Hành trình phát triển và “tiến hóa” của trí tuệ nhân tạo (AI) không phải là mới trong những năm gần đây, mà nó đã trải qua một hành trình rất dài, với các cột mốc quan trọng theo trình tự thời gian, từ những ý tưởng sơ khai đến AI hiện đại như ChatGPT, DALL·E và robot hình người.​ Hãy cùng Vinathis Network cùng nhìn lại quá trình hình thành và phát triển của Trí Tuệ Nhân Tạo nhé.

Giai đoạn tiền AI (trước 1950)

• Mốc đầu tiên phải nhắc đến đó là những năm ~300 TCN: Aristotle xây dựng hệ thống tam đoạn luận, một trong những nền tảng đầu tiên của suy luận logic – tiền đề cho AI biểu tượng sau này.​

• 1642: Blaise Pascal chế tạo máy tính cơ học đầu tiên (Pascaline), có thể cộng và trừ, mở đường cho máy tính tự động.​

• 1837: Charles Babbage thiết kế máy phân tích (Analytical Engine), một máy tính cơ học có thể lập trình bằng thẻ đục lỗ – được coi là “máy tính hiện đại đầu tiên”.​

• 1843: Ada Lovelace viết chương trình đầu tiên cho máy Babbage, được xem là lập trình viên nữ đầu tiên và người tiên phong trong tư duy lập trình.​

Khởi nguyên của AI (1940–1956)

• 1943: Warren McCulloch và Walter Pitts công bố mô hình nơ-ron nhân tạo đơn giản, mô phỏng cách hoạt động của tế bào thần kinh, đặt nền móng cho mạng nơ-ron.​

• 1949: Donald Hebb đề xuất quy tắc học tập Hebbian, giải thích cách các kết nối giữa nơ-ron mạnh lên hoặc yếu đi khi học – cơ sở cho học máy.​

• 1950: Alan Turing công bố bài báo “Máy móc có thể suy nghĩ?” và đề xuất phép thử Turing – một tiêu chuẩn để kiểm tra xem máy có thể hành xử thông minh như con người hay không.​

• 1951: Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC – mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên, mô phỏng 40 nơ-ron bằng 3.000 ống chân không.​

• 1952: Arthur Samuel phát triển chương trình chơi cờ caro (checkers) có khả năng tự học, được xem là chương trình học máy đầu tiên.​

• 1955: Allen Newell và Herbert Simon tạo ra Logic Theorist – chương trình AI đầu tiên, có thể chứng minh định lý toán học và tìm ra cách chứng minh mới.​

• 1956: Tại Hội nghị Dartmouth, John McCarthy lần đầu tiên dùng cụm từ “trí tuệ nhân tạo” (AI), đánh dấu sự ra đời chính thức của lĩnh vực AI như một ngành khoa học.​

Thời kỳ hoàng kim (1956–1974)

• 1957: Frank Rosenblatt phát triển Perceptron – mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên có thể học từ dữ liệu để nhận dạng mẫu, tiền thân của học sâu.​

• 1958: John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, trở thành ngôn ngữ chủ đạo trong nghiên cứu AI trong nhiều thập kỷ.​

• 1959: Arthur Samuel chính thức giới thiệu khái niệm “học máy” (machine learning), định nghĩa AI là hệ thống có thể cải thiện hiệu suất qua kinh nghiệm.​

• 1961: Robot công nghiệp đầu tiên, Unimate, bắt đầu hoạt động trên dây chuyền lắp ráp của General Motors, mở đầu kỷ nguyên tự động hóa.​

• 1964: Daniel Bobrow phát triển STUDENT – chương trình AI đầu tiên có thể hiểu và giải toán đại số bằng ngôn ngữ tự nhiên.​

• 1965: Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA – chatbot đầu tiên, mô phỏng cuộc trò chuyện với nhà tâm lý học, cho thấy tiềm năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.​

• 1965: Edward Feigenbaum và nhóm phát triển DENDRAL – hệ chuyên gia đầu tiên, giúp các nhà hóa học xác định cấu trúc phân tử.​

• 1966: Đại học Stanford chế tạo Shakey – robot di động thông minh đầu tiên, có thể lập kế hoạch, điều hướng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.​

• 1968: Terry Winograd phát triển SHRDLU – hệ thống AI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và thao tác trong môi trường khối hộp, là bước tiến lớn trong NLP.​

• 1969: Arthur Bryson và Yu-Chi Ho mô tả thuật toán backpropagation, cho phép huấn luyện mạng nơ-ron nhiều lớp – nền tảng của học sâu.​

• 1970: Đại học Waseda (Nhật Bản) chế tạo WABOT-1 – robot hình người thông minh đầu tiên, có thể đi, giao tiếp và nhận diện giọng nói.​

• 1972: Đại học Stanford phát triển MYCIN – hệ chuyên gia chẩn đoán nhiễm trùng và đề xuất thuốc kháng sinh, là một trong những ứng dụng AI y tế đầu tiên.​

• 1972: Ra đời ngôn ngữ lập trình logic PROLOG, được dùng rộng rãi trong AI biểu tượng và hệ chuyên gia.​

Mùa đông AI đầu tiên (1974–1980)

• 1974–1980: Giai đoạn “mùa đông AI” đầu tiên – do kỳ vọng quá cao, chi phí cao và tiến độ chậm, các chính phủ (như Anh) cắt giảm mạnh tài trợ cho nghiên cứu AI.​

• 1973: Báo cáo Lighthill chỉ trích hiệu quả của AI, dẫn đến việc Anh giảm mạnh đầu tư vào lĩnh vực này, làm chậm lại nghiên cứu.​

Sự bùng nổ của hệ chuyên gia (1980–1987)

• 1980: Hội nghị toàn quốc đầu tiên của Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ (AAAI) được tổ chức tại Đại học Stanford, đánh dấu sự phục hồi của AI.​

• 1980: AI hồi sinh nhờ hệ chuyên gia như XCON (cấu hình máy tính) và các máy Lisp thương mại, được dùng trong doanh nghiệp.​

• 1981: Nhật Bản khởi động Dự án Máy tính thế hệ thứ 5 với ngân sách 850 triệu USD, nhằm phát triển máy tính có thể suy luận, dịch ngôn ngữ và hội thoại như người.​

• 1981: Danny Hillis phát triển các máy tính song song (Connection Machine), thiết kế riêng cho AI, có kiến trúc tương tự GPU hiện đại.​

• 1984: Marvin Minsky và Roger Schank cảnh báo về “AI winter” (mùa đông AI), do kỳ vọng thái quá có thể dẫn đến vỡ mộng và sụp đổ ngành công nghiệp.​

• 1985: Judea Pearl giới thiệu mạng Bayes và phân tích nhân quả, giúp AI xử lý sự không chắc chắn – nền tảng cho hệ thống ra quyết định.​

• 1986: Chiếc ô tô không người lái đầu tiên (xe van Mercedes-Benz) chạy được 55 dặm/giờ trên đường vắng, là tiền thân của xe tự hành hiện đại.​

Mùa đông AI thứ hai (1987–1993)

• 1987–1993: Mùa đông AI thứ hai – các hệ chuyên gia tỏ ra đắt đỏ, khó mở rộng và không hiệu quả như kỳ vọng, dẫn đến việc các nhà đầu tư và chính phủ ngừng tài trợ.​

• 1990: Các nhà nghiên cứu chuyển trọng tâm sang học máy và các phương pháp thống kê, đặt nền móng cho thời kỳ AI hiện đại.​

AI thông minh và ứng dụng thực tế (1993–2011)

• 1995: Richard Wallace phát triển chatbot A.L.I.C.E., lấy cảm hứng từ ELIZA nhưng dùng cơ sở dữ liệu lớn từ web, là bước tiến trong chatbot.​

• 1997: Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, chứng minh AI có thể vượt con người trong trò chơi chiến lược phức tạp.​

• 1997: Sepp Hochreiter và Jürgen Schmidhuber giới thiệu LSTM (Long Short-Term Memory) – mạng nơ-ron hồi quy cách mạng hóa xử lý chuỗi dữ liệu như giọng nói và video.​

• 1998: Cynthia Breazeal (MIT) ra mắt robot Kismet, có thể nhận diện và phản hồi cảm xúc của con người, mở đường cho robot xã hội.​

• 2000: Honda ra mắt robot hình người ASIMO, có thể đi, chạy, giao tiếp và phục vụ trong môi trường như nhà hàng.​

• 2002: Roomba – robot hút bụi tự động đầu tiên – xuất hiện trong gia đình, đánh dấu AI bước vào đời sống thường ngày.​

• 2006: Các công ty lớn như Facebook, Twitter, Netflix bắt đầu dùng AI để gợi ý nội dung, đánh dấu AI xâm nhập sâu vào ngành kinh doanh.​

• 2009: Các nhà khoa học phát triển Stats Monkey – chương trình viết tin tức thể thao tự động mà không cần con người can thiệp.​

• 2011: Watson của IBM thắng game show Jeopardy!, chứng minh AI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và trả lời câu hỏi phức tạp.​

• 2011: Apple tích hợp Siri – trợ lý ảo bằng giọng nói – vào iPhone 4S, đưa AI vào thiết bị cá nhân hàng loạt.​

Thời đại học sâu và dữ liệu lớn (2011–2022)

• 2012: Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever và Alex Krizhevsky dùng mạng CNN sâu để thắng ImageNet Challenge, làm bùng nổ nghiên cứu học sâu và thị giác máy tính.​

• 2013: DeepMind giới thiệu học tăng cường sâu (deep reinforcement learning), cho phép AI học qua thử nghiệm và phần thưởng, sau này dùng cho AlphaGo.​

• 2013: Google giới thiệu Word2vec – mô hình nhúng từ (word embedding) giúp AI hiểu ngữ nghĩa giữa các từ, là nền tảng cho NLP hiện đại.​

• 2014: Facebook ra mắt DeepFace – hệ thống nhận dạng khuôn mặt học sâu, có độ chính xác gần bằng con người.​

• 2014: Ian Goodfellow và nhóm phát minh GAN (mạng đối nghịch tạo sinh), cho phép tạo ảnh, video và âm thanh mới, mở ra kỷ nguyên AI tạo sinh.​

• 2016: AlphaGo của DeepMind đánh bại kỳ thủ cờ vây Lee Sedol, một trò chơi phức tạp hơn cờ vua, chứng minh AI có thể vượt con người trong tư duy chiến lược.​

• 2016: Uber triển khai xe tự hành thử nghiệm tại Pittsburgh, đánh dấu AI bước vào vận tải.​

• 2018: IBM ra mắt Project Debater, AI có thể tranh luận với con người về chủ đề phức tạp, và Duplex – trợ lý ảo gọi điện đặt lịch mà người nghe không nhận ra là máy.​

• 2020: OpenAI phát hành GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tạo văn bản, code, thơ, email… giống như con người.​

• 2021: OpenAI ra mắt DALL·E, AI có thể tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản, mở rộng AI tạo sinh sang hình ảnh.​

• 2022: DeepMind ra mắt Gato – hệ thống AI đa phương thức có thể chơi game, viết chú thích ảnh, điều khiển robot….​

• 30/11/2022: OpenAI ra mắt ChatGPT, giao diện trò chuyện cho GPT-3.5, trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất lịch sử (100 triệu người dùng trong 2 tháng).​

Kỷ nguyên AI tạo sinh và đa tác nhân (2023–nay)

• 2023: Màn ra mắt bùng nổ của ChatGPT tạo ra cuộc đua AI toàn cầu, với các ông lớn như Microsoft, Google, Meta, Alibaba, Baidu… đổ tiền vào phát triển LLM và AI tạo sinh.​

• 2023: Google ra mắt Gemini (trước là Bard), Meta ra mắt LLaMA, Anthropic ra mắt Claude – các mô hình ngôn ngữ lớn cạnh tranh trực tiếp với GPT.​

• 2023: OpenAI ra mắt GPT-4, nâng cao khả năng hiểu và tạo nội dung, hỗ trợ cả ảnh và văn bản, được dùng trong nhiều ứng dụng chuyên nghiệp.​

• 2023–2024: Các công cụ AI tạo sinh bùng nổ: Midjourney, Stable Diffusion (ảnh), Suno (âm nhạc), Runway/Sora (video từ văn bản), ElevenLabs (giọng nói).​

• 2024–2025: Các công ty lớn tích hợp AI vào sản phẩm hàng loạt: trợ lý AI trong văn phòng (Microsoft Copilot, Google Workspace AI), AI trong lập trình (GitHub Copilot), AI trong thiết kế, giáo dục, y tế….​

• 2026: Mở ra thời đại hệ thống AI đa tác nhân (MAS) – các AI chuyên biệt tự động giao tiếp, đàm phán và phối hợp để hoàn thành nhiệm vụ phức tạp mà không cần con người can thiệp liên tục.​

• 2026: Robot hình người (như Tesla Optimus, Boston Dynamics) bước vào dây chuyền sản xuất và viện dưỡng lão, tích hợp AI vật lý để học bằng cách quan sát và thao tác.​

Tóm tắt ngắn gọn cho hành trình “tiến hóa” của AI

• 1940–1956: Từ lý thuyết logic → mạng nơ-ron → học máy → ra đời khái niệm AI.​

• 1956–1980: Thời kỳ hoàng kim và hai mùa đông AI, chuyển từ AI biểu tượng sang hệ chuyên gia.​

• 1990–2011: AI thông minh, ứng dụng thực tế (cờ vua, xe tự hành, trợ lý ảo, robot).​

• 2011–2022: Học sâu, dữ liệu lớn, AI tạo sinh, LLM và ChatGPT thay đổi thế giới.​

• 2023–nay: AI tạo sinh bùng nổ, AI đa tác nhân, robot