Năm bài học lớn từ 80 năm phát triển AI

Gần đây, một gã khổng lồ công nghệ đã trở thành công ty niêm yết đầu tiên có giá trị thị trường vượt qua 4 nghìn tỷ đô la. Sự kiện mốc này đã kích thích suy nghĩ của mọi người về sự phát triển trong tương lai của ngành AI. Mặc dù dự đoán triển vọng của AI đầy thách thức, nhưng khi nhìn lại 80 năm phát triển của nó, chúng ta có thể rút ra những bài học quý giá.

Nguồn gốc của AI có thể được truy nguyên từ năm 1943, khi hai học giả công bố một bài báo lý thuyết về mạng nơ-ron. Mặc dù bài báo này thiếu cơ sở thực nghiệm, nhưng nó đã truyền cảm hứng cho sự phát triển của nhánh AI được gọi là "học sâu" sau này. Điều này nhắc nhở chúng ta cần cảnh giác với việc trộn lẫn kỹ thuật với khoa học, suy đoán với sự thật, và đặc biệt là tránh rơi vào ảo tưởng rằng "con người có thể tạo ra những cỗ máy giống như chính mình".

Trong vài thập kỷ qua, những dự đoán về việc trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) sắp được hiện thực hóa đã xuất hiện vô số. Từ những năm 50 đến 80 của thế kỷ 20, cho đến những năm gần đây, nhiều chuyên gia đã rất tự tin về sự xuất hiện của AGI. Tuy nhiên, thực tế cho thấy, những dự đoán này thường quá lạc quan. Chúng ta nên cẩn trọng với những công nghệ mới có vẻ thú vị đó, và đánh giá kỹ lưỡng sự khác biệt và tương đồng của chúng với những dự đoán trước đây.

Trong quá trình phát triển AI, con người thường rơi vào "nghịch lý bước đầu". Nghĩa là cho rằng chỉ cần đạt được một bước tiến ban đầu, thì sẽ không còn xa nữa để hoàn thiện mục tiêu. Nhưng thực tế, từ việc hoàn toàn không thể hoàn thành một nhiệm vụ đến việc khó khăn mới hoàn thành, và từ việc khó khăn hoàn thành đến việc hoàn thành xuất sắc, tồn tại một khoảng cách khổng lồ.

Vào những năm 1980, hệ thống chuyên gia từng một thời thịnh hành. Tuy nhiên, đến đầu những năm 1990, trào lưu này nhanh chóng suy giảm. Điều này cho thấy, ngay cả khi có được sự ứng dụng rộng rãi và đầu tư lớn, cũng không nhất thiết đảm bảo rằng một công nghệ sẽ phát triển bền vững lâu dài. Bong bóng cuối cùng cũng sẽ vỡ.

Từ lâu, hai trường phái AI chủ nghĩa ký hiệu và chủ nghĩa liên kết đã cạnh tranh để giành vị trí thống trị. Trong những năm gần đây, các phương pháp chủ nghĩa liên kết được đại diện bởi học sâu đã đạt được thành công lớn. Nhưng chúng ta không nên đặt tất cả hy vọng vào một phương pháp duy nhất, mà nên giữ thái độ cởi mở, khám phá các con đường phát triển AI đa dạng.

Sự phát triển trong lĩnh vực AI đầy rẫy sự không chắc chắn. Dù là các công ty công nghệ hay các tổ chức nghiên cứu, đều nên luôn giữ cảnh giác và linh hoạt ứng phó với những thay đổi có thể xảy ra. Đồng thời, việc rút ra bài học từ kinh nghiệm lịch sử cũng sẽ giúp chúng ta nắm bắt tốt hơn hướng phát triển tương lai của AI.