Phân tích quá trình phát triển công nghệ AI và chuỗi công nghiệp

Ngành trí tuệ nhân tạo kể từ những năm 50 của thế kỷ 20 đã trải qua nhiều đợt sóng công nghệ. Hiện tại, các phương pháp học máy chủ yếu bao gồm ba trường phái: kết nối, ký hiệu và hành vi, trong đó chủ nghĩa kết nối đại diện bởi mạng nơ-ron đang chiếm ưu thế, còn được gọi là học sâu.

Công nghệ học sâu đã trải qua nhiều lần tiến hóa, từ mạng nơ-ron ban đầu, đến mạng nơ-ron hồi tiếp, mạng nơ-ron tích chập, mạng sinh đối kháng, và cuối cùng phát triển đến các mô hình lớn hiện đại như GPT sử dụng công nghệ Transformer. Công nghệ Transformer thông qua việc tăng cường bộ chuyển đổi, có khả năng mã hóa dữ liệu từ các kiểu khác nhau thành biểu diễn số, từ đó đạt được khả năng xử lý đa mô hình.

Ngành AI đã trải qua ba làn sóng công nghệ quan trọng.

1. Những năm 1960: Sự phát triển của công nghệ ký hiệu, giải quyết vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên chung và đối thoại giữa người và máy. Hệ thống chuyên gia cũng ra đời trong cùng thời kỳ.

2. Những năm 1990: IBM Deep Blue đánh bại nhà vô địch cờ vua, đánh dấu sự trở lại của công nghệ AI.

3. Từ năm 2006 đến nay: Khái niệm học sâu được đưa ra và phát triển nhanh chóng, đánh dấu sự xuất hiện của lần sóng công nghệ thứ ba.

Trong những năm gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớn, điển hình là GPT, đã đạt được những bước tiến đột phá, thúc đẩy công nghệ AI bước vào giai đoạn phát triển mới. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng học sâu không phải là con đường duy nhất cho sự phát triển của AI, các lộ trình công nghệ khác cũng đang tiếp tục được khám phá.

Chuỗi ngành công nghiệp học sâu chủ yếu bao gồm:

1. Phần cứng: chip AI chủ yếu dựa trên GPU
2. Dịch vụ đám mây: Cung cấp khả năng tính toán linh hoạt và giải pháp đào tạo được lưu trữ.
3. Dữ liệu: Thu thập, gán nhãn và lưu trữ dữ liệu huấn luyện
4. Thuật toán: Thiết kế và tối ưu hóa mô hình học sâu
5. Ứng dụng: Việc ứng dụng công nghệ AI trong các ngành.

Trong đó, GPU, dữ liệu và sức mạnh tính toán là những yếu tố hạn chế sự phát triển của mô hình lớn. Khi quy mô mô hình ngày càng mở rộng, nhu cầu về sức mạnh tính toán và dữ liệu cũng đang tăng nhanh, thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ chuỗi công nghiệp.

Sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và AI có thể tạo ra hiệu ứng hợp tác trong các lĩnh vực sau:

1. Tái cấu trúc phân phối giá trị chuỗi ngành AI thông qua kinh tế học token.
2. Sử dụng mạng phi tập trung để chia sẻ tài nguyên tính toán
3. Thực hiện việc đào tạo AI trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu
4. Dịch vụ AI tự động hóa dựa trên hợp đồng thông minh

Nói chung, sự kết hợp giữa AI và công nghệ blockchain vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng đã thể hiện triển vọng ứng dụng rộng lớn. Trong tương lai, với sự đổi mới liên tục của hai lĩnh vực này, dự kiến sẽ tạo ra nhiều tình huống ứng dụng đột phá hơn.