История искусственного интеллекта

Разностная машина (Difference Engine) — Бэббидж проектирует и представляет механическую машину для вычисления математических таблиц (например, логарифмов) без человеческих ошибок. Финансирование и технологии того времени не позволили завершить полную версию; части были построены позже и хранятся в музеях.

Аналитическая машина (Analytical Engine) — Бэббидж проектирует машину общего назначения: память («Store»), вычислительный блок («Mill»), ввод и вывод через перфокарты (по образцу ткацкого станка Жаккара). В конструкции были условия и циклы — по сути программирование, похожее на современный компьютер. Машина так и не была завершена.

Ада Лавлейс (Ada Lovelace, 1815–1852) — перевела и расширила статью об Аналитической машине. В своих примечаниях она описывает алгоритм (вычисление чисел Бернулли) и считается «первым программистом». Лавлейс предположила, что машина сможет работать не только с числами, но и с символами — идея, близкая к ИИ.

Алан Тьюринг (Alan Turing, 1912–1954) публикует идею «машины Тьюринга» — теоретическую модель, которая определяет, что вообще можно вычислить. Это основа теории вычислений.

Конрад Цузе (Konrad Zuse) — немецкий инженер строит Z3, программируемый электромеханический компьютер. Считается одним из первых автоматических компьютеров в мире.

Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс (Warren McCulloch and Walter Pitts) — статья о логических нейронных сетях, которую считают основой идеи «мозг как вычислительная система».

ENIAC — первый публичный электронный компьютер, в Пенсильванском университете (разработчики: Эккерт, Мокли и другие). Впервые заработал в 1945 году.

Алан Тьюринг публикует в журнале «Mind» статью «Computing Machinery and Intelligence» и задаёт вопрос: «Могут ли машины думать?» Он предлагает тест Тьюринга (Turing Test): если в слепом тесте компьютер сможет убедить человека, что он человек, его считают «думающим».

Дартмутская конференция — встречаются Джон Маккарти, Марвин Минский, Клод Шеннон, Фрэнк Розенблатт и другие. Официально появляется термин «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence). Ожидания: «Через 20 лет машины будут делать любую работу, которую может человек».

ELIZA — Джозеф Вайценбаум в MIT создаёт первого известного чат-бота. Программа имитирует разговор с психологом (роджерианским) с помощью отражения фраз и вопросов. Многие чувствовали к ней эмоциональную связь, несмотря на простоту.

«Первая зима ИИ» — сокращение финансирования (в том числе DARPA), отчёты Лайтхилла и другое. Обещания не сбылись, область вошла в кризис.

Экспертные системы — программы, построенные на правилах, написанных человеческими экспертами (например, MYCIN для диагностики). Коммерческий успех в узких областях.

«Вторая зима ИИ» — стали очевидны ограничения экспертных систем и оборудования. Снова сокращение инвестиций и исследований.

IBM Deep Blue — побеждает чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Компьютер (команда: Фэн-сюн Сюй и другие) оценивает миллионы ходов в секунду. Символический момент, хотя метод не является «обучением» в современном смысле.

IBM Watson — побеждает в телешоу «Jeopardy!» против чемпионов-людей. Использует поиск, обработку естественного языка и базы знаний. Команду возглавлял Дэвид Ферруччи.

Siri — Apple выпускает голосового помощника для iPhone. ИИ попадает в карманы миллионов людей.

AlexNet — Алекс Крижевский, Джеффри Хинтон и Илья Суцкевер с большим отрывом выигрывают конкурс ImageNet по распознаванию изображений. Поворотный момент для глубокого обучения.

AlphaGo — DeepMind (Google) побеждает Ли Седоля в го. Использует нейронные сети и обучение с подкреплением. Игра, которую до тех пор считали «невычислимой».

«Attention Is All You Need» — исследователи Google (Ашиш Васвани и другие) публикуют архитектуру Transformer. Основа для GPT, BERT и большинства больших языковых моделей.

GPT-3 — OpenAI выпускает модель примерно со 175 миллиардами параметров. Впечатляющие возможности дополнения текста, вопросов и ответов, а также письма. Сначала доступна через API.

Perplexity — основана в августе 2022 года (Аравинд Шринивас, Денис Ярац и другие) как диалоговая поисковая система с ответами на основе источников. К декабрю 2022 года около 2 миллионов пользователей в месяц. Фокус на «поиск + ИИ» с цитатами.

ChatGPT — OpenAI выпускает чат-бота для широкой публики. Основан на GPT-3.5, с RLHF. Миллион пользователей за пять дней; около 100 миллионов пользователей в месяц к январю 2023 года — на тот момент самое быстрорастущее приложение в истории.

GPT-4 — OpenAI выпускает GPT-4 (около 14 марта). Мультимодальная модель (текст и изображение), большое контекстное окно, продвинутый анализ и письмо. Встроена в ChatGPT Plus.

Claude — Anthropic (основана выходцами из OpenAI) выпускает Claude — чат-бот с акцентом на безопасность, длинный контекст и анализ документов.

Grok — xAI Илона Маска анонсирует Grok, чат-бота в «бунтарском» стиле с чувством юмора. Модель Grok-1 (около 314 млрд параметров, Mixture-of-Experts) завершила обучение в октябре 2023 года.

Grok — запуск в X Premium+ — Grok становится частью подписки X (Twitter) Premium+ (около $16/месяц). В марте 2024 года веса Grok-1 выпустили с открытым исходным кодом (Apache 2.0).

Gemini — Google представляет Gemini как свою «самую большую и самую способную» модель. Gemini 1.0 в трёх размерах: Ultra, Pro, Nano. Интеграция с Search и продуктами Google.

Claude 3 — Anthropic запускает Haiku, Sonnet, Opus. Мультимодальность, большой контекст, результаты на уровне GPT-4. В том же месяце xAI выпускает Grok-1 как открытый код.

DeepSeek — китайская компания (Ханчжоу) привлекает внимание моделями DeepSeek-V3 и открытыми моделями. Фокус на экономичности и возможностях в коде и математике.

Sora — OpenAI выпускает Sora для широкой публики, генерация видео по тексту.

DeepSeek R1 — модель пошагового рассуждения с открытой лицензией в духе MIT. Фокус на математике, логике и коде. Сильное влияние на рынки чипов и акций.

Grok 3 — xAI запускает Grok 3, «на порядок способнее Grok 2». Обучена на 200 000 H100; расширенное мышление (от секунд до минут). Более лёгкая Grok 3 mini. Доступна для X Premium+; позже SuperGrok.

Gemini 2.5 — Google запускает Gemini 2.5 Pro (экспериментальную) как свою самую сильную модель на тот момент; лидирует на LMArena. Gemini 2.5 Flash — гибридное рассуждение, контекст до 1 млн токенов, текст/изображение/аудио/видео.

GPT-5 — OpenAI запускает GPT-5 со встроенным «мышлением»: единая система, которая направляет запрос между эффективной моделью и моделью глубины (GPT-5 thinking). Доступна пользователям, с расширенным доступом для Plus и Pro.

Claude Opus 4.5 — Anthropic представляет свою самую продвинутую модель: 200K токенов, гибридное мышление, лидерство в коде, агентах и использовании инструментов. Более доступные цены ($5/M вход, $25/M выход). Доступна на Claude.ai, API, Amazon Bedrock, Google Vertex, Azure.

GPT-5.2 — продвинутая модель для «профессиональной интеллектуальной работы» и долгоживущих агентов. Высокие результаты в бенчмарках (в том числе 70,9% на GDPval, 100% на математике AIME 2025).

GPT-5.2-Codex — версия, ориентированная на код и безопасность: длинный контекст, крупные правки кода, поддержка Windows, улучшенные возможности кибербезопасности.

Gemini 3 — Google выпускает Gemini 3 Flash как модель по умолчанию в приложении Gemini — рассуждение на уровне докторской степени, улучшенная мультимодальность. Gemini 3 Deep Think для подписчиков Google AI Ultra — итеративное мышление в математике, науке и логике. Обновления SynthID, аудио и перевода речи в реальном времени.

Perplexity — новейшие модели — Perplexity добавляет в Pro/Max доступ к GPT-5.2 и Seedream 4.5. 16 января 2026: обновлённое приложение для iPad, сведения об ETF в Finance, викторины и карточки на iPhone.

ChatGPT — раздел Health — отдельное пространство для разговоров о медицине и здоровье.

ChatGPT — улучшенная память — обновление, которое лучше находит и ведёт детали из прошлых разговоров.

ChatGPT — система личности — обновление для более разговорного и персонализированного общения.

DeepSeek V4 (запланировано) — DeepSeek объявляет V4, ожидаемую примерно в середине февраля 2026 года (около Лунного Нового года), с архитектурой Engram для памяти, фокусом на коде и контексте свыше 1 млн токенов. По внутренним сообщениям — результаты на уровне Claude и GPT в задачах по коду и длинному контексту.