Полина Колозариди, руководитель DH-центра в университете ИТМО и старший научный сотрудник ЕУСПб, подготовила рецензию на книгу Юджина Черняка «Интеллектуальная история искусственного интеллекта: ИИ и я», изданную в Издательстве Института Гайдара в 2025 году. 📱 Читайте нас в telegram-канале Книга Юджина Черняка – базовый текст по «отраслевой» истории. Она уступает, на мой взгляд, книге «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей»[1]. Зато книга Черняка сосредоточена на конфликтах, ошибках и вопросах, возникавших у разработчиков и ученых. В итоге история ИИ получается небесшовной, хотя в некоторых главах небесшовность похожа на хаос. Зато книга связывает вместе разные сюжеты: от фреймов Минского[2] до GPT-4. Сюжеты из прошлого (например, робот Шейки или программа SHRDLU) описаны интереснее современных. Старых роботов и программы из 1970-х нужно, изучать, потому что они есть и у Люси Сачмен, и у других социальных исследователей ИИ. Так, на их примерах видно, что «действовать по
Полина Колозариди, руководитель DH-центра в университете ИТМО и старший научный сотрудник ЕУСПб, подготовила рецензию на книгу Юджина Черняка «Интеллектуальная история искусственного интеллекта: ИИ и я», изданную в Издательстве Института Гайдара в 2025 году.
📱 Читайте нас в telegram-канале
Книга Юджина Черняка – базовый текст по «отраслевой» истории. Она уступает, на мой взгляд, книге «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей»[1]. Зато книга Черняка сосредоточена на конфликтах, ошибках и вопросах, возникавших у разработчиков и ученых. В итоге история ИИ получается небесшовной, хотя в некоторых главах небесшовность похожа на хаос.
Зато книга связывает вместе разные сюжеты: от фреймов Минского[2] до GPT-4.
Сюжеты из прошлого (например, робот Шейки или программа SHRDLU) описаны интереснее современных. Старых роботов и программы из 1970-х нужно, изучать, потому что они есть и у Люси Сачмен, и у других социальных исследователей ИИ. Так, на их примерах видно, что «действовать по правилам» и «создавать правила» долго было двумя разными задачами для разработчиков.
Правила – тема неслучайная, это один из основных сюжетов книги. Ведь если правила могут быть понятно изложены, с ними можно работать, применяя и меняя в разных случаях. А если машины могут формировать правила и задачи, по которым действуют, то проблема контроля ИИ не надуманная. Черняк аккуратно уходит от вопроса о том, как же устроены правила у современных машин, хотя сетует, что создатели GPT-4 ничего не рассказывают о нутре их разработок.
Вопрос о субъекте истории, «кто и зачем ставит задачи» вообще редко ставится изнутри инженерных историй технологий. «Партия сказала „надо!“, комсомол ответил „есть!“».
Черняк описывает, как задачи возникали на уровне заведующих кафедрами и ученых или формировались вокруг автоматизации отдельных практик: от игры в шахматы до распознавания белков.
На мой взгляд, это нормальный этап: когда историю технологий пишут их создатели, они, как и полководцы, описывающие войны, не задаются вопросами о том, кто, с кем и за что воюет. Но лучше так, чем общие рассуждения, заставляющие представлять их авторов эдакими Цезарями, способными и выиграть, и описать Галльскую войну.
Книга Черняка в этом смысле полезна и скромна. Она не очень подходит для тех, кто впервые слышит про трансформеры или распознавание образов. Но если за каждым таким термином находится узнаваемая для вас реальность, можно почитать историю от Черняка. Параллельно стоит интересоваться и соседними описаниями вроде Маттео Пасквинелли[3]. Хотя его взгляд как раз не отличается скромностью, но социальных историй ИИ пока написано не так много, а на русский переведена и вовсе одна.
Помимо правил, в книге есть и другие сквозные сюжеты. В первую очередь, это связи и разрывы между разными концептуальными аппаратами (символьный/несимвольный ИИ), универсальность моделей, понимание теории вероятности, роль видеокарт и памяти, и так далее. Повторю, пока никакой целостности в этих сюжетах нет, но чтобы понимать, как они устроены, книга Юджина Черняка даёт неплохой контекст. А ещё она написана без фанаберии, снабжена таймлайном и ссылками.
[1] Архангельская, Е. В., Кадурин, А. А., Николенко, С. И. (2020) Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер.
[2] Минский, М. (1979) Фреймы для представления знаний. М: Энергия.
[3] Пасквинелли, М. (2023). Измерять и навязывать. Социальная история искусственного интеллекта. М: Индивидуум.