Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1

Дрейф концепций (Concept drift) в предиктивной аналитике и машинном обучении – это статистические свойства целевой переменной, которую модель пытается предсказать, со временем меняются непредвиденным образом. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени.

Дрон (Drone) – это беспилотный летательный аппарат.

Дружественный искусственный интеллект (ДИИ) (Friendly artificial intelligence) – это искусственный интеллект (ИИ), который обладает скорее позитивным, чем негативным влиянием на человечество. ДИИ также относится к области исследований, целью которых является создание такого ИИ. Этот термин в первую очередь относится к тем ИИ-программам, которые обладают способностью значительно воздействовать на человечество, таким, например, чей интеллект сравним или превосходит человеческий.

«Е»

Единица анализа(Unit of analysis) – это базовая наблюдаемая сущность, анализируемая в ходе исследования и для которой собираются данные в виде переменных. Хотя единицу анализа иногда называют случаем или «наблюдением», они не всегда являются синонимами. Например, в опросах общественного мнения единицей анализа обычно является один человек, и ответы одного человека на вопросы опроса составляют «кейс». Однако в переписи «случаем» может считаться домохозяйство, поскольку все данные по одному домохозяйству собираются с помощью одного инструмента обследования; «кейс» домохозяйства может содержать различные переменные для разных единиц анализа: физическая жилищная структура, семья в структуре, человек в семье.

Емкость модели(машинного обучения) (Model capacity) – это неофициальный термин, очень близкий к сложности модели. Это способ рассказать о том, насколько сложную модель или взаимосвязь может выразить модель. Можно было бы ожидать, что модель с большей емкостью сможет смоделировать больше взаимосвязей между большим количеством переменных, чем модель с меньшей емкостью. Существуют различные способы формализовать емкость и вычислить ее числовое значение. Одно из них измерение VC, размерность Вапника-Червоненкиса, – это математически строгая формулировка емкости. Самый распространенный способ оценить емкость модели – подсчитать количество параметров. Чем больше параметров, тем выше емкость в целом.

Естественный язык (Natural language) – это человеческий язык, такой как английский, русский или стандартный мандарин, используемый в повседневном общении людей, в отличие от сконструированного языка, искусственного языка, машинного языка или языка формальной логики. Также называется обычным языком.

«Ж»

Жадная политика (Greedy policy) – в обучении с подкреплением – это политика, которая всегда выбирает действие с наивысшей ожидаемой отдачей.

«З»

Загрузка сознания (Mind Uploading, Whole brain emulation) – это трансгуманистическая концепция, согласно которой «содержание» человеческого мозга можно представить в виде двоичного кода и загрузить на компьютер. Загрузка разума, также известная как эмуляция всего мозга (whole brain emulation, WBE), представляет собой теоретический футуристический процесс сканирования физической структуры мозга, достаточно точного для создания имитации психического состояния (включая долговременную память и «я») и передачи или копирование на компьютер в цифровом виде. Затем компьютер будет запускать симуляцию обработки информации мозгом, чтобы он реагировал, по существу, так же как исходный мозг, и испытывал разумный сознательный разум.

Задача «последовательность к последовательности» (Sequence-to-sequence task) – это задача, которая преобразует входную последовательность маркеров в выходную последовательность маркеров.

Закон Мура (Moore’s Law) – это эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром, согласно которому количество транзисторов, размещаемых в кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца, а стоимость компьютеров уменьшается вдвое. Другой принцип закона Мура гласит, что рост количества микропроцессоров экспоненциальный

Закрытый словарь (Closed dictionary) в системах распознавания речи – это словарь с ограниченным количеством слов, на который настроена система распознавания и который не может пополняться пользователем. [[25 - Закрытый словарь [Электронный ресурс] www.machinelearningmastery.ru URL: https://www.machinelearningmastery.ru/machine-learning-algorithms-in-laymans-terms-part-1-d0368d769a7b/ (https://www.machinelearningmastery.ru/machine-learning-algorithms-in-laymans-terms-part-1-d0368d769a7b/) (дата обращения: 07.07.2022)]]

Запись(Record) в зависимости от контекста «запись» этот термин может относиться к физической или логической записи.

Запись Big O notation (Big O notation) – это математическая запись, описывающая предельное поведение функции, когда аргумент стремится к определенному значению или к бесконечности. Это член семейства обозначений, изобретенных Полом Бахманом, Эдмундом Ландау и другими, которые вместе называются обозначениями Бахмана-Ландау или асимптотическими обозначениями.

Защита данных(Data protection) – это процесс защиты данных, который включает в себя взаимосвязь между сбором и распространением данных и технологий, общественным восприятием и ожиданием конфиденциальности, а также политическими и правовыми основами, связанными с этими данными. Он направлен на достижение баланса между индивидуальными правами на неприкосновенность частной жизни, но при этом позволяет использовать данные в деловых целях.

Здравый смысл (Commonsense knowledge) – это одна из ветвей искусственный интеллект (AI), которая занимается моделированием способности человека делать предположения о типе и сущности обычных ситуаций, с которыми он сталкивается каждый день. Эти предположения включают суждения о физических свойствах, целях, намерениях и поведении людей, а также о возможных результатах их действий и взаимодействий.

Зима искусственного интеллекта (Winter of artificial intelligence, AI winter) – это период сокращения интереса к предметной области, сокращения финансирования исследований. Термин был придуман по аналогии с идеей ядерной зимы. Область искусственного интеллекта пережила несколько циклов ажиотажа, за которыми последовали разочарование и критика, за которыми последовало сильное охлаждение интереса, а потом последовало возобновление интереса спустя годы или десятилетия.

Знания (Knowledge) – это проверенный практикой и удостоверенный логикой результат познания действительности, отраженный в сознании человека в виде представлений, понятий, рассуждений и теорий. Знания формируются в результате целенаправленного педагогического процесса, самообразования и жизненного опыта.

Значение алгоритма (Rete algorithm) – это алгоритм сопоставления с образцом для реализации систем, основанных на правилах. Алгоритм был разработан для эффективного применения многих правил или шаблонов ко многим объектам или фактам в базе знаний. Он используется для определения того, какое из правил системы должно срабатывать на основе ее хранилища данных, ее фактов.

«И»

Игровая площадка TensorFlow (TensorFlow Playground) – это инструмент, который поможет вам понять идею нейронных сетей без сложных математических вычислений. TensorFlow Playground, веб-приложение, написанное на JavaScript, которое позволяет вам играть с настоящей нейронной сетью, работающей в вашем браузере, и нажимать кнопки и настраивать параметры, чтобы увидеть, как это работает.

Игровой ИИ (Game AI) – это форма ИИ, характерная для игр, которая использует алгоритм для замены случайности. Это вычислительное поведение, используемое в персонажах, не являющихся игроками, для генерации интеллекта, подобного человеческому, и основанных на реакции действий, предпринимаемых игроком.

Иерархическая кластеризация (Hierarchical clustering) – это алгоритм машинного обучения без контроля, который используется для группировки непомеченных точек данных, имеющих сходные характеристики. Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на две категории. Агломерационные иерархические алгоритмы. В агломерационных иерархических алгоритмах каждая точка данных обрабатывается как один кластер, а затем последовательно объединяется или агломерирует (подход снизу вверх) пары кластеров. Иерархия кластеров представлена в виде дендрограммы или древовидной структуры. Разделительные иерархические алгоритмы. С другой стороны, в разделительных иерархических алгоритмах все точки данных обрабатываются как один большой кластер, а процесс кластеризации включает в себя разделение (нисходящий подход) одного большого кластера на различные маленькие кластеры.

Иерархический файл(Hierarchical file) – этот файл содержит информацию, собранную по нескольким единицам анализа в разных типах записей. Например, физическая жилая структура может быть одной единицей, а отдельные люди в структуре – другой. Примером может служить Текущее обследование населения: годовой демографический файл, в котором есть единицы анализа домохозяйства, семьи и человека. Исследования, включающие данные для разных единиц анализа, часто связывают эти единицы друг с другом, так что, например, можно анализировать людей по мере того, как они группируются в структуру.

Избирательное линейное разрешение определенного предложения(также просто разрешение SLD) (Selective Linear Definite clause resolution) – это основное правило вывода, используемое в логическом программировании. Это уточнение решения, которое является и правильным, и полным опровержением оговорок Хорна.

Извлечение знаний (Knowledge extraction) – это извлечение существующего содержимого из структурированных или неструктурированных баз данных. Создание знаний из структурированных (реляционные базы данных, XML) и неструктурированных (текст, документы, изображения) источников. Полученные знания должны быть в машиночитаемом и машино-интерпретируемом формате и должны представлять знания таким образом, чтобы облегчить вывод. Хотя он методически похож на извлечение информации (NLP) и ETL (хранилище данных), основным критерием является то, что результат извлечения выходит за рамки создания структурированной информации или преобразования в реляционную схему. Это требует либо повторного использования существующих формальных знаний (повторное использование идентификаторов или онтологий), либо генерации схемы на основе исходных данных.

Извлечение сущностей (Entity extraction) – это общий термин, относящийся к процессу добавления структуры к данным для того, чтобы машина смогла их прочитать. Извлечение сущностей может выполняться человеком или с помощью модели машинного обучения.

Изучение онтологий (Ontology learning) —– это подзадача извлечения информации. Ее целью является полуавтоматическое извлечение соответствующих понятий и отношений из заданного наборов данных для формирования онтологии. «Онтология» – философская наука о бытии, основных видах и свойствах бытия. Автоматическое создание онтологий – задача, затрагивающая многие дисциплины. Как правило, процесс начинается с извлечения терминов и понятий или именных словосочетаний из обычного текста с использованием метода извлечения терминологии. Обычно для этого используются лингвистические процессы (например, маркировка частей речи, фрагментация фраз).

Изучение признаков или обучение представлению (Feature learning) – это набор методов, которые позволяют системе автоматически обнаруживать представления, необходимые для обнаружения или классификации признаков из необработанных данных. Это заменяет ручную разработку функций и позволяет машине изучать функции и использовать их для выполнения конкретной задачи.

ИИ бенчмарк (AI benchmark) – это эталонный тест ИИ, бенчмаркинг систем ИИ, для оценки возможностей, эффективности, производительности и для сравнения ИНС, моделей машинного обучения (МО), архитектур и алгоритмов при решении различных задач ИИ создаются и стандартизируется специальные эталонные тесты, бенчмарки. Например, Benchmarking Graph Neural Networks – бенчмаркинг (эталонное тестирование) графовых нейронных сетей (ГНС, GNN) – обычно включает инсталляцию конкретного бенчмарка, загрузку исходных датасетов, проведение тестирования ИНС, добавление нового датасета и повторение итераций

ИИ вендор (AI vendor) – это поставщик средств (систем, решений) ИИ.

ИИ камера (AI camera) – это камера с искусственным интеллектом, ИИ-камера, цифровые фотокамеры нового поколения – позволяют анализировать снимки, распознавая лица, их выражение, контуры объектов, текстуры, градиенты, характер освещения, что учитывается при обработке снимков; некоторые ИИ-камеры способны самостоятельно, без участия человека, делать снимки в моменты, которые камере покажутся наиболее интересными, и др.

ИИ мультиопыт (Multi-experience AI) – это ИИ, который описывает взаимодействия, которые происходят в различных цифровых точках соприкосновения (например, в Интернете, мобильных приложениях, диалоговых приложениях, AR, VR, MR и подобных устройств), с использованием комбинации способов взаимодействия для поддержки непрерывного и последовательного опыта пользователя. Возможности включают отсутствие касания, управление голосом, взглядом и жестом.

ИИ рабочая станция (AI workstation) – это рабочая станция (РС) со средствами (на основе) ИИ; ИИ РС, специализированный настольный ПК для решения технических или научных задач, задач ИИ; обычно подключается к ЛВС с многопользовательскими ОС, предназначается преимущественно для индивидуальной работы одного специалиста.

ИИ реального времени (Realtime AI) – это система искусственного интеллекта реального времени, ИИ реального времени, системы и средства ИИ реального времени находят применение в робототехнике, в космической технике, в видеоиграх; они используются для имитации разумного поведения, свойственного человеку, при решении текущих задач с учётом окружающей обстановки, входных данных и других факторов. При этом важно, чтобы решение (реакция системы) выдавалось в ответ на управляющие воздействия за установленное время.

ИИ рынок чипов (AI chipset market) – это рынок чипсетов для систем с искусственным интеллектом (ИИ),

ИИ сервер (AI server) – это сервер со средствами (на основе) ИИ; сервер, обеспечивающий решение задач ИИ.

ИИ суперкомпьютер (AI supercomputer) – это суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта, суперкомпьютер для ИИ, характеризуется ориентацией на работу с большими объёмами данных

ИИ термин (AI term) – это термин из области ИИ (из терминологии, словаря ИИ), например, in AI terms – в терминах ИИ (на языке ИИ)

ИИ терминология (AI terminology) – это терминология искусственного интеллекта, терминология ИИ, совокупность специальных терминов, относящихся к области ИИ

ИИ ускорение (AI acceleration) – это ускорение вычислений, связанных с ИИ, для этой цели применяют специализированные аппаратные ускорители ИИ

ИИ ускоритель (AI accelerator) – это специализированная микросхема, повышающая скорость и эффективность обучения и тестирования нейронных сетей. Однако, для полупроводниковых микросхем, включая большинство ускорителей ИИ, существует теоретический минимальный предел потребления энергии. Уменьшение потребления возможно только при переходе на оптические нейронные сети и оптические ускорители для них.

ИИ чипсет (AI chipset) – это чипсет для систем с ИИ, например, AI chipset industry – индустрия чипсетов для систем с ИИ, AI chipset market – рынок чипсетов для систем с ИИ.

ИИ, основанный на физике (PIAI)(Physics-based AI PIAI) – это ИИ, который объединяет физические и аналоговые принципы, регулирующие законы и знания предметной области в модели ИИ.

ИИ-аппарат (AI hardware) – это аппаратное обеспечение ИИ, аппаратные средства ИИ, аппаратная часть инфраструктуры [системы] искусственного интеллекта, ИИ-инфраструктуры.

ИИ-инженер (AI engineer) – это инженер по системам с ИИ.

ИИ-инжиниринг (AI engineering) — это перевод технологий ИИ с уровня НИОКР, экспериментов и прототипов на инженерно-технический уровень, с расширенным внедрением методов и средств ИИ в ИТ-системы для решения реальных производственных задач компании, организации. Одна из стратегических технологических тенденций (трендов), которые могут кардинальным образом повлиять на состояние экономики, производства, финансов, на состояние окружающей среды и вообще на качество жизни человека и человечества.

ИИ-оптимизированный (AI-optimized) – это оптимизированный для задач ИИ или оптимизированный c помощью средств ИИ, например, AI-optimized chip – чип, оптимизированный для задач ИИ.