Lịch sử của trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu từ giữa thế kỷ 20 và đã phát triển qua nhiều giai đoạn đáng chú ý. Dưới đây là các mốc chính:

1. Khởi nguồn ý tưởng (Trước 1950)

• Triết học và khoa học cổ đại: Những ý tưởng về các thực thể nhân tạo có thể suy nghĩ xuất hiện từ thời Hy Lạp cổ đại, như câu chuyện về Talos – một người máy bằng đồng.
• Logic và toán học: Các công trình của George Boole (đại số logic) và Alan Turing (khái niệm "máy Turing") đã đặt nền móng lý thuyết cho AI.

Xem thêm: Khởi nguồn ý tưởng của AI

2. Sự hình thành ngành AI (1950-1970)

• 1950: Alan Turing xuất bản bài báo "Computing Machinery and Intelligence", trong đó ông đề xuất "Turing Test" để xác định xem một máy có thể suy nghĩ như con người hay không.
• 1956: Hội nghị Dartmouth được tổ chức, đánh dấu sự ra đời của AI như một lĩnh vực nghiên cứu độc lập. Thuật ngữ "Artificial Intelligence" được John McCarthy đề xuất.
• 1960s: Các chương trình AI đầu tiên ra đời, như ELIZA (một chatbot) và SHRDLU (hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản).
• 1969: Các hệ thống robot học cơ bản xuất hiện, có khả năng di chuyển và tương tác với môi trường.

Xem thêm: Hội nghị Dartmouth (1956): Điểm khởi đầu chính thức của AI

3. "Mùa đông AI" (1970-1980)

• Kỳ vọng quá cao và thiếu tiến bộ thực tế đã dẫn đến giảm đầu tư và sự hứng thú trong lĩnh vực AI, được gọi là "Mùa đông AI".
• Các hạn chế chính bao gồm sức mạnh tính toán thấp, dữ liệu hạn chế, và các thuật toán kém hiệu quả.

Xem thêm: Mùa đông AI – Kỳ vọng không thực tế và sự thổi phồng

4. Sự trỗi dậy của AI dựa trên tri thức (1980-1990)

• Hệ chuyên gia: AI được ứng dụng trong các hệ chuyên gia (expert systems), như XCON, giúp giải quyết các vấn đề cụ thể trong ngành y tế và kỹ thuật.
• Sự phát triển trong lập trình logic và biểu diễn tri thức.
• Tuy nhiên, các hệ thống này cũng gặp khó khăn do chi phí phát triển cao và thiếu khả năng thích nghi.

Xem thêm: Sự trỗi dậy của AI dựa trên tri thức

5. AI hiện đại (1990 đến nay)

Thập niên 1990: Những bước đột phá

• 1997: Máy tính Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, đánh dấu một cột mốc lớn.

Thập niên 2000: Học máy (Machine Learning)

• Dữ liệu lớn (Big Data) và sự phát triển của Internet đã cung cấp lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện AI.
• Các thuật toán học máy, đặc biệt là mạng neuron nhân tạo, bắt đầu thể hiện hiệu quả vượt trội.

Thập niên 2010: Học sâu (Deep Learning)

• 2012: AlexNet giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet, khẳng định sức mạnh của học sâu.
• AI trở thành xu hướng chính trong các lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và xe tự lái.

Thập niên 2020: AI toàn diện

• Generative AI: Các mô hình như GPT (từ OpenAI) và DALL·E có khả năng tạo ra nội dung sáng tạo.
• AI ứng dụng rộng rãi trong y tế, tài chính, giáo dục, và giải trí.
• Các cuộc tranh luận về đạo đức và quy định AI trở nên cấp bách hơn.

Xem thêm: Các công nghệ AI nổi bật trong giai đoạn hiện đại