Selvitä käsitteet ja ammattikieltä, joita tarvitaan AI-työkalujen, kuten ChatGPT, Bard ja Midjourney, ymmärtämiseen.

Tekoälyn (AI) tutkiminen voi tuntua kuin astuisi hämmentävän teknisten termien ja järjettömän ammattikieltä. Ei ole ihme, että jopa tekoälyn tunteneet voivat huomata itsensä raapivan päätään hämmentyneenä.

Tätä silmällä pitäen olemme luoneet kattavan tekoälysanaston, joka antaa sinulle tarvittavat tiedot. Itse tekoälystä koneoppimiseen ja tiedon louhintaan, puramme kaikki olennaiset tekoälytermit selkeällä ja yksinkertaisella kielellä.

Olitpa utelias aloittelija tai tekoälyn harrastaja, seuraavien tekoälykonseptien ymmärtäminen vie sinut lähemmäksi tekoälyn voiman vapauttamista.

1. Algoritmi

Algoritmi on joukko ohjeita tai sääntöjä, joita koneet noudattavat ratkaistakseen ongelman tai suorittaakseen tehtävän.

2. Tekoäly

Tekoäly on koneiden kyky jäljitellä ihmisen älykkyyttä ja suorittaa tehtäviä, jotka tavallisesti liittyvät älykkäisiin olentoihin.

3. Keinotekoinen yleinen älykkyys (AGI)

instagram viewer

AGI, jota kutsutaan myös vahvaksi tekoälyksi, on eräänlainen tekoäly, jolla on kehittyneet älykkyysominaisuudet, jotka ovat samanlaisia ​​kuin ihmisillä. Sillä aikaa yleistä tekoälyä oli aikoinaan ensisijaisesti teoreettinen konsepti ja rikas leikkikenttä tutkimukselle. Monet tekoälykehittäjät uskovat nyt, että ihmiskunta saavuttaa AGI: n joskus seuraavan vuosikymmenen aikana.

4. Takaisin eteneminen

Backpropagation on algoritmi, jota neuroverkot käyttävät parantamaan tarkkuuttaan ja suorituskykyään. Se toimii laskemalla virheen lähdössä, levittämällä sen takaisin verkon kautta ja säätämällä yhteyksien painoja ja harhoja parempien tulosten saamiseksi.

5. Puolueellisuus

AI-harha viittaa mallin taipumukseen tehdä tiettyjä ennusteita useammin kuin toisia. Bias voi johtua mallin harjoitustiedoista tai sen sisäisistä oletuksista.

6. Suuri data

Big data on termi, joka kuvaa tietojoukkoja, jotka ovat liian suuria tai liian monimutkaisia ​​käsitellä perinteisillä menetelmillä. Siinä analysoidaan valtavia tietojoukkoja, jotta saadaan arvokkaita oivalluksia ja malleja päätöksenteon parantamiseksi.

7. Chatbot

Chatbot on ohjelma, joka voi simuloida keskusteluja ihmisten kanssa teksti- tai äänikomennoilla. Chatbotit voivat ymmärtää ja tuottaa ihmisen kaltaisia ​​vastauksia, mikä tekee niistä tehokkaan työkalun asiakaspalvelusovelluksiin.

8. Kognitiivinen tietojenkäsittely

Kognitiivinen tietojenkäsittely on tekoälyala, joka keskittyy sellaisten järjestelmien kehittämiseen, jotka jäljittelevät ihmisen kognitiivisia kykyjä, kuten havaintoa, oppimista, päättelyä ja ongelmanratkaisua.

9. Laskennallinen oppimisen teoria

Tekoälyn ala, joka tutkii koneoppimisen algoritmeja ja matemaattisia malleja. Se keskittyy oppimisen teoreettisiin perusteisiin ymmärtämään, kuinka koneet voivat hankkia tietoa, tehdä ennusteita ja parantaa suorituskykyään.

10. Konenäkö

Konenäkö viittaa koneiden kykyyn poimia visuaalista tietoa digitaalisista kuvista ja videoista. Tietokonenäköalgoritmeja käytetään laajalti sovelluksissa, kuten kohteen havaitsemisessa, kasvojentunnistuksessa, lääketieteellisessä kuvantamisessa ja autonomisissa ajoneuvoissa.

11. Tiedon louhinta

Tiedonlouhinta on prosessi, jolla hankitaan arvokasta tietoa suurista tietojoukoista. Se käyttää tilastollista analyysia ja koneoppimistekniikoita tunnistaakseen datan malleja, suhteita ja trendejä päätöksenteon parantamiseksi.

12. Tietotiede

Datatieteeseen liittyy oivallusten poimiminen tiedoista tieteellisten menetelmien, algoritmien ja järjestelmien avulla. Se on kattavampi kuin tiedon louhinta, ja se sisältää laajan valikoiman toimintoja, kuten tiedonkeruun, tietojen visualisoinnin ja ennakoivan mallinnuksen monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi.

13. Syväoppiminen

Syväoppiminen on tekoälyn haara, joka käyttää monikerroksisia keinotekoisia hermoverkkoja (yhteenliitettyjä solmuja hermoverkon sisällä) oppiakseen valtavista tietomääristä. Sen avulla koneet voivat suorittaa monimutkaisia ​​tehtäviä, kuten luonnollisen kielen käsittely, kuvan ja puheentunnistus.

14. Generatiivinen AI

Generatiivinen tekoäly kuvaa tekoälyjärjestelmiä ja algoritmeja, jotka voivat luoda tekstiä, ääntä, videota ja simulaatioita. Nämä tekoälyjärjestelmät oppivat malleja ja esimerkkejä olemassa olevista tiedoista ja käyttävät tätä tietoa uusien ja alkuperäisten tulosteiden luomiseen.

15. Hallusinaatio

AI hallusinaatio viittaa tapauksiin, joissa malli tuottaa tosiasiallisesti vääriä, merkityksettömiä tai järjettömiä tuloksia. Tämä voi tapahtua useista syistä, kuten kontekstin puutteesta, harjoitustietojen rajoituksista tai arkkitehtuurista.

16. Hyperparametrit

Hyperparametrit ovat asetuksia, jotka määrittävät, miten algoritmi tai koneoppimismalli oppii ja käyttäytyy. Hyperparametrit sisältävät oppimisnopeuden, regularisoinnin voimakkuuden ja verkon piilotettujen kerrosten lukumäärän. Voit muokata näitä parametreja hienosäätääksesi mallin suorituskykyä tarpeidesi mukaan.

17. Large Language Model (LLM)

LLM on koneoppimismalli, joka on koulutettu valtaviin tietomääriin ja käyttää valvottua oppimista tuottaakseen seuraavan tunnuksen tietyssä kontekstissa tuottaakseen merkityksellisiä, kontekstuaalisia vastauksia käyttäjien syötteisiin. Sana "suuri" tarkoittaa laajojen parametrien käyttöä kielimallissa. Esimerkiksi, GPT-mallit käyttävät satoja miljardeja parametreja suorittaa monenlaisia ​​NLP-tehtäviä.

18. Koneoppiminen

Koneoppiminen on tapa koneille oppia ja tehdä ennusteita ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Se on kuin syöttäisit tietokoneeseen tietoja ja antaisit sille valtuudet tehdä päätöksiä tai ennusteita tunnistamalla datasta malleja.

19. Neuraaliverkko

Neuraaliverkko on ihmisen aivojen inspiroima laskennallinen malli. Se koostuu toisiinsa liitetyistä solmuista tai neuroneista, jotka on järjestetty kerroksiin. Jokainen neuroni saa syötteen muilta verkon neuroneilta, jolloin se voi oppia malleja ja tehdä päätöksiä. Neuroverkot ovat avainkomponentti koneoppimismalleissa, joiden avulla ne voivat menestyä useissa eri tehtävissä.

20. Luonnollisen kielen sukupolvi (NLG)

Luonnollisen kielen luominen käsittelee ihmisen luettavissa olevan tekstin luomista strukturoidusta datasta. NLG löytää sovelluksia sisällöntuotannossa, chatboteissa ja ääniavustajissa.

21. Natural Language Processing (NLP)

Luonnollisen kielen käsittely on koneiden kyky tulkita, ymmärtää ja vastata ihmisen luettavaa tekstiä tai puhetta. Sitä käytetään erilaisissa sovelluksissa, mukaan lukien tunteiden analysointi, tekstin luokittelu ja kysymyksiin vastaaminen.

22. OpenAI

OpenAI on vuonna 2015 perustettu tekoälyn tutkimuslaboratorio, joka sijaitsee San Franciscossa, Yhdysvalloissa. Yritys kehittää ja ottaa käyttöön tekoälytyökaluja, jotka voivat vaikuttaa yhtä älykkäiltä kuin ihmiset. OpenAI: n tunnetuin tuote, ChatGPT, julkaistiin marraskuussa 2022, ja sitä pidetään edistyneimpana chatbotina, koska se pystyy tarjoamaan vastauksia monenlaisiin aiheisiin.

23. Hahmontunnistus

Kuviontunnistus on tekoälyjärjestelmän kyky tunnistaa ja tulkita datassa olevia malleja. Kuviontunnistusalgoritmit löytävät sovelluksia kasvojentunnistukseen, petosten havaitsemiseen ja puheentunnistukseen.

24. Toistuva hermoverkko (RNN)

Hermoverkkotyyppi, joka voi käsitellä peräkkäistä dataa palauteyhteyksien avulla. RNN: t voivat säilyttää aiempien syötteiden muistin ja soveltuvat tehtäviin, kuten NLP ja konekäännös.

25. Vahvistusoppiminen

Vahvistusoppiminen on koneoppimistekniikka, jossa tekoälyagentti oppii tekemään päätöksiä vuorovaikutuksen kautta yrityksen ja erehdyksen avulla. Agentti saa palkkioita tai rangaistuksia algoritmilta sen toimien perusteella, mikä ohjaa sitä parantamaan suorituskykyään ajan myötä.

26. Ohjattu oppiminen

Koneoppimismenetelmä, jossa mallia opetetaan käyttämällä merkittyjä tietoja halutulla lähdöllä. Malli yleistää merkityistä tiedoista ja tekee tarkkoja ennusteita uudesta tiedosta.

27. Tokenointi

Tokenointi on prosessi, jossa tekstiasiakirja jaetaan pienempiin yksiköihin, joita kutsutaan tunnuksiksi. Nämä merkit voivat edustaa sanoja, numeroita, lauseita, symboleja tai mitä tahansa tekstin elementtiä, jonka kanssa ohjelma voi toimia. Tokenisoinnin tarkoituksena on saada järkevimmin irti jäsentämättömästä tiedosta käsittelemättä koko tekstiä yhtenä merkkijonona, mikä on laskennallisesti tehotonta ja vaikeasti mallinnettavaa.

28. Turingin testi

Alan Turingin vuonna 1950 esittelemä testi arvioi koneen kykyä osoittaa älykkyyttä, jota ei voi erottaa ihmisen älykkyydestä. The Turingin testi tarkoittaa, että ihmistuomari on vuorovaikutuksessa ihmisen ja koneen kanssa tietämättä kumpi on kumpi. Jos tuomari ei pysty erottamaan konetta ihmisestä, koneen katsotaan läpäisevän kokeen.

29. Ohjaamaton oppiminen

Koneoppimismenetelmä, jossa malli tekee johtopäätöksiä merkitsemättömistä tietojoukoista. Se löytää tiedoista kuvioita tehdäkseen ennusteita näkymättömistä tiedoista.

Tekoälyn kielen omaksuminen

Tekoäly on nopeasti kehittyvä ala, joka muuttaa tapaamme olla vuorovaikutuksessa teknologian kanssa. Kuitenkin, koska jatkuvasti ilmaantuu niin monia uusia muotisanoja, voi olla vaikea pysyä alan viimeisimmässä kehityksessä.

Vaikka jotkin termit saattavat vaikuttaa abstraktilta ilman kontekstia, niiden merkitys tulee selväksi, kun ne yhdistetään koneoppimisen perusymmärrykseen. Näiden termien ja käsitteiden ymmärtäminen voi luoda vahvan perustan, joka antaa sinulle mahdollisuuden tehdä tietoisia päätöksiä tekoälyn alalla.