Глоссарий жаргона ИИ: 29 терминов ИИ, которые вы должны знать

Изучение искусственного интеллекта (ИИ) может показаться лабиринтом запутанных технических терминов и бессмысленного жаргона. Неудивительно, что даже те, кто знаком с ИИ, могут в замешательстве почесать затылок.

Имея это в виду, мы создали исчерпывающий глоссарий по ИИ, чтобы предоставить вам необходимые знания. От самого искусственного интеллекта до машинного обучения и интеллектуального анализа данных — мы расшифруем все основные термины ИИ простым и понятным языком.

Являетесь ли вы любопытным новичком или энтузиастом ИИ, понимание следующих концепций ИИ приблизит вас к раскрытию силы ИИ.

1. Алгоритм

Алгоритм — это набор инструкций или правил, которым машины следуют, чтобы решить проблему или выполнить задачу.

2. Искусственный интеллект

ИИ — это способность машин имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами.

3. Общий искусственный интеллект (AGI)

ОИИ, также называемый сильным ИИ, представляет собой тип ИИ, который обладает расширенными интеллектуальными возможностями, подобными человеческим. Пока искусственный общий интеллект Когда-то это была в первую очередь теоретическая концепция и богатая площадка для исследований, многие разработчики ИИ теперь считают, что человечество достигнет ОИИ где-то в следующем десятилетии.

4. Обратное распространение

Обратное распространение — это алгоритм, который нейронные сети используют для повышения точности и производительности. Он работает, вычисляя ошибку на выходе, распространяя ее обратно по сети и корректируя веса и смещения соединений для получения лучших результатов.

5. Предвзятость

предвзятость ИИ относится к тенденции модели делать одни прогнозы чаще, чем другие. Смещение может быть вызвано обучающими данными модели или присущими ей предположениями.

6. Большие данные

Большие данные — это термин, описывающий наборы данных, которые слишком велики или слишком сложны для обработки традиционными методами. Он включает в себя анализ обширных наборов информации для извлечения ценных идей и шаблонов для улучшения процесса принятия решений.

7. Чат-бот

Чат-бот — это программа, которая может имитировать разговоры с пользователями-людьми с помощью текстовых или голосовых команд. Чат-боты могут понимать и генерировать человеческие ответы, что делает их мощным инструментом для приложений обслуживания клиентов.

8. Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления — это область ИИ, ориентированная на разработку систем, имитирующих когнитивные способности человека, такие как восприятие, обучение, рассуждение и решение проблем.

9. Вычислительная теория обучения

Раздел искусственного интеллекта, изучающий алгоритмы и математические модели машинного обучения. Он фокусируется на теоретических основах обучения, чтобы понять, как машины могут приобретать знания, делать прогнозы и улучшать свою производительность.

10. Компьютерное зрение

Компьютерное зрение относится к способности машин извлекать визуальную информацию из цифровых изображений и видео. Алгоритмы компьютерного зрения широко используются в таких приложениях, как обнаружение объектов, распознавание лиц, медицинская визуализация и автономные транспортные средства.

11. Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных — это процесс получения ценных знаний из больших наборов данных. Он использует методы статистического анализа и машинного обучения для выявления закономерностей, взаимосвязей и тенденций в данных для улучшения процесса принятия решений.

12. Наука о данных

Наука о данных включает в себя извлечение информации из данных с использованием научных методов, алгоритмов и систем. Он более всеобъемлющий, чем интеллектуальный анализ данных, и включает в себя широкий спектр действий, включая сбор данных, визуализацию данных и прогнозное моделирование для решения сложных проблем.

13. Глубокое обучение

Глубокое обучение — это ветвь ИИ, в которой используются искусственные нейронные сети с несколькими уровнями (взаимосвязанными узлами в нейронной сети) для изучения огромных объемов данных. Это позволяет машинам выполнять сложные задачи, такие как обработка естественного языка, изображения и распознавание речи.

14. Генеративный ИИ

Генеративный ИИ описывает системы и алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут создавать текст, аудио, видео и симуляции. Эти системы ИИ изучают шаблоны и примеры из существующих данных и используют эти знания для создания новых и оригинальных результатов.

15. Галлюцинация

Галлюцинация ИИ относится к случаям, когда модель дает фактически неверные, нерелевантные или бессмысленные результаты. Это может произойти по нескольким причинам, в том числе из-за отсутствия контекста, ограничений обучающих данных или архитектуры.

16. Гиперпараметры

Гиперпараметры — это настройки, которые определяют, как алгоритм или модель машинного обучения обучается и ведет себя. Гиперпараметры включают скорость обучения, силу регуляризации и количество скрытых слоев в сети. Вы можете изменить эти параметры, чтобы точно настроить производительность модели в соответствии с вашими потребностями.

17. Модель большого языка (LLM)

LLM — это модель машинного обучения, обученная на огромных объемах данных и использующая обучение с учителем для создания следующего токена в заданном контексте для получения значимых контекстуальных ответов на вводимые пользователем данные. Слово «большой» указывает на использование языковой моделью экстенсивных параметров. Например, В моделях GPT используются сотни миллиардов параметров. выполнять широкий спектр задач НЛП.

18. Машинное обучение

Машинное обучение это способ для машин учиться и делать прогнозы без явного программирования. Это похоже на ввод данных в компьютер и предоставление ему возможности принимать решения или делать прогнозы путем выявления закономерностей в данных.

19. Нейронная сеть

Нейронная сеть — это вычислительная модель, вдохновленная человеческим мозгом. Он состоит из взаимосвязанных узлов или нейронов, организованных слоями. Каждый нейрон получает данные от других нейронов в сети, что позволяет ему изучать закономерности и принимать решения. Нейронные сети являются ключевым компонентом моделей машинного обучения, которые позволяют им преуспеть в широком спектре задач.

20. Генерация естественного языка (NLG)

Генерация естественного языка связана с созданием удобочитаемого текста из структурированных данных. NLG находит применение в создании контента, чат-ботах и ​​голосовых помощниках.

21. Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка это способность машин интерпретировать, понимать и реагировать на удобочитаемый текст или речь. Он используется в различных приложениях, включая анализ настроений, классификацию текста и ответы на вопросы.

22. OpenAI

OpenAI — исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, основанная в 2015 году и базирующаяся в Сан-Франциско, США. Компания разрабатывает и внедряет инструменты искусственного интеллекта, которые могут казаться такими же умными, как люди. Самый известный продукт OpenAI, ChatGPT, был выпущен в ноябре 2022 года и считается самым продвинутым чат-ботом благодаря своей способности давать ответы на самые разные темы.

23. Распознавание образов

Распознавание образов — это способность системы ИИ идентифицировать и интерпретировать закономерности в данных. Алгоритмы распознавания образов находят применение в распознавании лиц, обнаружении мошенничества и распознавании речи.

24. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

Тип нейронной сети, которая может обрабатывать последовательные данные, используя соединения обратной связи. RNN могут сохранять в памяти предыдущие входные данные и подходят для таких задач, как NLP и машинный перевод.

25. Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором агент ИИ учится принимать решения посредством взаимодействий методом проб и ошибок. Агент получает вознаграждение или наказание от алгоритма на основе своих действий, направляя его на повышение производительности с течением времени.

26. Контролируемое обучение

Метод машинного обучения, при котором модель обучается с использованием помеченных данных с желаемым результатом. Модель обобщает помеченные данные и делает точные прогнозы на основе новых данных.

27. Токенизация

Токенизация — это процесс разделения текстового документа на более мелкие единицы, называемые токенами. Эти токены могут представлять слова, числа, фразы, символы или любые элементы текста, с которыми может работать программа. Цель токенизации — извлечь максимальную пользу из неструктурированных данных без обработки всего текста как одной строки, что неэффективно в вычислительном отношении и сложно моделируется.

28. Тест Тьюринга

Представленный Аланом Тьюрингом в 1950 году, этот тест оценивает способность машины демонстрировать интеллект, неотличимый от человеческого. Тест Тьюринга включает в себя человека-судью, взаимодействующего с человеком и машиной, не зная, кто есть кто. Если судья не может отличить машину от человека, считается, что машина прошла испытание.

29. Неконтролируемое обучение

Метод машинного обучения, при котором модель делает выводы из немаркированных наборов данных. Он обнаруживает закономерности в данных, чтобы делать прогнозы на невидимых данных.

Использование языка искусственного интеллекта

ИИ — это быстро развивающаяся область, которая меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями. Однако постоянно появляется так много новых модных словечек, что может быть трудно идти в ногу с последними разработками в этой области.

Хотя некоторые термины могут показаться абстрактными без контекста, их значение становится понятным, если их объединить с базовым пониманием машинного обучения. Понимание этих терминов и концепций может заложить прочную основу, которая позволит вам принимать обоснованные решения в сфере искусственного интеллекта.