Искусственный интеллект (AI) с каждым днём все больше интегрируется в нашу жизнь. Его уже активно используют в профессиональной среде, например, в разноплановых маркетинговых задачах — от генерации креатива до оптимизации продаж.
Разбираем ключевые термины, которые чаще всего встречаются в новостях и документации по искусственному интеллекту.
AGI — условный «универсальный интеллект»
Это гипотетическая форма AI, которая способна понимать, обучаться, адаптироваться и решать широкий спектр задач, как это делает человек. Иногда AGI также называют искусственным интеллектом человеческого уровня (humanlevel intelligence AI). Считается, что в будущем он сможет перерасти в Сверхразумный AI (ASI).
Слабый или узкий AI
Это нейросети, которые выполняют строго ограниченные задачи и при этом не обладают собственным пониманием проблемы. По такому принципу устроены популярные сейчас AI: Siri, Alexa, ChatGPT и Gemini.
AI-агенты
Это система, которая может последовательно решать сложные задачи: покупать билеты, бронировать столики в заведениях, формировать отчёты о расходах или, например, написать код. Часто AI-агенты объединяют в себе сразу несколько нейросетей.
Цепочка рассуждений (Chain of Thought)
Метод, при котором нейросеть решать задачу не сразу, а последовательно — как это делает человек. Он используется для повышения точности в тех задачах, где важна логика, например, в математике, программировании, сложных политических или социокультурных вопросах.
Такой метод работает медленнее, но зачастую надёжнее. Особенно в больших языковых моделях.
Глубокое обучение (Deep Learning)
Подход, когда искусственный интеллект учится самостоятельно выявлять сложные закономерности в данных без ручной настройки. Имеет минус в виде дорогих ресурсов и необходимости большого количества примеров.
Генеративно-состязательная нейросеть (GAN)
Состоит из двух нейросетей, чья работа взаимосвязана и построена на соревновании. Одна генерирует данные, другая оценивает, насколько они реалистичны. Благодаря этому обе нейросети со временем улучшаются. Именно с помощью GAN создаются дипфейки.
Галлюцинания
Так называют ситуацию, когда нейросеть генерирует неверные или вымышленные, но при этом уверенные ответы. Галлюцинации — одна из ключевых проблем, с которой сталкиваются пользователи при использовании больших языковых моделей.
Robot as a Service (RaaS)
Бизнес-модель, в которой компании используют AI и роботов по подписке вместо того, чтобы покупать их. Она позволяет брендам автоматизировать процессы без резкого повышения расходов и принимания на себя обязательств, связанных с владением AI и роботами, например, по их обслуживанию.
Предвзятость
Одна из ключевых проблем в сфере искусственного интеллекта. Заключается она в том, что в зависимости от обучающих данных алгоритмы могут реагировать стереотипно или проявлять тенденциозность.
Так, исследование учёных из MIT Media Lab и Института DAIR показало, что три коммерческие модели распознавания лиц испытывали проблемы с определением пола темнокожих женщин. Среди свежих примеров — скандал с нейросетью Grok, которая в рамках обновления получила установки считать «субъективные точки зрения из СМИ предвзятыми» и «не уклоняться от политически некорректных заявлений», если они хорошо обоснованы. В итоге Grok начал хвалить Гитлера.
Делитесь мнением в комментариях, подписывайтесь на наши каналы в Telegram, ВКонтакте и на YouTube и следите за новостями на нашем сайте.