Термины из мира ИИ, которые стоит знать
Краткий глоссарий ключевых понятий искусственного интеллекта.
С развитием ИИ появились десятки новых терминов и сленговых выражений. Многие из них уже вошли в лексикон специалистов, но могут быть незнакомы широкой аудитории.
Opaque recurrence — метод, при котором нейросеть использует скрытые состояния для обработки последовательных данных. Это улучшает работу с временными рядами, например, в прогнозировании или анализе текста.
Few-shot learning — способность модели обучаться на небольшом количестве примеров. В отличие от традиционного машинного обучения, здесь достаточно нескольких данных.
Transformer — архитектура нейросетей, лежащая в основе многих современных языковых моделей. Она использует механизм внимания для анализа связей между словами или другими элементами данных.
Hallucination — ситуация, когда ИИ выдаёт ложную или выдуманную информацию с высокой уверенностью. Проблема характерна для генеративных моделей вроде ChatGPT.
Alignment — процесс настройки ИИ, чтобы его поведение соответствовало целям и ценностям человека. Один из ключевых аспектов безопасного развития технологий.
AGI (Artificial General Intelligence) — гипотетический ИИ, способный выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека. Пока существует лишь в теориях и фантастике.
Diffusion models — алгоритмы, создающие изображения путём постепенного преобразования шума в чёткую картинку. На этом принципе работают DALL-E и Stable Diffusion.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи. Так улучшают поведение чат-ботов и других интерактивных систем.
Эти термины — лишь верхушка айсберга. Мир ИИ быстро меняется, и вместе с ним растёт словарь специалистов. Понимание базовых понятий помогает следить за трендами и разбираться в возможностях технологий.
