Непрозрачное повторение и другие термины ИИ, которые вам, вероятно, следует знать

Подробности

ИИ переписывает мир и в то же время изобретает совершенно новый язык для описания того, как он это делает. Присоединяйтесь к любому совещанию по продукту, презентации или панели в наши дни, и вы услышите, как люди обсуждают LLM, RAG, RLHF — и, по состоянию на прошлую неделю, такие термины, как «непрозрачное повторение» — метод рассуждения в новой модели Astra от OpenAI, которая привела в замешательство исследователей безопасности ИИ. Словарный запас меняется настолько быстро, что даже очень умные люди в мире технологий чувствуют себя немного неуверенно.

Этот глоссарий — наша попытка исправить это: простые английские определения терминов ИИ, которые вы, скорее всего, встретите, независимо от того, создаете ли вы этот материал, инвестируете в него или просто пытаетесь не отставать, читая TechCrunch или слушая соответствующие подкасты. Мы регулярно обновляем его по мере развития области, поэтому считайте его живым документом, во многом похожим на описываемые в нем системы искусственного интеллекта.

Общий искусственный интеллект, или AGI, — расплывчатый термин. Но обычно это относится к ИИ, который более способен, чем средний человек, во многих, если не в большинстве, задачах. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман однажды описал AGI как «эквивалент среднего человека, которого можно нанять в качестве сотрудника». Между тем, устав OpenAI определяет AGI как «высокоавтономные системы, которые превосходят людей в большинстве экономически ценных работ». Понимание Google DeepMind немного отличается от этих двух определений; лаборатория рассматривает AGI как «ИИ, который, по крайней мере, так же способен, как и люди, решать большинство когнитивных задач». Смущенный? Не волнуйтесь — такие же эксперты находятся на переднем крае исследований в области искусственного интеллекта.

Агент ИИ — это инструмент, который использует технологии ИИ для выполнения ряда задач от вашего имени — помимо того, что может сделать более простой чат-бот с ИИ — например, регистрация расходов, бронирование билетов или столика в ресторане или даже написание и поддержка кода. Однако, как мы объясняли ранее, в этом развивающемся пространстве есть много движущихся частей, поэтому «агент ИИ» может означать разные вещи для разных людей. Инфраструктура также все еще строится для реализации запланированных возможностей. Но базовая концепция подразумевает автономную систему, которая может использовать несколько систем искусственного интеллекта для выполнения многоэтапных задач.

Думайте о конечных точках API как о «кнопках» на задней панели программного обеспечения, которые другие программы могут нажимать, чтобы заставить их что-то делать. Разработчики используют эти интерфейсы для создания интеграции — например, позволяя одному приложению извлекать данные из другого или позволяя агенту ИИ напрямую управлять сторонними сервисами, без необходимости вручную управлять каждым интерфейсом. На большинстве устройств «умного дома» и подключенных платформ эти скрытые кнопки доступны, даже если обычные пользователи никогда не видят их и не взаимодействуют с ними. По мере того как ИИ-агенты становятся более способными, они все чаще могут находить и использовать эти конечные точки самостоятельно, открывая мощные — а иногда и неожиданные — возможности для автоматизации.