ИИ или искусственный интелект.
Вы наверняка слышали о Chat GPT это-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией Open AI и способный работать в диалоговом режиме, поддерживающий запросы на естественных языках. Но это первая нейросеть она очень популярна первая нейросеть была создана в 1958 году создал ее нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт ее название было перцептрон. В 1949 году физиолог Дональд Хебб высказал гипотезу, что обучение в мозге человека происходит за счет изменения силы синоптических связей между нейронами. Именно идея Хебба позволила создать самообучающиеся сети. Аналогом силы синоптических связей в них стали разные массы искусственных синапсов. Практическое воплощение концепция нейросети получила в 1958 году, когда нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт создал перцептрон – компьютерную программу, а также физическое устройство, которое можно считать первой нейросетью. Перцептрон представлял собой машину устройство с глазами камерами ими он мог считывать информацию. Таким образом учили будущею нейросеть поднеся к камерам карточки с буквами и фотографиями вещей так он запоминал некоторую информацию. Принцип работы перцептрона был прост: в него загружали определенный набор правил для распознавания информации, а затем показывали карточку, например, с буквой «В». Если устройство давало верный ответ, то переходили к следующей карточке, если же происходил сбой, то в правила вручную вносились коррективы, и обучение продолжалось. На этом этапе искусственный нейрон мог оперировать только с бинарными сигналами (ноль и единица), то есть мало отличался от обычного компьютера. Тогда ученые пришли к выводу, что нужно «научить» нейросети обрабатывать не только бинарные, но и аналоговые, непрерывные сигналы. Так появился новый вид обучения – градиентный спуск по поверхности ошибки. Позднее он лег в основу метода обратного распространения ошибки, который используется до сих пор. Толчком для развития глубокого обучения в начале 2000-х стало распространение интернета. До этого для полноценного обучения нейросети ученым банально не хватало объема информации в открытом доступе. Чтобы сеть могла самообучаться и выполнять сложные задачи, ей нужны огромные массивы данных.
