Lịch sử hình thành của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chia thành nhiều giai đoạn quan trọng, từ những khái niệm sơ khai cho đến những tiến bộ hiện đại. Dưới đây là một tóm tắt về lịch sử phát triển của AI:

1. Giai đoạn sơ khai (Trước những năm 1950)

Suy nghĩ ban đầu về trí tuệ nhân tạo: Khái niệm về việc máy móc có thể suy nghĩ và học hỏi như con người đã được đề cập trong các tác phẩm văn học, nổi bật nhất là trong cuốn "R.U.R." (Rossum's Universal Robots) của Karel Čapek vào năm 1920, nơi ông lần đầu tiên sử dụng thuật ngữ "robot".
Alan Turing (1930s - 1940s): Nhà toán học người Anh Alan Turing là một trong những người tiên phong trong nghiên cứu AI. Năm 1936, ông phát triển máy Turing, một mô hình toán học về cách thức máy tính có thể thực hiện các phép toán và giải quyết vấn đề. Năm 1950, ông viết bài báo nổi tiếng "Computing Machinery and Intelligence", trong đó ông đề xuất bài kiểm tra Turing Test (Kiểm tra Turing) để xác định xem một máy tính có thể "suy nghĩ" hay không.

2. Giai đoạn hình thành AI (1950s - 1960s)

AI là một lĩnh vực nghiên cứu độc lập: Vào năm 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, và Claude Shannon tổ chức hội nghị Dartmouth Conference tại Mỹ, sự kiện này được xem là sự khởi đầu chính thức của lĩnh vực AI. Tại đây, các nhà khoa học đã đưa ra các ý tưởng rằng trí tuệ nhân tạo có thể được mô phỏng thông qua các hệ thống máy tính.
Chương trình AI đầu tiên: Trong những năm 1950s và 1960s, các nhà nghiên cứu AI đã phát triển một số chương trình máy tính có thể thực hiện những công việc cơ bản như giải quyết bài toán toán học và chơi cờ. Ví dụ: Logic Theorist của Allen Newell và Herbert A. Simon (1955) và General Problem Solver (GPS) của họ vào năm 1959.

3. Giai đoạn phát triển ban đầu và thập kỷ 1970s

Hệ thống chuyên gia (Expert Systems): Vào những năm 1970, AI chuyển hướng sang phát triển các hệ thống chuyên gia, là những chương trình máy tính có khả năng mô phỏng khả năng quyết định và tư duy của các chuyên gia trong các lĩnh vực nhất định. Một trong những hệ thống chuyên gia nổi tiếng đầu tiên là MYCIN, được phát triển để giúp chẩn đoán bệnh nhiễm trùng.
Thách thức về tài nguyên: Mặc dù có những tiến bộ đáng kể, nhưng AI vào thời kỳ này vẫn đối mặt với những thách thức lớn về tính toán và tài nguyên. Các máy tính lúc bấy giờ không đủ mạnh để thực hiện các tác vụ AI phức tạp.

4. Giai đoạn "mùa đông AI" (1980s - 1990s)

Mùa đông AI: Trong suốt những năm 1970s và 1980s, AI gặp phải một giai đoạn khó khăn được gọi là "mùa đông AI", khi sự quan tâm và đầu tư vào lĩnh vực này giảm sút. Điều này chủ yếu do các kỳ vọng ban đầu không được thực hiện và các hệ thống AI vẫn chưa đạt được những kết quả như mong đợi.
Khó khăn trong nhận thức và học máy: Những hạn chế về khả năng tính toán và thiếu dữ liệu chất lượng cao đã khiến các nghiên cứu AI gặp phải sự gián đoạn.

5. Sự phục hồi và phát triển (2000s - 2010s)

Tiến bộ trong học máy và dữ liệu lớn: Vào đầu thế kỷ 21, AI bắt đầu phục hồi nhờ vào sự phát triển của học máy (Machine Learning), đặc biệt là học sâu (Deep Learning). Các thuật toán học máy đã trở nên mạnh mẽ hơn nhờ vào sự phát triển của phần cứng máy tính, đặc biệt là GPU (Graphics Processing Unit), giúp tăng tốc quá trình tính toán.
Dữ liệu lớn (Big Data): Sự gia tăng khối lượng dữ liệu lớn từ các nền tảng trực tuyến, cảm biến và các thiết bị kết nối đã tạo ra cơ hội mới cho AI. Các mô hình AI có thể học và cải thiện dựa trên một lượng dữ liệu khổng lồ.
Ứng dụng AI trong thực tế: Các ứng dụng AI bắt đầu xuất hiện trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận diện giọng nói (như Siri của Apple), nhận diện hình ảnh (như trong xe tự lái của Tesla), và dịch thuật tự động (như Google Translate).

6. AI hiện đại và tương lai (2010s - nay)

AI trong mọi lĩnh vực: AI hiện nay đã có mặt trong mọi ngành nghề, từ y tế, tài chính, giao thông, đến giáo dục, giải trí và sản xuất. Các công nghệ như xe tự lái, trợ lý ảo, robot công nghiệp, hệ thống nhận diện khuôn mặt, và học sâu (Deep Learning) là những minh chứng rõ ràng cho sự phát triển mạnh mẽ của AI.
AI và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI): Các nhà nghiên cứu hiện nay đang tiếp tục phát triển AI tổng quát (Artificial General Intelligence - AGI), một loại trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ mà con người có thể làm. Tuy nhiên, AGI vẫn còn là một thách thức lớn và có thể mất nhiều thập kỷ nữa mới có thể hiện thực hóa

7. Các nhà khoa học tiên phong trong lĩnh vực AI

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã được định hình và phát triển nhờ vào những đóng góp của nhiều nhà khoa học xuất sắc. Dưới đây là một số nhà khoa học quan trọng trong lịch sử AI:

Geoffrey Hinton: Được gọi là “cha đẻ của học sâu”, Hinton đã nghiên cứu về mạng nơ-ron sâu, giúp thúc đẩy sự phát triển của AI hiện đại. Ông vừa nhận giải Nobel Vật lý năm 2024 cho công trình của mình về mạng lưới thần kinh nhân tạo.
John Hopfield: Hopfield phát triển mô hình mạng nơ-ron Hopfield, cải thiện khả năng lưu trữ và tái tạo dữ liệu. Ông cũng là người nhận giải Nobel Vật lý năm 2024 cùng với Hinton.
John McCarthy: McCarthy là người đầu tiên sử dụng thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” và tổ chức Hội nghị Dartmouth vào năm 1956, đánh dấu sự ra đời của AI như một lĩnh vực nghiên cứu độc lập. Ông cũng phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp.
Arthur Samuel: Arthur Samuel được ghi nhận là người đầu tiên giới thiệu cụm từ “học máy” trong một bài báo quan trọng vào năm 1959. Ông đã phát triển chương trình chơi cờ caro tự động, đánh dấu một bước tiến lớn trong việc ứng dụng AI để học hỏi từ kinh nghiệm
Edward Feigenbaum: Edward Feigenbaum được biết đến với việc phát triển Dendral, một trong những hệ thống chuyên gia đầu tiên sử dụng AI để phân tích dữ liệu hóa học.

Kết luận:

Lịch sử của trí tuệ nhân tạo là một quá trình dài và đầy thách thức, với nhiều giai đoạn khác nhau, từ những ý tưởng ban đầu của Alan Turing đến những tiến bộ vượt bậc trong thời đại số hiện nay. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, AI đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công nghiệp hiện đại.