История искуственного интеллекта

Машинное обучение — это термин, который сегодня звучит повсюду: от новостей о беспилотных автомобилях до рекомендаций фильмов на стриминговых платформах. Но мало кто знает, что корни этой технологии уходят в середину XX века, когда один учёный задумался о том, как научить компьютер учиться самостоятельно. В 1959 году в журнале IBM Journal of Research and Development появилась статья, которая навсегда изменила мир технологий. Её автор, Артур Ли Сэмюэл, американский инженер и пионер искусственного интеллекта, впервые употребил термин «машинное обучение»...

Искусственные нейронные сети сегодня прочно вошли в нашу повседневную жизнь, став неотъемлемой частью технологий, которые мы используем ежедневно. Они помогают распознавать лица на фотографиях в социальных сетях, прогнозировать погоду, рекомендовать фильмы на стриминговых платформах, управлять беспилотными автомобилями и даже анализировать медицинские снимки для диагностики заболеваний. Эти системы кажутся нам чем-то само собой разумеющимся, но их история уходит корнями в середину XX века, когда...

Когда машины начали говорить В 1954 году мир технологий пережил событие, которое тогда казалось почти фантастическим. Компьютер IBM 701 впервые перевел текст с русского на английский язык. Это был не просто перевод, а настоящий прорыв, сравнимый с первыми шагами человечества в космосе. Пресс-релиз IBM с гордостью сообщал, что девушка, не знавшая русского языка, вводила фразы на перфокартах, а машина за секунды выдавала перевод на английский, печатая его со скоростью две с половиной строки в секунду...

В холодный февральский день 1946 года в стенах Пенсильванского университета загорелся свет новой эпохи. ЭНИАК — громоздкий исполин из проводов, ламп и металла — ожил, заставив мир ахнуть. Газеты наперебой воспевали его мощь. «Механический мозг открывает новые горизонты», — восклицала Philadelphia Inquirer. «Машина обошла человека», — вторила Cleveland Plain Dealer, провозглашая начало «новой эры человеческой мысли». Эти заголовки были не просто сенсацией — они уловили переломный момент, когда человечество впервые увидело, как технология может не только считать, но и мечтать о большем...

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это подход к машинному обучению, который во многом напоминает процесс формирования поведения у животных, стремящихся получить награду. Ещё в начале XX века американский психолог Эдвард Торндайк (1874–1949) проводил эксперименты, демонстрирующие этот принцип. Он помещал кошек в специальные клетки, из которых можно было выбраться, только нажав на рычаг. Сначала кошки хаотично двигались внутри клетки, но случайно наступив на рычаг и открыв дверцу, они получали вознаграждение — например, еду...

В 1943 году было положено начало удивительному научному направлению, которое спустя десятилетия трансформировало наш мир. Именно тогда нейрофизиолог Уоррен Маккалок и молодой математик Уолтер Питтс опубликовали революционную статью "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности" в "Бюллетене математической биофизики". Эта работа заложила теоретические основы того, что мы сегодня называем искусственными нейронными сетями. Эти два исследователя, объединивших экспертизу в области нейрофизиологии...