Когда появилась нейросеть
Сегодня нейросети на слуху даже у людей, далеких от высоких технологий. ChatGPT и Midjourney – сервисы, о которых слышал, наверное, каждый. Но еще буквально 2-3 года назад это было не так. Давайте узнаем, когда появился искусственный интеллект и нейросети, в частности, и что дальше.
Как появилась первая концепция нейронных сетей?
Задолго до того, как появились нейросети, ученые имели некоторые наработки по искусственному интеллекту и технологии машинного обучения. Первые попытки сделать машину, которая способна была имитировать мыслительный процесс человека, были предприняты еще в 40-х годах ХХ века.
В 1943 году американские нейролингвист Уолтер Питс и нейропсихолог Уоррен Мак-Каллок создали и презентовали математическую модель нейрона – структурно-функциональной единицы нервной системы человека. Их успех впоследствии был развит психологом из США Фрэнком Розенблаттом.
В 1949 году канадский нейропсихолог и физиолог Дональд Хебб создает первую в действительности работающую модель обучения искусственной нейронной сети.
В конце 50-х годов ХХ века уже упомянутый выше Фрэнк Розенблатт представил перцептрон – простейшую модель машинного обучения. Ее можно без преувеличения считать первой в истории практическим примером нейросети. Розенблатт в том числе продемонстрировал на практике, как перцептрон успешно решает задачи по части классификации массивов данных. В это же время его способности используются для распознавания визуальных образов и для прогнозирования погоды.
Коротко о том, что такое перцептрон
Созданный в 1958 году перцептрон – это сперва математическая, а затем и компьютерная модель, в соответствии с которой кибернетический мозг воспринимает информацию из внешнего мира. Это можно считать ответом на вопрос о том, в каком году появилась нейросеть, точнее, ее предпосылка.
Несмотря на то, что перцептрон является крайне простой и во всех смыслах базовой моделью, на его основе в дальнейшем были созданы более совершенные алгоритмы машинного обучения. Они до сих пор широко используются для усовершенствования способностей современных нейросетей.
Как шло дальнейшее развитие нейронных сетей?
В 1969 году американский исследователь Марвин Минский демонстрирует научному сообществу доказательства того, что перцептрон – ограниченная в своих возможностях система, не способная корректно решать довольно большой пласт задач. В дальнейшем это суждение будет опровергнуто.
Еще до того, когда нейросети появились в Интернете, они рисковали полностью потерять доверие и интерес со стороны человека. Выводы, сделанные Минским, сильно охладили желание ученых вкладываться в изучение и развитие темы нейронных систем. В результате исследования в данной сфере сильно замедлились. Благо, ближе к 90-м годам XX века интерес начал вновь усиливаться.
Интересно, что метод обратного распространения ошибки был одновременно открыт сразу двумя группами никак не связанных друг с другом исследователей. Изначально способ описан в 1974 году американским социологом Полом Вербосом, но впоследствии значительно развит уже в 1986 году.
В конце 80-х годов ХХ века интерес к возможностям нейронных сетей был возрожден. В ходе 90-х годов упомянутый выше метод претерпел многочисленные метаморфозы и был сильно улучшен, окончательно опровергнув доказательства Марвина Минского о несостоятельности нейросетей.
Ближе к концу XX века исследователи в сфере искусственного интеллекта добились внушительного прогресса. В частности, был создан метод обратного распространения ошибки, который превратил машинное обучение в крайне эффективный и более доступный инструмент. До открытия данного метода, когда появились нейросети, обучать их было очень сложно, и это занимало много времени.
В 00-х годах XXI века появляются первые компьютеры с относительно производительными GPU – графическими процессорами. Возможность сильно ускорить и повысить эффективность процесса машинного обучения стала причиной более активного развития темы нейронных сетей учеными.
К слову, именно в начале 2000-х годов исследователи темы искусственного интеллекта впервые в истории начинают освещать и развивать тему глубокого машинного обучения – Deep Learning. Это современная методика обучения нейронных сетей с многослойной структуры, согласно которой нейросети самостоятельно развиваются на основе больших объемов подготовленных данных.
Знаменательным событием в мире нейронных сетей стало создание GPT-1 компанией Open AI. Это первая версия языковой модели, которая впоследствии вылилась в крайне популярный сегодня инструмент ChatGPT. Первый вариант был создан в 2018 году, а через год стал доступен уже GPT-2.
В 2020 году компания Open AI успешно завершает создание третьей версии языковой модели GPT-3 и разрабатывает на ее основе ChatGPT – чат-бота с так называемым искусственным интеллектом. Всего через 2 года этот инструмент менее, чем за 2 месяца привлечет внимание 100 млн человек.
Когда появился первый искусственный интеллект?
С тем, когда появились первые нейросети, мы разобрались, но как дела обстоят с ИИ? На момент написания этой статьи искусственного интеллекта, увы, все еще не существует. Нейросети им не являются в полной мере, а используются в роли конкретного инструмента для обработки данных.
Каковы перспективы развития нейронных сетей в будущем?
В последние пару лет все больше людей задаются вопросом о том, когда появится искусственный интеллект с самосознанием, и к каким последствиям это может привести. Многие помнят фильмы из вселенной «Терминатор», в частности злой ИИ «Скайнет», из-за которого наступил конец света. Благо, сегодня опасаться нечего. Несмотря на то, что нейросети в своих способностях продвинулись очень далеко и быстро, принести реальный вред человеку и окружающей среде они не способны.
Многие мировые корпорации активно развиваются в направлении использования нейронных сетей в Интернете. В их числе такие гиганты, как Google, Microsoft и Яндекс. Если учитывать, как давно появились нейросети, и какой рост популярности они показали в последние 3 года, есть основания полагать: нейронные сети имеют огромный потенциал внедрения в различные отрасли жизни.
Не отстают от тренда и российские компании. Кроме, уже упомянутого Яндекса, в гонку ИИ вступил «Сбер», создав собственную нейронную сеть Kandinsky. Она стала первым российским аналогом сервиса Midjourney. Так в России появилась первая нейросеть для рисования, а когда именно – в 2023 году. Будем надеяться, что отечественные разработчики не остановятся на достигнутом.
