2. Lịch sử hình thành và phát triển của AI - Từ giấc mơ máy biết nghĩ đến ChatGPT

1. Trước khi có "AI": Khi con người mơ về máy biết nghĩ

Từ hàng ngàn năm trước, giấc mơ tạo ra sinh vật nhân tạo đã xuất hiện trong thần thoại, triết học và văn học:

• Hy Lạp cổ đại: Có truyền thuyết về Talos – người máy bằng đồng bảo vệ đảo Crete.

• ⚙️ Thế kỷ 13: Học giả Roger Bacon mơ về “đầu máy biết nói”.

• Năm 1818: Mary Shelley ra mắt Frankenstein – câu chuyện về việc tạo ra một sinh vật nhân tạo có tri giác.

• Đầu thế kỷ 20: Phim Metropolis (1927) giới thiệu robot “Maria”, khơi gợi nỗi ám ảnh và tò mò về máy móc có trí tuệ.

Nhưng đó vẫn chỉ là tưởng tượng. Mãi đến giữa thế kỷ 20, AI mới bắt đầu thành hình dưới góc độ khoa học.

2. 1950 – Alan Turing đặt nền móng cho trí tuệ nhân tạo

Năm 1950, nhà toán học thiên tài Alan Turing đặt câu hỏi nổi tiếng:

“Liệu máy móc có thể suy nghĩ không?”

Ông giới thiệu “Turing Test” – bài kiểm tra xem máy có thể giao tiếp giống người đến mức con người không thể phân biệt.

Turing không trực tiếp tạo ra AI, nhưng ông đã định hình tầm nhìn cho các thế hệ sau về một tương lai có máy biết tư duy.

3. 1956 – Cột mốc ra đời của khái niệm “AI”

Hội nghị Dartmouth mùa hè 1956 (tại Mỹ) được xem là cái nôi khai sinh AI hiện đại.

• Tại đây, nhà khoa học John McCarthy đề xuất thuật ngữ “Artificial Intelligence” (Trí tuệ nhân tạo).

• Mục tiêu ban đầu: lập trình máy mô phỏng trí thông minh của con người, bao gồm học, suy luận, giải quyết vấn đề.

Từ đây, AI chính thức trở thành một ngành nghiên cứu riêng biệt.

4. 1956–1974: Thập kỷ lạc quan và những bước đầu tiên

Thời kỳ đầu, AI phát triển khá mạnh:

• Máy tính có thể giải bài toán logic đơn giản.

• AI chơi được cờ vua (ở mức cơ bản).

• Một số chương trình có thể chứng minh định lý toán học.

Nhưng AI lúc đó vẫn còn rất "non". Máy móc thiếu dữ liệu, thiếu sức mạnh tính toán, nên không thể xử lý các vấn đề thực tế phức tạp.

⛔ 5. 1974–1980: “Mùa đông AI” đầu tiên – Hy vọng sụp đổ

Kỳ vọng quá lớn, nhưng kết quả thì không như mong đợi:

• AI không thể “hiểu” thế giới như người ta tưởng.

• Ngôn ngữ máy móc vẫn rất sơ khai.

• Chi phí nghiên cứu cao, nhưng ứng dụng thực tế thấp.

➡️ Kết quả: Chính phủ và các công ty ngừng tài trợ, AI bước vào giai đoạn lạnh lẽo – gọi là AI Winter (mùa đông AI).

6. 1980–1987: AI sống lại nhờ “hệ chuyên gia”

Hệ chuyên gia (expert system) là các chương trình được viết bằng kiến thức chuyên ngành cụ thể (như y học, tài chính...).

Nổi bật:

• MYCIN: hỗ trợ bác sĩ kê đơn kháng sinh.

• Các tập đoàn Nhật Bản đầu tư mạnh vào “máy tính thế hệ 5”.

Nhờ đó, AI phục hồi niềm tin và trở nên “hot” trở lại trong giới công nghệ.

7. 1987–1993: Mùa đông AI lần 2 – Vòng lặp hy vọng và thất vọng

Hệ chuyên gia tỏ ra thiếu linh hoạt, không học được từ thực tế.
Máy tính vẫn chưa đủ mạnh để xử lý các tác vụ học tập phức tạp.

➡️ Kết quả: AI lại “đóng băng” lần 2, các khoản đầu tư tiếp tục sụt giảm.

8. 1997 – Cột mốc đột phá: Máy đánh bại nhà vô địch cờ vua

Năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov.

Đây là lần đầu tiên máy vượt trội con người trong một trò chơi trí tuệ mang tính biểu tượng.

Tuy Deep Blue không “hiểu” cờ vua, nó vẫn cho thấy AI có thể “tính toán vượt người” trong môi trường giới hạn.

9. 2000–2010: Dữ liệu và internet – nhiên liệu cho AI cất cánh

Với sự bùng nổ của:

• Internet,

• Smartphone,

• Dữ liệu lớn (Big Data),

AI bắt đầu tiếp cận lượng dữ liệu khổng lồ – điều kiện cần để học hỏi hiệu quả.

Các mô hình học máy (machine learning) trở nên chính xác hơn, đặc biệt là nhờ các thuật toán mới và GPU (bộ xử lý đồ họa) hỗ trợ huấn luyện mô hình nhanh hơn.

10. 2012 – Deep Learning xuất hiện, AI “lột xác”

Năm 2012, đội ngũ từ Đại học Toronto (Geoffrey Hinton) dùng mô hình Deep Neural Network để chiến thắng cuộc thi nhận diện hình ảnh ImageNet.

Deep Learning giúp AI:

• Nhận diện hình ảnh tốt hơn con người.

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn.

• Tự động học mà không cần lập trình từng quy tắc.

AI bắt đầu hiện diện trong:

• Google Dịch cải thiện vượt bậc,

• Facebook nhận diện khuôn mặt,

• Siri, Alexa ra đời.

11. 2016 – AlphaGo đánh bại kỳ thủ Go số 1 thế giới

Go (cờ vây) phức tạp hơn cờ vua rất nhiều, nhưng AI AlphaGo đã đánh bại Lee Sedol – kỳ thủ Go huyền thoại người Hàn Quốc.

Sự kiện này gây chấn động toàn cầu và khẳng định: AI đã tiến một bước khổng lồ.

✨ 12. 2022 – ChatGPT ra đời, AI bước vào kỷ nguyên đại chúng

Cuối năm 2022, OpenAI ra mắt ChatGPT, mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ dựa trên GPT-3.5 và sau đó là GPT-4.

ChatGPT có thể:

• Viết văn, làm thơ, lập trình, trả lời câu hỏi,...

• Giao tiếp giống người thật.

• Học ngữ cảnh rất tốt.

Điều đặc biệt: ai cũng có thể dùng miễn phí hoặc giá rẻ, đưa AI từ phòng lab đến tay hàng triệu người.

13. Tóm tắt hành trình gần 70 năm của AI

14. Tương lai AI: Tiếp tục bùng nổ hay cần kiểm soát?

AI đang đi rất nhanh, nhưng:

• ⚠️ Có nguy cơ bị lạm dụng (tin giả, deepfake, thao túng thông tin...)

• Cần thảo luận về đạo đức, quyền riêng tư, kiểm soát

• Cần cân bằng giữa phát triển và kiểm soát để tránh "AI mất kiểm soát"

✅ Kết luận

Từ một giấc mơ viễn tưởng, AI đã trở thành công nghệ dẫn đầu cuộc cách mạng số.

Từ việc giải bài toán logic đến sáng tác thơ, viết code, lái xe, AI đã chứng minh sức mạnh không tưởng – và hành trình đó vẫn đang tiếp diễn từng ngày.

• Bài 1:  Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? - Giải thích dễ hiểu cho người mới bắt đầu
• Bài 2: Lịch sử hình thành và phát triển của AI – Từ giấc mơ máy biết nghĩ đến ChatGPT
• Bài 3: Các ứng dụng AI trong đời sống – Hiện diện ở mọi nơi
• Bài 4: Phân loại các nhánh AI – Machine Learning, Deep Learning, NLP là gì?
• Bài 5:  AI hoạt động như thế nào? – Quy trình huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• Bài 6:  Các mô hình AI phổ biến hiện nay – GPT, BERT, Claude, Gemini…
• Bài 7:  AI trong giáo dục – Cách AI đang thay đổi cách học, dạy và kiểm tra
• Bài 8:  Tác động của AI đến nghề nghiệp – Mất việc hay mở ra cơ hội?
• Bài 9: AI và đạo đức – Khi máy móc phải học cách phân biệt đúng sai
• Bài 10: Tương lai AI – Liệu có thể đạt tới siêu trí tuệ?