В 1950 году британский математик Алан Тьюринг задал в своей статье вопрос, который тогда звучал почти как фантастика: «Может ли машина мыслить?». Ответа на него у него не было — вместо этого он предложил тест: если человек в переписке не может отличить машину от собеседника-человека, есть смысл считать, что машина мыслит.
С этого вопроса и начинается история ИИ как отдельной области — за следующие семьдесят с лишним лет она пережила периоды бурного энтузиазма, годы почти полного забвения и в итоге дошла до состояния, когда обычный человек открывает чат с нейросетью так же буднично, как поисковик.
Дальше — как эта история развивалась по годам, и почему путь к ChatGPT занял не несколько лет, а несколько десятилетий.
Как ИИ развивался: главные этапы
1. Рождение идеи (1950–1956)
В 1950 году Алан Тьюринг публикует статью «Вычислительные машины и разум» с вопросом о том, может ли машина мыслить, и предлагает знаменитый тест. Спустя шесть лет, летом 1956 года, в Дартмутском колледже проходит семинар, организованный Джоном Маккарти, Марвином Минским, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном. Именно на нём Маккарти впервые использует термин «искусственный интеллект» — так область получает своё название.
2. Первые нейросети и первые чат-боты (1958–1966)
В 1958 году Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон — одну из первых моделей искусственной нейронной сети, способную обучаться на примерах. В 1966 году Джозеф Вейценбаум пишет программу ELIZA, имитирующую психотерапевта в текстовом диалоге. ELIZA не понимала смысл фраз, а работала по простым шаблонам, но многие пользователи всё равно воспринимали её ответы как осмысленные.
3. Зима ИИ и экспертные системы (1970–1980-е)
Ранние обещания исследователей оказались слишком оптимистичными относительно того, что компьютеры смогут делать в ближайшие годы, и в 1970-х финансирование резко сокращается — этот период позже назовут «зимой ИИ». В 1980-х интерес частично возвращается благодаря экспертным системам — программам, которые копировали решения специалистов в узких областях, например в медицинской диагностике, через заранее заданные правила.
4. Возвращение нейросетей и первые победы над людьми (1986–1997)
В 1986 году Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс популяризируют метод обратного распространения ошибки — он позволяет эффективно обучать многослойные нейронные сети и возвращает интерес к этому направлению. В 1997 году суперкомпьютер IBM Deep Blue обыгрывает действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова — первая громкая победа машины над человеком в интеллектуальной игре.
5. Глубокое обучение и прорыв в языковых моделях (2012–2020)
В 2012 году нейросеть AlexNet, созданная в команде Джеффри Хинтона, побеждает в конкурсе распознавания изображений ImageNet с большим отрывом от конкурентов — это принято считать точкой, с которой глубокое обучение становится основным направлением в ИИ. В 2017 году исследователи Google публикуют статью «Attention Is All You Need», описывающую архитектуру трансформер — именно она лежит в основе всех современных языковых моделей. В 2020 году OpenAI выпускает GPT-3, впервые показавшую, что языковая модель может решать широкий круг задач без отдельного обучения под каждую из них.
6. ИИ в повседневной жизни (2022 — наши дни)
30 ноября 2022 года OpenAI выпускает ChatGPT — и всего за несколько месяцев сервис становится одним из самых быстрорастущих продуктов в истории технологий. Именно с этого момента ИИ перестаёт быть темой для специалистов и превращается в инструмент, которым пользуются в работе, учёбе и творчестве люди без технического образования.
Может ли машина мыслить?
Алан Тьюринг, из статьи «Вычислительные машины и разум», 1950 год
Главные факты об истории ИИ коротко
- 1950 год — Алан Тьюринг предлагает тест на способность машины мыслить
- 1956 год — на семинаре в Дартмуте появляется сам термин «искусственный интеллект»
- 1970-е — наступает «зима ИИ» из-за завышенных ожиданий и сокращения финансирования
- 1997 год — IBM Deep Blue обыгрывает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова
- 2012 год — победа нейросети AlexNet на ImageNet запускает эру глубокого обучения
- 2022 год — запуск ChatGPT делает ИИ инструментом повседневного пользования
Частые вопросы
Кто считается основателем искусственного интеллекта как области?
Единого основателя нет, но чаще всего называют участников Дартмутского семинара 1956 года — Джона Маккарти, Марвина Минского, Натаниэля Рочестера и Клода Шеннона, а термин «искусственный интеллект» ввёл именно Маккарти.
Что такое «зима ИИ» и почему она случилась?
Так называют периоды в истории ИИ, когда финансирование исследований резко сокращалось из-за того, что реальные результаты не соответствовали завышенным обещаниям учёных. Наиболее заметные такие периоды пришлись на середину 1970-х и конец 1980-х годов.
Правда ли, что нейросети — это относительно новая технология?
Нет, первые нейросетевые модели появились ещё в конце 1950-х годов. Современный бурный рост связан не с самой идеей нейросетей, а с ростом вычислительных мощностей и объёмов данных, которые сделали их практически эффективными начиная примерно с 2012 года.
Чем ChatGPT отличался от более ранних чат-ботов вроде ELIZA?
ELIZA работала по заранее заданным текстовым шаблонам и не понимала смысл фраз. ChatGPT построен на языковой модели, обученной на огромном объёме текста, и способен формулировать ответы на широкий круг вопросов, а не следовать жёсткому сценарию диалога.
Как связаны шахматная победа Deep Blue и современные нейросети?
Deep Blue использовал не нейросети, а метод перебора вариантов ходов с оценочными функциями — принципиально другой подход. Но именно эта победа в 1997 году привлекла к теме ИИ широкое общественное внимание и показала, что машина способна превзойти человека в задаче, которая долго считалась мерилом интеллекта.
От научной статьи до сервиса в один клик
Путь от вопроса Тьюринга до нейросети, которая помогает с текстом, кодом или фото за секунды, занял больше семи десятилетий — и большую часть этого пути ИИ был доступен только специалистам. Сегодня попробовать разные нейросети можно в одном месте: в SpeShu.AI собраны сотни моделей для текста, изображений, видео и аудио — без необходимости разбираться, как всё это устроено внутри.