واژه نامه اصطلاحات هوش مصنوعی: ۲۹ اصطلاح هوش مصنوعی که باید بدانید

کاوش در هوش مصنوعی (AI) می تواند مانند وارد شدن به پیچ و خم از اصطلاحات فنی گیج کننده و اصطلاحات بی معنی باشد. جای تعجب نیست که حتی کسانی که با هوش مصنوعی آشنا هستند می توانند سر خود را با سردرگمی تکان دهند. واژه نامه اصطلاحات هوش مصنوعی را در ادامه بیشتر بدانید.

با در نظر گرفتن این موضوع، ما یک واژه نامه جامع هوش مصنوعی ایجاد کرده ایم تا شما را به دانش لازم مجهز کنیم. از خود هوش مصنوعی گرفته تا یادگیری ماشینی و داده کاوی، همه اصطلاحات ضروری هوش مصنوعی را به زبانی ساده و روان رمزگشایی خواهیم کرد.

چه یک مبتدی کنجکاو باشید و چه از علاقه مندان به هوش مصنوعی، درک مفاهیم هوش مصنوعی زیر شما را به باز کردن قدرت هوش مصنوعی نزدیک تر می کند.

1. الگوریتم

الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل ها یا قوانینی است که ماشین ها برای حل یک مسئله یا انجام یک کار دنبال می کنند.

2. هوش مصنوعی

هوش مصنوعی توانایی ماشین‌ها برای تقلید از هوش انسانی و انجام وظایفی است که معمولاً با موجودات هوشمند مرتبط است.

3. هوش عمومی مصنوعی (AGI)

AGI که ​​به آن هوش مصنوعی قوی نیز می گویند، نوعی از هوش مصنوعی است که دارای قابلیت های هوشی پیشرفته ای شبیه به انسان است. در حالی که زمانی هوش عمومی مصنوعی اساساً یک مفهوم نظری و یک زمین بازی غنی برای تحقیقات بود، بسیاری از توسعه دهندگان هوش مصنوعی اکنون معتقدند بشریت در دهه آینده به AGI خواهد رسید.

4. Backpropagation پس انتشار

پس انتشار الگوریتمی است که شبکه های عصبی برای بهبود دقت و عملکرد خود استفاده می کنند. با محاسبه خطا در خروجی، انتشار مجدد آن در شبکه، و تنظیم وزن و بایاس اتصالات برای دریافت نتایج بهتر کار می کند.

5. Bias تعصب

Bias (تعصب،جانبداری) هوش مصنوعی به تمایل یک مدل برای انجام پیش بینی های خاص بیشتر از سایرین اشاره دارد. سوگیری می تواند به دلیل داده های آموزشی یک مدل یا مفروضات ذاتی آن ایجاد شود.

6. داده های بزرگ

کلان داده اصطلاحی است که مجموعه داده هایی را توصیف می کند که برای پردازش با استفاده از روش های سنتی بسیار بزرگ یا پیچیده هستند. این شامل تجزیه و تحلیل مجموعه گسترده ای از اطلاعات برای استخراج بینش ها و الگوهای ارزشمند برای بهبود تصمیم گیری است.

7. چت بات

چت بات برنامه ای است که می تواند مکالمات با کاربران انسانی را از طریق دستورات متنی یا صوتی شبیه سازی کند. چت‌بات‌ها می‌توانند پاسخ‌های انسان‌مانند را درک کرده و تولید کنند و آنها را به ابزاری قدرتمند برای برنامه‌های خدمات مشتری تبدیل کند.

8. محاسبات شناختی

محاسبات شناختی یک حوزه هوش مصنوعی است که بر توسعه سیستم هایی تمرکز دارد که توانایی های شناختی انسان مانند ادراک، یادگیری، استدلال و حل مسئله را تقلید می کنند.

9. تئوری یادگیری محاسباتی

شاخه ای از هوش مصنوعی که الگوریتم ها و مدل های ریاضی یادگیری ماشین را مطالعه می کند. این بر مبانی نظری یادگیری تمرکز دارد تا بفهمد ماشین‌ها چگونه می‌توانند دانش کسب کنند، پیش‌بینی کنند و عملکرد خود را بهبود بخشند.

10. بینایی کامپیوتر

بینایی کامپیوتری به توانایی ماشین ها برای استخراج اطلاعات بصری از تصاویر و فیلم های دیجیتال اشاره دارد. الگوریتم های بینایی کامپیوتری به طور گسترده در برنامه هایی مانند تشخیص اشیا، تشخیص چهره، تصویربرداری پزشکی و وسایل نقلیه خودران استفاده می شوند.

11. Data Mining داده کاوی

داده کاوی فرآیند به دست آوردن دانش ارزشمند از مجموعه داده های بزرگ است. از تجزیه و تحلیل آماری و تکنیک های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها، روابط و روندها در داده ها برای بهبود تصمیم گیری استفاده می کند.

12. علم داده

علم داده شامل استخراج بینش از داده ها با استفاده از روش ها، الگوریتم ها و سیستم های علمی است. جامع‌تر از داده‌کاوی است و طیف گسترده‌ای از فعالیت‌ها، از جمله جمع‌آوری داده‌ها، تجسم داده‌ها، و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای حل مشکلات پیچیده را در بر می‌گیرد.

13. یادگیری عمیق

یادگیری عمیق شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد (گره‌های به هم پیوسته در شبکه عصبی) برای یادگیری از حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌کند. این دستگاه ها را قادر می سازد تا وظایف پیچیده ای مانند پردازش زبان طبیعی، تصویر و تشخیص گفتار را انجام دهند.

14. هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد سیستم‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی را توصیف می‌کند که می‌توانند متن، صدا، ویدئو و شبیه‌سازی ایجاد کنند. این سیستم‌های هوش مصنوعی الگوها و نمونه‌هایی را از داده‌های موجود می‌آموزند و از آن دانش برای ایجاد خروجی‌های جدید و اصلی استفاده می‌کنند.

15. Hallucination (توهم)

توهم هوش مصنوعی به مواردی اشاره دارد که در آن یک مدل نتایج نادرست، نامربوط یا غیرمعنا تولید می کند. این ممکن است به دلایل مختلفی از جمله فقدان زمینه، محدودیت در داده های آموزشی یا معماری رخ دهد.

16. فراپارامترها

فراپارامترها تنظیماتی هستند که نحوه یادگیری و رفتار یک الگوریتم یا یک مدل یادگیری ماشینی را مشخص می کنند. فراپارامترها عبارتند از نرخ یادگیری، قدرت منظم سازی و تعداد لایه های پنهان در شبکه. شما می توانید این پارامترها را برای تنظیم دقیق عملکرد مدل با توجه به نیازهای خود تغییر دهید.

17. مدل زبان بزرگ (LLM)

LLM یک مدل یادگیری ماشینی است که بر روی حجم وسیعی از داده ها آموزش دیده است و از یادگیری نظارت شده برای تولید نشانه بعدی در یک زمینه خاص برای تولید پاسخ های معنادار و متنی به ورودی های کاربر استفاده می کند. کلمه “large” نشان دهنده استفاده از پارامترهای گسترده توسط مدل زبان است. برای مثال، مدل‌های GPT از صدها میلیارد پارامتر برای انجام طیف وسیعی از وظایف NLP استفاده می‌کنند.

18. یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین راهی برای یادگیری و پیش‌بینی ماشین‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح است. این مانند تغذیه یک کامپیوتر با داده ها و توانمندسازی آن برای تصمیم گیری یا پیش بینی با شناسایی الگوهای درون داده ها است.

19. شبکه عصبی

شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از مغز انسان الهام گرفته شده است. این شامل گره های به هم پیوسته یا نورون هایی است که در لایه ها سازماندهی شده اند. هر نورون ورودی از سایر نورون های شبکه دریافت می کند و به آن اجازه می دهد الگوها را یاد بگیرد و تصمیم بگیرد. شبکه‌های عصبی یک جزء کلیدی در مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که آنها را قادر می‌سازد در طیف وسیعی از وظایف برتر باشند.

20. تولید زبان طبیعی (NLG)

تولید زبان طبیعی با ایجاد متن قابل خواندن توسط انسان از داده های ساخت یافته سر و کار دارد. NLG برنامه هایی را در تولید محتوا، چت بات ها و دستیارهای صوتی پیدا می کند.

21. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی توانایی ماشین ها برای تفسیر، درک و پاسخ به متن یا گفتار قابل خواندن توسط انسان است. در کاربردهای مختلفی از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی متن و پاسخگویی به سوالات استفاده می شود.

22. OpenAI

واژه نامه اصطلاحات هوش مصنوعی

OpenAI یک آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی است که در سال 2015 تأسیس شد و در سانفرانسیسکو، ایالات متحده آمریکا مستقر است. این شرکت ابزارهای هوش مصنوعی را توسعه داده و به کار می‌گیرد که می‌تواند به اندازه انسان هوشمند به نظر برسد. شناخته شده ترین محصول OpenAI، ChatGPT، در نوامبر 2022 منتشر شد و به عنوان پیشرفته ترین ربات چت به دلیل توانایی آن در ارائه پاسخ در طیف گسترده ای از موضوعات، معرفی شد.

23. تشخیص الگو

تشخیص الگو توانایی یک سیستم هوش مصنوعی برای شناسایی و تفسیر الگوها در داده ها است. الگوریتم های تشخیص الگو کاربردهایی در تشخیص چهره، تشخیص تقلب و تشخیص گفتار پیدا می کنند.

24. شبکه عصبی مکرر (RNN)

نوعی شبکه عصبی که می تواند داده های متوالی را با استفاده از اتصالات بازخورد پردازش کند. RNN ها می توانند حافظه ورودی های قبلی را حفظ کنند و برای کارهایی مانند NLP و ترجمه ماشینی مناسب هستند.

25. یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی یک تکنیک یادگیری ماشینی است که در آن یک عامل هوش مصنوعی یاد می گیرد که از طریق تعامل با آزمون و خطا تصمیم بگیرد. عامل بر اساس اقدامات خود از الگوریتم پاداش یا تنبیه دریافت می کند و آن را هدایت می کند تا عملکرد خود را در طول زمان افزایش دهد.

26. یادگیری تحت نظارت

یک روش یادگیری ماشینی که در آن مدل با استفاده از داده های برچسب دار با خروجی مورد نظر آموزش داده می شود. این مدل از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده تعمیم می‌یابد و پیش‌بینی‌های دقیقی را روی داده‌های جدید انجام می‌دهد.

27. توکن سازی

توکن سازی فرآیند تقسیم یک سند متنی به واحدهای کوچکتر به نام توکن است. این نشانه ها می توانند کلمات، اعداد، عبارات، نمادها یا هر عنصری را در متن نشان دهند که یک برنامه می تواند با آنها کار کند. هدف توکن‌سازی این است که از داده‌های بدون ساختار بدون پردازش کل متن به‌عنوان یک رشته واحد، بیشترین معنا را به دست آورد، که از نظر محاسباتی ناکارآمد است و مدل‌سازی آن دشوار است.

28. آزمون تورینگ

این تست که توسط آلن تورینگ در سال 1950 معرفی شد، توانایی ماشین را برای نشان دادن هوش غیر قابل تشخیص از انسان ارزیابی می کند. آزمون تورینگ شامل یک قاضی انسانی است که با یک انسان و یک ماشین تعامل می کند بدون اینکه بداند کدام کدام است. اگر قاضی نتواند ماشین را از انسان تشخیص دهد، ماشین در این آزمون موفق شده است.

29. یادگیری بدون نظارت

یک روش یادگیری ماشینی که در آن مدل از مجموعه داده های بدون برچسب استنتاج می کند. الگوهایی را در داده ها کشف می کند تا روی داده های دیده نشده پیش بینی کند.

پذیرش زبان هوش مصنوعی

هوش مصنوعی حوزه ای است که به سرعت در حال تحول است و نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر می دهد. با این حال، با بسیاری از کلمات کلیدی جدید که دائماً در حال ظهور هستند، نمی‌توان با آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه همراه بود.

در حالی که برخی از اصطلاحات ممکن است بدون زمینه انتزاعی به نظر برسند، اهمیت آنها زمانی که با درک اساسی از یادگیری ماشین ترکیب می شود مشخص می شود. درک این اصطلاحات و مفاهیم می تواند پایه ای قدرتمند ایجاد کند که به شما قدرت می دهد تا تصمیمات آگاهانه در حوزه هوش مصنوعی بگیرید.