От Тьюринга до ChatGPT. История развития искусственного интеллекта
В зимние месяцы 1958 года психолог Фрэнк Розенблатт представил миру Перцептрон — первую программу, способную на "оригинальную идею", работающую на мейнфрейме IBM. Это было начало эры нейронных сетей, которые сегодня лежат в основе современного ИИ.
Алан Тьюринг, основатель компьютерной науки, был одним из первых, кто серьезно рассматривал возможность мышления компьютеров. Его идеи о машинах, способных учиться и модифицировать себя, остаются базовыми концепциями в ИИ.
Термин "искусственный интеллект" впервые появился в 1955 году в предложении Джона Маккарти организовать летнюю школу по ИИ. Несмотря на огромный оптимизм, реальный прогресс был незначительным, но это не помешало исследователям вступить в "золотой век" разработки программ и датчиков, позволяющих компьютерам воспринимать и реагировать на окружающую среду.
В 1997 году IBM Deep Blue победил гроссмейстера Гарри Каспарова в шахматах, что стало значительным успехом для ИИ того времени. Однако настоящий прорыв произошел в 1986 году, когда был разработан метод обратного распространения ошибки для обучения многослойных нейронных сетей.
С 2000-х годов, благодаря более мощным процессорам и огромному количеству данных, ИИ сделал огромный скачок вперед. В 2012 году было показано, что "глубокие" нейронные сети с множеством слоев обладают огромной мощностью. Это привело к разработке таких программ, как AlphaGo и AlphaFold от DeepMind, которые совершили революцию в играх и науке о белках.
Сегодняшние генеративные ИИ, такие как ChatGPT от OpenAI, способны создавать тексты, изображения и музыку. В основе генеративного ИИ лежит трансформер, разработанный исследователями Google, который позволяет обрабатывать все слова в предложении одновременно и понимать каждое слово в контексте окружающих его слов.
Однако революция ИИ имеет свою цену. Обучение моделей, подобных ChatGPT, требует огромных вычислительных мощностей. Это подчеркивает необходимость использовать ИИ там, где это действительно полезно, избегая его там, где это не нужно.
