Năm 1950, Alan Turing đã giới thiệu khái niệm trí tuệ nhân tạo trong bài báo quan trọng của mình, “Máy tính và trí tuệ”, trong đó ông khám phá khả năng máy móc suy nghĩ như con người. Trong khi Turing đặt nền tảng lý thuyết, AI mà chúng ta biết ngày nay là kết quả của nhiều thập kỷ đổi mới, được định hình bởi những nỗ lực tập thể của các nhà khoa học và kỹ sư thúc đẩy công nghệ trên nhiều lĩnh vực.
1940-1980
Năm 1943, Warren McCulloch và Walter Pitts đã đề xuất một mô hình tế bào thần kinh nhân tạo, đặt nền móng cho mạng nơ-ron, công nghệ cốt lõi của AI.
Không lâu sau đó, vào năm 1950, Alan Turing đã xuất bản cuốn “Máy tính và trí tuệ”, trong đó giới thiệu khái niệm Phép thử Turing để đánh giá trí tuệ của máy tính.
Điều này dẫn đến việc các cử nhân Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng cỗ máy mạng nơ-ron đầu tiên với tên gọi SNARC, Frank Rosenblatt phát triển Perceptron, một trong những mô hình mạng nơ-ron đầu tiên, cũng như Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên mô phỏng phương pháp tâm lý trị liệu Rogerian từ năm 1951 đến năm 1969.
Từ năm 1969 đến năm 1979, Marvin Minsky đã chứng minh những hạn chế của mạng nơ-ron, khiến nghiên cứu mạng nơ-ron tạm thời lắng xuống. “Mùa đông AI” đầu tiên xảy ra do kinh phí suy giảm và các hạn chế về phần cứng và điện toán.
1980-2006
Những năm 1980 đánh dấu sự quan tâm mới của sự quan tâm đến AI, được thúc đẩy bởi tài trợ và nghiên cứu của chính phủ, đặc biệt là trong các lĩnh vực như dịch thuật và chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Trong thời gian này, các hệ thống chuyên gia như MYCIN đã trở nên nổi bật bằng cách mô phỏng việc ra quyết định của con người trong các lĩnh vực chuyên ngành như y học. Sự hồi sinh của mạng nơ-ron cũng đã hình thành, với công trình đột phá của David Rumelhart và John Hopfield về các kỹ thuật học sâu, chứng minh rằng máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm.
Tuy nhiên, từ năm 1987 đến năm 1997, các yếu tố kinh tế xã hội, bao gồm cả sự bùng nổ dot-com, đã dẫn đến một “mùa đông AI” thứ hai, trong đó nghiên cứu trở nên phân mảnh hơn và hạn chế về mặt thương mại.
Tình thế thay đổi bắt đầu từ năm 1997, khi Deep Blue của IBM nổi tiếng đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, một thành tựu quan trọng đối với AI. Cùng thời gian đó, công trình nghiên cứu của Judea Pearl về lý thuyết xác suất và quyết định đã nâng cao lĩnh vực này, và những người tiên phong như Geoffrey Hinton đã khơi dậy lại sự quan tâm đến học sâu, tạo tiền đề cho sự hồi sinh của mạng nơ-ron. Mặc dù lợi ích thương mại vẫn đang được xây dựng, những đổi mới này đã đặt nền tảng cho giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của AI.
2007-Hiện tại
Từ năm 2007 đến năm 2018, tiến bộ trong điện toán đám mây đã làm cho công suất điện toán và cơ sở hạ tầng AI trở nên dễ tiếp cận hơn. Điều này dẫn đến sự gia tăng trong việc áp dụng, đổi mới và tiến bộ trong máy học. Những tiến bộ này bao gồm một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) với tên gọi AlexNet, được phát triển bởi Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton, giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet, thể hiện sức mạnh của việc học sâu trong nhận dạng hình ảnh; và AlphaZero của Google thành thạo các trò chơi như cờ vua, cờ shogi và cờ vây bằng cách tự chơi mà không cần dữ liệu của con người.
Vào năm 2022, các chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để thực hiện các cuộc trò chuyện giống con người và hoàn thành các tác vụ như ChatGPT của OpenAI đã nổi tiếng khắp nơi với khả năng giao tiếp, một lần nữa thổi bùng lên sự quan tâm và xu hướng phát triển AI.
