tục phát triển vượt bậc. Theo khảo sát “Thousands of AI Authors on the Future of AI” (2024), trong số các nhà nghiên cứu hàng đầu dự đoán rằng đến năm 2028, AI có thể tự xây dựng một trang web xử lý thanh toán từ đầu tới cuối; tạo ra bài hát không thể phân biệt được với sản phẩm của nhạc sĩ nổi tiếng…
Dự báo về việc máy móc sẽ vượt con người trong tất cả mọi nhiệm vụ có phần đáng lo, nhưng phần lớn đồng ý rằng cần ưu tiên nghiên cứu để giảm thiểu rủi ro.
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo không chỉ là xu hướng công nghệ; nó là một bước tiến văn minh, mở ra tương lai nơi mà con người và máy móc cùng hợp tác để giải quyết những vấn đề lớn: từ bệnh tật, môi trường, phân phối tài nguyên đến sáng tạo nghệ thuật. AI mang lại những cơ hội chưa từng có, nhưng đồng thời đòi hỏi trách nhiệm lớn — từ luật pháp, đạo đức, quản trị đến sự tham gia có hiểu biết của cộng đồng.
Đối với người đọc, điều thú vị là AI không nằm ngoài chúng ta — mỗi chúng ta từng dùng trợ lý ảo, từng trải nghiệm chatbot, từng nghe nói đến mô hình ngôn ngữ, từng nhìn thấy ảnh nhân tạo — AI đang dần trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày. Hiểu bản chất, hiểu lịch sử phát triển, nhận thức được vai trò và những thách thức của nó sẽ giúp chúng ta không chỉ là người tiêu dùng AI, mà trở thành người điều hướng, người ứng dụng thông minh — góp phần làm cho AI phục vụ tốt cho lợi ích chung của nhân loại.