Генеративный искусственный интеллект сегодня стал привычным инструментом, однако путь к современным чат-ботам занял более 70 лет. Технология прошла долгую эволюцию: от первых научных экспериментов на огромных вычислительных машинах до алгоритмов, доступных в любом смартфоне.
Первые шаги и перцептрон
В 1950-х годах учёные пытались описать работу мозга с помощью математики. Алан Тьюринг предложил эксперимент, который позже назвали тестом Тьюринга, для проверки способности машины к мышлению. В 1958 году Фрэнк Розенблатт представил перцептрон — модель восприятия информации, которую протестировали на компьютере IBM 704. Устройство весило несколько тонн и работало на электронных лампах. Главным достижением стало то, что машина могла корректировать алгоритм на основе ошибок без заранее заданных инструкций.
Ранее по теме: Деньги есть, но воспользоваться ими нельзя. Как Яндекс Пэй оставил россиян без доступа к собственным средствам.
Преодоление ограничений
В 1969 году математики Марвин Минский и Сеймур Пейперт в книге «Перцептроны» указали на серьёзные ограничения простых моделей, которые не могли решать сложные задачи из-за отсутствия скрытых слоев. Прорыв произошел позже, когда ученые разработали метод обратного распространения ошибки. В 1986 году Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс усовершенствовали этот метод, позволив нейросетям эффективно обучаться путем коррекции внутренних связей.
Ранее по теме: Huawei представила технологию позиционирования Xingji для сложных условий.
Эра данных и видеокарт
В 1990-х годах развитие интернета решило проблему нехватки данных, а в 2000-х выяснилось, что видеокарты идеально подходят для параллельных вычислений, необходимых нейросетям. Знаковым событием 2012 года стал запуск нейросети AlexNet, которая при 60 млн параметров значительно превзошла конкурентов в распознавании изображений из базы ImageNet.
Трансформеры и большие языковые модели
В 2017 году исследователи Google представили технологию трансформеров, описанную в статье «Внимание — это всё, что вам нужно». Трансформеры позволяют моделям анализировать контекст всего текста сразу, а не слово за словом, что кардинально улучшило качество обработки языка. Это привело к формированию универсальных больших языковых моделей (LLM).
В конце 2022 года с выходом ChatGPT нейросети стали массовым инструментом с простым интерфейсом. В России в 2023 году Сбер представил ГигаЧат, который объединил несколько нейросетей, включая Kandinsky. Развитие линейки продолжилось: в 2025 году появились версии GigaChat Lite, Pro и Max, а в 2026 году — GigaChat 3 Ultra и GigaChat 3.5 Reasoning, ориентированная на сложные логические рассуждения.
По материалам издания Iphones.ru.
Обсуждение в Telegram
Открыть канал Candoru ↗