Глоссарий AI: основные термины, которые должны знать все пользователи ChatGPT

Волна искусственного интеллекта приносит с собой множество новых терминов. Этот глоссарий даст вам все основы.

Абстрактный рендеринг искусственного интеллекта в цифровом киберпространстве.

Возможно, вашим первым знакомством с ИИ стал ChatGPT, чат-бот с искусственным интеллектом от OpenAI, обладающий сверхъестественной способностью отвечать на любой вопрос. При написании стихов, резюме и рецептов слияния мощь ChatGPT сравнивают с автозаполнением на стероидах.

Но чат-боты с искусственным интеллектом — это лишь часть ландшафта искусственного интеллекта. Конечно, ChatGPT поможет вам сделать домашнее задание или Midjourney создаст увлекательные изображения роботов в зависимости от страны происхождения — это круто, но его потенциал может полностью изменить экономику. По данным McKinsey Global Institute, этот потенциал может принести мировой экономике 4,4 триллиона долларов в год, поэтому вам следует ожидать услышать все больше и больше об искусственном интеллекте.

По мере того, как люди все больше привыкают к миру, переплетенному с ИИ, повсюду появляются новые термины. Итак, пытаетесь ли вы выглядеть умным за выпивкой или произвести впечатление на собеседовании, вот несколько важных терминов, связанных с искусственным интеллектом, которые вам следует знать.

Этот глоссарий будет постоянно обновляться.

—

Общий искусственный интеллект, или AGI: концепция, которая предполагает более совершенную версию ИИ, чем мы знаем сегодня, которая может выполнять задачи намного лучше, чем люди, а также обучать и совершенствовать свои собственные возможности.

Этика ИИ: Принципы, направленные на предотвращение причинения ИИ вреда людям, достигаемые с помощью таких средств, как определение того, как системы ИИ должны собирать данные или бороться с предвзятостью.

Безопасность ИИ: Междисциплинарная область, занимающаяся долгосрочными последствиями ИИ и тем, как он может внезапно развиться до сверхразума, который может быть враждебным по отношению к людям.

Алгоритм: Серия инструкций, которая позволяет компьютерной программе изучать и анализировать данные определенным образом, например, распознавать закономерности, чтобы затем учиться на их основе и самостоятельно выполнять задачи.

Выравнивание : Настройка ИИ для лучшего достижения желаемого результата. Это может относиться к чему угодно: от модерации контента до поддержания позитивного взаимодействия с людьми.

Антропоморфизм : Когда люди склонны придавать нечеловеческим объектам человеческие характеристики. В случае с искусственным интеллектом это может включать в себя веру в то, что чат-бот более похож на человека и осведомлен, чем он есть на самом деле, например, вера в то, что он счастлив, грустен или даже вообще разумен.

Искусственный интеллект, или ИИ : Использование технологий для моделирования человеческого интеллекта либо в компьютерных программах, либо в робототехнике. Область информатики, целью которой является создание систем, способных выполнять человеческие задачи.

Предвзятость : Что касается больших языковых моделей, ошибки, возникающие в результате обучающих данных. Это может привести к ошибочному приписыванию определенных характеристик определенным расам или группам на основе стереотипов.

Чат-бот: программа, которая общается с людьми посредством текста, имитирующего человеческий язык.

ЧатGPT: Чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный OpenAI и использующий технологию большой языковой модели.

Когнитивные вычисления: Еще один термин для обозначения искусственного интеллекта.

Увеличение данных: повторное смешивание существующих данных или добавление более разнообразного набора данных для обучения ИИ.

Глубокое обучение : метод искусственного интеллекта и подраздел машинного обучения, который использует несколько параметров для распознавания сложных шаблонов в изображениях, звуке и тексте. Этот процесс вдохновлен человеческим мозгом и использует искусственные нейронные сети для создания шаблонов.

Диффузия : метод машинного обучения, который берет существующий фрагмент данных, например фотографию, и добавляет случайный шум. Модели диффузии обучают свои сети реконструировать или восстанавливать эту фотографию.

Эмерджентное поведение: когда модель ИИ проявляет непредвиденные способности.

Сквозное обучение, или E2E : процесс глубокого обучения, в котором модели поручают выполнить задачу от начала до конца. Он не обучен выполнять задачу последовательно, а вместо этого учится на входных данных и решает все сразу.