Древние мечты и первые шаги (Античность - XIX век):
Еще древние греки в своих мифах фантазировали о механических существах например есть автоматы Гефеста.
А философы вроде Платона и Аристотеля пытались разобраться, как вообще работает мышление и логика, закладывая первые камни в фундамент будущей науки. Потом, в Средневековье, Раймунд Луллий предложил механические артефакты для рассуждений. А позже, в XVII-XIX веках, Лейбниц мечтал о "универсальном языке" для логики и машине, которая могла бы им оперировать. Джордж Буль создал свою алгебру логики (булеву) без которой современные компьютеры просто немыслимы. А Ада Лавлейс вместе с Чарльзом Бэббиджем фактически придумали первые принципы программирования для его «Аналитической машины», которая являлась прообразом компьютера.
Рождение науки об ИИ (Начало - середина XX века):
В 1930-40-е годы Алан Тьюринг совершил прорыв ведь он придумал концепцию универсальной вычислительной машины (1936), а потом и знаменитый тест (1950), чтобы определять, может ли машина "мыслить как человек".
Почти одновременно Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс создали первую математическую модель искусственного нейрона (1943) ставшую основой будущих нейросетей.
А в 1956 году случилось знаковое событие под названием Дартмутский семинар, где Джон Маккарти ввел сам термин "искусственный интеллект". Это и считают рождением ИИ как отдельной науки. Тогда главенствовал "символьный подход" когда машины манипулировали символами по строгим правилам. Появились и первые удивительные (на тот момент) программы: "Логик-теоретик" (1956), доказывавший математические теоремы; ELIZA (1964-66), умевшая вести диалог как психотерапевт (очень очень очень примитивный чат бот). Пионеры вроде Марвина Минского закладывали основы для решения задач, представления знаний и машинного обучения.
"Зимы" (1970-е - 1990-е):
Первоначальный энтузиазм в середине 1970-х сменился разочарованием. Обещания создать "сильный" ИИ не сбывались, компьютеры были слабыми, задачи оказывались невероятно сложными, а формализовать знания о реальном мире было почти невозможно. Деньги на исследования резко сократились и наступила первая "зима ИИ". Но в 1980-е интерес вспыхнул снова, благодаря "экспертным системам". Эти программы, набитые знаниями специалистов в узких областях (медицина, финансы), умели давать советы и находить решения. Они нашли реальное применение и вернули финансирование. Однако к концу 1980-х и у них обнаружились слабости: их было сложно создавать и обновлять, они "ломались" при нестандартных ситуациях и не могли учиться сами. Наступила вторая "зима". Параллельно рос интерес к альтернативным путям, таким как нейронные сети и статистические методы машинного обучения.
Машинное обучение и глубокие нейросети (Середина 1990-х - 2010-е):
Ключом стал переход к системам, которые учатся на данных. Яркий пример это Deep Blue (1997), обыгравший чемпиона мира по шахматам Каспарова.
Но настоящую революцию совершило глубокое обучение – многослойные нейронные сети. Их успех объясняется тремя вещами: появлением эффективных алгоритмов обучения (особенно усовершенствованное "обратное распространение ошибки", связанное с именами Хинтона, ЛеКуна, Бенжио); взрывным ростом объема данных; и резким ростом вычислительной мощности (благодаря GPU). Результаты были ошеломляющими: распознавание изображений стало точнее человеческого; машинный перевод и анализ текста шагнул далеко вперед; голосовые помощники (Siri, Alexa) заработали; AlphaGo (2016) обыграла чемпиона мира в сложнейшей игре го.
Генеративный бум и большие языковые модели (2018 - Настоящее время):
В 2017 году Google предложил архитектуру "трансформеров" с механизмом внимания это стал переломный момент.
В 2018 появились GPT-1 (OpenAI) и BERT (Google), резко улучшившие работу с текстом. Тогда же заговорили об этических проблемах (deepfakes). Дальше началась лавина: GPT-2 (2019) показала мощь генерации текста, а GPT-3 (2020) с ее 175 миллиардами параметров произвела фурор, создавая тексты, код, переводя языки. AlphaFold (2020) совершил прорыв в биологии, предсказывая структуру белков. 2021-2022 стали годами генеративного ИИ: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion позволили каждому создавать изображения по описанию. А запуск ChatGPT (ноябрь 2022) на базе GPT-3.5 стал настоящим культурным феноменом, показавшим массам мощь ИИ.
Он набрал 100 миллионов пользователей за 2 месяца, изменив образование (не всегда в лучшую сторону), сервис и контент. Инвестиции хлынули рекой.
В 2023 началась гонка моделей. OpenAI выпустил мультимодальный GPT-4o (работающий и с текстом, и с картинками), Google – Gemini, Anthropic – Claude (с акцентом на безопасность). Meta открыла исходный код LLaMA, ускорив развитие и кастомизацию моделей. Появились более компактные и эффективные модели (вроде Mistral). Обработка разных типов данных вместе (текст, изображение, звук, видео) и прочая мультимодальность стала ключевым трендом. Одновременно началась активная работа над законами (например, EU AI Act) и жаркие споры о будущем сверхразума (AGI) и безопасности.
2024 год это масштабирование и осознание рисков. Выходят более мощные версии моделей (LLaMA 3.1, Claude 3, Gemini). Китайские компании (Baidu, Tencent, ByteDance) активно догоняют лидеров, особенно в распознавании изображений. ИИ массово внедряется в бизнес (контент, поддержка клиентов, анализ). Но острее стали проблемы: "галлюцинации" (когда ИИ выдает ложь как факт), предвзятость в результатах, опасные deepfakes и дезинформация. Безопасность ИИ вышла на первый план (но прибыль всё же была и остаётся главнее).
Современные ИИ-модели (O3-PRO, Gemini 2.5 Pro, Veo 3) становятся мощнее, автономнее и мультимодальнее, улучшая рассуждения и генерацию видео, но сохраняют проблемы с "галлюцинациями".
Ну, до конца света нам ещё далеко, и это хорошо.
