Giai đoạn AI hiện đại (1990 đến nay) chứng kiến sự chuyển mình mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, từ các hệ thống dựa trên tri thức sang các mô hình học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Đây là thời kỳ mà AI không chỉ dừng lại ở nghiên cứu mà còn được áp dụng rộng rãi trong thực tế, nhờ vào sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ, dữ liệu và phần cứng.

I. Bối cảnh trước 1990 và sự chuyển đổi sang AI hiện đại

1. Từ hệ chuyên gia sang học máy

• Các hệ chuyên gia trong thập niên 1980 bị giới hạn bởi cơ sở tri thức cứng nhắc và không thể tự học hỏi.
• Sự xuất hiện của học máy (Machine Learning) trong thập niên 1990 cho phép AI học trực tiếp từ dữ liệu thay vì dựa hoàn toàn vào quy tắc.

2. Bùng nổ dữ liệu

• Sự phát triển của Internet dẫn đến một lượng dữ liệu khổng lồ, tạo điều kiện thuận lợi cho AI hiện đại.
• Dữ liệu lớn (Big Data) trở thành nền tảng cho học máy và học sâu.

3. Phần cứng mạnh mẽ hơn

• Sự phát triển của GPU (Graphic Processing Units) trong thập niên 2000 đã cách mạng hóa khả năng xử lý AI, đặc biệt trong học sâu.

II. Các công nghệ AI nổi bật trong giai đoạn hiện đại

1. Học máy (Machine Learning)

Học máy cho phép các mô hình AI học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất qua thời gian mà không cần lập trình rõ ràng.

a. Các thuật toán chính

• Hồi quy tuyến tính và logistic: Dùng để dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu đầu vào.
• Cây quyết định (Decision Trees): Hỗ trợ ra quyết định dựa trên các quy tắc.
• Random Forest và Boosting: Các thuật toán tổ hợp mạnh mẽ.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning):
• AI học cách hành động thông qua việc tương tác với môi trường và nhận thưởng/phạt.
• Ứng dụng nổi bật: AlphaGo của DeepMind.

b. Ứng dụng

• Phân tích dữ liệu lớn, phát hiện gian lận, và tối ưu hóa hệ thống.

2. Học sâu (Deep Learning)

Học sâu sử dụng mạng neuron nhân tạo (Artificial Neural Networks) với nhiều lớp để học các đặc điểm phức tạp từ dữ liệu lớn.

a. Mạng neuron sâu (DNNs)

• Mạng neuron truyền thẳng (Feedforward Neural Networks).
• Mạng neuron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs): Dùng trong xử lý hình ảnh.
• Mạng neuron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNNs): Dùng trong xử lý chuỗi dữ liệu, như ngôn ngữ.

b. Mô hình nổi bật

• AlexNet (2012): Đưa học sâu trở thành tâm điểm trong xử lý hình ảnh.
• Transformer (2017):
• Được giới thiệu bởi Google trong bài báo "Attention Is All You Need".
• Nền tảng cho các mô hình ngôn ngữ hiện đại như GPT và BERT.

3. AI dựa trên ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

• BERT (2018): Mô hình ngôn ngữ sâu được huấn luyện trước, mang lại bước tiến lớn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• GPT (2018–nay): GPT-3 (2020) và GPT-4 (2024) đạt được khả năng tạo văn bản gần giống con người.
• Ứng dụng: Trợ lý ảo, dịch thuật, tóm tắt văn bản, tạo nội dung.

4. Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (Generative AI)

• AI tạo ra nội dung mới, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
• Công nghệ nổi bật:
• GANs (Generative Adversarial Networks): Sinh ảnh và video chất lượng cao.
• DALL-E: Tạo hình ảnh từ văn bản mô tả.
• Stable Diffusion: Công cụ tạo ảnh mã nguồn mở.

5. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

• AlphaGo (2016): AI đầu tiên đánh bại kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp, sử dụng học tăng cường và học sâu.
• DeepMind và OpenAI: Nghiên cứu các hệ thống tự học thông qua mô phỏng môi trường.

III. Ứng dụng AI hiện đại

1. Thương mại điện tử

• Amazon, Alibaba: AI cá nhân hóa gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi người dùng.
• Logistics và chuỗi cung ứng: Tối ưu hóa vận chuyển và dự báo nhu cầu.

2. Y tế

• Chẩn đoán bệnh:
• AI phân tích hình ảnh y tế (MRI, X-ray).
• Phát hiện ung thư sớm nhờ học sâu.
• Phát triển thuốc: AI rút ngắn thời gian nghiên cứu thuốc từ 10 năm xuống còn vài năm.

3. Tài chính

• Phát hiện gian lận: AI phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện hành vi bất thường.
• Đầu tư thông minh: Sử dụng học máy để dự báo thị trường.

4. Giao thông

• Xe tự lái: Công nghệ từ Tesla, Waymo sử dụng học sâu để nhận diện vật cản và điều hướng.
• Tối ưu hóa giao thông đô thị: AI dự đoán tắc đường và điều phối giao thông.

5. Giải trí

• Netflix, Spotify: AI cá nhân hóa nội dung giải trí dựa trên sở thích người dùng.
• DeepFake: Tạo video giả với độ chân thực cao.

IV. Các thách thức và tranh cãi

1. Đạo đức và trách nhiệm

• DeepFake: Dễ bị lạm dụng để tạo tin giả hoặc nội dung không phù hợp.
• AI bias: AI có thể tạo ra quyết định thiên lệch nếu được huấn luyện trên dữ liệu không cân bằng.

2. Bảo mật

• AI có thể bị tấn công hoặc sử dụng để tạo mã độc.

3. Mất việc làm

• Tự động hóa có thể thay thế lao động con người trong các công việc tay nghề thấp.

V. Tương lai của AI (2024 trở đi)

1. AI tổng hợp (AGI - Artificial General Intelligence)

• Mục tiêu phát triển AI có khả năng suy nghĩ, học hỏi và thực hiện nhiệm vụ giống như con người.

2. AI bền vững

• Nghiên cứu các giải pháp giảm tiêu thụ năng lượng của các mô hình lớn.

3. AI đạo đức

• Phát triển khung pháp lý và quy tắc đạo đức để quản lý AI.

Xem thêm: Lịch sử AI

Giai đoạn AI hiện đại (1990–nay) không chỉ đánh dấu sự phục hồi từ những thất bại trong quá khứ mà còn chứng minh rằng AI có tiềm năng biến đổi hầu hết các lĩnh vực. Các công nghệ tiên tiến như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường đã đưa AI từ lý thuyết đến thực tiễn. Tuy nhiên, với tiềm năng to lớn của mình, AI cũng mang đến những thách thức mới về đạo đức, bảo mật và quản trị.