Slovník umelej inteligencie: 29 pojmov AI, ktoré by ste mali vedieť

Skúmanie umelej inteligencie (AI) môže byť ako vstup do bludiska mätúcich odborných výrazov a nezmyselného žargónu. Niet divu, že aj tí, ktorí poznajú AI, sa môžu pristihnúť, že sa zmätene škrabú na hlave.

S ohľadom na to sme vytvorili komplexný slovník AI, ktorý vás vybaví potrebnými znalosťami. Od samotnej umelej inteligencie až po strojové učenie a dolovanie údajov, dekódujeme všetky základné pojmy AI v jasnom a jednoduchom jazyku.

Či už ste zvedavý začiatočník alebo nadšenec AI, pochopenie nasledujúcich konceptov AI vás priblíži k odomknutiu sily AI.

1. Algoritmus

Algoritmus je súbor inštrukcií alebo pravidiel, ktoré stroje dodržiavajú, aby vyriešili problém alebo splnili úlohu.

2. Umela inteligencia

AI je schopnosť strojov napodobňovať ľudskú inteligenciu a vykonávať úlohy bežne spojené s inteligentnými bytosťami.

3. Umelá všeobecná inteligencia (AGI)

AGI, nazývaná aj silná AI, je typ AI, ktorý má pokročilé inteligencie podobné ľudským bytostiam. Zatiaľ čo

umelá všeobecná inteligencia bol kedysi predovšetkým teoretickým konceptom a bohatým ihriskom pre výskum, mnohí vývojári AI teraz veria, že ľudstvo dosiahne AGI niekedy v nasledujúcom desaťročí.,

4. Spätná propagácia

Backpropagation je algoritmus, ktorý neurónové siete používajú na zlepšenie ich presnosti a výkonu. Funguje tak, že vypočíta chybu vo výstupe, prenesie ju späť cez sieť a upraví váhy a odchýlky pripojení, aby sa dosiahli lepšie výsledky.

5. Zaujatosť

zaujatosť AI označuje tendenciu modelu robiť určité predpovede častejšie ako iné. Skreslenie môže byť spôsobené trénovacími údajmi modelu alebo jeho inherentnými predpokladmi.

6. Veľké dáta

Big data je termín, ktorý popisuje množiny údajov, ktoré sú príliš veľké alebo príliš zložité na spracovanie tradičnými metódami. Zahŕňa analýzu rozsiahlych súborov informácií s cieľom získať cenné poznatky a vzory na zlepšenie rozhodovania.

7. Chatbot

Chatbot je program, ktorý dokáže simulovať konverzácie s ľudskými používateľmi prostredníctvom textových alebo hlasových príkazov. Chatboty dokážu porozumieť a generovať reakcie podobné ľuďom, čo z nich robí výkonný nástroj pre aplikácie služieb zákazníkom.

8. Kognitívne výpočty

Kognitívne výpočty sú oblasťou AI, ktorá sa zameriava na vývoj systémov, ktoré napodobňujú ľudské kognitívne schopnosti, ako je vnímanie, učenie, uvažovanie a riešenie problémov.

9. Výpočtová teória učenia

Odvetvie umelej inteligencie, ktoré študuje algoritmy a matematické modely strojového učenia. Zameriava sa na teoretické základy učenia sa, aby sme pochopili, ako môžu stroje získavať vedomosti, robiť predpovede a zlepšovať svoj výkon.

10. Počítačové videnie

Počítačové videnie sa vzťahuje na schopnosť strojov extrahovať vizuálne informácie z digitálnych obrázkov a videí. Algoritmy počítačového videnia sa široko používajú v aplikáciách, ako je detekcia objektov, rozpoznávanie tváre, lekárske zobrazovanie a autonómne vozidlá.

11. Data Mining

Data mining je proces získavania cenných vedomostí z veľkých súborov údajov. Používa štatistickú analýzu a techniky strojového učenia na identifikáciu vzorcov, vzťahov a trendov v údajoch na zlepšenie rozhodovania.

12. Data Science

Veda o údajoch zahŕňa získavanie poznatkov z údajov pomocou vedeckých metód, algoritmov a systémov. Je komplexnejší ako dolovanie údajov a zahŕňa širokú škálu činností vrátane zberu údajov, vizualizácie údajov a prediktívneho modelovania na riešenie zložitých problémov.

13. Hlboké učenie

Hlboké učenie je odvetvie AI, ktoré využíva umelé neurónové siete s viacerými vrstvami (prepojené uzly v rámci neurónovej siete) na učenie sa z obrovského množstva údajov. Umožňuje strojom vykonávať zložité úlohy, ako napr spracovanie prirodzeného jazykarozpoznávanie obrázkov a reči.

14. Generatívna AI

Generatívna AI popisuje systémy a algoritmy umelej inteligencie, ktoré dokážu vytvárať text, zvuk, video a simulácie. Tieto systémy AI sa učia vzory a príklady z existujúcich údajov a využívajú tieto znalosti na vytváranie nových a originálnych výstupov.

15. Halucinácie

AI halucinácie sa vzťahuje na prípady, keď model produkuje fakticky nesprávne, irelevantné alebo nezmyselné výsledky. Môže k tomu dôjsť z niekoľkých dôvodov, vrátane nedostatku kontextu, obmedzení trénovacích údajov alebo architektúry.

16. Hyperparametre

Hyperparametre sú nastavenia, ktoré definujú, ako sa algoritmus alebo model strojového učenia učí a ako sa správa. Hyperparametre zahŕňajú rýchlosť učenia, silu regularizácie a počet skrytých vrstiev v sieti. S týmito parametrami si môžete pohrať a doladiť výkon modelu podľa svojich potrieb.

17. Veľký jazykový model (LLM)

LLM je model strojového učenia trénovaný na obrovských množstvách údajov a využíva učenie pod dohľadom na vytvorenie ďalšieho tokenu v danom kontexte na vytvorenie zmysluplných kontextových odpovedí na vstupy používateľov. Slovo „veľký“ označuje použitie rozsiahlych parametrov jazykovým modelom. Napríklad, Modely GPT využívajú stovky miliárd parametrov vykonávať širokú škálu úloh NLP.

18. Strojové učenie

Strojové učenie je spôsob, akým sa stroje učia a robia predpovede bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Je to ako kŕmiť počítač údajmi a umožniť mu robiť rozhodnutia alebo predpovedať identifikáciou vzorov v údajoch.

19. Neurónová sieť

Neurónová sieť je výpočtový model inšpirovaný ľudským mozgom. Pozostáva zo vzájomne prepojených uzlov, čiže neurónov, organizovaných vo vrstvách. Každý neurón dostáva vstup od iných neurónov v sieti, čo mu umožňuje učiť sa vzorce a robiť rozhodnutia. Neurónové siete sú kľúčovou súčasťou modelov strojového učenia, ktoré im umožňujú vynikať v širokej škále úloh.

20. Generovanie prirodzeného jazyka (NLG)

Generovanie prirodzeného jazyka sa zaoberá tvorbou ľudsky čitateľného textu zo štruktúrovaných dát. NLG nachádza uplatnenie pri tvorbe obsahu, chatbotoch a hlasových asistentoch.

21. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)

Spracovanie prirodzeného jazyka je schopnosť strojov interpretovať, rozumieť a reagovať na ľudsky čitateľný text alebo reč. Používa sa v rôznych aplikáciách vrátane analýzy sentimentu, klasifikácie textu a odpovedí na otázky.

22. OpenAI

OpenAI je výskumné laboratórium umelej inteligencie založené v roku 2015 so sídlom v San Franciscu v USA. Spoločnosť vyvíja a nasadzuje nástroje AI, ktoré sa môžu zdať inteligentné ako ľudia. Najznámejší produkt OpenAI, ChatGPT, bol vydaný v novembri 2022 a je známy ako najpokročilejší chatbot pre svoju schopnosť poskytovať odpovede na širokú škálu tém.

23. Rozpoznávanie vzorov

Rozpoznávanie vzorov je schopnosť systému AI identifikovať a interpretovať vzory v údajoch. Algoritmy rozpoznávania vzorov nachádzajú uplatnenie v rozpoznávaní tváre, zisťovaní podvodov a rozpoznávaní reči.

24. Rekurentná neurónová sieť (RNN)

Typ neurónovej siete, ktorá dokáže spracovať sekvenčné dáta pomocou spätnoväzbových spojení. RNN si môžu zachovať pamäť predchádzajúcich vstupov a sú vhodné pre úlohy ako NLP a strojový preklad.

25. Posilňovacie učenie

Posilňovacie učenie je technika strojového učenia, pri ktorej sa agent AI učí robiť rozhodnutia prostredníctvom interakcií pokusom a omylom. Agent dostáva odmeny alebo tresty od algoritmu na základe svojich akcií, čo ho vedie k tomu, aby v priebehu času zlepšoval svoj výkon.

26. Učenie pod dohľadom

Metóda strojového učenia, pri ktorej sa model trénuje pomocou označených údajov s požadovaným výstupom. Model zovšeobecňuje označené údaje a robí presné predpovede nových údajov.

27. Tokenizácia

Tokenizácia je proces rozdelenia textového dokumentu na menšie jednotky nazývané tokeny. Tieto tokeny môžu reprezentovať slová, čísla, frázy, symboly alebo akékoľvek prvky v texte, s ktorými môže program pracovať. Účelom tokenizácie je získať čo najväčší zmysel z neštruktúrovaných údajov bez spracovania celého textu ako jedného reťazca, čo je výpočtovo neefektívne a ťažko modelovateľné.

28. Turingov test

Tento test, ktorý predstavil Alan Turing v roku 1950, hodnotí schopnosť stroja prejavovať inteligenciu na nerozoznanie od ľudskej. The Turingov test zahŕňa ľudského sudcu v interakcii s človekom a strojom bez toho, aby vedel, ktorý je ktorý. Ak rozhodca nedokáže rozlíšiť stroj od človeka, stroj sa považuje za úspešný.

29. Učenie bez dozoru

Metóda strojového učenia, pri ktorej model vytvára závery z neoznačených množín údajov. Objavuje vzory v údajoch, aby mohol predpovedať neviditeľné údaje.

Osvojenie si jazyka umelej inteligencie

Umelá inteligencia je rýchlo sa rozvíjajúca oblasť, ktorá mení spôsob, akým interagujeme s technológiou. Keďže sa však neustále objavuje toľko nových módnych slov, môže byť ťažké držať krok s najnovším vývojom v tejto oblasti.

Aj keď sa niektoré výrazy môžu zdať abstraktné bez kontextu, ich význam sa objasní, keď sa skombinujú so základným chápaním strojového učenia. Pochopenie týchto termínov a konceptov môže položiť silný základ, ktorý vám umožní robiť informované rozhodnutia v oblasti umelej inteligencie.