Штучний інтелект (ШІ) - це галузь комп’ютерних наук, яка намагається створити машини, здатні думати, вчитися і вирішувати проблеми так, як це робить людина. Його застосування сьогодні охоплює майже всі сфери життя - від рекомендацій у стримінгових сервісах до медичної діагностики та автономного транспорту.

У розмовах про інтелект часто використовують поняття **"кристалізований"** та **"рідкий"** інтелект. Ці терміни запозичені з психології, але останнім часом активно використовуються в контексті штучного інтелекту.

**Кристалізований інтелект** - це знання, які ми накопичили з часом: факти, досвід, правила. Наприклад, коли ми згадуємо таблицю множення або пам’ятаємо, як користуватися інтернет-банкінгом - це приклади кристалізованого інтелекту. Більшість сучасних ШІ-моделей мають саме цей тип інтелекту: вони добре знають мову, факти, вміють відтворювати вже відомі патерни.

**Рідкий інтелект**, навпаки, - це здатність вирішувати нові, незнайомі задачі, мислити гнучко, адаптуватися. Це наче здатність «імпровізувати» - і саме ця риса досі вважалася притаманною лише людям. Сучасні дослідження намагаються оцінити, наскільки моделі штучного інтелекту можуть набути хоча б елементи рідкого інтелекту.

Уявіть, що ШІ - це не просто інструмент, який знає відповіді, а система, яка здатна самостійно навчитися новому способу вирішення проблем. Саме в цьому напрямку йде сьогодні розвиток технологій, і це відкриває величезні можливості - але й несе певні ризики.

## Еволюція мовних моделей: від GPT до Grok 4

**Мовні моделі** - це серце сучасного штучного інтелекту. Вони здатні розуміти та генерувати текст, відповідати на питання, писати коди, перекладати мови та навіть творити музику чи сценарії. Розвиток цих моделей - це одна з найдинамічніших галузей у сфері ШІ.

Все почалося з GPT (Generative Pre-trained Transformer) - мовної моделі, створеної компанією OpenAI. Перші версії GPT були досить простими, але з кожною ітерацією - GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 - модель ставала все потужнішою. GPT-4, зокрема, уже могла не просто генерувати зв’язний текст, а й вирішувати складні задачі з логіки та математики, розпізнавати контекст у запитах та навіть створювати функціональний програмний код.

Потім на сцену вийшли інші гравці: **Claude**, **Gemini**, **LLaMA**, **Mistral**, а нещодавно - і **Grok 4** від компанії X.AI, створеної Ілоном Маском. Grok 4 виявився надзвичайно потужним. Він з легкістю обігнав конкурентів на тестах логіки, аналізу, генерації ідей, і навіть на таких тестах, як “Connections” від New York Times.

Що відрізняє нові моделі на кшталт **Grok 4** від попередників? Найперше - це **інтеграція інструментів**. Якщо раніше модель просто відповідала на запит, зараз вона може запускати фонові обчислення, звертатися до пошуковиків, виконувати Python-код, користуватися калькулятором чи веб-сервісами - і все це непомітно для користувача.

Мовні моделі стали не просто "розумними", а схожими на **системи з гнучким мисленням**, і саме ця трансформація відкриває нову еру в розвитку штучного інтелекту.

## ARC AGI: тестування інтелектуальних можливостей ШІ

Одна з головних проблем у світі ШІ - це **як оцінити справжні інтелектуальні можливості моделей**. Тут на сцену виходить **ARC AGI** - тест, розроблений дослідником Франсуа Шоле (автор книги *"On the Measure of Intelligence"*), який має на меті оцінити **здатність до набуття нових навичок** у незнайомих обставинах. Це не просто перевірка знань, а оцінка **рідкого інтелекту** моделі.

На відміну від звичних тестів, які перевіряють знання певних тем, **ARC AGI** ставить перед моделлю задачу вчитися з прикладів. Наприклад, даються три схожі приклади вирішення задачі, і модель повинна **вивести загальне правило** і застосувати його до нового завдання.

Це саме той тип мислення, який легко дається людині, але викликає труднощі у ШІ. І от тут стається прорив: **Grok 4** показує **неймовірно високі результати**, набагато кращі за інші моделі. Якщо раніше моделі досягали в середньому 4–8% правильних відповідей, Grok 4 перевищив **16%**, що вважається проривом.

Більше того, ці результати були досягнуті **без значного збільшення вартості обчислень** - що свідчить про ефективність. Це дало підстави вважати, що Grok 4 демонструє **не нульовий рівень рідкого інтелекту**. Тобто, він не просто памʼятає інформацію - він навчається.

Також цікаво, що команда ARC AGI підтвердила: модель Grok 4 не була попередньо навчена на тестових задачах, не використовувала хитрощів або сторонніх інструментів. Це було чисте тестування публічної версії моделі. І Grok 4 - **перша модель**, яка обійшла спеціалізовані машинні рішення, розроблені конкретно під ці задачі, навіть ті, що подавалися на платформу Kaggle.

Таким чином, ARC AGI став новим золотим стандартом для перевірки справжніх когнітивних здібностей ШІ, а Grok 4 - першим, хто зміг його подолати.

## Майбутнє штучного інтелекту: перспективи та виклики

Світ стоїть на порозі нової технологічної епохи. З кожним днем штучний інтелект стає все більш потужним, і з''являються моделі, які вражають здатністю до адаптації, навчання та самостійного прийняття рішень.

Очікується поява **GPT-5**, нового покоління мовної моделі від OpenAI. За чутками, GPT-5 має ще краще розв’язувати задачі, що вимагають мислення, і навіть перевершити Grok 4 у певних тестах. Інша амбітна модель - **Gemini 3.0 Pro** від Google DeepMind - має потенціал змінити правила гри, зокрема завдяки **гігантському контекстному вікну до 1 мільйона токенів**, що дозволяє аналізувати значні обсяги інформації за один запит.

Однак разом з цими досягненнями зростають і виклики. Виникають питання безпеки, етики, прозорості моделей. Ми вже не завжди знаємо, які саме інструменти використовує ШІ у фоновому режимі. Моделі стають **непрозорими системами**, що приймають рішення на основі великої кількості внутрішніх механізмів, які не видно користувачу. Це створює ризики: як перевірити, чому ШІ зробив саме такий вибір? Чи можна йому довіряти?

Є і практичні виклики: як інтегрувати ШІ у суспільство так, щоб це було корисно для всіх? Як зберегти робочі місця, захистити приватність та уникнути зловживань? Стає все очевидніше: ШІ - це не просто інструмент, це **новий партнер по розуму**, і нам доведеться навчитися жити поруч із ним.

Але також є надія. Якщо рідкий інтелект дійсно зароджується у нових моделях, ми можемо очікувати справжнього прориву: систем, які не просто допомагають, а **розуміють**, навчаються і навіть можуть діяти на основі інтуїції.

Майбутнє штучного інтелекту - це не питання "чи можливо?", а **"як саме це станеться?"**. І ми вже на шляху до цього.


Штучний інтелект (ШІ) перетворюється з інструменту, що знає відповіді, на систему, здатну самостійно навчатися. Нові моделі, такі як Grok 4, демонструють значущі досягнення в області рідкого інтелекту, проходячи складні тести, такі як ARC AGI. Майбутнє ШІ обіцяє не лише нові технологічні прориви, але й ставить серйозні виклики перед суспільством щодо етики, безпеки та інтеграції.

Штучний інтелект: від основ до майбутніх технологій

Знайдіть статтю за темою наSpotlib🔎