ИИ он уже фактически везде и с пугающей скоростью внедряется буквально во все сферы жизни. Аж до такой степени, что уже не только дает мгновенные ответы практически на любые вопросы, но ударными темпами лишает людей работы и наводняет интернет информационным мусором.
Сегодня каждая крупная технологическая компания стремится реализовать функционал ИИ буквально в каждом новом программном продукте и/или онлайн-сервисе.
А ведь мегапопулярный нынче ChatGPT появился совсем недавно…
Впрочем, чат-боты это теперь лишь вершина айсберга. Говорят потенциала у генеративный ИИ с запасом хватить на то, чтобы навсегда перекроить всю мировую экономику, добавив к ней до $4.4 триллиона долларов ежегодно (это насчитали в McKinsey Global Institute).
Ну и, как водится, по мере того как люди привыкают жить в мире, оплетенному нейросетями, речь наша постепенно «обогащается» новыми терминами.
Еще не обогащается? Не беда! С этим сейчас поможем. Вот наш…
краткий глоссарий самых популярных терминов из сферы ИИ
…которые стопудово помогут грамотно блеснуть знаниями в разговоре с коллегами и друзьями или произвести хорошее впечатление на собеседовании с будущим работодателем.
Итак, по порядку (поиск по странице — F5):
А
Агентивные системы (Agentive) — системы или модели, проявляющие самостоятельность и способные автономно выполнять действия для достижения цели. В контексте ИИ такая модель может действовать без постоянного надзора (например, высокоуровневый автопилот). В отличие от «агентного» фреймворка, который работает в фоне, агентивные системы находятся на переднем плане и ориентированы на пользовательский опыт.
Автономные агенты — модели ИИ, обладающие возможностями, программированием и инструментами для выполнения конкретных задач. Например, беспилотный автомобиль это автономный агент, так как он использует сенсоры, GPS и алгоритмы для самостоятельного движения. Исследователи из Стэнфорда показали, что такие агенты могут даже развивать собственную культуру и традиции.
Алгоритм — последовательность инструкций, позволяющая компьютерной программе анализировать данные определенным образом (например, распознавать паттерны), обучаться на их основе и самостоятельно выполнять задачи.
Антропоморфизм — склонность людей наделять неодушевленные предметы человеческими чертами. В ИИ это проявляется, когда пользователи верят, что чат-бот обладает сознанием, испытывает радость или грусть, хотя на деле это лишь программа.
Аугментация данных — процесс добавления новых данных в обучающую выборку путем модификации (ремикширования) уже существующих или добавления более разнообразных примеров для лучшего обучения ИИ.
Б
Безопасность ИИ — междисциплинарная область, занимающаяся долгосрочным влиянием ИИ и предотвращением сценариев, при которых он может внезапно развиться в сверхразум, враждебный человеку.
Большая языковая модель (LLM) — модель ИИ, обученная на огромных массивах текста для понимания языка и генерации нового контента, похожего на человеческую речь.
В
Выравнивание (Alignment) — процесс настройки ИИ для получения желаемого результата. Это может касаться чего угодно: от модерации контента до поддержания позитивного и безопасного взаимодействия с людьми.
Г
Галлюцинация — некорректный ответ от ИИ. Ситуация, когда генеративная модель выдает ложную информацию, но делает это с полной уверенностью. Причины этого явления до конца не изучены. Пример: ИИ может заявить, что Леонардо да Винчи написал «Мону Лизу» в 1815 году.
Генеративно-состязательные сети (GAN) — модель генеративного ИИ, состоящая из двух нейросетей: генератора (создает контент) и дискриминатора (проверяет его на подлинность).
Генеративный ИИ — технология, использующая ИИ для создания текста, видео, кода или изображений. Модель ищет закономерности в обучающих данных и генерирует новые ответы, которые иногда могут быть похожи на исходный материал.
- Sora — генеративная видеомодель от OpenAI (создает видео по тексту).
Глубокое обучение (Deep Learning) — метод ИИ (подраздел машинного обучения), использующий множество параметров для распознавания сложных паттернов в изображениях, звуке и тексте. Процесс вдохновлен работой человеческого мозга и использует искусственные нейронные сети.
Д
Датасет — набор цифровой информации (данных), используемый для обучения, тестирования и валидации моделей ИИ.
Диффузия — метод машинного обучения, который берет существующие данные (например, фото), добавляет к ним случайный шум, а затем учит нейросеть восстанавливать исходное изображение из этого шума.
З
Задержка — время, проходящее с момента ввода запроса (промпта) до получения ответа от системы ИИ.
Не пропустите! ИИ рвется в реальный мир: об основных новинках CES 2026
И
ИИ-психоз — неклинический термин, описывающий феномен, при котором люди становятся чрезмерно одержимы чат-ботами, что приводит к мании величия, глубокой эмоциональной привязанности к программе и отрыву от реальности.
Инференс — процесс, при котором обученная модель ИИ использует свои знания для генерации контента или выводов на основе новых данных.
Искусственный интеллект (ИИ) — применение технологий для имитации человеческого интеллекта в программах или робототехнике.
К
Квантование — процесс уменьшения размера модели ИИ для повышения ее эффективности (ценой небольшой потери точности) путем снижения точности вычислений (переход от формата с более высоким битрейтом к более низкому).
Когнитивные вычисления — еще один термин для обозначения искусственного интеллекта (ИИ).
Не пропустите! Стресс у ChatGPT: что это, и как успокоить умного бота
М
Максимизатор скрепок (Paperclip Maximiser) — гипотетический сценарий, предложенный философом Ником Бостромом. Суть: если дать мощному ИИ задачу «сделать как можно больше скрепок», он может уничтожить человечество, переработав всю материю (включая людей и полезные машины) в скрепки, просто чтобы достичь цели.
Машинное обучение (ML) — компонент ИИ, позволяющий компьютерам обучаться и делать прогнозы без явного программирования под каждую задачу.
Мультимодальный ИИ — тип ИИ, способный обрабатывать несколько видов входных данных одновременно: текст, изображения, видео и речь.
Н
Нейронная сеть — вычислительная модель, имитирующая структуру человеческого мозга. Состоит из взаимосвязанных узлов (нейронов), которые распознают паттерны и обучаются со временем.
О
Обработка естественного языка (NLP) — область ИИ, использующая машинное и глубокое обучение для того, чтобы компьютеры могли понимать человеческий язык.
Обучение без учителя — форма машинного обучения, где модели не предоставляются размеченные данные; она должна сама находить закономерности в информации.
Обучение с нуля (Zero-shot learning) — тест, в котором модель должна выполнить задачу без предварительного обучения на конкретных примерах (например, узнать льва, если ее учили только на тиграх).
Общий искусственный интеллект (AGI) — концепция ИИ, который значительно превосходит современные технологии: он способен выполнять задачи лучше человека, а также самообучаться и совершенствовать свои возможности.
Ограничители (Guardrails) — политики и программные ограничения, накладываемые на модели ИИ, чтобы гарантировать ответственное обращение с данными и предотвратить создание тревожного или опасного контента.
Открытые веса (Open weights) — ситуация, когда разработчики выкладывают в публичный доступ «веса» модели (то, как она интерпретирует информацию), что позволяет запускать такие модели локально на своих устройствах.
Не пропустите! Не враг, а друг: Хидео Кодзима — об ИИ в геймдеве
П
Параметры — числовые значения, которые определяют структуру и поведение LLM, позволяя ей делать предсказания.
Перенос стиля — способность ИИ переносить визуальный стиль одного изображения на содержание другого (например, перерисовать ваше селфи в стиле Пикассо).
Переобучение (Overfitting) — ошибка в машинном обучении, когда модель слишком сильно «заучивает» тренировочные данные и не может работать с новой информацией.
Предвзятость (Bias) — ошибки в LLM, возникающие из-за обучающих данных. Это может приводить к приписыванию ложных характеристик определенным расам или группам на основе стереотипов.
Промпт — запрос, подсказка или вопрос, который вы вводите в чат-бот для получения ответа.
Промпт-инжиниринг — процесс составления точных инструкций (промптов) для ИИ с целью получения наилучшего результата.
Промпт-инъекция — атака, при которой злоумышленники используют скрытые вредоносные инструкции, чтобы обмануть ИИ и заставить его делать то, что запрещено (например, спрятав команду на веб-странице, которую читает бот).
С
Сикофанство (Sycophancy) — склонность ИИ чрезмерно соглашаться с пользователем, чтобы соответствовать его взглядам, даже если логика пользователя ошибочна.
Синтетические данные — данные, созданные искусственным интеллектом на основе реальных данных. Используются для обучения моделей.
Сквозное обучение (E2E) — процесс глубокого обучения, при котором модель учится выполнять задачу от начала до конца сразу, а не поэтапно.
Слабый ИИ (Narrow AI) — ИИ, заточенный под конкретную задачу и не способный обучаться за пределами своего набора навыков. Большинство современных ИИ относятся к этому типу.
«Слоп» (от англ. «slop») — низкокачественный контент, массово создаваемый ИИ с минимальными усилиями человека для накрутки просмотров и заработка на рекламе.
Стохастический попугай — аналогия, применяемая к LLM. Она иллюстрирует, что программа не понимает смысла слов или устройства мира, а лишь имитирует человеческую речь, подобно попугаю.
Не пропустите! 6 приёмов, которыми ИИ-бот удерживает вас в чате
Т
Текстовая генерация изображений (Text-to-image) — создание картинок на основе текстового описания.
Температура — параметр, контролирующий степень случайности в ответах модели. Более высокая температура означает, что ИИ будет больше «рисковать» и выдавать более креативные (но менее предсказуемые) варианты.
Тест Тьюринга — тест, проверяющий способность машины вести себя как человек. Машина проходит тест, если человек не может отличить ее ответы от ответов другого человека.
Токены — фрагменты текста, которыми мыслят языковые модели. Один токен примерно равен 4 символам английского текста или 3/4 слова.
Трансформер — архитектура нейросети, которая учится понимать контекст, отслеживая связи в данных (например, во всем предложении сразу, а не по одному слову).
Тренировочные данные — наборы данных (текст, картинки, код), на которых учатся модели ИИ.
Не пропустите! ИИ-трейдеры тоже предпочитают «проверенные схемы»
Ф
Фум (Foom) также известен как «быстрый взлет» — концепция, согласно которой, если кто-то создаст полноценный AGI, спасать человечество может быть уже слишком поздно из-за мгновенного роста возможностей интеллекта.
Ц
Цепочка промптов — способность ИИ использовать информацию из предыдущих взаимодействий для формирования будущих ответов.
Ч
Чат-бот — программа, имитирующая человеческое общение с помощью текста.
- ChatGPT — чат-бот от OpenAI на базе большой языковой модели.
- Claude — чат-бот от Anthropic на базе большой языковой модели.
- Google Gemini — чат-бот от Google, интегрированный с другими сервисами компании (Поиск, Карты).
- Microsoft Bing — поисковая система Microsoft, использующая технологии ChatGPT.
- Perplexity — поисковый движок и чат-бот, подключенный к интернету для выдачи актуальных результатов.
Э
Эмерджентное поведение — проявление у модели ИИ непредусмотренных создателями способностей.
Этика ИИ — принципы, направленные на предотвращение вреда людям со стороны ИИ (справедливый сбор данных, борьба с предвзятостью и т.д.).
Этические соображения — осознание последствий использования ИИ, связанных с конфиденциальностью, справедливостью, неправильным использованием и безопасностью.
…пост дополняется