Давайте не будем усложнять — если вы задавались вопросом, кто на самом деле положил начало всему движению искусственного интеллекта, ответ, по крайней мере, с исторической точки зрения, довольно прост: Джон Маккарти . Человек, который не просто участвовал в ранних годах ИИ — он буквально дал ему название. Фраза «искусственный интеллект» ? Его.
Но не стоит принимать это за броский титул. Это не почетное звание. Его нужно заслужить.
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Как создать ИИ — подробное руководство без лишних деталей.
Всеобъемлющее и практичное руководство по созданию собственного ИИ с нуля.
🔗 Что такое квантовый ИИ? – Где пересекаются физика, код и хаос.
Исследуйте умопомрачительное пересечение квантовой механики и искусственного интеллекта.
🔗 Что такое вывод в ИИ? – Момент, когда все сходится воедино.
Узнайте, как ИИ принимает решения и выдает аналитические выводы в режиме реального времени, используя обученные данные.
🔗 Что значит применять целостный подход к ИИ?
Узнайте, почему успех ИИ зависит не только от алгоритмов — этика, намерения и результаты тоже имеют значение.
Джон Маккарти: больше, чем просто имя в газете 🧑📘
Джон Маккарти, родившийся в 1927 году и работавший в этой области до своей смерти в 2011 году, обладал удивительной ясностью в отношении машин — чего они могут достичь, а чего, возможно, никогда не достигнут. Задолго до того, как нейронные сети начали выводить из строя интернет-серверы, он уже задавал сложные вопросы: как научить машины думать? Что вообще можно считать мышлением?
В 1956 году Маккарти совместно с серьёзными интеллектуальными силами организовал семинар в Дартмутском колледже: Клодом Шенноном (да, тем самым, специалистом по теории информации), Марвином Мински и ещё несколькими коллегами. Это была не просто какая-то запылённая академическая конференция. Это был тот самый момент. Фактическое событие, когда термин «искусственный интеллект» впервые был официально использован.
Предложение Дартмутского колледжа? На первый взгляд, немного суховато, но оно положило начало движению, которое не сбавляет обороты до сих пор.
Что он на самом деле сделал? (Честно говоря, очень многое) 💡🔧
Начнём с LISP.
В 1958 году Маккарти разработал LISP — язык программирования, который на протяжении десятилетий доминировал в исследованиях в области искусственного интеллекта. Если вы когда-либо слышали термин «символический ИИ», то LISP был его верным рабочим инструментом. Он позволял исследователям экспериментировать с рекурсивной логикой, вложенными рассуждениями — по сути, с тем, чего мы сейчас ожидаем от гораздо более сложных технологий.
Разделение времени: первопроходец облачных вычислений.
разделения времени, предложенная Маккарти , — позволяющая нескольким пользователям одновременно взаимодействовать с компьютером, — помогла приблизить вычислительные технологии к масштабируемости. Можно даже утверждать, что это был ранний духовный предшественник облачных вычислений.
Он хотел, чтобы машины рассуждали.
В то время как большинство сосредоточивалось на аппаратном обеспечении или узких наборах правил, Маккарти углубился в логику — большие, абстрактные структуры, такие как ситуационный анализ и определение границ . Это не просто модные словечки. Это структуры, которые помогают машинам не просто действовать, но и рассуждать во времени и в условиях неопределенности.
А еще он стал одним из основателей Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта
(SAIL). Эта стала краеугольным камнем академического ИИ. Робототехника, обработка естественного языка, системы машинного зрения — все они зародились там.
Но дело было не только в нём 📚🧾
Послушайте, гениальность редко проявляется в одиночку. Работа Маккарти, безусловно, была основополагающей, но он не был одинок в создании основы искусственного интеллекта. Вот кто еще заслуживает упоминания:
-
Алан Тьюринг еще в 1950 году выдвинул вопрос: «Могут ли машины мыслить?». Его тест Тьюринга цитируют до сих пор. Провидец и, к сожалению, опередивший свое время 🤖.
-
Клод Шэннон — помог Маккарти начать конференцию в Дартмуте. Также он создал механическую мышь (Тесея), которая решала лабиринты, обучаясь. Немного сюрреалистично для 1950-х годов 🐭.
-
Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл создали Logic Theorist — программу, способную доказывать теоремы. Поначалу люди в это не верили.
-
Марвин Мински — в равной степени теоретик и экспериментатор. Он увлекался нейронными сетями, робототехникой и смелыми философскими идеями. Много лет был интеллектуальным оппонентом Маккарти 🛠️.
-
Нильс Нильссон незаметно повлиял на наше понимание планирования, поиска и агентов. Он написал учебники, которые лежали на столах у большинства первых студентов, изучающих искусственный интеллект.
Эти ребята были не второстепенными персонажами — они помогли определить границы того, чем может быть искусственный интеллект. Тем не менее, Маккарти занимал центральное место.
Современность? Это совсем другая волна 🔬⚙️
Перенесёмся в будущее. Сейчас есть такие люди, как Джеффри Хинтон , Йошуа Бенджио и Ян Лекун , которых называют «крестными отцами глубокого обучения».
Модели обратного распространения ошибки Хинтона, разработанные в 1980-х годах, не просто исчезли — они эволюционировали. К 2012 году его работа над сверточными нейронными сетями помогла вывести искусственный интеллект в центр внимания общественности. Вспомните: распознавание изображений, синтез речи, предиктивный ввод текста — все это стало результатом развития глубокого обучения 🌊.
В 2024 году Хинтон был удостоен Нобелевской премии по физике за этот вклад. Да, именно по физике. Вот насколько размыты сейчас границы между кодом и познанием 🏆.
Но вот в чем дело: нет Хинтона, нет всплеска развития глубокого обучения — это правда. Но также нет Маккарти, нет и самой области ИИ . Его влияние ощущается до глубины души.
Работы Маккарти? Всё ещё актуальны 🧩📏
Неожиданный поворот событий: хотя сегодня глубокое обучение играет ключевую роль, некоторые «старые» идеи Маккарти переживают возрождение. Символическое рассуждение, графы знаний и гибридные системы? Они снова в будущем.
Почему? Потому что, какими бы умными ни были генеративные модели, они всё ещё плохо справляются с некоторыми вещами — например, с поддержанием согласованности, применением логики во времени или обработкой противоречий. Маккарти уже исследовал эти грани ещё в 60-х и 70-х годах.
Поэтому, когда люди говорят о сочетании LLM с логическими уровнями или символическими наложениями, они, осознанно или нет, возвращаются к его методам.
Итак, кто же отец искусственного интеллекта? 🧠✅
Без колебаний: Джон Маккарти .
Он придумал это название. Сформировал язык. Создал инструменты. Задавал сложные вопросы. И даже сейчас исследователи в области ИИ все еще пытаются воплотить в жизнь идеи, которые он набросал на доске полвека назад.
Хотите покопаться в коде LISP? Погрузиться в мир символических агентов? Или проследить, как фреймворки Маккарти объединяются с современными нейронными архитектурами? Я вам помогу — просто спросите.