惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

PCI Perspectives
PCI Perspectives
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
罗磊的独立博客
人人都是产品经理
人人都是产品经理
The Cloudflare Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
Recorded Future
Recorded Future
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
月光博客
月光博客
Recent Announcements
Recent Announcements
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
T
Threatpost
The GitHub Blog
The GitHub Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Scott Helme
Scott Helme
P
Palo Alto Networks Blog
T
Tenable Blog
P
Privacy International News Feed
V
Visual Studio Blog
F
Fortinet All Blogs
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
I
Intezer
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
AI
AI
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
S
Security Affairs
S
SegmentFault 最新的问题
C
Cisco Blogs
博客园 - 聂微东
MyScale Blog
MyScale Blog
V
Vulnerabilities – Threatpost
量子位
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Security Latest
Security Latest
P
Proofpoint News Feed
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
T
Troy Hunt's Blog
T
Tailwind CSS Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
A
About on SuperTechFans
The Last Watchdog
The Last Watchdog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Загадочный чатбот из 60-х, к которому стояли очереди из девушек
DimaIam · 2026-04-24 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели1

Ретроспектива

В одном из кампусов Массачусетского техинститута в 1966 году стали происходить очень странные дела. У дверей одной из лабораторий начали собираться стайки студенток и лаборанток, которым очень нужно было попасть внутрь хотя бы на 10 минут.

Нет, там не крутили только xnj вышедший битловский “Revolver”. Приманка для прекрасного пола была несколько технологичней: внутри располагался первый в истории созданный человеком чатбот. Его, а вернее её, звали ELIZA и она умела пленять собеседников не хуже античной сирены.

И это пугало ее создателя.

Бабушка ChatGPT

К началу 1960-х Джозеф Вейценбаум (1923 — 2008) был заметной личностью в MIT, но “звездного” статуса пока еще не имел. Сын еврейских эмигрантов, сбежавших от нацистов в Америку, он успел поработать военным метеорологом, а после принял участие в разработке системы ERMA для Дженерал Электрик. Это был бухгалтерский суперкомпьютер, ставший прообразом современных ERP.

Джозеф Вейценбаум за работой с, по всей видимости, телетайпом IBM 7094

Джозеф Вейценбаум за работой с, по всей видимости, телетайпом IBM 7094

К тому моменту когда Вейценбаум пришел в МИТ, Марвином Минским была предложена остроумная модель доступа к вычислительным мощностям института: таймшер. То есть несколько юзеров могут коннектиться к компьютеру одновременно, при этом физически будучи в разных местах. Так был дан старт систематической разработке ИИ, а заодно и появился прообраз интернета, на тот момент пилившийся под эгидой ARPA.

Профессор Вейценбаум был заинтригован такой возможностью и приступил к работе над невиданным доселе проектом: компьютер, который мог бы разговаривать с людьми на понятном, человеческом языке. Но как претворить такую алхимию в жизнь?

Четыре “битла” ИИ-революции. У них даже были Шеннон (крайний слева) и Маккарти (рядом с Шенноным). Рядом с Вейценбаумом Эдвард Фредкин, придумавший “вентиль Фредкина”.

Четыре “битла” ИИ-революции. У них даже были Шеннон (крайний слева) и Маккарти (рядом с Шенноным). Рядом с Вейценбаумом Эдвард Фредкин, придумавший “вентиль Фредкина”.

За основу для скрипта Вейценбаум берет роджерсовскую терапию, также известную как “клиенто-центрированная психотерапия” (КЦП). Ее суть заключается в том, что психотерапевт принимает пациента без оценочных суждений и через недирективный метод помогает раскрыть душевные проблемы с помощью участливого слушания и наводящих вопросов.

Но как это все перевести в код?

Топовое железо: IBM 7094 в полный рост.

Топовое железо: IBM 7094 в полный рост.

Код Für ELISE


Итак, технически стесненный Вейценбаум находит выход следующим образом: чтобы программа, нареченная ЭЛИЗой, могла вести “осмысленный диалог”, ее логику нужно поместить меж двух ключевых компонентов:

  • Поиска ключевых слов (keyword spotting). ЭЛИЗа разбирала фразу пользователя пословно и искала ключевые слова из встроенного вокабуляра: "отец", "мама", "болит", "ненавижу", “грустно”, “весело”. За словами закреплялся ранг важности, поэтому слово “папа” имело высокий ранговый уровень, а нейтральные слова “да/нет” или “возможно” низкий.

  • Сопоставление шаблонов (pattern matching). После нахождения ключевого слова применялись два этапа преобразования. Первый — разбивка реплики собеседника на части по регулярным шаблонам, с участием ключевого слова в роли лексического якоря и плейсхолдеров для захвата определенных фрагментов. Второй — финальная “сборка” ответа, когда захваченные части подставлялись в шаблон ответа по номеру заранее подготовленного правила.

Схема работы ELIZA

Схема работы ELIZA

Далее Вейценбаум вносит модификации в тогдашний ЯП Michigan Algorithmic Decoder (MAD) свой собственный форк, названный MAD-SLIP. Добавленный аппендикс означает симметричный списочный процессор (Symmetric List Processor), который хорошо подходил для составления таких шаблонов.

ЭЛИЗа была развернута на суперкомпьютере IBM 7094 с 36-битной архитектурой и памятью достаточной для 32 тысяч слов. Следуя довольно-таки несложному алгоритму, она произнесла свои первые слова монохромным текстом на сентиментально желтой бумажной ленте телетайпа и было это приблизительно в декабре 1965 — январе 1966 года.

Правда о чем была беседа первого чатбота со своим Пигмалионом история умалчивает. Но мы знаем, что было дальше: в институте началась натуральная ЭЛИЗОмания.

ЭЛИЗа не похожа на современные ЛЛМ, потому что она не умеет учиться и анализировать контекст. Но что в ней было поистине революционно, так это как раз-таки ранжирование слов по важности. Можно сказать, что этот метод в какой-то степени предтеча сегодняшних алгоритмов, понимающих эмоционально-температурную окраску лексики.

Схема работы генеративного, предварительно обученного трансформера (ГПТ) сильно отличается от первого чатбота:

Схема работы генеративного, предварительно обученного трансформера (ГПТ) сильно отличается от первого чатбота:

Lend me your ears and I'll sing you a song…

Слухи о том, что в огромном IBMовском шкафу замуровано человеческое сознание быстро облетели университет. Все началось с того, что Вейценбаум протестировал ЭЛИЗу на своей секретарше. По-началу скептически настроенная, минут 20 спустя эта дама попросила профессора оставить ее наедине с ЭЛИЗой, чтобы отвести душу. К вящему неудовольствию профессора.

Вскоре после этого к ней “на прием” стали ломиться студенты — особенно юные студентки — которые хотели побеседовать с чудесной программой обо всем на свете.

Вот пример одного из диалогов, опубликованных в 1966 году:

 И Вейценбауму происходящее не нравилось. По его словам, его целью было просто создать искусственного собеседника, которому не нужно было бы знать вообще ничего и оперировать исключительно готовыми паттернами для составления ответов. Возможно на эту мысль его натолкнул тест Тьюринга, который Вейценбаум хотел пройти с минимальными ресурсозатратами и показать, что машина может успешно притвориться человеком.

ЭЛИЗомания приобретала нездоровый характер в его глазах: “Подумай ещё на десять минут дольше и я бы просто изобрел барменов”, впоследствии скажет он в интервью 20 лет спустя. И хотя его изобретение высоко ценили коллеги — например Карл Саган был в восторге от идеи развернуть мобильные пункты экстренной психотерапии наподобие телефонных будок с ЭЛИЗой внутри — Вейценбаум был категорически против.

Телетайп-лента с jhbubyfkmysv диалогом с ЭЛИЗой

Телетайп-лента с jhbubyfkmysv диалогом с ЭЛИЗой

«Есть определенные задачи, которые компьютеры не должны выполнять, независимо от того, можно ли заставить их делать это или нет», — напишет он в 1976 году в своей книге «Вычислительная мощность и человеческий разум».

Вейценбаум считал, что люди попадают в иллюзорный плен к компьютеру, потому что чувствуют ложный эмпатический отклик от машины, дополнительно усиленный мгновенным фидбэком. Но это ощущение все равно иллюзия, так как действия машины целиком и полностью зависят от человеческого инпута — иными словами, это разговор с собственным эхо. Такой сюжет однажды был в греческой мифологии и мы знаем, что он печально закончился.

ЭЛИЗа, не исчезай…

Программа была названа по имени Элизы Дулиттл из “Моей прекрасной леди” (по мотивам пьесы Бернарда Шоу). По сюжету ее тоже учат говорить “по-человечески”.

Программа была названа по имени Элизы Дулиттл из “Моей прекрасной леди” (по мотивам пьесы Бернарда Шоу). По сюжету ее тоже учат говорить “по-человечески”.

К сожалению, Вейценбаум не застал появление БЯМ. Но, вероятно, он понимал, что его работа опережала свое время на годы вперед, так как он успел осознать какие опасности очеловеченная говорящая коробка таит в себе. И не только осознал, но и предупредил нас.

А ЭЛИЗа по-прежнему доступна вот здесь и на Гитхабе. Ее можно запустить прямо в браузере и поговорить с эхом патлатых 60-х, когда даже такой простой скрипт казался абсолютным волшебством.