Топ-30 терминов об ИИ, которые нужно знать к 2025 году

Революция в области искусственного интеллекта ускоряется, и язык, который её определяет, тоже. Чтобы оставаться впереди в разговорах, формирующих наше будущее, необходимо освоить эти ключевые термины. Это расширенное руководство охватывает самые влиятельные модные слова, доминирующие в современном ландшафте ИИ, ранжированные по их актуальности.

Погрузитесь и станьте инсайдером в мире ИИ!

1. Генеративный ИИ (GenAI)

По-прежнему на вершине рейтинга, Генеративный ИИ — это всё о создании. Эти модели производят совершенно новый контент, такой как текст, изображения, код или аудио, а не просто анализируют существующие данные. Это технология, питающая текущий творческий бум в ИИ.

2. Большие языковые модели (LLMs)

Двигатель большей части GenAI, LLMs — это модели ИИ, обученные на огромных объемах текстовых данных. Их основная функция — понимать, генерировать и обрабатывать человеческий язык, что делает их мозгом, стоящим за разговорным ИИ и сложными инструментами для написания текстов.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT — это семейство больших языковых моделей, разработанных OpenAI. Эти модели предварительно обучаются на огромных наборах данных и используют архитектуру Transformer для понимания и генерации текста, похожего на человеческий. Модели GPT, такие как GPT-3 и GPT-4, установили новые стандарты в обработке естественного языка, питая чат-ботов, инструменты для создания контента и многое другое.

4. ИИ-агент

Выходя за рамки простых команд, ИИ-агент — это система ИИ, предназначенная для восприятия окружающей среды, принятия решений и автономного выполнения действий для достижения конкретных целей. Думайте о них как о независимых решателях проблем в мире ИИ.

5. Инженерия промптов

Это искусство эффективного общения с ИИ. Инженерия промптов — это навык создания идеального ввода (промпта) для моделей ИИ, особенно LLMs, чтобы направлять их вывод и получать именно те результаты, которые вам нужны. Это ключ к раскрытию полного потенциала ИИ.

6. Галлюцинация (в ИИ)

Когда ИИ «галлюцинирует», он генерирует информацию, которая звучит совершенно правдоподобно, но на самом деле является неверной, бессмысленной или выдуманной. Это серьезная проблема, особенно для LLM, и ключевое направление для повышения надежности ИИ.

7. Генерация с усилением выборки (RAG)

Для борьбы с галлюцинациями ИИ RAG объединяет LLM с системой поиска информации. Перед генерацией ответа ИИ извлекает релевантные фактические данные из определенной базы знаний, делая ответы более точными и проверяемыми.

8. Мультимодальный ИИ

Этот мощный ИИ способен одновременно понимать и обрабатывать информацию из различных типов данных — например, текста, изображений, аудио и видео. Мультимодальный ИИ обеспечивает более насыщенное, человеко-подобное взаимодействие и открывает возможности для разнообразных применений.

9. Точная настройка (Fine-tuning)

Хотите адаптировать модель ИИ под конкретную задачу? Точная настройка позволяет взять предварительно обученную модель ИИ (например, общую LLM) и дообучить её на меньшем, специализированном наборе данных. Это адаптирует модель под вашу конкретную задачу или область, повышая её эффективность.

10. Ответственный ИИ (Responsible AI)

По мере того, как ИИ всё глубже интегрируется в нашу жизнь, крайне важно обеспечить его этичное развитие и использование. Ответственный ИИ — это общий термин, охватывающий справедливость, прозрачность, подотчетность и общее полезное применение ИИ-систем.

11. Безопасность ИИ (AI Safety)

Эта область сосредоточена на предотвращении потенциально катастрофических последствий от продвинутых ИИ-систем. Исследования в области безопасности ИИ решают критически важные вопросы, такие как непредвиденные последствия, злоупотребления и сохранение контроля над высокоэффективным ИИ.

12. Управление ИИ (AI Governance)

Кто устанавливает правила для ИИ? Управление ИИ относится к структурам, политикам и регуляциям, созданным для руководства развитием и использованием ИИ в соответствии с общественными ценностями и юридическими требованиями.

13. Объяснимый ИИ (XAI)

Вы когда-нибудь задумывались, почему ИИ принял то или иное решение? Explainable AI (XAI) включает методы, которые делают выводы и логику систем ИИ понятными и интерпретируемыми для людей. Это ключевой аспект для построения доверия и обеспечения подотчетности.

14. Artificial General Intelligence (AGI)

Святой Грааль ИИ: AGI относится к гипотетическому типу ИИ, обладающему когнитивными способностями на уровне человека в широком спектре задач, в отличие от специализированного ИИ, который существует сегодня. Эта концепция вызывает множество дискуссий о предельном потенциале ИИ.

15. Diffusion Models

Это волшебники, стоящие за множеством потрясающих изображений, созданных ИИ. Diffusion models генерируют данные, начиная со случайного шума и постепенно «убирая» его, пока не появится четкое, высококачественное изображение или другой результат.

16. AI Copilot

Представьте AI Copilot как вашего интеллектуального помощника. Это система ИИ, предназначенная для работы вместе с человеком, расширяющая его возможности, автоматизирующая рутинные задачи, предлагающая решения и повышающая продуктивность в таких областях, как программирование или написание текстов.

17. Tokens

Фундаментальные единицы текста, которые обрабатывают LLM, называются tokens. Токен может быть целым словом, частью слова, знаком препинания или даже отдельным символом. Понимание токенов необходимо для управления ограничениями и затратами на ввод/вывод в LLM.

18. Context Window

Context window — это, по сути, кратковременная память LLM. Он определяет максимальное количество текста (в токенах), которое ИИ может «запомнить» или учитывать в любой момент при генерации ответа, что позволяет вести более длинные и связные беседы.

19. Mixture of Experts (MoE)

В нейронной сети Mixture of Experts (MoE) различные «экспертные» подсети специализируются на разных аспектах данных. Затем «управляющая» сеть определяет, какой эксперт(ы) должен обрабатывать конкретный ввод, что делает очень большие модели ИИ более эффективными.

20. Synthetic Data

Синтетические данные — это искусственно сгенерированные данные, которые имитируют статистические свойства реальных данных, не содержа при этом никакой личной информации. Они незаменимы для обучения моделей искусственного интеллекта, когда реальные данные недоступны, чувствительны или слишком дороги.

21. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL)

Это метод, при котором ИИ учится методом проб и ошибок. В обучении с подкреплением агент ИИ выполняет действия в среде и получает вознаграждение или штраф, что позволяет ему осваивать сложные модели поведения и достигать целей, например, в играх или робототехнике.

22. Машинное обучение (Machine Learning, ML)

Основное направление ИИ, машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих компьютерам обучаться на данных без явного программирования. Это основа для многих приложений ИИ.

23. Глубокое обучение (Deep Learning, DL)

Подраздел машинного обучения, глубокое обучение использует многослойные нейронные сети (часто называемые “глубокими” нейронными сетями) для выявления сложных закономерностей в больших объемах данных. Именно оно лежит в основе передовых технологий распознавания изображений и обработки естественного языка.

24. Нейронная сеть (Neural Network)

Вдохновленная устройством человеческого мозга, нейронная сеть — это вычислительная система, состоящая из взаимосвязанных “узлов” или “нейронов”, обрабатывающих информацию. Они являются строительными блоками моделей глубокого обучения.

25. Переобучение (Overfitting)

При обучении моделей ИИ переобучение возникает, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, включая их шумы и случайные колебания. Это ухудшает её производительность на новых, ранее не встречавшихся данных, так как модель теряет способность к обобщению.

26. Трансферное обучение (Transfer Learning)

Трансферное обучение предполагает использование предварительно обученной модели (уже обученной на большом наборе данных для общей задачи) и её адаптацию для другой, но схожей задачи. Это значительно экономит время и вычислительные ресурсы.

27. Векторные представления (Embeddings)

Эмбеддинги — это числовые представления (векторы) текста, изображений или других данных, которые отражают их смысл и взаимосвязи. Модели ИИ используют их для эффективного понимания и обработки данных.

28. Векторная база данных

Векторная база данных оптимизирована для хранения, управления и поиска векторных эмбеддингов. Они играют ключевую роль в таких приложениях, как RAG и рекомендательные системы, обеспечивая быстрый поиск по сходству.

29. Аугментация данных

Чтобы увеличить объем и разнообразие обучающих данных, аугментация данных предполагает создание новых данных из существующих путем небольших, стратегических изменений (например, поворот изображений, замена синонимов в тексте).

30. Автоматизированное принятие решений (ADM)

Автоматизированное принятие решений относится к системам, которые принимают решения с минимальным участием человека, основываясь на алгоритмах и данных. Это становится все более распространенным в таких областях, как одобрение кредитов или модерация контента.

Это множество передовых концепций! С таким словарным запасом вы теперь лучше подготовлены к навигации в быстро развивающемся мире ИИ. Чем лучше вы знакомы с этими терминами, тем яснее увидите как невероятные возможности, так и ключевые вызовы, которые приносит ИИ.

Какие из этих терминов вас заинтересовали больше всего? Делитесь в комментариях!