Одного изобретателя у искусственного интеллекта нет. Термин «искусственный интеллект» придумал американский математик Джон Маккарти: он вписал его в заявку на летний научный семинар, которую 31 августа 1955 года подписал вместе с Марвином Минским, Натаниэлем Рочестером и Клодом Шенноном. Сам семинар прошёл летом 1956 года в Дартмутском колледже, и этот год считают днём рождения ИИ как науки.
Идеи появились раньше. В 1943 году Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс описали математическую модель нейрона, а в 1950-м Алан Тьюринг спросил, могут ли машины мыслить. Ниже собрали главные имена и даты, а простое объяснение самой технологии лежит в статье «Что такое нейросети».
CheckroiПодборка курсов нейросетей и искусственного интеллекта1009 курсов • 72 школыСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→
Кого называют создателями искусственного интеллекта
Если нужен короткий ответ на вопрос «кто изобрёл ИИ», вот восемь человек и групп, без которых его история не складывается. Каждый сделал один шаг, и всю технологию никому из них не припишешь.
| Кто | Что сделал | Когда |
|---|---|---|
| Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс | Первая математическая модель нейрона | 1943 |
| Алан Тьюринг | Вопрос «Могут ли машины мыслить?» и игра в имитацию | 1950 |
| Джон Маккарти, Марвин Минский, Натаниэль Рочестер, Клод Шеннон | Термин «искусственный интеллект» и Дартмутский семинар | 1955–1956 |
| Фрэнк Розенблатт | Персептрон, первая обучаемая нейросеть в железе | 1958 |
| Джозеф Вейценбаум | ELIZA, первая программа-собеседник | 1966 |
| Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон, Рональд Уильямс | Метод обратного распространения ошибки | 1986 |
| Ашиш Васвани и ещё семь соавторов | Архитектура Transformer, на которой построены чат-боты вроде ChatGPT | 2017 |
| Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон | Нобелевская премия по физике за основы моделей машинного обучения | 2024 |
Чаще всего «отцом» ИИ называют Маккарти, потому что он дал области имя. Но если спросить, чьи идеи работают внутри современных нейросетей, ответ будет другим: Маккалока, Питтса, Розенблатта и Хинтона.
Философия ИИ начинается с вопроса Тьюринга
Мечта о думающей машине старше компьютеров. Ада Лавлейс ещё в XIX веке описала аналитическую машину Чарльза Бэббиджа и предупредила, что та ничего не придумывает сама.
«Аналитическая машина не претендует на то, чтобы что-либо создавать. Она может делать всё, что мы умеем ей приказать». Ада Лавлейс, цитата по статье Тьюринга
Спустя столетие на это возразил Алан Тьюринг. В 1950 году в журнале Mind вышла его статья «Вычислительные машины и разум», и первая фраза в ней такая: «Предлагаю рассмотреть вопрос: могут ли машины мыслить?» Это и есть вопрос, на котором построена философия искусственного интеллекта.
Отвечать на него напрямую Тьюринг не стал. Он заменил спор об определениях проверкой:
- человек переписывается с двумя собеседниками и не видит их;
- один из собеседников машина, другой человек;
- если судья ошибается так же часто, как в игре между двумя людьми, машина справилась.
Тьюринг назвал это игрой в имитацию, позже её стали звать тестом Тьюринга. Как его проходят современные модели, разобрали в отдельной статье про тест Тьюринга. Там же есть претензии к самой идее: обмануть собеседника и понимать смысл далеко не одно и то же.
Канал основателя Checkroi Вани Буявца3 700 человек читают мой Телеграм-канал про нейросетиСобрал промпты для Claude Code и ChatGPT, разборы ИИ-инструментов и лайфхаки по продвижению бизнеса в одном местеПрисоединитьсяКогда появился искусственный интеллект как наука
Где придумали искусственный интеллект, известно точно: в США, в городе Ганновер, штат Нью-Гэмпшир. Маккарти работал в Дартмутском колледже и вместе с тремя коллегами попросил денег на летнее исследование. Заявка начинается так:
«Мы предлагаем провести летом 1956 года в Дартмутском колледже двухмесячное исследование искусственного интеллекта силами десяти человек». Из заявки на Дартмутский семинар (перепечатка в AI Magazine), 31 августа 1955 года
Дальше авторы формулируют гипотезу, на которой стоит вся область: любую черту интеллекта можно описать так точно, что машина сможет её воспроизвести. В списке задач на лето стоят язык, абстракции, решение задач, которые пока решают только люди, и самообучение машин.
Кто стоял за заявкой:
- Джон Маккарти, Дартмутский колледж, позже создатель языка Lisp;
- Марвин Минский, Гарвардский университет;
- Натаниэль Рочестер, IBM;
- Клод Шеннон, Bell Telephone Laboratories, автор теории информации.
Летом 2026 года дисциплине исполнилось 70 лет, если считать от семинара. От заявки Маккарти отсчитывают на год больше. За это время ИИ стал отдельной профессией, и чем занимается специалист по искусственному интеллекту, мы рассказали в отдельной статье.
Первая нейронная сеть и первые программы
Модель нейрона и первая нейросеть появились в разные годы и у разных людей. Это разные вехи, поэтому разберём их по датам.
1943: логическая модель нейрона
Маккалок и Питтс опубликовали статью «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» в журнале The Bulletin of Mathematical Biophysics. Нейрон у них работает как переключатель: получает сигналы, складывает их и срабатывает, если сумма перешла порог. Учиться такая модель ещё не умела.
1958: персептрон Розенблатта
Первую нейросеть, которая обучается на примерах, построил психолог Фрэнк Розенблатт из Корнеллской авиационной лаборатории. Свою модель он описал в 1958 году в журнале Psychological Review.
В июле 1958 года Управление военно-морских исследований США показало персептрон публике. Аппаратный Mark I Perceptron учился распознавать изображения и теперь хранится в Смитсоновском институте.
1966: ELIZA
Джозеф Вейценбаум из MIT описал в журнале Communications of the ACM программу ELIZA. Она изображала психотерапевта: находила в реплике ключевое слово и возвращала вопрос по шаблону. Понимания внутри не было, только подбор шаблона по слову.
Зимы и вёсны ИИ
История ИИ идёт волнами. Весной называют годы, когда в область идут деньги и люди. Зимой называют спад, когда обещания не сбылись и финансирование режут.
| Период | Что происходило |
|---|---|
| С 1956 до конца 1960-х | Первая весна: оптимизм после Дартмута, программы для игр и логических задач |
| 1969 | Минский и Пейперт выпускают книгу «Перцептроны» с разбором пределов однослойных сетей, интерес к нейросетям падает |
| 1972–1973 | Доклад Джеймса Лайтхилла для британского научного совета: обещания ИИ не выполнены, в Великобритании начинается зима |
| 1980-е | Вторая весна: экспертные системы для бизнеса и статья 1986 года об обратном распространении ошибки |
| Конец 1980-х и 1990-е | Новый спад: дорогие экспертные системы окупаются хуже, чем обещали |
| С 2010-х | Третья весна: глубокое обучение, видеокарты и большие наборы данных |
Лайтхилл написал отчёт в июле 1972 года. Главная претензия звучала просто: громкие прогнозы далеки от того, что сделано на практике.
Интерес к нейросетям вернула работа Румельхарта, Хинтона и Уильямса в Nature за октябрь 1986 года. Они описали метод, который раз за разом подстраивает веса связей в сети, чтобы уменьшить разницу между ответом сети и нужным ответом. Скрытые слои, которых нет ни на входе, ни на выходе, при этом сами учатся выделять важные признаки задачи. На этом методе учатся и сегодняшние модели, подробнее про него в статье о машинном обучении.
Этапы развития ИИ с 1990-х
С 1990-х развитие ИИ проще всего проследить по публичным матчам и релизам. Каждый раз машина делала то, что раньше считали делом только человека.
- 1996–1997, шахматы. В феврале 1996 года компьютер IBM Deep Blue выиграл у Гарри Каспарова одну партию, но матч Каспаров взял со счётом 4:2. В мае 1997 года в Нью-Йорке Deep Blue выиграл матч-реванш, решающей стала шестая партия.
- 2011, викторина. Система IBM Watson в феврале обыграла двух лучших игроков телевикторины Jeopardy!, американского аналога «Своей игры».
- 2012, компьютерное зрение. Алекс Крижевский, Илья Суцкевер и Джеффри Хинтон обучили свёрточную сеть на 60 миллионов параметров на 1,3 миллиона изображений ImageNet. Ошибок у неё было заметно меньше, чем у прежних лучших систем. Как устроены такие сети, показали в статье о свёрточных нейросетях.
- 2016, го. Программа DeepMind AlphaGo в марте в Сеуле выиграла у Ли Седоля со счётом 4:1. Матч смотрели больше 200 миллионов человек.
- 2017, архитектура Transformer. Восемь исследователей опубликовали статью Attention Is All You Need. Предложенная там схема обходится без рекуррентных и свёрточных слоёв и легла в основу больших языковых моделей.
- 2022, чат-боты для всех. 30 ноября OpenAI открыла ChatGPT. Официально сервис в России не работает, в России есть свои аналоги: GigaChat от Сбера и YandexGPT от Яндекса. Буквы в названии расшифровали в статье «Что такое GPT».
- 2024, Нобелевская премия. Премию по физике получили Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон за открытия, которые сделали возможным машинное обучение на искусственных нейросетях.
Хинтон встречается в этой истории трижды: обратное распространение ошибки, сеть 2012 года и Нобелевская премия. Поэтому его и называют одним из создателей современного ИИ.
Канал основателя Checkroi Вани БуявцаЗабирайте промпты и обучение по нейросетям в моём Телеграм-каналеБольше 3 700 человек уже применяют Claude Code, ChatGPT и другие нейросети в работе, учёбе, бизнесе и жизниПерейти в каналКак ИИ определяют в России
В России у ИИ есть юридическое определение. Его даёт Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», которым утверждена Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 года. Действует редакция Указа от 15.02.2024 № 124.
«Искусственный интеллект — комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их». Указ № 490, п. 5, подп. «а»
Обратите внимание на слова «при выполнении конкретных задач». Указ описывает узкий, или слабый, ИИ, который решает одну задачу. Чем он отличается от сильного и где проходит граница с AGI, разобрали в статьях о видах искусственного интеллекта и об AGI.
Почему у ИИ нет одного автора
Если пройти по датам, видно, что ИИ рос из трёх разных линий. Они долго спорили между собой и сошлись только в последние двадцать лет.
- Логика и правила. Маккарти и Минский верили, что интеллект можно записать в виде символов и правил вывода. Отсюда выросли экспертные системы.
- Нейросети. Маккалок, Питтс, Розенблатт и Хинтон копировали устройство мозга: много простых элементов и связи, которые настраиваются на примерах. Почти все сегодняшние модели, от распознавания лиц до чат-ботов, идут из этой линии.
- Вычисления и данные. Тьюринг описал, что вообще может посчитать машина, Шеннон дал теорию информации. Без быстрого железа и огромных наборов данных нейросети 1958 года так бы и остались игрушкой.
Поэтому на вопрос «кто создал искусственный интеллект» приходится называть три имени. Имя дал Маккарти, вопрос поставил Тьюринг, а современный вид технологии сложился из работ Розенблатта, Хинтона и их коллег.
Где изучать ИИ сегодня
История объясняет, откуда взялись идеи, но работать с ними учат на практике. Чтобы понимать, как устроены модели, нужны Python, основы математики и машинного обучения. Как выстроить такой путь с нуля, рассказали в статье о том, как стать специалистом по ИИ.
CheckroiПодборка курсов по машинному обучению150 курсов • 28 школСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→
Подборка курсов по нейросетям и искусственному интеллекту из нашего каталога: от работы с готовыми моделями до разработки своих.
| Курс | Школа | Стоимость со скидкой | В рассрочку | Длительность | Обзор курса от Checkroi |
|---|---|---|---|---|---|
| Нейросети для изображений и видео Перейти на сайт курса |  Эдюсон | 48 455 ₽ | 4037 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для рабочих задач Перейти на сайт курса |  Skillbox | 31 290 ₽ | - | 1 месяц | Обзор курса |
| Нейросети. Практический курс Перейти на сайт курса | Skillbox | 74 900 ₽ | - | 3 месяца | Обзор курса |
| Продуктовый маркетолог + Нейросети для маркетинга Перейти на сайт курса |  Нетология | 100 200 ₽ | 3875 ₽/мес. | 5 месяцев | Обзор курса |
| Нейросети для каждого Перейти на сайт курса |  Академия Синергия | 39 900 ₽ | 3325 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
Больше программ — в полном каталоге курсов по нейросетям и искусственному интеллекту
Если пока хочется только попробовать, начните с Python: на нём написаны почти все библиотеки для машинного обучения.
CheckroiПодборка курсов по Python464 курса • 49 школСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→
