История развития ИИ

1. 1

   Зарождение идей (1940–1950-е)

   • 1943 год: Маккаллок и Питтс предложили модель искусственного нейрона, заложив основу для будущих нейросетей.
   • 1950 год: Тест Тьюринга – критерий, позволяющий определить, может ли машина демонстрировать интеллект, неотличимый от человеческого.
   • 1956 год: Термин «искусственный интеллект» был официально введён на конференции в Дартмуте (США). Это считается датой рождения ИИ как науки.
2. 2

   Ранний энтузиазм (1950–1970-е)

   • 1950–1960-е: Разработка первых программ, имитирующих человеческое мышление, например, «Логик-теоретик» (1956) – программа, способная доказывать математические теоремы.
   • 1957 год: Фрэнк Розенблатт создал перцептрон – первую модель нейронной сети, способную обучаться.
   • 1966 год: Появление программы ELIZA, имитирующей диалог с человеком (ранний чат-бот). Проблемы: Ограниченные вычислительные мощности и завышенные ожидания привели к «зиме ИИ» – периоду снижения интереса и финансирования.
3. 3

   Экспертные системы (1970–1980-е)

   • 1970–1980-е: Развитие экспертных систем – программ, основанных на правилах и знаниях в узких областях (например, медицинская диагностика).
   • 1980-е: Коммерческое применение ИИ, например, в системах поддержки принятия решений. Проблемы: Системы были узкоспециализированными и не могли обобщать знания.
4. 4

   Возрождение нейросетей (1980–1990-е)

   • 1986 год: Разработка алгоритма обратного распространения ошибки, который позволил эффективно обучать многослойные нейронные сети.
   • 1997 год: Суперкомпьютер Deep Blue побеждает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
5. 5

   Эра больших данных и глубокого обучения (2000–2010-е)

   • 2000-е: Рост мощности компьютеров и доступности данных позволил развивать глубокие нейронные сети (deep learning).
   • 2012 год: Прорыв в компьютерном зрении – нейросеть AlexNet выиграла соревнование ImageNet, значительно превзойдя предыдущие методы.
   • 2016 год: AlphaGo побеждает чемпиона мира по игре в Го, продемонстрировав способность ИИ осваивать сложные стратегические игры.
6. 6

   Современный ИИ (2010-е – настоящее время)

   • 2010-е: Распространение глубокого обучения в различных областях: распознавание речи (Siri, Alexa), обработка естественного языка (трансформеры, например, ChatGPT), генерация изображений (DALL-E, MidJourney).
   • 2020-е: Появление мультимодальных моделей (например, GPT-4), способных работать с текстом, изображениями и другими типами данных.
   • 2022–2025 годы: Развитие генеративного ИИ, который может создавать текст, программный код, музыку и видео на уровне, близком к человеческому.

• Глубокое обучение: Нейронные сети с множеством слоёв, обучающиеся на огромных объёмах данных.

• Трансформеры: Архитектура, лежащая в основе современных языковых моделей. Подробнее о трансформерах.

• Обучение с подкреплением: Метод, позволяющий ИИ обучаться через взаимодействие с окружающей средой (например, роботы или игровые боты).

• Этика и безопасность: Вопросы конфиденциальности, предвзятости алгоритмов и контроля над ИИ.

• Объяснимый ИИ: Разработка моделей, результат работы которых понятны человеку.

• Общий ИИ (AGI): Гипотетическая система, способная выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека.

Важно! Мы настоятельно рекомендуем ознакомиться с нашими курсами, где тема данной статьи раскрывается более подробно:

Курсы по теме

Технологии искусственного интеллекта

Узнать больше

Курсы по теме

Робототехника и искусственный интеллект

Узнать больше

Курсы по теме

Искусственный интеллект и большие данные

Узнать больше

*В этом месяце мы делаем большой набор, в связи с этим количество мест ограничено