Ce este AI? Glosar de la A la Z al termenilor esențiali AI în 2024

Peisajul AI se mișcă cu o viteză vertiginoasă, așa că ați fi iertat dacă ați fost surprins cu nerăbdare de un termen necunoscut (sau doi). Să rămâi la curent cu cel mai recent jargon AI devine din ce în ce mai important pe măsură ce tehnologia ne afectează viața de zi cu zi în tot mai multe moduri.

Acest lucru este valabil mai ales la locul de muncă, unde alfabetizarea AI este noua abilitate obligatorie pentru angajatori. Dacă nu vă cunoașteți AGI de la LLM, nu vă faceți griji. Am întocmit o listă de la A la Z cu termeni populari de IA și am explicat ce înseamnă fiecare concept în termeni profani, pentru a vă ajuta să aflați mai multe despre tehnologia care continuă să modeleze lumea din jurul nostru.

De la puncte de contact de bază, cum ar fi învățarea automată, până la concepte mai complexe, cum ar fi inteligența artificială cuantică, citiți mai departe pentru a perfecționa câțiva termeni interesanți și aflați mai multe despre noua lume curajoasă a inteligenței artificiale.

Ce este AI?

Prescurtarea de la inteligența artificială, AI se referă la inteligența mașinilor, spre deosebire de inteligența ființelor simțitoare precum oamenii. Sistemele AI funcționează prin primirea unor cantități mari de date de antrenament, analizând datele pentru modele și folosind aceste modele pentru a genera rezultate.

În timp ce conceptul există încă din anii 1950, inteligența artificială a fost introdusă în curent în ultimii ani datorită descoperirilor realizate de dezvoltatorii AI precum OpenAI . Studiul AI este vast și se extinde în fiecare an, așa că citiți mai departe pentru a afla mai multe despre inteligența artificială și conceptele conexe în 2024.

A pentru inteligența generală artificială (AGI)

AGI este un tip teoretic de IA care prezintă inteligență asemănătoare omului și este, în general, considerat a fi la fel de inteligent sau mai inteligent decât oamenii. În timp ce originile termenului pot fi urmărite încă din 1997, conceptul de AGI a intrat în curentul principal în ultimii ani, deoarece dezvoltatorii AI continuă să împingă frontiera tehnologiei.

De exemplu, în noiembrie 2023, OpenAI a dezvăluit că lucrează la un nou model de „superintelligence” AI cu numele de cod Project Q* , care ar putea aduce compania mai aproape de realizarea AGI. Ar trebui subliniat, totuși, că AGI este încă un concept ipotetic și mulți experți sunt încrezători că tipul de IA nu va fi dezvoltat în curând, dacă vreodată.

B este pentru Big Data

Big data se referă la seturi de date mari, cu volum mare, pe care metodele tradiționale de procesare a datelor se chinuie să le gestioneze. Big data și AI merg mână în mână. Baza gigantică de informații brute este vitală pentru luarea deciziilor AI, în timp ce algoritmii AI sofisticați pot analiza modele în seturile de date și pot identifica informații valoroase. Când lucrează împreună, îi ajută pe utilizatori să facă dezvăluiri mai perspicace, mult mai rapid decât prin metodele tradiționale.

B este pentru Bias

Prejudecățile AI apare atunci când un algoritm produce rezultate care sunt sistematic prejudiciate față de anumite tipuri de oameni. Din păcate, s-a demonstrat în mod constant că sistemele de inteligență artificială reflectă părtiniri în cadrul societății, susținând credințe dăunătoare și încurajând stereotipurile negative legate de rasă, gen și identitate națională.

Aceste părtiniri au fost evidențiate într-un articol acum șters de Buzzfeed, care afișează Barbie-uri generate de AI din toată lumea. Imaginile susțin o varietate de stereotipuri rasiale, prezentând păpuși suprasexualizate din Caraibe, Barbie văruite în alb din sudul lumii și păpuși asiatici cu ținute culturale inexacte.

C este pentru ChatGPT

Probabil ați auzit de acesta, dar este totuși important de menționat, deoarece niciun glosar AI nu poate fi considerat complet fără un semn din cap către chatbot-ul generativ AI care a schimbat jocul când a fost lansat în noiembrie 2022.

Pe scurt, ChatGPT este produsul care a mutat dezbaterea AI din camera serverului în camera de zi. A făcut din inteligența artificială ceea ce a făcut iPhone-ul pentru telefonul mobil, aducând tehnologia în ochiul publicului în virtutea modelului său larg accesibil.

După cum am dezvăluit recent în raportul Impactul tehnologiei la locul de muncă , ChatGPT este cu ușurință cel mai utilizat instrument AI de către companii – și poate fi chiar cheia pentru deblocarea săptămânii de lucru de 4 zile .

Influența sa se poate estompa în timp, dar lumea AI va fi întotdeauna privită prin prisma înainte și după nașterea ChatGPT.

C este pentru Compute

Însemnând „putere de calcul”, calculul se referă la resursele de calcul necesare antrenării modelelor AI pentru a îndeplini sarcini precum procesarea datelor și realizarea de predicții. În mod obișnuit, cu cât este mai multă putere concurentă utilizată pentru a antrena un LLM, cu atât poate funcționa mai bine.

Cu toate acestea, puterea de calcul se bazează pe un consum mare de energie, ceea ce stârnește îngrijorare în rândul activiștilor de mediu. De exemplu, cercetările au arătat că este nevoie de 1 GWh de energie pentru a alimenta răspunsurile pentru ChatGPT zilnic, ceea ce este suficientă energie pentru a alimenta 30.000 de gospodării din SUA.

D este pentru Difuziune

Modelele de difuzie reprezintă un nou nivel de învățare automată, capabil să genereze imagini superioare generate de AI. Aceste modele funcționează prin adăugarea de zgomot la un set de date înainte de a învăța să inverseze acest proces.

Înțelegând conceptul de abstractizare din spatele unei imagini și creând conținut într-un mod nou, modelele de difuzie creează imagini care sunt mai clare și mai rafinate decât cele realizate de modelele tradiționale AI și sunt în prezent implementate într-o serie de instrumente de imagine AI, cum ar fi Dall. -E și Difuziune stabilă.

E este pentru Capabilități Emergente

Comportamentul emergent are loc atunci când modelele AI produc un răspuns neprevăzut în afara intenției creatorului său. O mare parte din inteligența artificială este atât de complexă că procesele de luare a deciziilor încă nu pot fi înțelese de oameni, nici măcar de creatorii săi. Având în vedere că modelele AI la fel de proeminente precum GPT4 prezintă recent capabilități emergente, cercetătorii AI fac un efort sporit pentru a înțelege cum și de ce din spatele modelelor AI.

F este pentru recunoașterea facială

Tehnologia de recunoaștere facială se bazează pe inteligență artificială, algoritmi de învățare automată și tehnici de viziune computerizată pentru a procesa fotografii și videoclipuri ale fețelor umane. Deoarece AI poate identifica detalii faciale complicate mai eficient decât metodele manuale, majoritatea sistemelor de recunoaștere facială folosesc o rețea neuronală artificială numită rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru a-și îmbunătăți acuratețea.

G este pentru IA generativă

AI generativ este un termen cuprinzător care descrie orice tip de IA care produce conținut original, cum ar fi text, imagini și clipuri audio. AI generativ folosește informații din LLM-uri și alte modele AI, pentru a crea rezultate și pentru a stimula răspunsurile făcute de chatbot-uri precum ChatGPT, Gemini și Grok,

H este pentru halucinații

Chatbot-urile nu produc întotdeauna răspunsuri corecte sau sănătoase. Adesea, modelele AI generează informații incorecte, dar le prezintă ca fapte. Aceasta se numește halucinație AI. Halucinațiile au loc atunci când modelul AI face predicții pe baza setului de date pe care a fost antrenat, în loc să recupereze fapte reale.

Majoritatea halucinațiilor AI sunt minore și pot fi chiar trecute cu vederea de către utilizatorul obișnuit. Cu toate acestea, uneori, halucinațiile pot avea consecințe periculoase, deoarece răspunsurile false produse de ChatGPT au fost exploatate anterior de escroci pentru a păcăli dezvoltatorii să descarce cod rău intenționat.

Eu sunt pentru Intelligence Explosion

Având asemănări cu AGI, explozia de informații este un scenariu ipotetic în care dezvoltarea AI devine incontrolabilă și reprezintă o amenințare pentru umanitate, ca urmare. Denumit și „singularitate”, termenul reprezintă o amenințare existențială resimțită de mulți cu privire la progresul rapid și în mare parte necontrolat al tehnologiei.

J este pentru Jailbreak

Jailbreaking-ul este o formă de hacking cu scopul de a ocoli garanțiile etice ale modelelor AI. Mai exact, atunci când anumite solicitări sunt introduse în chatbot, utilizatorii le pot folosi fără restricții.

Interesant este că un studiu recent al Universității Brown a constatat că folosirea limbilor precum Hmong, Zulu și gaelicul scoțian a fost o modalitate eficientă de a face jailbreak ChatGPT. Află cum să faci jailbreak ChatGPT aici .

J este pentru nesiguranța locului de muncă

Pe măsură ce AI continuă să automatizeze procesele manuale efectuate anterior de oameni, tehnologia declanșează o nesiguranță larg răspândită în rândul lucrătorilor. În timp ce majoritatea lucrătorilor nu ar trebui să aibă de ce să-și facă griji, raportul nostru Tech.co Impactul tehnologiei la locul de muncă a descoperit recent că optimizarea lanțului de aprovizionare, cercetarea juridică și rolurile de analiză financiară sunt cele mai probabile să fie înlocuite de AI în 2024.

L este pentru modele lingvistice mari (LLM)

LLM-urile sunt un tip specializat de model AI care valorifică procesarea limbajului natural (NLP) pentru a înțelege și produce răspunsuri naturale, asemănătoare omului. În termeni simpli, faceți ca instrumente precum ChatGPT să sune mai puțin ca un bot și mai mult ca tine și cu mine.

Spre deosebire de IA generativă, LLM-urile au fost concepute special pentru a gestiona sarcini legate de limbaj. Exemple populare de LLM despre care poate ați auzit includ GPT-4, PaLM 2 și Gemini .

M este pentru Machine Learning

Învățarea automată este un domeniu al inteligenței artificiale care permite sistemelor să învețe și să se îmbunătățească din experiență, într-un mod similar cu oamenii. Mai exact, se concentrează pe utilizarea datelor și a algoritmilor în AI și își propune să îmbunătățească modul în care modelele AI pot învăța în mod autonom și pot lua decizii în medii reale.

În timp ce termenul este adesea folosit interschimbabil cu AI, învățarea automată face parte din umbrela mai largă a AI și necesită intervenție umană minimă.

N este pentru rețeaua neuronală

O rețea neuronală (NN) este un model de învățare automată conceput pentru a imita structura și funcția creierului uman. O rețea neuronală artificială este compusă din mai multe niveluri și constă din unități numite neuroni artificiali, care imită vag neuronii aflați în creier.

Denumite și rețele neuronale profunde, NN-urile au o varietate de aplicații utile și pot fi folosite pentru a îmbunătăți recunoașterea imaginilor, modelarea predictivă și procesarea limbajului natural.

O este pentru AI open-source

AI cu sursă deschisă se referă la tehnologia AI care are cod sursă disponibil gratuit. Scopul final al AI cu sursă deschisă este de a crea o cultură a colaborării și a transparenței în cadrul comunității de inteligență artificială, care oferă companiilor și dezvoltatorilor mai multă libertate de a inova cu tehnologia.

O mulțime de produse AI open-source disponibile în prezent sunt variații ale aplicațiilor existente, iar categoriile obișnuite de produse includ chatbot, instrumente de traducere automată și modele de limbi mari.

P este pentru prompturi

Dacă nu sunteți cumva încă familiarizați cu instrumente precum Gemini și ChatGPT, un prompt este o instrucțiune sau o interogare pe care o introduceți în chatbot pentru a obține un răspuns țintit. Ele pot exista ca comenzi de sine stătătoare sau pot fi punctul de plecare pentru conversații mai lungi cu modele AI.

Solicitările AI pot lua orice formă pe care o dorește utilizatorul, dar am constatat că o formă mai lungă, o intrare detaliată generează cele mai bune răspunsuri. Utilizarea limbajului emoțional este o altă modalitate de a genera răspunsuri de înaltă calitate, potrivit unui studiu recent al Microsoft .

Aflați cum să vă ușurați viața profesională cu aceste 40 de mesaje ChatGPT concepute pentru a vă economisi timp la locul de muncă.

P este pentru parametri

În AI, parametrii sunt o valoare care măsoară comportamentul unui model de învățare automată. În acest context, fiecare parametru acționează ca o variabilă, determinând modul în care modelul va converti o intrare în ieșire. Parametrii sunt una dintre cele mai comune moduri de a măsura performanța AI și, în general, cu cât un model AI are mai mult, cu atât va putea înțelege mai bine modelele complexe de date și va produce răspunsuri mai precise.

Q este pentru Inteligența Artificială Cuantică

IA cuantică este utilizarea calculului cuantic pentru calcularea algoritmilor de învățare automată. În comparație cu calculul clasic, care procesează informații prin 1 și 0, calculul cuantic folosește o unitate numită qubiți, care reprezintă atât 1, cât și 0 simultan. Teoretic, acest proces ar putea accelera dramatic vitezele de calcul.

În cazul inteligenței artificiale cuantice, utilizarea qubiților ar putea contribui la producerea unor modele de inteligență artificială mult mai puternice, deși mulți experți cred că suntem încă departe de a atinge această realitate.

R este pentru Red Teaming

Red Teaming este un sistem de testare structurat care își propune să găsească defecte și vulnerabilități în modelele AI. Termenul de securitate cibernetică se referă în esență la o practică de hacking etică în care actorii încearcă să simuleze un atac cibernetic real, să identifice potențiale puncte slabe ale unui sistem și să-și îmbunătățească apărarea pe termen lung.

În cazul grupării roșii cu inteligență artificială, nu poate avea loc nicio încercare reală de hacking, iar membrii echipei roșii pot încerca, în schimb, să testeze securitatea sistemului, solicitându-l într-un anumit mod care ocolește orice bară de protecție pe care dezvoltatorii le-au plasat, într-un mod similar. la jailbreaking.

S este pentru Învățare Supervizată

Există două abordări de bază atunci când vine vorba de învățarea AI: învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată. Cunoscută și sub denumirea de învățare automată supravegheată, învățarea supravegheată este o metodă de antrenament în care algoritmii sunt antrenați pe date de intrare care au fost etichetate pentru o anumită ieșire. Scopul testului este de a măsura cât de precis poate funcționa algoritmul pe datele neetichetate, iar procesul se străduiește să îmbunătățească acuratețea generală a sistemelor AI în ansamblu.

T este pentru date de antrenament

În termeni simpli, datele de antrenament sunt un set de date de intrare extrem de vast folosit pentru a antrena un model de învățare automată. Datele de antrenament sunt folosite pentru a învăța modelele de predicție folosind algoritmi cum să extragă funcții care sunt relevante pentru obiectivele specifice ale utilizatorului și este setul inițial de date care poate fi apoi completat de date ulterioare numite seturi de testare.

Este fundamental pentru modul în care funcționează AI și învățarea automată, iar fără date de antrenament, modelele AI nu ar putea să învețe, să extragă informații utile și să facă predicții sau, pur și simplu, să existe.

U este pentru Învățare nesupravegheată

Spre deosebire de învățarea supravegheată, învățarea nesupervizată este un tip de învățare automată în care modelele primesc date neetichetate, aglomerate și încurajate să descopere modele și perspective fără un cadru specific.

Modelele de învățare nesupravegheate sunt utilizate pentru trei sarcini principale, aglomerarea, care este o tehnică de extragere a datelor pentru gruparea datelor neetichetate, asociere, o altă metodă de câștig care folosește reguli diferite pentru a găsi relații între variabile și reducerea dimensionalității, o tehnică de învățare implementată atunci când numărul de dimensiunile dintr-un set de date este prea mare.

X este pentru X-risc

Riscul X înseamnă risc existențial. Mai precis, termenul se referă la riscul existențial prezentat de dezvoltarea rapidă a IA. Oamenii care avertizează cu privire la un potențial eveniment cu risc X cred că progresul realizat în domeniul IA poate duce la dispariția umană sau la o catastrofă globală dacă este lăsat necontrolat.

Riscul X nu este o credință marginală, totuși. De fapt, în 2023, câțiva lideri tehnologici, cum ar fi Demis Hassabis CEO al DeepMind, Ilya Sutskever co-fondator și om de știință șef la OpenAI și Bill Gates au semnat o scrisoare prin care avertizează dezvoltatorii AI cu privire la amenințarea existențială reprezentată de AI .

Z este pentru Zero-Shot Learning

Învățarea zero-shot este o configurare a problemei de învățare profundă în care un model AI are sarcina de a finaliza o sarcină fără a primi exemple de antrenament. În învățarea automată, învățarea zero-shot este folosită pentru a construi modele pentru clase care nu au fost încă etichetate pentru instruire.

Cele două etape ale învățării zero-shot includ etapa de pregătire, în care cunoștințele sunt capturate, și etapa de interferență, în care informațiile sunt folosite pentru a clasifica exemplele într-un nou set de clase.