Як професійно говорити про штучний інтелект: 20 ключових термінів з цієї сфери

Базові поняття

1. Штучний інтелект (ШІ, AI — Artificial Intelligence) — галузь комп’ютерних технологій, яка дозволяє машинам і програмам імітувати людський інтелект: вчитися, приймати рішення, вирішувати різноманітні завдання.

2. Нейромережа — технологія (математична модель, спосіб машинного навчання), що імітує людський мозок для аналізу та обробки даних на різних рівнях і адаптується до них. У своїй роботі нейромережі застосовують штучні нейрони подібно до того, як мозок людини використовує систему нейронних зв'язків.

3. Промпт — вхідний запит або команда, яку людина складає та надає системі ШІ, щоб отримати результат у вигляді певної відповіді. Відповідно, процес розробки та вдосконалення промптів для ШІ-моделей з метою отримання бажаних результатів називають промпт-інженерією, а фахівців, які розробляють і оптимізують запити чи інструкції для генеративних ШІ — промпт-інженерами.

4. Машинне навчання — підрозділ ШІ, який навчає машини розпізнавати закономірності та вдосконалювати завдання в міру надходження більшої кількості даних, без явного програмування кожної дії.

5. Глибоке навчання — просунутий метод машинного навчання, що використовує штучні нейромережі для аналізу величезних за обсягом неструктурованих даних (зображень, тексту, аудіо). Метою такого навчання є виявлення глибинних закономірностей та встановлення складних зв'язків, недоступних для людини.

Технічні терміни

6. Алгоритм — набір наданих ШІ чітких інструкцій, які визначають, яким чином система повинна обробляти дані, навчатися та приймати рішення. Алгоритми використовуються для створення ШІ-моделей та виконання певних завдань, таких як класифікація, прогнозування або оптимізація.

7. Модель — математичне або статистичне представлення, яке виводиться в результаті навчання алгоритму на даних. Модель “вивчає” патерни та залежності в даних, щоб робити прогнози або приймати рішення на основі нової, невідомої інформації.

8. Персептрон — базовий структурний елемент нейронних мереж, що перетворює вхідні сигнали на вихідні. Був придуманий Френком Розенблаттом у 1957 році як алгоритм для класифікації даних.

9. Сингулярність ШІ — концепція, згідно якої рівень штучного інтелекту в майбутньому перевершить людський інтелект у всіх сферах і його подальший розвиток стане неконтрольованим або непередбачуваним для людини.

10. Трансформер — тип моделі глибокого навчання, який обробляє послідовні дані та визначає взаємозв'язок різних елементів один з одним на кшталт того, як людина під час читання звертає увагу на порядок слів, щоб зрозуміти значення всього речення. Найвідоміший приклад — генеративний попередньо навчений трансформер (GPT), на якому працює чат-бот ChatGPT.

Поняття, що описують поведінку та етику ШІ

11. Відповідальний ШІ — тип ШІ, який враховує етичні аспекти життя людей, базуючись на принципах справедливості, прозорості та відповідальності. Дозволяє отримати результати, які не є упередженими, дискримінаційними або іншим чином шкідливими для людства.

12. Діпфейк — контент, згенерований або відредагований за допомогою ШІ, який нагадує реальних людей, об'єкти, місця тощо та вводить в оману щодо його справжності або правдивості.

13. Галюцинація — неточні, нерелевантні або безглузді відповіді, які видає ШІ. Здебільшого це трапляється через неповні навчальні дані. Залежно від того, яка модель використовується, частота галюцинацій може бути різною: наприклад, близько 3% у ChatGPT на противагу 27% у системах Google.

14. Заземлення — метод зменшення галюцинацій ШІ, заснований на прив’язці результатів до даних з надійної бази. Для мінімізації неточностей варто заздалегідь потурбуватися про збір точних даних та іншої довідкової інформації за потреби.

15. Чорна скринька — термін, який описує ситуацію, коли ШІ-модель приймає рішення або робить прогнози, але механізм цього процесу залишається непрозорим або важким для розуміння. Це обумовлено складністю багатьох сучасних моделей ШІ, зокрема нейронних мереж, безліччю параметрів і нелінійними зв'язками між ними.

Загальні поняття

16. AI-агент — програма, яка працює в цифровому просторі з використанням алгоритмів ШІ без людського втручання. Багато зі створених АІ-агентів допомагають полегшити процеси у фінансовій сфері (наприклад, аналізують фінансові показники компанії, займаються торгівлею на криптобіржах, здійснюють випуск NFT-колекцій або аналітику купівлі/продажу криптовалюти на певних гаманцях).

17. Великі дані (Big Data) — так називають великий масив структурованої або неструктурованої інформації, яка накопичується з різних джерел та аналізується з метою виявлення закономірностей і тенденцій, на які можуть спиратися бізнеси при формуванні стратегії своєї роботи. Через величезний обсяг даних їхній аналіз виконується за допомогою комп'ютерних, а не традиційних, методів.

18. Сильний (загальний) AI — ШІ, який здатний виконувати ті ж завдання, що і людина, і часто навіть краще. Це можливе завдяки застосуванню когнітивних здібностей, подібних людським (адаптивності, креативності, вмінню міркувати, здатності до самонавчання).

19. Слабкий AI — ШІ, який здатний працювати з різними завданнями, але не вміє розуміти їх по-людськи (не має власного усвідомлення). До слабких AI належать чат-боти, мовні моделі, перекладачі, голосові помічники (Siri, Google Assistant).

20. Велика мовна модель — потужна мовна модель, яка навчається на величезних обсягах тексту без міток і здатна генерувати, перекладати, аналізувати текст та давати схожі на людські відповіді. Наприклад, такі моделі використовують у різних версіях ChatGPT від OpenAI, а також у системах BERT і LaMDA від Google.

Знайомство з наведеними вище поняттями привідкриє вам двері у захопливий світ AI, який наразі формує майбутнє багатьох сфер нашого життя. Цілком вірогідно, що після цього ви захочете зануритися в цю тему глибше, щоб дізнатися ще більше цікавого про штучний інтелект.