Cách hiểu về AI (artifical intelligence)
Cách hiểu về AI (artifical intelligence)
Trước đây, mỗi khi nói đến Trí tuệ nhân tạo (TTNT) người ta thường quan tâm đến việc tạo lập các máy tính có khả năng “suy nghĩ”, thậm chí trong một số phạm vi hẹp nào đó, có thể cạnh tranh hoặc vượt quá khả năng của bộ não con người. Những hy vọng này trong một thời gian dài đã ảnh hưởng rất nhiều đến các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm. Mặc dù những mô hình tương tự các máy tính thông minh đã được đưa ra hàng nhiều năm trước, nhưng chỉ từ khi Alan Turing công bố những kết quả nghiên cứu quan trọng đầu tiên, người ta mới bắt đầu thực sự nghiên cứu đến các vấn đề TTNT một cách nghiêm túc. Phát hiện của Turing cho rằng chương trình có thể được lưu trữ trong bộ nhớ để sau đó được thực hiện trên cơ sở các phép toán cơ bản thao tác với các bit 0, 1. Điều này đã tạo nên nền tảng của những máy tính hiện đại. Việc lưu trữ chương trình trong máy cho phép thay đổi chức năng của nó một cách nhanh chóng và dễ dàng thông qua việc nạp một chương trình mới vào bộ nhớ. Theo một nghĩa nào đó, khả năng này làm cho máy tính có khả năng học và suy nghĩ. Đó cũng chính là một trong những biểu hiện quan trọng đầu tiên của những máy tính được trang bị TTNT.
Năm 1956, chương trình dẫn xuất kết luận trong hệ hình thức đã được công bố. Tiếp theo đó, năm 1959 chương trình chứng minh các định lý hình học phẳng và chương trình giải quyết bài toán vạn năng (GPS - General Problem Solving) đã được đưa ra. Tuy vậy chỉ cho đến khoảng năm 1960 khi McCathy ở MIT (Massachussets Institute of Technology) đưa ra ngôn ngữ lập trình đầu tiên dùng cho trí tuệ nhân tạo LISP (list processing), các nghiên cứu về TTNT mới bắt đầu phát triển mạnh mẽ. Thuật ngữ TTNT do Marvin Minsky một chuyên gia nổi tiếng cũng ở MIT đưa ra năm 1961 trong bài báo “ Steps Forwards To Artificial Intelligence”. Những năm 60 có thể xem là một mốc quan trọng trong quá trình xây dựng các máy có khả năng suy nghĩ. Các chương trình chơi cờ và các chương trình chứng minh định lý toán học đầu tiên cũng được công bố trong khoảng thời gian này. Những bế tắc, hạn chế thành công của các công trình nghiên cứu TTNT trong những năm 60 chính là do giới hạn khả năng của các thiết bị, bộ nhớ và đặc biệt là yếu tố thời gian thực hiện. Chính những yếu tố này không cho phép tổng quát hóa những thành công bước đầu đạt được trong các hệ chương trình TTNT đã xây dựng. Tuy rằng vào giữa những năm 70, bộ nhớ máy tính và thời gian tính toán đã được nâng cao đáng kể về chất, song những cách tiếp cận khác nhau đến TTNT vẫn chưa đem tới những thành công thật sự do sự bùng nổ tổ hợp trong quá trình tìm kiếm lời giải cho các bài toán đặt ra.
Cuối những năm 70, một số nghiên cứu cơ bản trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải quyết vấn đề đã đem lại diện mạo mới cho TTNT. Thị trường tin học đã bắt đầu đón nhận những sản phẩm TTNT ứng dụng đầu tiên mang tính thương mại. Đó là các hệ chuyên gia được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Hệ chuyên gia là các phần mềm máy tính, chứa các thông tin và tri thức về một lĩnh vực cụ thể nào đó, có khả năng giải quyết những yêu cầu của người dùng ở một mức độ nào đó với trình độ như một chuyên gia có kinh nghiệm lâu năm. Một trong những hệ chuyên gia đầu tiên được sử dụng thành công trong thực tế là hệ MYCIN, được thiết kế và cài đặt tại trường Đại học Tổng Hợp Stanford.
Một sự kiện quan trọng trong sự phát triển của khoa học TTNT là sự ra đời của ngôn ngữ PROLOG, do Alain Calmerauer đưa ra năm 1972. Năm 1981, dự án của Nhật Bản xây dựng các máy tính thế hệ thứ V lấy ngôn ngữ PROLOG như là ngôn ngữ cơ sở đã làm thay đổi
khá nhiều tình hình phát triển TTNT ở Mỹ cũng như châu Âu. Giai đoạn 1981 trở đi người ta cảm nhận khá rõ nét rằng các chuyên gia về TTNT đang dần chuyển các kết quả nghiên cứu từ phòng thí nghiệm sang cài đặt các ứng dụng cụ thể. Có thể nói đây cũng là giai đoạn cạnh tranh ráo riết của các công ty, các viện nghiên cứu hàng đầu nhằm đưa ra thị trường các sản phẩm phần mềm ứng dụng kỹ thuật TTNT. Cuối những năm 80, đầu những năm 90 thị trường các sản phẩm dân dụng đã có khá nhiều sản phẩm ở trình độ cao như máy giặt, máy ảnh, . . . sử dụng TTNT. Các hệ thống nhận dạng và xử lý hình ảnh, tiếng nói đang ngày càng thúc đẩy sự phát triển kỹ thuật mạng Neuron. Sự xích lại của hai cách tiếp cận: Tiếp cận mờ trong lập luận xấp xỉ và kỹ thuật mạng Neuron đã và đang gây được sự quan tâm đặc biệt của các chuyên gia tin học. Bên cạnh sự xuất hiện của các hệ chuyên gia, các ứng dụng công nghiệp và quản lý xã hội, quản lý kinh tế cũng đòi hỏi sự ra đời của các hệ thống xử lý tri thức – dữ liệu tích hợp.
khá nhiều tình hình phát triển TTNT ở Mỹ cũng như châu Âu. Giai đoạn 1981 trở đi người ta cảm nhận khá rõ nét rằng các chuyên gia về TTNT đang dần chuyển các kết quả nghiên cứu từ phòng thí nghiệm sang cài đặt các ứng dụng cụ thể. Có thể nói đây cũng là giai đoạn cạnh tranh ráo riết của các công ty, các viện nghiên cứu hàng đầu nhằm đưa ra thị trường các sản phẩm phần mềm ứng dụng kỹ thuật TTNT. Cuối những năm 80, đầu những năm 90 thị trường các sản phẩm dân dụng đã có khá nhiều sản phẩm ở trình độ cao như máy giặt, máy ảnh, . . . sử dụng TTNT. Các hệ thống nhận dạng và xử lý hình ảnh, tiếng nói đang ngày càng thúc đẩy sự phát triển kỹ thuật mạng Neuron. Sự xích lại của hai cách tiếp cận: Tiếp cận mờ trong lập luận xấp xỉ và kỹ thuật mạng Neuron đã và đang gây được sự quan tâm đặc biệt của các chuyên gia tin học. Bên cạnh sự xuất hiện của các hệ chuyên gia, các ứng dụng công nghiệp và quản lý xã hội, quản lý kinh tế cũng đòi hỏi sự ra đời của các hệ thống xử lý tri thức – dữ liệu tích hợp.
No comments