Интересуются многие. Например, @user10041125 (и ему вторит @Graywolf38): #comment_339189505

Может Вы мне объясните? Почему кругом нейросеть называют искусственным интеллектом? Кто угодно [а не только DeepSeek] человечно ответит, если у него будет доступ к интернету(а там буквально вся информация), кроме интеллекта.

Прямо, просто и коротко ответить на вопрос я не смогу. Разве что сказать: "Так повелось во времена ваших родителей и дедов". Но могу немного развернуть этот ответ.

Термин "искусственный интеллект" появился около 70 лет назад, причем еще раньше был термин "машинный интеллект" - еще до нейросеток и машинного обучения вообще. Люди, вводившие этот термин, имели в виду лишь системы, которые могут служить подспорьем естественному интеллекту. Оснований возмущаться такому термину не больше, чем термину "роевой интеллект", "интеллект муравьев" и т.п.

Интересно, что жалобы на использование термина ИИ распространились в быту именно тогда, когда успехи ИИ покачнули уверенность в том, что естественный интеллект чем-то принципиально превосходит искусственный. Если двадцать лет назад специалисты в массе своей не верили, что человеческий ум сводится к нейросети, то сейчас - хрен его знает.

Такие подозрения однажды уже звучали. Еще в 60-80-х годах изучалась нервная сеть пиявки, при всей своей примитивности позволявшая животному проявлять довольно сложное поведение. Нобелевские лауреаты 1981 года лезли все глубже в мозг человека, чтобы понять, как мы видим, но слои, докуда удалось докопаться, не таили ничего особенного, что нельзя было бы смоделировать простой электроникой. Оставалось по сути два варианта на выбор: либо поверить, что мозги состоят в некотором роде из глупых проводков, а где-то отдельно есть "думатель". Душа. Либо принять, что эти глупые проводки своей большой запутанностью и образуют думатель. "У ней внутре нейронка".

Как раз тогда и написана книга, фрагмент из которой я привёл немного выше. На фоне успеха ИИ начались споры о том, интеллект ли это. Когда термин "машинный интеллект" только появился, но исследования особых, заметных публике успехов не дали, никто про этот интеллект и не спорил. Фантасты сочиняли своих думающих роботов.

"Зима искусственного интеллекта" - период, когда серьезные вложения в разработку ИИ не приводили к существенному прикладному прогрессу, заметному публике, - на время сделала такие рассуждения неактуальными.

"Подумаешь, ИИ обыгрывает человека в шашки - просто просчитали все ходы. А в шахматы уже не сможет".

"Подумаешь, считывает рукописные цифры с конверта. Люди считывают надежнее, а за буквы тупая железка даже не берется".

"Искусственный перевод как переводил "тело слабо, но дух крепок" как "мясо протухло, но спирт ядрён", так за полвека и не продвинулся".

В нулевых годах в машинном обучении начался заметный прогресс. Он был связан с появлением подходов, устранявших недостатки старых алгоритмов, и с разработкой новых алгоритмов. Но не меньший, а скорее всего больший вклад был другой: вычислительные мощности и параллельные вычисления сделали возможным моделирование миллиардов учебных примеров миллионами параметров, и с распространением интернета и осознанием перспектив появился этот самый миллиард примеров.

Успех тогда был далеко не только у нейросетей. Подход "экспертных систем" тоже испытал подъем. Как работает экспертная система? Помните, вам в шестом классе показывали определители растений: "Сколько лепестков, больше 10 или меньше? Какого цвета лепестки, желтые или белые? Какое жилкование листа, дуговидное или сетчатое? Это сурепка". Вот если такой определитель-"Акинатор" засунуть в компьютер и добавить несложную статистическую обработку, получается экспертная система для врачей.

Интересный факт: в России экспертные системы предложил делать еще Корсаков в первой половине XIX века, и их уже тогда назвали интеллектуальными машинами.

В конце нулевых - начале десятых годов XXI века разговоры про отсутствие истинного интеллекта в ИИ возобновились. Тогда появились новые аргументы. "Машины разгромили людей в шахматы - но только потому, что просчитывают на 10 ходов вперед и имеют базу дебютов и всех шестифигурных окончаний. Пусть попробуют в го, вот где торжество человеческого интеллекта." "Генерить хреновую музыку очень просто, пусть напишет симфонию". "Смотрите, гугл-перевод облажался!" (в то же время в русский язык проникали безумно безграмотные кальки с английского типа "влажные мечты", но никого это не смущало). Были и очень веские аргументы. Например: "Ребенку достаточно увидеть кенгуру на одной грубой картинке, и он узнает кенгуру с любого ракурса, а "Микрософт" гордится тем, что еле научил отличать кошек от собак на 3 миллионах примеров". "Нейросеть прекрасно отличает на фотографии Васю от Пети, но если им глаза натянуть на задницу, нейросеть даже не заметит".

И вот в середине-конце десятых годов удар. Нейросетки (всё, прочие модели машинного обучения устарели, никаких больше ядерных опорных векторов и решающих джунглей) теснят человека именно по тем фронтам, которые раньше считались вотчиной именно человеческого интеллекта, причем именно интеллектуального труда. Один и тот же алгоритм, поиграв несколько дней сам с собой, обыграл человека и в го, и в шахматы - без базы дебютов и эндшпилей, и в компьютерные бродилки, и в подбор третичной структуры белка. Картины вам компьютеры ляпают еще с чудовищными ляпами, но уже гораздо лучше большинства людей, и быстро прогрессируют. Видео уже генерят быстрее и иногда реалистичнее, чем человек прокручивает фантазии в голове. Решают олимпиадные задачи среднего уровня, считав их со сканированных листочков. Да, не очень хорошо решают, но лично вы сколько таких задач можете решить? А ваши соседи по подъезду? Тексты пересказывают. Тоже хреновенько, но все-таки лучше, чем средний фермер. С языка на язык переводят, причем с любого на любой. Опять-таки, не ахти как переводят, но их этому никто специально не обучал.

В первой половине XX века в лингвистике был один подход, казавшийся бредовым. Давайте предположим, что человек просто наугад произносит слова, выбирая те, что наиболее вероятно следуют после уже произнесенных. Тогда эта модель дала толчок вычислительной лингвистике, но буквально в нее, конечно, никто не верил. Просто глупая грубая модель, облегчающая некоторые задачи.

Теперь, глядя на БЯМы, люди задумываются: может, модель столетней давности не такая глупая? Может, мы и правда похожим образом разговариваем?

Решилась и проблема с детьми, узнающими кенгуру. Нейросеть один раз натренировали, а потом дотренировывают к конкретным задачам, причем для успешной дотренировки часто достаточно единичных примеров.

Машину более или менее успешно водят. Не в сложных ситуациях, и обычно там не нейросеть, а целый комплекс алгоритмов, в том числе тысячи вручную заданных правил. Уж больно высоки риски. Но во-первых, это и есть ИИ (кто сказал, что ИИ - обязательно нейросеть?), а во-вторых, последние пару лет некоторые компании переходят на чисто нейросетевой подход.

И как раз сейчас особенно громко кричат: "Это не настоящий интеллект, а нейросети, if'ы и else'ы!". Во-первых, ИИ не обязательно именно нейросеть. Во-вторых, нейросеть как раз не if'ы и else'ы. В-третьих, что ж вы не возмущались, 60 лет назад, когда искусственным интеллектом называли механизмы, позволяющие играть в крестики-нолики три-на-три и отличать круг от треугольника? Страшно стало?

И еще хотел прокомментировать слова грубияна @e.16320805:

промПт, а не промт. Где вас штампуют?

#comment_339189419

Если говорить об английском произношении, то Оксфордский словарь не столь категоричен:

И американский Вебстер тоже:

Но мы тут говорим по-русски. А по-русски специалисты называют его "затравкой", "подводкой", лично я предпочитаю "запрос". Слово "промпт" действительно распространено, но пока что остается жаргонным. Так что споры "знатоков" о том, как его правильно писать, напоминают анекдот про звук выпускаемых слоном газов.