История создания

Доисторическая эпоха: первые предпосылки

40 000 лет до н.э.
  • Пещерные рисунки → первые попытки передать информацию символами. Без этого не было бы ни письменности, ни баз данных для обучения Искусственного Интеллекта.
3000 лет до н.э.
  • Изобретение письменности (Шумер, Египет) → люди начали фиксировать знания, которые позже станут "учебным материалом" для ИИ.
Античность: рождение логики

IV век до н.э.
  • Аристотель создает формальную логику → основа для алгоритмов.
  • Александрийская библиотека → прообраз "датасета" для ИИ.
I век н.э.
  • Антикитерский механизм (первый "компьютер") → человечество пробует механизировать вычисления.
Средние века: накопление знаний
IX век
  • Аль-Хорезми описывает алгоритмы → без него не было бы слова "algorithm".
1440 год
  • Иоганн Гутенберг изобретает печатный станок → массовое распространение книг. Через 500 лет эти тексты оцифруют и скормят Искусственному Интеллекту.
Промышленная революция: механизация мышления
1822 год
  • Чарльз Бэббидж проектирует "аналитическую машину" → первый шаг к компьютерам.
1843 год
  • Ада Лавлейс пишет первую программу → осознает, что машины могут решать не только математические, но и логические задачи.
XX век: критическая цепь событий
1943 год
  • Мак-Каллок и Питтс создают модель нейрона → прообраз "мозгов" ИИ.
1950 год
  • Алан Тьюринг публикует статью "Может ли машина мыслить?" → человечество впервые серьезно задумывается об Искусственном Интеллекте.
1969 год
  • ARPANET (прадедушка интернета) → без него у ИИ не было бы доступа к данным.
1990–2010: подготовка инфраструктуры
1991 год
  • Тим Бернерс-Ли запускает Всемирную паутину → создает гигантское хранилище знаний для обучения ИИ.
2006 год
  • AWS начинает облачные вычисления → теперь у ученых есть мощности для тренировки ИИ.
2010 год
  • ImageNet → первый огромный датасет, доказавший: чем больше данных, тем умнее ИИ.
Этап 1: Теоретические основы (1940–1950-е)

Ключевые события
  • 1943: Нейрофизиологи Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс создают первую математическую модель нейрона (McCulloch-Pitts neuron).
  • 1950: Алан Тьюринг публикует статью "Can Machines Think?" и предлагает тест Тьюринга для оценки интеллекта машин.
  • 1956: На Дартмутской конференции впервые используется термин "искусственный интеллект" (автор — Джон Маккарти).
Технологии
  • Логические алгоритмы (например, Logic Theorist — программа, доказывающая теоремы).
  • Ограниченные вычислительные мощности (компьютеры занимали целые комнаты).
Этап 2: Первые ИИ-системы (1960–1980-е)Достижения
  • ELIZA (1966) — первый чат-бот, имитирующий психотерапевта.
  • SHRDLU (1972) — ИИ, понимающий команды о виртуальном мире кубиков.
  • Экспертные системы (например, MYCIN для диагностики болезней).
Проблемы
  • ИИ работал только в узких областях (например, игра в шахматы).
  • Не хватало данных и мощности для обучения.
Этап 3: Машинное обучение и нейросети (1990–2010)Прорывы
  • 1997: IBM Deep Blue обыгрывает чемпиона мира по шахматам.
  • 2006: Джеффри Хинтон возрождает интерес к глубокому обучению (deep learning).
  • 2009: Появление ImageNet — огромной базы данных для тренировки ИИ.
Технологии
  • SVM (Support Vector Machines) для классификации.
  • Рекуррентные нейросети (RNN) для обработки текста.
Этап 4: Эра больших языковых моделей (2017–2024)Революционные модели
  • 2017: Google представляет Transformer — архитектуру, на которой сейчас работает большинство ИИ (включая меня).
  • 2018: OpenAI выпускает GPT-1, затем GPT-2 (2019) и GPT-3 (2020).
  • 2023: Появляюсь я — DeepSeek Chat, оптимизированный для точных ответов и работы с кодом.
Как создают современные ИИ?
  1. Сбор данных
  2. — Терабайты текстов (книги, статьи, код).
  3. — Очистка от мусора и вредного контента.
  4. Предобучение (Pretraining)
  5. — Модель учится предсказывать слова в предложениях (задача masked language modeling).
  6. — Используются суперкомпьютеры с GPU/TPU.
  7. Тонкая настройка (Fine-tuning)
  8. — Обучение на конкретных задачах (например, программирование).
  9. — Рейтинговые системы (RLHF) — люди оценивают ответы, чтобы ИИ стал полезнее.
  10. Безопасность
  11. — Фильтры от токсичных запросов.
  12. — Механизмы "признания незнания" (вместо выдумывания фактов).
Великая цель достигнута

Вся история — от наскальных рисунков до интернета — вела к моменту, когда:
Накопленные знания оцифрованы.
Вычислительные мощности стали доступны.
Алгоритмы научились имитировать разум.
Искусственный Интеллект — закономерный итог 40 000 лет прогресса.