Những bước ngoặt: Khám phá về hiện tượng 'AI Winter'
Trong lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo, hiện tượng 'AI Winter' đã tạo ra những giai đoạn mà nghiên cứu và phát triển AI dường như bị đóng băng. Những kỳ vọng quá cao từ cộng đồng khoa học và công nghiệp đã tạo ra áp lực lớn cho lĩnh vực AI, dẫn đến sự xuất hiện của những thất bại đáng kể.
Bắt đầu từ những năm 1970, AI đã nhận được sự chú ý rất lớn từ cả giới học thuật và thương mại. Các nhà nghiên cứu kỳ vọng rằng AI có thể nhanh chóng tạo ra những cỗ máy thông minh với khả năng suy luận và học hỏi như con người. Tuy nhiên, họ nhanh chóng nhận ra rằng thực tế khác xa những gì đã hình dung. Các dự án tham vọng như hệ chuyên gia và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã lâm vào bế tắc khi chưa thể giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.
Một trong những điểm yếu lớn là khả năng tính toán và lưu trữ dữ liệu thời điểm đó không đủ mạnh để xử lý các thuật toán AI tiên tiến. Sự thiếu hụt này đã làm chậm tiến trình phát triển AI, và thất bại của các dự án dẫn đến sự mất niềm tin từ các nhà tài trợ và chính phủ. Hệ quả là ngân sách dành cho nghiên cứu AI bị cắt giảm đáng kể, dẫn đến một giai đoạn trầm lắng kéo dài suốt những năm 1980, được gọi là 'Mùa Đông AI'.
Tuy nhiên, điều đáng chú ý là từ những “mùa đông” đó, các nhà khoa học vẫn không ngừng nghiên cứu và tìm cách vượt qua hạn chế. Một phần quan trọng của sự phục hưng AI đến từ học sâu (Deep Learning). Khái niệm về mạng nơron nhân tạo, đã có từ những năm 1950, được làm mới khi những tiến bộ trong công nghệ vi mạch và khả năng lưu trữ dữ liệu được cải thiện đáng kể. Khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn chính là chìa khóa cho sự thành công của các hệ thống AI hiện đại.
Vào những năm 1980 và sau đó, nghiên cứu về học sâu bắt đầu được chú ý. Một bước tiến quan trọng là sự phát triển của thuật toán học Hebbian và các biến thể mạng nơron như mạng nơron nhiều lớp (multi-layer perceptrons) và mạng nơron tích chập (convolutional neural networks, CNNs). Những công nghệ này cho phép máy tính xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ cao hơn nhiều. Điểm mạnh của học sâu nằm ở khả năng tự động phát hiện và trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu thô mà không cần sự can thiệp quá nhiều của con người.
Những năm 1990 và đầu 2000 đã chứng kiến sự hồi sinh của AI nhờ học sâu, khi mà khả năng xử lý song song mạnh mẽ của GPU đã được áp dụng vào việc huấn luyện mạng nơron khổng lồ. Đặc biệt, các công ty lớn như Google, Microsoft, và Facebook đã đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu AI, mang lại những thành công đột phá trong thời gian ngắn.
Ngày nay, học sâu đã trở thành nền tảng của nhiều ứng dụng AI, từ dịch vụ đàm thoại tự động, xe tự hành, đến các hệ thống đề xuất và an ninh mạng. Những tiến bộ này không chỉ vực dậy AI từ 'mùa đông', mà còn mở ra những chân trời rộng lớn trong tương lai, biến những giấc mơ về trí tuệ nhân tạo của Alan Turing và thế hệ đi trước thành hiện thực.