От первых программ до «зим» ИИ
Термин «искусственный интеллект» появился еще в 1950-х годах. Первые успехи были связаны с разработкой программного обеспечения для нужд американской армии, что позволило получить значительное финансирование. Однако после этого наступила первая «зима ИИ» — период, когда поток инвестиций иссякал из-за неспособности технологий оправдать завышенные ожидания.
Одним из знаковых событий стала программа ELIZA, созданная Джозефом Вейценбаумом в 1960-х. Несмотря на примитивность, она имитировала психотерапевта, демонстрируя, насколько люди склонны приписывать разумность даже простым алгоритмам. Этот эффект объясняется особенностями человеческого восприятия: наш мозг эволюционно настроен искать интеллект и лица (парейдолия) даже там, где их нет.
Прорыв в распознавании образов и успех Google
Современная волна генеративного ИИ во многом опирается на работы Джеффри Хинтона. В 1980-х он занимался нейросетями, но технология получила развитие лишь в 2010-х. В 2012 году команда Хинтона и Ильи Суцкевера совершила прорыв на конкурсе ImageNet, показав точность распознавания изображений в 84,7%, что значительно превосходило результаты методов на основе деревьев решений.
Параллельно развивались технологии распознавания речи. Исследователи из Стэнфордского исследовательского института (SRI) добились 99% точности, создав приложение, которое позже было выкуплено Apple и стало основой для Siri. В это же время Google активно переманивала специалистов, купив компанию Хинтона для работы в подразделении Google Brain.
Создание OpenAI и архитектура Transformer
В 2015 году Сэм Альтман, Илон Маск, Питер Тиль и Рид Хоффман основали OpenAI. Официальной целью было развитие ИИ на благо человечества, однако фактически организация стала инструментом борьбы за таланты из Google. Несмотря на участие крупных инвесторов, OpenAI столкнулась с нехваткой средств, а отношения с Илоном Маском, вложившим 16 млн долларов и четыре электромобиля Tesla, переросли в судебные тяжбы.
Важным этапом стал переход от узких задач к работе с языком. В 2014 году Илья Суцкевер представил архитектуру sequence-to-sequence для машинного перевода, а в 2017 году исследователи Google представили архитектуру Transformer. Последняя оказалась эффективнее в обработке длинных зависимостей в тексте. В OpenAI эту технологию адаптировали для языковых моделей: система обучается предсказывать следующие токены на основе огромных массивов данных из интернета.