Чтобы понять, что происходит сейчас, нужно оглянуться назад. Не будем углубляться в 1950-е годы и труды Алана Тьюринга, хотя всё началось именно тогда.
Таймлайн развития ИИ: от жесткой логики до генеративного ИИ
Эпоха "Жесткой логики" (до 2010-х)
Долгое время компьютеры придерживались четкой логике. Они делали ровно то, что им прописали программисты в коде: ЕСЛИ нажата кнопка А, ТО сделай Б. ЕСЛИ баланс < 0, ТО начислить пени.
Это работало отлично для бухгалтерии, но плохо для реальной жизни. Как объяснить компьютеру, как выглядит кошка?
"У неё есть усы?" — У дедушки тоже есть усы.
"У неё острые уши?" — У овчарки тоже.
"Она пушистая?" — Шуба тоже пушистая. Невозможно прописать все правила ЕСЛИ/ТО для распознавания кошки.
Жесткая логика: программист пишет правила
Эпоха "Машинного обучения" (2010-е)
Мы перестали писать жесткие инструкции. Вместо этого мы дали компьютеру гору примеров (миллионы фотографий котиков, тысячи текстов Шекспира, терабайты финансовых отчетов) и сказали: "Найди закономерности сам".
И компьютер нашел. Он сам понял, что отличает кошку от собаки, а мошенническую транзакцию от честной.
2010-е: ИИ научился видеть (распознавать лица, знаки, диагнозы на рентгене) и слышать (голосовые помощники).
Машинное обучение: классификация кошек и собак
Эпоха "Генеративного ИИ" (2020-е)
Произошла революция. ИИ научился не просто классифицировать ("это кошка"), но и создавать. Генеративный ИИ (Generative AI) может написать стих, нарисовать картину, составить договор или написать код, которого не было в его базе. Он делает это, комбинируя найденные закономерности новым, уникальным способом.
Генеративный ИИ создает новые изображения
Миф: ИИ понимает смысл слов. Реальность: ИИ видит математические связи между словами. Для него "Банк" и "Надёжность" стоят рядом не потому, что он верит в нас, а потому что в миллионах текстов эти слова часто встречаются вместе. Он оперирует вероятностями, а не смыслами.
