<div class="xblock xblock-public_view xblock-public_view-vertical" data-course-id="course-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025" data-init="VerticalStudentView" data-runtime-class="LmsRuntime" data-runtime-version="1" data-block-type="vertical" data-usage-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@vertical+block@907d83de9d7a4426bd59fcbaf93935d2" data-request-token="24208d7eab3511f0b6544627eabd8aed" data-graded="False" data-has-score="False"> <div class="vert-mod"> <div class="vert vert-0" data-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@html+block@59c1d253de584d65a01b8b12a10ad11b"> <div class="xblock xblock-public_view xblock-public_view-html xmodule_display xmodule_HtmlBlock" data-course-id="course-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025" data-init="XBlockToXModuleShim" data-runtime-class="LmsRuntime" data-runtime-version="1" data-block-type="html" data-usage-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@html+block@59c1d253de584d65a01b8b12a10ad11b" data-request-token="24208d7eab3511f0b6544627eabd8aed" data-graded="False" data-has-score="False"> <script type="json/xblock-args" class="xblock-json-init-args"> {"xmodule-type": "HTMLModule"} </script> <p style="text-align: justify;">У цьому розділі представлено короткий огляд історії розвитку штучного інтелекту, оскільки знання минулого допомагає краще зрозуміти сучасність і перспективи майбутнього. Технології, згадані в цьому розділі, є важливими для розуміння подальших тем.</p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>1700-1800 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Робота сучасного ШІ та аналіз даних базуються на використанні математичних здобутків, що виникли у XVIII-XIX століттях. Тоді вони не асоціювалися з ШІ, оскільки цей термін ще не існував. Наприклад, теорія ймовірностей та статистика в наш час широко використовуються в ШІ та телекомунікаційній сфері.</p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>1950 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Основи штучного інтелекту були закладені в 1950-х роках британським математиком Аланом Тюрінгом, який розробив тест Тюрінга для оцінки здатності машини мислити. У цьому тесті людина спілкується через текст із машиною та іншою людиною; якщо людина не може їх розрізнити, машина проходить тест. Наукові здобутки Тюрінга започаткували дискусії щодо машинного мислення та запровадили використання обчислювального підходу до вивчення поняття «інтелект» ще до появи терміну "ШІ".</p> <p style="text-align: justify;">У 1956 році британський комп’ютерний інженер Джон Маккарті запровадив Дартмутський проєкт з ШІ, об'єднавши експертів із багатьох галузей. Під час реалізації цієї ініціативи Маккарті запропонував ввести термін "штучний інтелект", що стало офіційним початком ШІ як окремої наукової дисципліни. Хоча цей проєкт не відзначився видатними здобутками, але  заклав основу для розвитку ШІ.</p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>1960-1980 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">У наступні десятиліття у сфері ШІ не було значних технологічних проривів. Очікування не виправдалися, що призвело до скорочення фінансування, оскільки прогрес виявився складнішим, ніж передбачалося. Хоча фундаментальні дослідження тривали, їх важливість стала очевидною лише згодом.</p> <p style="text-align: justify;">У цей "тихий період", головним чином, лише наукова фантастика та кіноіндустрія формували громадське сприйняття ШІ, створюючи багато стереотипів. Виникали дискусії щодо потенційних загроз, етики та соціального впливу штучного інтелекту. Наприклад, такі фільми, як "Термінатор" або "Космічна одіссея 2001 року", використовуються в багатьох навчальних матеріалах із ШІ, щоб описати розвиток цієї технології. Також можна сказати, що багато уявлень продюсерів наукової фантастики сьогодні ближчі до реальності, ніж будь-коли раніше.</p> <p style="text-align: justify;"></p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>1990-2000 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Розвиток ШІ прискорився в 1990-х роках завдяки поширенню інтернету, прогресу в інформаційних технологіях та збільшенню кількості цифрових даних. ШІ став  використовуватися значно ширше в різних галузях, зокрема у сфері охорони здоров’я, фінансів та виробництва. Часто використання ШІ залишалося "прихованим" від кінцевих користувачів, оскільки ШІ використовувався за лаштунками, зокрема для управління промисловими процесами, у пошукових системах, комп’ютерних іграх.</p> <p style="text-align: center;"><img height="auto" width="500" src="/assets/courseware/v1/cc16ef82d164fa1dd26166341a4fc8ad/asset-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@asset+block/1_05.webp" alt="" /></p> <p></p> <div id="gtx-trans" style="position: absolute; left: 9px; top: 853.594px;"> <div class="gtx-trans-icon"></div> </div> </div> </div> </div> <script type="text/javascript"> (function (require) { require(['/static/js/dateutil_factory.762fd6ff462b.js?raw'], function () { require(['js/dateutil_factory'], function (DateUtilFactory) { DateUtilFactory.transform('.localized-datetime'); }); }); }).call(this, require || RequireJS.require); </script> <script> function emit_event(message) { parent.postMessage(message, '*'); } </script> </div>

<div class="xblock xblock-public_view xblock-public_view-vertical" data-course-id="course-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025" data-init="VerticalStudentView" data-runtime-class="LmsRuntime" data-runtime-version="1" data-block-type="vertical" data-usage-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@vertical+block@3c6a79e2b8934109a7e5ef36600afeff" data-request-token="24208d7eab3511f0b6544627eabd8aed" data-graded="False" data-has-score="False"> <div class="vert-mod"> <div class="vert vert-0" data-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@html+block@d3f18d966fe04a71bbb6b2eb4f5ac889"> <div class="xblock xblock-public_view xblock-public_view-html xmodule_display xmodule_HtmlBlock" data-course-id="course-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025" data-init="XBlockToXModuleShim" data-runtime-class="LmsRuntime" data-runtime-version="1" data-block-type="html" data-usage-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@html+block@d3f18d966fe04a71bbb6b2eb4f5ac889" data-request-token="24208d7eab3511f0b6544627eabd8aed" data-graded="False" data-has-score="False"> <script type="json/xblock-args" class="xblock-json-init-args"> {"xmodule-type": "HTMLModule"} </script> <p style="text-align: justify;">Цей період відзначився значним розвитком ШІ, відкриттям нових напрямів та можливостей його практичного застосування, інтегруючи ШІ в повсякденну діяльність. Прогрес спостерігався в онлайн-шопінгу, соціальних мережах, охороні здоров’я та «розумних пристроях».</p> <p style="text-align: justify;">Розглянемо декілька практичних прикладів із зазначенням відповідного періоду:</p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>2000–2005 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Алгоритми рекомендацій, засновані на технологіях ШІ, персоналізували онлайн-шопінг, пропонуючи продукти на основі історії переглядів і покупок. Це заклало основу для сучасних систем рекомендацій у стримінгових сервісах та електронній комерції.</p> <p style="text-align: center;"><img height="auto" width="500" src="/assets/courseware/v1/2ce3c5a9f85301df32c7922f83009aa5/asset-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@asset+block/1_08.webp" alt="" /></p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>2006–2015 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Глибоке навчання та нейронні мережі значно вдосконалилися, що дозволило комп’ютерам ефективно розпізнавати зображення та обробляти дані. Це стало базою для сучасних систем розпізнавання зображень і голосу.</p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>2016–2020 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Соціальні мережі, як-от Facebook, почали використовувати ШІ для розпізнавання обличчя й автоматичної класифікації зображень. Це дозволило, наприклад, автоматично пропонувати тегування (позначення) людей на фото. У 2014 році Google придбала компанію DeepMind, яка розробила AlphaGo – ШІ, що переміг професійного гравця в гру Go, використовуючи глибоке навчання та навчання з підкріпленням. Go – гра з простими правилами, але складною стратегією, яку вважали занадто складною для ШІ. Навчання з підкріпленням дозволило ШІ симулювати сценарії, винагороджуючи успішні дії для оптимізації ухвалення рішень.</p> <p style="text-align: center;"><img height="auto" width="500" src="/assets/courseware/v1/47f833858eb927dc21610f4ee8ec16fd/asset-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@asset+block/1_07.webp" alt="" /></p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>2017–2018 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Google представила модель Transformer, яка стала революційним досягненням у сфері обробки природної мови. Ця технологія стала основою для таких інструментів, як ChatGPT, Microsoft Copilot і системи перекладу текстів, трансформуючи пошукові системи та чат-боти. </p> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>2019–2020 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">OpenAI випустила GPT-2 (2019) та GPT-3 (2020), здатні генерувати текст, схожий на людський, відповідати на запитання та виконувати багато завдань без спеціального навчання. Модель BERT від Google, розроблена у 2018–2020 роках, покращила точність пошуку та стала основою для інших сервісів, таких як Google Translate. Ці моделі стали значним проривом, викликавши значний інтерес до ШІ.</p> <p style="text-align: center;"><img height="auto" width="500" src="/assets/courseware/v1/6b560b48297b26b5ca182365a26c7a7a/asset-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@asset+block/1_06.webp" alt="" /></p> <p></p> <div id="gtx-trans" style="position: absolute; left: 11px; top: 1428.39px;"> <div class="gtx-trans-icon"></div> </div> </div> </div> </div> <script type="text/javascript"> (function (require) { require(['/static/js/dateutil_factory.762fd6ff462b.js?raw'], function () { require(['js/dateutil_factory'], function (DateUtilFactory) { DateUtilFactory.transform('.localized-datetime'); }); }); }).call(this, require || RequireJS.require); </script> <script> function emit_event(message) { parent.postMessage(message, '*'); } </script> </div>

<div class="xblock xblock-public_view xblock-public_view-vertical" data-course-id="course-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025" data-init="VerticalStudentView" data-runtime-class="LmsRuntime" data-runtime-version="1" data-block-type="vertical" data-usage-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@vertical+block@86e7ac2f5f9a411496e4c3de02ac9d30" data-request-token="24208d7eab3511f0b6544627eabd8aed" data-graded="False" data-has-score="False"> <div class="vert-mod"> <div class="vert vert-0" data-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@html+block@48c41c89d2e74de4a7c110043c8e6d9e"> <div class="xblock xblock-public_view xblock-public_view-html xmodule_display xmodule_HtmlBlock" data-course-id="course-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025" data-init="XBlockToXModuleShim" data-runtime-class="LmsRuntime" data-runtime-version="1" data-block-type="html" data-usage-id="block-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@html+block@48c41c89d2e74de4a7c110043c8e6d9e" data-request-token="24208d7eab3511f0b6544627eabd8aed" data-graded="False" data-has-score="False"> <script type="json/xblock-args" class="xblock-json-init-args"> {"xmodule-type": "HTMLModule"} </script> <h3 style="text-align: justify;"><span style="color: #000000;"><strong>2021-2024 роки</strong></span></h3> <p style="text-align: justify;">Упродовж 2021-2024 років штучний інтелект стрімко розвивався, переходячи з дослідницьких лабораторій до використання в повсякденному житті. Цей період відзначився демократизацією ШІ, коли безкоштовні та зручні інструменти зробили його доступним для кожного.</p> <p style="text-align: justify;">Ключовими віхами стали випуск моделі DALL-E від OpenAI у 2021 році, яка генерує зображення відповідно до текстових описів. У 2022 році DALL-E 2 покращила якість зображень за рахунок розширення застосування ШІ у творчих сферах, зокрема у візуальному мистецтві та рекламі. OpenAI також представила модель CLIP, яка зв’язує текст і зображення для таких завдань, як пошук зображень (наприклад, "автомобіль на шосе") або виявлення неприйнятного контенту без явних міток.</p> <p style="text-align: justify;">Термін "мультимодальність" часто використовується для опису таких моделей. Мультимодальність означає, що система може одночасно обробляти та поєднувати кілька типів інформації, таких як текст, зображення, звук і відео. Звичайним прикладом може бути додаток на смартфоні, де ви фотографуєте об’єкт (наприклад, квітку), а програма визначає його вид і показує інформацію в текстовому форматі.</p> <p style="text-align: justify;">Ось приклад «бачення» зображення та його пояснення.</p> <p style="text-align: center;"><img height="auto" width="780" src="/assets/courseware/v1/7bfb178320601b605e2b04fed1288c5a/asset-v1:Profosvita+CM-R042-OEP+2025+type@asset+block/1_Chapter_3_1.png" alt="" /></p> <p style="text-align: justify;">OpenAI запустила ChatGPT у листопаді 2022 року на основі моделі GPT-3.5, що дозволила взаємодію природною мовою. Він швидко здобув популярність, демонструючи потенціал мовних моделей. У березні 2023 року OpenAI представила GPT-4, більш досконалу модель із мультимодальними можливостями для обробки тексту та зображень.</p> <p style="text-align: justify;">До вересня 2023 року було випущено DALL-E 3, який інтегрували в ChatGPT, забезпечивши кращу генерацію зображень і розуміння тексту. Microsoft, головний партнер OpenAI, використовує GPT-4 і DALL-E 3 у своїх інструментах Copilot, інтегруючи ШІ у Microsoft Office та хмарні сервіси, замість розробки власних мовних моделей.</p> <p style="text-align: justify;">У 2023 році інші великі компанії також увійшли в цю галузь: Google випустила моделі PaLM 2 і Gemini, а Meta запустила LLaMa 2, зробивши її відкритим кодом для підтримки інновацій серед розробників. У 2024 році оновлення до GPT-4 включали розширення мовної підтримки та ширшу інтеграцію ШІ. </p> <p style="text-align: justify;">Інвестиції в індустрію ШІ продовжують стабільно зростати, а такі великі гравці, як Microsoft, OpenAI, Google та Meta, залишаються лідерами на ринку. OpenAI залучила 6,6 мільярда доларів США на фінансування проєктів компанії, подвоївши свою ринкову вартість. </p> <p style="text-align: justify;"></p> <p style="text-align: justify;"></p> <p></p> <div id="gtx-trans" style="position: absolute; left: -49px; top: 15.5938px;"> <div class="gtx-trans-icon"></div> </div> </div> </div> </div> <script type="text/javascript"> (function (require) { require(['/static/js/dateutil_factory.762fd6ff462b.js?raw'], function () { require(['js/dateutil_factory'], function (DateUtilFactory) { DateUtilFactory.transform('.localized-datetime'); }); }); }).call(this, require || RequireJS.require); </script> <script> function emit_event(message) { parent.postMessage(message, '*'); } </script> </div>