От LLM до галлюцинаций — вот простое руководство по общим терминам, связанным с ИИ.

Подробности

Искусственный интеллект — это глубокий и запутанный мир. Ученые, работающие в этой области, часто используют жаргон и жаргон, чтобы объяснить, над чем они работают. В результате нам часто приходится использовать эти технические термины при освещении индустрии искусственного интеллекта. Вот почему мы подумали, что было бы полезно составить глоссарий с определениями некоторых наиболее важных слов и фраз, которые мы используем в наших статьях.

Мы будем регулярно обновлять этот глоссарий, добавляя новые статьи, поскольку исследователи постоянно открывают новые методы, расширяющие границы искусственного интеллекта и одновременно выявляя возникающие угрозы безопасности.

Общий искусственный интеллект, или AGI, — расплывчатый термин. Но обычно это относится к ИИ, который более способен, чем средний человек, во многих, если не большинстве, задачах. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно назвал AGI «эквивалентом среднестатистического 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 делать 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.

На простой вопрос человеческий мозг может ответить, даже не задумываясь над ним: например, «какое животное выше, жираф или кошка?» Но во многих случаях вам часто нужны ручка и бумага, чтобы найти правильный ответ, потому что есть промежуточные шаги. Например, если у фермера есть куры и коровы, и у них вместе 40 голов и 120 ног, вам, возможно, придется написать простое уравнение, чтобы найти ответ (20 кур и 20 коров).