Trí tuệ nhân tạo tạo sinh - GenAI: Quay ngược dòng thời gian

Những đột phá công nghệ quan trọng đã định hình sự phát triển của GenAI

Nguồn ảnh: emeritus.org

GenAI là một cuộc cách mạng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi cách chúng ta sáng tạo, diễn giải và tương tác với nội dung số. Từ việc tạo ra hình ảnh thực tế đến văn bản thay con người, khả năng của GenAI rất lớn và liên tục mở rộng. Sự phát triển của GenAI là dấu mốc của nhiều đột phá công nghệ, mỗi đột phá đều góp phần tạo nên các hệ thống tinh vi mà chúng ta thấy ngày nay. Bài viết này khám phá lịch sử của GenAI, đánh dấu các cột mốc quan trọng và dự đoán tương lai của nó.

Hành trình của GenAI không chỉ là câu chuyện về những tiến bộ công nghệ mà còn là câu chuyện về sự khéo léo của con người, nơi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển liên tục đẩy mạnh ranh giới về những gì máy móc có thể làm được. Khi chúng ta đi sâu vào lịch sử công nghệ, chúng ta sẽ khám phá quá trình GenAI phát triển từ các thuật toán cơ bản thành các hệ thống tiên tiến có khả năng sáng tạo, đổi mới và thậm chí mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người.

Những ngày đầu: Nền tảng của GenAI

Lịch sử của GenAI cũng là của trí tuệ nhân tạo. Vào những năm 1950 và 1960, những người tiên phong như Alan Turing và John von Neumann đã đặt nền móng cho máy học và sự sáng tạo thuật toán. Họ tập trung xây dựng các hệ thống có thể mô phỏng trí thông minh của con người, mặc dù ở dạng thô sơ.

Các mốc quan trọng:

1950: Alan Turing đề xuất Bài kiểm tra Turing, một khái niệm cốt lõi trong quá trình phát triển AI.

1956: Hội nghị Dartmouth đánh dấu sự ra đời chính thức của trí tuệ nhân tạo như một lĩnh vực nghiên cứu.

1965: Joseph Weizenbaum đã tạo ra ELIZA, một chương trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bắt đầu mở đường cho AI phát triển.

Những nền tảng ban đầu này tạo tiền đề cho sự tiến bộ của AI bằng cách thiết lập các khái niệm cơ bản như học máy, nhận dạng mẫu và NLP.

Sự trỗi dậy của mạng lưới nơ-ron

Bước nhảy vọt đáng kể tiếp theo trong lịch sử của GenAI là sự ra đời của mạng nơ-ron. Vào những năm 1980, các nhà nghiên cứu bắt đầu khám phá tiềm năng của mạng nơ-ron, mô phỏng cấu trúc não người để xử lý và tạo dữ liệu. Giai đoạn này chứng kiến ​​sự xuất hiện của các thuật toán có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian, một khái niệm sẽ trở thành trung tâm của GenAI.

Các mốc quan trọng:

1986: Geoffrey Hinton và các đồng nghiệp giới thiệu thuật toán truyền ngược, bước đột phá trong việc đào tạo mạng nơ-ron.

1997: Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, chứng minh tiềm năng của AI trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.

2006: Khái niệm học sâu, tập hợp con của học máy, gây chú ý với công trình nghiên cứu của Hinton.

Sự phát triển của GenAI trong giai đoạn này được đánh dấu bằng sự gia tăng tính phức tạp của mạng lưới nơ-ron, trở thành nền tảng cho các mô hình tạo sinh tiên tiến hơn.

Sự xuất hiện của các mô hình tạo sinh

Những năm 2010 chứng kiến ​​sự trỗi dậy của GenAI như một lĩnh vực riêng biệt, được thúc đẩy bởi sự phát triển của các mô hình tạo sinh như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) và Bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE). Các mô hình này có thể tạo ra các mẫu dữ liệu mới gần giống với dữ liệu đào tạo, dẫn đến các ứng dụng đột phá trong tổng hợp hình ảnh, tạo văn bản, v.v.

Các mốc quan trọng:

2014: Ian Goodfellow và các đồng nghiệp giới thiệu GAN, mô hình tạo sinh mang tính cách mạng, cho phép hai mạng nơ-ron đối đầu nhau để tạo ra dữ liệu thực tế.

2015: VAE trở nên phổ biến vì khả năng tạo ra các dữ liệu liên tục, dẫn đến những đổi mới trong việc tạo ra hình ảnh và video.

2017: Mô hình Transformer do Vaswani và cộng sự giới thiệu đã cách mạng hóa quá trình NLP và mở đường cho các mô hình như GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Những đột phá này đã củng cố vai trò của GenAI trong trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc tạo ra nội dung mà trước đây được cho là chỉ dành riêng cho con người.

Thời đại của GenAI quy mô lớn

Cuối những năm 2010 và đầu những năm 2020 thế giới chuyển sang giai đoạn mở rộng quy mô của các mô hình GenAI, dẫn đến khả năng chưa từng có trong việc sáng tạo nội dung. Các mô hình như GPT-3 và DALL·E của OpenAI, cũng như BERT của Google, đã chứng minh tiềm năng của các mô hình tạo sinh quy mô lớn trong việc tạo ra văn bản, hình ảnh và thậm chí là mã hóa chất lượng cao.

Các mốc quan trọng:

2018: BERT triển khai các tác vụ NLP nhờ khả năng chuyển đổi chuẩn NLP và Bộ chuyển đổi song hướng nâng cao để hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

2020: ChatGPT-3 với 175 tỷ tham số được phát triển, hiện là mô hình mạnh nhất dùng để tạo ra văn bản chân thực như con người.

2021: DALL·E chứng minh khả năng tạo hình ảnh từ mô tả văn bản. Trong giai đoạn này, AI đã phát triển các mô hình ngày càng lớn và phức tạp hơn để máy móc có thể sáng tạo như con người.

Tương lai của GenAI

Khi nhìn vào tương lai của GenAI, chúng ta có thể thấy một bức tranh tươi sáng với nhiều triển vọng phát triển. Sự tiến bộ của các mô hình tạo sinh sẽ diễn ra trong các ngành công nghiệp đa dạng như giải trí, thiết kế, y tế và giáo dục. Tuy nhiên, sự phát triển tích cực của GenAI không phải không có mặt tối và sẽ gây ra một số câu hỏi khiến các nhà đạo đức học và xã hội học quan tâm.

Những cân nhắc chính cho tương lai:

AI có đạo đức: Đảm bảo rằng các mô hình GenAI được áp dụng đúng cách và không bị biến thành các công cụ tạo ra nội dung giả mạo hoặc có góc nhìn thiên vị một cách bất thường.

Sự hợp tác giữa con người và AI: Xem xét những thành quả có thể đạt được khi con người và trí tuệ nhân tạo hợp tác cùng sáng tạo.

Quy định và quản lý: Đảm bảo những lợi ích tích cực đi kèm với GenAI được hiện thực hóa hoàn toàn, những nhược điểm cũng phải được nêu rõ.

Tương lai của GenAI rất đáng kinh ngạc và để chắc chắn sự thành công của công nghệ mang tính cách mạng này, cần phải xem xét theo khía cạnh đạo đức xã hội đi kèm sự phát triển công nghệ.

Kết luận

Lịch sử của GenAI là lịch sử của sự tiến bộ không ngừng trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo. GenAI đã xuất hiện từ những năm 50 và phát triển chóng mặt. Các cột mốc chính của GenAI đã được phác thảo từ lúc sơ khai cho đến vị trí quan trọng hiện nay. Nhìn vào tương lai của GenAI, rõ ràng công nghệ này sẽ tác động đến thế giới theo những cách còn vượt xa hơn nữa.

Người dịch: Hoàng Yến