Розбираємося в АІ-термінах: словник, що знадобиться кожному

AI технології розвиваються стрімко, а разом із ними з’являється і нова AI термінологія.

Штучний інтелект (AI) вже давно перестав бути лише науковою фантастикою й міцно увійшов у наше повсякденне життя. Від розумних помічників і чат-ботів до генеративних моделей, здатних створювати тексти, зображення та музику,— технологія розвивається стрімко, а разом із нею з’являється і нова термінологія.

Щоб не загубитися в морі нових слів та понять, PRO Ідеї. Головні новини маркетингу підготували словник найпопулярніших AI-термінів, які активно використовуються сьогодні.

Що таке AI?

Штучний інтелект (Artificial Intelligence, AI) — це галузь комп’ютерних наук, що займається створенням систем, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Це можуть бути розпізнавання мови, аналіз зображень, генерація контенту, прийняття рішень тощо.

AI базується на машинному навчанні, глибокому навчанні та інших алгоритмах, що дозволяють системам навчатися та вдосконалювати свої навички без прямого втручання людини.

Словник нових AI-термінів

Бажаєте використовувати штучний інтелект як профі? Ми зібрали найпопулярніші англійські терміни, які значно спростять роботу з різними моделями штучного інтелекту. Вважайте це абеткою 2025 року.

1. Artificial General Intelligence (AGI) — Загальний штучний інтелект

AGI — це гіпотетичний рівень AI, що володіє інтелектуальними здібностями на рівні людини або вище. Він може виконувати будь-які завдання, для яких зазвичай потрібен людський розум, а не лише спеціалізовані функції.

2. Generative AI — Генеративний AI

Це технологія, яка використовує моделі глибокого навчання для створення нового контенту: тексту, зображень, музики або відео. Приклади: ChatGPT, DALL·E, Midjourney.

3. Large Language Model (LLM) — Велика мовна модель

Велика нейромережа, натренована на величезних обсягах текстових даних для розуміння та генерації природної мови. Використовується в чат-ботах, перекладачах, пошукових системах.

4. Prompt Engineering — Промпт-інжиніринг

Процес створення ефективних запитів (промптів) для AI-моделей, щоб отримати найточніший і найкорисніший результат.

5. Fine-Tuning — Тонке налаштування

Процес адаптації AI-моделі під конкретне завдання чи галузь за допомогою додаткових тренувальних даних.

6. Hallucination — Галюцинація AI

Випадок, коли AI-модель створює неправдиву або вигадану інформацію, що не відповідає реальності.

7. Zero-Shot Learning (ZSL) — Навчання без прикладів

Здатність AI виконувати завдання, на яких він не тренувався, використовуючи загальні знання та логічні висновки.

8. Multimodal AI — Мультимодальний AI

Модель AI, яка може працювати з кількома типами даних одночасно (текст, зображення, аудіо тощо).

9. Reinforcement Learning (RL) — Навчання з підкріпленням

Метод навчання AI, в якому агент навчається шляхом взаємодії з середовищем і отримання винагороди за правильні дії.

10. Diffusion Model — Дифузійна модель

Тип AI-моделі, що використовується для генерації зображень, де система поступово покращує випадковий шум до якісного зображення.

11. Transformer — Трансформер

Архітектура нейронної мережі, яка лежить в основі сучасних мовних моделей, таких як GPT.

12. Embedding — Вбудовування

Представлення тексту або даних у числовому форматі для обробки AI-моделями.

13. Few-Shot Learning (FSL) — Навчання з малим набором прикладів

Коли AI здатний навчитися на дуже малій кількості даних.

14. Self-Supervised Learning — Самонавчання

Метод навчання AI, в якому модель сама створює навчальні мітки.

15. Tokenization — Токенізація

Розбиття тексту на частини (слова, символи) для обробки AI.

16. Latent Space — Прихований простір

Абстрактне математичне представлення даних у нейронних мережах.

17. Perplexity — Заплутаність

Міра того, наскільки добре AI передбачає наступне слово в тексті.

18. Gradient Descent — Градієнтний спуск

Алгоритм оптимізації, що допомагає AI-моделям навчатися шляхом коригування ваг.

19. Backpropagation — Зворотне поширення помилки

Метод навчання нейромереж, що коригує помилки для покращення продуктивності.

20. Bias in AI — Упередженість AI

Ситуація, коли AI демонструє необ’єктивні результати через неякісні навчальні дані.

21. Explainable AI (XAI) — Пояснюваний AI

Методи, що дозволяють пояснити, як AI ухвалює рішення.

22. Federated Learning — Федеративне навчання

Метод навчання AI на різних пристроях без передачі даних на центральний сервер.

23. Adversarial Attack — Атака на AI

Техніка, яка змушує AI робити помилки за допомогою маніпуляції вхідними даними.

24. One-Shot Learning — Одноразове навчання

Здатність AI навчатися, маючи лише один приклад для тренування.

25. Synthetic Data — Синтетичні дані

Штучно створені дані, що використовуються для тренування AI.

26. Prompt Injection — Ін’єкція промптів

Метод маніпуляції AI через хитро складені запити, щоб змусити його змінити поведінку.

27. Chain of Thought (CoT) — Ланцюжок міркувань

Техніка, яка допомагає AI пояснювати свої відповіді поетапно.

28. Inference — Інференція

Процес використання натренованої AI-моделі для отримання результатів.

29. Overfitting — Перенавчання

Коли AI занадто точно запам’ятовує тренувальні дані, але погано узагальнює нові.

30. Underfitting — Недонавчання

Коли AI не може знайти закономірності у тренувальних даних.

31. Transfer Learning — Трансферне навчання

Метод, коли AI використовує знання з однієї задачі для вирішення іншої.

32. Alignment — Адаптація AI

Процес налаштування AI таким чином, щоб він працював відповідно до етичних норм.

33. Autoencoder — Автоенкодер

Тип нейронної мережі, що використовується для стиснення та відновлення даних.

34. Meta-Learning — Мета-навчання

Технологія, що дозволяє AI навчатися швидше, аналізуючи власний процес навчання.

35. Neural Architecture Search (NAS) — Пошук нейронної архітектури

Автоматичне створення нових AI-моделей шляхом оптимізації архітектури нейромереж.

🗣️ Популярний AI-сленг

Ці популярні сленги стануть у пригоді кожному, хто використовує штучний інтелект у своїй діяльності.

🤖 AI Doomer

Людина, яка вважає, що AI знищить людство або зробить більшість людей непотрібними.