Архитектура нейросетей эволюционировала от простых моделей к современным генеративным архитектурам следующим образом:

Первые модели: в 1940–50-е годы появились первые модели искусственных нейронов, которые пытались имитировать работу мозга. 3 В 1958 году Фрэнк Розенблатт представил перцептрон — простейшую модель нейронной сети, способную выполнять элементарные задачи классификации. 35

1980-е и 1990-е: появились первые рекуррентные нейронные сети, способные работать с последовательными данными. 3 Активно разрабатывались новые типы нейронных сетей, что позволило улучшить их точность и применимость. 3 Нейросети начали использоваться для распознавания образов, речи и даже в простых экспертных системах. 3

Начало XXI века: переход к глубокому обучению — методике, позволяющей обучать многослойные нейронные сети с большим количеством скрытых слоёв. 3 Появились такие ключевые архитектуры, как CNN (свёрточные нейронные сети), RNN и LSTM (применяются для работы с последовательными данными, такими как текст и речь), GAN (генеративно-состязательные сети). 3

Современные достижения: сегодня нейросети используются в самых разных сферах. 5 Несколько ключевых инноваций:

• Трансформеры (Transformers) — модели, такие как GPT, BERT и DALL-E, стали основой для генерации текстов и изображений. 5
• Генеративные сети (GAN) — позволяют создавать реалистичные изображения, подделки и даже видео. 5
• Самообучающиеся системы — ИИ начинает самостоятельно адаптироваться и обучаться без вмешательства человека. 5