Интерес к искусственному интеллекту и количество дискуссий по теме резко возросли примерно 15 лет назад. Однако как концепция ИИ стал заметен гораздо раньше — еще в 30-ых годах XX века. Коротко рассказываем историю его развития — от первых идей до современных технологий.
1930: концепция ИИ — Машина Тьюринга
В 1936 году математик Алан Тьюринг предложил концепцию абстрактной вычислительной машины — Машины Тьюринга, которая могла бы выполнять любые вычисления, если они алгоритмически формализуемые, то есть описаны с помощью четкой последовательности шагов — алгоритма, который можно выполнить на компьютере или другой вычислительной машине. Эта идея стала фундаментом теории вычислений и заложила основу для понимания, как машины могут обрабатывать информацию.
Подробнее о машине Тьюринга, ее назначении и принципе работы можно почитать, например, в материале Skillbox Media.
1940: модель нейрона Мак-Куллоха и Питтса
В 1940-х годах Уоррен Мак-Куллох (нейрофизиолог и нейропсихолог) и Уолтер Питтс (математик и нейролингвист) разработали первую математическую модель искусственного нейрона. Это стало важным шагом к созданию искусственных нейросетей и пониманию принципов работы мозга с точки зрения вычислений.
Очень подробно и с юмором о знакомстве Уолтера Питтса и Уоррена Мак-Каллока, а также их изобретении — в блоге SberDevices на Хабре.
1950: рождение ИИ — введение термина
В 1950 году Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум», где предложил знаменитый тест Тьюринга для оценки способности машины имитировать человеческий интеллект. В 1956 году на конференции в Дартмутском колледже был введён термин «искусственный интеллект», и началось формальное развитие этой научной области.
1960: программы для конкретных задач
В 1960-х годах стали появляться первые системы, способные решать конкретные задачи, например, DENDRAL — экспертная система, разработанная в Стэнфордском университете для анализа химических соединений. Также развивались языки программирования, такие как LISP, специально предназначенные для работы с ИИ-задачами. Это был переход от теоретических моделей к практическим приложениям искусственного интеллекта. Однако для активного развития ИИ не хватало вычислительных ресурсов, объёмов данных и эффективных методов их обработки — подходы к обучению машин еще только формировались.
1970: зима ИИ — логическое программирование
В 1970-х годах интерес к искусственному интеллекту, а вместе с ним и финансирование этой научной области, снизились. В основном это произошло из-за завышенных ожиданий от технологии и отсутствия значимых практических достижений. Несмотря на это, некоторые направления продолжали развиваться — например, логическое программирование (в том числе язык Prolog), использующее логические утверждения и правила вывода вместо традиционных пошаговых алгоритмов.
1980: программы для прогнозов
В 1980-х годах интерес к ИИ возобновился, особенно в области нейросетей и программ для прогнозирования событий на электронно-вычислительных машинах (ЭВМ). Это было обусловлено и напряженностью затяжной Холодной войны между блоками государств — она стимулировала разработку моделей апокалиптических сценариев и систем поддержки принятия решений. В этот период активно развивались методы машинного обучения и адаптивные системы, что заложило основу для последующих прорывов в ИИ.
1990: возрождение ИИ
В 1990-х годах ИИ достиг значительных успехов, в том числе программа Deep Blue от IBM победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, что стало символом нового этапа развития ИИ.
2000: ИИ в интернете
В 2000-х годах ИИ стал активно внедряться в интернет-технологии: появились системы компьютерного зрения, распознавания речи и предсказательные модели, а также первые спам-фильтры и рекомендательные системы, такие как YouTube, — все они уже использовали ML-модели.
2010: бум глубокого обучения
С 2010 года начался бум глубокого обучения — использования многослойных нейросетей. Это позволило разработать диффузионные модели для создания изображений (предшественники Midjourney, Shedevrum и других), а также генеративные трансформеры для языка (они применяются в ChatGPT).
2020: эра генеративного ИИ
В 2020-х годах появились генеративные модели ИИ, способные создавать текст, изображения, видео, презентации и писать код. ChatGPT, DALL-E и Midjourney — уже стали частью жизни многих людей. Например, согласно опросу НИУ ВШЭ, год назад технологии ИИ в образовательных целях использовали 43% студентов.