# История ИИ за 10 минут: Поймёшь Всё от GPT-1 до AGI

## Метаданные

- **Канал:** Лебедев про Нейросети: уроки, секреты, лайфхаки
- **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=SstVGwHQzQs
- **Дата:** 27.08.2025
- **Длительность:** 10:35
- **Просмотры:** 2,039
- **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/video/15554

## Описание

🎁 Хочешь разобраться в нейросетях с нуля? Забирай бесплатный курс «Нейросети. Быстрый старт» — всё по делу и без воды: https://iiuniversitet.ru/free2?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-459
📖 Обучайся сейчас — завтра может быть поздно. Скачай книгу «Нейросети: как обрести профессию будущего»: https://iiuniversitet.ru/futurebook_free?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=opisanie&utm_term=marketograf&utm_content=YT-459

⏩ И еще больше подарков, которые можно забрать сразу:
Мастер-класс «Прибыльные нейросети» https://clck.ru/38ypws
Мастер-класс «ChatGPT полный курс» https://clck.ru/38ypxa
Бесплатные аналоги ChatGPT https://clck.ru/38ypxk
Курс «Нейропродюсер» https://clck.ru/38ypyV

В этом видео разберем Как ChatGPT эволюционировал от простого Т9 до уровня IQ выше 99% людей всего за год? Разбираем путь от перфокарт до управления силой мысли, три неизбежности будущего ИИ и почему нейросети скоро заменят депутатов. Узнайте

## Транскрипт

### 0:30 - Введение: от Фореста Гампа до Эйнштейна за год []

Как эволюционировал чат GBT? Сколько времени нужно, чтобы из Фореста Гампа стать Эйнштейном? Как вообще чат GBT появился? Нейросеть спасла ребёнка, что нейросеть заменит депутатов. Как эволюционировал чат GPT от первого транзистора до управления силой мысли? И сколько времени нужно, чтобы из Фореста Гампа стать Эйнштейном? Сейчас мы разберём. Но давайте вернёмся в самое начало, чтобы понять, как вообще чат GPT появился и предсказать на основании этого, а что нас ждёт в далёком будущем.

### 1:00 - История интерфейсов: от перфокарт до машинного языка [0:30]

Давайте разберём эволюцию интерфейс. Начиналось-то всё с того, когда изобрели компьютер, что был машинный язык, как он работал. Вот такие были перфокарты, на которыми дырочками записывалась программа. Я вообще не представляю, каким образом можно записать программу, используя просто вот какие-то дырочки в листочке. Но люди знали и разбирались. Это было популярно в шестидесятых годах. Спустя какое-то время появляется объектноориентированное программирование и новые интерфейсы по работе с программами. Это был расцвет, наверное, восьмидесятые-девяностые года, когда

### 2:00 - Эволюция программирования: объектно-ориентированное и код-программирование [1:00]

можно было на клавиатуре в компьютер вбить программу, и она понимала, причём это вбивали практически человеческим языком. Я ещё тогда помню, когда у моего отца появился этот компьютер, как он мне с увлечением рассказывал, что смотри, это практически человеческий язык. Я думаю: "Вау, как это круто". Вот сейчас этим вообще никого не удивишь. И все такие: "Пограммирование, о, это сложно". Но проходит ещё какое-то время, и программирование становится несложно, а появляется код программирования, то есть тогда, когда вам не нужно придумывать программный язык. Как это выглядит? Это выглядит как некоторые баблики штучки, которые вы просто вставляете. Наверняка кто-то из вас пользовался конструктором сайтов. Вот вы пользовались конструктором сайтов? Поставьте тогда лайк или плюсик в конец под этим видео. Так вот, получается, что это и есть тот пример, потому что до того, как появились конструкторы сайтов, сайты приходилось программировать руками в какой-то системе, там PHP, C++ и так далее. А, это было сложно, но появляется код программирования. На этом всё остановилось? Нет, на этом всё только началось. И следующий виток вот этой

### 3:00 - Появление ChatGPT: от 32-й модели к революции 2023 года [2:00]

эволюции работы с программами - это работа через промты и запросы. И вот в 2023 году появляется, что у нас, да, первый чат GPT. На самом деле он появляется в 2022, и это был не первый, а 32, но для многих это был первый вообще чат GPT, которого они увидели. И вот, пожалуйста, студент сдал диплом, сделанный нейросетью, за сутки написал: "Чат GPT прошёл собеседование в Google на должность младшего программиста зарплатой 180. 000 долларов в год. Вот у нас чат GPT есть, а зарплата 180. 000 долларов пока ещё не у всех есть. Ну ладно". Нейроссея спасла ребёнка, и она могла определить болезнь, которую не могли 18, ой, 17 врачей в течение 3 лет определить. Ну супер, классно. И, э, важно здесь понимать, как вообще двигалась вот эта эволюция моделей. И вот здесь я на графике как-то это показал, да, что ещё в 2018 году появился первый чат GPT. Умел он ничтожно мало, да, буквально как вот Т9 словарик на телефоне, да, прод продлять фразу. Но дальше оказалось больше, когда ему дали больше знаний, больше обучений.

### 4:30 - Параметры нейросетей: что такое "оси" и как работают параметры [3:00]

И тогда это действительно стал потрясающий инструмент, которым мы сейчас все пользуемся. И если вот сравнивать чат GPT третий и четвёртый, по количеству параметров и по мозгам, которые есть, вот даже на площади видно, насколько один больше или меньше, чем другой. Так, а подождите, в чём же измерять-то его эффективность? Вот здесь мы и разберём. У всех несетей джипетишных есть параметры, да? А что такое параметр? Это вот такая ось, если мы поставим король и королева, да? Вот король он будет мужской, а королева женская на 100%. Это и есть ось. И если мы добавим ещё одну ось, да, например, бомжаская и королевская, то тогда мы увидим следующую штуку, что а король будет, ну, на 100% королевский, а вот какой-то просто мужчина, просто женщина где-то посередине между бомжатским и королевским. И вот они у нас появляются уже на двух осях. Мы можем добавить ещё третью ось, которая является молодые или старые. И тогда у нас получается младенец, он будет где-то посередине между королевским и бомжацким. И собственно есть вот эти вот несколько осей. И каждая эта ось это и является параметром, то есть параметром, по которому мы можем, а как-то идентифицировать, к чему это слово относится. И вот чем больше таких параметр, тем, а, собственно, более умная нейросеть получается. Она может интерпретировать одно и то же слово по таким разным моментам. И получаются целые такие облака или даже вселенные, на которых все эти мм слова как-то собраны. И если мы посмотрим, то Король Кинг и Кёник, они будут, оказывается, вместе просто потому, что они по смыслу одинаковые и по этим осям похожие. Ну и нейросеть

### 5:30 - Сравнение моделей: от 20 млрд до триллионов параметров [4:30]

понимает, что это имеет один и тот же смысл. И таким образом она начинает всё сопоставлять друг с другом. И вот если мы сравним разные GPT модели по параметрам, мы увидим, что самые первые GPT модели, которые появляюсь, и вот, например, там те же самые Яндекс и так далее, у них сейчас где-то вот они на уровне 180 млрд параметров. А самые передовые, которые у нас сейчас есть, да, например, Clot 3 Opus, да, или CH GPT4, триллионы параметров у них там есть, это вау. А первый chт GPT, который всем наделал шуму, он вообще имел всего лишь 20 млрд параметров. Что это такое по сравнению со всем этим? То есть мм что мы видим, да, мы видим, что количество параметров растёт, и они становятся всё умнее и умнее. И да, теперь чат GPT он умеет благодаря этому тоже очень много. То есть помимо того, что он, а, понимает больше, он ещё и становится многоканальным. То есть он много всего в наде понимает, картинки, тексты, звук и так далее. Всё это интерпретирует и как-то всё это вместе выдаёт. И мы уверенно движемся к тому, чтобы создать AGI, да, общий искусственный интеллект, который будет

### 6:30 - Применение ИИ: 34% сотрудников уже используют нейросети [5:30]

всё понимать и всё выдавать. Классно было бы такое. Кто хотел бы такого робота, который у вас всё это было бы дела? И на текущий момент, э, сейчас нейросети применяют уже до 34% сотрудников. Конечно, самое популярное - это в области маркетинга, продажи, разработки продуктов и услуг и в IT-сфере. Но скоро и другие потянутся. Хотя, может быть, наверное, это и не очень хорошо, что, например, на производстве всё 4% людей, которые используют их. Вот. Вы скажите, пожалуйста, вы в своей сфере а используете нейросети или нет? Да, поставьте, пожалуйста, в комментариях напишите, чем вы занимаетесь и какой используете линейросети активно прямо в своей работе. И да, мы уже видели, что Герман Греф говорил, что юристы, маркетологи, методологи, контент-менеджеры, редакторы, копирайтеры могут забыть свою профессию просто потому, что эта штука заменяет их. И когда ты понимаешь, что чар GPT может выполнить твою работу за тебя, конечно, с одной стороны, ты радуешься, а потом ты понимаешь: "Блин, chт GPT может выполнить мою работу за меня". Вот. Блин. И для вас я подготовил ещё один бонус - это бесплатный мини-курс Путь и нейросети от АДЕ. Вы можете

### 7:30 - Будущие интерфейсы: поведение и управление силой мысли [6:30]

отсканировать, а, вот эту замечательную QR-пиццу и узнать, как делегировать нейросети и всю рутину нейросетям. Ну или перейти по ссылке, которая будет под видео. И вот мы переходим к следующей части - это эволюция интерфейсов, когда они уже сделались через промты. Что дальше? А дальше очень интересно- это поведение, да? То есть можно через поведение управлять интерфейсами. И следующий ещё уровень через силу мысли. Но через поведение тут, наверное, ничего нового для вас нет. Например, вы уже управляете лентой выдачи в запрещённых социальных сетях и даже зарешённых, то же самое. С помощью вашего поведения что-то вы лайкаете, нерсеть на основании этого обучается и выдаёт вам всё более, более интересный контент. Да, но так скоро будет и с другими программами. Например, вы начинаете писать текст, а программа за вас предполагает, что вы хотите написать и как именно вы пишите. И уже под вас это создают. Кто хотел бы такие инструменты для себя, да, а напишите, пожалуйста. Что касается силы и мысли, то многие скажут, что, боже мой, это вообще какая-то, э, странная, невероятная штука. Вряд ли такое

### 8:30 - Три неизбежности по версии Google X [7:30]

когда-либо вообще будет возможно, но нет, это возможно, потому что даже уже в двадцать четвёртом году нейролинк с Илона Маска успешно вживил чип, а, который позволяет человеку управлять компьютером силой мысли. А там, где компьютер, там, конечно, может быть и робот и что угодно. И вот три неизбежности, а с которыми мы точно столкнёмся в ближайшее будущее. И их анонсировал в своё время бывший коммерческий директор Google X. Первое - это появление искусственного интеллекта и нейросетей. Да, на всякий случай. Ещё в 1958 году появились алгоритмы нейросетей, которые просто довели до совершенства уже сейчас. Но это неизбежно было, потому что компьютеры появились и вот интеллект развивается. Следующее, что искусственный интеллект старит в миллиард раз умнее нас. И это тоже неизбежно. Вот посмотрите, какой прогресс за оди год сделали искусственный интеллект. Да, Уил Смит, которая ест макароны, было, стало, конечно, внизу это немножко прикол, но сейчас они тоже могут очень многое. Вот ещё один пример, это рост IQ у модели искусственного интеллекта. Мы видим, что линия прямая, но многие забывают посмотреть вот сюда, что на самом деле

### 9:30 - Рост IQ: от Фореста Гампа до 120+ баллов за год [8:30]

это логарифмическая шкала. И вот он уже становится всё более и более умным со временем, потому что сейчас мы видим следующее, что 2000, ещё двадцать втором году искусственный интеллект был интеллектом Фореста Гампа, да, то есть такой же. Кто смотрел, поставьте плюсик, пожалуйста. А сейчас он уже прошёл тесты и набрал вот новая модель, которая вышла, О1, она набрала на тест IQ больше 120 баллов, что набирают менее 2% людей на планете. чтобы вы понимали. И это всего прошёл, а, господи, прошёлто год всего, чтобы вот это вот случилось. Что это значит? Что пройдёт 5-10 лет и он точно станет в десятки, а может быть, и в сотни раз умнее человека. Это неизбежно. И мы считаем, что искусственный интеллект сейчас - это как такой некий робот умный, который вот, э, самостоятельно будет принимать решение, и он будет э страшным, пугающим, опасным, да, тоже лысым, как и я. Но нет, на самом деле мы идём к другому. Мы

### 10:30 - Общий ИИ и замена интеллектуального труда [9:30]

идём к тому, что искусственный интеллект - это будет как всеобщий искусственный интеллект. То есть это будет такая штука, которая ещё и понимает очень много всего и выдаёт много информации и принимает много информации. То есть она, а, начинает обладать каким-то своим цифровым телом, чтобы воспринимать, что там в реальном мире происходит. Вот это а принцип того, что нас ждёт. И неудивительно, что появляются такие новости, которые говорят, что вот искусственный интеллект будет нанимать госслужащих или мо может заменить депутатов. Кстати, как вы вообще бы отнеслись к тому, что нейросеть заменит депутатов? Это хорошо или плохо? Как вы думаете? И вот третья неизбежность, с которой мы точно столкнёмся, что мы будем жить в мире, где нам уже не нужны будут люди для создания интеллектуального продукта. И это очень интересный момент, что теперь, ну, спустя какое-то время интеллектуальные продукты будут доступны для создания абсолютно любому человеку, у которого, конечно же, есть подписка на чат GPT, вот, и который не забанен там. Но тем не менее это будет возможно. Так что такие дела. M.