Лекция 2
Контекст развития технологий и способы взаимодействия с инновациями. Виды моделей || The context of technological development and methods of interacting with innovations. Types of models.


Контекст развития технологий || Context of Technological Development
  • 1943
    МакКаллок и Питтс: первая математическая модель нейрона || McCulloch & Pitts: first mathematical model of a neuron
  • 1952
    IBM Checkers: первая обучающаяся программа || IBM Checkers: first self-learning program
  • 1956–1973 Символический AI, первые успехи || Symbolic AI, early successes
    – Перцептрон (Розенблатт): первая обучающаяся нейросеть || Perceptron (Rosenblatt): first trainable neural network
    – ELIZA (1966): имитация психотерапевта || ELIZA (1966): simulated psychotherapist
    – SHRDLU (1970): работа с языком и блоками || SHRDLU (1970): language and block-world reasoning
    – MYCIN (1970-е): диагностика в медицине || MYCIN (1970s): expert system for medical diagnosis
  • 1974–1980
    Первая "зима AI": спад интереса || First AI Winter: decline in interest
  • 1980–1987
    Возрождение интереса, взлёт экспертных систем || AI revival, rise of expert systems
  • 1986
    Обратное распространение ошибки: обучение глубоких сетей || Backpropagation: training deep neural networks
  • 1988–1993
    Вторая "зима AI": разочарование в системах правил || Second AI Winter: rule-based systems disappoint
  • 1994–2006 Машинное обучение и Data Mining || Machine Learning and Data Mining
    Применение в банках, маркетинге, биологии, рекомендациях || Used in banking, marketing, biology, recommendation systems
  • 2006–2016 — Deep Learning: работа с сырыми данными, GPU || Deep Learning: raw data processing, GPU acceleration
    Компьютерное зрение, синтез речи, автопилот || Computer vision, speech synthesis, autopilot
  • 2016–н.в. — Генеративный AI: GAN, GPT, DALL·E, мультимодальные модели || Generative AI: GAN, GPT, DALL·E, multimodal models
    Универсальные модели, этические и правовые вызовы || Foundation models, ethical and legal challenges
Ключевые термины:
Нейрон, слой, архитектура, веса, токен, векторное представление, тензор, LoRA