Головна
Аналітика
ШІ: Словник термінів революції штучного інтелекту

Курс валют: $ 41,25 € 43,56

Курс Біткоїн: ₿ 97 024 USD

ШІ: Словник термінів революції штучного інтелекту

Леонід Овчинников

477

17.10.24

1 029

AGI (Artificial General Intelligence)

Штучний загальний інтелект — це гіпотетичні системи ШІ, здатні виконувати широкий спектр складних завдань з мінімальним втручанням людини. Компанія OpenAI визначає AGI як «високоефективні системи, які перевершують людей у більшості економічно важливих видів роботи». Однак точні визначення AGI залишаються розмитими, і експерти не сходяться на думці щодо того, коли така технологія стане реальністю. Деякі вважають, що це можливо протягом наступного десятиліття, інші — що вона залишається дуже далекою.

Агенти (Agents)

Агенти ШІ — це наступний етап розвитку чат-ботів. Якщо на початку зростання ШІ популярність здобули чат-боти, такі як ChatGPT, які можуть відповідати на питання або надати рецепт, агенти здатні виконувати складніші завдання, як-от замовлення продуктів або бронювання ресторанів. Це створює додаткові переваги для користувачів, але також підвищує ризики, якщо ШІ припускається помилки.

Алгоритм (Algorithm)

Алгоритм — це послідовність чітко визначених дій для вирішення певної проблеми. Люди використовують алгоритми століттями. Наприклад, фінансові аналітики будують алгоритми для прогнозування ринкових трендів. Сьогодні традиційні алгоритми поступово замінюються методами машинного навчання, що дозволяють комп’ютерам удосконалюватися самостійно, аналізуючи великі обсяги даних.

Алаймент (Alignment)

Алаймент — це проблема, яку намагаються вирішити розробники ШІ, щоб забезпечити відповідність штучного інтелекту базовим людським цінностям. Це означає, що ШІ має діяти етично та не порушувати моральні принципи. Однак труднощі виникають через те, що немає єдиної думки щодо того, які саме цінності є ключовими, і що ШІ має чи не має дозволу робити.

Штучний інтелект (Artificial Intelligence)

Штучний інтелект — це загальний термін для технологій, які імітують людський інтелект та можуть виконувати завдання, що зазвичай потребують людського втручання. Хоча термін «штучний інтелект» був запроваджений ще в 1950-х роках комп'ютерним науковцем Джоном Маккарті, справжній розвиток цієї галузі почався в XXI столітті, коли технологічні гіганти, такі як Google і Microsoft, об'єднали потужні обчислювальні ресурси з великими обсягами користувацьких даних.

Бенчмарки (Benchmarks)

Бенчмарки — це показники, які використовуються компаніями для демонстрації переваг своїх ШІ-продуктів порівняно з конкурентами. Однак досі немає загальновизнаного стандартизованого тесту для порівняння ШІ-систем. Наразі кожна компанія розробляє свої власні бенчмарки, щоб продемонструвати, як їхній ШІ справляється із завданнями, такими як алгебра, читання або програмування.

Чат-боти (Chatbots)

Чат-боти існували ще до появи генеративного ШІ, як, наприклад, прості онлайн-асистенти для обслуговування клієнтів. Проте нове покоління чат-ботів, таких як ChatGPT, здатні підтримувати набагато динамічніші діалоги, надаючи рекомендації з кулінарії, інформацію з історії тощо. Розвиток цієї технології веде до появи все більш ефективних віртуальних помічників, які можуть допомагати в повсякденному житті.

Клод (Claude)

Claude — це чат-бот, створений стартапом Anthropic, заснованим колишніми співробітниками OpenAI. На відміну від OpenAI, Anthropic фокусується на безпечному розвитку ШІ, уникаючи деяких суперечливих функцій, таких як генерація зображень. Claude швидко реагує на різні запити, аналогічно до ChatGPT, але орієнтується переважно на бізнес-користувачів.

Комп'ютерне бачення (Computer Vision)

Комп'ютерне бачення — це галузь ШІ, яка дозволяє комп'ютерам аналізувати та класифікувати візуальну інформацію (зображення, відео). Ця технологія використовується для відстеження дикої природи, управління автономними транспортними засобами і навіть у правоохоронній діяльності. Проте існують побоювання щодо упередженості цієї технології, особливо у випадках, коли вона використовується для ідентифікації людей.

Діпфейк (Deepfake)

Несподівана поведінка з'являється у великих мовних моделях, коли вони демонструють нові здібності, яких не очікували тренери. Наприклад, моделі можуть навчитися генерувати програмний код, розповідати незвичайні історії або розпізнавати фільми на основі емодзі.

Несподівана поведінка (Emergent Behaviors)

Тонке налаштування (Fine-Tuning)

Тонке налаштування — це процес, під час якого вже існуюча модель ШІ додатково навчається на специфічних даних для кращого виконання конкретних завдань. Наприклад, компанія може навчити ШІ краще відповідати на питання, пов'язані з її продукцією, адаптуючи модель під свої потреби.

Фронтирні моделі (Frontier Models)

Фронтирні моделі — це найбільш передові ШІ-моделі на ринку. Серед таких компаній, як OpenAI, Anthropic, Google та Meta, ведеться змагання за лідерство у створенні найпотужніших ШІ-моделей. Висока вартість розробки таких моделей означає, що стартапам стає все складніше конкурувати з великими компаніями.

Геміні (Gemini)

Gemini — це назва провідної ШІ-моделі від Google, яка має здатність виконувати складні завдання, такі як програмування та математичні обчислення. Вона також має мультимодальні можливості, що дозволяє обробляти різні типи даних, наприклад, текст та зображення.

Інтерпретованість (Interpretability)

Інтерпретованість — це здатність пояснити, як ШІ-система приймає рішення або надає певні відповіді. Це стає особливо важливим у складних нейронних мережах, де навіть розробники іноді не можуть чітко пояснити процес прийняття рішення моделлю.

Великі мовні моделі (Large Language Models)

Великі мовні моделі (LLM) — це нейронні мережі, навчені на великих обсягах текстової інформації, включаючи книги, статті та інтернет-коментарі. Ці моделі можуть розуміти, аналізувати та генерувати текст, що робить їх основою для сучасних систем обробки природної мови.

Лама (Llama)

Llama — це група передових ШІ-моделей, розроблених Meta, які робляться доступними для інших розробників. Meta сподівається, що Llama стане основою для створення численних продуктів не лише всередині компанії, але й за її межами.

Машинне навчання (Machine Learning)

Машинне навчання — це процес, під час якого комп'ютерні системи вчаться на великій кількості даних. Це дозволяє алгоритмам автоматично поліпшуватися на основі попереднього досвіду, не вимагаючи явного програмування.

Колапс моделей (Model Collapse)

Колапс моделей — це явище, яке виникає, коли ШІ-моделі навчаються на даних, створених іншими ШІ. Це може призвести до зниження якості моделі та її здатності правильно виконувати завдання.

Мультимодальні системи (Multimodal Systems)

Мультимодальні системи — це ШІ, які здатні працювати з різними типами даних одночасно, такими як текст, зображення, аудіо. Це робить їх більш універсальними та наближає взаємодію з користувачем до природного діалогу.

Обробка природної мови (Natural Language Processing)

Обробка природної мови (NLP) — це галузь ШІ, яка дозволяє комп'ютерам розуміти, інтерпретувати та генерувати текст так, як це робить людина. NLP використовується в таких додатках, як голосові помічники (Siri, Alexa), перекладачі та системи перевірки правопису.

Нейронні мережі (Neural Networks)

Нейронні мережі — це тип ШІ, що імітує роботу людського мозку. Мережі навчаються шляхом багаторазових спроб і помилок, вивчаючи закономірності в даних, що дозволяє їм виконувати складні завдання.

Відкритий код (Open Source)

Відкритий код — це програмне забезпечення, яке розробники роблять доступним для безкоштовного використання та модифікації. Відкрите програмне забезпечення має свої переваги, зокрема у швидкому вдосконаленні завдяки спільним зусиллям багатьох розробників.

Параметри (Parameters)

Параметри — це змінні, які ШІ-модель вивчає під час навчання. Чим більше параметрів у моделі, тим вона потужніша і здатна краще виконувати складні завдання.

Промт (Prompt)

Промт — це запит або команда, яку користувач дає ШІ-системі для виконання завдання. Наприклад, можна запитати ШІ про новий рецепт чи попросити створити текст для пісні.

Інженерія промтів (Prompt Engineering)

Інженерія промтів — це процес створення та оптимізації запитів для ШІ, щоб отримати точніші та більш релевантні відповіді при мінімальному використанні обчислювальних ресурсів.

Міркування (Reasoning)

Міркування — це здатність ШІ виконувати складні багатокрокові завдання, подібні до тих, які вирішує людина. Наприклад, нові моделі ШІ можуть обчислювати складні математичні задачі, витрачаючи більше часу на роздуми перед тим, як дати відповідь.

Малі моделі (Small Models)

Малі моделі — це компактні ШІ-моделі, які є більш ефективними з точки зору ресурсів та доступнішими, ніж великі моделі. Хоча вони не мають такої потужності, як великі альтернативи, їх можна використовувати для виконання менш складних завдань.

Свідомий ШІ (Sentient AI)

Свідомий ШІ — це концепція штучного інтелекту, який може усвідомлювати та розуміти навколишній світ. Поки що більшість дослідників погоджуються, що досягнення такої технології залишається дуже віддаленим майбутнім.

Синтетичні дані (Synthetic Data)

Синтетичні дані — це штучно згенеровані дані, які використовуються для тренування ШІ. Вони допомагають уникнути правових та етичних питань, пов’язаних із використанням реальних даних, але можуть спричинити проблему колапсу моделі, якщо на них навчати занадто багато систем.

Навчальні дані (Training Data)

Навчальні дані — це великий масив інформації, на якому тренуються ШІ-моделі. До них можуть входити статті, книги, коментарі в інтернеті, публікації в соціальних мережах тощо.

#glossary

0 Коментарів

Залишити свій коментар

Залишити коментар

Публікації автора

Аналітика

ШІ: Словник термінів революції штучного інтелекту

Аналітика

A AGI (Artificial General Intelligence) Штучний загальний інтелект — це гіпотетичні системи ШІ, здатні виконувати широкий спектр складних завдань з м...

17.10.24

1 029

Бізнес

Як запустити стартап в Україні з мінімальними інвестиціями: покрокова інструкція

Стартапи

У 2024 році Україна, попри виклики війни, продовжує активно розвивати екосистему стартапів. Багато бізнесів продовжують зростати, і відкриваються нові...

09.09.24

1 009

Всі публікації

Актуальне

Огляд

Чому не варто використовувати безкоштовний конструктор сайтів

Бізнес

Розробка сайту для продажу товарів і послуг потрібна практично в будь-якій ніші. Багато підприємців не розуміють навіщо платити за розробку спеціаліст...

19.11.24

628

Інвестиції

Як виграшна ставка на криптовалюту може змінити науку про мозок та довголіття

BioTech

На початку квітня Джеймс Фікель сів на потяг із Бостона до Нью-Хейвену, штат Коннектикут, щоб перевірити мізки. Мізки, про які йдеться, колись знаходи...

17.11.24

627

Бізнес

Створення вашого бренду: процвітання в індустрії друку на футболках

Бізнес

Бізнес із друку на футболках – це не просто нанесення малюнків на тканину – це динамічна арена, де мистецтво зустрічається з можливостями у глобальном...

15.11.24

597

Всі публікації

Підпишіться на нас

Раз на тиждень ми будемо надсилати Вам найцікавіші новини тижня

Конфіденційність гарантована

ШІ: Словник термінів революції штучного інтелекту

AGI (Artificial General Intelligence)

Агенти (Agents)

Алгоритм (Algorithm)

Алаймент (Alignment)

Штучний інтелект (Artificial Intelligence)

Бенчмарки (Benchmarks)

Чат-боти (Chatbots)

Клод (Claude)

Комп'ютерне бачення (Computer Vision)

Діпфейк (Deepfake)

Несподівана поведінка (Emergent Behaviors)

Тонке налаштування (Fine-Tuning)

**Фронтирні моделі (Frontier Models)**

Геміні (Gemini)

Інтерпретованість (Interpretability)

Великі мовні моделі (Large Language Models)

Лама (Llama)

Машинне навчання (Machine Learning)

Колапс моделей (Model Collapse)

Мультимодальні системи (Multimodal Systems)

Обробка природної мови (Natural Language Processing)

Нейронні мережі (Neural Networks)

Відкритий код (Open Source)

Параметри (Parameters)

Промт (Prompt)

Інженерія промтів (Prompt Engineering)

Міркування (Reasoning)

Малі моделі (Small Models)

Свідомий ШІ (Sentient AI)

Синтетичні дані (Synthetic Data)

Навчальні дані (Training Data)

Публікації автора

Актуальне

Популярні статті

Фронтирні моделі (Frontier Models)