История нейросетей — это не только линейка «от первых моделей до LLM», но и набор уроков: какие идеи переживают десятилетия, а какие возвращаются в новом исполнении. Понимание прошлого помогает выбирать правильные виды нейросетей под задачу, оценивать перспективы и ограничения «больших нейросетей», а также реалистично планировать время обучения и время отклика модели.
Если вы впервые знакомитесь с темой, начните с краткого путеводителя по ключевым понятиям в разделе Основы нейросетей. Для более детальной систематики пригодится страница Классификация нейросетей.
Ниже — краткая шкала «нейросеть — годы и события», показывающая, как идеи, появившиеся в середине XX века, привели к современной волне LLM и мульти-модальных систем.
| Год | Модель / событие | Почему важно |
|---|---|---|
| 1957 | Перцептрон (Розенблатт) | Первая нейросеть, обучающаяся классификации на простых признаках. |
| 1960 | ADALINE / Widrow-Hoff | Обучение с правилом наименьших квадратов; ранние линейные адаптеры. |
| 1969 | Критика Минского и Паперта | Пределы перцептрона → «зимы ИИ». |
| 1986 | Обратное распространение ошибки | Возрождение интереса: обучаем глубокие многослойные сети. |
| 1989 | LeNet | Свёрточные сети для распознавания цифр (почтовые индексы). |
| 1997 | LSTM | Долгая память в последовательностях: тексты, речь. |
| 2006 | «Глубокое обучение» | Предобучение и новые активации ускоряют прогресс. |
| 2012 | AlexNet (ImageNet) | Взрывной успех CNN на изображениях; старт современной волны DL. |
| 2014 | GAN | Соперничающие сети создают фотореалистичные изображения. |
| 2017 | Transformer | Отказ от рекуррентности, внимание и масштабирование. |
| 2018 | BERT | Предобучение на маскировании, сильные результаты в NLP. |
| 2020 | GPT-3 | Крупные LLM показывают обобщение «из коробки». |
| 2022 | Diffusion + Stable Diffusion | Реалистичная нейросеть для изображений на базе диффузии. |
| 2023–2025 | Мультимодальные LLM и видео-генерация | Текст→картинка/видео/аудио, агенты, on-device модели. |
Сегодня существует много классов нейросетей. В таблице — краткая памятка по назначению.
| Вид нейросети | Ключевая идея | Когда выбирать | Примеры |
|---|---|---|---|
| Полносвязные (MLP) | Слои нейронов без структуры входа | Табличные данные, базовая классификация/регрессия | Кредитный скоринг, предиктивная аналитика |
| Свёрточные сети (CNN) | Локальные фильтры и инвариантности | Изображения, видео, медицина | LeNet, ResNet |
| Рекуррентные (RNN, LSTM, GRU) | Память по времени | Речь, временные ряды, тексты | LSTM для ASR, GRU для IoT |
| Автоэнкодеры | Сжатие и реконструкция | Поиск аномалий, денойзинг | Variational AE |
| GAN | Генератор против дискриминатора | Реалистичная нейросеть для изображений/лиц | StyleGAN |
| Диффузионные модели | Итеративная денойзинговая генерация | Фотореализм, контроль стиля | Stable Diffusion |
| Графовые сети (GNN) | Сообщения по рёбрам графа | Социальные сети, химия, рекомендации | GraphSAGE, GAT |
| Трансформеры | Механизм внимания, масштабирование | Язык, код, мульти-модальность | BERT, GPT, T5 |
Если нужна более системная разбивка по семействам и задачам, загляните в наш обзор Классификация нейросетей.
«Большие нейросети» в языке — это предобученные трансформеры с сотнями миллиардов параметров и обучением на веб-корпусах. Они умеют писать тексты, код, резюмировать, переводить и работать как универсальные помощники. Узнайте подробнее о лидерах и отличиях на странице LLM: GPT, Claude, Gemini.
Примеры популярных LLM и ассистентов:
Поворотными стали три идеи: предобучение на огромных данных, усиление с учётом человеческой обратной связи (RLHF) и инструменты (tool use). В результате LLM сокращают «время отклика нейросети» до секунд, а также уверенно выполняют цепочки рассуждений, когда дополнены промптингом. Посмотрите подборку приёмов в разделе Промпты и запросы.
Трансформеры и диффузионные модели шагнули за пределы текста.
Именно диффузионные модели и GAN подарили массовому пользователю «реалистичную нейросеть» — генераторы, способные создавать фото- и видеоконтент, который трудно отличить от настоящего.
Практически любую задачу полезно начать с формулировки данных и метрик, а затем сопоставить её с классами нейросетей.
Учитывайте не только качество, но и эксплуатационные факторы: стоимость инференса, требования к GPU, задержки (время отклика), приватность и комплаенс.
С ростом возможностей выросли и риски: галлюцинации, предвзятость данных, утечки, а также дипфейки.
Всегда используйте факт‑чекинг и аудит промптов для чувствительных задач. Для регламентированных отраслей подумайте о локальном развёртывании и SLM (малых языковых моделях) «на устройстве».
Чтобы следить за релизами и сравнением лидеров, загляните в Топ нейросетей 2025 и ленту Новости 2025: нейросети. Если хотите попробовать решения без лишних барьеров — смотрите подборку Без регистрации, бесплатно.
История нейросетей — это волны идей: от простой первой нейросети (перцептрона) к глубоким CNN и RNN, а затем к трансформерам и эпохе LLM. Сегодня нас окружают большие нейросети, а также реалистичные генераторы изображений и видео. Понимание классов нейросетей и контекста их появления помогает выбирать правильные инструменты, оценивать риски и эффективно внедрять ИИ.
Готовы продолжить? Исследуйте гайды по LLM: GPT, Claude, Gemini, подсмотрите практические приёмы в Промпты и запросы и подберите инструменты под задачу в наших каталогах: Генератор текста, Генератор изображений, TTS и голос. Экспериментируйте, сравнивайте и находите оптимальный стек для своих проектов — мы регулярно обновляем справочники и обзоры.