Что такое ИИ? Глоссарий основных терминов ИИ от А до Я в 2024 году

Мир искусственного интеллекта развивается с головокружительной скоростью, поэтому вас простят, если незнакомый термин (или два) застал вас врасплох. Быть в курсе новейшего жаргона искусственного интеллекта становится все более важным, поскольку технология все больше и больше влияет на нашу повседневную жизнь .

Это особенно актуально на работе, где грамотность в области искусственного интеллекта стала новым обязательным навыком для работодателей. Если вы не знаете свой AGI по своему LLM, не волнуйтесь. Мы составили полный список популярных терминов в области ИИ и объяснили, что означает каждое понятие с точки зрения непрофессионала, чтобы помочь вам узнать больше о технологии, которая продолжает формировать мир вокруг нас.

От базовых точек соприкосновения, таких как машинное обучение, до более сложных концепций, таких как квантовый искусственный интеллект, — читайте дальше, чтобы освежить в памяти некоторые интересные термины и узнать больше о дивном новом мире искусственного интеллекта.

Что такое ИИ?

Сокращенно от искусственного интеллекта, ИИ относится к интеллекту машин, а не к интеллекту разумных существ, таких как люди. Системы искусственного интеллекта работают, получая большие объемы обучающих данных, анализируя данные на предмет закономерностей и используя эти закономерности для генерации выходных данных.

Хотя эта концепция существует с 1950-х годов, в последние годы искусственный интеллект стал мейнстримом благодаря достижениям таких разработчиков искусственного интеллекта, как OpenAI . Изучение искусственного интеллекта обширно и расширяется с каждым годом, поэтому читайте дальше, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и связанных с ним концепциях в 2024 году.

A для общего искусственного интеллекта (AGI)

AGI — это теоретический тип ИИ, который демонстрирует интеллект, подобный человеческому, и обычно считается таким же умным или умнее, чем люди. Хотя происхождение этого термина можно проследить еще в 1997 году, в последние годы концепция AGI стала мейнстримом, поскольку разработчики ИИ продолжают расширять границы технологий.

Например, в ноябре 2023 года OpenAI сообщила, что работает над новой моделью «сверхинтеллекта» искусственного интеллекта под кодовым названием Project Q* , которая может приблизить компанию к реализации AGI. Однако следует подчеркнуть, что AGI все еще является гипотетической концепцией, и многие эксперты уверены, что этот тип ИИ не будет разработан в ближайшее время, если вообще когда-либо.

B — большие данные

Большие данные — это большие наборы данных большого объема, с которыми традиционные методы обработки данных с трудом справляются. Большие данные и искусственный интеллект идут рука об руку. Гигантский пул необработанной информации жизненно важен для принятия решений ИИ, а сложные алгоритмы ИИ могут анализировать закономерности в наборах данных и выявлять ценную информацию. Работая вместе, они помогают пользователям делать более глубокие открытия гораздо быстрее, чем с помощью традиционных методов.

B означает предвзятость

Предвзятость ИИ возникает, когда алгоритм выдает результаты, которые систематически предвзято относятся к определенным типам людей. К сожалению, неоднократно доказывалось, что системы искусственного интеллекта отражают предубеждения внутри общества, поддерживая вредные убеждения и поощряя негативные стереотипы, касающиеся расы, пола и национальной идентичности.

Эти предубеждения были подчеркнуты в уже удаленной статье Buzzfeed, в которой были показаны Барби со всего мира, созданные искусственным интеллектом. Изображения поддерживали различные расовые стереотипы, показывая чрезмерно сексуальных карибских кукол, белоснежных Барби с юга мира и азиатских кукол в несоответствующих культурным традициям нарядах.

C — ChatGPT

Вы, наверное, слышали об этом, но об этом все равно важно упомянуть, поскольку ни один словарь ИИ не может считаться полным без упоминания чат-бота с генеративным ИИ, который изменил игру, когда он был запущен еще в ноябре 2022 года.

Короче говоря, ChatGPT — это продукт, который перенес дебаты об искусственном интеллекте из серверной в гостиную. С помощью искусственного интеллекта он сделал то же, что iPhone сделал с мобильным телефоном, сделав технологию доступной для общественности благодаря своей широкодоступной модели.

Как мы недавно показали в нашем отчете «Влияние технологий на рабочее место» , ChatGPT, несомненно, является наиболее широко используемым бизнесом инструментом искусственного интеллекта и может даже стать ключом к переходу на 4-дневную рабочую неделю .

Его влияние может со временем исчезнуть, но мир ИИ всегда будет рассматриваться через призму того, что было до и после рождения ChatGPT.

C — вычисления

Термин «вычислительная мощность» означает вычислительные ресурсы, необходимые для обучения моделей искусственного интеллекта выполнению таких задач, как обработка данных и составление прогнозов. Как правило, чем больше конкурирующих сил используется для обучения LLM, тем лучше он может работать.

Однако вычислительная мощность требует большого потребления энергии, что вызывает беспокойство среди активистов-экологов. Например, исследование показало, что для питания ответов ChatGPT ежедневно требуется 1 ГВтч энергии, чего достаточно для питания 30 000 домохозяйств в США.

D означает диффузию

Диффузионные модели представляют собой новый уровень машинного обучения, способный генерировать превосходные изображения, создаваемые искусственным интеллектом. Эти модели работают путем добавления шума в набор данных, прежде чем научиться обращать этот процесс вспять.

Понимая концепцию абстракции, лежащую в основе изображения, и создавая контент по-новому, модели диффузии создают изображения, которые более четкие и уточненные, чем те, которые создаются традиционными моделями ИИ, и в настоящее время используются в ряде инструментов обработки изображений ИИ, таких как Dall . -E и стабильная диффузия.

E означает экстренные возможности.

Эмерджентное поведение имеет место, когда модели ИИ производят неожиданный ответ, выходящий за рамки намерений их создателя. Большая часть ИИ настолько сложна, что люди, даже его создатели, до сих пор не могут понять процессы принятия решений. Поскольку такие известные модели ИИ, как GPT4, недавно продемонстрировали новые возможности, исследователи ИИ прилагают все больше усилий, чтобы понять, как и почему лежат в основе моделей ИИ.

F — распознавание лиц

Технология распознавания лиц опирается на искусственный интеллект, алгоритмы машинного обучения и методы компьютерного зрения для обработки фотографий и видео с человеческими лицами. Поскольку ИИ может идентифицировать сложные детали лица более эффективно, чем ручные методы, большинство систем распознавания лиц используют искусственную нейронную сеть, называемую сверточной нейронной сетью (CNN), для повышения ее точности.

G означает генеративный искусственный интеллект.

Генеративный ИИ — это всеобъемлющий термин, который описывает любой тип ИИ, создающий оригинальный контент, например текст, изображения и аудиоклипы. Генеративный ИИ использует информацию из LLM и других моделей ИИ для создания результатов и обеспечивает ответы чат-ботов, таких как ChatGPT, Gemini и Grok.

H означает галлюцинацию

Чат-боты не всегда дают правильные и разумные ответы. Зачастую модели ИИ генерируют неверную информацию, но представляют ее как факты. Это называется ИИ-галлюцинация. Галлюцинации возникают, когда модель ИИ делает прогнозы на основе набора данных, на котором она обучалась, вместо того, чтобы извлекать реальные факты.

Большинство галлюцинаций ИИ незначительны и среднестатистический пользователь может их даже не заметить. Однако иногда галлюцинации могут иметь опасные последствия, поскольку ложные ответы ChatGPT ранее использовались мошенниками, чтобы обманом заставить разработчиков загрузить вредоносный код.

Я за взрыв интеллекта

Имея сходство с ИИ, взрыв интеллекта представляет собой гипотетический сценарий, в котором развитие ИИ становится неконтролируемым и в результате представляет угрозу человечеству. Этот термин, также называемый «сингулярностью», представляет собой экзистенциальную угрозу, которую многие чувствуют по поводу быстрого и практически беспрепятственного развития технологий.

J означает побег из тюрьмы

Взлом джейлбрейка — это форма взлома, целью которой является обход этических гарантий моделей искусственного интеллекта. В частности, когда в чат-боты вводятся определенные подсказки, пользователи могут использовать их без каких-либо ограничений.

Интересно, что недавнее исследование Университета Брауна показало, что использование таких языков, как хмонг, зулу и шотландский гэльский, является эффективным способом взлома ChatGPT. Узнайте, как сделать джейлбрейк ChatGPT здесь .

J означает отсутствие гарантий занятости.

Поскольку ИИ продолжает автоматизировать ручные процессы, ранее выполняемые людьми, эта технология вызывает широко распространенную нестабильность занятости среди работников. Хотя большинству работников не о чем беспокоиться, в нашем отчете Tech.co «Влияние технологий на рабочее место» недавно выяснилось, что функции оптимизации цепочки поставок, юридических исследований и финансового анализа, скорее всего, будут заменены ИИ в 2024 году.

L означает большие языковые модели (LLM).

LLM — это специализированный тип модели искусственного интеллекта, который использует обработку естественного языка (NLP) для понимания и создания естественных, похожих на человеческие ответов. Проще говоря, сделайте так, чтобы такие инструменты, как ChatGPT, меньше походили на ботов, а больше походили на вас и меня.

В отличие от генеративного искусственного интеллекта, LLM были разработаны специально для решения языковых задач. Популярные примеры LLM, о которых вы, возможно, слышали, включают GPT-4, PaLM 2 и Gemini .

М — машинное обучение

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта так же, как это делают люди. В частности, он фокусируется на использовании данных и алгоритмов в ИИ и направлен на улучшение того, как модели ИИ могут автономно обучаться и принимать решения в реальных средах.

Хотя этот термин часто используется как синоним ИИ, машинное обучение является частью более широкого спектра ИИ и требует минимального вмешательства человека.

N — нейронная сеть

Нейронная сеть (НС) — это модель машинного обучения, предназначенная для имитации структуры и функций человеческого мозга. Искусственная нейронная сеть состоит из нескольких уровней и состоит из единиц, называемых искусственными нейронами, которые во многом имитируют нейроны, обнаруженные в мозге.

НС, также называемые глубокими нейронными сетями, имеют множество полезных приложений и могут использоваться для улучшения распознавания изображений, прогнозного моделирования и обработки естественного языка.

O означает ИИ с открытым исходным кодом.

ИИ с открытым исходным кодом — это технология ИИ, исходный код которой находится в свободном доступе. Конечная цель ИИ с открытым исходным кодом — создать культуру сотрудничества и прозрачности в сообществе искусственного интеллекта, которая дает компаниям и разработчикам большую свободу для инноваций с помощью этой технологии.

Многие доступные в настоящее время продукты искусственного интеллекта с открытым исходным кодом представляют собой варианты существующих приложений, а общие категории продуктов включают чат-боты, инструменты машинного перевода и большие языковые модели.

P означает подсказки

Если вы по-прежнему не знакомы с такими инструментами, как Gemini и ChatGPT, подсказка — это инструкция или запрос, который вы вводите в чат-боты, чтобы получить целевой ответ. Они могут существовать как отдельные команды или быть отправной точкой для более длительного общения с моделями ИИ.

Подсказки ИИ могут принимать любую форму по желанию пользователя, но мы обнаружили, что более длинная форма и подробный ввод дают лучшие ответы. Согласно недавнему исследованию Microsoft, использование эмоционального языка — еще один способ генерировать качественные ответы.

Узнайте, как облегчить вашу рабочую жизнь с помощью этих 40 подсказок ChatGPT , призванных сэкономить ваше время на рабочем месте.

P означает параметры

В ИИ параметры — это значения, которые измеряют поведение модели машинного обучения. В этом контексте каждый параметр действует как переменная, определяющая, как модель преобразует входные данные в выходные. Параметры — один из наиболее распространенных способов измерения производительности ИИ, и, вообще говоря, чем больше их у модели ИИ, тем лучше она сможет понимать сложные шаблоны данных и давать более точные ответы.

Q означает квантовый искусственный интеллект.

Квантовый ИИ — это использование квантовых вычислений для вычислений алгоритмов машинного обучения. По сравнению с классическими вычислениями, которые обрабатывают информацию через 1 и 0, в квантовых вычислениях используется единица измерения, называемая кубитами, которая одновременно представляет и 1, и 0. Теоретически этот процесс может значительно повысить скорость вычислений.

В случае с квантовым ИИ использование кубитов потенциально может помочь создать гораздо более мощные модели ИИ, хотя многие эксперты считают, что до достижения этой реальности нам еще далеко.

R означает «красная команда».

Red Teaming — это структурированная система тестирования, целью которой является поиск недостатков и уязвимостей в моделях ИИ. Термин «кибербезопасность», по сути, относится к этической практике хакерства, когда участники пытаются имитировать реальную кибератаку, чтобы выявить потенциальные слабые места в системе и улучшить ее защиту в долгосрочной перспективе.

В случае красной команды ИИ фактическая попытка взлома не может иметь место, и вместо этого участники красной команды могут попытаться проверить безопасность системы, запрашивая ее определенным образом, который обходит любые ограничения, установленные на ней разработчиками, аналогичным образом. к взлому тюрьмы.

S означает контролируемое обучение

Когда дело доходит до обучения ИИ, существует два основных подхода: обучение с учителем и обучение без учителя. Контролируемое обучение, также известное как машинное обучение с учителем, представляет собой метод обучения, при котором алгоритмы обучаются на входных данных, помеченных для определенного результата. Цель теста — измерить, насколько точно алгоритм может работать с неразмеченными данными, и этот процесс направлен на повышение общей точности систем искусственного интеллекта в целом.

T — данные обучения.

Проще говоря, обучающие данные — это чрезвычайно обширный набор входных данных, используемый для обучения модели машинного обучения. Данные обучения используются для обучения моделей прогнозирования с использованием алгоритмов тому, как извлекать функции, соответствующие конкретным целям пользователя, и это начальный набор данных, который затем может быть дополнен последующими данными, называемыми наборами тестирования.

Это имеет основополагающее значение для работы ИИ и машинного обучения, и без обучающих данных модели ИИ не смогут учиться, извлекать полезную информацию и делать прогнозы или, проще говоря, существовать.

U — обучение без присмотра

В отличие от обучения с учителем, обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором моделям предоставляются неразмеченные, беспорядочные данные и поощряются к обнаружению закономерностей и идей без какой-либо конкретной структуры.

Модели обучения без учителя используются для решения трех основных задач: загромождения (метод интеллектуального анализа данных для группировки немаркированных данных), ассоциации (еще один метод заработка, который использует разные правила для поиска взаимосвязей между переменными) и уменьшения размерности (метод обучения, применяемый, когда количество размеры в наборе данных слишком велики.

X означает X-риск

X-риск означает экзистенциальный риск. Более конкретно, этот термин относится к экзистенциальному риску, связанному с быстрым развитием ИИ. Люди, предупреждающие о потенциальном событии X-риска, полагают, что прогресс, достигнутый в области ИИ, может привести к вымиранию человечества или глобальной катастрофе, если его не остановить.

Однако X-риск не является маргинальным убеждением. Фактически, в 2023 году несколько технологических лидеров, таких как Демис Хассабис, генеральный директор DeepMind, Илья Суцкевер, соучредитель и главный научный сотрудник OpenAI, а также Билл Гейтс, подписали письмо, предупреждающее разработчиков ИИ о экзистенциальной угрозе, исходящей от ИИ .

Z означает обучение с нулевым выстрелом

Обучение с нулевым выстрелом — это постановка задачи глубокого обучения, при которой модели ИИ поручается выполнить задачу без получения каких-либо обучающих примеров. В машинном обучении обучение с нулевым выстрелом используется для построения моделей для классов, которые еще не помечены для обучения.

Два этапа нулевого обучения включают этап обучения, на котором фиксируются знания, и этап вмешательства, на котором информация используется для классификации примеров в новый набор классов.