Искусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать множество отраслей, от автомобильной промышленности до здравоохранения. Чтобы оставаться в курсе последних тенденций и технологий, важно понимать основные термины, связанные с ИИ. В этом материале мы расскажем о 46 важных терминах, представленных CNET, которые помогут вам понять суть ИИ, его концепции и применения.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (ИИ) — это технология, имитирующая человеческий интеллект для выполнения различных задач. Она используется как в компьютерных программах, так и в робототехнике. Основная цель ИИ — создание систем, которые могут выполнять задачи на уровне человеческого интеллекта.
Важные термины ИИ
- Общий искусственный интеллект (AGI)
AGI — это более продвинутая версия ИИ, которая способна выполнять задачи лучше человека и самостоятельно обучаться. - Агентные системы
Агентные модели могут действовать автономно, как, например, самоуправляемые автомобили. Они принимают решения и выполняют задачи без постоянного вмешательства человека. - Этика ИИ
Этические нормы в ИИ направлены на предотвращение вреда человеку. Включают такие вопросы, как борьба с предвзятостью в данных и защита конфиденциальности. - Безопасность ИИ
Эта область изучает долгосрочные последствия ИИ и предотвращает развитие ИИ до уровня, угрожающего человечеству. - Алгоритм
Алгоритм — это серия инструкций для выполнения определенных задач. Они позволяют ИИ обучаться, анализировать данные и принимать решения. - Согласование
Процесс настройки ИИ для достижения желаемого результата, будь то модерация контента или улучшение взаимодействия с пользователем. - Антропоморфизм
Тенденция наделять ИИ человеческими чертами. Примером является восприятие чат-ботов как осведомленных или эмоциональных существ. - Предвзятость
Ошибка, возникающая из-за некачественных данных обучения. Это может приводить к неверным результатам и несправедливым выводам. - Чат-бот
Программа, имитирующая человеческое общение через текстовые сообщения. - ChatGPT
Чат-бот, разработанный OpenAI на основе больших языковых моделей. Способен поддерживать диалог, отвечать на вопросы и создавать текст. - Когнитивные вычисления
Альтернативное название искусственного интеллекта, подчеркивающее способность ИИ к обучению и анализу. - Глубокое обучение
Метод машинного обучения, использующий нейронные сети для распознавания сложных паттернов в данных, таких как текст, изображение или звук. - Диффузия
Метод машинного обучения, где данные подвергаются искажению с последующим восстановлением, что помогает моделям лучше обучаться. - Эмерджентное поведение
Когда ИИ проявляет способности, которые не были заложены программно, это называется эмерджентным поведением. - Сквозное обучение (E2E)
Метод, при котором ИИ обучается выполнять задачи от начала до конца без промежуточных этапов. - Генеративные состязательные сети (GAN)
Модель ИИ, состоящая из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Одна создает контент, другая проверяет его достоверность. - Генеративный ИИ
ИИ, способный создавать контент — от текста и видео до кода и изображений. - Google Gemini
Чат-бот Google, аналогичный ChatGPT, который получает данные из Интернета. - Ограждения
Ограничения для моделей ИИ, чтобы они не создавали нежелательный контент. - Галлюцинация
Когда ИИ генерирует неправдивую информацию. Пример: ИИ уверенно утверждает, что Леонардо да Винчи нарисовал Мону Лизу в 1815 году. - Большая языковая модель (LLM)
Модель, обученная на огромных объемах текстовых данных для создания текстов, максимально приближенных к человеческим. - Машинное обучение (ML)
Метод ИИ, при котором системы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования. - Мультимодальный ИИ
Модели ИИ, которые могут работать с разными типами данных: текст, изображения, звук. - Обработка естественного языка (NLP)
ИИ, который может понимать и обрабатывать человеческий язык. - Нейронная сеть
Модель ИИ, напоминающая человеческий мозг, предназначенная для распознавания и обучения на паттернах данных. - Переобучение
Ошибка, когда модель ИИ слишком точно запоминает обучающие данные и плохо работает с новыми данными. - Параметры
Числовые значения, определяющие структуру и поведение языковых моделей ИИ. - Подсказка
Фраза или вопрос, вводимый в чат-бота для получения ответа. - Цепочка подсказок
Способность ИИ использовать предыдущие взаимодействия для улучшения будущих ответов. - Stochastic parrot
Термин для описания языковых моделей, которые могут имитировать человеческую речь, не понимая смысла. - Температура
Параметр, управляющий случайностью выводов языковой модели. Более высокая температура дает более разнообразные ответы. - Токены
Малые фрагменты текста, обрабатываемые языковыми моделями ИИ для создания ответов. - Обучающие данные
Наборы данных, используемые для обучения моделей ИИ. - Модель трансформатора
Архитектура нейронной сети, которая отслеживает взаимосвязи в данных и помогает ИИ понимать контекст. - Тест Тьюринга
Тест, проверяющий способность ИИ вести себя как человек. Если человек не может отличить ИИ от человека, то ИИ проходит тест. - Слабый ИИ
ИИ, сосредоточенный на выполнении конкретных задач и не способный к самообучению за пределами этих задач. - Обучение с нулевым результатом
Тестирование модели ИИ на выполнение задачи без предварительного обучения. - Интерпретируемость
Способность понимать и объяснять, как и почему ИИ пришел к тому или иному выводу. - Тренировочный набор данных
Данные, на которых обучают ИИ для выполнения задач. Эти данные помогают системе «учиться» выполнять задачи точнее. - Адаптивное обучение
Способность модели ИИ улучшать свои навыки на основе новых данных, адаптируясь к изменениям. - Усиленное обучение (RL)
Метод обучения, при котором ИИ учится через пробу и ошибку, получая вознаграждения за правильные действия. - Локальная интерпретируемость
Способность объяснить отдельные предсказания ИИ, а не модель в целом. - Объяснимый ИИ (XAI)
Направление в ИИ, которое ставит своей целью сделать процессы принятия решений ИИ прозрачными и понятными для пользователей. - Легковесная модель
Упрощенная модель ИИ, которая может работать на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны. - Распознавание речи
Процесс, при котором ИИ преобразует аудио с человеческой речью в текст. - Обратное распространение ошибки
Алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей путем корректировки весов на основе ошибок в предсказаниях.
Эти термины являются ключевыми для понимания и работы с искусственным интеллектом. Осведомленность о них поможет вам лучше навигировать в мире технологий и использовать ИИ для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни.