человеческое мышление. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал свою знаменитую статью «Вычислительные машины и разум», где предложил тест Тьюринга – своеобразный промпт того времени, призванный определить, может ли машина мыслить.
В 1960-х годах появились первые чат-боты, такие как ELIZA, созданный Джозефом Вейценбаумом в MIT. ELIZA имитировала психотерапевта, используя простые шаблоны для анализа ввода пользователя и генерации ответов. Хотя этот бот был примитивен по современным стандартам, он представлял собой важный шаг в развитии взаимодействия человека с ИИ через естественный язык.
1970-е и 1980-е годы ознаменовались развитием экспертных систем – программ, которые могли решать сложные задачи в узких областях, таких как медицинская диагностика или геологическая разведка. Взаимодействие с этими системами часто происходило через специализированные интерфейсы, где пользователи вводили данные в предопределенном формате. Это можно считать ранней формой структурированных промптов.
Параллельно развивались исследования в области обработки естественного языка (NLP). Системы, подобные SHRDLU, созданной Терри Виноградом в начале 1970-х, демонстрировали возможность понимания и выполнения команд на ограниченном естественном языке. Это были первые шаги к более интуитивному взаимодействию с ИИ.
1990-е годы принесли революцию в виде Всемирной паутины и поисковых систем. Хотя мы редко думаем об этом в контексте промпт-инжиниринга, формулировка поисковых запросов стала своего рода искусством, предвосхитившим многие принципы современного промпт-инжиниринга. Пользователи учились создавать все более сложные и специфичные запросы, чтобы получить нужную информацию из огромного массива данных.
Начало 2000-х годов ознаменовалось бурным развитием машинного обучения и, в частности, нейронных сетей. Это привело к созданию более продвинутых систем обработки естественного языка, способных понимать контекст и нюансы человеческой речи. Однако взаимодействие с этими системами все еще оставалось областью специалистов, требуя глубоких технических знаний для формулировки запросов и интерпретации результатов.
Настоящий прорыв произошел в середине 2010-х годов с появлением трансформеров и моделей, основанных на архитектуре BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Эти модели продемонстрировали беспрецедентные возможности в понимании и генерации естественного языка.
2018 год стал поворотным моментом с выпуском GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI. Эта модель и её последующие версии (GPT-2, GPT-3) открыли новую эру в области ИИ, где сложные задачи могли быть решены с помощью простых текстовых инструкций. Именно здесь начинается современная история промпт-инжиниринга.
Эволюция от простых команд к сложным промптам происходила постепенно, но неуклонно. Если ранние системы ИИ требовали строго форматированных инструкций или выбора из предопределенных опций, то современные языковые модели способны
