Термины ИИ, которые желательно знать каждому

По данным опросов, все больше людей сегодня используют ИИ. Такие технологии, как ChatGPT, Gemini и Copilot, всё активнее внедряются в повседневные приложения и сервисы, меняя наше взаимодействие с технологиями. Теперь люди могут вести осмысленные диалоги с ИИ — задавать вопросы простым, понятным языком и получать оригинальные, «человеческие» ответы.

Однако чат-боты вроде ChatGPT — это лишь малая часть большого мира ИИ. Да, удобно, когда ИИ помогает с домашними заданиями или когда Midjourney рисует впечатляющие изображения, но потенциал генеративного ИИ гораздо шире. По некоторым оценкам, такие технологии могут ежегодно приносить мировой экономике до нескольких триллиона долларов. Поэтому неудивительно, что разговоров об искусственном интеллекте становится всё больше.

По мере того как ИИ всё теснее вплетается в жизнь, вокруг появляются новые понятия и выражения. Если вы хотите уверенно поддержать разговор, блеснуть знаниями на собеседовании или просто быть в курсе — этот словарь вам пригодится.

ChatGPT — разработанный OpenAI ИИ-чат-бот на базе больших языковых моделей. 

Автономные агенты (autonomous agents) — модели ИИ, способные выполнять задачи самостоятельно. пример — беспилотный автомобиль, использующий сенсоры, GPS и алгоритмы вождения.

Агентная система (agentive) — системы или модели, обладающие способностью самостоятельно действовать для достижения цели. например, автономный автомобиль, способный принимать решения без постоянного контроля. в отличие от фоновых «агентных» моделей, agentive-системы ориентированы на взаимодействие с пользователем.

Алгоритм (algorithm) — последовательность инструкций, позволяющих программе анализировать данные и выполнять задачи, например, распознавать шаблоны.

Большая языковая модель (LLM, large language model) — модель, обученная на огромном массиве текста для генерации человеческоподобного контента.

Всплывающее поведение (emergent behavior) — неожиданные способности ИИ, которых не было в обучении.

Галлюцинация (hallucination) — ошибочные, но уверенно сформулированные ответы ИИ, например, неверные даты или факты.

Генеративный ИИ (generative AI) — ИИ, создающий текст, изображения, код или видео на основе обучающих данных.

Генерация изображений по тексту (text-to-image generation) — создание изображений по текстовому описанию.

Глубокое обучение (deep learning) — метод машинного обучения, основанный на искусственных нейросетях, для распознавания сложных шаблонов в изображениях, звуке и тексте.

Диффузия (diffusion) — метод обучения, при котором к данным (например, изображению) добавляется шум, а модель учится восстанавливать оригинал.

Промпт (prompt) — запрос, который пользователь вводит для получения ответа от ИИ.

Искусственный интеллект, ИИ (artificial intelligence, or AI) — использование технологий для имитации человеческого интеллекта — в программах или роботах.

Мультимодальный ИИ (multimodal AI) — ИИ, способный обрабатывать разные типы данных: текст, изображение, видео, речь.

Нейронная сеть (neural network) — модель, вдохновлённая строением мозга, распознающая шаблоны в данных с помощью взаимосвязанных «нейронов».

Обработка естественного языка (natural language processing) — раздел ИИ, обучающий машины понимать человеческий язык с помощью статистики, лингвистики и алгоритмов.

Обучение без примеров (zero-shot learning) — способность ИИ выполнять задачи, на которых он не обучался напрямую.

Обучение без учителя (unsupervised learning) — обучение без заранее размеченных данных. модель сама ищет закономерности.

Обучающие данные (training data) — наборы данных, используемые для обучения ИИ (тексты, изображения, код и т.п.).

Очеловечивание (anthropomorphism) — склонность людей приписывать неживым объектам человеческие черты. в ИИ — вера в то, что чат-бот испытывает эмоции или обладает сознанием.

Слабый ИИ (weak AI, narrow AI) — ИИ, выполняющий узкие задачи без возможности обучаться за их пределами.

Сквозное обучение (E2E, end-to-end learning) — процесс, в котором модель учится выполнять задачу целиком от начала до конца, а не поэтапно.

Температура (temperature) — параметр, задающий уровень случайности в ответах языковой модели.

Тест Тьюринга (turing test) — тест, проверяющий, может ли машина вести себя как человек так, чтобы это было неотличимо.

Токены (tokens) — единицы текста, которые ИИ анализирует при генерации ответа. один токен — примерно 4 символа.

Цепочка запросов (prompt chaining) — способность ИИ учитывать предыдущие запросы при формировании новых ответов.