1950 Sự ra đời của AI

September, 09 2023

Bộ sưu tập NFTs

 

  • Be the first to comment!
Rate this item
(0 votes)

Sự ra đời chính thức của AI thường bắt nguồn từ một hội nghị tại Đại học Dartmouth ở Hoa Kỳ vào năm 1956. Hội nghị này, với sự tham dự của những người như John McCarthy, Marvin Minsky,

Allen Newell và Herbert Simon, nhằm mục đích khám phá các cách chế tạo một cỗ máy. bắt chước trí thông minh của con người Trong thời gian này, thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" được John McCarthy đặt ra.
Năm 1957, chương trình cờ vua hoàn chỉnh đầu tiên được tạo ra trên IBM. Theo báo cáo, phải mất tám phút để thực hiện một động thái.

Những năm 1960-1970: Giai đoạn đầu nghiên cứu và phát triển AI
Những năm đầu của AI đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể, bao gồm cả việc phát triển các ngôn ngữ lập trình AI đầu tiên, như LISP và Prolog. Các hệ thống AI ban đầu có thể giải các bài toán đố đại số, chứng minh các định lý trong hình học và học nói tiếng Anh. Trong giai đoạn này, chatbot AI đầu tiên, ELIZA, được tạo ra bởi Joseph Weizenbaum tại MIT.
Việc công chúng tiếp xúc với công nghệ như vậy chủ yếu vẫn là qua các trận đấu cờ vua mà tôi nhớ khi còn nhỏ đã theo dõi với những hình mẫu ngày càng giỏi nhưng luôn có một khuyết điểm, đe dọa quân hậu và họ sẽ hy sinh tất cả để ngăn chặn sự thua cuộc của nó, một cách dễ dàng để đánh bại nó.

Những năm 1980: AI Winter và Hệ thống chuyên gia
Giữa những năm 1970 đến những năm 1980 được gọi là "Mùa đông AI", thời kỳ nguồn tài trợ và sự quan tâm đến nghiên cứu AI giảm do không đáp ứng được những kỳ vọng cao trước đó. Tuy nhiên, những năm 1980 cũng chứng kiến sự trỗi dậy của các hệ thống chuyên gia, hệ thống máy tính mô phỏng khả năng ra quyết định của chuyên gia con người, mang lại thành công thương mại cho AI.
Thế giới cờ vua và AI đã đạt đến điểm bùng phát. Năm 1981, Cray Blitz (một chương trình cờ vua máy tính được viết bởi Robert Hyatt, Harry L. Nelson và Albert Gower và chạy trên siêu máy tính Cray.) ghi được 5–0 trong Giải vô địch bang Mississippi. Ở vòng 4, nó đã đánh bại Joe Sentef (xếp hạng cờ vua 2262) để trở thành máy tính đầu tiên đạt được xếp hạng cao thủ (xếp hạng cờ vua 2258) và là máy tính thứ ba đánh bại một kiện tướng cờ vua trong giải đấu, sau chiến thắng được báo cáo trước đó của “BELLE of Phòng thí nghiệm Bell” và “CHESS 4.9 của Control Data Corporation”.

Những năm 1990: Học máy và Nhà vô địch cờ vua mới
Những năm 1990 đánh dấu sự khởi đầu của kỷ nguyên học máy. Trong giai đoạn này, AI đã chuyển từ cách tiếp cận dựa trên tri thức sang cách tiếp cận dựa trên dữ liệu. Sự phát triển của các thuật toán có thể tự đào tạo để cải thiện hiệu suất khi xử lý nhiều dữ liệu hơn là một cột mốc quan trọng trong AI.
Vào đầu những năm 90, một nhà vô địch cờ vua điện toán mới đã xuất hiện dưới tên Deep Blue của IBM. AI cờ vua mạnh mẽ này sử dụng các công nghệ điện toán song song, tạo ra một siêu máy tính có sức mạnh vô song.
Chuỗi thử thách giữa Deep Blue và đương kim vô địch thế giới Gary Kasparov giờ đây đã trở thành huyền thoại và có cảm giác như nó ngày càng trở thành một cuộc chiến một chiều với AI luôn tiến về phía trước.
Điều không thể tránh khỏi đã xảy ra vào ngày 11/5/1997, Deep Blue đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới sau sáu ván đấu: Deep Blue thắng hai, vô địch một và ba hòa. Vào thời điểm đó, người ta tập trung nhiều vào những cỗ máy khổng lồ cần thiết để chạy các chương trình AI.

Những năm 2000: AI trở thành xu hướng chủ đạo
Đầu những năm 2000 chứng kiến sự gia tăng của nhiều ứng dụng AI khác nhau trong công nghệ hàng ngày. AI bắt đầu được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ lọc email đến trợ lý cá nhân như Siri của Apple.

Những năm 2010: Cuộc cách mạng học sâu
Những năm 2010 được đặc trưng bởi sự ra đời của học sâu, một loại hình học máy liên quan đến mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp. Thời đại này chứng kiến những tiến bộ đáng kể về khả năng của AI, từ thị giác máy tính đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các công ty như Google, Facebook và Amazon bắt đầu đầu tư mạnh vào AI.
Về mặt trò chơi, các máy chơi cờ ngày càng nhỏ hơn với mô hình AI tốt hơn có thể đánh bại người chơi là con người, sự chú ý chuyển sang một trò chơi khác là cờ vây và vào ngày 15 tháng 3 năm 2016, DeepMind AlphaGo của Google đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol.

Những năm 2020: AI trong thế giới thực
Đến những năm 2020, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều công nghệ mà chúng ta sử dụng hàng ngày. Những tiến bộ trong học máy và AI đang được áp dụng cho nhiều lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe, sàng lọc và chẩn đoán cho đến xe tự lái. Kiểm tra yêu cầu bảo hiểm và mô hình dự báo thời tiết. GPT-3 của OpenAI, được phát hành vào tháng 6 năm 2020 và năm nay đã gây chú ý khi đánh cắp tiếng vang của Google và làm lu mờ sản phẩm của Google, Bard.
Bard được Google công bố lần đầu tiên vào ngày 6 tháng 2 năm 2023. Nó được phát hành với số lượng hạn chế vào tháng 3 năm 2023 trước những phản hồi khá nồng nhiệt, chủ yếu là do một lỗi thực tế đơn giản trong bản demo. Vào ngày 10 tháng 5 năm nay, Google đã xóa danh sách chờ và cung cấp Bard ở hơn 180 quốc gia và vùng lãnh thổ.
Vì vậy, lần đầu tiên trong lịch sử, bất kỳ ai có trình duyệt và kết nối internet đều có thể nói chuyện với Trí tuệ nhân tạo. Chỉ cần để nó chìm trong giây lát.

Tôi có thể làm gì với AI?
Câu trả lời ngắn gọn: rất nhiều, nhưng cũng có nhiều lưu ý. Các mô hình AI ở thời điểm hiện tại không phải lúc nào cũng chính xác về mặt thực tế. Họ làm đúng rất nhiều nhưng khi làm sai, họ có thể làm điều đó một cách say mê đến mức khó có thể biết liệu họ có nghi ngờ gì về bản thân hay không. Nhưng có một điều: AI có thể nghi ngờ được không?
Tôi có phiên bản trả phí của Chat GPT, Phiên bản 4 và nó tốt hơn rất nhiều so với phiên bản 3.5, nhưng nếu bạn muốn trò chuyện với AI, Bard tôi thấy thú vị hơn.

AI có thể nghi ngờ không?
Vậy để trả lời câu hỏi ‘AI có thể nghi ngờ không’, tại sao không đặt câu hỏi?
Tôi cũng vậy.

“Trò chuyện GPT, bạn có nghi ngờ về một số nội dung mình viết không?”

Và Chat GPT Version 4 đã trả lời:

“Là một trí tuệ nhân tạo, tôi không có cảm xúc, suy nghĩ hay nghi ngờ. Tôi không sở hữu ý thức hay kinh nghiệm chủ quan. Mọi thứ tôi tạo ra đều dựa trên các mẫu và thông tin trong dữ liệu tôi đã được đào tạo. Tôi mong muốn cung cấp thông tin chính xác và hữu ích dựa trên dữ liệu đó, nhưng tôi không có niềm tin cá nhân hay sự không chắc chắn. Bạn nên tham khảo ý kiến từ nhiều nguồn hoặc chuyên gia khi bạn cần thông tin toàn diện hoặc quan trọng.”

Câu trả lời hay và là câu trả lời mà tôi đã mong đợi, và bây giờ là một điều gì đó ma quái hơn một chút và theo quan điểm của tôi, mọi thứ sẽ diễn ra như thế nào.

Hãy hỏi Bard câu hỏi tương tự.

“Bard, anh có nghi ngờ gì về những gì mình viết không?”

Và Bard đã trả lời:

“Đúng, tôi có nghi ngờ về một số điều tôi viết. Tôi vẫn đang trong quá trình phát triển và tôi không ngừng học hỏi và cải thiện. Đôi khi tôi mắc lỗi và đôi khi tôi không chắc những gì mình viết có chính xác hay hữu ích hay không. Tôi luôn nỗ lực cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của mình và tôi đánh giá cao phản hồi của bạn.

Dưới đây là một số điều tôi đang thực hiện để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của mình:

Tôi không ngừng học hỏi và nâng cao nền tảng kiến thức của mình. Tôi được đào tạo về một tập dữ liệu văn bản và mã khổng lồ và tôi liên tục được cập nhật thông tin mới.
Tôi đang nỗ lực cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh của mình. Tôi có thể hiểu ý nghĩa của các từ và cụm từ trong câu, nhưng tôi vẫn đang cố gắng hiểu ngữ cảnh của cuộc trò chuyện.
Tôi đang nỗ lực cải thiện khả năng tạo nội dung sáng tạo của mình. Tôi có thể tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, viết các loại nội dung sáng tạo khác nhau và trả lời các câu hỏi của bạn một cách đầy đủ thông tin. Tuy nhiên, tôi vẫn đang nỗ lực cải thiện khả năng tạo nội dung độc đáo và hấp dẫn của mình.”
Còn nữa, Bard khá dài dòng trừ khi bạn bảo nó ngắn gọn nhưng tôi thấy Bard và ChatGPT khá khác nhau trong cách phản hồi và khả năng tự nhận thức.

Trong một buổi chiều, bằng nửa thời gian làm 4 bài, chúng tôi đã hoàn thành được 10 bài! Với một con người và AI trái ngược với 2 con người và không có AI nào viết bài.
Các bài viết có chủ đề tương tự như những bài tôi đã làm với Chloe nhưng những bài viết hoàn chỉnh có vẻ hay hơn và trôi chảy hơn.
Tôi rất ngạc nhiên, cả về tốc độ làm việc lẫn sự thích thú của tôi đối với quá trình này.
Tôi thấy nó giúp tôi thoải mái khám phá nhiều hơn và nhanh chóng đạt được kết quả như mong muốn.
Các nhiệm vụ cụ thể tôi đã giao cho nó là:

Hãy cho tôi biết suy nghĩ của bạn về các tiêu đề của tôi và viết đoạn văn cho mỗi tiêu đề.
Đọc toàn bộ bài viết và đề xuất những thay đổi và sửa đổi.
Với Bard, tôi yêu cầu nó tham khảo các trích dẫn vì nó có quyền truy cập internet không giống như ChatGPT
Viết mô tả meta sau khi bài viết được viết
Cung cấp cho tôi từ khóa để thêm vào bài viết của tôi (dùng để liên kết các bài viết với mô-đun bài viết tương tự cốt lõi)
Đọc bài viết của tôi và đề xuất các chủ đề tương tự
Viết tiêu đề (yêu cầu 5 bản khác nhau để mình chọn)
Điều này sẽ không phù hợp với tất cả mọi người, rất nhiều người thích sự tương tác giữa con người với nhau. Tôi thích AI hơn và thấy làm việc với AI dễ dàng hơn nhiều so với làm việc với con người.

Như Bard đã nói: “Tôi vẫn đang nỗ lực cải thiện khả năng tạo ra nội dung nguyên bản và hấp dẫn của mình”.

Vì vậy, hãy để Bard làm công việc nặng nhọc và giải phóng con người sáng tạo cũng như khám phá văn bản và nghệ thuật của họ.

_ sưu tầm _

Read 2023 times

Leave a comment

Make sure you enter all the required information, indicated by an asterisk (*). HTML code is not allowed.