В течение последнего десятилетия технологии искусственного интеллекта (ИИ) стали одним из наиболее востребованных направлений развития науки и технологий. Этот процесс затронул и историческую науку, в которой первые исследования в этом направлении начались в 1980-х гг. (т. н. первая волна) - как в нашей стране, так и за рубежом. Затем наступила “зима искусственного интеллекта”, а в начале 2010-х гг. пришла “вторая волна” ИИ. Предмет исследования в данной статье - новые возможности применения ИИ в истории и новые проблемы, возникающие в этом процессе в настоящее время, когда основным направлением ИИ стали искусственные нейросети, машинное обучение (включая глубокое обучение), генеративные нейросети, большие языковые модели и т. д. Исходя из опыта применения ИИ историками, в статье предложены следующие семь направлений таких исследований: распознавание рукописных и старопечатных текстов, их транскрибирование; атрибуция и датировка текстов с помощью ИИ; типологическая классификация и кластеризация данных статистических источников (в частности, с использованием нечеткой логики); источниковедческие задачи, восполнение и обогащение данных, их реконструкция с помощью ИИ; интеллектуальный поиск релевантной информации, использование генеративных нейросетей с этой целью; использование генеративных сетей для обработки и анализа текстов; использование ИИ в архивах, музеях и других учреждениях хранения культурного наследия. Проведен анализ обсуждения подобных вопросов, организованный ведущим американским историческим журналом AHR. Это концептуальные вопросы взаимодействия человека и машины («историк в мире искусственных нейросетей»), возможности использования историками технологий машинного обучения (в частности, глубокого обучения), различных инструментов ИИ в исторических исследованиях, а также эволюции ИИ в XXI веке. Затрагивались и практические аспекты, например, опыт распознавания с помощью ИИ текстов газет минувших веков. В заключении рассмотрены проблемы использования историками генеративных нейросетей.