Un glossari de l'argot de l'IA: 29 termes d'IA que hauríeu de conèixer

Un glossari de l'argot de l'IA: 29 termes d'IA que hauríeu de conèixer
Lectors com tu ajuden a donar suport a MUO. Quan feu una compra mitjançant enllaços al nostre lloc, podem guanyar una comissió d'afiliats. Llegeix més.

Explorar la intel·ligència artificial (IA) pot semblar entrar en un laberint de termes tècnics confusos i argot sense sentit. No és d'estranyar que fins i tot aquells familiaritzats amb la IA es trobin rascant-se el cap amb confusió.





Tenint això en compte, hem creat un glossari complet d'IA per dotar-vos dels coneixements necessaris. Des de la pròpia intel·ligència artificial fins a l'aprenentatge automàtic i la mineria de dades, descodificarem tots els termes essencials d'IA en un llenguatge senzill i senzill.





MAKEUSEO VÍDEO DEL DIA DESPLACEU PER CONTINUAR AMB EL CONTINGUT

Tant si sou un principiant curiós com si sou un entusiasta de la IA, entendre els següents conceptes d'IA us aproparà a desbloquejar el poder de la IA.





1. Algorisme

Un algorisme és un conjunt d'instruccions o regles que les màquines segueixen per resoldre un problema o realitzar una tasca.

2. Intel·ligència artificial

La IA és la capacitat de les màquines per imitar la intel·ligència humana i realitzar tasques habitualment associades amb éssers intel·ligents.



3. Intel·ligència general artificial (AGI)

L'AGI, també anomenada IA ​​forta, és un tipus d'IA que posseeix capacitats d'intel·ligència avançades similars a les dels éssers humans. Mentre intel·ligència general artificial Va ser principalment un concepte teòric i un ric terreny de joc per a la investigació, molts desenvolupadors d'IA ara creuen que la humanitat arribarà a AGI en algun moment de la propera dècada.,

4. Retropropagació

La retropropagació és un algorisme que utilitzen les xarxes neuronals per millorar la seva precisió i rendiment. Funciona calculant l'error a la sortida, propagant-lo de nou a través de la xarxa i ajustant els pesos i els biaixos de les connexions per obtenir millors resultats.





5. Biaix

Biaix de la IA fa referència a la tendència d'un model a fer determinades prediccions amb més freqüència que d'altres. El biaix pot ser causat per les dades d'entrenament d'un model o els seus supòsits inherents.

6. Big Data

Big data és un terme que descriu conjunts de dades massa grans o massa complexos per processar-los mitjançant mètodes tradicionals. Implica analitzar amplis conjunts d'informació per extreure coneixements i patrons valuosos per millorar la presa de decisions.





el telèfon es carrega més ràpidament en mode avió

7. Chatbot

Un chatbot és un programa que pot simular converses amb usuaris humans mitjançant ordres de text o de veu. Els chatbots poden entendre i generar respostes semblants a les humanes, cosa que els converteix en una eina poderosa per a les aplicacions d'atenció al client.

8. Informàtica cognitiva

La informàtica cognitiva és un camp d'IA que se centra en el desenvolupament de sistemes que imiten les habilitats cognitives humanes, com ara la percepció, l'aprenentatge, el raonament i la resolució de problemes.

9. Teoria de l'aprenentatge computacional

Una branca de la intel·ligència artificial que estudia algorismes i models matemàtics d'aprenentatge automàtic. Se centra en els fonaments teòrics de l'aprenentatge per entendre com les màquines poden adquirir coneixement, fer prediccions i millorar el seu rendiment.

10. Visió per ordinador

Visió per computador fa referència a la capacitat de les màquines per extreure informació visual d'imatges i vídeos digitals. Els algorismes de visió per ordinador s'utilitzen àmpliament en aplicacions com la detecció d'objectes, el reconeixement facial, la imatge mèdica i els vehicles autònoms.

11. Mineria de dades

La mineria de dades és el procés d'adquisició de coneixement valuós a partir de grans conjunts de dades. Utilitza anàlisis estadístiques i tècniques d'aprenentatge automàtic per identificar patrons, relacions i tendències de les dades per millorar la presa de decisions.

12. Ciència de dades

La ciència de dades consisteix a extreure coneixements de dades mitjançant mètodes, algorismes i sistemes científics. És més complet que la mineria de dades i abasta una àmplia gamma d'activitats, com ara la recollida de dades, la visualització de dades i el modelatge predictiu per resoldre problemes complexos.

13. Aprenentatge profund

L'aprenentatge profund és una branca de la IA que utilitza xarxes neuronals artificials amb múltiples capes (nodes interconnectats dins de la xarxa neuronal) per aprendre a partir de grans quantitats de dades. Permet que les màquines realitzin tasques complexes, com ara processament del llenguatge natural , imatge i reconeixement de veu.

14. IA generativa

La IA generativa descriu sistemes i algorismes d'intel·ligència artificial que poden crear text, àudio, vídeo i simulacions. Aquests sistemes d'IA aprenen patrons i exemples de les dades existents i utilitzen aquest coneixement per crear resultats nous i originals.

15. Al·lucinació

Al·lucinació d'IA fa referència als casos en què un model produeix resultats incorrectes, irrellevants o sense sentit. Això pot passar per diverses raons, com ara la manca de context, les limitacions en les dades d'entrenament o l'arquitectura.

16. Hiperparàmetres

Els hiperparàmetres són paràmetres que defineixen com un algorisme o un model d'aprenentatge automàtic aprèn i es comporta. Els hiperparàmetres inclouen la taxa d'aprenentatge, la força de regularització i el nombre de capes amagades a la xarxa. Podeu modificar aquests paràmetres per ajustar el rendiment del model segons les vostres necessitats.

17. Model de llenguatge gran (LLM)

Un LLM és un model d'aprenentatge automàtic entrenat en grans quantitats de dades i utilitza l'aprenentatge supervisat per produir el següent testimoni en un context determinat per produir respostes contextuals significatives a les entrades dels usuaris. La paraula 'gran' indica l'ús de paràmetres extensos per part del model lingüístic. Per exemple, Els models GPT utilitzen centenars de milers de milions de paràmetres per dur a terme una àmplia gamma de tasques de PNL.

18. Aprenentatge automàtic

Aprenentatge automàtic és una manera perquè les màquines aprenguin i facin prediccions sense ser programades explícitament. És com alimentar un ordinador amb dades i habilitar-lo per prendre decisions o prediccions mitjançant la identificació de patrons dins de les dades.

19. Xarxa Neural

Una xarxa neuronal és un model computacional inspirat en el cervell humà. Consisteix en nodes interconnectats, o neurones, organitzades en capes. Cada neurona rep inputs d'altres neurones de la xarxa, cosa que li permet aprendre patrons i prendre decisions. Les xarxes neuronals són un component clau en els models d'aprenentatge automàtic que els permeten sobresortir en una àmplia gamma de tasques.

20. Generació de llenguatge natural (NLG)

La generació del llenguatge natural s'ocupa de la creació de text llegible pels humans a partir de dades estructurades. NLG troba aplicacions en creació de contingut, chatbots i assistents de veu.

21. Processament del llenguatge natural (PNL)

Processament del llenguatge natural és la capacitat de les màquines d'interpretar, comprendre i respondre a textos o veus llegibles pels humans. S'utilitza en diverses aplicacions, com ara l'anàlisi de sentiments, la classificació de text i la resposta a preguntes.

22. OpenAI

  logotip d'openai a la pantalla negra

OpenAI és un laboratori d'investigació en intel·ligència artificial, fundat el 2015 i amb seu a San Francisco, EUA. L'empresa desenvolupa i desplega eines d'IA que poden semblar tan intel·ligents com els humans. El producte més conegut d'OpenAI, ChatGPT, es va llançar el novembre de 2022 i s'anuncia com el chatbot més avançat per la seva capacitat de proporcionar respostes sobre una àmplia gamma de temes.

23. Reconeixement de patrons

El reconeixement de patrons és la capacitat d'un sistema d'IA per identificar i interpretar patrons en dades. Els algorismes de reconeixement de patrons troben aplicacions en el reconeixement facial, la detecció de fraus i el reconeixement de veu.

24. Xarxa neuronal recurrent (RNN)

Un tipus de xarxa neuronal que pot processar dades seqüencials mitjançant connexions de retroalimentació. Els RNN poden retenir la memòria de les entrades anteriors i són adequats per a tasques com la PNL i la traducció automàtica.

25. Aprenentatge de reforç

L'aprenentatge per reforç és una tècnica d'aprenentatge automàtic on un agent d'IA aprèn a prendre decisions mitjançant interaccions per assaig i error. L'agent rep recompenses o càstigs d'un algorisme en funció de les seves accions, guiant-lo per millorar el seu rendiment al llarg del temps.

26. Aprenentatge supervisat

Un mètode d'aprenentatge automàtic on el model s'entrena mitjançant dades etiquetades amb la sortida desitjada. El model es generalitza a partir de les dades etiquetades i fa prediccions precises sobre dades noves.

27. Tokenització

La tokenització és el procés de dividir un document de text en unitats més petites anomenades fitxes. Aquestes fitxes poden representar paraules, números, frases, símbols o qualsevol element del text amb el qual un programa pot treballar. L'objectiu de la tokenització és treure el màxim de sentit a les dades no estructurades sense processar tot el text com una cadena única, que és computacionalment ineficient i difícil de modelar.

28. Test de Turing

Presentada per Alan Turing el 1950, aquesta prova avalua la capacitat d'una màquina per mostrar una intel·ligència indistingible de la d'un humà. El Prova de Turing implica que un jutge humà interactua amb un humà i una màquina sense saber quina és quina. Si el jutge no distingeix la màquina de l'humà, es considera que la màquina ha superat la prova.

29. Aprenentatge no supervisat

Un mètode d'aprenentatge automàtic on el model fa inferències a partir de conjunts de dades sense etiquetar. Descobreix patrons a les dades per fer prediccions sobre dades no vistes.

Adoptar el llenguatge de la intel·ligència artificial

La IA és un camp en ràpida evolució que canvia la manera com interactuem amb la tecnologia. Tanmateix, amb tantes paraules de moda noves que sorgeixen constantment, pot ser difícil mantenir-se al dia amb els últims desenvolupaments en el camp.

Tot i que alguns termes poden semblar abstractes sense context, la seva importància es fa evident quan es combinen amb una comprensió bàsica de l'aprenentatge automàtic. Entendre aquests termes i conceptes pot establir una base poderosa que us permetrà prendre decisions informades dins de l'àmbit de la intel·ligència artificial.