Кто создал нейросеть и когда: история изобретения и развития технологии

Нейронные сети сегодня используются повсюду — от прогнозов погоды до маркетинга и создания изображений. В статье разобрали, кто стоял у истоков этой технологии и когда были сделаны ключевые открытия. Изучили историю нейросетей, начиная с первых теоретических моделей и заканчивая современными прорывами в глубоком обучении.

Источник фото: freepik.com

В материале можно найти ответы на вопросы, как рождалась революционная идея, какие научные и философские концепции подготовили для неё почву и как скромная модель из нескольких искусственных нейронов положила начало целой отрасли. Объяснили, почему путь от той первой нейросети до современных GPT и Midjourney занял не годы, а десятилетия. Это история не только о технологиях, но и о людях, чья настойчивость помогла машинам научиться «думать».

Кто первый придумал нейросеть, где и когда это произошло

Нейросеть — это не результат озарения одного-единственного учёного в определенный день. Это плод многовековых философских размышлений о природе разума и нескольких десятилетий напряженной научной работы, полной как революционных открытий, так и горьких разочарований.

Истоки. Рождение идеи — 1943–1950-е гг.

Где: США.

Когда: 1943 год.

Кто: Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс.

Первый фундаментальный шаг был сделан в 1943 году, когда Маккаллок и Питтс опубликовали научную статью «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности». Они предложили первую в истории математическую модель искусственного нейрона.

• Что они придумали: их модель была простой электрической схемой, которая имитировала работу биологического нейрона. Она получала двоичные входные сигналы 0 или 1, взвешивала их и, если сумма превышала порог, «возбуждалась», выдавая на выходе 1.
• Значение: они теоретически доказали, что сеть из таких нейронов может выполнять любые логические вычисления. Это была не работающая сеть, а блестящая математическая абстракция, давшая старт всей области.

Источник фото: static.cnews.ru

Первая революция. Первый практический шаг — 1958 г.

Где: Корнеллский университет, США.

Когда: 1958 год.

Кто: Фрэнк Розенблатт.

Теория Маккаллока-Питтса оставалась теорией, пока молодой психолог Фрэнк Розенблатт не воплотил её в жизнь, создав самую первую нейросеть в мире — персептрон.

• Что он придумал: «Марк-1» — физическое устройство с моторчиками и проводами, способное распознавать простые образы, например, буквы.
• Ключевое новшество: Розенблатт разработал алгоритм обучения для своей сети. Персептрон мог самостоятельно настраивать веса связей, чтобы минимизировать ошибки. Это был принципиальный скачок от статичной модели к самообучающейся системе.
• Значение: его работа вызвала первый бум оптимизма вокруг ИИ и предсказаний о скором появлении мыслящих машин.

Источник фото: cdn.yenicaggazetesi.com.tr

«Зима ИИ». Кризис и застой — 1969-1980-е гг.

Революцию сменило разочарование. В 1969 году Марвин Минский и Сеймур Паперт выпустили книгу «Персептроны», где математически доказали ключевое ограничение однослойного персептрона: он не мог решать задачи, которые не являются линейно разделимыми, например, простейшую логическую функцию «исключающее ИЛИ».

Это открытие привело к резкому сокращению финансирования и интереса к нейросетям. Наступила «зима ИИ».

Вторая революция. Прорыв обратного распространения — 1980-е гг.

Чтобы преодолеть ограничения персептрона, нужны были более сложные, многослойные сети. Проблема была в том, как их обучать. Ответом стал алгоритм обратного распространения ошибки.

• Суть: этот алгоритм позволял эффективно вычислять, как каждый вес в глубокой (многослойной) сети влияет на итоговую ошибку, и корректировать их, начиная с выходного слоя и двигаясь назад.
• Значение: в 1986 году работа Дэвида Румельхарта, Джеффри Хинтона и Рональда Уильямса популяризировала этот метод. Теперь у исследователей появился мощный инструмент для обучения действительно глубоких сетей, что вызвало вторую волну интереса к нейросетям.

Третья революция. Глубокое обучение и Big Data — 2000-е – по настоящее время

Третья, и длящаяся по сей день, революция началась в 2000-х годах и своего бума достигла в 2010-х. Её двигали три фактора:

1. Огромные объёмы данных — Big Data. Интернет предоставил гигантские наборы данных для обучения.
2. Мощное железо. Развитие GPU — графических процессоров предоставило необходимую вычислительную мощность.
3. Новые архитектуры. Появились и были усовершенствованы более эффективные архитектуры глубоких сетей, такие как свёрточные нейросети CNN для изображений и рекуррентные нейросети RNN для последовательностей.

Знаковым годом для развития нейростей стал 2012. Свёрточная нейросеть AlexNet под руководством Джеффри Хинтона с огромным отрывом выиграла конкурс распознавания изображений ImageNet, показав миру, на что способны современные глубокие нейросети. Это событие принято считать точкой отсчёта бума глубокого обучения.

Источник фото: user-images.githubusercontent.com

Сколько всего лет нейросетевой технологии

Если говорить о первой в мире математической модели нейрона, то нейросетям более 80 лет. Эта история началась в 1943 году, когда Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс предложили свою революционную модель искусственного нейрона.

Если же считать от первой работающей нейросети, то тогда нейросетевой технологии 67 лет. В 1958 году Фрэнк Розенблатт создал «Марк-1» — первый физический персептрон, который мог обучаться распознаванию образов.

Таким образом, фундаментальной идее нейросетей уже более 80 лет, а первой практической реализации — 67 лет.

Однако важно помнить, что большую часть этого срока нейросети существовали лишь в теории или в виде простых лабораторных экспериментов. Их настоящий «золотой век», когда они стали мощным инструментом, изменившим мир, начался относительно недавно — примерно 10–15 лет назад с приходом эры глубокого обучения и появлением необходимых вычислительных мощностей и больших данных.

Когда появилась первая нейросеть в мире и как она называлась

Как уже писали ранее, первая в мире работающая нейронная сеть появилась в 1958 году и называлась «Марк-1». Сама же модель этой сети, которую она реализовывала, называлась «персептрон».

«Марк-1» был не программой, а физическим устройством. Это была настоящая электронно-механическая машина размером с большой письменный стол, с моторчиками, множеством проводов и потенциометрами для настройки весов связей. Вес определяет силу связи: чем выше вес, тем сильнее сигнал, передаваемый по связи, и тем больше внимания узел уделяет этому сигналу.

Задачей «Марк-1» было распознавать простые визуальные образы, например, буквы алфавита.

Как она работала: «глазом» сети была сетка из 400 фотоэлементов, которые служили сенсорными входными нейронами. Сигналы от них передавались через случайно соединенные ассоциативные нейроны на выходные нейроны, которые и давали ответ.

Главное новшество: Розенблатт разработал для персептрона алгоритм обучения. Сеть могла самостоятельно настраивать веса связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку. Если она неправильно распознавала букву, оператор вручную корректировал её, и сеть подстраивала свои параметры, чтобы в следующий раз не ошибиться.

Почему это был прорыв: до Розенблатта нейронные сети существовали только в теории, например, модель Маккаллока-Питтса 1943 года. Персептрон Розенблатта стал первой в мире нейросетью, которая могла не просто вычислять, а обучаться на собственном опыте. Именно с персептрона и громких заявлений Розенблатта о будущем машин, способных думать и учиться, начался первый большой бум оптимизма и инвестиций в область искусственного интеллекта.

Источник фото: files.speakerdeck.com

Дальнейшая история развития нейросетей

После первоначального прорыва с персептроном развитие нейросетей пережило несколько периодов взлётов и падений. Долгое время эта технология оставалась в тени из-за ограниченных вычислительных мощностей и недостатка данных для обучения.

Однако с наступлением XXI века ситуация кардинально изменилась — благодаря появлению больших данных и мощных графических процессоров нейросети получили второе дыхание. Это позволило исследователям создавать сложные многослойные архитектуры, способные решать задачи невиданной ранее сложности.

Современный этап развития нейросетей характеризуется их повсеместным проникновением в самые разные сферы жизни. Глубокое обучение стало основой для систем компьютерного зрения, распознавания речи и обработки естественного языка. Особенно ярко потенциал нейросетей проявился в последние годы с появлением больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта, способного создавать тексты, изображения и даже программный код по простому запросу пользователя.

Сегодня нейросети продолжают стремительно развиваться, становясь всё более универсальными и доступными. Они лежат в основе голосовых помощников, систем рекомендаций, автономных автомобилей и медицинских диагностических комплексов. Технология превратилась из узкоспециализированного инструмента в мощную силу, трансформирующую буквально все отрасли — от искусства и образования до науки и бизнеса. О самых прорывных нейросетях рассказали далее.

Кто придумал ChatGPT

ChatGPT — это умная программа-собеседник, которую создала компания OpenAI. Она умеет понимать человеческую речь и моментально давать развёрнутые ответы на самые разные вопросы.

Эта технология важна тем, что стала удобным помощником для всех. Она может простыми словами объяснять сложные вещи, помогать с уроками, работой или творческими задачами. Главный плюс в том, что она экономит время — вместо долгого поиска в интернете можно просто спросить и сразу получить понятный ответ.

Идея и реализация ChatGPT принадлежат исследовательской лаборатории OpenAI, которая специализируется на разработке искусственного интеллекта. Хотя ChatGPT ассоциируется с именами ключевых руководителей — генерального директора OpenAI Сэма Альтмена и научного руководителя компании Ильи Суцкевера — его создание стало результатом работы большого коллектива. Над проектом трудились десятки исследователей, инженеров и экспертов по этике ИИ, объединённых общей целью создания безопасного и полезного диалогового искусственного интеллекта.

В основе ChatGPT лежат языковые модели GPT, которые со временем стали гораздо умнее. Если первые версии могли немногое, то модель GPT-3, выпущенная в 2020 году, научилась генерировать действительно качественные тексты. Особенностью ChatGPT стало особое обучение — разработчики вручную корректировали его ответы, чтобы сделать их более полезными и безопасными для людей.

Сейчас ChatGPT использует модель GPT‑5.1, анонсированную компанией OpenAI 12 ноября 2025 года. Некоторые возможности сервиса:

• Поддержка мультимодальности. Можно работать с текстом, изображениями, аудио- и даже видеовводом.
• Голосовой режим. Можно говорить с ChatGPT как с ассистентом.
• Обновлённый интерфейс. Доступен в приложении и веб-версии.
• Режимы работы: Instant и Thinking. Instant ориентирован на скорую реакцию, Thinking — на глубокий анализ.
• Тонкая настройка тона. Есть новые пресеты: Professional, Candid (откровенный), Quirky (дурачливый в хорошем смысле) и другие.
• Улучшенное следование инструкциям. Например, если пользователь просит ответить только шестью словами, то теперь ChatGPT почти всегда соблюдает это требование.

Источник фото: i.pinimg.com

Кто придумал Midjourney

Midjourney — это творение независимой исследовательской лаборатории под тем же названием, основанной Дэвидом Хольцем. Выпускник университета Нью-Йорка, Хольц ранее работал в области дополненной реальности, а в 2022 году лично руководил запуском бета-версии нейросети. Под его руководством небольшая, но сплоченная команда разработчиков смогла создать один из самых узнаваемых инструментов для генерации изображений.

Изначально доступ к Midjourney осуществлялся исключительно через Discord, что стало особенностью сервиса. Такой подход позволил создать активное сообщество пользователей, которые совместно исследовали возможности нейросети. Лаборатория сохраняет статус независимого проекта, что выделяет её на фоне крупных корпоративных разработок в области искусственного интеллекта.

Технология быстро завоевала популярность благодаря художественному стилю генерируемых изображений — от абстрактных композиций до фотореалистичных пейзажей. Успех Midjourney показывает, как небольшая команда может создать конкурентоспособный продукт в быстро развивающейся области генеративного ИИ.

Источник фото: fiverr.com

Развитие нейросетей на Западе

Западные технологические компании стали главными драйверами развития нейросетевых технологий в последние годы. Три ключевых игрока — OpenAI, Google и Microsoft — сформировали современный ландшафт искусственного интеллекта. Они по-разному подходят к разработке и внедрению нейросетей.

OpenAI: путь от исследований к технологическому лидерству

История OpenAI началась в декабре 2015 года как некоммерческой исследовательской организации. Уже в апреле 2016 года компания выпустила OpenAI Gym — платформу для разработки алгоритмов обучения с подкреплением, где пользователи могли тестировать свои решения в заданных средах.

Неожиданным успехом стало создание в 2017 году ИИ-ботов для игры в Dota 2, способных самостоятельно принимать решения на основе обучающих данных.

Настоящий прорыв произошел в мае 2020 года с публикацией научной статьи о GPT-3, хотя тогда это вызвало лишь умеренный интерес. Однако ноябрь 2022 года стал историческим моментом — запуск ChatGPT кардинально изменил представление о возможностях ИИ, заставив крупные ИТ-компании активно включиться в гонку технологий.

Дальнейшее развитие шло стремительно: в марте 2023 года появилась GPT-4 с улучшенным качеством ответов и способностью работать с изображениями, в феврале 2024 года была представлена Sora для генерации видео, а к сентябрю 2024 года выпущены модели o1-preview и o1-mini, ориентированные на научные задачи и программирование.

Источник фото: pepelac.news

Google: осторожная стратегия интеграции

Google представила своего чат-бота Bard 6 февраля 2023 года на основе языковой модели LaMDA, первоначально предоставив доступ лишь избранным пользователям из США и Великобритании. Такая осторожная стратегия объяснялась стремлением избежать репутационных потерь. Уже в апреле 2023 года разработчики добавили возможность написания и отладки кода, а в мае сервис стал доступен в 180 странах.

Знаковым событием стал переход в декабре 2023 года на модель Gemini, способную генерировать не только текст, но и изображения. К маю 2024 года Google полностью интегрировала Bard в свои основные продукты, включая поисковую систему, предоставив пользователям более интуитивные и разговорные ответы.

Источник фото: assets.bitdegree.org

Microsoft: стратегия партнёрства и глубокой интеграции

Microsoft выбрала путь стратегического партнерства с OpenAI. Уже в феврале 2023 года компания представила обновленный Bing с ИИ на базе ChatGPT, а в марте подтвердила использование модели GPT-4. В мае 2023 года чат-бот стал доступен всем пользователям без ограничений, а к сентябрю того же года Microsoft представила Copilot — универсальный инструмент на базе ИИ, интегрированный в Windows, Edge и другие продукты.

Особенностью подхода Microsoft стало глубокое внедрение нейросетевых технологий в существующие продукты. В октябре 2024 года Bing Chat получил обновление с использованием DALL-E 3, что позволило пользователям генерировать изображения по текстовым запросам непосредственно в поисковой системе.

Развитие нейросетей на Западе показывает разные стратегии технологических гигантов: революционные прорывы OpenAI, осторожная интеграция Google и глубокое внедрение в экосистему продуктов в Microsoft. Каждый из этих подходов способствовал ускоренному развитию всей отрасли искусственного интеллекта.

Источник фото: i.playground.ru

Развитие нейросетей в России и странах СНГ

В отличие от западных стран, где развитие нейросетей шло преимущественно через частные стартапы и венчурные инвестиции, в России и странах СНГ этот процесс имел свою специфику — важную роль играли крупные корпорации с государственным участием и ИТ-компании. Двумя главными драйверами стали «Яндекс» и «Сбер», которые сформировали собственные экосистемы ИИ-разработок.

«Яндекс»: интеграция в сервисы

«Яндекс» начал инвестировать в технологии машинного обучения еще в 2010-х годах, что естественно для поискового гиганта. Однако настоящий прорыв связан с созданием собственной генеративной нейросети — YandexGPT. Модель была глубоко интегрирована в основные продукты компании: поиск, «Алису», переводчик и сервис «Яндекс Лавка». Акцент делался на практическую пользу — помощь в формулировке запросов, автоматизацию службы поддержки и создание маркетинговых текстов. В 2024 году «Яндекс» представил обновленную модель YandexGPT 2, улучшившую качество генерации и понимание контекста. Подход «Яндекса» можно охарактеризовать как прагматичный: нейросети развиваются не сами по себе, а как инструмент для улучшения пользовательского опыта в существующих сервисах.

Источник фото: cdn.lifehacker.ru

«Сбер»: ставка на масштабные модели

«Сбер» подошел к развитию ИИ как к стратегической задаче общегосударственного масштаба, создав отдельный технологический блок — SberAI. Результатом этой работы стала серия больших языковых моделей GigaChat, представленных в 2023 году. Изначально позиционировавшийся как аналог ChatGPT, GigaChat быстро развивал мультимодальность — способность обрабатывать не только текст, но и изображения, аудио и видео. Важной особенностью стратегии «Сбера» стала тесная интеграция ИИ с бизнес-задачами: нейросети начали активно внедряться в риск-менеджмент, автоматизацию процессов в «СберБанке» и даже в образовательные проекты вроде «СберКласса». Масштаб инвестиций и амбиции компании позволили ей быстро занять лидирующие позиции на рынке корпоративного ИИ в России.

Несмотря на разные подходы — сервисный у «Яндекса» и стратегически-корпоративный у «Сбера» — обе компании смогли создать конкурентоспособные решения, адаптированные к русскоязычной среде и локальным бизнес-задачам. Их развитие показывает, что даже в условиях международной конкуренции возможно формирование полноценной экосистемы ИИ, ориентированной на специфику регионального рынка.

Источник фото: d.searchengines.guru

Кто такой Джеффри Хинтон и какой вклад он внёс в развитие нейросетей

Джеффри Хинтон — британо-канадский учёный, получивший Нобелевскую премию по физике в 2024 году за разработку алгоритма обратного распространения ошибки — backpropagation, который позволил нейросетям самостоятельно обучаться на основе данных. Его революционный метод, описанный ещё в 1986 году в статье «Learning representations by back-propagating errors», стал фундаментом для современных технологий искусственного интеллекта: от GPT-моделей и голосовых помощников до систем распознавания лиц и компьютерного зрения.

В 2018 году Хинтон вместе с Йошуа Бенджио и Яном Лекуном получил Премию Тьюринга, которую считают аналогом Нобелевской премии для компьютерных наук, именно за работу над глубокими нейронными сетями.

Главная заслуга учёного в том, что он не сдался. В 1980-х и 1990-х годах, когда нейросети считались тупиковым направлением и наступила «зима ИИ», Хинтон продолжал верить в их потенциал. Его упорство привело к нескольким прорывам, которые легли в основу современного ИИ.

Алгоритм обратного распространения ошибки — backpropagation.

В 1986 году Хинтон вместе с Дэвидом Румельхартом и Рональдом Уильямсом популяризировал и усовершенствовал этот алгоритм, ставший основой для обучения всех современных нейросетей. Алгоритм обратного распространения ошибки позволяет точно определить, как каждый нейрон в многослойной сети влияет на итоговую ошибку, и эффективно скорректировать его параметры для минимизации этой ошибки. Без этого алгоритма обучение глубоких сетей было бы практически невозможно.

Обучающие машины Больцмана.

В середине 1980-х годов Хинтон предложил эту модель нейронной сети, которая стала важным шагом в разработке алгоритмов для обучения сетей со скрытыми слоями.

Изобретение сверточных нейронных сетей CNN.

Вместе с Яном Лекуном в 1988 году он был соавтором одной из первых работ, заложивших основы сверточных нейронных сетей. Сегодня CNN — это стандарт для задач компьютерного зрения: распознавание изображений, лиц, беспилотные автомобили.

Практическое доказательство эффективности глубокого обучения: AlexNet

В 2012 году аспиранты Хинтона, Алекс Крижевский и Илья Суцкевер, под его руководством создали сверточную нейросеть AlexNet. Она с огромным отрывом победила в престижном конкурсе распознавания изображений ImageNet, в два раза снизив количество ошибок по сравнению с конкурентами. Эта победа стала переломным моментом, который заставил весь научный и технологический мир обратить внимание на глубокое обучение и положил начало современному буму ИИ.

Капсульные сети.

В последние годы Хинтон работал над новой архитектурой — капсульными сетями, которые, по его мнению, должны преодолеть ключевые недостатки современных нейросетей, особенно в понимании пространственных отношений между объектами.

Неожиданный поворот. Предупреждение об опасностях ИИ.

В 2023 году Хинтон шокировал технологическое сообщество, уволившись из Google и начав публично предупреждать об экзистенциальных рисках, которые неконтролируемый ИИ может представлять для человечества. Он выразил сожаление по поводу части своей работы, заявив, что ИИ может стать умнее людей и быть использованным в злонамеренных целях. Этот шаг привлёк огромное внимание к проблемам безопасности и этики в развитии ИИ.

Джеффри Хинтона можно назвать визионером, чьё теоретическое и практическое наследие является фундаментом для всех современных нейросетей, от голосовых помощников до ChatGPT. Его работы превратили нейросети из маргинальной академической идеи в главную технологию XXI века, а его недавние предупреждения задают критически важный вектор для дискуссии о будущем этой технологии.

Источник фото: utoronto.ca

Другие создатели нейросетей: главные имена в истории ИИ

Помимо Джеффри Хинтона, становление современного искусственного интеллекта связано с именами выдающихся исследователей, чьи работы заложили фундамент для нейросетевых технологий. Эти учёные развивали ключевые концепции в период, когда данная область считалась бесперспективной.

Алан Тьюринг. Английский математик, логик, криптограф, который предположил, что компьютер обладает ИИ, если способен имитировать человеческие реакции в определённых условиях. В работе 1950 года «Вычислительные машины и разум» Тьюринг впервые ввёл термин ИИ и представил его как теоретическую и философскую концепцию.

Джон Маккарти. Учёный и новатор, который придумал термин «искусственный интеллект», создал язык программирования Lisp и разработал концепцию разделения времени.

Герберт Саймон. Американский учёный в области экономических, социальных, политических и когнитивных наук, один из создателей современной теории управленческих решений. Вместе с американским математиком Алленом Ньюэллом в 1956 году представил первую программу, способную имитировать человеческое мышление.

Марвин Ли Минский. Американский исследователь, когнитивист, который стал одной из самых значимых фигур в истории развития ИИ. Он изменил саму постановку задачи ИИ, первым стал смотреть на машину через аналогию с человеческой психикой, поставил вопрос о машинном сознании и творчестве.

Фей-Фей Ли. Её называют «крёстной матерью» ИИ. Ли создала ImageNet — проект массивной базы данных изображений, используемых для улучшения компьютерного зрения.

Сэм Альтман. CEO и сооснователь OpenAI, выход ChatGPT в 2022 году связывают с популяризацией генеративного ИИ.

Ян Лекун разработал свёрточные нейросети CNN, которые стали основой для компьютерного зрения. Его архитектура научилась распознавать образы аналогично человеческому зрению, что сегодня используется в медицинской диагностике и беспилотных автомобилях.

Йошуа Бенджио создал революционные архитектуры для обработки последовательностей, которые легли в основу современных языковых моделей. Его работы помогли нейросетям понимать контекст и временные зависимости в данных.

Юрген Шмидхубер разработал LSTM-сети — особый тип рекуррентных нейросетей, способных запоминать долгосрочные зависимости. Эта архитектура произвела революцию в машинном переводе и распознавании речи.

Илья Суцкевер в 2015 году стал сооснователем OpenAI вместе с Илоном Маском, Сэмом Альтманом, Питером Тилем и другими. Канадский и израильский учёный в области информатики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Родился 8 декабря 1986 года в Горьком, РСФСР.

Источник фото: habrastorage.org

Эти исследователи создали не просто отдельные алгоритмы, а целые парадигмы машинного обучения. Их настойчивость и увлечённость позволила совершить технологический прорыв.

Практические выводы и перспективы развития нейросетей

Сейчас нейросети превратились из просто «умной технологии» в реальный инструмент, который используют в работе и бизнесе. Чтобы они хорошо работали, нужны не только высококвалифицированные программисты, но и мощные компьютеры, много проверенных данных.

Что будет в ближайшие годы.

Главная задача — сделать нейросети более экономичными и быстрыми. Также их научат одновременно работать с разными типами данных — с текстом, картинками, звуком и видео. Получат широкое распространение нейросети для конкретных областей — медицины, финансов, образования, которые будут лучше решать узкоспециализированные задачи.

Отдалённые перспективы и риски.

В будущем нас могут ждать по-настоящему разумные системы, способные творить и делать сложные умозаключения. Это может резко ускорить научные открытия. Но одновременно возникнут серьёзные вопросы: как контролировать такие системы, как обеспечить их безопасность и кто будет нести ответственность за их решения. Успех будет зависеть от того, сможем ли мы совместить технологический прогресс с разумными ограничениями и этическими нормами.

Краткая история развития нейросетей

Если подытожить всю собранную информацию, то историю искусственного интеллекта можно представить в таком виде:

Основные этапы:

1. 1940-1960-е гг. — теоретические основы и первые эксперименты.
2. 1970-1980-е гг. — период скептицизма, «зима ИИ».
3. 1990-2000-е гг. — постепенное возрождение интереса.
4. 2010-е гг. — прорыв глубокого обучения.
5. 2020-е гг. — массовое внедрение и коммерциализация.

Нейросеть — это не изобретение одного гения в определённый момент времени, а результат коллективного труда инженеров на протяжении десятилетий. Создателем нейросети является всё научное сообщество — от теоретиков, сохранявших веру в идею в годы «зимы ИИ», до современных инженеров, превративших её в технологию, меняющую мир.