Ну что, начнём историю о том, как произошла #ИИволюция – и в чём она заключалась. ИИ – это самая странная технология в истории. Мы попытались оцифровать работу мозга, не понимая до конца, как он устроен. В итоге создали машину, работу которой тоже до конца не понимаем 😁 Всё началось в 1943. Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс создали модель «формального нейрона» – простую математическую функцию, которая имитировала клетку мозга: собрала сигналы → взвесила их важность → выдала результат. Но настоящим двигателем ИИ стали... игры 🎮 Первая игра, которую ИИ освоил почти сам – шашки. В 1952 Артур Сэмюэл из IBM ввёл термин «машинное обучение» и научил программу играть саму с собой. Она запоминала выигрышные позиции и со временем начала обыгрывать своего создателя. Внутри не было нейронов – это был «логический ИИ», гибрид формул и правил. Чтобы программа работала, нужно было прописывать признаки. В шашках хватило 38, в шахматах их уже тысячи. Если забыть включить важный фактор, то ИИ сам никогда его не поймёт. 1957: Фрэнк Розенблатт создал первую «железную» нейросеть – Перцептрон. Он имитировал синаптическую пластичность: успешные связи усиливались, ошибочные ослабевали. Система могла отличать квадрат от треугольника без заранее прописанных правил. Перцептрон был «плоским» и мог различать только простые фигуры. Мозг – это миллиарды слоев. Но никто не понимал, как обучать многослойную сеть. Мощности тогдашних компьютеров (которые были размером с комнату, но слабее тетриса) не позволяли даже подступиться к этой задаче. 1965: Пока на Западе строили сеть из двух слоев, которая отличает квадрат от треугольника, Алексей Ивахненко и Валентин Лапа в СССР строили сети из 8+ слоёв для прогноза урожайности и экономики. Они первыми придумали фундамент Deep Learning (основа ИИ сегодня) ещё тогда, когда компьютеры работали на перфокартах. 1969: Марвин Минский, «бог» тогдашнего IT, опубликовал книгу «Перцептроны», где математически растоптал идеи Розенблатта. Он доказал, что однослойная сеть (а другие на Западе тогда не знали) не решит даже простейшую логическую задачу. Индустрия поверила и нейросети назвали тупиком, даже в СССР. Розенблатт погиб, не успев доказать правоту. Мир на 15 лет ушёл в логику и правила. 1986: Джеффри Хинтон («крестный отец ИИ») нашёл элегантный способ обучать «многоэтажные» нейросети. Его ученик, Ян Лекун (сейчас он возглавляет ИИ в Meta), вдохновившись исследованиями зрительной коры, разработал свёрточные нейросети (CNN), которые научились распознавать рукописные цифры и стали первым коммерческим успехом нейросетей (чеки, почтовые индексы). Именно это стало фундаментом обучения всех современных ИИ. 1992: Пока нейросети улучшали себе зрение, в играх доминировал другой подход — Brute Force (перебор). ИИ «грубой силы» сыграл с чемпионом мира по шашкам – Мэрионом Тинсли. Это была битва человеческой интуиции против математического совершенства. И... Тинсли выиграл. ИИ становился мощнее и в 1994 должен был состояться очередной реванш. Но после шести ничьих Тинсли умер от рака. ИИ технически стал чемпионом мира. Следующие – шахматы. В XX веке они считались высшим мерилом человеческого разума, стратегии и интуиции. Учёные десятилетиями говорили: Машина может считать цифры, но она никогда не поймет глубину и красоту шахматной стратегии. Инженеры понимали: если машина победит в шахматах, никто больше не скажет, что ИИ – это просто игрушка. IBM потратила годы и миллионы $ на Deep Blue весом 1.5 тонны, который в 1997 обыграл чемпиона мира в шахматы – Каспарова, который сразу же обвинил IBM в мошенничестве:) Триумф Deep Blue на 15 лет убедил всех, что ИИ – это просто быстрый перебор ручных правил. Но всё изменилось в 2012 на конкурсе ImageNet. Пока мир вручную прописывал признаки объектов, выгрызая по 1% точности в год, нейросеть AlexNet (Алексей Крижёвский и Илья Суцкевер (создаст OpenAI) и Хинтон) обучилась САМА и уничтожила классические алгоритмы. Судьи не поверили глазам, разрыв в 10% за год был нем