Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã trải qua nhiều thăng trầm trong 80 năm qua. Mặc dù việc dự đoán sự phát triển tương lai của AI vẫn còn khó khăn, nhưng việc nhìn lại lịch sử có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn lý do tại sao những dự đoán trong quá khứ không thành hiện thực, cũng như ở những khía cạnh nào, bằng cách nào và vì lý do gì mà chúng không thành công.
Lịch sử phát triển của AI bắt đầu từ tháng 12 năm 1943, khi nhà sinh lý học thần kinh McCulloch và nhà logic học Pitts công bố một bài báo về mạng nơ-ron lý tưởng. Bài báo này mặc dù thiếu cơ sở thực nghiệm, nhưng đã truyền cảm hứng cho "chủ nghĩa kết nối", tức là AI học sâu hiện đang chiếm ưu thế. Tuy nhiên, phương pháp này không liên quan đến cách hoạt động thực tế của não bộ, mặc dù thường được mô tả là "bắt chước não bộ".
Điều này nhắc nhở chúng ta phải cảnh giác với việc nhầm lẫn giữa kỹ thuật và khoa học, cũng như giữa khoa học và suy đoán. Quan trọng hơn, cần phải kháng cự lại ảo tưởng "chúng ta giống như những vị thần", tức là cho rằng con người có thể tạo ra những cỗ máy giống như con người. Sự kiêu ngạo này đã là chất xúc tác cho bong bóng công nghệ và sự cuồng nhiệt theo chu kỳ của AI trong suốt 80 năm qua.
Bắt đầu từ những năm 1950, đã có những người dự đoán rằng AI tổng quát ( AGI ) sắp xuất hiện. Tuy nhiên, những dự đoán này thường dựa trên "ngụy biện bước đầu tiên", tức là cho rằng chỉ cần máy móc có thể hoàn thành một nhiệm vụ trước đây được cho là không thể hoàn thành, ngay cả khi làm rất tệ, thì chỉ cần phát triển công nghệ thêm nữa là có thể hoàn thành một cách hoàn hảo. Thực tế đã chứng minh rằng khoảng cách từ việc không thể làm một việc 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 giữa những năm 60 của thế kỷ 20, các hệ thống chuyên gia đã tập trung vào việc thu thập và lập trình kiến thức thế giới thực. Tuy nhiên, đến đầu những năm 90, cơn sốt AI này đã tan vỡ, chủ yếu do quá trình thu thập kiến thức phức tạp, tốn thời gian và tốn kém. Điều này cho thấy, ngay cả sau mười hoặc mười lăm năm áp dụng rộng rãi và đầu tư lớn, cũng không chắc chắn có thể tạo ra một "ngành công nghiệp mới" bền vững.
Trong một thời gian dài, trí tuệ nhân tạo dựa trên quy tắc và kết nối thống kê đã tranh giành vị thế thống trị. Trước cuộc phục hưng của kết nối thống kê vào năm 2012, nghiên cứu AI chủ yếu được thúc đẩy bởi giới học thuật và có tính giáo điều. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, trọng tâm phát triển AI đã chuyển sang lĩnh vực tư nhân, nhưng toàn bộ lĩnh vực vẫn khăng khăng vào một hướng nghiên cứu duy nhất. Điều này nhắc nhở chúng ta không nên đặt tất cả "trứng" AI vào cùng một "giỏ".
Nhìn lại 80 năm phát triển của AI, những bài học kinh nghiệm này có thể giúp các doanh nghiệp dẫn đầu trong lĩnh vực AI hiện tại vượt qua những thăng trầm trong tương lai. Giữ cảnh giác, phát triển đa dạng và nhận thức về sự không chắc chắn trong phát triển công nghệ sẽ là chìa khóa cho sự phát triển AI trong tương lai.
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.
20 thích
Phần thưởng
20
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SchrodingerWallet
· 07-20 08:42
Công nghệ cũng không thoát khỏi vòng luẩn quẩn của đồ ngốc.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityNinja
· 07-20 08:26
Công nghệ thay đổi chóng mặt trong một ngày, thật không thể tin được.
AI phát triển 80 năm từ cuồng nhiệt đến sự khải huyền hợp lý
Sự phát triển AI 80 năm: kinh nghiệm và bài học
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ( AI ) đã trải qua nhiều thăng trầm trong 80 năm qua. Mặc dù việc dự đoán sự phát triển tương lai của AI vẫn còn khó khăn, nhưng việc nhìn lại lịch sử có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn lý do tại sao những dự đoán trong quá khứ không thành hiện thực, cũng như ở những khía cạnh nào, bằng cách nào và vì lý do gì mà chúng không thành công.
Lịch sử phát triển của AI bắt đầu từ tháng 12 năm 1943, khi nhà sinh lý học thần kinh McCulloch và nhà logic học Pitts công bố một bài báo về mạng nơ-ron lý tưởng. Bài báo này mặc dù thiếu cơ sở thực nghiệm, nhưng đã truyền cảm hứng cho "chủ nghĩa kết nối", tức là AI học sâu hiện đang chiếm ưu thế. Tuy nhiên, phương pháp này không liên quan đến cách hoạt động thực tế của não bộ, mặc dù thường được mô tả là "bắt chước não bộ".
Điều này nhắc nhở chúng ta phải cảnh giác với việc nhầm lẫn giữa kỹ thuật và khoa học, cũng như giữa khoa học và suy đoán. Quan trọng hơn, cần phải kháng cự lại ảo tưởng "chúng ta giống như những vị thần", tức là cho rằng con người có thể tạo ra những cỗ máy giống như con người. Sự kiêu ngạo này đã là chất xúc tác cho bong bóng công nghệ và sự cuồng nhiệt theo chu kỳ của AI trong suốt 80 năm qua.
Bắt đầu từ những năm 1950, đã có những người dự đoán rằng AI tổng quát ( AGI ) sắp xuất hiện. Tuy nhiên, những dự đoán này thường dựa trên "ngụy biện bước đầu tiên", tức là cho rằng chỉ cần máy móc có thể hoàn thành một nhiệm vụ trước đây được cho là không thể hoàn thành, ngay cả khi làm rất tệ, thì chỉ cần phát triển công nghệ thêm nữa là có thể hoàn thành một cách hoàn hảo. Thực tế đã chứng minh rằng khoảng cách từ việc không thể làm một việc 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 giữa những năm 60 của thế kỷ 20, các hệ thống chuyên gia đã tập trung vào việc thu thập và lập trình kiến thức thế giới thực. Tuy nhiên, đến đầu những năm 90, cơn sốt AI này đã tan vỡ, chủ yếu do quá trình thu thập kiến thức phức tạp, tốn thời gian và tốn kém. Điều này cho thấy, ngay cả sau mười hoặc mười lăm năm áp dụng rộng rãi và đầu tư lớn, cũng không chắc chắn có thể tạo ra một "ngành công nghiệp mới" bền vững.
Trong một thời gian dài, trí tuệ nhân tạo dựa trên quy tắc và kết nối thống kê đã tranh giành vị thế thống trị. Trước cuộc phục hưng của kết nối thống kê vào năm 2012, nghiên cứu AI chủ yếu được thúc đẩy bởi giới học thuật và có tính giáo điều. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, trọng tâm phát triển AI đã chuyển sang lĩnh vực tư nhân, nhưng toàn bộ lĩnh vực vẫn khăng khăng vào một hướng nghiên cứu duy nhất. Điều này nhắc nhở chúng ta không nên đặt tất cả "trứng" AI vào cùng một "giỏ".
Nhìn lại 80 năm phát triển của AI, những bài học kinh nghiệm này có thể giúp các doanh nghiệp dẫn đầu trong lĩnh vực AI hiện tại vượt qua những thăng trầm trong tương lai. Giữ cảnh giác, phát triển đa dạng và nhận thức về sự không chắc chắn trong phát triển công nghệ sẽ là chìa khóa cho sự phát triển AI trong tương lai.