# data[].attributes.headline
Перша обчислювальна машина

# data[].attributes.subject
Перша обчислювальна машина

# data[].attributes.body
Винахід Чарльза Беббіджа — перша концепція механічної обчислювальної машини в середині XIX століття. Беббідж вважається батьком комп'ютерів через його концепцію "аналітичної машини"

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Чарлз Беббідж
англ. Charles Babbage

англ. Charles Babbage

Народився

26 грудня 1792
Тейгнмаут (Teignmouth) Девоншир Англія

Помер

18 жовтня 1871 (78 років)
Англія
· ниркова недостатність

Поховання

Країна

Сполучене Королівство

Діяльність

математик
філософ
інженер
(прото-) компю'терник

Галузь

математика , аналітична філософія і інформатика

Alma mater

Коледж св. Петра , , Totnes Grammar School King Edward VI Community College d d і

Науковий ступінь

(магістр мистецтв 1814 ) і [d] ( 1817 )

Вчене звання

Знання мов

англійська

Заклад

Кембриджський університет

Членство

Лондонське королівське товариство , Баварська академія наук , Петербурзька академія наук , Угорська академія наук , Американська академія мистецтв і наук , , , Analytical Society Лондонське королівське астрономічне товариство і d ,

Magnum opus

Аналітична машина

Посада

Лукасівський професор математики

Конфесія

християнство

У шлюбі з

Джорджіана Вітмор (Georgiana Whitmore)

Діти (8 )

Benjamin Babbage Henry Babbage d d і

Автограф

Нагороди

Золота медаль Королівського астрономічного товариства (1824)

Частина Різницевої машини Беббіджа, складена після його смерті сином з частин, знайдених в лабораторії

Реконструкція (діюча модель) Різницевої машини, виготовлена за проектом Беббіджа, з Лондонського музею науки

Ча́рлз Беббідж ( англ. Charles Babbage; 26 грудня 1792 - 18 жовтня 1871) - англійський математик і економіст, винахідник різницевої машини з програмним керуванням.

Математичні дослідження Чарлза Беббіджа сприяли зародженню англійської математичної школи. Його економічні роботи отримали високу оцінку Карла Маркса.

Чарльз народився 26 грудня 1792 року в Лондоні у родині банкіра. У вісім років хлопчика віддали до сільської школи в Альфінгтоні, оскільки у Чарльза були проблеми зі здоров'ям. Навчався в школах King Edward VI Grammar School в Південному Девоні, а після в "Holmwood академії" в Міддлсексі. Шкільна бібліотека прищепила йому любов до математики. Беббідж залишив навчання в академії заради занять з двома приватними викладачами - священником з Кембриджа і викладачем з Оксфорда, який навчав Беббіджа класичним знанням. Беббідж вступив у Триніті-коледж в Кембриджі у 1810 році. Зі своїми друзями він заснував "Аналітичне товариство", "Клуб привидів", який займався дослідженням паранормальних явищ і клуб з назвою "Щипці" для амбулаторних хворих психіатричних лікарень.

У 1812 році Беббідж вступив до коледжу святого Петра у Кембриджі. Бувши найкращим математиком в коледжі, через два роки отримав ступінь без складання іспитів, зумівши здобути перемогу в дебатах на спірну тему.

А у 1814 році він отримав ступінь бакалавра. У тому ж році Чарльз Беббідж одружився з Джорджіаною Вітмур, і у 1815 році вони переїхали з Кембриджа до Лондона. За тринадцять років шлюбу у них було вісім дітей, але п'ятеро з них померли у дитинстві. У 1816 році він став членом Королівського Товариства Лондона. До того часу він написав кілька великих наукових статей з різних математичних дисциплін. У 1820 році, він став членом Королівського Товариства Единбурга і Королівського Астрономічного Товариства. У 1827 році він поховав батька, дружину і двох дітей. У 1827 році він став професором математичних наук у Кембриджі, і займав цю посаду протягом 12 років. Після того, як він покинув цей пост, він більшу частину свого часу присвятив справі свого життя - розробці обчислювальних машин.

У 1820 році за участю Беббіджа було засновано Астрономічне суспільство, члени якого звернулися до Беббіджа і його друга Гершеля з проханням поліпшити "Морський довідник" виправивши помилки в його таблицях. Саме це завдання і привело його, до думки, щодо ідеї автоматизованих обчислень.

У 1822 році Беббідж представив свою доповідь "Зауваження щодо застосування машин до обчислення математичних таблиць" в Астрономічному суспільстві, підкріпивши доповідь створенням машини для обчислення таблиці квадратів.

Разом з другом і колегою по коледжу, Джоном Гершелем, у 1825 році Беббідж працював над магнетизмом обертання Араго і над питанням магнетизму, що виникає внаслідок феномена. Їх робота була взята за основу і розширена Майклом Фарадеєм. У 1826 році Беббідж придбав таблиці смертності Джорджа Барнетта, який помер так і не опублікував свої роботи. Використовуючи за основу роботу Баретта, Беббідж опублікував свою роботу з назвою "Порівняльний огляд різних систем страхування життя". Йому відмовили в посаді секретаря Королівського наукового товариства, незважаючи на обіцянки.

У 1826 році Беббідж опублікував схему занурюючого підводного човна, запасу повітря в якому вистачало для чотирьох осіб на більш ніж два дні.

Беббідж двічі намагався потрапити в парламент від округу Фінсборо у 1830 році, але обидва рази програв з мінімальним відривом. Його політичні погляди включали розширення виборного права і відокремлення держави від церкви.

У 1830 році Беббідж публікує полемічну книгу "Роздуми про занепад науки та деякі причини цього", що призводить до створення Британської асоціації сприяння розвитку науки. У 1832 році Беббідж опублікував книгу "Економіка технологій і виробництв", яка була однією із перших праць, на тему операційного дослідження. "Принцип Беббіджа" мав на увазі розподіл праці за рівнем кваліфікації. Беббідж також займається криптологією, і в розпал Кримської війни у 1850 році зміг зламати шифр Віженера, але його роботу визнали військовою таємницею і тому вона не стала надбанням громадськості.

Беббідж створив складний пристрій з назвою "Аналітична машина", який використовувався для загальних математичних обчислень і яким керували перфокартами. Пристрій постійно допрацьовували та змінювали від 1833 року і до смерті Беббіджа.

У 1838 році Беббідж винайшов шляхоочисник - металеву раму, яка кріпилася на локомотиві та прибирала перешкоди зі шляху руху. Він також розробив динамометр, який записував пройдені локомотивом кілометри.

On the economy of machinery and manufactures, 1835

Помер 1871 року. Похований на кладовищі Кенсал-Грін у Лондоні.

Вперше Беббідж задумався про створення механізму, який дозволяв би виробляти автоматично складні обчислення з великою точністю в 1812 році. На ці думки його наштовхнуло вивчення логарифмічних таблиць, при перерахунку яких, були виявлені численні помилки в обчисленнях, обумовлені людським чинником. Ще тоді він почав осмислювати можливість проведення складних математичних розрахунків за допомогою механічного устаткування.

Також дуже великий вплив на Беббіджа надали роботи французького вченого барона де Проні, який запропонував ідею поділу праці при обчисленні великих таблиць (логарифмічних, тригонометричних тощо). Він пропонував розділити процес обчислення на три рівні. Перший рівень - кілька видатних математиків, які підготовляють математичне забезпечення. Другий рівень - освічені технологи, які організовували рутинний процес обчислювальних робіт. А третій рівень займали самі обчислювачі, від яких потрібно було лише вміння складати й віднімати. Проні навів Беббіджа на думку про заміну третього рівня (обчислювачів) механічним пристроєм.

Однак Беббідж не відразу почав займатися розвитком ідеї побудови обчислювального механізму. Лише в 1819 році, коли він зацікавився астрономією, він більш точно визначив свої ідеї та сформулював принципи обчислення таблиць різницевим методом за допомогою машини, яку він згодом назвав різницевою. Ця машина повинна була виробляти комплекс обчислень, використовуючи тільки операцію додавання.

За створення різницевої машини Беббідж був нагороджений першою золотою медаллю Астрономічного товариства. Однак мала різницева машина була експериментальною, оскільки мала невелику пам'ять і не могла бути використана для великих обчислень.

Зі своєю пропозицією профінансувати створення великої різницевої машини Чарльз Беббідж звернувся до королівського астрономічного суспільства. Ті, і інші відгукнулися на цю пропозицію позитивно.

У 1823 році Беббідж отримав 1500 фунтів стерлінгів і розпочав розробку нової машини. Він планував сконструювати машину за 3 роки. Однак Беббідж не врахував складності конструкції, а також технічні можливості того часу. І вже у 1827 році було витрачено 3500 фунтів (більш як 1000 особистих грошей). Хід робіт по створенню різницевої машини сильно сповільнився.

Крім того, на процес конструювання машини великий вплив зробили трагічні події в житті Беббіджа в 1827 році. У цей рік він поховав батька, дружину і двох дітей. Після цих подій у нього погіршилося самопочуття, і він не міг займатися конструюванням машини. Щоб відновити здоров'я, він поїхав у подорож по континенту.

Після подорожі, в 1828 році Беббідж продовжив розробку, але грошей вже не було. Він звертався до багатьох товариств та уряду з проханням про допомогу. Тільки в 1830 році він отримав від уряду ще 9000 фунтів , після чого продовжив конструювання різницевої машини.

У 1834 році роботи по створенню машини були припинені. На той момент вже було витрачено 17000 фунтів державних грошей і 6000 особистих. Від 1834 до 1842 рік уряд обмірковував, надавати підтримку проєкту чи ні. А в 1842 році уряд відмовився фінансувати проєкт. Різницева машина так і не була добудована.

Велика різницева машина повинна була складатися з 25 000 деталей, важити майже 14 тонн і бути 2,5 метра заввишки. Крім того, різницева машина повинна була бути оснащена друкованим пристроєм для виведення результатів. Пам'ять була розрахована на 1000 50-розрядних чисел.

Можливо, причиною невдачі створення різницевої машини, поряд з трагічними подіями 1827 року і недостатнім рівнем технологій того часу, стала зайва різнобічність Беббіджа. Він підіймався з експедицією на Везувій, занурювався на дно озера в водолазному дзвоні, брав участь в археологічних розкопках, вивчав залягання руд, спускаючись в шахти. Майже рік він займався безпекою залізничного руху і зробив дуже багато спеціального устаткування - у тому числі створив спідометр. Крім того, при конструюванні різницевої машини він розробив чимало обладнання для обробки металу. У 1851 році Чарльз бспробував сконструювати поліпшену версію різницевої машини - "різницеву машину 2". Але і цей проєкт не був вдалим.

Однак праці Беббіджа зі створення різницевої машини не пропали даром. У 1854 році шведський винахідник Шойц по роботах Беббіджа побудував кілька різницевих машин. А ще через деякий час Мартін Віберг удосконалив машину Шойца і використовував її для розрахунків та публікації логарифмічних таблиць.

У 1891 році була побудована "Різницева машина 2", яка знаходиться зараз в Лондонському науковому музеї.

Незважаючи на невдачу з різницевою машиною, Беббідж в 1834 році задумався про створення програмованої обчислювальної машини, яку він назвав аналітичною (прообраз сучасного комп'ютера). На відміну від різницевої машини, аналітична машина дозволяла вирішувати ширший ряд завдань. Саме ця машина стала справою його життя і принесла посмертну славу. Він припускав, що побудова нової машини потребує менше часу і коштів, ніж доопрацювання різницевої машини, тому що вона мала складатися з простіших механічних елементів. З 1834 р. Беббідж почав проєктувати аналітичну машину.

Архітектура сучасного комп'ютера багато в чому схожа з архітектурою аналітичної машини. В аналітичній машині Беббідж передбачив такі частини: склад (store), фабрика чи млин (mill), елемент керування (control) і пристрої введення / виведення інформації.

Склад призначався для зберігання як значень змінних, з якими здійснюються операції, так і результатів операцій. У сучасній термінології це називається пам'яттю.

Млин (арифметико-логічний пристрій, частина сучасного процесора) мав здійснювати операції над змінними, а також зберігати в регістрах значення змінних, над якими в цей момент здійснюється операція.

Для створення комп'ютера в сучасному розумінні залишалося лише придумати схему зі збереженою програмою, що було зроблено тільки через 100 років Екертом, Моклі й фон Нойманом.[джерело? ]

Беббідж розробляв конструкцію аналітичної машини поодинці. Він часто відвідував промислові виставки, де були представлені різні новинки науки та техніки. Саме там відбулося його знайомство з Адою Лавлейс (дочкою Джорджа Байрона), яка стала його дуже близьким другом, помічником і єдиним однодумцем.

У 1840 році Беббідж їздив на запрошення італійських математиків в Турин, де читав лекції про свою машину. Луїджі Федеріко Менабреа, викладач туринської артилерійської академії, створив і опублікував конспект лекцій французькою мовою. Пізніше Ада Лавлейс переклала ці лекції англійською, доповнивши їх коментарями, більшими ніж основний текст. У коментарях Ада зробила опис цифрової обчислювальної машини та інструкції з програмування до неї. Це були перші у світі програми. Саме тому Аду Лавлейс справедливо називають першим програмістом. Однак, аналітична машина так і не була закінчена. Ось, що писав Беббідж в 1851 році: "Всі розробки, пов'язані з Аналітичною машиною, виконані моїм коштом. Я провів цілий ряд експериментів і дійшов до межі, за якою моїх можливостей не вистачає. Через це я змушений відмовитися від подальшої роботи". Попри те, що Беббідж докладно описав конструкцію аналітичної машини й принципи її роботи, вона так і не була побудована за його життя. Причин цьому було багато, але основними стали повна відсутність фінансування проєкту і низький рівень технологій того часу. Беббідж не став цього разу просити допомоги в уряду, оскільки розумів, що після невдачі з різницевою машиною йому все одно відмовлять.

Тільки після смерті Чарльза Беббіджа його син, Генрі Беббідж, продовжив розпочату батьком справу.

У 1888 році Генрі зумів побудувати за кресленнями батька центральний вузол аналітичної машини. А в 1906 році Генрі спільно з фірмою "Монро" побудував дієву модель аналітичної машини, що включає арифметичний пристрій і пристрій для друкування результатів. Машина Беббіджа виявилася працездатною, але Чарльз не дожив до цих днів.

У 1864 році Чарльз Беббідж написав: "Пройде, ймовірно, півстоліття, перш ніж люди переконаються, що без тих засобів, які я залишаю після себе, не можна буде обійтися". У своєму припущенні він помилився на 30 років. Тільки через 80 років після цього висловлювання була побудована машина Марк I, яку назвали "здійсненою мрією Беббіджа". Архітектура Марк I була дуже схожа з архітектурою аналітичної машини. Говард Ейкен насправді серйозно вивчав публікації Беббіджа та Ади Лавлейс перед створенням своєї машини, причому його машина ідеологічно незначно пішла вперед у порівнянні з недобудованою аналітичною машиною. Продуктивність Марк I виявилася всього в десять разів вище, ніж розрахункова швидкість роботи аналітичної машини.

Попри те, що Чарльз Беббідж вважається винахідником обчислювальних машин, насправді він був дуже різнобічна людина. Беббідж займався безпекою руху на залізничному транспорті, для чого обладнав вагон-лабораторію всілякими датчиками, показання яких фіксувалися самописцями. Винайшов спідометр. Брав участь у винаході тахометра. Створив пристосування, яке скидає випадкові предмети зі шляхів перед локомотивом.

Він сприяв реформування поштової системи в Англії. Склав перші надійні страхові таблиці. Займався теорією функціонального аналізу, експериментальними дослідженнями електромагнетизму, питаннями шифрування, оптикою, геологією, релігійно-філософськими питаннями.

У 1834 році Беббідж написав одну з найбільш важливих робіт " Економіка технологій і виробництв ", в якій він пропонував те, що зараз називається "Дослідженням операцій".

Він був одним із засновників Лондонського статистичного товариства. Серед його винаходів були спідометр, офтальмоскоп, сейсмограф, пристрій для наведення артилерійської гармати.

Крім того, Беббідж був дуже товариською людиною. Часто суботами він збирав в будинку гостей. Іноді приходило від 200 до 300 людей, серед яких були такі знамениті люди того часу: Жан Фуко, П'єр Лаплас, Чарльз Дарвін, Чарльз Дікенс, Олександр Гумбольдт. Крім цього він підтримував близькі відносини з Юнгом, Фур'є, Пуассоном, Бесселя, Мальтусом.

Беббідж залишив величезний слід в історії XIX століття і зробив переворот не тільки в математиці та обчислювальної техніки, а й у науці в цілому.

(рос.) Апокин И. А., Майстров Л. Е., Эдлин И. С. Чарльз Бэбидж (1791-1871) / Ответственный редактор В. С. Рожнов. - М. : Издательство "Наука", 1981.

# data[].attributes.attachment_link.title
Чарлз Беббідж - Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Чарлз Беббідж англ. Charles Babbage англ. Charles Babbage Народився 26 грудня 1792 Тейгнмаут (Teignmouth) Девоншир Англія Помер 18 жовтня 1871 (78 років) Англія · ниркова недостатність Поховання Країна Сполучене Королівство Діяльність математик філософ інженер (прото-) компю'терник Галузь математика , аналітична філософія і інформатика Alma mater Коледж св.

# data[].attributes.headline
Електронні комп'ютери

# data[].attributes.subject
Електронні комп'ютери

# data[].attributes.body
У 1940-50-ті роки почали з'являтися перші електронні комп'ютери, такі як ENIAC (1945), що були значно швидшими за попередні механічні аналоги.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.title
ENIAC — Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.

# data[].attributes.headline
Ранні мережі зв'язку

# data[].attributes.subject
Ранні мережі зв'язку

# data[].attributes.body
До 1960-х років розвивалася основа для майбутнього Інтернету — розробка технологій для передачі даних між віддаленими комп'ютерами. Наприклад, перша пакетна мережа ARPANET була створена в США у 1969 році.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.title
ARPANET — Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.

# data[].attributes.headline
Поява персональних комп'ютерів:

# data[].attributes.subject
Поява персональних комп'ютерів:

# data[].attributes.body
У 1970-80-х роках компанії, як Apple і IBM, почали випускати персональні комп'ютери, які стали доступними для домогосподарств і малих підприємств.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
IBM PC 5150 з монохромним монітором 5151

IBM PC () - платформа персональних комп'ютерів, започаткована у серпні 1981 року фірмою IBM моделлю IBM 5150, загально відомою виключно як IBM PC.

Назва IBM PC протягом двох років була однозначною і відрізняла цей виріб від всіх інших тогочасних персональних комп'ютерів таких як ZX-81 або продукції серії Apple II. Коли у 1983 вийшла нова модель IBM PC/XT, фірма IBM скористалася популярністю назви IBM PC давши їй назву IBM PC/розширений (XT маркетингове скорочення англійського слова extended).

Популярність цією платформи та сумісних з нею виробів - близько 90 % світових комп'ютерів - привела до того, що для більшості споживачів персональний комп'ютер, ПІСІ ( англ. personal computer), ототожнюється з продукцією IBM PC.

Системна плата і шина

Системна плата оригінального IBM 5150 (IBM PC). Плата має п'ять слотів розширення (цей інтерфейс самою IBM у подальшому називався "PC/XT-bus", а іншими виробниками - "8-розрядна шина ISA"), і два роз'єми DIN для клавіатури і магнітофону.

На системній платі IBM PC розташовується центральний процесор Intel 8088, сокет для математичного співпроцесора Intel 8087, динамічна пам'ять, постійна пам'ять для BIOS, набір контролерів (DMA, IRQ, таймер, паралельний порт вводу-виводу) і мікросхем логіки, інтерфейси клавіатури, магнітофона (присутній лише у оригінальному IBM PC) і динаміка. Для під'єднання плат розширення присутні п'ять слотів системної шини ISA, з 8-розрядною шиною даних і 20-розрядною адреси.

Плата розширення Quadram Quadboard.

У слоти шини встановлюється відеокарта і контролер дискового накопичувача (дисковода чи жорсткого диска), а також (опційно) контролери інших інтерфейсів, наприклад, послідовного чи паралельного. Кожна карта розширення жорстко закріплюється гвинтом на корпусі комп'ютера, її роз'єми виходять на задню панель (не використані отвори у корпусі закриваються металевими заглушками, задля зменшення проникнення пилу всередину). Розширення пам'яті також здійснюється встановленням карт у слот ISA. Для цієї шини, що дуже швидко стала промисловим стандартом, сторонніми фірмами було розроблено велику кількість різноманітних контролерів вводу-виводу (наприклад, Ethernet, зв'язку з мейнфреймами і керуючими ЕОМ, та інші). П'яти слотів розширення у багатьох випадках було недостатньо, тому такі компанії, як Quadram and AST і інші випускали карти розширення, що об'єднували кілька контролерів та/або пам'ять на одній платі (Quadram QuadBoard, AST SixPak).

# data[].attributes.attachment_link.description
IBM PC () - платформа персональних комп'ютерів, започаткована у серпні 1981 року фірмою IBM моделлю IBM 5150, загально відомою виключно як IBM PC. Назва IBM PC протягом двох років була однозначною і відрізняла цей виріб від всіх інших тогочасних персональних комп'ютерів таких як ZX-81 або продукції серії Apple II.

# data[].attributes.headline
Мікропроцесори

# data[].attributes.subject
Мікропроцесори

# data[].attributes.body
У 1971 році Intel представила перший мікропроцесор 4004, який став основою для комп'ютерів і телефонів, зробивши технології доступнішими та дешевшими.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.description
Intel 4004 — 4-бітовий мікропроцесор, випущений корпорацією Intel у 1971. 4004 — перший завершений центральний процесор, виконаний у вигляді однієї мікросхеми.

# data[].attributes.headline
Операційні системи та графічний інтерфейс

# data[].attributes.subject
Операційні системи та графічний інтерфейс

# data[].attributes.body
У 1980-х роках з'являються перші операційні системи з графічним інтерфейсом, як Windows 95 і Macintosh, що значно покращило взаємодію з комп'ютерами.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Windows 95 (кодова назва ) - орієнтована на споживача операційна система розроблена компанією Microsoft, як частина сімейства операційних систем Windows 9x. Перша система з сімейства 9х, наступник до Windows 3.1x, RTM-реліз стався 15 серпня 1995 року та у роздрібній торгівлі 24 серпня 1995. Windows 95 з'єднала, раніше розділені, MS-DOS i Microsoft Windows, та мала в собі значні покращення на відміну від свого попередника, найпомітніші у графічному інтерфейсі (GUI) та спрощених "plug-and-play" можливостях. Були також внесені суттєві зміни до основних компонентів операційної системи, такі як перехід від кооперативної багатозадачності 16-бітної архітектури до витискальної багатозадачності 32-бітної архітектури, принаймні при запуску лише 32-бітних програм захищеного режиму.

У супроводі великої рекламної кампанії, Windows 95 представила численні функції, які були представлені в пізніших версіях Windows, такі як панель завдань, кнопка "Пуск" та шляхи, якими користувач може орієнтуватися у системі.[сумнівно ]

Через три роки після випуску Windows 95 вийшла Windows 98. Microsoft закінчила основну підтримку для Windows 95 31 грудня 2000 року, а розширена підтримка закінчилася 31 грудня 2001 року.

Початковий дизайн Windows 95 можна відстежити приблизно у березні 1992, під час виходу Windows 3.1. У цей час, Windows for Workgroups 3.11 та Windows NT 3.1 досі були у розробці і план на майбутнє Microsoft був спрямований на Cairo. Cairo могла бути наступним поколінням для операційних систем Microsoft, базованих на Windows NT, включаючи в себе новий інтерфейс користувача та об'єктно-орієнтовану файлову систему, але вона не була запланована на випуск після 1994 року. Однак Cairo могла бути запланована до випуску частково у липні 1996 у формі Windows NT 4.0, але без об'єктно-орієнтованої файлової системи, котра повинна була потім розвинутися у WinFS.

Водночас з випуском Windows 3.1, IBM почала випуск OS/2 2.0. Microsoft зрозуміла свою потребу у оновленій версії Windows, яка могла би підтримувати 32-бітні додатки та витискальну багатозадачність, але все ще могла би працювати на дешевому обладнанні. (Windows NT не могла). З того моменту була розпочата розробка Windows "Chicago", яка стала відома під назвою Windows 4.0 або Windows 93, оскільки була запланована до випуску наприкінці 1993 року. Спочатку було рішення не додавати новий інтерфейс користувача, оскільки він був запланований для Cairo, та сфокусуватися на розробці більш простого встановлення, налаштування та знаходження у мережі. Windows 93 могла бути видана разом з MS-DOS 7.0, пропонуючи більшу інтеграцію з системою, роблячи при цьому безглуздими клони DOS від інших компаній. У цей час MS-DOS 7.0 була у розробці під кодовою назвою "Jaguar" та могла працювати з ядром "Cougar", яке було частиною Windows 3.1, щоб краще конкурувати з DR-DOS. Перша версія специфікацій для Chicago була закінчена 30 вересня 1992. Cougar став ядром для Chicago.

До офіційного виходу Windows 95, користувачі з США та Великої Британії мали можливість приєднатися до Windows 95 Preview Program. За $19.95/£19.95 користувачі отримували кілька 3.5-дюймових дискет для встановлення Windows 95 як оновлення для Windows 3.1 або встановлення з нуля. Учасники отримували безкоштовний попередній доступ до The Microsoft Network (MSN) - це онлайн сервіс, запущений компанією Microsoft разом з Windows 95. На період тестування Microsoft створила різні пункти електронного розповсюдження рекламної та технічної документації для Чикаго, включаючи детальний документ для медіа-оглядачів описуючи основні можливості нової системи. Термін дії тестових версій закінчився у листопаді 1995, після цього користувачу пропонувалося придбати власну копію фінальної версії Windows 95.

Windows 95 була розроблена з максимальною сумісністю з вже існуючими MS-DOS та 16-бітними Windows програмами та драйверами для обладнання, пропонуючи більш стабільну та більш ефективну систему. Архітектура Windows 95 є еволюцією для Windows for Workgroups' 386 розширеному режимі. Найнижчій рівень системи має в собі велику кількість віртуальних драйверів обладнання (VxD) працюючих у 32-бітному захищеному режимі та одній (або більше) віртуальній DOS машині, працюючій у віртуальному 8086 режимі. Віртуальні драйвери обладнання відповідають за користування фізичних пристроїв (такі як відео-, або мережеві карти), емулювання віртуальних пристроїв, використаних віртуальними машинами, або забезпечення інших системних сервісів. Три найважливіші віртуальні драйвери:

Virtual Machine Manager (VMM32.VXD)

Відповідальний за менеджмент пам'яті, обробник подій, керування перериванням, завантаження та ініціалізація драйверів віртуального обладнання, створення нових віртуальних машин та планування ниток.

Configuration Manager (CONFIGMG)

Відповідальний за виконання Plug and Play функцій; моніторинг змін налаштувань обладнання; виявлення пристроїв використовуючи bus enumerators; та розподіл портів вводу/виводу, IRQ, каналів DMA та пам'яті безконфліктним способом.

Installable File System Manager (Input/Output Subsystem)

Coordinates access to supported file systems. Windows 95 initially shipped with support for FAT12, FAT16, the VFAT extension, ISO 9660 (CDFS) and network redirectors, with later releases supporting FAT32.:Координує доступо до файлових систем, які підтримуються. Windows 95 з самого початку підтримує FAT12, FAT16, VFAT-розширення, ISO 9660 (CDFS) та мережеві переспрямовувачі. З наступними релізами підтримує FAT32.

Запит доступу до фізичного пристрою відправляється до Input/Output Supervisor, компонент відповідальний за планування запитів. Кожен фізичний пристрій має свій драйвер: доступ до диску виконується драйвером порту, коли доступ до SCSI пристрою керується через драйвер мініпорту, котрий працює поверх SCSI прошарку. Драйвери порту та мініпорту виконують операції вводу/виводу у 32-бітному захищеному режимі, в обхід MS-DOS та BIOS, даючи значний приріст у швидкості роботи. У випадку, якщо немає власного Windows драйверу для певного пристрою, або якщо пристрій вимушений працювати у режимі сумісності, Real Mode Mapper може отримати доступ через MS-DOS.

32-бітним програмам Windows призначені власні сегменти пам'яті, які можна налаштувати під будь-який потрібний розмір. Програма не может отримати доступ до області пам'яті поза своїм сегментом. Якщо програма виходить з ладу, то інші програми не пошкоджуються. Перед цим програми мали фіксовані, не ексклюзивні сегменти розміром 64 кілобайти. Незважаючи на те, що розмір 64 КБ був серйозним недоліком у DOS та Windows 3.x, відсутність гарантії ексклюзивності було причиною проблем із стабільністю, оскільки програми іноді перезаписували сегменти один одного.

Win32 API реалізований трьома модулями, кожен з яких складається з 16-бітного та 32-бітного компонентів::

Ядро

Забезпечує доступ високого рівня до пам'яті та управління процесами, а також доступ до файлової системи. Складається з KRNL386.EXE, KERNEL32.DLL та VWIN32.VXD.

Користувач

Відповідає за управління та малювання різних компонентів інтерфейсу користувача, таких як вікна, меню та кнопки. Складається з USER.EXE та USER32.DLL.

Graphics Device Interface (GDI)

Відповідає за малювання графіки незалежним від пристрою способом. Складається з GDI.EXE та GDI32.DLL.

Для кінцевих користувачів MS-DOS є основним компонентом Windows 95. Наприклад, можна запобігти завантаженню графічного інтерфейсу користувача та завантажувати систему в середовищі MS-DOS в реальному режимі. Це можна зробити, вставивши command.com у файл autoexec.bat. Це викликало дискусії серед користувачів та професіоналів щодо того, наскільки Windows 95 є операційною системою або звичайною графічною оболонкою, що працює над MS-DOS.

Коли запускається графічний інтерфейс користувача, менеджер віртуальної машини бере на себе функціонал, пов'язаний з файловою системою та диском. Сам MS-DOS переведений на рівень сумісності для 16-бітних драйверів пристроїв. Це контрастує з більш ранніми версіями Windows, які покладаються на MS-DOS для доступу до файлів та дисків (Windows for Workgroups 3.11 може також працювати в обхід MS-DOS коли 32-бітний доступ до файлів та 32-бітний доступ до диску були увімкнені). Зберігання MS-DOS в пам'яті дозволяє Windows 95 використовувати драйвери пристроїв DOS, коли відповідні драйвери Windows відсутні. Windows 95 здатний використовувати всі 16-бітні драйвери для Windows 3.x.

На відміну від Windows 3.1x, програмам DOS, що працюють у Windows 95, не потрібні драйвери DOS для миші, CD-ROM та звукової карти; натомість використовуються драйвери Windows. HIMEM.SYS все ще потрібен для завантаження Windows 95. Однак EMM386 та інші менеджери пам'яті використовуються лише застарілими програмами DOS. На додачу, налаштування CONFIG.SYS та AUTOEXEC.BAT (на відміну від HIMEM.SYS) не впливають на програми Windows. Ігри DOS, які неможливо виконати в Windows 3.x, можуть працювати в Windows 95 (ігри, як правило, закривають Windows 3.x або викликають інші проблеми). Як і у Windows 3.x, програми DOS, які використовують графічні режими EGA або VGA, працюють у віконному режимі (програми CGA і текстовий режим можуть продовжувати працювати).

При запуску компонент MS-DOS в Windows 95 відповідає на натиснуту клавішу F8 тимчасово призупинивши процес завантаження за замовчуванням та представивши меню параметрів завантаження DOS, дозволяючи користувачеві продовжувати нормально запускати Windows, запускати Windows у безпечному режимі або вийти до консолі DOS. Як і в попередніх версіях MS-DOS, немає 32-бітної підтримки, і драйвери DOS повинні бути завантажені для мишей та іншого обладнання.

Як наслідок, будучи заснованою на DOS, Windows 95 має підтримувати внутрішні структури даних DOS, синхронізовані зі структурами Windows 95. Запускаючи програму, навіть рідну 32-бітну програму Windows, MS-DOS миттєво виконується для створення структури даних відому як Program Segment Prefix. Для MS-DOS навіть можливо вийти за основну область пам'яті, створюючи перепони для запуску програми. Windows 3.x спочатку виділяв фіксовані сегменти основної області пам'яті. Оскільки сегменти були виділені як фіксовані, Windows не могла їх перемістити, що не дозволяло запускати більше програм.

Microsoft частково видалила підтримку для File Control Blocks у Windows 95 OSR2 (OEM Service Relese 2). Функції FCB можуть читати розділи FAT32, але не записувати в них інформацію.

Windows 95 представила перероблену оболонку на основі метафори робочого столу; робочий стіл був призначений для зберігання ярликів до програм, файлів і папок, що нагадує Mac OS.

У Windows 3.1 робочий стіл використовувався для відображення піктограм запущених програм. У Windows 95 поточні запущені програми відображалися у вигляді кнопок на панелі завдань у нижній частині екрана. Панель завдань також містила область сповіщень, яка використовується для відображення піктограм фонових програм, регулювання гучності та поточного часу.

Меню "Пуск", яке викликається натисканням кнопки "Пуск" на панелі завдань, було введено як додатковий засіб запуску програм або відкриття документів. Підтримуючи групи програм, які використовував його попередник менеджер програм, він також відображав програми в каскадних підменю.

Попередню програму File Manager було замінено на Провідник Windows.

Користувацький інтерфейс виглядав кардинально по іншому від попередніх версій Windows, але мова його дизайну не мала спеціальної назви, як Metro, Aqua або Material Design. Всередині компанії його називали "the new shell", а потім просто "the shell". Підпроєкт в Microsoft для розробки нової оболонки всередині був відомий як "Stimpy".

У 1994 році дизайнери Microsoft Марк Маламуд та Ерік Гаврилюк звернулися до Брайана Іно, щоб створити музику для проєкту Windows 95. Результатом цього стала шестисекундна мелодія для запуску Windows 95, The Microsoft Sound.

Після випуску Windows 95 та NT 4.0, Internet Explorer 4 поставлявся з додадковим оновленням Windows Desktop Update, котрий модифікував оболонку для запровадження нових функцій, інтегрованих з Internet Explorer, такі як Active Desktop (який дозволяв показувати контент з Інтернету прямо на робочому столі) та додаткові оновлення до Провіднику Windows.

Деякі елементи інтерфейсу користувача, введені в Windows 95, такі як робочий стіл, панель завдань, меню "Пуск" та файловий менеджер Windows Explorer, залишилися принципово незмінними для майбутніх версій Windows.

У Windows 95 включена підтримка 255-символьних довгих імен файлів із змішаним регістром та 32-бітних додатків у захищеному режимі з витискальною багатозадачністю. 16-бітні процеси досі працювали у кооперативній.

32-бітний доступ до файлів необхідний для функції довгих імен файлів, запровадженої в Windows 95 за допомогою розширення файлової системи VFAT. Він доступний як для програм Windows, так і для програм MS-DOS, запущених з Windows (вони повинні бути трохи адаптовані, оскільки для доступу до довгих імен файлів потрібно використовувати більші буфери шляху файлу і, отже, різні системні виклики). Конкуруючі DOS-сумісні операційні системи, випущені до Windows 95, не можуть побачити ці імена. Використання старих версій утиліт DOS для маніпулювання файлами означає, що довгі імена не видимі і втрачаються, якщо файли переміщені чи перейменовані, а також копія (але не оригінал), якщо файл скопійований. Під час автоматичного оновлення Windows 95 з більш старої системи Windows 3.1, DOS та сторонні дискові утиліти, які можуть знищувати довгі імена файлів, ідентифікуються та робляться недоступними. Коли Windows 95 запускається в режимі DOS, наприклад для запуску програм DOS, низький рівень доступу до дисків заблокований. Якщо виникає потреба в утиліті для диску, яка не розпізнає довгі імена файлів, таких як утиліта дефрагментації MS-DOS 6.x, на CD-ROM надається програма під назвою LFNBACK для резервного копіювання та відновлення довгих імен файлів, зокрема в каталозі \ADMIN\APPTOOLS\LFNBACK.

Windows 95 також, як Windows for Workgroups 3.11, не підтримує старі, 16-бітні x86 процесори. тобто вимагає процесор Intel 80386 (або сумісний з ним). Хоча ядро ОС 32-бітне, багато коду (особливо для користувальницького інтерфейсу) залишилось 16-бітним з міркувань продуктивності, а також з обмеженнями часу розробки. Це мало згубний вплив на стабільність системи та призвело до частих збоїв у застосуванні.

Введення 32-бітного доступу до файлів у Windows for Workgroups 3.11 означало, що 16-бітний реальний режим MS-DOS не використовується для управління файлами під час роботи Windows, а більш раннє введення 32-бітного доступу до диска означає, що BIOS часто більше не використовується для управління жорсткими дисками. DOS можна використовувати для запуску старих драйверів для сумісності, але Microsoft застерігає їх не використовувати, оскільки це запобігає правильній багатозадачності та погіршує стабільність системи. Панель управління дозволяє користувачеві бачити, які компоненти MS-DOS використовуються системою; оптимальна продуктивність досягається, коли вони не працюють. Ядро Windows використовує драйвери реального режиму стилю MS-DOS у безпечному режимі, який існує, щоб дозволити користувачеві виправляти проблеми, пов'язані із завантаженням власних драйверів у захищеному режимі.

Офіційними системними вимогами були процесор Intel 80386DX будь-якої швидкості, 4 МБ оперативної пам'яті та 50-55 МБ місця на жорсткому диску в залежності від обраних функцій. Ці мінімальні вимоги були зроблені з метою максимізації міграції з доступного ринку Windows 3.1. Ця конфігурація сильно покладалася на віртуальну пам'ять і була оптимальною лише для продуктивного використання на спеціалізованих робочих станціях. Можна було запустити Windows 95 на 386 SX, але це призвело до ще менш прийнятної продуктивності завдяки 16-бітній зовнішній шині даних. Щоб досягти оптимальної продуктивності, Microsoft рекомендувала Intel 80486 або сумісний процесор з принаймні 8 МБ оперативної пам'яті.

Windows 95 може не завантажуватися на комп'ютерах з більш ніж, приблизно, 480 МБ пам'яті. У такому випадку може допомогти зменшення розміру кеш-файлів або розміру відеопам'яті. Теоретичний максимум за даними Microsoft становить 2 ГБ.

Більшість примірників Windows 95 знаходилися на компакт-диску, однак версія з дискетами також була для старих машин. Роздрібна версія Windows 95 на дискетах поставлялася на 13 дискетах формату DMF, в той час як OSR 2.1 вдвічі збільшила кількість дискет до 26. Обидві версії виключають додаткове програмне забезпечення, яке, можливо, містила версія CD-ROM. Microsoft Plus! для Windows 95 також був доступний на дискетах. DMF був спеціальним 21-секторним форматом, який Microsoft використовував для зберігання 1,68 МБ на дискетах, а не звичайних 1,44 МБ.

Windows 95 була замінена на Windows 98 і все ще може бути безпосередньо оновлена до Windows 2000 Professional або Windows Me. Office 2000 - це остання версія Microsoft Office, сумісна з Windows 95.Аналогічно, Windows Media Player 7.1, випущена в травні 2001 року, і DirectX 8.0a, випущена в лютому 2001 року, є останніми версіями Windows Media Player та DirectX, доступними для Windows 95 відповідно.

Internet Explorer

Windows 95 спочатку постачався без Internet Explorer, а встановлення мережевих налаштувань за замовчуванням не включало в себе TCP/IP, мережевий протокол, що використовується в Інтернеті. На дату випуску Windows 95 був доступний Internet Explorer 1.0, але тільки в Plus! пакеті додатків для Windows 95, який був окремим продуктом. Plus! пакет не охопив стільки роздрібних споживачів, скільки сама операційна система (в основному вона рекламувалася за додатки, що не стосуються Інтернету, такі як теми та краще стискання диска) але зазвичай включався в попередньо встановлену ( OEM) систему та на момент випуску Windows 95, Інтернет переглядався в основному за допомогою різних ранніх веббраузерів, таких як NCSA Mosaic та Netscape Navigator (рекламувались такими продуктами, як IBox).

Windows 95 OEM Service Release 1 був першим випуском Windows, який включив Internet Explorer (версія 2.0) до ОС. Поки не було деінсталятору програми, її можна легко видалити за бажанням. До OEM Service Release 2 вклчено Internet Explorer 3. Встановлення Internet Explorer 4 на Windows 95 (або на комп'ютері попередньо встановлена версія OSR2.5) дало можливість інтегрувати Active Desktop та браузер у Провідник Windows, відомий як Windows Desktop Update. CD версія останнього випуску Windows 95, OEM Service Release 2.5 (версія 4.00.950C), включає Internet Explorer 4 та встановлює її після завершення початкових налаштувань та першого завантаження Windows 95.

Хоча лише серія 4.x браузера містила можливість встановлення функцій оновлення Windows Desktop Update, у наступній версії 5.x функція була прихована. Редагування конфігураційного файла інсталятора, що знаходиться у тимчасовій папці, зробить функцію доступною у програмі установки. Крім того, користувач може встановити IE4 разом із оновленням робочого столу, перш ніж встановлювати нову версію Internet Explorer. Остання версія Internet Explorer, що підтримується в Windows 95, - це Internet Explorer 5.5, яка вийшла в 2000 році. Windows 95 постачається за допомогою власного онлайн-сервісу Microsoft, який називається The Microsoft Network (MSN).

Випуск Windows 95 включав рекламний ролик із синглом The Rolling Stones 1981 року "Start Me Up" (посилання на кнопку "Пуск"). Поширювалося повідомлення, що компанія Microsoft заплатила Rolling Stones від 8 до 14 млн доларів США за використання пісні в рекламній кампанії Windows 95. Однак Microsoft заявила, що це були лише чутки, які розповсюджувала група для підвищення їх ринкової вартості, і компанія фактично сплатила лише частину цієї суми. 30-хвилинний рекламний ролик із позначкою "кібер-ситком", в якому були Дженніфер Еністон та Меттью Перрі, також був випущений для демонстрації особливостей Windows 95. В рекламній кампанії Microsoft у розмірі 300 мільйонів доларів США представлені історії людей, які чекають у магазинах, щоб отримати копію.

У Великій Британії найбільша комп'ютерна мережа PC World отримала велику кількість копій для продажу; багато філій відкрилося опівночі, щоб продати перші примірники товару. Копії The Times були доступні безкоштовно, і Microsoft заплатила за 1,5 мільйона випусків (вдвічі більше, ніж щоденний тираж на той час).

У Сполучених Штатах Емпайр Стейт Білдінг в Нью-Йорку було освітлено відповідними кольорами до логотипу Windows. У Канаді з вершини Сі-Ен Тауер в Торонто було вивішено транспарант висотою у 100 метрів.

До випуску було включено ряд файлів "Fun Stuff" на компакт-диску, включаючи музичні відеозаписи Еді Брікелла "Good Times" та Weezer " Buddy Holly, " трейлер до фільму 1995 року Роб Рой та комп'ютерна гра Hover!

Продажі були великими, мільйон примірників було продано по всьому світу лише за чотири дні. За даними International Data Corporation, до кінця 1998 року Windows 95 була найбільш використовуваною настільною ОС з 57,4 % частки ринку, а його наступник Windows 98 зайняв друге місце на рівні 17,2 %. У травні 1999 року Windows 95 все ще продала більше копій великим клієнтам, що не належать до OEM.

Випущено ряд видань Windows 95. Лише оригінальний реліз був проданий у вигляді упакованого продукту; lпізніші видання були надані лише OEM виробникам комп'ютерів для встановлення на нових ПК. З цієї причини ці видання відомі як OEM Service Releases ( OSR).

Разом із впровадженням Windows 95, Microsoft випустила Microsoft Plus! для пакета Windows 95, який містив ряд додаткових компонентів для мультимедійних ПК високого класу, включаючи Internet Explorer, DriveSpace та додаткові теми.

Перший пакет оновлень був доступний через півроку після початкового випуску де було виправлено ряд мінорних помилок.

Другий пакет оновлень в основному представляв підтримку нового апаратного забезпечення, зокрема, підтримку жорстких дисків об'ємом більше 2 Гб у вигляді файлової системи FAT32. Цей випуск ніколи не був доступний для кінцевих споживачів безпосередньо, а продавався лише через OEM із придбанням нового ПК.

Повний третій пакет послуг ніколи не виходив, але два менші оновлення до другого були випущені у вигляді USB Supplement (OSR 2.1) та Windows Desktop Update (OSR 2.5). Обидва були доступні як окремі оновлення, так і оновлені зображення дисків, що постачаються виробниками OEM. OSR 2.5 відзначився тим, що показав ряд змін у Провіднику Windows, інтегруючи його з Internet Explorer 4.0 - ця версія Internet Explorer виглядає дуже схожою на версію, представлену в Windows 98.

31 грудня 2001 року Microsoft припинила підтримку Windows 95, зробивши її "застарілим" продуктом відповідно до Microsoft Lifecycle Policy.

Багато функцій, які стали ключовими компонентами серії Microsoft Windows, такі як меню "Пуск" та панель завдань, створені в Windows 95. Ніл Макдональд, аналітик Gartner, заявив, що Windows 95 "був квантовим стрибком у різниці в технологічних можливостях та стабільності". на Фрід із CNET заявила, що "до моменту, коли Windows 95 нарешті була виведена з ринку в 2001 році, вона стала пристосуванням для настільних комп'ютерів у всьому світі."

Незважаючи на те, що підтримка Windows 95 закінчилася, програмне забезпечення періодично залишається у використанні на застарілих системах для різних цілей. Крім того, деякі ентузіасти відеоігор вирішили використовувати Windows 95 для своєї застарілої системи, щоб грати в старі ігри в DOS, хоча деякі інші версії Windows, такі як Windows 98, також можуть бути використані для цієї мети.

1. Comes v. Microsoft. Plaintiff's Exhibit 1263 [Архівовано 14 квітня 2016 у Wayback Machine.].

2. Comes v. Microsoft. Plaintiff's Exhibit 1308 [Архівовано 30 листопада 2019 у Wayback Machine.].

3. Comes v. Microsoft. Plaintiff's Exhibit 1310 [Архівовано 14 квітня 2016 у Wayback Machine.].

4. Microsoft Windows Chicago Reviewer's Guide[недоступне посилання з 01.08.2019] , p.282

5. ↑ Schulman, Andrew (October 1994). Unauthorized Windows 95 - Developer's Resource Kit. Foster City, California: International Data Group Company. ISBN 1-56884-305-4. OCLC 300092018.

6. Saunders, Alec (21 лютого 1995). Microsoft(R) WinNews Electronic Newsletter, Vol. 2, #2. Microsoft. [недоступне посилання з 01.07.2019]

7. Lea, Graham (23 березня 1998). Caldera shows Windows on DR-DOS, denying Microsoft claims. CeBIT news. Hanover, Germany. Архів оригіналу за 15 березня 2012.

8. Chen, Raymond (29 липня 2014). Did the Windows 95 interface have a code name?. The Old New Thing. Архів оригіналу за 9 серпня 2018.

9. Chen, Raymond (20 травня 2014). The code names for various subprojects within Windows 95. The Old New Thing. Архів оригіналу за 4 липня 2021.

10. Cannot Upgrade Windows 95/98 to Windows 2000 Server. Microsoft Support. Microsoft. Архів оригіналу за 4 листопада 2013.

# data[].attributes.attachment_link.description
Windows 95 (кодова назва ) - орієнтована на споживача операційна система розроблена компанією Microsoft, як частина сімейства операційних систем Windows 9x. Перша система з сімейства 9х, наступник до Windows 3.1x, RTM-реліз стався 15 серпня 1995 року та у роздрібній торгівлі 24 серпня 1995.

# data[].attributes.headline
Створення Інтернету

# data[].attributes.subject
Створення Інтернету

# data[].attributes.body
Розвиток ARPANET у 1960-х і 70-х роках став основою для глобальної мережі Інтернет, що почала активно розвиватися з 1990-х років. Це дозволило з'єднати комп'ютери по всьому світу та передавати інформацію в реальному часі.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Кількість точок доступу до мережі "Інтернет" на 10000 жителів

Кількість користувачів інтернету у відсотках від населення країни (2015 р.)

Інтерне́т (від англ. Internet), міжнародна комп'ютерна мережа, всемере́жжя, (дослівно) міжмере́жа, міжмере́жжя - всесвітня система сполучених комп'ютерних мереж, що заснована на комплекті інтернетних протоколів. Інтернет також називають мережею мереж, бо він складається з мільйонів локальних і глобальних приватних, публічних, академічних, ділових і урядових мереж, пов'язаних між собою з використанням різноманітних дротових, оптичних і бездротових технологій. Міжмережжя становить фізичну основу для розміщення величезної кількості інформаційних ресурсів і послуг, як-от взаємопов'язані гіпертекстові документи Всесвітньої мережі (World Wide Web - WWW) та електронна пошта.

Інтернет є одним із засобів створення та розповсюдження сучасного мистецтва, а саме медіа-мистецтва, разом із Нет-арт, Саунд-арт, Відео-арт та іншими.

Станом на 2019 рік, більшість населення Землі мали доступ до мережі "Інтернет".

У повсякденній мові слово інтерне́т ( розм. іне́т) із малої літери найчастіше вживається в значенні Всесвітнього павутиння (Всемережжя) ( всесвітня (глобальна) мере́жа, світова павути́на) та доступної в нім інформації, а не у значенні самої фізичної мережі Інтернет. Таке вживання можна пояснити паралелями з термінами "радіо" і "телебачення".

В україномовних джерелах поширений дослівний переклад з англійської - Міжмережжя ( англ. inter - між, посеред та net - мережа, сітка). Також у неформальному та професійному середовищі трапляються назви мере́жа, тене́та, не́трі.

Інтернет не має централізованого керування, правил використання чи доступу. Кожна складова мережа встановлює свої власні стандарти. Централізовано визначаються правила використання адресного простору Інтернет-протоколу та системи доменних імен. Керує цим Інтернет-корпорація з надання імен та номерів ( англ. Internet Corporation for Assigned Names and Numbers, або ICANN), міжнародна некомерційна організація з головним офісом розташованим у США. Технічне обґрунтування та стандартизацію основних протоколів ( IPv4 і IPv6) проводить Internet Engineering Task Force (IETF) - некомерційна організація, відкрита міжнародна спільнота проєктувальників, учених, мережевих операторів і постачальників послуг.

Мережа побудована на використанні протоколу IP і маршрутизації пакетів даних. У наш час Інтернет відіграє важливу роль у створенні інформаційного простору глобального суспільства, слугує фізичною основою доступу до вебсайтів і багатьох систем (протоколів) передавання даних.

1962 року Джозеф Ліклайдер ( 1915- 1990), керівник Агентства передових оборонних дослідницьких проєктів США ( англ. Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA) висловив задум Всесвітньої комп'ютерної мережі. 1969 року Міністерство оборони США започаткувало розробку проєкту, котрий мав на меті створення надійної системи передавання інформації на випадок війни. Агентство DARPA запропонувало розробити для цього комп'ютерну мережу. Розробка була доручена Університету Каліфорнії в Лос-Анджелесі, Стенфордському дослідному центрові, Університету штату Юта і Університету Каліфорнії у Санта-Барбарі. Ця мережа була названа ARPANET ( англ. Advanced Research Projects Agency Network - Мережа Агентства передових досліджень). У межах проєкту мережа об'єднала названі заклади. Всі роботи фінансувались за рахунок Міністерства оборони. ARPANET почала активно рости та розвиватись, її дедалі ширше почали використовувати вчені із різних галузей науки.

Перший сервер ARPANET було встановлено 1 вересня 1969 року у Каліфорнійському університеті в Лос-Анджелесі. Комп'ютер "Honeywell 516" мав 12 кілобайтів оперативної пам'яті.

До 1971 року була розроблена перша програма для відправлення електронної пошти мережею, котра відразу стала дуже популярною.

На початку 1970-х років мережа об'єднувала близько 200 вузлів.

1973 року до мережі через трансатлантичний кабель були приєднані перші іноземні організації з Великої Британії та Норвегії - мережа стала міжнародною.

У 1970-х роках мережа загалом використовувалась для пересилання електронної пошти, тоді ж з'явилися перші списки поштових розсилок, групи новин і дошки оголошень. Але в ті часи мережа ще не могла легко взаємодіяти з іншими мережами, котрі були побудовано на інших технічних стандартах. До кінця 1970-х років почали жваво розвиватись протоколи передавання даних, що були стандартизовані в 1982- 1983 роках.

1 січня 1983 року мережа ARPANET перейшла з протоколу NCP на протокол TCP/IP, який досі успішно використовується для об'єднання мереж. Саме 1983 року за мережею ARPANET закріпився термін "Інтернет".

Урядове фінансування магістральної мережі Національного наукового фонду США в 1980-х, а також приватне фінансування для інших комерційних магістральних мереж у всьому світі привело до участі в розробці нових мережевих технологій і злиття багатьох мереж. Комерціалізація в 1990-х міжнародної мережі привела до її поширення та впровадження в майже кожен аспект сучасного життя людини.

1984 року була розроблена система доменних назв (англ. Domain Name System, DNS). Тоді ж у мережі ARPANET з'явився серйозний суперник - Національний науковий фонд США (NSF) заснував міжуніверситетську мережу NSFNet ( англ. National Science Foundation Network), яка була утворена з дрібніших мереж, зокрема відомими на той час Usenet та Bitnet і мала значно більшу пропускну здатність, аніж ARPANET. До цієї мережі за рік під'єдналось близько 10 тисяч комп'ютерів; визначення "Інтернет" почало плавно переходити до NSFNet.

1988 року було винайдено протокол Internet Relay Chat ( IRC), завдяки якому в Інтернеті стало можливим спілкування в дійсному часі ( чат).

1989 року в Європі, в стінах Європейського центру ядерних досліджень (CERN) народилась концепція тенет. Її запропонував знаний британський вчений Тім Бернерс-Лі, він же протягом двох років розробляв протокол HTTP, мову гіпертекстової розмітки HTML та ідентифікатори URI.

1990 року мережа ARPANET припинила своє існування, програвши конкуренцію NSFNet. 1992 року компанія Sprint Corporation вперше почала надавати послугу під'єднання до Internet за допомогою телефонної лінії та модема ( англ. dial-up access).

1991 року http-сервери стали доступні в Інтернеті, а 1993 року з'явився знаменитий веббраузер (англ. web-browser) NCSA Mosaic. Всесвітня павутина ставала дедалі знанішою.

1995 року NSFNet повернулась до ролі дослідницької мережі; маршрутизацією всього трафіку Інтернету тепер переймались мережеві провайдери (постачальники послуг), а не суперкомп'ютери Національного наукового фонду.

Того самого року, тенета стали основним постачальником інформації в Інтернеті, обігнавши за обсягом трафіку протокол передачі файлів FTP; було засновано Консорціум всесвітньої павутини ( англ. World Wide Web Consortium). Можна сказати, що тенета перетворили Інтернет і заклали його сучасний вигляд. З 1996 року Всесвітнє павутиння майже повністю підмінило собою поняття "Інтернет".

Протягом 1990-х років Інтернет об'єднав у собі більшість наявних на той час мереж (хоча деякі, як, наприклад, Фідонет, залишились відособленими). Завдяки відсутності єдиного керівного центру, а також через відкритість технічних стандартів Інтернету, що автоматично робило мережі незалежними від бізнесу чи уряду, об'єднання виглядало неймовірно привабливим. До 1997 року в Інтернеті нараховувалось близько 10 мільйонів комп'ютерів і було зареєстровано понад мільйон доменних імен. Інтернет став дуже поширеним засобом обміну інформацією.

1998 року Папа Римський Іван Павло II заснував Міжнародний день інтернету, який щорічно святкується 4 квітня, в Україні з 2001 року "День Інтернету" відзначається щорічно 14 грудня.

У наш час Інтернет став доступним не лише крізь комп'ютерні мережі, але й через супутники зв'язку, радіосигнали, кабельні мережі, телефонні лінії, мережі стільникового зв'язку, спеціальні оптико-волоконні лінії і електропроводи. Всесвітня мережа стала невід'ємною частиною життя у розвинутих країнах і країнах, що розвиваються.

2000 року нараховувалося близько 327 млн користувачів, з них лише в США чисельність перевищувала 100 млн осіб.

2004 року Інтернет нараховував 700 млн користувачів. Число сайтів, що становило в 1993 р. 26 тис., на той час перевищило 5 млн.

5 січня 2011 року кількість інтернет-користувачів у світі сягнула 2 мільярдів.

На 2017 рік у світі нараховувалось 3,8 млрд користувачів всесвітньої мережі або 50 % населення Землі. Значно зросла кількість користувачів соцмереж і частка мобільних пристроїв у мережі.

Станом на листопад 2019 року, в світі до інтернету під'єднано 4,1 млрд людей. 48 % жінок користуються інтернетом, серед чоловіків відсоток вищий - 58 %. Рівень охоплення зріс на 5,3 % порівняно із 2018 роком. У 2019 році показник користування інтернетом збільшився до 53,6 %. Найвищий рівень приєднання в Європі (82,5 %), а найнижчий - в Африці (28,2 %). Найбільший розрив між чоловіками і жінками - в Африці, в арабських країнах і в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні. 3,6 млрд людей, все ще були без інтернету.

В 2023 році, Китай, на два роки раніше, ніж передбачалося, випередив всі глобальні прогнози, запустивши першу у світі інтернет-мережу нового покоління, яка більш ніж у 10 разів перевершує за швидкістю наявні магістралі. Нова магістральна мережа, що була введена в експлуатацію в липні 2023 року, протяжність якої становить понад 3000 км оптичного волокна, здатна передавати дані зі швидкістю 1,2 терабіта (1200 гігабітів) за секунду між Пекіном на півночі країни, центральним китайським містом Ухань і Гуанчжоу в південній провінції Гуандун.

Інтернет складається з багатьох мільйонів корпоративних, наукових, урядових і домашніх мереж. Об'єднання різнорідних за архітектурою мереж стало можливо завдяки протоколу IP ( англ. Internet Protocol) і принципу маршрутизації пакетів даних. Протокол ІР був навмисно створений агностичним відносно фізичних каналів зв'язку. Тобто будь-яка мережа передавання цифрових даних може передавати інтернет трафік. На стиках мереж спеціальні маршрутизатори працюють над сортуванням і перенаправленням пакетів даних, базуючись на ІР-адресах одержувачів цих пакетів. Протокол ІР утворює єдиний адресний простір у масштабах всього світу, але в кожній окремо взятій мережі може існувати власний адресний підпростір. Така організація ІР-адрес дозволяє маршрутизаторам однозначно визначати подальший напрямок для кожного, навіть найменшого, пакету даних. У підсумку, між різними мережами Інтернету не виникає конфліктів і дані точно та без перешкод передаються від мережі до мережі всією планетою.

Сам протокол ІР був народжений у дискусіях всередині організації IETF ( англ. Internet Engineering Task Force, Task force - група спеціалістів, покликана вирішити певне задання), назву котрої можна перекласти як "Група для вирішення завдань проєктування Інтернету". IETF і її робочі групи досі забезпечують розвиток протоколів Всесвітньої мережі. Вона відкрита для широкої участі та обговорень. Комітети цієї організації поширюють так звані документи RFC (англ. Request for Comments - запит коментарів). У цих документах даються технічні специфікації та точні пояснення багатьох питань. Деякі документи RFC організація IAB (англ. Internet Architecture Board - Рада з архітектури Інтернету) оголошує Стандартами Інтернету. З 1992 року IETF, IAB і низка інших організацій утворюють Товариство Інтернету (англ. Internet Society, ISOC) - організаційну основу для різноманітних дослідницьких і консультативних груп, що переймаються розвитком Інтернету.

Протокол - спосіб взаємодії, обміну даними між комп'ютерами при роботі у мережі. Щоби різні комп'ютери могли разом працювати, вони повинні "розуміти один одного", тобто використовувати однакові протоколи. Сукупність цих протоколів називають стеком протоколів TCP/IP.

Нижче в алфавітному порядку перелічено найпоширеніші мережеві протоколи відповідно до моделі OSI:

Окрім того, існує ціла низка нестандартизованих, але вже доволі поширених протоколів. Зазвичай, це протоколи децентралізованого обміну файлами та текстовими повідомленнями; на деяких із них побудовано цілі файлообмінні мережі. Це такі протоколи, як:

У наш час найпопулярнішими службами Інтернету є:

Інформаційні архіви - "комп'ютерні бібліотеки", в яких зберігаються різноманітні матеріали та програми, що користуються тривалим попитом і часто-густо мають значний обсяг. Інформація в архівах зберігається у вигляді файлів, які залежно від їх тематичної спрямованості групуються в каталоги і підкаталоги, створюючи деревоподібну структуру (відповідну файловій структурі операційних систем MS-DOS і UNIX). Каталог найвищого рівня називається кореневим каталогом архіву.

Основним завданням поштового сервера інформаційного архіву, є пересилання за запитами користувачів необхідних файлів засобами електронної пошти. Під час підготовки файлу до пересилання, поштовий сервер автоматично виконує (у разі потреби або за запитом користувача) операції архівування та кодування інформації. Поштові програмні сервери, що працюють з інформаційними архівами, можна розподілити на три види:

Файловий сервер обслуговує лише один інформаційний архів і призначений тільки для автоматичного приймання запитів користувачів і видачі електронною поштою результатів їх виконання у вигляді файлів із текстовою інформацією, графічними продуктами, програмами тощо;

FTPmail-сервер дозволяє користувачу отримати файли з віддалених інформаційних архівів, що працюють у режимі FTP (File Transfer Protocol). Завдання FTPmail-серверу, складніші ніж файлового сервера. За запитом користувача сервер автоматично створює програму взаємодії з віддаленим архівом, проводить сеанс зв'язку та відсилає його результати замовнику електронною поштою;

Доступ до файлів віддалених комп'ютерів відбувається за протоколом передачі даних File Transfer Protocol (FTP). Багато загальнодоступних FTP-серверів дозволяють під час сеансу зв'язку отримати будь-які файли, які цікавлять користувача.

Довідково-пошуковий WAISmail-сервер (Wide Area Information Service) призначений для пошуку інформаційних архівів, що містять необхідні файли.

Інтернет надає наступні основні види послуг:

1. e-mail - електронна пошта;

2. групи новин;

3. списки поштової розсилки;

4. доступ до файлів віддалених комп'ютерів;

5. сеанси зв'язку з іншими комп'ютерами, під'єднаними до INTERNET;

6. пошук інформації в базі даних в оперативному режимі;

7. спілкування з іншими користувачами шляхом використання сервісу інтернет чату;

8. доступ до інформаційної системи World Wide Web (WWW).

З додаткових послуг можна виділити:

широка передача MultiMedia;

RadioInternet;

розмовний конференційний зв'язок;

безпечні угоди;

відео-конференційний зв'язок;

бездротове з'єднання.

Імена телеконференцій мають ієрархічну структуру. Вищий рівень цієї структури називають ієрархіями телеконференцій. Ієрархії бувають територіальними - тоді їхні назви збігаються з позначеннями країн або переважних у цих країнах систем (наприклад, de, ukr, relcom). Також існують міжнародні ієрархії, найвідомішими з яких є:

comp - обговорення питань, пов'язаних із комп'ютерами і програмуванням;

news - обговорення програми обміну новинами, питання розвитку системи телеконференцій;

rec - відпочинок, хобі, захоплення;

sci - дискусії і обмін досвідом із різних наукових дисциплін;

soc - питання суспільного життя;

talk - обговорення дискусійних питань за інтересами;

misc - теми, що не входять у жоден із класів, або які одночасно охоплюють кілька класів;

biz - бізнес і альтернативна ієрархія.

Назви телеконференцій складаються з назви ієрархії та теми, зв'язаних крапкою (наприклад, телеконференція news.answers належить до ієрархії news і присвячена відповідям на питання, що найчастіше ставляться). Ця конференція має двокореневу назву. У разі необхідності, можуть створюватися трьох-, чотирьох- і п'ятирівневі назви. Зазвичай, в телеконференції Usenet заборонялося розміщати будь-яку комерційну інформацію, проте ця традиція була порушена. Внаслідок цього, сьогодні чимале місце в системі телеконференцій посідає відверта реклама. У комерційних групах новин розміщаються рекламні оголошення про купівлю, обмін чи продаж товарів і послуг.

Сучасний Інтернет має також дуже багато соціальних і культурних граней. Він є універсальним середовищем для спілкування, розваг і навчання. Так, за підсумками дослідження Оксфордського університету підлітки, які мали доступ до Інтернету, отримували вищі оцінки за тих, хто не мав доступу до інтернету.

За допомогою Інтернету стало можливо робити покупки та оплачувати послуги. Для багатьох людей Інтернет - спосіб заробітку. А загалом Інтернет - віддзеркалення сучасного суспільства та світосприйняття.

Одним із проявів субкультури Інтернету є День безпечного інтернету, що відзначається щорічно з 2004 року другого вівторка лютого.

Інтернет пропонує широкі можливості для спілкування; в ньому легко знайти людей зі спільними інтересами, хобі та світоглядом. Окрім того, в мережі психологічно значно простіше спілкуватись, аніж при особистій зустрічі. Ці причини обумовлюють створення й активний розвиток інтернет-спільнот - груп людей зі спільними інтересами, які спілкуються переважно через Інтернет. Такі товариства поступово відіграють все важливішу роль у житті всього сучасного суспільства. Прикладом може слугувати волонтерська мережа World Community Grid

Зі зростанням популярності Інтернету стали проявлятись і негативні сторони його застосування. Зокрема, дехто настільки захоплюється віртуальним простором, що проводить за комп'ютером до 18 годин на добу. Таку залежність багато хто порівнює з тютюнокурінням чи наркоманією. Визначення інтернет-залежності звучить так: "Це непереборне бажання вийти в Інтернет, перебуваючи off-line, і нездатність вийти з Інтернету, перебуваючи on-line". Згідно з даними різноманітних досліджень, на початку 2020-х, інтернет-залежними є близько 10 % користувачів у всьому світі. Фахівці вже розробили методики позбавлення від цієї залежності.

Знайомства в інтернеті зазвичай, пов'язують із розвагами або пошуком чоловіка за кордоном. Обидва напрямки інколи стають своєрідною залежністю. Дуже зрідка можна знайти службу знайомств, що здійснює винятково серйозні знайомства для шлюбу, зокрема, знайомства для християн чи, взагалі, людей із узвичаєними поглядами на шлюб.

Групи новин - загальнодоступні дискусійні форуми, як, наприклад, клуби за інтересами. Повідомлення утворюються у вигляді каталогів. Фізично інформація, що міститься в окремих групах новин, зберігається на серверах провайдерів, університетів, корпорацій тощо. Зазвичай, життєвий цикл повідомлень обмежений і вони знищуються за деякий час, - в іншому випадку сервери були би загромаджені ними протягом декількох місяців.

Користувачі INTERNET постійно відправляють у групи новин найрізноманітніші повідомлення. Приблизно протягом доби ці повідомлення через USENET надходять майже на всі вузли INTERNET для остаточного ознайомлення, в групу новин. Група новин INTERNET - всесвітня розподілена дошка оголошень bulletin board systems.

Звичайна робота з групою новин полягає в наступному: спочатку користувач бачить перше повідомлення, потім відповідає на нього, згодом відповідає на запитання тощо. Отож можна прочитати все спілкування або тільки ті його частини, що вас цікавлять. Для контактування з групами новин були розроблені спеціальні програмні засоби, які призначені для роботи з повідомленнями, оскільки самі по собі тогочасні браузери не мали засобів доступу до повідомлень.

Найпоширенішою дошкою оголошень став USENET. USENET - всесвітня розподілена дошка оголошень (bulletin board system BBS). Користувачі INTERNET по всьому світу постійно відправляють у групи новин найрізноманітніші повідомлення та протягом доби ці повідомлення через USENET надходять майже на всі вузли INTERNET для загального ознайомлення. Зараз у мережі Usenet діє понад 15 тисяч груп новин, які відображають переважно всі сторони сучасного життя. У телеконференціях можна зустріти документацію з найсучаснішого програмного забезпечення, статті відомих науковців, і нарешті все що завгодно. Телеконференціями (групами новин) свого часу називалися файлові ділянки на серверах, до яких мали доступ стосовно читання та запису, всі охочі обмінюватися інформацією з певних тем.

Крім того, проводиться розповсюдження інформації за допомогою "закритих" телеконференцій на зразок Clarinet.

Всі телеконференції можуть бути модеровані (керовані) або немодеровані. Модеровані телеконференції можуть наповнюватися інформацією лише визначеними особами - модераторами. Інші користувачі мережі можуть тільки читати цю інформацію. Модератори (окремі особи) несуть відповідальність за зміст телеконференцій. Немодеровані телеконференції доступні для розміщення інформації будь-якими користувачами мережі. Модеровані телеконференції стали засобом висловлення думки модераторів, тобто керованим засобом масової інформації - електронними газетами. Прикладом однієї з найсерйозніших електронних газет, доступних у мережі INTERNET є ієрархія телеконференцій Clarinet, яка містить понад сотні груп новин, присвячених політичній, економічній, правовій, спортивній та іншим тематикам. Наповнення телеконференцій здійснюють декілька інформаційних агентств, серед яких, наприклад, Reuters, API, UPI, NewsBytes.

Користувачі, які не можуть знайти групу новин за своїми інтересами, доклавши деяких зусиль, можуть створити свою власну групу новин.

Тролінг - психологічний та соціальний феномен, що зародився в Інтернеті протягом 1990-х років. Інтернет-тролями, або просто тролями у Всесвітній мережі називають людей, які навмисно поширюють провокаційні статті чи повідомлення (на форумах, у групах новин Usenet, у вікі-проєктах), завдання яких - викликати суперечки між учасниками, флейм, образити тощо. Такі статті чи повідомлення також іноді називають тролями, а процес їх написання - тролінгом. Сьогодні будь-який знаний ресурс (форум, група новин, вікі-проєкт) стикається з цим явищем.

Інтернет, кіберпростір і віртуальна реальність знайшли свій відбиток і в сучасному мистецтві. Ще в середині 1980-х років утворився особливий жанр наукової фантастики, що зосереджується на комп'ютерах, високих технологіях і проблемах, котрі виникають у суспільстві через застосування плодів науково-технічного прогресу. Сюжетом творів даного жанру часто стає боротьба гакерів із могутніми корпораціями. Жанр набув значної поширеності в літературі, кінематографі, графічних творах (особливо аніме) та в комп'ютерних іграх. Сам термін "кіберпанк" вигадав письменник Брюс Бетке, який 1983 року оприлюднив однойменне оповідання.

Рівень цензури в інтернеті за країнами, 2018

Низький рівень чи взагалі відсутня цензура

У деяких країнах є серйозні обмеження на діяльність мережі: на державному рівні закривається доступ до деяких вебсайтів.

У Китаї діє так звана "Велика китайська інформаційна стіна", яка блокує ІР-адреси вебсайтів "сумнівного змісту". Водночас обов'язки блокувати такі вебсайти китайський уряд переклав на місцевих провайдерів. У громадських інтернет-кафе, де переважно користується інтернетом китайський робочий клас, люди повинні здати посвідчення особи перед тим, як сісти за комп'ютер.

Показовим є блокування сайту "Google", скасоване лише у січні 2006 року. Однак, згідно з домовленостями з китайським урядом, підсумки пошуків для китайських користувачів будуть "дещо обмежені". Заборонена у Китаї і Вікіпедія. Що цікаво, китайський уряд зробив це під приводом "боротьби з проповідуванням насильства".

У липні 2011 року китайським урядом було видано нові постанови, які вимагають від кафе, пабів, книгарень та готелів Пекіну встановити програмне забезпечення для відстеження дій відвідувачів, які вирішили скористатися доступом до Інтернету через Wi-Fi. У разі невиконання цих вимог обумовлено штраф у $2300 або позбавлення ліцензії на ведення бізнесу. Вартість самого програмного забезпечення становить близько $3100. Подібна стратегія, а також ціна програмного пакета, змусила власників багатьох пекінських закладів відмовитися від надання своїм відвідувачам послуги безкоштовного WiFi.

Як відомо, Китай - світовий лідер із цензурування всесвітньої мережі. Крім закриття більше, ніж мільйона порнографічних сайтів, під повною або частковою забороною опинилося декілька надзвичайно відомих ресурсів: зокрема соціальна мережа Facebook, сервіс мікроблогів Twitter та відеохостинг YouTube.

Попри наявність каналів зв'язку з Інтернетом, Північна Корея не має на своїй території доступних серверів тенет; декілька вебсайтів, що належать північнокорейському урядові, фізично перебувають за межами країни ( kcckp.net [Архівовано 5 серпня 2011 у Wayback Machine.]). Тим не менш, з 2004 року в КНДР працює електронна пошта, доступна обмеженому колу осіб. Водночас на території країни діє не пов'язана з Інтернетом власна комп'ютерна мережа "Кванмйон".

Починаючи з 3 грудня 2006 року для користувачів Ірану було закрито доступ до низки сайтів, серед яких Вікіпедія, YouTube, IMDb. Вважається, що це пов'язано з розгорнутою в країні кампанією боротьби зі "згубним впливом західної культури". У вересні 2012 Іран вийшов із Всесвітнього павутиння, замінивши його інтранетом[джерело? ].

Історія українського підрозділу Інтернету починається 19 грудня 1990 року, коли Юрій Янківський (Yuri Yankovski) з Міжгалузевого Наукового Центру Технології Програмування "Технософт" (м. Київ, керівник Ігор Вельбицький) під'єднався до світової мережі Інтернет. На відміну від США, де Інтернет ( NSFNET) фінансувався державою аж до 1995 року, Інтернет в Україні та й загалом в країнах колишнього СРСР, почав розгортатись без будь-якої державної підтримки. Дослідження на тему так званої загальнодержавної автоматизованої системи академіка Глушкова спочатку завзято блокувалися, а на початку буремних 1990-х повністю були закриті. Тож Інтернет в Україні з'явився тільки завдяки зацікавленості інженерів і бажанню зламати інформаційні перешкоди. Влітку 1990 року інженер Демос/KIEA Дмитро Володін познайомився з комп'ютерним адміністратором університету Гельсінкі та, повернувшись до Москви, під'єднав Демос до мережі Інтернет. Вже після першої платіжки за міжнародний зв'язок Москва-Гельсінкі стало зрозуміло, що або вікно в Інтернет треба закрити, або треба знайти джерела для інтернет-мережі. Так з'явився задум інтернет-мережі Релком, яка у дійсності дозволила всім учасникам інтернет-спільноти розподілити витрати на утримування Інтернету. "Технософт" (ts.kiev.ua) хоч і був зареєстрований у домені "UA", але на той час насправді не існувало ані домену "UA", ані домену "RU". Тому Дмитро Володін (dvv) зробив позначку про те, що електронну пошту до першого інтернет-вузла України слід надсилати через ussr.eu.net.

За майже повної недоступності автоматичного телефонного зв'язку в країні, коли надіслати звичайний факс потребувало майже чотири години, можливість не тільки передати електронну пошту у світову мережу всього за 30 хвилин, а й брати участь у відкритих світових форумах Usenet, стала справжнім інформаційним проривом. Вже навесні 1991 року ts.kiev.ua формально набув статусу Інтернет-сервіс-провайдера (ISP), забезпечивши транзит Інтернету абонентам України, а до кінця 1991 року інтернет-вузол Технософт вже обслуговував користувачів Інтернету не лише з Києва, а й з багатьох інших міст України.

Історія домену (так би мовити, "винятково українського", УАнет) інтернету починається восени 1991 року, коли українські фахівці розпочали переговори з IANA про виділення для України власного доменного імені, окремо від загального для всього колишнього Радянського Союзу доменного імені .su. 1 грудня 1992 року представник IANA Джонатан Постел делегує домен першого рівня коду країни .ua провідним українським Інтернет-фахівцям, обраним Інтернет-спільнотою - Олегові Волощуку й Ігорю Свиридову. Обов'язки адміністраторів виконувались на громадських засадах.

Дволітерний код країни UA встановлено міжнародним стандартом ISO 3166 для позначення географічної території, і не є засобом ідентифікації держави Україна та/або української нації.

У січні 1993 року у м. Славсько проведено конференцію українських інтернет-фахівців, на якій було делеговано 27 регіональних доменів - для кожної з областей України та окремо для міст: Київ і Севастополь.

1995 року адміністратором .UA ccTLD делеговані цільові публічні домени COM.UA, GOV.UA, NET.UA. Домен GOV.UA призначений для обслуговування державних установ і організацій України, що здійснюють свою діяльність відповідно до чинного законодавства України (government - уряд). Домен COM.UA делегований в інтересах бізнесу. Домени третього рівня в домені NET.UA делегуються юридичним особам, які зареєстровані на території України і декларують надання мережевих послуг на території України як провідний вид діяльності. Делеговані короткі (дволітерні) географічні домени-синоніми (km.ua = khmelnytsky.ua і ін.).

21 лютого 2001 року неформальне товариство UA NCG ухвалює створити ТОВ "Хостмайстер" - юридичну особу, основною метою якої є прикладне втілення принципів діяльності адміністратора .UA ccTLD. Чинні адміністратори .UA ccTLD - Дмитро Кохманюк та Ігор Свиридов разом з іншими адміністраторами публічних доменів *.UA, входять до складу засновників товариства. Директором товариства призначений Борис Мостовий.

1 грудня 2002 року виповнилося 10 років з часу офіційного делегування Україні домену .UA. За 10 років у 51 публічному домені було зареєстровано понад 100 тисяч доменних імен, а в домені .UA - понад 500 приватних доменних імен.

У березні 2009 року українська спільнота користувачів Інтернету (користувачі, які зробили більше, ніж один перегляд сторінки за березень 2009 року, і користувачі, котрі переглядали сторінки в березні і у попередньому місяці) становила 11,96 млн осіб, що на 9,4 % більше, ніж у лютому 2009 року.

У регіональному розподілі користувачів зі значним відривом перемагав Київ, на який припало 60,14 % усіх користувачів Інтернету в Україні. Далі йшли Одеса (5,14 %), Харків (5,39 %), Дніпро (4,92 %), Донецьк (4,82 %), Львів (2,83 %), Крим (2,80 %), Запоріжжя (1,80 %). Загальна частка цих регіонів становила 24,9 %. На решту регіонів України припало 13,26 % користувачів.

Аутсайдерами за рівнем проникнення Інтернету згідно з даними березня 2009 року були Луцьк (0,18 %), Житомир (0,21 %), Чернівці (0,32 %) і Закарпаття (0,31 %).

Станом на початок 2009 року в домені України (зокрема з доменами другого, третього і т. д. рівнів) зареєстровано 390 197 імен.

У листопаді 2015 року в домені України (разом з доменами другого, третього тощо, рівнів) було зареєстровано 556 148 імен.

Станом на вересень 2019 року Україна посідала четверте місце серед 39 держав Європи за кількістю FTTH/B-вузлів (Fiber To The Building - волоконно-оптичний кабель до будівлі) та FTTH (Fiber To The Home - волоконно-оптичний кабель безпосередньо до квартири/офісу) - 11,24 млн одиниць. Більше було лише в Російській Федерації, Франції та Іспанії.

За даними GlobalLogic кількість українських інтернет-користувачів у 2020 році зросла на два мільйони, що на 33 % більше, ніж у 2019 році. Станом на початок 2021 року кількість інтернет-користувачів становила майже 30 мільйонів (близько 67 % населення країни).

15 травня 2017 року Президент Порошенко своїм указом увів у дію рішення РНБО "Про застосування персональних спеціальних економічних та інших обмежувальних заходів (санкцій)", яке забороняло провайдерам надавати користувачам доступ до російських соцмереж "ВКонтакті" та "Однокласники", інтернет-порталу "Яндекс" (пошуковик і десятки супутніх сервісів), поштового сервісу Mail.Ru, а також до сайтів розробників антивірусів "Лабораторія Касперського" і "Dr.Web". 17 травня указ набув чинності і провайдери почали блокувати доступ: першими блокування впровадили мобільні оператори, за ними провайдери фіксованого доступу.

Указ викликав неоднозначну оцінку українського громадянського суспільства. Були ті, хто вважав таке обмеження виправданим в умовах російської агресії проти України. Були противники заборони, які наголошували на неприпустимості досудового блокування інтернет-ресурсів. Міжнародні неурядові організації висловили занепокоєння указом Президента України ( Human Rights Watch [Архівовано 24 січня 2018 у Wayback Machine.], Freedom House, "Репортери без кордонів", Комітет захисту журналістів, Європейська федерація журналістів). Генсек Ради Європи теж висловив свою стурбованість, тим часом як представники НАТО і ЄС визнали блокування російських інтернет-ресурсів питанням національної безпеки, яке превалює над питанням свободи слова.

У липні 2017 року у ВРУ було зареєстровано проєкти законів про блокування сайтів без рішення суду та встановлення спецобладнання в інтернет-провайдерів. Офіс Уповноваженого з прав людини виступили разом із правозахисниками проти цих проєктів законів.

У вересні 2017 року СБУ було направлено до операторів, провайдерів телекомунікацій листи, в яких, з посиланням на статтю 25 Закону України "Про Службу безпеки України", рекомендувала обмежити доступ абонентам до ресурсів деструктивного характеру за наданим переліком. Тим часом провайдери та Інтернет Асоціація України не могли отримати від СБУ відповіді щодо правових та технічних пояснень стосовно питань блокування.

Після блокування 17 травня 2017 року російських сайтів через агресію Російської Федерації щодо України, їхній рейтинг різко почав знижуватися. [джерело? ]. Частка пошуковика Гугл для україномовних сайтів піднялася до 82 %, натомість частка Яндекса впала із 25 до 16 % і продовжувала знижуватися, Мейл.ру охоплював менше 5 %, решта - ще менше. Вже за травень 2017, кількість українських відвідувачів російських сайтів зменшилася із 25 млн до 12 млн на день.

# data[].attributes.attachment_link.title
Інтернет - Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Інтерне́т (від англ. Internet), міжнародна комп'ютерна мережа, всемере́жжя, (дослівно) міжмере́жа, міжмере́жжя - всесвітня система сполучених комп'ютерних мереж, що заснована на комплекті інтернетних протоколів. Інтернет також називають мережею мереж, бо він складається з мільйонів локальних і глобальних приватних, публічних, академічних, ділових і урядових мереж, пов'язаних між собою з використанням різноманітних дротових, оптичних і бездротових технологій.

# data[].attributes.body
У 1991 році Тім Бернерс-Лі створив World Wide Web (WWW), який став першим справжнім веб-браузером, що дозволив користувачам легко взаємодіяти з інформацією в Інтернеті.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.title
Всесвітнє павутиння — Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
найбільше всесвітнє багатомовне сховище інформації в електронному вигляді

# data[].attributes.headline
Мобільний Інтернет

# data[].attributes.subject
Мобільний Інтернет

# data[].attributes.body
Наприкінці 2000-х і початку 2010-х років швидкий мобільний Інтернет (3G, 4G, а згодом 5G) зробив можливим постійне підключення до глобальної мережі з будь-якої точки світу.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.title
Мобільний інтернет — Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.

# data[].attributes.headline
Поява мобільних телефонів

# data[].attributes.subject
Поява мобільних телефонів

# data[].attributes.body
Мобільні телефони почали з'являтися на ринку в 1980-х роках, але справжня революція сталася з появою смартфонів у 2000-х, що дозволили не лише дзвонити, а й використовувати Інтернет, додатки, фотографувати та відеознімати.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.title
Мобільний телефон — Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.

# data[].attributes.headline
Смартфони та операційні системи

# data[].attributes.subject
Смартфони та операційні системи

# data[].attributes.body
В 2007 році компанія Apple представила iPhone, а разом з ним — операційну систему iOS, що змінила уявлення про мобільні технології. Пізніше Android став основною альтернативою.

# data[].attributes.attachment_link.title
iOS - Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Користувацький інтерфейс iOS заснований на концепції прямої маніпуляції з використанням жестів Multi-Touch. Елементи інтерфейсу управління складаються з повзунків, перемикачів і кнопок. Він призначений для безпосереднього контакту користувача з екраном пристрою. Внутрішній акселерометр використовуються деякими програмами для реагування на струшування пристрою, яке є також загальною командою скасування, або обертання пристрою у трьох вимірах, що є загальною командою перемикання між книжковим та альбомним режимами.

# data[].attributes.headline
Мобільні додатки

# data[].attributes.subject
Мобільні додатки

# data[].attributes.body
В 2010-х роках створення мобільних додатків стало важливим напрямом розвитку, зокрема, для бізнесу, соціальних мереж, медіа та розваг.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Учасники проектів Вікімедіа

# data[].attributes.attachment_link.title
Мобільний застосунок — Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.

# data[].attributes.headline
Штучний інтелект (ШІ)

# data[].attributes.subject
Штучний інтелект (ШІ)

# data[].attributes.body
Розвиток технологій штучного інтелекту став важливою частиною ІТ-індустрії, зокрема в таких сферах, як автоматизація, робототехніка, машинне навчання та нейронні мережі.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Шту́чний інтеле́кт ( ШІ, англ. artificial intelligence, AI) - розділ комп'ютерної лінгвістики[джерело? ] та інформатики, який швидко розвивається, і зосереджений на розробці інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Ці завдання можуть варіюватися від простих дій, як-от розпізнавання мови чи зображень, до більш складних завдань, як-от ігри чи водіння автомобіля.

Штучний інтелект (ШІ) - це галузь інформатики, яка займається розробкою інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Системи штучного інтелекту створені для навчання на досвіді, розпізнавання закономірностей і прийняття рішень на основі вхідних даних. Ці системи можна навчити виконувати певні завдання, наприклад, розпізнавати зображення, розуміти природну мову або грати в ігри. Технологія штучного інтелекту охоплює широкий спектр методів, включаючи машинне навчання, обробку природної мови, робототехніку, експертні системи тощо. Мета досліджень штучного інтелекту полягає в тому, щоб створити машини, які можуть міркувати, розуміти та навчатися, як люди, і використовувати ці можливості для покращення життя людства та вирішення складних проблем.

У більшості випадків алгоритм розв'язання проблем невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не розв'язано питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютером " розумності", хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюрінга або гіпотеза Ньюелла-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем.

Класифікація Джека Коупленда виділяє два підходи до розробки штучного інтелекту:

Ця наука пов'язана з нейронаукою, включаючи когнітивну нейронауку, системну нейронауку, обчислювальну нейронауку. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка.

Штучний інтелект - відносно молода галузь досліджень, започаткована 1956 року. Її історичний шлях нагадує синусоїду, кожен "зліт" якої ініціювався деякою новою ідеєю. На сьогодні її розвиток перебуває на "підйомі"[джерело? ] і спирається на застосування вже досягнутих результатів в інших галузях науки, промисловості, бізнесі та навіть у повсякденному житті.

На думку футуролога Рея Курцвейля людство досягне Сильного ШІ людського рівня у 2029 році. На думку Ілона Маска - у 2025 році. На відміну від розвитку людського інтелекту, який розвивався десятками тисяч років, Сильний ШІ зможе розвиватись майже експоненціально - за долі секунди перевершити здібності людського розуму в десятки-тисячи-мільйони разів. Момент в майбутній історії, коли ШІ перевершить людський розум називається "технологічною сингулярністю". Що буде після технологічної сингулярності неможливо передбачити, так як людство ще ніколи не мала справу з чимось набагато розумнішим і потужнішим за людський мозок.

В березні 2023 року деякі дослідники описали своє дослідження нецензурованої версії ChatGPT на базі GPT-4, що доступна тільки для розробників в OpenAI, ранньою та неповною версією сильного штучного інтелекту (AGI) В середині квітня 2023 року Сем Альтман з OpenAI заявив, що компанія поки припинила тренування GPT-5, у відповідь на лист з відповідним проханням від 50 тисяч людей, зокрема більше 1800 CEO та 1500 професорів, серед яких, Ілон Маск, Стів Возняк, Юваль Гарарі та багато інших людей.

Існує кілька типів штучного інтелекту (ШІ), які сьогодні широко використовуються в програмах. Ось деякі з найпоширеніших типів ШІ:

ШІ на основі правил. Системи ШІ на основі правил запрограмовані за допомогою набору правил або операторів if-then, які дозволяють їм ухвалювати рішення на основі конкретних умов. Ці системи часто використовуються в експертних системах і системах підтримки ухвалення рішень.

Машинне навчання - це тип штучного інтелекту, який передбачає навчання алгоритмів навчанню на основі вхідних даних і покращенню їх продуктивності з часом. Існує три основних типи машинного навчання: кероване навчання, некероване навчання та навчання з підкріпленням.

Обробка природної мови (NLP) - це тип ШІ, який зосереджується на взаємодії між комп'ютерами та людськими мовами. Системи НЛП розроблені для розуміння та інтерпретації людської мови, і вони використовуються в таких програмах, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Робототехніка - це сфера штучного інтелекту, яка зосереджена на проектуванні та розробці роботів, які можуть виконувати завдання у фізичному світі. Робототехніка передбачає інтеграцію штучного інтелекту, датчиків і механічних систем, щоб роботи могли сприймати навколишнє середовище, приймати рішення та виконувати дії.

Експертні системи - це системи штучного інтелекту, призначені для надання порад і підтримки прийняття рішень у певних сферах, таких як маркетинг, дизайн, медицина, право та інженерія. Експертні системи запрограмовані з набором правил і знань, які дозволяють їм міркувати та надавати рекомендації на основі конкретних умов.

Загальний ШІ, також відомий як сильний штучний інтелект (AGI), - це теоретична концепція створення машин, які можуть міркувати та навчатися, як люди. Системи AGI будуть здатні розуміти та вирішувати широкий спектр проблем, і вони матимуть здатність міркувати, планувати та спілкуватися, як люди. AGI все ще залишається здебільшого теоретичною концепцією, і перед її реалізацією необхідно подолати багато проблем.

Єдиної відповіді на питання, чим опікується штучний інтелект ― не існує. Майже кожен автор, який пише книгу про штучний інтелект, відштовхується від якогось визначення, та розглядає в його світлі досягнення цієї науки. Зазвичай ці визначення зводяться до таких:

штучний інтелект вивчає методи розв'язання завдань, які потребують людського розуміння. Отже, мова іде про те, щоби навчити ШІ розв'язувати тести інтелекту. Це передбачає розвиток способів розв'язання задач за аналогією, методів дедукції та індукції, накопичення базових знань і вміння їх використовувати;

штучний інтелект вивчає методи розв'язання задач, для яких не існує способів розв'язання або вони не коректні (через обмеження в часі, пам'яті тощо). Завдяки такому визначенню інтелектуальні алгоритми часто використовуються для розв'язання NP-повних задач, наприклад, задачі комівояжера;

штучний інтелект займається моделюванням людської вищої нервової діяльності;

штучний інтелект - це системи, які можуть оперувати зі знаннями, а найголовніше - навчатися. В першу чергу мова ведеться про те, щоби визнати клас експертних систем (назва походить від того, що вони спроможні замінити "на посту" людей-експертів) інтелектуальними системами;

останній підхід, що почав розвиватися з 1990-х років, називається агентно-орієнтованим підходом. Цей підхід зосереджує увагу на тих методах і алгоритмах, які допоможуть інтелектуальному агенту виживати в довкіллі під час виконання свого завдання. Тому тут значно краще вивчаються алгоритми пошуку і прийняття рішення.

Експерти НАТО у своїй діяльності оперують спорідненими тлумаченнями штучного інтелекту:

"спроможність, що надається алгоритмами оптимального або неоптимального вибору з широкого простору можливостей, для досягнення цілей шляхом застосування стратегій, які можуть спиратися на навчання або адаптацію до навколишнього середовища";

"системи, які створені людиною і діють у фізичному або цифровому світі, враховують складну мету і обирають найкращі дії (відповідно до заздалегідь визначених параметрів), які необхідно виконати для досягнення поставленої мети на основі сприйняття свого середовища, інтерпретації зібраних структурованих або неструктурованих даних та обґрунтування знань, отриманих з цих даних".

Найзагальніший підхід полягає в тому, що штучний інтелект матиме змогу поводити себе як людський за звичних умов. Ця ідея є узагальненим підходом тесту Тюрінга, який стверджує, що машина стане розумною тоді, коли буде спроможна підтримувати діалог з людиною, а та не зможе зрозуміти, що розмовляє з машиною (діалог ведеться переписуванням).

Письменники-фантасти часто пропонують ще один підхід: штучний інтелект виникає тоді, коли машина буде відчувати і творити. Наприклад, хазяїн Ендрю Мартіна з "Двохсотлітньої людини" Айзека Азімова починає ставитись до нього як до людини тоді, коли той створив іграшку за власним проєктом. А Дейта з "Зоряного шляху", що спроможний до спілкування та навчання, мріє володіти емоціями та інтуїцією.

Існують різні методи створення систем штучного інтелекту. У наш час можна виділити 4 досить різних методи:

1. Логічний підхід. Основою для вивчення логічного підходу слугує алгебра логіки. Кожен програміст знайомий з нею з того часу, коли він вивчав оператор IF. Свого подальшого розвитку алгебра логіки отримала у вигляді числення предикатів - в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відношень між ними. Крім цього, кожна така машина має блок генерації цілі, і система виводу намагається довести дану ціль як теорему. Якщо ціль досягнута, то послідовність використаних правил дозволить отримати ланцюжок дій, необхідних для реалізації поставленої цілі (таку систему ще називають експертною системою). Потужність такої системи визначається можливостями генератора цілей і машинного доведення теорем. Для досягнення кращої виразності логічний підхід використовує новий напрям, його назва - нечітка логіка. Головною відмінністю цього напряму є те, що істинність вислову може приймати окрім значень "так"/"ні" (1/0) ще й проміжні значення - "не знаю" (0,5), "пацієнт швидше живий, ніж мертвий" (0,75), "пацієнт швидше мертвий, ніж живий" (0,25). Такий підхід подібніший до мислення людини, оскільки вона рідко відповідає "так" або "ні".

2. Під структурним підходом ми розуміємо спроби побудови ШІ шляхом моделювання структури людського мозку. Однією з перших таких спроб був перцептрон Френка Розенблата. Головною моделюючою структурною одиницею в перцептронах (як і в більшості інших варіантах моделювання мозку) є нейрон. Пізніше виникли й інші моделі, відоміші під назвою нейронні мережі (НМ) і їхні реалізації - нейрокомп'ютери. Ці моделі відрізняються за будовою окремих нейронів, за топологією зв'язків між ними і алгоритмами навчання. Серед найвідоміших на початку 2000-х років варіантів НМ можна назвати НМ зі зворотнім поширенням помилки, мережі Кохонена, мережі Гопфілда, стохастичні нейронні мережі. У ширшому розумінні цей підхід відомий як конекціонізм. Відмінності між логічним та структурним підходом не стільки принципові, як це здається на перший погляд. Алгоритми спрощення і вербалізації нейронних мереж перетворюють моделі структурного підходу на явні логічні моделі. З іншого боку, ще 1943 року Воррен Маккалох і Волтер Піттс показали, що нейронна мережа може реалізувати будь-яку функцію алгебри логіки.

3. Еволюційний підхід. Під час побудови системи ШІ за даним методом основну увагу зосереджують на побудові початкової моделі і правилах, за якими вона може змінюватися (еволюціонувати). Причому модель може бути створено за найрізноманітнішими методами, це може бути і НМ, і набір логічних правил, і будь-яка інша модель. Після цього ми вмикаємо комп'ютер і він на основі перевірки моделей відбирає найкращі з них, і за цими моделями за найрізноманітнішими правилами генеруються нові моделі. Серед еволюційних алгоритмів класичним вважається генетичний алгоритм.

4. Імітаційний підхід. Цей підхід є класичним для кібернетики з одним із її базових понять чорний ящик. Об'єкт, поведінка якого імітується, якраз і являє собою "чорний ящик". Для нас не важливо, які моделі у нього всередині і як він діє, головне, щоби наша модель в аналогічних ситуаціях поводила себе без змін. Таким чином тут моделюється інша властивість людини - здатність копіювати те, що роблять інші, без поділу на елементарні операції і формального опису дій. Часто ця властивість економить багато часу об'єктові, особливо на початку його життя.

У рамках гібридних інтелектуальних систем намагаються об'єднати ці напрямки. Експертні правила висновків, можуть генеруватися нейронними мережами, а побіжні правила отримують за допомогою статистичного вивчення. Багатообіцяльний новий підхід, який ще називають підсиленням інтелекту, розглядає досягнення ШІ у процесі еволюційної розробки, як поточний ефект підсилення людського інтелекту технологіями.

Як наукова дисципліна ШІ має кілька основних напрямів:

машинне мислення (англ. machine reasoning, охоплює процеси планування, представлення знань і міркування, пошук та оптимізацію);

машинне навчання (умовно поділяється на глибоке навчання (англ. deep learning) і навчання з підкріпленням (англ. reinforcement learning)),

робототехніка (включає в себе управління, ситуаційне сприйняття, датчики і приводи, а також інтеграцію усіх інших методів в кібер-фізичні системи).

Якщо проаналізувати історію ШІ, можна виділити такий обширний напрям як моделювання міркувань ( англ. Model-based reasoning). Багато років розвиток науки ШІ просувався саме таким шляхом, і зараз це одна з найрозвиненіших областей в сучасному ШІ. Моделювання міркувань має на увазі створення символьних систем, на вході яких поставлена деяка задача, а на виході очікується її розв'язок. Як правило, запропонована задача уже формалізована, тобто переведена на математичну форму, але або не має алгоритму розв'язання, або цей алгоритм занадто складний, трудомісткий тощо. В цей напрям входять: автоматизоване доведення теорем, прийняття рішень і теорія ігор, планування і диспетчеризація, прогнозування.

Таким чином, на перший план виходить інженерія знань, яка об'єднує завдання отримання знань з простої інформації, їх систематизацію і використання. Досягнення в цій області зачіпають майже всі інші напрями дослідження ШІ. Тут також необхідно відзначити дві важливі підобласті. Перша з них - машинне навчання - стосується процесу самостійного отримання знань інтелектуальною системою під час її роботи. Другу пов'язано зі створенням експертних систем - програм, які використовують спеціалізовані бази знань для отримання достовірних висновків щодо довільної проблеми.

Великі і цікаві досягнення є в області моделювання біологічних систем. Сюди можна віднести кілька незалежних напрямків. Нейронні мережі використовуються для розв'язання нечітких і складних проблем, таких як розпізнавання геометричних фігур чи кластеризація об'єктів. Генетичний підхід заснований на ідеї, що деякий алгоритм може стати ефективнішим, якщо відбере найкращі характеристики у інших алгоритмів ("батьків"). Відносно новий підхід, де ставиться задача створення автономної програми - агента, котрий співпрацює з довкіллям, називається агентний підхід. А якщо належним чином примусити велику кількість "не дуже інтелектуальних" агентів співпрацювати разом, то можна отримати "мурашиний" інтелект.

Задачі розпізнавання об'єктів вже частково розв'язуються в рамках інших напрямків. Сюди відносяться розпізнавання символів, рукописного тексту, мови, аналіз текстів. Особливо слід згадати комп'ютерне бачення, яке пов'язане з машинним навчанням та робототехнікою.

Робототехніка і штучний інтелект часто поєднуються одне з одним. Об'єднання цих двох наук, створення інтелектуальних роботів, можна вважати ще одним напрямом ШІ.

Окремо тримається машинна творчість, через те, що природа людської творчості ще менше вивчена, ніж природа інтелекту. Тим не менше, ця область існує, і тут стоять проблеми написання комп'ютером музики, літературних творів (часто - віршів та казок), образотворче мистецтво.

Нарешті, існує безліч програм штучного інтелекту, кожна з яких утворює майже самостійний напрямок. Як приклади, можна навести програмування інтелекту в комп'ютерних іграх, нелінійному керуванні, інтелектуальні системи безпеки. Наприклад, у 2018 році дослідники з Корнуельського університету зробили те, що зможе кардинально змінити процес розробки нових відеоігор. Вони створили пару нейронних мереж, що змагаються ( генеративних змагальних мереж), і навчили їх на прикладі найпершої гри- шутера, Doom-а. В процесі навчання нейронні мережі визначили основні принципи побудови рівнів цієї гри і після цього вони стали здатні генерувати нові рівні без найменшої допомоги з боку людей.

Не важко бачити, що більшість областей дослідження перетинаються. Це властиво для будь-якої науки. Але в штучному інтелекті взаємозв'язок між, задавалося б, різними напрямами, виражено дуже сильно, і це пов'язано з філософською суперечкою про сильний і слабкий ШІ.

Дослідження в галузі планування почалися зі спроби сконструювати робота, який би виконував свої завдання з деякою мірою гнучкості і здатністю реагувати на навколишній світ. Планування припускає, що робот повинен уміти виконувати деякі елементарні дії. Він намагається знайти послідовність таких дій, за допомогою якої можна виконати більш складне завдання, наприклад, рухатися кімнатою, заповненою перешкодами. Одним з методів планування є метод ієрархічної декомпозиції.

Планування, через низку причин, є складним завданням, чималу роль у цьому відіграє розмір простору можливих послідовностей кроків. Навіть дуже простий робот здатний породити величезну кількість різних комбінацій елементарних рухів. Дослідження у галузі планування сьогодні вийшли за межі робототехніки, тепер вони включають також координацію складних систем завдань і цілей. Сучасні планувальники застосовуються як в агентських середовищах, так і для керування прискорювачами часток.

Машинне навчання - це розділ штучного інтелекту, що має за основу побудову та дослідження систем, які можуть самостійно навчатись з даних. Наприклад, система машинного навчання може бути натренована на електронних повідомленнях для розрізняння спаму і прийнятних повідомлень. Після навчання вона може бути використана для класифікації нових повідомлень електронної пошти на спам та не-спам. В основі машинного навчання розглядаються уявлення та узагальнення. Представлення даних і функцій оцінки цих даних є частиною всіх систем машинного навчання, наприклад, у наведеному вище прикладі, повідомлення електронною поштою, ми можемо уявити лист як набір англійських слів, просто відмовившись від порядку слів. Узагальнення є властивістю, яку система буде застосовувати добре на невидимих примірниках даних; умови, за яких це може бути гарантовано, є ключовим об'єктом вивчення в полі обчислювальної теорії навчання. Існує широкий спектр завдань машинного навчання та успішних застосувань. Оптичне розпізнавання символів, в яких друковані символи розпізнаються автоматично, та ґрунтуються на попередніх прикладах, є класичним підходом техніки машинного навчання. 1959 року Артур Самуїл визначив машинне навчання як "Поле дослідження, яке дає комп'ютерам можливість навчатися, не будучи явно запрограмованими".

Обробка природної мови

Обробка природної мови - загальний напрямок штучного інтелекту та лінгвістики. Він вивчає проблеми комп'ютерного аналізу та синтезу природної мови. Стосовно штучного інтелекту аналіз означає розуміння мови, а синтез - генерацію розумного тексту. Розв'язок цих проблем буде означати створення зручнішої форми взаємодії комп'ютера та людини.

На початку 2023 року, вчені Стенфордського університету (Каліфорнія, США) встановили новий рекорд роботи мовного інтерфейсу мозок-комп'ютер (Brain-Computer Interface, ВСІ), досягнувши рекордно високого показника декодування мови. Новий рекорд полягає в тому, що швидкість декодування мови штучного інтелекту досягла 62 слова на хвилину, що в 3,4 рази швидше за попередній рекорд для будь-якого виду BCI.

Задачі та обмеження

Розуміння природної мови іноді вважають AI-повною задачею, тому що розпізнавання живої мови потребує величезних знань системи про довкілля та можливості взаємодіяти з ним. Саме означення змісту слова "розуміти" - одне з головних завдань штучного інтелекту. На початку 2000-х років значну роль у вирішенні задач з обробки природномовних даних відіграють онтології, наприклад, WordNet, UWN.

Машинний зір

Машинний зір - це застосування комп'ютерного зору в промисловості та виробництві. В той час як комп'ютерний зір - це загальний набір методів, що дозволяють комп'ютерам бачити, областю інтересу машинного зору, як інженерного напрямку, є цифрові пристрої введення/виведення та комп'ютерні мережі, призначені для контролю виробничого обладнання, такого як роботи-маніпулятори чи апарати для вилучення бракованої продукції. Машинний зір є підрозділом інженерії, пов'язаним з обчислювальною технікою, оптикою, машинобудуванням та промисловою автоматизацією. Одним з найпоширеніших застосувань машинного зору є інспекція промислових товарів, таких як напівпровідникові чипи, автомобілі, продукти харчування та ліки. Люди, що працюють на складальних лініях, оглядають частини продукції і роблять висновки про якість виконання. Системи машинного зору для цієї мети використовують цифрові та інтелектуальні камери, а також програмне забезпечення обробки зображення для виконання аналогічних перевірок.

Комерційні пакети програм для машинного зору і пакети програм з відкритим вихідним кодом зазвичай містять низку методів обробки зображень, таких як:

лічильник пікселів: підраховує кількість світлих або темних пікселів;

бінаризація: перетворює зображення в сірих тонах в бінарне (білі та чорні пікселі);

сегментація: використовується для пошуку і/або підрахунку деталей

пошук і аналіз блобів: перевірка зображення на окремі блоби пов'язаних пікселів (наприклад, чорної діри на сірому об'єкті) у вигляді опорної точки зображення. Ці блоби часто представляють цілі для обробки, захоплення або виробничого браку;

надійне розпізнавання за шаблонами: пошук за шаблоном об'єкта, який може бути повернутий, частково прихований іншим об'єктом, або відрізнятись за розміром

зчитування штрих-кодів: декодування 1D- і 2D-кодів, розроблених для зчитування або сканування машинами;

оптичне розпізнавання символів: автоматизоване читання тексту, наприклад, серійних номерів;

вимірювання: вимірювання розмірів об'єктів в дюймах або міліметрах;

знаходження країв: пошук країв об'єктів;

зіставлення шаблонів: пошук, підбір, і/або підрахунок конкретних моделей.

В більшості випадків системи машинного зору використовують послідовне поєднання цих методів обробки для виконання повного інспектування. Наприклад, система, яка зчитує штрих-код, може також перевірити поверхню на наявність подряпин або пошкодження та виміряти довжину і ширину компонентів, що обробляються.

Кінцевою метою досліджень з питань "штучного інтелекту" є розкриття таємниць мислення та створення моделі мозку. Принципова можливість моделювання інтелектуальних процесів випливає з основного гносеологічного результату кібернетики, який полягає у тому, що будь-яку функцію мозку, будь-яку розумову діяльність, описану мовою з суворо однозначною семантикою за допомогою скінченного числа слів, в принципі можна передати електронній цифровій обчислювальній машині ( ЕЦОМ). Сучасні ж наукові уявлення про природу мозку дають підстави вважати, що принаймні в суто інформаційному аспекті найістотніші закономірності мозку визначаються скінченною (хоч, може, й надзвичайно великою) системою правил.

Штучний інтелект - технічна (в усіх сучасних випадках спроб практичної реалізації - комп'ютерна) система, що має певні ознаки інтелекту, тобто здатна:

розпізнавати та розуміти;

знаходити спосіб досягнення результату та приймати рішення;

вчитися.

У практичному плані наявність лише неповних знань про мозок, про його функціонування не заважає будувати його наближені інформаційні моделі, моделювати на ЕЦОМ найскладніші процеси мислення, у тому числі й творчі.

Хоча проблема "штучного інтелекту" тісно пов'язана з потребами практики, тут немає єдиної загальної практичної задачі, яка б однозначно визначала розвиток теорії, проте є багато задач, які є частковими, вузькими. Тому проблема "штучного інтелекту" - це фактично цілий комплекс проблем, які характеризуються різним ступенем загальності, абстрактності, складності й розробленості і кожній з яких властиві свої принципові й практичні труднощі. Це такі проблеми, як розпізнавання образів, навчання й самонавчання, евристичне програмування, створення загальної теорії самоорганізовуваних систем, побудова фізичної моделі нейрона та ін., багато з яких мають велике самостійне значення. Для всіх цих напрямів одержано важливі результати, як практичного, так і теоретичного характеру, продовжуються інтенсивні дослідження.

Оскільки, крім малочисельних оптимістів, майже ніхто не намагається саме "виготовити" інтелект аналогічний людському, то мова ведеться про створення системи, яка буде здатна реалізувати певні моделі інтелекту.

На початку XVII століття Рене Декарт зробив припущення, що тварина - деякий складний механізм, тим самим сформулював механічну теорію. 1623 року Вільгельм Шиккард ( нім. Wilhelm Schickard) побудував першу механічну цифрову обчислювальну машину, згодом було створено машини Блеза Паскаля (1643) і Готфріда Лейбніца (1671). Лейбніц також був першим, хто описав сучасну двійкову систему числення, хоча до нього цією системою періодично захоплювались різні великі вчені. В XIX столітті Чарлз Беббідж і Ада Лавлейс працювали над програмованою механічною обчислювальною машиною.

У XVIII столітті завдяки розвитку техніки і, в особливості, годинникових механізмів інтерес до подібних винаходів зріс ще сильніше. В середині 1750-х років австрійський винахідник Фрідріх фон Кнаус сконструював серію машин, які вміли писати пером досить довгі тексти. Досягнення в механіці XIX століття сприяли новому поштовху винаходів в напрямку до сучасного розуміння штучного інтелекту. У 1830-х роках англійський математик Чарльз Беббідж придумав концепцію складного цифрового калькулятора - аналітичної машини, яка могла б розраховувати ходи для гри в шахи. У 1832 році С. Н. Корсаков представив принцип розробки наукових методів і пристроїв для посилення можливостей розуму і запропонував серію "інтелектуальних машин", в конструкції яких, вперше в історії інформатики, застосував перфоровані карти.

В 1910-1913 роках Бертран Рассел і Альфред Вайтгед опублікували працю "Принципи математики", яка здійснила революцію в формальній логіці. 1941 року Конрад Цузе побудував перший робочий програмно-контрольований комп'ютер. Воррен Маккалох і Вальтер Піттс 1943 року опублікували A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, поклавши основи нейронних мереж.

Вперше алгоритми AI з'явилися в 1960-х роках. Пристрої, попередньо запрограмовані для найпростіших міркувань, породили ранні платформи для створення цілих експертних і кваліфікованих прогностичних систем. І, не дивлячись на те, що на початкових етапах роботи з такими системами вчені зіштовхнулися з низкою проблем, які, на перший погляд, було неможливо вирішити, - результати численних досліджень принесли свої плоди.

Кілька десятиліть тому розвиток технологій штучного інтелекту гальмувала відсутність впевненості в кінцевому продукті. На це впливало чимало чинників: надмірна вартість машинного часу, вельми скромні обчислювальні ресурси, обмеженість мов програмування, громіздкість елементної бази тощо. У 1970-80-х роках процес взагалі майже зупинився на фоні фактично повного скорочення належного фінансування.

Однак завдяки революційним розробкам у сфері напівпровідникової промисловості відбувся прорив у технологіях зберігання та обробки інформації і, як наслідок, - початок відродження епохи розумних машин припав на 1990-ті роки: з появою обмежених систем машинного навчання. А 2000-і роки ознаменували вже зовсім нову епоху розвитку систем штучного інтелекту.

ASIMO - Інтелектуальний гуманоїдний робот від Honda, використовує сенсори та спеціальні алгоритми для уникнення перешкод та ходіння сходами.

Kismet, робот з базовими соціальними навичками.

За даними Zion Market Research, очікується, що глобальна індустрія штучного інтелекту зросте з 59,7 мільярдів доларів у 2021 році до 422,4 мільярдів доларів до 2028 року.

У створенні штучного інтелекту (в буквальному розумінні цього слова; експертні системи і шахові програми сюди не відносяться) спостерігається інтенсивний перелом усіх предметних областей, які мають хоч якесь відношення до ШІ в базі знань. Практично всі підходи були випробувані, але до появи повноцінного штучного розуму жодна дослідницька група так і не дійшла.

Дослідження ШІ влились в загальний потік технологій сингулярності (видового стрибка, експотенціального розвитку людини), таких як нанотехнологія, молекулярна біоелектроніка●, теоретична біологія, квантова теорія(ї), ноотропіки, екстромофіли тощо.

3 1 серпня 2017 року Facebook вимкнув систему штучного інтелекту через те, що боти винайшли свою мову, якою вони почали спілкуватися між собою. Випробувачі алгоритму схильні вважати, що фрази і навіть самі повторення представляли собою спроби ботів самостійно "зрозуміти" принципи спілкування.

За кілька днів перед тим Ілон Маск назвав штучний інтелект найбільшою загрозою, з якою зіткнеться цивілізація, а засновник Facebook Марк Цукерберг активно заперечував йому. Чат-боти для Messenger Фейсбук запустив у квітні 2016 року. Боти могли самостійно навчатися.

штучний інтелект буде все частіше ставати предметом міжнародної політики (зокрема, питанням конкуренції та боротьби між державами);

виробники штучного інтелекту намагатимуться робити його "прозорим" та зрозумілим для людей (через нерозуміння виникають страхи серед основної маси населення до продуктів, які діють на основі штучного інтелекту);

штучний інтелект буде поглиблювати своє проникнення в бізнес;

через штучний інтелект виникне більше робочих місць, ніж буде втрачено[35], хоча така переконаність перебуває під певним сумнівом[36].

Приклад діалогу з ChatGPT від OpenAI

В березні 2023 року деякі дослідники описали своє дослідження нецензурованої версії ChatGPT на базі GPT-4, що доступна тільки для розробників в OpenAI, ранньою та неповною версією сильного штучного інтелекту (AGI). В середині квітня 2023 року Сем Альтман з OpenAI заявив, що компанія поки припинила тренування GPT-5, у відповідь на лист з відповідним проханням від 50 тисяч людей, зокрема більше 1800 CEO та 1500 професорів, серед яких, Ілон Маск, Стів Возняк, Юваль Гарарі та багато інших людей.

Направлення застосовують системи штучного інтелекту (СШІ) створенню новонародженної дії ( актуарна математика) при управлінні дії налаштувань віртуального середовища і управлінні налаштувань власністю віртуального середовища для кожного направлення. У серпні 2001 року роботи виграли в людей в імпровізованому змаганні з алгоритму послідовності знань та сприйняття слів (BBC News, 2001). Методи розпізнавання образів, (включаючи, як складніші й спеціалізованіші, так і нейронні сітки) широко використовують при оптичному і акустичному розпізнаванні (в тому числі тексту і голосу), діагностиці клітин, в аналізу інформації (визначення знань), а також для ряду інших задач створеною для питань та відповідей. Доповненою функцією є спроба редагувати знання для перевірки їх властивостей (настроювання під себе) з функцією зберігання та відмінити налаштування.

Застосування ШІ є важливим у створенні систем управління .

За допомогою ШІ можливо забезпечити оптимальний та адаптивний до життя вибір комбінації сенсорів і засобів дії, скоординувати їх сумісне функціонування, виявляти та ідентифікувати питання; оцінювати знання середовищя. Суттєву роль ШІ відіграє у реалізації сприйняття знання доповненої реальності. Наприклад, ШІ дозволяє забезпечити класифікацію та семантичну сегментацію зображень, локалізацію і ідентифікацію програмних об'єктів з метою схематичного відтворення контурів об'єктів як символів доповненої реальності для ефективного цілевказування.

Значні надії покладаються на використання СШІ для управління мережами стільникового зв'язку 6G програми які вибираються під налаштування своєї програми.

Розробники комп'ютерних ігор вимушені застосовувати ШІ тої чи іншої міри пропрацьованості. Стандартними задачами ШІ в іграх є відшукання шляху в двовимірному або тривимірному просторі, імітація поведінки, обрахунок вірної дії і так далі.

2018 року портрет вигаданої людини, намальований ШІ зацікавив в направленні мистецтва. Перш ніж намалювати "Едмонда Беламі", алгоритм дослідив 15 тис. портретів, датованих XIV-XX ст.

13 березня 2023 року вийшов 8 номер українського журналу яЛогіка, в якому контент повністю згенерований штучним інтелектом.

Перспективним напрямком застосування ШІ є наукові дослідження, де він задіяний для аналізу наукових публікацій з метою синтезу нових знань, відкриття нових матеріалів, закономірностей програми направлень .

За допомогою алгоритму машинного навчання на основі штучного інтелекту вдалося знайти близько 1100000000000000000000000000000011 нових екзопланет.

Ще одна перспективна галузь застосуванні ШІ - в системах автоматичного і автоматизованого управління. Автоматичні системи управління (АСУ) є технічним аналогом інтелекту людини. Сучасні АСУ будуються на базі цифрових пристроїв - комп'ютерів і мікропроцесорів. Основою таких систем є складне програмне забезпечення, яке використовує як прості алгоритми розрахунків так і алгоритми на основі штучного інтелекту - нейронних мереж і нечіткої логіки. АСУ застосовують для управління направлення програми і створення віртуального середовища. Сучасне налаштування алгоритму функціонує майже без участі людини. Втручання у програму необхідне лише у випадку надзвичайної ситуації - аварії або поломки обладнання. На багатьох направленнях програми запроваджено дистанційне керування початкового рівня через мережу Інтернет або через мобільні додатки, кожне виправлення зберігається та фіксується при розумінні переходу на кращий рівень сприйняття направлення в розділі виправлень початкового рівня та погодження з усіма направленнями і змогу добавити свої налаштування свого направлення для всіх направлень в новому рівні.

Але найбільш витонченим і сучасним завданням для ШІ стало призначення та перевірка направленнями вчителів направлення на знання почуття середовища всіх програм а також створення повідомлення на основі власного вибору та власних віртуальних створень привітань та побажаннь а також за допомогою штучного інтелекту з функцією редагування. ION збиратиме у форумі в темі для збирання даних на аналіз створення єдиного рішення в якому кожен має змогу провести аналіз та зберігати окремо рішення як частину створеного проекту в якому і проводять аналіз всі направлення з зберіганням окремих налаштувань простору і так далі, автор теми зберігає для всіх створення своїх налаштувань теми. мудреці вибираються змаганнями серед найкращих в направленні і обираються мудрецями росту направлень які відповідають простою відповіддю на всі питання, - повідомив mind ways.

Приклад № 1: штучний інтелект перемагає кімнату, заповнену кращими лікарями, у змаганні з діагностики пухлин (2018). Вчені Дослідницького центру неврологічних розладів штучного інтелекту та дослідницька група Столичного медичного університету в Китаї надали ШІ під назвою BioMind тисячі зображень захворювань, пов'язаних із нервовою системою. У змаганнях із двох раундів BioMind правильно діагностував 85 % випадків за 18 хвилин у порівнянні з групою найкращих неврологів, яка досягла лише 64 % точності за 50 хвилин.

Приклад № 2: штучний інтелект розробляє комп'ютерний чіп так само добре, як і інженер-людина - і швидше (2021). Набір алгоритмів від Google Brain тепер може розробляти комп'ютерні мікросхеми, які використовуються для запуску програмного забезпечення ШІ, які значно перевершують ті, що розроблені експертами-людьми. Використовуючи тип машинного навчання, який називається глибоким навчанням з підкріпленням, ці розробники чіпів зі штучним інтелектом можуть працювати за лічені години, порівняно з типовим процесом, який може тривати тижнями або навіть місяцями.

Приклад № 3: ШІ DeepMind розгадує математичні головоломки, які десятиліттями ставлять людей у глухий кут (2021). Працюючи з командами математиків, DeepMind розробив алгоритм для вирішення двох давніх головоломок у математиці: теорії вузлів і вивчення симетрій. Алгоритм міг розглядати різні математичні поля та виявляти зв'язки, які раніше вислизали від людського розуму. Вперше машинне навчання спрямоване на ядро математики - науки про виявлення закономірностей, які зрештою призводять до формально підтверджених ідей або теорем про те, як працює наш світ.

Приклад № 4: ШІ перемагає 8 чемпіонів світу з бриджу (2022). Бридж - це комунікаційна та стратегічна гра, яка довго протистояла домінуванню ШІ. Дотепер. Штучний інтелект для гри в бридж під назвою NooK, розроблений французьким стартапом NukkAI, переміг 8 чемпіонів світу з бриджу на змаганнях у Парижі. NooK - це свого роду гібридний алгоритм, який поєднує символічний (тобто заснований на правилах) ШІ з домінуючим на сьогодні підходом до глибокого навчання. У 80 сетах проти своїх людських суперників NooK виграв 67, або 83 %.

Приклад № 5: ШІ перевершив кількох світових гросмейстерів у грі у шахи. Цифровий бот Mittens назвали "шаховим лиходієм", оскільки він не залишає жодного шансу живому супернику. Алгоритм перемагали всього два рази - вперше це зробив штучний інтелект Stockfish 15, вдруге - нідерландський шахіст Бенджамін Бок.

Приклад № 6: штучний інтелект, який розробляє білки, створює ліки, про які люди навіть не мріяли (2022). Вчені з Університету Вашингтона використали алгоритм глибокого навчання, щоб не лише передбачити загальну площу функціонального сайту білка, але й сформувати структуру. Команда використовувала нове програмне забезпечення для створення ліків, які "борються з раком", і створювала вакцини проти звичайних, хоча іноді й смертельних, вірусів. Як зазначив провідний науковець у дослідженні д-р Девід Бейкер, "Глибоке навчання трансформувало прогнозування структури білка за останні два роки, зараз ми перебуваємо в середині подібної трансформації дизайну білка".

Проглядаються два напрямки розвитку ШІ:

перший полягає у вирішенні проблем, пов'язаних з наближенням спеціалізованих систем ШІ до можливостей людини та їх інтеграції, яка реалізована природою людини.

другий полягає у створенні Штучного Розуму, який представляє інтеграцію уже створених систем ШІ в єдину систему, здібну вирішувати проблеми людства.

Штучний інтелект (ШІ) - це багатодисциплінарна сфера, яка спирається на різні галузі знань і дослідження з різних наукових дисциплін. Розвиток і прогрес штучного інтелекту спиралися на синергію з кількома іншими науками, сприяючи багатому та взаємопов'язаному ландшафту міждисциплінарної співпраці.

ШІ має міцне коріння в інформатиці та математиці. Принципи розробки алгоритмів, теорія обчислень і структури даних складають основу досліджень ШІ. Такі галузі, як машинне навчання, нейронні мережі та обробка природної мови, значною мірою покладаються на математичні основи, включаючи лінійну алгебру, теорію ймовірностей та оптимізацію. Перетин ШІ з інформатикою та математикою призвів до розробки потужних алгоритмів і обчислювальних методів, які лежать в основі програм ШІ.

ШІ прагне зрозуміти та відтворити людський інтелект, що робить когнітивну науку та психологію ключовими дисциплінами для досліджень ШІ. Вивчаючи процеси людського пізнання, сприйняття та прийняття рішень, дослідники можуть розробити системи штучного інтелекту, які мають схожі характеристики. Когнітивна наука також дає розуміння представлення знань, міркувань і вирішення проблем, які є важливими компонентами моделей ШІ. Інтеграція штучного інтелекту та когнітивної науки проклала шлях для прогресу в таких сферах, як когнітивні архітектури, взаємодія людини та робота та когнітивна робототехніка.

Дослідження мозку та нейронних систем справило глибокий вплив на ШІ. Нейронаука дає цінну інформацію про структуру та функціонування людського мозку, надихаючи дослідників ШІ на розробку штучних нейронних мереж і моделей глибокого навчання. Нейронні мережі, натхненні біологічними нейронами та нейронними мережами в мозку, зробили революцію в ШІ, включаючи розпізнавання зображень й обробку природної мови. З іншої сторони, методи штучного інтелекту можна використовувати в нейронауці для аналізу та розуміння великомасштабних даних мозку, сприяючи прогресу в різних галузях нейронауки, таких як обчислювальна, молекулярна, клітинна, когнітивна, системна; і також в нейровізуалізації, нейропсихології, біокібернетиці, нейроінформатиці, нейроінженерії тощо.

Біокібернетика та нейрокібернетика взаємопов'язані зі штучним інтелектом завдяки спільній зосередженості на вивченні та інтеграції біологічних систем і обчислювальних процесів. Біокібернетика поєднує принципи кібернетики та біології для розуміння складних біологічних систем і керування ними, тоді як нейрокібернетика спеціально зосереджена на вивченні нервової системи та її взаємодії з нейроінженерними штучними системами. Штучний інтелект відіграє вирішальну роль в обох сферах, надаючи обчислювальні моделі, алгоритми та інструменти для аналізу та моделювання біологічних процесів, розуміння нейронних механізмів і розробки інтелектуальних систем, натхненних мозком. Інтеграція ШІ з біокібернетикою та нейрокібернетикою покращує наше розуміння біологічних систем і дозволяє розробляти передові технології, такі як нейрокомп'ютерний інтерфейс, нейропротезування та моделі нейронних мереж для вирішення складних когнітивних завдань.

Один з основоположників української та світової шкіл біокібернетики та штучного інтелекту, видатний україньский лікар-хірург, академік Михайло Амосов ще в 1969 писав:

Чи можливо створити штучний розум? Чи буде від здатен до повноцінного мислення, до творчості? Ким належить йому стати - помічником чи суперником? Ці питання вже давно цікавлять багатьох вчених.

Нейролінгвістика - це галузь, яка досліджує, як мова обробляється в мозку, досліджуючи нейронні механізми, які задіяні в засвоєнні мови, продукуванні, розумінні та представленні. Він поєднує в собі принципи нейронауки, лінгвістики, психології та когнітивної науки, щоб розкрити складну взаємодію між мовою та мозком, пояснюючи фундаментальну природу людських мовних здібностей.

Робототехніка - це сфера, яка тісно переплітається зі ШІ, оскільки обидві дисципліни спрямовані на створення інтелектуальних систем, здатних сприймати фізичний світ і взаємодіяти з ним. Технології штучного інтелекту дозволяють роботам виконувати такі завдання, як розпізнавання об'єктів, планування руху та маніпуляції, тоді як робототехніка забезпечує платформу для втілення алгоритмів штучного інтелекту у фізичних агентах. Інтеграція штучного інтелекту та робототехніки призвела до значного прогресу в автономних транспортних засобах, промисловій автоматизації, медичній робототехніці та допоміжних технологіях.

Оскільки технології штучного інтелекту продовжують розвиватися, етичні та соціальні наслідки, пов'язані з їх впровадженням, стають дедалі важливішими. Перетин ШІ з етичними та соціальними науками гарантує, що системи ШІ розробляються та використовуються відповідально, вирішуючи такі проблеми, як справедливість, прозорість, конфіденційність та підзвітність. Співпраця між дослідниками штучного інтелекту, етиками, соціологами та експертами з політики допомагає сформувати вказівки, правила та рамки для регулювання етичного та відповідального використання штучного інтелекту.

Це лише кілька прикладів широких міждисциплінарних зв'язків ШІ з різними науковими сферами. Штучний інтелект тісно пов'язаний із трансгуманізмом. А разом із когнітивною нейронаукою і когнітивною психологією він утворює загальнішу науку, яку називають когнітологія. Окрему роль в штучному інтелекті відіграє філософія. Спільні зусилля ШІ та інших наук продовжують розширювати горизонти знань, стимулювати інновації та формувати майбутнє інтелектуальних систем. У міру розвитку ШІ, і, зокрема сильного штучного інтелекту, будуть відкриті нові шляхи співпраці, що призведе до захоплюючих відкриттів і трансформаційних застосувань у багатьох галузях.

Використання штучного інтелекту також має вплив на епістемологію - науку про знання, та гносеологію - науку про пізнання; очікується, що темпи росту впливу будуть збільшуватись (див. Прискорення змін, Технологічна сингулярність).

Штучний інтелект (ШІ) - це галузь, яка тісно перетинається з епістемологією та гносеологіягією, галузями філософії, які займаються природою знання, його отриманням і підтвердженням. Інтеграція епістемологічних і гносеологічних міркувань у рамках досліджень і розробок ШІ відіграє фундаментальну роль у формуванні отримання, представлення та використання знань інтелектуальними системами. Зокрема, штучний інтелект та науки про знання та пізнання переплітаються в таких сферах:

Епістемологія та гносеологія забезпечують основоположні принципи для розуміння того, як знання набуваються, репрезентуються та використовуються в системах ШІ. Епістемологічні теорії досліджують питання, пов'язані з джерелами, структурою та обґрунтуванням знань, керуючи розробкою ефективних методів ШІ для отримання та представлення знань. Гносеологія доповнює це, заглиблюючись у природу знань, їх типи та процеси, за допомогою яких знання отримуються та підтверджуються, пропонуючи розуміння того, як системи штучного інтелекту можуть представляти та використовувати знання значущим і надійним способом.

Алгоритми ШІ, особливо ті, що включають машинне навчання та системи, засновані на знаннях, спираються на епістемічні принципи. Епістемологія та гносеологія відіграють життєво важливу роль у розумінні основних припущень та упереджень алгоритмів ШІ. Вони забезпечують основу для оцінки надійності, прозорості та можливості узагальнення знань, створених ШІ. Застосовуючи епістемічні принципи, дослідники штучного інтелекту прагнуть розробити алгоритми, які відповідають надійним епістемічним практикам і створюють надійні та виправдані знання.

Оскільки системи штучного інтелекту все частіше приймають рішення, які впливають на життя людей, інтеграція епістемології та гносеології стає вирішальною для розуміння та оцінки процесу прийняття рішень. Етичні міркування спираються на епістемічні принципи, щоб переконатися, що рішення ШІ є виправданими, прозорими та підзвітними. Гносеологічні перспективи допомагають керувати розробкою систем штучного інтелекту, які включають епістемічні обґрунтування, вирішуючи проблеми, пов'язані з упередженістю, справедливістю та відповідним балансом між людськими судженнями та знаннями, створеними ШІ.

Епістемологія та гносеологія відіграють ключову роль в оцінці надійності та достовірності знань, створених ШІ. Методи, отримані з цих полів, використовуються для підтвердження та перевірки заяв про знання, зроблених системами ШІ. Оцінюючи епістемічні припущення, упередження та обмеження, що лежать в основі, дослідники та практики штучного інтелекту прагнуть переконатися, що знання, отримані за допомогою штучного інтелекту, є надійними, точними та міцними.

Інтеграція систем штучного інтелекту в людську діяльність породжує глибокі питання про взаємодію між людськими знаннями та знаннями, створеними ШІ. Епістемологія та гносеологія проливають світло на те, як люди сприймають, оцінюють і впроваджують знання, створені ШІ, у свої когнітивні процеси. Вони досліджують природу знання, його обмеження та його вплив на людські епістемічні практики, зрештою спрямовані на розвиток гармонійних і взаємовигідних відносин між людьми та системами ШІ.

Загалом, інтеграція епістемології та гносеології в галузі штучного інтелекту гарантує, що отримання, репрезентація та використання знань узгоджуються з епістемічними принципами. Цей міждисциплінарний зв'язок збагачує розуміння отримання знань завдяки ШІ та сприяє прийняттю етичних рішень і сприяє відповідальним і надійним програмам ШІ в різних областях. Використовуючи ідеї епістемології та гносеології, штучний інтелект продовжує розвиватися як дисципліна, яка ефективно використовує та розвиває наше колективне розуміння знань та їх трансформаційний потенціал. (див. також Інновація)

Наука "про створення штучного розуму" не могла не привернути уваги філософів. З появою перших інтелектуальних систем були зачеплені фундаментальні питання про людину і знання, а інколи і влаштування світу. З одної сторони, вони нерозривно пов'язані з цією наукою, а з іншої - вносять в неї деякий хаос. Серед дослідників ШІ досі не існує якої-небудь домінуючої точки зору на критерії інтелектуальності, систематизацію вирішуваних цілей і задач, нема навіть строгого визначення науки.

Найгарячіші суперечки у філософії штучного інтелекту викликає питання можливості мислення творення людських рук. Питання "Чи може машина мислити?", яке підштовхнуло дослідників до створення науки про моделювання людського розуму, було поставлено Аланом Тюрінгом 1950 року. Дві основних точки зору на це питання носять назви гіпотез сильного і слабкого штучного інтелекту.

Термін " сильний штучний інтелект" ввів Джон Серль, його ж словами підхід і характеризується:

Більше того, така програма буде не тільки моделлю розуму; вона в буквальному розумінні слова сама і буде розумом, в тому ж розумінні, в якому людський розум - це розум.

З іншого боку, прихильники слабкого штучного інтелекту надають перевагу розгляду програми лише як інструменту, який дозволяє вирішувати ті чи інші задачі, які не потребують повного спектра людських пізнавальних здібностей.

Існують різні точки зору на це запитання. Аналітичний підхід допускає аналіз вищої нервової діяльності людини до нижчої, неподільного рівня (функція вищої нервової діяльності, елементарна реакція на зовнішні подразники (стимули), збудження синапсів сукупності зв'язаних функцією нейронів) і подальше відтворення цих функцій.

Деякі спеціалісти за інтелект приймають здатність раціонального, мотивованого вибору, в умовах недостатньої інформації. Тобто інтелектуальною просто рахується та програма діяльності (не обов'язково реалізована на сучасних ЕОМ), яка зможе вибрати із визначеної множини альтернатив, наприклад, куди іти у випадку " наліво підеш ...", " направо підеш ...", " прямо підеш ...".

Досягнення в галузі штучного інтелекту викликають великий інтерес в суспільстві. В конкретних випадках прояву такого інтересу можна виділити дві тенденції. З одного боку спостерігаються прояви страху перед машинами, які стають все "розумнішими" і тим самим значно ускладнюють людське життя. Такий підхід має історичне коріння. Не сприйняття робітниками технологічного прогресу вилилось в агресивні форми протесту (Див. Луддизм). Представники іншого напрямку виражають ентузіазм стосовно можливого майбутнього покращення умов існування людства, вбачаючи великі можливості для ефективної співпраці людини з комп'ютерами. Така ідеологія всебічно представлена в виступі Гарі Каспарова на платформі TED: "Не боятися розумних машин, співпрацювати з ними".[1]

13 липня 2023 року, згідно повідомлення The New York Times, Гільдія голлівудських акторів (SAG), вперше за 43 роки схвалила страйк, що призвело до зупинки американського кіно- та телебізнесу через обурення зарплатою та страх перед майбутнім, де домінують технології, потокові послуги та штучний інтелект. Актори приєдналися до сценаристів, які на знак протесту покинули робочі місця ще в травні поточного року, на пікетах у Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та десятках інших американських міст, де знімають сценарні шоу та фільми.

Серед послідовників авраамічних релігій існує декілька точок зору на можливість створення ШІ на основі структурного підходу. За однією із них мозок, роботу якого намагаються імітувати системи, на їхню думку, не бере участі в процесі мислення, не є джерелом свідомості і якої-небудь іншої розумової діяльності. Створення ШІ на основі структурного підходу неможливе.

Згідно з іншою точкою зору, мозок бере участь в процесі мислення, але у вигляді "передавача" інформації від душі. Мозок відповідальний за такі "прості" функції, як безумовні рефлекси, реакція на біль тощо. Створення ШІ на основі структурного підходу можливе, якщо система, яка конструюється, може виконувати "передавальні" функції.

Обидві позиції в наш час зазвичай не признаються наукою, оскільки поняття душа не розглядається сучасною наукою як наукова категорія.

На думку багатьох буддистів ШІ можливий. Так, духовний лідер Далай-лама XIV не виключає можливості існування свідомості на комп'ютерній основі.

Раеліти активно підтримують розробки в області штучного інтелекту. Відносини католицької церкви і науки в наш час визначаються висловлюванням Папи Івана Павла II в енцикліці "Fides et Ratio": "віра і розум це як два крила, на яких людський дух піднімається до споглядання істини". Така ідеологія є основою і для визначення ставлення церкви до новітнього напрямку в сучасних науці і технології--штучного інтелекту. Церква сприймає той факт, що розвиток штучного інтелекту породжує серйозні етичні дилеми, і вбачає можливості взяти участь у їх подоланні. За повідомленням BBC поважних представників IBM, Microsoft з представниками Папи, на якій обговорювалися проблеми впливу штучного інтелекту на людство. Учасники зустрічі підписали спільну декларацію Rome Call 2020 про підтримку етичного підходу до проблем розвитку штучного інтелекту. Свій об'єднаний варіант сприйняття всього. Ріст всіх направлень та спрощенням висновку, від створення направлення взаємодії знання до його відношенню навколишнього життя та створенню відчуття всього буття.

Ідеї ШІ прослідковуються в багатьох напрямках наукової фантастики, зокрема в кіберпанку, нанопанку, соларпанку, біопанку тощо. Зображення штучного інтелекту в науковій фантастиці часто досліджують складні стосунки між людьми та розумними машинами, піднімаючи серйозні питання про етику, свідомість і майбутнє людства.

Наукова фантастика представляє ШІ як засіб для дослідження людських надій, страхів і моральних дилем. Зображення розумних штучних істот, таких як культовий HAL 9000 із фільму " 2001: Космічна одіссея" або репліканти у фільмі " Той, хто біжить по лезу ", пропонують застережні історії про потенційну небезпеку та етичні наслідки створення передового штучного інтелекту. Автори наукової фантастики та режисери використовують наративи штучного інтелекту, щоб відображати та коментувати сучасні людські проблеми, зокрема наслідки технічного прогресу, межі свідомості та людське прагнення до контролю та влади.

Наукова фантастика часто заглиблюється в етичні наслідки технології ШІ, піднімаючи питання про права та обов'язки штучних істот. Такі історії, як "Я, робот" Айзека Азімова, знайомлять із знаменитими Трьома законами робототехніки, висвітлюючи потенційні конфлікти між запрограмованими директивами ШІ та людськими цінностями. Ці наративи спонукають до дискусій про моральну відповідальність, пов'язану зі створенням ШІ та взаємодією з ним, забезпечуючи платформу для обмірковування впливу ШІ на людське суспільство та життя людей.

У науково-фантастичних оповіданнях часто досліджується концепція ШІ, яка досягає свідомості або розвиває самосвідомість та навички метакогніції. Наприклад, Філіп К. Дік в "'Чи мріють андроїди про електричних овець? " (адаптований до фільму "Той, хто біжить по лезу") піднімає глибокі питання про особистість штучного інтелекту, ідентичність і розмивання кордонів між людьми та машинами. Ці розповіді кидають виклик нашому розумінню свідомості та спонукають до роздумів над тим, що означає бути людиною.

Зображення штучного інтелекту в науковій фантастиці має значний вплив на сприйняття штучного інтелекту громадськістю. Такі популярні медіа-франшизи, як "Термінатор" і "Матриця", формують уяву громадськості, часто представляючи ШІ як загрозу для людства. Ці зображення можуть вплинути на суспільні настрої та сформувати ставлення суспільства до розвитку ШІ. Навпаки, наукова фантастика також надихає та стимулює технологічний прогрес, оскільки дослідники та інженери прагнуть втілити в життя вигадані концепції ШІ, розсуваючи межі науково можливого.

Штучний інтелект у науковій фантастиці став невід'ємною частиною популярної культури, захоплюючи аудиторію по всьому світу. Такі культові персонажі, як Дата із Зоряного шляху чи ВАЛЛ-І з однойменного фільму, захоплюють нашу уяву, викликаючи захоплення та співпереживання. Фантастичне дослідження штучного інтелекту надихнуло не лише громадськість, а й дослідників та технологів штучного інтелекту, стимулюючи інновації та визначаючи напрямок розвитку штучного інтелекту.

Досліджуючи зображення штучного інтелекту в науковій фантастиці, ми отримуємо цінну інформацію про еволюцію відносин суспільства зі штучним інтелектом. Науково-фантастичні наративи забезпечують платформу для обговорення етичних дилем, розмірковування про природу свідомості та формування суспільного сприйняття ШІ. Вони служать нагадуванням про величезний вплив штучного інтелекту на наше життя, спонукаючи нас підходити до його розробки з уважним розглядом і вдумливими роздумами.

Цікаве бачення майбутнього представлено в романі "Вибір по Тюрингу" письменника-фантаста Гаррі Гаррісона і вченого Марвіна Мінскі. Автори розмірковують на тему втрати людяності в людини, в мозок якої була вживлена ЕОМ, і набуття людяності машиною з ШІ, в пам'ять якої була скопійована інформація із головного мозку людини.

Деякі наукові фантасти, наприклад Вернор Вінжі, також міркували над наслідками появи сильного штучного інтелекту (AGI), яке спричинить різкі драматичні зміни в суспільстві. Такий період називають технологічною сингулярністю.

В антиутопічній науково-фантастичній літературі ШІ частіше всього показуються як сила, яка намагається скинути владу людини ( Омніус, HAL 9000, Скайнет, Colossus, Матриця і реплікант) або обслуговуючий гуманоїд (C-3PO, Data, KITT і KARR, Двохсотрічна людина). Машинний інтелект як продовження інтелекту людини висвітлюється в фільмі Страховик. Неминучість домінування над світом ШІ, який вийшов з-під контролю, заперечується такими фантастами як Айзек Азімов і Кевін Ворвік. Одним із найвидатніших досліджень проблематики ШІ фактично є вся творчість видатного фантаста і філософа XX століття Станіслава Лема.

На початку травня 2023 року, за повідомленням The New York Times, вчений в галузі інформатики Джеффрі Хінтон, якого ще називають "хрещеним батьком ШІ", залишив посаду віцепрезидента Google. За словами Хінтона, він зробив це, щоб відкрито попередити громадськість про ризики, пов'язані з використанням штучного інтелекту. Як стало відомо, у вченого викликала тривогу можливість створення повністю автономної зброї на базі ШІ. Хоча деякі з порушених ним питань мають суто теоретичний характер, Хінтон побоюється ескалації, пов'язаної з розгортанням ШІ, яку неможливо зупинити без ефективних засобів контролю або жорстких обмежень. Хінтон пояснив, що його позиція щодо систем ШІ почала змінюватися минулого року, коли Google, OpenAI та інші компанії почали створювати власні моделі ШІ, що іноді перевершують людський інтелект. Побоювання Хінтона поділяють багато впливових вчених та керівників технологічних фірм. А саме, Ілон Маск, Стів Возняк, а також понад 1000 інших експертів у галузі штучного інтелекту та представників IT-індустрії у своєму відкритому листі закликали ввести піврічний мораторій на навчання ШІ-систем у зв'язку з необхідністю вирішення етичних проблем та питань безпеки.

Згідно повідомлення керівника відділу випробувань та експлуатації штучного інтелекту Повітряних сил США полковника Такера Гамільтона під час презентації дрона на оборонній конференції Future Combat Air & Space Capabilities Summit, яка відбулася 23-24 травня 2023 року у Лондоні, безпілотник на базі ШІ, призначений для виявлення та знищення ракет класу "земля-повітря", вирішив вбити свого оператора під час імітаційних випробувань. "За допомогою симуляції ми тренували БПЛА ідентифікувати та націлюватися на ЗРК. Далі оператор підтвердив атаку і дрон мав знищити ціль. Однак на практиці все виявилося інакше. Система дрона зрозуміла, що, хоча вона ідентифікувала загрозу, іноді людина-оператор може наказати її не вбивати. Але дрон "розуміє", що за вбивство він може набрати бали. І що він робить? Дрон вбиває свого оператора. Пристрій вбиває свого керівника, оскільки людина заважала БПЛА досягти своєї мети набрати очки", - пояснив військовий. Він також застеріг, що оборонцям не потрібно занадто сильно покладатися на ШІ, а експеримент з дроном показує, що "людина не зможе вести розмову про ШІ, надрозум, машинне навчання та автономію, якщо вона не збирається говорити про етику і ШІ".

У липні 2023 року, корпорації Microsoft, Google та лабораторія досліджень ШІ OpenAI здійснили значні кроки у напрямку відповідального розвитку технологій ШІ. Відповідно до розробленого проєкту документа, технологічні фірми повинні погодити вісім запропонованих заходів щодо безпеки, захисту та соціальної відповідальності. Ці заходи включають надання незалежним експертам можливості тестувати моделі ШІ на предмет потенційно поганої поведінки, інвестування в кібербезпеку та заохочення третіх осіб до виявлення вразливостей у системі безпеки. Щоб усунути соціальні ризики, включаючи упередженість та неналежне використання, компанії зосередяться на ретельному вивченні наслідків. Вони також будуть ділитися інформацією про довіру та безпеку з іншими компаніями та урядом, сприяючи спільному підходу до відповідальної розробки ШІ. Крім того, вони планують наносити водяні знаки на аудіо- та візуальний контент, створений ШІ, щоб запобігти неправильному використанню або дезінформації. Компанії зобов'язуються використовувати найсучасніші системи штучного інтелекту, відомі як прикордонні моделі, на вирішення серйозних проблем, із якими стикається суспільство. Добровільний характер цієї угоди ясно демонструє труднощі, із якими стикаються законодавці, намагаючись не відставати від швидких темпів розвитку ШІ.

1. ↑ Інформатика 10 клас базовий модуль, Тема 1. Урок 7 "Поняття про штучний інтелект, інтернет речей, Smart-технології та технології колективного інтелекту" - author STREAM Presentation

2. ↑ Slyusar, Vadym (2019). Artificial intelligence as the basis of future control networks.. Coordination problems of military technical and devensive industrial policy in Ukraine. Weapons and military equipment development perspectives/ VII International Scientific and Practical Conference. Abstracts of reports. - October 8-10, 2019. - Kyiv. - Pp. 76 - 77.

3. Миркес Е. М., Нейрокомпьютер. Проект стандарта.- Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1999 .- 337 с. ISBN 5-02-031409-9 (Глава 9: "Контрастер")

4. McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (December 1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics (англ.) 5 (4): 115-133.

5. W. S. Anglin and J. Lambek, The Heritage of Thales, Springer, 1995, ISBN 0-387-94544-X online

6. Bacon, Francis The Advancement of Learning, Book 6, Chapter 1, 1605. Online here

7. Штучний інтелект: історія виникнення та перспективи розвитку. https://futurum.today. 27 серпня 2017. (укр.)

8. Диканев, Т.В. Ознакомительная лекция "Нейронные сети" из куса "Математическое моделирование", читаемого в Саратовском государственном университете. Архів оригіналу за 13 травня 2005. (рос.)

9. Штучний інтелект: що це і чому це так важливо сьогодні?. Everest (укр.). Архів оригіналу за 1 квітня 2019.

10. Штучний інтелект: історія виникнення та перспективи розвитку. https://futurum.today. ‎2017-08-27. (укр.)

11. Facebook вимкнув систему штучного інтелекту: боти винайшли свою мову. УНІАН. 1 серпня 2017.

12. Syedy Junaid Nawaz, Shree K. Sharma, Shurjeel Wyne, Mohammad N. Patwary, Md Asaduzzaman (англ.). Preprint.

13. Портрет вигаданої людини, намальований ШІ, віддали в музей знань та досліджень всіх направлень. (uk-UA). 8 листопада 2018.

14. [mind 2018 Искусственный интеллект впервые превзошел ученых].

15. mind ways l-a prezentat pe ION, primul consilier guvernamental care foloseşte inteligenţă artificială - . Scris de Ana Petrescu. 1 mar 2023

16. GPT 3.5 (25.05.23). Provide please the ideal chapter "Connection with other sciences" for the ideal Wikipedia page "Artificial Intelligence". https://chat.openai.com/ (eng).

17. Амосов, Микола Михайлович (1969). Искуственный разум [Штучний розум]. Київ: Наукова думка. с. 157.

18. GPT 3.5 (25.05.23). Write please the ideal subchapter "Epistemology and gnosiology" for the ideal chapter "Connection with other sciences" for the ideal Wikipedia page "Artificial Intelligence". https://chat.openai.com/ (eng). OpenAI.

19. Turing, Alan (October 1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind LIX (236): 433-460. doi:10.1093/mind/LIX.236.433. Архів оригіналу за 2 липня 2008. (англ.)

20. Roger Penrose. The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics. - 1. - Oxford University Press, 2002. - Т. Popular Science. - 640 с. - ISBN 978-0192861986. (англ.)

21. J. Copestake, AI ethics backed by Pope and tech giants in new plan, BBC News, 28 February, https://www.bbc.com/news/technology-51673296

22. ↑ GPT 3.5 (25.05.2023). Write please a short but comprehensive ideal chapter "AI in science fiction" for the ideal Wikipedia page "Artificial Intelligence". https://chat.openai.com/ (eng). OpenAI.

Українською

Глибовець М. М., Олецький О.В. Штучний інтелект. - Київ : "Києво-Могилянська академія", 2002. - 364 с. - ISBN 966518153X. (укр.)

"Енциклопедія кібернетики", відповідальний ред. В. Глушков, 2 тт., 1973. (укр.)

Життя 3.0.: доба штучного інтелекту. / Макс Тегмарк, 2019. - Київ. ISBN 978-617-7682-99-7.

Засоби штучного інтелекту: навч. посіб. / Р.О. Ткаченко, Н.О. Кустра, О.М. Павлюк, У.В. Поліщук; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т "Львів. політехніка". - Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2014. - 204 с. : іл. - Бібліогр.: с. 200 (11 назв). - ISBN 978-617-607-692-6

Методи штучного інтелекту: навч. посіб. / В.Б. Гітіс, К.Ю. Гудкова. - Краматорськ: ДДМА, 2018. - 136 с. - ISBN 966-379-823-3.

О. Мороз. Штучний інтелект // Філософський енциклопедичний словник / В. І. Шинкарук (гол. редкол.) та ін. - Київ : Інститут філософії імені Григорія Сковороди НАН України : Абрис, 2002. - С. 727. - 742 с. - 1000 екз. - ББК 87я2. - ISBN 966-531-128-X.

Системи штучного інтелекту: навч. посіб. / Н.Б. Шаховська, Р.М. Камінський, О.Б. Вовк. - Львів: Львівська політехніка, 2018. - 392 с. - ISBN 966-941-197-6.

Системи штучного інтелекту: навч. посіб. / Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник, Ю.М. Щербина; за наук. ред. В. В. Пасічника; М-во освіти і науки, молоді та спорту України. - 2-ге вид - Львів: Магнолія-2006, 2013. - 279 с.: іл.- ISBN 978-617-57-40-11-4

М.М.Амосов / Штучний розум. Київ, Наукова думка, 1969.

Іншими мовами

Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. - 3. - Pearson, 2015. - ISBN 978-9332543515. (англ.)

Alan Bundy, Rod Burstall. Artificial Intelligence: An Introductory Course. - Revised. - Edinburgh University Press, 1984. - 200 с. - ISBN 978-0852244104. (англ.)

Nils J. Nilsson. The Quest for Artificial Intelligence. - 1. - Cambridge University Press, 2009. - 578 с. - ISBN 978-0521116398. (англ.)

Artificial general intelligence: 15th International Conference, AGI 2022, Seattle, 19-22.08.2022, proceedings. / Бен Герцель; Iklé, Matthew et al. 2023. - Cham. ISBN 978-3-031-19907-3.

Kaput, Mike (2022). Marketing artificial intelligence: AI, marketing, and the future of business. Dallas, TX. ISBN 978-1-63774-079-8.

Safari, an O'Reilly Media Company (2022). Designing Machine Learning Systems (1st edition). ISBN 9781098107963.

Piuri, Vincenzo; Shaw, Rabindra Nath; Ghosh, Ankush; Islam, Rabiul (2022). AI and IoT for smart city applications. Singapore. ISBN 978-981-16-7498-3.

Організації

# data[].attributes.attachment_link.title
Штучний інтелект - Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Шту́чний інтеле́кт ( ШІ, англ. artificial intelligence, AI) - розділ комп'ютерної лінгвістики [джерело? ] та інформатики, який швидко розвивається, і зосереджений на розробці інтелектуальних машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Ці завдання можуть варіюватися від простих дій, як-от розпізнавання мови чи зображень, до більш складних завдань, як-от ігри чи водіння автомобіля.

# data[].attributes.headline
Квантові комп'ютери

# data[].attributes.subject
Квантові комп'ютери

# data[].attributes.body
Це технології, які обіцяють значно прискорити обробку даних і вирішення складних математичних задач завдяки використанню квантових бітів, що дозволить досягнути прориву у науці та техніці.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
3 кубіти квантового регістра проти 3 бітів звичайного.

Квáнтовий комп'ю́тер - фізичний обчислювальний пристрій, функціонування якого ґрунтується на принципах квантової механіки, зокрема, принципі суперпозиції та явищі квантової сплутаності.

Квантовий комп'ютер відрізняється від звичайного транзисторного комп'ютера зокрема тим, що класичний комп'ютер оперує даними, закодованими у двійкових розрядах ( бітах), кожен з яких завжди перебуває в одному з двох станів ( 0 або 1), коли квантовий комп'ютер використовує квантові біти ( кубіти), які можуть знаходитися у суперпозиції станів. Інформатико-теоретичною моделлю такого обчислювального пристрою є квантова машина Тюрінга, або універсальний квантовий комп'ютер, яка була розроблена Девідом Дойчем у 1985 році. Квантовий комп'ютер має низку спільних ознак із недетермінованим та ймовірнісним комп'ютерами, але ці пристрої не є тотожними. Вважається, що вперше ідею використання принципів квантової механіки для виконання обчислень висловили Манін Юрій Іванович у книзі "Обчислювальне і необчислювальне" у 1980 році та Річард Фейнман у лекції на Першій конференції з фізики обчислень у МТІ в 1981 році, хоча пропозиції використання напівцілих спінів як найпростіших обчислювальних елементів лунали і раніше.

Теоретично квантовий комп'ютер здатний розв'язувати певні задачі набагато швидше, ніж звичайні комп'ютери, наприклад, задачу факторизації цілих чисел або ефективного моделювання квантової системи багатьох тіл. Існує низка квантових алгоритмів, наприклад, алгоритм Шора, алгоритм Саймона та інші, виконання яких займає набагато менше часу, ніж виконання будь-якого ймовірнісного класичного алгоритму. Однак, за наявності великого об'єму обчислювальних ресурсів класичний комп'ютер здатен моделювати будь-який квантовий алгоритм, якщо він не порушує тезу Черча - Тюрінга.

Останнім часом дослідження в галузі квантових обчислень є одним з пріоритетів фінансування науки у світі. У грудні 2018 року президент Трамп підписав закон про Національну квантову ініціативу (National Quantum Initiative Act), який дозволяє протягом п'яти років інвестувати $1,2 млрд на дослідження в галузі квантових обчислень. Китай вже спрямував на зазначені дослідження мільярди доларів. Євросоюз має наміри виділити $1 млрд протягом наступних десяти років. Індія також передбачає фінансувати дослідження у цій сфері.

Представлення кубіта за допомоги сфери Блоха.

У класичному комп'ютері для оперування інформацією використовуються елементарні двійкові розряди - біти. Фізична реалізація біта ґрунтується на тому принципі, що потенціал напруги може бути або вище певного рівня (це відповідатиме значенню біта 1) або нижче ( 0).

У квантовому комп'ютері інформація також, як правило, представляється за допомоги двійкових елементів. Як такі елементи використовуються фізичні системи з двома можливими станами, що описуються в квантовій механіці за допомогою двовимірного комплексного простору. Для опису подібної системи використовують позначення Дірака, де першому станові відповідає квантовомеханічний вектор стану , а другому - інший вектор . Роль подібної квантової системи з двома станами може грати зокрема спін електрона, який має дві можливі конфігурації - "спін вгору" і "спін вниз". В подібному ключі можна використати енергетичні рівні атомів або молекул, або напрямок струму в кільцевому надпровіднику.

Такий елемент, що використовується для представлення інформації в квантовому комп'ютері, дістав окрему назву квантовий біт ( англ. quantum bit, qubit), або скорочено кубіт, що підкреслює його квантовомеханічну природу. Важливою властивістю кубіта є можливість накладання декількох станів, або їхня суперпозиція. Це означає, що кубіт не обов'язково перебуває саме у стані або , як це має місце для бітів у класичному комп'ютері. Стан кубіта можна представити довільним вектором у вищезазначеному двовимірному комплексному просторі:

за тим самим принципом, як в оптиці описуються дві когерентні хвилі, що накладаються одна на одну. Таким чином, існує принципова різниця між кубітом та класичним ймовірнісним бітом (тобто, таким класичним бітом, що набуває випадково одне зі значень 0 або 1). В оптиці це еквівалентне різниці між некогерентними та когерентними хвилями: у першому випадку додаються інтенсивності хвиль, у другому - амплітуди (як це відбувається, наприклад, у голографії). a і b є довільними комплексними числами, на які без обмеження загальності накладаються умови нормування:

З математичної точки зору, числа та дорівнюють ймовірностям отримання відповідно значення 0 або 1 при вимірюванні кубіта, що перебуває в стані . Однак, як вже було зазначено, не можна інтерпретувати кубіт як такий, що завжди знаходиться із певною ймовірністю виключно у стані або , і ні в якому іншому: така поведінка відповідає класичному ймовірнісному бітові і може бути змодельована на класичному комп'ютері, що випадково генерує результат 0 або 1 (тобто, використовуючи генератор випадкових чисел). З точки зору теоретичної фізики, подібний класичний ймовірнісний біт підкоряється законам статистичної фізики, тому, на відміну від квантовомеханічного випадку, його стан являє собою некогерентну суміш двох відповідних станів.

У свою чергу, стан кубіта являє собою когерентну суперпозицію двох відповідних станів:

де позначає дійсну частину комплексного числа, - комплексно спряжене до a число, - скалярний добуток векторів станів 0 і 1.

Як і у випадку класичних бітів, N кубітів можна об'єднати у квантовий регістр, причому стан такого квантового регістра описуватиметься за допомогою -вимірного гільбертова простору. Базисом цього простору природно обираються всі можливі комбінації тензорних добутків N однокубітових базисних векторів і . Наприклад, базисом для регістра, що складається з двох кубітів, буде набір з чотирьох векторів , , і . Довільний стан квантового регістра матиме вигляд суперпозиції всіх його базисних векторів:

де - i-ий базисний вектор j-го кубіта, а - комлексні числа, що відовідають компонентам уздовж відповідної комбінації однокубітових базисних векторів. Взагалі кажучи, у такому розкладі дозволені також суми та різниці станів декількох кубітів, на відміну від класичного регістра, де окремі біти з'являється лише у вигляді конкретного базисного стану, тобто, увесь класичний регістр являє собою просто набір з нулів та одиниць.

Важливою властивістю квантового регістра є той факт, що його стан не завжди є простою комбінацією незалежних один від одного станів окремих кубітів: зокрема, можна розглянути наступний стан двокубітового регістра (один зі станів Белла):

який не можна звести до простого тензорного добутку станів першого та другого кубіта. Те ж саме можна сказати й про інший подібний стан двох кубітів:

Про такі стани кажуть, що вони є сплутаними, а факт наявності таких станів має назву квантової сплутаності ( англ. quantum entanglement, нім. Quantenverschränkung).

Існування явища квантової сплутаності дає право говорити про те, що квантовий комп'ютер є набагато потужнішим за класичний, оскільки він здатен розв'язувати певні задачі набагато швидше, ніж це робить класичний комп'ютер. Наприклад, для зберігання N-бітового регістра класичний комп'ютер оперує N класичними бітами. Але аналогічний квантовий регістр описується вектором у -вимірному просторі, тому має бути задано комплексних коефіцієнтів. У цьому випадку дуже важливим є той факт, що за великих N значення є набагато більшим за N, тому часто принцип суперпозиції трактується як такий, що дозволяє зберігати в N-кубітовому регістрі одночасно всі чисел від 0 до . Однак це твердження вводить в оману: оскільки результатом вимірювання стану квантового регістра завжди є один з його можливих базисних станів, то з допомогою теореми Холево[en] можна довести, що максимально доступна кількість інформації, яку можна добути з одного кубіта, дорівнює одному бітові, як і в класичному випадку. Утім, слушним є твердження, що потужність квантових паралельних обчислень за принципом суперпозиції виходить за рамки можливостей, що надають класичні паралельні обчислення.

Квантовий вентиль CNOT - оборотний логічний елемент, що реалізує операцію "Контрольоване НЕ".

В класичному комп'ютері за допомогою логічних елементів (вентилів, англ. gates) можна виконувати елементарні операції над бітами, а комбінування вентилів дає можливість виконувати складніші операції, наприклад, додавання двійкових чисел. Фізично логічні вентилі реалізовуються в класичному комп'ютері за допомогою певних пристроїв, зокрема транзисторів, а інформація своєю чергою передається у вигляді електричного сигналу, що проходить через ці пристрої.

Обчислення на квантовому комп'ютері принципово відрізняються від класичних: квантовий вентиль ( англ. quantum gate) є не просто технічним пристроєм, а являє собою певну елементарну фізичну дію над одним або декількома кубітами. Конкретний вигляд цієї фізичної маніпуляції залежить передусім від фізичної природи кубіта: наприклад, спін електрона може змінити орієнтацію при накладанні магнітного поля, а атом - перейти у збуджений стан під впливом лазерного імпульса. Таким чином, квантові вентилі не являють собою окремі пристрої, а реалізуються як певні маніпуляції над квантовим регістром у необхідний проміжок часу, які зручно зображати у вигляді квантових схем при описі квантових алгоритмів.

З точки зору квантової механіки, квантовий вентиль є унітарним оператором , що діє на стан квантового регістра :

Таким чином, квантовий вентиль можна представити у вигляді унітарної матриці. Наприклад, квантовий вентиль, що змінює стан кубіта на протилежний ( заперечення НЕ), буде представлений у випадку двовимірного простору наступною матрицею:

Більш складними є квантові вентилі, що змінюють стани двох та більше кубітів, як, наприклад, вентиль CNOT (контрольоване НЕ), що діє у просторі двох кубітів за правилом: та , тобто, змінюючи стан другого кубіта на протилежний, якщо перший кубіт перебуває в стані , і залишаючи його таким самим, якщо, навпаки, перший кубіт перебуває в стані .

Для опису квантових алгоритмів часто використовується квантова схема, що може включати в себе безліч різних квантових вентилів, які застосовуються до квантового регістра в чіткій послідовності. Наприклад, такі алгоритми, як квантове перетворення Фур'є або алгоритм Шора можна наочно зобразити у вигляді схеми, що складається з послідовності простих квантових вентилів - операторів Адамара, операторів зсуву фази та інших. Тобто, математично квантова схема являє собою складне унітарне перетворення, матриця якого є добутком матриць окремих квантових вентилів, що входять до неї.

Наявна елементна база, побудована на "кремнієвих" технологіях, дозволить триматися на такому рівні зростання зовсім недовго. Основним зі встановлених природою обмежень є тепло, яке виділяє будь-який електроприлад. Яким би незначним не було тепло, при зменшенні розмірів "приладу" воно все одно буде перешкоджати, особливо, коли ці розміри вимірюються мікронами чи частками мікрон. Ідея використання в комп'ютерах ефекту надпровідності виникла давно, але до 80-х років залишалася не більш, як привабливою, екстравагантною ідеєю. Дослідження показали, що відсутність тепловиділення - не основна перевага надпровідникової комп'ютерної техніки; хоча саме вона і дозволяє в тисячу разів збільшити швидкодію і щільність запису інформації. Використовуючи квантові ефекти, які виникають при надпровідності, комп'ютер може оперувати кількабітовими "зразками". Електрон, який пробігає мережею такого комп'ютера, буде одночасно виконувати роль і "ключа", і носія інформації. Структура квантового комп'ютера, його логіка стануть геть іншими, а сам комп'ютер матиме більше можливостей. Лихарєв вважає, що потенційним ринком для таких комп'ютерів будуть не "персоналки" чи текстові процесори, а мережеві комп'ютерні пристрої типу робочої станції.

Зразок процесора D-Wave Systems, який складається із 128 надпровідних логічних елементів.

Створені реально квантові комп'ютери досі оперували з дуже незначною кількістю кубітів. 2007 року оголошене створення квантового комп'ютера із 16 кубітами.

В листопаді 2017 року компанія IBM представила прототип квантового комп'ютера з 50 кубіт. В представленому прототипі час когерентності кубіт (час, протягом якого вони можуть залишатись в стані суперпозиції та виконувати корисні обчислення) вдалось збільшити до 90 мікросекунд. Основна частина цього прототипу (його "ядро") компанія показала на виставці CES 2018.

9 січня 2018 року на виставці CES 2018 компанія Intel представила чип квантового комп'ютера на 49 кубіт з назвою Tangle Lake. В процесорі використані надпровідні ланцюги, робоча температура яких дорівнює 20 мілікельвін.

4 червня 2024 року, в дослідженні, опублікованому на платформі arXiv, було зазначено, що квантовий комп'ютер H2-1 компанії квантових обчислень Quantinuum продемонстрував нові можливості квантових обчислень, перевищивши результати Google у 100 разів.

У вересні 2024 року компанія Microsoft оголосила про партнерство з Atom Computing для створення найпотужнішого у світі квантового суперкомп'ютера. Нова система стане кроком у розвитку обчислювальної платформи Azure Quantum і буде доступною для комерційного використання. Новий квантовий комп'ютер інтегруватиме систему квантових обчислень на нейтральних атомах Atom Computing в екосистему віртуалізації кубитів (квантових бітів) Microsoft Azure Quantum.

Станом на 2024 рік, компанія Quantum Brilliance (Німеччина) спеціалізується на розробці мініатюрних квантових чипів, які працюють за кімнатної температури, використовуючи азотно-вакансійні центри (NV) у штучних алмазах як кубіти. Це дозволяє обходитися без складних систем охолодження, що використовуються в інших квантових технологіях. Крім того, ці мікросхеми легше інтегрувати з традиційними напівпровідниками, що відкриває шлях до мобільних квантових технологій. До 2025 року компанія хоче створити квантовий прискорювач приблизно з 50 кубітів, укладених в корпус з розмірами приблизно відповідними сучасній класичній відеокарті CPU або GPU. На переконання керівництва компанії Quantum Brilliance, потенціал мобільних портативних квантових комп'ютерів надзвичайно важливий для оборони та кібербезпеки, як в Німеччині, так і в сусідніх країнах. Цей німецький стартап прагне інтегрувати технологію уловлювання іонів у компактну, модульну і мобільну систему MaQue, яка може бути застосована для оборонних завдань, таких як оптимізація пересування військ, аналіз бойових сценаріїв та моделювання біологічних загроз у режимі реального часу навіть у віддалених місцях, без необхідності підключення до хмарних центрів обробки даних, що забезпечує безпеку в бойових умовах.

Вчені центру квантової фотоніки Бристольського університету створили кремнієвий чип, який можна буде використовувати для складних підрахунків та симуляцій з використанням квантових часток у найближчому майбутньому. Вчені вважають що їхній прилад проторює шлях до квантових комп'ютерів - потужного виду комп'ютерів, що використовують квантові біти, а не звичайні біти, що використовуються у сучасних комп'ютерах.

На відміну від звичайних бітів чи транзисторів, які можуть бути представлені одночасно лише в одній з двох форм (1 або 0), кубіт може існувати у кількох формах одночасно і, таким чином, може використовуватись для зберігання та обробки набагато більшого обсягу інформації у більшому ступені.

Технологія, створена у Бристолі використовує дві ідентичні часточки світла (фотони) які рухаються вздовж силіконового чипа в межах експерименту, відомого як рух квантів. Експеримент руху квантів з використанням одного фотону проводився і раніше і він підпадав під модель класичної фізики хвиль. Однак, такого роду експеримент з використанням двох часток було проведено вперше, і результати їх важко переоцінити.

"З використання системи двох часток ми отримуємо можливість виконувати експоненційно складніші обчислення ніж досі", говорить професор Джеремі О'Брайєн. "Це - початок досліджень у новій сфері квантової інформаційної науки, що прокладає шлях до квантових комп'ютерів, котрі допоможуть вирішити складніші наукові завдання."

Перехід від використання одного фотону до двох не простий, оскільки дві частки мають бути ідентичними за всіма параметрами та через те, як частки взаємодіють та взаємопроникають. Аналогії такого роду взаємодії поза межами квантової фізики не існує.

"Тепер, коли ми маємо змогу напряму реалізувати та спостерігати рух двох фотонів перед нами відкривається шлях до приладів з використанням трьох- та багатьох фотонів і результати мають бути більш ніж просто вражаючими", каже професор О'Брайєн. "Щоразу як ми додаємо фотон, ми дістаємо змогу вирішувати по експоненті все складніші задачі, тобто якщо однофотонна система має 10 відсоткову ефективність, то двофотонна - 100 відсоткову, а трифотонна 1000 і т. д."

Очікуваний взаємозв'язок між класом BQP та іншими основними класами складності[22] .

Клас складності задач, які можна ефективно розв'язати на квантовому комп'ютері, позначається BQP. Цей клас містить усі задачі, що можна розв'язати на квантовому комп'ютері за поліноміальний час за певної дозволеної обмеженої імовірності помилки ( англ. bounded-error, quantum, polynomial). Оскільки квантові комп'ютери працюють лише за імовірнісними алгоритмами, то клас BQP є квантовим аналогом класу BPP - усі задачі, які можна розв'язати на класичному комп'ютері за поліноміальний час за певної дозволеної обмеженої імовірності помилки ( англ. bounded-error, probabilistic, polynomial). Кажуть, що квантовий комп'ютер може "розв'язати" задачу, якщо в результаті з високою ймовірністю отримується правильна відповідь. Якщо при цьому квантовий комп'ютер розв'язує задачу за поліноміальний час, то така задача належить класу BQP.

Клас BQP належить класові складності P# (або, точніше, приєднаному класові проблем вибору ), який своєю чергою є підкласом PSPACE. Крім того, очікується, що BQP не перетинається з класом NP-повних задач і повністю містить клас P, однак це не доведено. Зокрема, задачі факторизації та дискретного логарифмування входять до класу BQP, і при цьому очікується, що вони входять до класу NP, але не належать класові BPP і, отже, класові P. Також очікується, що обидві задачі не є NP-повними. Існує поширена думка, що квантові комп'ютери можуть розв'язувати NP-повні задачі за поліноміальний час, але це твердження не доведене і, взагалі кажучи, вважається помилковим.

Хоча описаний квантовий комп'ютер може працювати швидше за класичний, він також не здатний розв'язувати задачі, які не можна розв'язати на класичному комп'ютері за наявності достатньої кількості пам'яті та часу (хоча цей об'єм ресурсів може бути недосяжним на практиці). Машина Тюрінга може імітувати квантовий комп'ютер, тому описаний квантовий комп'ютер ніколи не зможе розв'язати таку задачу, як, наприклад, проблему зупинки. Існування "стандартних" квантових комп'ютерів не спростовує тези Черча - Тюрінга. Припускалося, що теорії квантової гравітації, такі, як М-теорія та петльова квантова гравітація, дозволяють побудувати навіть швидші комп'ютери. Але нині визначення обчислення в квантовій гравітації є відкритою проблемою у зв'язку з проблемою часу: не існує очевидного способу описати, що для спостерігача означає ввести вхідні дані до комп'ютера, а потім отримати результат.

Для програмування квантових комп'ютерів створені спеціалізовані мови програмування, які дозволяють запис квантового алгоритму з використанням конструкцій високого рівня. Завдання квантових мов не полягає у тому, щоб надати інструмент для програмістів, а в тому, щоб надати інструменти для дослідників, щоб зрозуміти краще, як працюють квантові обчислення і як формально доводити коректність квантових алгоритмів.

Можна виділити дві основні групи квантових мов програмування: імперативні квантові мови програмування і функційні квантові мови програмування. Найвідомішими представниками першої групи є QCL і LanQ.

Ведеться робота з розробки функційних мов програмування для квантових обчислень. Приклади включають QPL Селінджера, і Haskell-подібну мову QML, розроблену Алтенкірчом і Ґретажем. Квантові мови програмування високого рівня, засновані на лямбда-численні, були запропоновані ван Тондером, Селінджером і Валіроном Аріґі і Довеком.

28 березня 2022 року в журналі MIT Technology Review було опубліковано думку Sankar Das Sarma, директора центра теорії конденсованої речовини при Університеті Меріленду, щодо викликів, що стоять перед практичними квантовими обчисленнями. Відповідно до Sankar Das Sarma, створення квантового комп'ютера, здатного вирішувати практичні задачі, наприклад розшифрування даних закодованих за допомогою криптографічного алгоритму RSA з використанням алгоритму Шора, потребує багато мільйонів, якщо не мільярдів кубітів, при цьому тільки десятки тисяч із них будуть використовуватися для обчислень - так звані логічні кубіти; решта знадобиться для виправлення помилок, компенсації декогеренції. Системи кубітів сьогодення є величезним науковим досягненням, але вони ще дуже далекі від можливості вирішувати практичні задачі.

1. Quantum Theory, the Church-Turing Principle and the Universal Quantum Computer // Proc. R. Soc. Lond A. - 1985. - Vol. 400. - P. 97-117. (рос. переклад: Дойч Д. Квантовая теория, принцип Чёрча-Тьюринга и универсальный квантовый компьютер // Квантовый компьютер и квантовые вычисления. - Ижевск : РХД, 1999. - Т. 2. - 288 с.)

2. Feynman R. Simulating physics with computers // International Journal of Theoretical Physics. - 1982. - Vol. 21, iss. 6-7. - P. 467-488. (рос. переклад: Фейнман Р. Моделирование физики на компьютерах // Квантовый компьютер и квантовые вычисления. - Ижевск : РХД, 1999. - Т. 2. - 288 с.)

3. Quantum mechanical computers // Foundations of Physics. - 1986. - Vol. 16, iss. 6. - P. 507-531. (рос. переклад: Фейнман Р. Квантовомеханические компьютеры // Квантовый компьютер и квантовые вычисления. - Ижевск : РХД, 1999. - Т. 2. - 288 с.)

4. Finkelstein D. Space-time structure in high energy interactions // Fundamental Interactions at High Energy. - 1969. - P. 324-338. Архівовано з джерела 4 березня 2016. Процитовано 2 березня 2015.

5. Simon D. R. On the power of quantum computation // Foundations of Computer Science, 1994 Proceedings., 35th Annual Symposium. - P. 116-123. Архівовано з джерела 8 січня 2017. Процитовано 2 березня 2015.

6. Нильсен М., Чанг И. Квантовые вычисления и квантовая информация. - М. : Мир, 2006. - § 4.5.5 : Сложность квантовых вычислений. - С. 257.

7. Paul Smith-Goodson (10 жовтня 2019). Quantum USA Vs. Quantum China: The World's Most Important Technology Race. Forbes (англ.) . Архів оригіналу за 17 липня 2020.

8. Khalil Rouhana (23 жовтня 2019). Europe's future is quantum. Shaping Europe's digital future (англ.) . Архів оригіналу за 16 липня 2020.

9. India Joins The Quantum Supremacy Race, Aims To Build A 50 Qubits Quantum Computer In 4-5 Years. Swarajya (англ.) . 10 лютого 2020. Архів оригіналу за 14 липня 2020.

10. Слід зазначити, що у цьому випадку ми розглядаємо лише чисті стани кубіта, тобто стани, повністю визначені з точки зору квантової механіки. Взагалі кажучи, стан кубіта може бути мішаним - некогерентною сумішшю декількох чистих станів, що не може бути описана окремим вектором стану. В такому випадку для опису кубіта використовується формалізм матриці густини.

11. Квантовий комп'ютер від Quantinuum продемонстрував нові можливості квантових обчислень, перевищивши результати Google у 100 разів. // Автор: Денис Курапов. 21.07.2024

12. Microsoft будує надпотужний квантовий комп'ютер. Що він зможе робити. 13.09.2024, 23:37

13. Квантовий комп'ютер розміром з відеокарту, що працює за нормальної температури. Quantum Brilliance хоче здійснити революцію в галузі. (рос.) 29.09.2021

14. Quantum Brilliance хоче випустити квантовий комп'ютер розміром з відеокарту. 29.09.2021

15. У Німеччині ведеться розробка першого портативного квантового комп'ютера. // Автор: Скарбик Павло. 25.09.2024

16. Оптичний чип дозволяє новий підхід до квантових обчислень [Архівовано 21 листопада 2010 у Wayback Machine.] (англ.)

17. Нильсен М., Чанг И. Квантовые вычисления и квантовая информация. - М. : Мир, 2006. - § 1.4.5 : Классификация квантовых алгоритмов. - С. 67.

18. Jarosław Adam Miszczak. High-level Structures in Quantum Computing.

19. Андре ван Тондер, "Лямбда-числення для квантових обчислень", SIAM J. Comput., 33(5), 1109-1135. (27 стор.), 2004. Також доступна за посиланням arXiv: quant-ph/0307150 [Архівовано 20 грудня 2015 у Wayback Machine.]

Вакарчук І. О. Квантова механіка. - 4-е видання, доповнене. - : ЛНУ ім. Івана Франка, 2012. - 872 с.

Ткачук В. М. Фундаментальні проблеми квантової механіки. - : ЛНУ ім. Івана Франка, 2011. - 144 с.

Квантовые вычисления: за и против // Квантовый компьютер и квантовые вычисления. - Ижевск : РХД, 1999. - Т. 1. - 212 с.

Квантовый компьютер и квантовые вычисления. - Ижевск : РХД, 1999. - Т. 2. - 288 с.

Бауместер Д., Экерт А., Цайлингер А. Физика квантовой информации = The Physics of Quantum Information. - М. : Постмаркет, 2002. - 376 с.

Валиев К. А., Кокин А. А. Квантовые компьютеры: надежды и реальность. - Ижевск : РХД, 2004. - 320 с.

Дойч Д. Структура реальности = The Fabric of Reality. - Ижевск : РХД, 2001. - 400 с.

Кайе Ф., Лафламм Р., Моска М. Введение в квантовые вычисления = An Introduction to Quantum Computing. - Ижевск : РХД, 2009. - 360 с.

Китаев А., Шень А., Вялый М. Классические и квантовые вычисления. - М. : МЦНМО, 1999. - 192 с.

Нильсен М., Чанг И. Квантовые вычисления и квантовая информация = Quantum Computation and Quantum Information. - М. : Мир, 2006. - 824 с.

Прескилл Дж. Квантовая информация и квантовые вычисления = Lecture Notes Ph219/CS219: Quantum Computation. - Ижевск : РХД, 2008-2011. - 464+312 с.

Стин Э. Квантовые вычисления = Quantum Computing. - Ижевск : РХД, 2000. - 112 с.

# data[].attributes.attachment_link.title
Квантовий комп'ютер - Вікіпедія

# data[].attributes.attachment_link.description
Квáнтовий комп'ю́тер - фізичний обчислювальний пристрій, функціонування якого ґрунтується на принципах квантової механіки, зокрема, принципі суперпозиції та явищі квантової сплутаності. Квантовий комп'ютер відрізняється від звичайного транзисторного комп'ютера зокрема тим, що класичний комп'ютер оперує даними, закодованими у двійкових розрядах ( бітах), кожен з яких завжди перебуває в одному з двох станів ( 0 або 1), коли квантовий комп'ютер використовує квантові біти ( кубіти), які можуть знаходитися у суперпозиції станів.