1.1 Исторический обзор развития искусственного интеллекта
Становление искусственного интеллекта (ИИ) начинается с первых попыток автоматизировать логику и решение задач с помощью алгоритмов и теоретических моделей. Уже в середине XX века учёные начали разрабатывать первые вычислительные машины, способные выполнять элементарные логические операции, что заложило основу для последующих открытий в области машинного обучения.
В 1960–1970-е годы появились первые экспертные системы, способные имитировать работу человеческого разума в узкоспециализированных областях. С развитием вычислительной техники и накоплением больших объёмов данных в 1980–1990-е годы интерес к ИИ значительно возрос. Эволюция от символического подхода к статистическим методам, а затем – к нейронным сетям и глубокому обучению – позволила создавать модели, способные обрабатывать сложные задачи в областях естественного языка, распознавания образов и прогнозирования.
В последние годы наблюдается бурное развитие больших языковых моделей, которые за счёт масштабирования параметров и улучшенных архитектур демонстрируют способности, ранее доступные лишь узкому кругу исследователей. Так появились такие модели, как GPT, которые изменили представление о том, каким может быть ИИ: они способны вести осмысленные диалоги, решать сложные математические задачи и даже генерировать программный код.
1.2 Цель и актуальность сравнительного анализа
Современный рынок ИИ-моделей характеризуется стремительным развитием технологий, где ведущие компании постоянно соревнуются за лидерство в эффективности, точности и экономичности своих решений. В этом контексте сравнение моделей становится важным инструментом для специалистов, исследователей и разработчиков, позволяющим выбрать оптимальное решение для конкретных задач.
Цель данной книги – провести детальный сравнительный анализ двух современных моделей:
OpenAI o3-mini – модели, разработанной с упором на быстрые ответы, высокую точность в математике, программировании и научных задачах, а также интеграцию с современными API и продуктами.
DeepSeek-V3 – модели от китайской компании, которая продемонстрировала возможность достижения высоких результатов при значительно меньших затратах, благодаря оптимизированной архитектуре и эффективному использованию вычислительных ресурсов.