Khi nhắc đến nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo, nhiều người sẽ mường tượng về một công nghệ kỳ diệu chỉ mới ra đời trong những thập kỷ gần đây. Thực tế, hành trình khai phá AI là một câu chuyện kéo dài hàng ngàn năm, bắt đầu từ những truyền thuyết cổ đại cho đến các thí nghiệm khoa học hiện đại. Bài viết dưới đây, WISE Business hiểu nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ hơn bản chất của trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra cái nhìn sâu sắc về cách con người không ngừng sáng tạo để đạt tới mục tiêu mô phỏng trí thông minh của chính mình.

I. Trí tuệ nhân tạo là gì?

📌 Nội dung dưới đây là một phần của khóa học ứng dụng AI Tự động hóa doanh nghiệp

Định nghĩa: Công nghệ mô phỏng trí thông minh con người qua máy tính

Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh con người, như phân tích dữ liệu, nhận diện mẫu và đưa ra quyết định. AI có khả năng “học hỏi” và thích nghi, giúp cải thiện hiệu suất theo thời gian. Khác với phần mềm truyền thống, AI không chỉ tuân theo các quy tắc cố định mà còn tự rút kinh nghiệm và tối ưu hóa kết quả, mở ra khả năng sáng tạo và đổi mới trong nhiều lĩnh vực. AI là bước tiến lớn của ngành khoa học máy tính, giúp máy móc “suy nghĩ” và “tự hành động” như một “bộ não ảo”.

Vai trò hiện nay: Ứng dụng rộng rãi từ chatbot đến xe tự hành

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện rộng rãi trong mọi lĩnh vực xã hội, từ trợ lý ảo như Siri, Google Assistant đến ô tô tự lái, robot y tế và hệ thống tài chính. Trong dịch vụ khách hàng, chatbot AI thay thế nhân viên tư vấn, nâng cao trải nghiệm và tiết kiệm chi phí. Trong sản xuất, AI giúp quản lý dây chuyền, dự đoán lỗi và giảm rủi ro. Ngành y tế áp dụng AI trong chẩn đoán, phân tích gen và điều trị cá nhân hóa, trong khi giao thông vận tải sử dụng xe tự lái để cải thiện an toàn và hiệu quả. AI không chỉ là công nghệ phụ trợ mà đang trở thành nền tảng cốt lõi, thay đổi cách xã hội vận hành và phát triển.

II. Ý tưởng ban đầu về trí tuệ nhân tạo

Ý tưởng về trí tuệ nhân tạo đã tồn tại từ lâu trong thần thoại và triết học, tạo nền tảng cho sự phát triển của AI hiện đại.

1. Khởi nguồn: Từ thần thoại cổ đại (VD: Golem, Talos) mơ ước máy móc có trí tuệ

Từ thời cổ đại, con người đã tưởng tượng về khả năng tạo ra sinh vật nhân tạo có trí tuệ và sức mạnh vượt trội. Trong thần thoại Do Thái, Golem là sinh vật được tạo ra từ đất sét, tuân theo mệnh lệnh của con người nhưng thiếu linh hồn, thể hiện ước mơ tạo ra “cỗ máy sống” phục vụ con người và cảnh báo về sự mất kiểm soát.

Tương tự, trong thần thoại Hy Lạp, Talos là người khổng lồ bằng đồng, được lập trình để bảo vệ đảo Crete khỏi giặc ngoại xâm, là biểu tượng sớm nhất của robot chiến binh. Những câu chuyện này phản ánh khát vọng của loài người trong việc tạo ra “thực thể nhân tạo” biết suy nghĩ và hành động theo ý muốn, đồng thời đặt ra câu hỏi về giới hạn đạo đức và sự kiểm soát khi con người trao quyền lực cho các tạo vật của mình.

Điều này cho thấy ngay cả khi chưa có khái niệm về máy tính hay thuật toán, con người đã luôn mong muốn vượt qua giới hạn tự nhiên của mình thông qua sáng tạo công nghệ.

2. Thế kỷ 17-18: Máy tính cơ học của Pascal và Leibniz đặt nền móng

Vào thời kỳ Khai sáng, các nhà toán học và triết gia bắt đầu hiện thực hóa giấc mơ mô phỏng tư duy logic qua thiết bị cơ học. Năm 1642, Blaise Pascal phát minh ra máy cộng cơ học đầu tiên, đánh dấu bước quan trọng trong việc tự động hóa các thao tác trí tuệ của con người.

Sau đó, Gottfried Wilhelm Leibniz cải tiến máy tính cơ học để thực hiện phép nhân và chia, đồng thời đề xuất phát triển ngôn ngữ phổ quát và hệ thống logic ký hiệu để giải quyết mọi vấn đề toán học, viễn cảnh mà AI hiện đại đang thực hiện. Mặc dù các thiết bị này còn thô sơ, chúng đã đặt nền tảng cho niềm tin rằng trí thông minh có thể số hóa và tự động hóa, đánh dấu bước chuyển từ tưởng tượng sang ứng dụng thực tế.

Những phát minh này là những hạt giống đầu tiên cho niềm tin “máy móc có thể suy nghĩ như người”, dù phải mất hàng trăm năm nữa AI mới thực sự phát triển.

3. Thế kỷ 19: Charles Babbage và Máy phân tích gợi ý về lập trình

Thế kỷ 19 đánh dấu bước tiến lớn khi Charles Babbage thiết kế “Máy phân tích”, chiếc máy tính cơ học đầu tiên có khả năng lập trình, tiền thân của máy tính điện tử hiện đại và mở ra kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo. Máy phân tích có cấu trúc giống CPU với bộ nhớ, đơn vị xử lý và bộ điều khiển, đặc biệt có thể đọc chương trình từ thẻ đục lỗ, cho phép máy tính thực hiện các bài toán phức tạp thay vì chỉ làm các phép tính cố định. Ada Lovelace, khi viết các thuật toán cho máy, đã hình dung việc lập trình cho máy để tạo ra âm nhạc hay xử lý ký hiệu, một tầm nhìn gần với AI ngày nay.

Thiết kế mô-đun và khả năng lập trình linh hoạt của Babbage đã đặt nền tảng kỹ thuật cho tất cả các hệ thống AI sau này, biến máy móc từ công cụ tính toán đơn thuần thành “cỗ máy tư duy” có thể thích nghi và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, cốt lõi của AI hiện đại.

4. Góc nhìn tổng thể về giai đoạn khởi nguồn

Khép lại giai đoạn khởi nguồn, nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo vừa chịu ảnh hưởng sâu sắc từ trí tưởng tượng phong phú của nhân loại, vừa dựa trên những tiến bộ trong toán học và cơ học. Trí tưởng tượng trong thần thoại đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành giấc mơ về AI, nhưng các phát minh cơ học lại cung cấp nền tảng kỹ thuật để biến giấc mơ này thành hiện thực.

Quan trọng hơn, hành trình này phản ánh khát vọng vượt qua giới hạn của con người – mô phỏng và hoàn thiện khả năng tư duy của máy móc để phục vụ những mục tiêu lớn lao hơn, tạo nền tảng giúp AI phát triển nhanh chóng trong những thế kỷ sau.

III. Sự ra đời chính thức của AI

Trước thế kỷ 20, AI chỉ là những ý tưởng rời rạc, nhưng từ những năm 1940, nền tảng lý luận và kỹ thuật vững chắc đã được hình thành, đánh dấu sự ra đời thực sự của trí tuệ nhân tạo trong lịch sử hiện đại.

1. 1940s: Alan Turing và bài kiểm tra Turing đặt nền tảng lý thuyết

Một trong những nhân vật quan trọng định hình nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo là Alan Turing, nhà toán học thiên tài người Anh. Với lý thuyết máy Turing và bài toán tính toán, ông đã đặt nền tảng lý thuyết cho việc mô phỏng trí thông minh bằng máy móc.

Trong chiến tranh thế giới thứ hai, Turing nổi tiếng với việc giải mã máy Enigma của Đức, qua đó nhận ra sức mạnh tiềm tàng của máy tính trong xử lý thông tin. Sau chiến tranh, ông tiếp tục phát triển mô hình toán học để máy tính có thể “suy nghĩ”, đỉnh cao là bài báo năm 1950 với câu hỏi nổi tiếng: “Liệu máy móc có thể suy nghĩ?” Thay vì trả lời trực tiếp, Turing đề xuất Bài kiểm tra Turing, cho rằng nếu một người không thể phân biệt được máy tính với con người qua trò chuyện, máy tính có thể được coi là thông minh.

Đây là bước ngoặt lớn, không chỉ đặt ra chuẩn mực đầu tiên cho AI, mà còn khơi gợi tranh luận sâu sắc về trí tuệ và ý thức nhân tạo cho đến nay.

2. 1950: Turing đề xuất máy móc có thể “học”

Không chỉ dừng lại ở việc kiểm tra khả năng “giả dạng” con người, Turing còn đưa ra ý tưởng táo bạo về việc máy móc có thể học hỏi giống như đứa trẻ đang trưởng thành. Ông hình dung rằng, thay vì lập trình cứng nhắc, chúng ta có thể tạo ra một “bộ não trẻ em” cho máy tính và dạy chúng qua trải nghiệm, phần thưởng và sai sót, mở ra tiền đề cho khái niệm machine learning (học máy). Đây là cách giúp AI tự cải thiện mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Tầm nhìn này của Turing không chỉ vượt xa thời đại của ông mà còn dự báo chính xác cách tiếp cận chủ đạo của AI hiện đại. Nếu không có khả năng học hỏi, máy móc chỉ là công cụ bị điều khiển; nhưng khi biết học, chúng trở thành đối tác thực sự trong giải quyết vấn đề. Nhờ ý tưởng này, các nhà khoa học đã phát triển các thuật toán học máy, mở đường cho sự phát triển vượt bậc của AI vào cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21.

3. 1956: Hội nghị Dartmouth – John McCarthy đặt tên “Trí tuệ nhân tạo”

Một mốc quan trọng trong lịch sử AI là Hội nghị Dartmouth mùa hè năm 1956, do giáo sư John McCarthy cùng Marvin Minsky và các nhà khoa học khác tổ chức, chính thức đặt nền tảng cho lĩnh vực này. Tại đây, thuật ngữ Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) lần đầu tiên được sử dụng để mô tả ngành khoa học nghiên cứu cách máy móc thực hiện các hành vi thông minh như con người. McCarthy kỳ vọng rằng chỉ trong vài tháng, các nhà khoa học có thể giúp máy “học bất kỳ thứ gì” hoặc “phát triển trí thông minh đáng kể”.
Mặc dù dự đoán này có phần lạc quan, Hội nghị Dartmouth đã tạo ra cộng đồng nghiên cứu AI, thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực này trong những thập kỷ tiếp theo. Quan trọng hơn, nó khẳng định rằng AI không còn là đề tài mơ hồ mà đã trở thành một ngành khoa học độc lập, đầy hứa hẹn. Việc đặt tên cho lĩnh vực này không chỉ là một danh xưng, mà còn là cột mốc quan trọng giúp tập trung nguồn lực nghiên cứu, thúc đẩy sự phát triển thần tốc của AI.

4. Nhìn lại giai đoạn khai sinh chính thức của AI

Nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ những ý tưởng về tư duy máy móc của Alan Turing, được củng cố và định danh tại hội nghị Dartmouth. Mặc dù công nghệ thời đó còn hạn chế, các nhà khoa học đã hình dung ra những khả năng phi thường của AI, nhiều trong số đó chỉ mới được hiện thực hóa gần đây nhờ sự phát triển của phần cứng và dữ liệu.
Giai đoạn này cũng đặt ra các câu hỏi nền tảng về trí tuệ, cách đo lường nó và khả năng mô phỏng trí tuệ nhân tạo bằng máy móc, những câu hỏi vẫn còn giá trị và tiếp tục định hướng nghiên cứu AI ngày nay.

IV. Các cột mốc quan trọng trong lịch sử AI

Sau hội nghị Dartmouth, AI trải qua hành trình thăng trầm, từ những bước tiến đầu tiên đến các giai đoạn đình trệ, rồi bùng nổ nhờ tiến bộ công nghệ, góp phần hoàn thiện khái niệm về trí tuệ nhân tạo.

1. 1960s: Chương trình AI đầu tiên (VD: ELIZA) ra đời

Những năm 1960 chứng kiến sự ra đời của các chương trình AI đầu tiên có khả năng tương tác và bắt chước hành vi con người, tiêu biểu là ELIZA, do Joseph Weizenbaum phát triển năm 1966. ELIZA mô phỏng một nhà tâm lý học trò chuyện với bệnh nhân bằng cách sử dụng các mẫu câu đơn giản, tạo cảm giác như một trí tuệ nhân tạo thực sự, mặc dù nó không “hiểu” nội dung.

Thành công của ELIZA mở ra tiềm năng lớn cho các ứng dụng trong tư vấn, chăm sóc khách hàng, và giáo dục. Tuy nhiên, cũng từ đây, các nhà nghiên cứu nhận ra việc mô phỏng đối thoại tự nhiên đòi hỏi nhiều hơn các câu trả lời rập khuôn, là động lực cho sự phát triển các thuật toán ngôn ngữ sau này. ELIZA không chỉ là một chương trình đơn thuần mà còn là bước đầu tiên giúp máy móc giao tiếp với con người, một yếu tố cốt lõi của AI hiện đại.

2. 1980s: Học máy phát triển với thuật toán mạng nơ-ron

Những năm 1980 đánh dấu sự trỗi dậy của AI nhờ sự phát triển của mạng nơ-ron nhân tạo, lấy cảm hứng từ cấu trúc não bộ sinh học. Mặc dù thuật toán Perceptron đã được Frank Rosenblatt đề xuất từ thập niên 1950, nhưng đến thập niên 1980, mô hình mạng nơ-ron nhiều tầng mới giúp AI vượt qua nhận dạng đơn giản và tiến đến phân loại phức tạp. Phương pháp Lan truyền ngược (Backpropagation) cho phép huấn luyện mạng nơ-ron nhiều lớp hiệu quả, cải thiện độ chính xác trong các nhiệm vụ như nhận dạng chữ viết tay, phân loại hình ảnh hay dự đoán tín hiệu.

Giai đoạn này cũng chứng kiến sự phát triển của học máy, nơi AI tự động rút ra quy luật từ dữ liệu thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào lập trình sẵn. Đây là bước tiến quan trọng, giúp AI không chỉ “bắt chước” hành vi con người mà còn có khả năng “học hỏi và thích nghi” – một phẩm chất cốt lõi của trí thông minh. Mặc dù gặp khó khăn về tính toán và dữ liệu, những nghiên cứu trong thập kỷ này đã đặt nền móng lý thuyết vững chắc cho sự bùng nổ của học sâu (deep learning) sau này.

3. 1997: Deep Blue của IBM đánh bại Garry Kasparov trong cờ vua

Một khoảnh khắc mang tính lịch sử trong lĩnh vực AI diễn ra vào năm 1997, khi siêu máy tính Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov trong một trận đấu kéo dài. Deep Blue là hệ thống AI đầu tiên đánh bại con người xuất sắc nhất trong một môn thể thao trí tuệ, nhờ khả năng tính toán hơn 200 triệu nước cờ mỗi giây và áp dụng các thuật toán tối ưu.

Chiến thắng này chứng tỏ rằng máy móc có thể vượt qua con người trong những nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi phân tích sâu rộng và dự đoán chính xác, đồng thời củng cố niềm tin rằng AI có thể giải quyết các vấn đề trí tuệ truyền thống. Mặc dù Deep Blue dựa nhiều vào sức mạnh tính toán hơn là trí thông minh thực sự, đây vẫn là một bước ngoặt quan trọng, khẳng định khả năng cạnh tranh của AI trong các lĩnh vực đòi hỏi tư duy logic cao.

Sự kiện này đã truyền cảm hứng mạnh mẽ cho cộng đồng AI, thúc đẩy nghiên cứu về học sâu, học tăng cường và các hệ thống tổng hợp mạnh mẽ hơn nữa.

4. 2010s: Sự bùng nổ của AI hiện đại với học sâu và dữ liệu lớn

Vào thập kỷ 2010, AI trải qua một cuộc cách mạng nhờ ba yếu tố chính: sự bùng nổ của dữ liệu lớn, sự tiến bộ của phần cứng GPU, và sự phát triển của deep learning (học sâu). Học sâu dựa trên mạng nơ-ron nhiều tầng, giúp AI học các đặc trưng phức tạp từ lượng dữ liệu lớn mà không cần lập trình thủ công, mang lại sự cải thiện vượt bậc trong nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chơi trò chơi.

Các mô hình như GPT, BERT và AlphaGo đã đạt được những kỳ tích mới, với AlphaGo đánh bại nhà vô địch thế giới Go, một trò chơi phức tạp mà AI trước đây không thể vượt qua. Sự trỗi dậy của AI không chỉ dẫn đến đột phá kỹ thuật mà còn thay đổi nhiều ngành nghề, từ bán lẻ, y tế, tài chính đến giải trí.

Giai đoạn này không chỉ tiếp nối nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra một thời đại mới, trong đó AI đồng hành và nâng tầm nhân loại, thay vì chỉ mô phỏng hay cạnh tranh với con người.

V. Ai là người đặt nền móng cho AI?

1. John McCarthy: Người sáng lập thuật ngữ AI

Nếu Turing đặt nền tảng lý thuyết, thì John McCarthy là người “đặt tên” và định hình ngành AI qua việc tổ chức Hội nghị Dartmouth năm 1956. McCarthy phát minh ra thuật ngữ “Artificial Intelligence” và ngôn ngữ lập trình LISP, đồng thời tin rằng máy móc có thể đạt trí tuệ vượt trội con người.

Triết lý của ông là tạo ra các chương trình học hỏi, suy đoán và thích nghi, điều này trở thành kim chỉ nam cho ngành AI. McCarthy không chỉ “đặt tên” mà còn là người thúc đẩy AI từ ý tưởng thành ngành khoa học độc lập và đầy tiềm năng.

2. Các nhà tiên phong khác: Marvin Minsky, Herbert Simon

Ngoài Turing và McCarthy, sự phát triển của AI còn gắn liền với các tên tuổi như Marvin Minsky và Herbert Simon. Minsky, đồng sáng lập phòng thí nghiệm AI tại MIT, đóng góp vào mạng nơ-ron và lý thuyết “hệ thống đa thành phần” trong AI. Herbert Simon, cùng Allen Newell, phát triển các chương trình AI đầu tiên, nhấn mạnh tầm quan trọng của “heuristics” trong trí thông minh nhân tạo.

Sự đa dạng chuyên môn của các nhà tiên phong này, từ toán học, tâm lý học, kinh tế đến khoa học máy tính, đã giúp AI trở thành một ngành khoa học liên ngành phong phú, với tiềm năng phát triển không giới hạn.

3. Tổng kết về các nhà sáng lập AI

Nền tảng của trí tuệ nhân tạo không thể tách rời khỏi những bộ óc tiên phong như Turing, McCarthy, Minsky và Simon. Họ không chỉ tạo ra nền móng kỹ thuật và tư duy, mà còn truyền cảm hứng cho các thế hệ nhà nghiên cứu tiếp nối.

Điều chung lớn nhất ở họ là sự kiên định theo đuổi những câu hỏi tưởng chừng không thể trả lời, và chính tinh thần đó đã giúp AI phát triển mạnh mẽ, tiếp tục thúc đẩy sự đột phá trong tương lai.

VI. Nguồn gốc của trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam

Câu chuyện về AI tại Việt Nam dù bắt đầu muộn, nhưng đang phát triển mạnh mẽ với tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

1. Khởi đầu muộn: Thập niên 2000 với nghiên cứu học thuật

Nghiên cứu về AI tại Việt Nam bắt đầu từ đầu những năm 2000, khi ngành công nghệ thông tin phát triển mạnh. Các trường đại học lớn đã khởi xướng các nhóm nghiên cứu về AI, chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.

Dù còn thiếu nguồn lực, giai đoạn này đã tạo nền tảng cho đội ngũ nghiên cứu AI đầu tiên tại Việt Nam. Việc tiếp cận muộn giúp Việt Nam học hỏi nhanh từ quốc tế, tránh được những sai lầm trước đó.

2. Phát triển hiện nay: Ứng dụng AI trong doanh nghiệp và giáo dục

Trong 5-10 năm qua, AI tại Việt Nam chuyển mình mạnh mẽ từ nghiên cứu sang ứng dụng thực tế. Các startup và doanh nghiệp lớn đầu tư vào các giải pháp như chatbot, nhận diện khuôn mặt, phân tích dữ liệu lớn, và giáo dục cá nhân hóa.

Chính phủ cũng thúc đẩy AI thông qua các chương trình quốc gia. Mặc dù vẫn đối mặt với thách thức về nguồn nhân lực và hạ tầng, tiềm năng AI tại Việt Nam rất lớn, đặc biệt trong kinh tế số, y tế và đô thị thông minh.

3. Điểm mạnh, thách thức và kỳ vọng cho AI Việt Nam

Việt Nam có nhiều lợi thế để phát triển AI, như dân số trẻ, nhu cầu số hóa mạnh, và cộng đồng startup năng động. Tuy nhiên, vẫn đối mặt với thách thức về nhân lực chất lượng cao, dữ liệu, và cơ sở hạ tầng. Cần có khung pháp lý để khai thác AI bền vững. Tôi kỳ vọng Việt Nam sẽ sáng tạo giải pháp AI phù hợp, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc tế và phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên số hóa.