Απομυθοποιήστε τις έννοιες και την ορολογία που απαιτούνται για την κατανόηση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT, το Bard και το Midjourney.
Η εξερεύνηση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) μπορεί να μοιάζει σαν να μπαίνεις σε έναν λαβύρινθο με συγκεχυμένους τεχνικούς όρους και ανόητη ορολογία. Δεν είναι περίεργο ότι ακόμη και όσοι είναι εξοικειωμένοι με την τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βρεθούν να ξύνουν τα κεφάλια τους σε σύγχυση.
Έχοντας αυτό κατά νου, δημιουργήσαμε ένα ολοκληρωμένο γλωσσάρι AI για να σας εξοπλίσουμε με τις απαραίτητες γνώσεις. Από την ίδια την τεχνητή νοημοσύνη μέχρι τη μηχανική μάθηση και την εξόρυξη δεδομένων, θα αποκωδικοποιήσουμε όλους τους βασικούς όρους τεχνητής νοημοσύνης σε απλή και απλή γλώσσα.
Είτε είστε περίεργος αρχάριος είτε λάτρης της τεχνητής νοημοσύνης, η κατανόηση των παρακάτω εννοιών τεχνητής νοημοσύνης θα σας φέρει πιο κοντά στο να ξεκλειδώσετε τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης.
1. Αλγόριθμος
Ένας αλγόριθμος είναι ένα σύνολο οδηγιών ή κανόνων που ακολουθούν οι μηχανές για να λύσουν ένα πρόβλημα ή να ολοκληρώσουν μια εργασία.
2. Τεχνητή νοημοσύνη
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η ικανότητα των μηχανών να μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη και να εκτελούν εργασίες που συνήθως συνδέονται με ευφυή όντα.
3. Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI)
Το AGI, που ονομάζεται επίσης ισχυρό AI, είναι ένας τύπος AI που διαθέτει προηγμένες ικανότητες νοημοσύνης παρόμοιες με τα ανθρώπινα όντα. Ενώ τεχνητή γενική νοημοσύνη ήταν κάποτε κυρίως μια θεωρητική ιδέα και μια πλούσια παιδική χαρά για έρευνα, πολλοί προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης πιστεύουν τώρα ότι η ανθρωπότητα θα φτάσει στο AGI κάποια στιγμή την επόμενη δεκαετία.,
4. Ο πίσω πολλαπλασιασμός
Η backpropagation είναι ένας αλγόριθμος που χρησιμοποιούν τα νευρωνικά δίκτυα για να βελτιώσουν την ακρίβεια και την απόδοσή τους. Λειτουργεί με τον υπολογισμό του σφάλματος στην έξοδο, τη διάδοση του μέσω του δικτύου και την προσαρμογή των βαρών και των προκαταλήψεων των συνδέσεων για να έχετε καλύτερα αποτελέσματα.
5. Προκατάληψη
Προκατάληψη AI αναφέρεται στην τάση ενός μοντέλου να κάνει ορισμένες προβλέψεις πιο συχνά από άλλες. Η προκατάληψη μπορεί να προκληθεί λόγω των δεδομένων εκπαίδευσης ενός μοντέλου ή των εγγενών υποθέσεων του.
6. Μεγάλα δεδομένα
Τα μεγάλα δεδομένα είναι ένας όρος που περιγράφει σύνολα δεδομένων που είναι πολύ μεγάλα ή πολύ περίπλοκα για επεξεργασία με χρήση παραδοσιακών μεθόδων. Περιλαμβάνει την ανάλυση τεράστιων συνόλων πληροφοριών για την εξαγωγή πολύτιμων γνώσεων και προτύπων για τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων.
7. Chatbot
Το chatbot είναι ένα πρόγραμμα που μπορεί να προσομοιώσει συνομιλίες με ανθρώπινους χρήστες μέσω κειμένου ή φωνητικών εντολών. Τα chatbots μπορούν να κατανοήσουν και να δημιουργήσουν ανθρώπινες αποκρίσεις, καθιστώντας τα ένα ισχυρό εργαλείο για εφαρμογές εξυπηρέτησης πελατών.
8. Γνωστική Υπολογιστική
Ο Γνωστικός Υπολογιστής είναι ένας τομέας τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στην ανάπτυξη συστημάτων που μιμούνται τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες, όπως η αντίληψη, η μάθηση, ο συλλογισμός και η επίλυση προβλημάτων.
9. Υπολογιστική Θεωρία Μάθησης
Ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που μελετά αλγόριθμους και μαθηματικά μοντέλα μηχανικής μάθησης. Επικεντρώνεται στα θεωρητικά θεμέλια της μάθησης για να κατανοήσει πώς οι μηχανές μπορούν να αποκτήσουν γνώση, να κάνουν προβλέψεις και να βελτιώσουν την απόδοσή τους.
10. Computer Vision
Υπολογιστική όραση αναφέρεται στην ικανότητα των μηχανών να εξάγουν οπτικές πληροφορίες από ψηφιακές εικόνες και βίντεο. Οι αλγόριθμοι υπολογιστικής όρασης χρησιμοποιούνται ευρέως σε εφαρμογές όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η αναγνώριση προσώπου, η ιατρική απεικόνιση και τα αυτόνομα οχήματα.
11. Εξόρυξη δεδομένων
Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία απόκτησης πολύτιμης γνώσης από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Χρησιμοποιεί στατιστική ανάλυση και τεχνικές μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό προτύπων, σχέσεων και τάσεων στα δεδομένα για τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων.
12. Επιστημονικά δεδομένα
Η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει την εξαγωγή πληροφοριών από δεδομένα χρησιμοποιώντας επιστημονικές μεθόδους, αλγόριθμους και συστήματα. Είναι πιο ολοκληρωμένο από την εξόρυξη δεδομένων και περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα δραστηριοτήτων, συμπεριλαμβανομένης της συλλογής δεδομένων, της οπτικοποίησης δεδομένων και της προγνωστικής μοντελοποίησης για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων.
13. Βαθιά Μάθηση
Η βαθιά εκμάθηση είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά επίπεδα (διασυνδεδεμένοι κόμβοι μέσα στο νευρωνικό δίκτυο) για να μάθει από τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Επιτρέπει στις μηχανές να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες, όπως π.χ επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αναγνώριση εικόνας και ομιλίας.
14. Generative AI
Το Generative AI περιγράφει συστήματα και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο, ήχο, βίντεο και προσομοιώσεις. Αυτά τα συστήματα AI μαθαίνουν μοτίβα και παραδείγματα από υπάρχοντα δεδομένα και χρησιμοποιούν αυτή τη γνώση για να δημιουργήσουν νέα και πρωτότυπα αποτελέσματα.
15. Παραίσθηση
ψευδαίσθηση AI αναφέρεται στις περιπτώσεις όπου ένα μοντέλο παράγει πραγματικά εσφαλμένα, άσχετα ή παράλογα αποτελέσματα. Αυτό μπορεί να συμβεί για διάφορους λόγους, όπως η έλλειψη περιβάλλοντος, οι περιορισμοί στα δεδομένα εκπαίδευσης ή η αρχιτεκτονική.
16. Υπερπαράμετροι
Οι υπερπαράμετροι είναι ρυθμίσεις που καθορίζουν πώς μαθαίνει και συμπεριφέρεται ένας αλγόριθμος ή ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης. Οι υπερπαράμετροι περιλαμβάνουν το ρυθμό εκμάθησης, την ισχύ τακτοποίησης και τον αριθμό των κρυφών επιπέδων στο δίκτυο. Μπορείτε να βελτιώσετε αυτές τις παραμέτρους για να προσαρμόσετε την απόδοση του μοντέλου σύμφωνα με τις ανάγκες σας.
17. Large Language Model (LLM)
Ένα LLM είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύεται σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων και χρησιμοποιεί εποπτευόμενη μάθηση για την παραγωγή του επόμενου διακριτικού σε ένα δεδομένο πλαίσιο για την παραγωγή ουσιαστικών, συμφραζόμενων απαντήσεων στις εισροές των χρηστών. Η λέξη "large" υποδηλώνει τη χρήση εκτεταμένων παραμέτρων από το γλωσσικό μοντέλο. Για παράδειγμα, Τα μοντέλα GPT χρησιμοποιούν εκατοντάδες δισεκατομμύρια παραμέτρους να εκτελέσει ένα ευρύ φάσμα εργασιών NLP.
18. Μηχανική Μάθηση
Μηχανική μάθηση είναι ένας τρόπος για τις μηχανές να μαθαίνουν και να κάνουν προβλέψεις χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Είναι σαν να τροφοδοτείς έναν υπολογιστή με δεδομένα και να του δίνεις τη δυνατότητα να λαμβάνει αποφάσεις ή προβλέψεις εντοπίζοντας μοτίβα μέσα στα δεδομένα.
19. Νευρικό σύστημα
Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο εμπνευσμένο από τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αποτελείται από διασυνδεδεμένους κόμβους, ή νευρώνες, οργανωμένους σε στρώματα. Κάθε νευρώνας λαμβάνει είσοδο από άλλους νευρώνες στο δίκτυο, επιτρέποντάς του να μαθαίνει μοτίβα και να παίρνει αποφάσεις. Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούν βασικό συστατικό στα μοντέλα μηχανικής μάθησης που τους επιτρέπουν να υπερέχουν σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών.
20. Δημιουργία φυσικής γλώσσας (NLG)
Η παραγωγή φυσικής γλώσσας ασχολείται με τη δημιουργία αναγνώσιμου από τον άνθρωπο κειμένου από δομημένα δεδομένα. Η NLG βρίσκει εφαρμογές στη δημιουργία περιεχομένου, chatbot και βοηθούς φωνής.
21. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι η ικανότητα των μηχανών να ερμηνεύουν, να κατανοούν και να ανταποκρίνονται σε κείμενο ή ομιλία αναγνώσιμο από τον άνθρωπο. Χρησιμοποιείται σε διάφορες εφαρμογές, όπως ανάλυση συναισθήματος, ταξινόμηση κειμένου και απάντηση ερωτήσεων.
22. OpenAI
Το OpenAI είναι ένα ερευνητικό εργαστήριο τεχνητής νοημοσύνης, που ιδρύθηκε το 2015 και εδρεύει στο Σαν Φρανσίσκο των ΗΠΑ. Η εταιρεία αναπτύσσει και αναπτύσσει εργαλεία AI που μπορεί να φαίνονται τόσο έξυπνα όσο οι άνθρωποι. Το πιο γνωστό προϊόν του OpenAI, το ChatGPT, κυκλοφόρησε τον Νοέμβριο του 2022 και ανακηρύσσεται ως το πιο προηγμένο chatbot για την ικανότητά του να παρέχει απαντήσεις σε ένα ευρύ φάσμα θεμάτων.
23. Αναγνώριση μοτίβου
Η αναγνώριση προτύπων είναι η ικανότητα ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης να αναγνωρίζει και να ερμηνεύει μοτίβα σε δεδομένα. Οι αλγόριθμοι αναγνώρισης προτύπων βρίσκουν εφαρμογές στην αναγνώριση προσώπου, στην ανίχνευση απάτης και στην αναγνώριση ομιλίας.
24. Επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο (RNN)
Ένας τύπος νευρωνικού δικτύου που μπορεί να επεξεργάζεται διαδοχικά δεδομένα χρησιμοποιώντας συνδέσεις ανάδρασης. Τα RNN μπορούν να διατηρήσουν τη μνήμη των προηγούμενων εισόδων και είναι κατάλληλα για εργασίες όπως το NLP και η αυτόματη μετάφραση.
25. Ενισχυτική Μάθηση
Η ενισχυτική μάθηση είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης όπου ένας πράκτορας AI μαθαίνει να λαμβάνει αποφάσεις μέσω αλληλεπιδράσεων με δοκιμή και σφάλμα. Ο πράκτορας λαμβάνει ανταμοιβές ή τιμωρίες από έναν αλγόριθμο με βάση τις ενέργειές του, καθοδηγώντας τον να βελτιώσει την απόδοσή του με την πάροδο του χρόνου.
26. Εποπτευόμενη μάθηση
Μια μέθοδος μηχανικής εκμάθησης όπου το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα με την επιθυμητή έξοδο. Το μοντέλο γενικεύει από τα επισημασμένα δεδομένα και κάνει ακριβείς προβλέψεις για νέα δεδομένα.
27. Tokenization
Tokenization είναι η διαδικασία διαχωρισμού ενός εγγράφου κειμένου σε μικρότερες μονάδες που ονομάζονται tokens. Αυτά τα διακριτικά μπορούν να αντιπροσωπεύουν λέξεις, αριθμούς, φράσεις, σύμβολα ή οποιαδήποτε στοιχεία στο κείμενο με τα οποία μπορεί να λειτουργήσει ένα πρόγραμμα. Ο σκοπός του tokenization είναι να δώσει στο έπακρο νόημα από μη δομημένα δεδομένα χωρίς να επεξεργαστεί ολόκληρο το κείμενο ως μια ενιαία συμβολοσειρά, η οποία είναι υπολογιστικά αναποτελεσματική και δύσκολο να μοντελοποιηθεί.
28. Δοκιμή Turing
Εισήχθη από τον Alan Turing το 1950, αυτό το τεστ αξιολογεί την ικανότητα μιας μηχανής να επιδεικνύει νοημοσύνη που δεν διακρίνεται από αυτή ενός ανθρώπου. ο Δοκιμή Turing περιλαμβάνει έναν ανθρώπινο δικαστή που αλληλεπιδρά με έναν άνθρωπο και μια μηχανή χωρίς να γνωρίζει ποιος είναι ποιος. Εάν ο κριτής αποτύχει να διακρίνει το μηχάνημα από τον άνθρωπο, το μηχάνημα θεωρείται ότι έχει περάσει τη δοκιμή.
29. Μάθηση χωρίς επίβλεψη
Μια μέθοδος μηχανικής μάθησης όπου το μοντέλο βγάζει συμπεράσματα από σύνολα δεδομένων χωρίς ετικέτα. Ανακαλύπτει μοτίβα στα δεδομένα για να κάνει προβλέψεις για αόρατα δεδομένα.
Αγκαλιάζοντας τη Γλώσσα της Τεχνητής Νοημοσύνης
Το AI είναι ένα ταχέως εξελισσόμενο πεδίο που αλλάζει τον τρόπο αλληλεπίδρασης με την τεχνολογία. Ωστόσο, με τόσα πολλά νέα τσιτάτα που αναδύονται συνεχώς, μπορεί να είναι δύσκολο να παρακολουθείτε τις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα.
Ενώ ορισμένοι όροι μπορεί να φαίνονται αφηρημένοι χωρίς πλαίσιο, η σημασία τους γίνεται σαφής όταν συνδυάζονται με μια βασική κατανόηση της μηχανικής μάθησης. Η κατανόηση αυτών των όρων και εννοιών μπορεί να θέσει μια ισχυρή βάση που θα σας δώσει τη δυνατότητα να λαμβάνετε τεκμηριωμένες αποφάσεις στο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης.
