-
Фундаментальные труды по логике, нейронным моделям и вычислениям заложили научную базу для ИИ.
-
Бертран Рассел и А. Н. Уайтхед публикуют «Principia Mathematica».
Это трёхтомное произведение стало основой формальной логики и символической математики. Авторы пытались свести всю математику к логическим аксиомам. Работа оказала огромное влияние на развитие алгоритмического мышления и вычислительных моделей. -
Конрад Цузе создает первый программируемый компьютер Z3.
Немецкий инженер построил первую полностью функционирующую цифровую вычислительную машину. Она управлялась программами, хранившимися на перфолентах. Z3 стал предшественником современных компьютеров и основой для будущих ИИ-систем. -
Маккаллок и Питтс публикуют модель нейрона.
Их работа представила первую математическую модель функционирования нейрона. Это заложило основу для искусственных нейронных сетей. Она впервые связала биологическую нервную систему с логическими операциями. -
Алан Тьюринг вводит тест Тьюринга.
В статье «Могут ли машины мыслить?» Тьюринг предложил способ определения, обладает ли машина интеллектом. Тест заключался в диалоге между человеком и машиной через текст, без визуального контакта. Если человек не может определить, кто есть кто — ИИ считается разумным. -
ИИ оформляется как отдельная область. Появляются логические программы и первые «умные» системы.
-
Дартмутская конференция, рождение термина "ИИ".
Джон Маккарти, Марвин Мински, Клод Шеннон и другие провели первую встречу, на которой ИИ был определён как научная дисциплина. Именно тогда был предложен термин artificial intelligence. С этого момента начались систематические исследования в области ИИ. -
ELIZA имитировала работу психотерапевта, реагируя на фразы пользователя. General Problem Solver решал логические задачи, демонстрируя элементарное машинное «мышление». Эти программы стали первыми примерами машин, имитирующих человеческое поведение. -
Интерес к ИИ ослабевает из-за ограничений технологий. Начинаются "зимы ИИ", но появляются новые идеи.
-
Многие компании начали внедрять экспертные системы, ожидая автоматизации принятия решений. Однако высокая стоимость, ограниченность и нестабильность решений привели к разочарованию. Это стало одной из причин наступления первой "зимы ИИ".
-
Финансирование резко сокращается, общественное и академическое внимание снижается. Слишком высокие ожидания и ограниченные возможности технологий привели к разочарованию. Тем не менее, фундаментальные исследования продолжались — особенно в области нейросетей.
-
ИИ переосмысляется: акцент смещается на статистику и обучение на данных.
-
Deep Blue побеждает Гарри Каспарова.
Суперкомпьютер IBM стал первой машиной, обыгравшей действующего чемпиона мира по шахматам. Это стало символом возрождения интереса к ИИ. Победа была достигнута за счёт вычислительной мощности и специализированных алгоритмов. -
ИИ начинает строиться не на логике, а на обучении на примерах. Развиваются алгоритмы классификации, кластеризации, регрессии. ИИ начинают применять в поисковиках, спам-фильтрах, системах рекомендаций.
-
Джеффри Хинтон вводит термин "глубокое обучение".
Он предлагает использовать многослойные нейронные сети (deep neural networks) и новую технику их обучения — контрастивное обучение. Это позволяет значительно улучшить точность распознавания образов. Начинается новая волна интереса к нейросетям. -
ИИ проникает в реальную жизнь: медицина, перевод, беспилотники, рекомендательные системы.
-
AlexNet побеждает на ImageNet.
Команда под руководством Хинтона представила нейросеть, которая в два раза превзошла предыдущие результаты в распознавании изображений. AlexNet положил начало бурному развитию компьютерного зрения. Началась "эпоха глубокого обучения". -
AlphaGo побеждает Ли Седоля в игре го.
Система от DeepMind обыграла чемпиона мира в игре, считавшейся слишком сложной для машин. Это стало шоком для мирового сообщества и доказательством способности ИИ к стратегическому мышлению. Впервые ИИ показал креативность в принятии решений. -
ИИ учится создавать: тексты, изображения, музыку, код. Начало новой технологической эпохи.
-
ChatGPT от OpenAI завоёвывает мир.
Модель на базе GPT-3.5 способна поддерживать разговор, писать тексты, объяснять, сочинять. Она становится доступной широкой публике и вызывает бурный интерес. Люди впервые массово начинают общаться с ИИ. -
Появление GPT-4, Midjourney, DALL·E, Claude и др.
Генеративные ИИ умеют создавать изображения, коды, музыку, видео. Компании внедряют их в офисные приложения, поисковики, системы помощи. Формируется новый класс креативных ИИ-инструментов.