История развития
искусственного интеллекта

Интерактивное путешествие от первой модели нейрона (1943) до эпохи рассуждающих и агентных систем (2026): восемь этапов, двенадцать учёных, изменивших мир, интересные факты и тест на проверку знаний.

Начать путешествие → Пройти тест
0
этапов истории
0
учёных
0
лет развития
0
вопросов теста

Восемь этапов развития ИИ

Нажмите на этап, чтобы увидеть ключевые события, даты и историческое значение. Развитие шло по спирали: ожидания — кризис — новый метод.

Учёные, создавшие ИИ

От теоретиков вычислительных машин до авторов глубокого обучения — люди, чьи идеи превратили фантастику в технологию.

Интересные факты

Неожиданные детали истории, которые не найдёшь в учебнике.

Тест на знания

Пять вопросов по хронологии. После каждого ответа — пояснение, чтобы закрепить материал.

Вопрос 1 из 5
0/5

Об авторе проекта

Сайт создан как практическая часть индивидуального проекта по теме «Изучение истории развития искусственного интеллекта: основные этапы».

Материал систематизирован по проверенным источникам: монографиям, научным статьям и архивам. Восемь этапов хронологии, двенадцать ключевых учёных и тест помогают увидеть главную закономерность — развитие ИИ шло по спирали: ожидания, кризис, новый метод.

Автор
Юшков Даниил Владимирович
Группа
РПО 11
Руководитель
Дунаев Никита Сергеевич
Организация
Университетский колледж
Год
2026
Технологии
HTML · CSS · JavaScript
  1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2021. — 1408 с.
  2. Гудфеллоу Я., Бенжио Й., Курвиль А. Глубокое обучение. — М.: ДМК Пресс, 2017. — 652 с.
  3. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. — СПб.: Питер, 2018. — 480 с.
  4. Маккарти Дж., Мински М., Рочестер Н., Шеннон К. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (1955).
  5. Тьюринг А. Вычислительные машины и интеллект // Mind. — 1950. — Vol. LIX, № 236. — P. 433–460.
  6. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. — М.: Наука, 1983. — 344 с.
  7. Азимов А. Я, робот: сборник рассказов. — М.: Эксмо, 2023. — 320 с.
  8. Глушков В. М. Синтез цифровых автоматов. — М.: Физматгиз, 1962. — 476 с.
  9. Китов В. А. Пионер информатики и кибернетики (к 100-летию со дня рождения В. М. Глушкова) // Вестник Российской академии наук. — 2023.
  10. Виртуальный компьютерный музей. История проекта создания ОГАС в 1960–1980-х гг.
  11. Vaswani A. et al. Attention Is All You Need // NeurIPS. — 2017.
  12. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks // NeurIPS. — 2012.
  13. Rumelhart D., Hinton G., Williams R. Learning Representations by Back-propagating Errors // Nature. — 1986. — Vol. 323. — P. 533–536.
  14. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long Short-Term Memory // Neural Computation. — 1997. — Vol. 9, № 8. — P. 1735–1780.
  15. Goodfellow I. et al. Generative Adversarial Nets // NeurIPS. — 2014.
  16. Silver D. et al. Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search // Nature. — 2016. — Vol. 529. — P. 484–489.
  17. Brown T. et al. Language Models are Few-Shot Learners // NeurIPS. — 2020.
  18. Devlin J., Chang M., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding // NAACL-HLT. — 2019.
  19. Weizenbaum J. ELIZA — A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine // Communications of the ACM. — 1966. — Vol. 9, № 1. — P. 36–45.
  20. Minsky M., Papert S. Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. — Cambridge: MIT Press, 1969. — 258 p.
  21. Shortliffe E. Computer-Based Medical Consultations: MYCIN. — New York: American Elsevier, 1976. — 264 p.
  22. McDermott J. R1: An Expert in the Computer Systems Domain // Proceedings of the AAAI. — 1982. — P. 269–271.
  23. Lighthill J. Artificial Intelligence: A General Survey. — Science Research Council, 1973.
  24. Jumper J. et al. Highly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold // Nature. — 2021. — Vol. 596. — P. 583–589.
  25. LeCun Y., Bottou L., Bengio Y., Haffner P. Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition // Proceedings of the IEEE. — 1998. — Vol. 86, № 11. — P. 2278–2324.
  26. Википедия. History of Artificial Intelligence.
  27. McCulloch W., Pitts W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity // Bulletin of Mathematical Biophysics. — 1943. — Vol. 5. — P. 115–133.
  28. Cortes C., Vapnik V. Support-Vector Networks // Machine Learning. — 1995. — Vol. 20, № 3. — P. 273–297.

Фотографии учёных — Wikimedia Commons: CC BY-SA 4.0, CC BY 3.0 и общественное достояние.