مهمترین اصطلاحات هوش مصنوعی

در دنیای هوش مصنوعی (AI)، اصطلاحات تخصصی بسیاری وجود دارد که ممکن است برای تازه‌واردان گیج‌کننده باشند. این واژه‌نامه، مجموعه‌ای از مهمترین مفاهیم هوش مصنوعی را با زبانی ساده و قابل‌فهم توضیح می‌دهد تا هر زمان با واژه‌ای ناآشنا روبه‌رو شدید، بتوانید به‌سرعت معنی آن را پیدا کنید.

خرید اکانت هوش مصنوعی

دیکشنری اصطلاحات هوش مصنوعی

A

عامل (Agent):
عامل در هوش مصنوعی نرم‌افزاری است که می‌تواند به‌صورت مستقل و بدون نظارت مداوم انسان وظایف خود را انجام دهد. این عامل‌ها قادرند از ابزارها استفاده کنند، تصمیم بگیرند و مسیر خود را بر اساس شرایط تغییر دهند. برخلاف چت‌بات‌ها که فقط پاسخ می‌دهند، عامل‌ها فعالانه برای رسیدن به هدف تلاش می‌کنند.

الگوریتم (Algorithm):
الگوریتم مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های گام‌به‌گام برای انجام یک کار خاص است. در هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها به رایانه‌ها یاد می‌دهند چگونه داده‌ها را پردازش کنند، الگوها را تشخیص دهند یا پیش‌بینی انجام دهند.

هم‌راستاسازی (Alignment):
به معنای اطمینان از آن است که اهداف سیستم‌های هوش مصنوعی با ارزش‌ها و نیت‌های انسانی سازگار باشند. این یکی از چالش‌های بزرگ در توسعه‌ی AI است، زیرا سیستم ممکن است دستور را اجرا کند اما به‌طور ناخواسته آسیب برساند یا هدف واقعی را نادیده بگیرد.

رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API):
مجموعه‌ای از قوانین و پروتکل‌ها برای ارتباط بین نرم‌افزارهاست. API‌ها در هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‌کنند که برنامه‌نویسان قابلیت‌های پیشرفته‌ی AI را در اپلیکیشن‌های خود ادغام کنند، بدون اینکه از صفر بسازند.

هوش عمومی مصنوعی (AGI):
اشاره به نوعی هوش مصنوعی دارد که قادر است هر کار فکری انسان را انجام دهد. هنوز AGI وجود ندارد و کارشناسان درباره‌ی زمان تحقق آن اتفاق‌نظر ندارند.

فراهوش مصنوعی (ASI):
مفهومی نظری از هوش مصنوعی است که در تمام زمینه‌ها از انسان باهوش‌تر است. برخلاف AGI که هم‌سطح انسان است، ASI فراتر می‌رود و توانایی حل مسائلی را دارد که از دست بشر خارج است.

توجه (Attention):
در شبکه‌های عصبی، مکانیسمی است که باعث می‌شود مدل روی بخش‌های مهم‌تر ورودی تمرکز کند. مشابه زمانی‌که ما هنگام خواندن جمله‌ای طولانی روی برخی واژه‌ها تمرکز بیشتری داریم. این فناوری نقش کلیدی در درک زبان و عملکرد دقیق‌تر مدل‌های مدرن دارد.

B

سوگیری (Bias):
به خطاهای سیستماتیکی گفته می‌شود که از داده‌های آموزشی ناقص یا تبعیض‌آمیز ناشی می‌شود. اگر داده‌ها بازتاب‌دهنده‌ی تعصبات تاریخی باشند، مدل نیز همان تعصبات را بازتولید می‌کند.

کلان‌داده (Big Data):
اشاره به مجموعه‌داده‌های عظیمی دارد که با تحلیل آن‌ها می‌توان الگوها و روندها را شناسایی کرد. مدل‌های یادگیری ماشین برای عملکرد مؤثر، به چنین حجم گسترده‌ای از داده نیاز دارند.

C

استدلال زنجیره‌ای (Chain-of-Thought Prompting):
روشی برای وادار کردن مدل هوش مصنوعی به توضیح گام‌به‌گام منطق خود پیش از پاسخ نهایی است. این روش دقت پاسخ‌ها را در مسائل پیچیده افزایش می‌دهد.

چت‌بات (Chatbot):
نرم‌افزاری که گفت‌وگوی انسان‌مانند را از طریق متن یا صدا شبیه‌سازی می‌کند. ChatGPT، Claude و Overchat نمونه‌هایی از چت‌بات هستند.

CLIP:
مدلی از شرکت OpenAI که زبان و تصویر را به هم متصل می‌کند؛ قادر است محتوای بصری را بفهمد و توضیح متنی تولید کند، یا برعکس.

محاسبات شناختی (Cognitive Computing):
به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که فرآیندهای ذهنی انسان مانند یادگیری، تحلیل الگوها و درک زبان طبیعی را تقلید می‌کنند.

قدرت محاسباتی (Compute):
به منابع سخت‌افزاری لازم برای آموزش یا اجرای مدل‌های AI اشاره دارد، شامل CPU، GPU، حافظه و زمان.

پنجره‌ی زمینه‌ای (Context Window):
میزان متنی است که مدل می‌تواند همزمان درک و به خاطر بسپارد. هرچه پنجره بزرگ‌تر باشد، مدل در مکالمات طولانی‌تر یا اسناد بزرگ‌تر عملکرد بهتری دارد.

D

افزایش داده (Data Augmentation):
ایجاد نسخه‌های متنوع از داده‌های آموزشی موجود برای تقویت یادگیری مدل. مثلاً در تصاویر می‌توان عکس‌ها را بچرخانید یا نورشان را تغییر دهید.

کاوش داده (Data Mining):
تحلیل داده‌های بزرگ برای کشف الگوها و بینش‌های کاربردی، مثلاً در شناسایی رفتار مشتری یا کشف تقلب.

علم داده (Data Science):
ترکیبی از آمار، برنامه‌نویسی و تحلیل داده برای استخراج دانش و پیش‌بینی از داده‌ها.

یادگیری عمیق (Deep Learning):
زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی چندلایه الهام‌گرفته از مغز انسان استفاده می‌کند.

انتشار (Diffusion):
روشی نوین برای تولید تصاویر یا صدا با افزودن و سپس حذف تدریجی نویز از داده‌ها؛ اساس مدل‌هایی چون DALL·E و Stable Diffusion.

E

تعبیه (Embedding):
نمایش داده‌ها به‌صورت عددی در فضای چندبعدی که عناصر مشابه در نزدیکی هم قرار می‌گیرند.

رفتار نوظهور (Emergent Behavior):
توانایی‌های غیرمنتظره‌ای که در مدل‌های بزرگ ظاهر می‌شوند، مانند نوشتن شعر یا حل معما بدون آموزش مستقیم.

یادگیری انتها‌به‌انتها (End-to-End Learning):
روشی که مدل مستقیماً از داده‌های خام یاد می‌گیرد و نیازی به ویژگی‌سازی انسانی ندارد.

سیستم‌های خبره (Expert Systems):
برنامه‌هایی که دانش تخصصی انسان را در حوزه‌ای خاص تقلید می‌کنند، مانند تشخیص پزشکی یا مشاوره مالی.

F

ریزتنظیم (Fine-Tuning):
آموزش دوباره‌ی مدل ازپیش‌آموزش‌دیده برای یک حوزه یا وظیفه‌ی خاص.

انتشار رو‌به‌جلو (Forward Propagation):
فرآیندی که داده از لایه‌ی ورودی وارد شبکه‌ی عصبی می‌شود و پس از عبور از لایه‌ها، خروجی تولید می‌شود.

مدل‌های پایه (Foundation Models):
مدل‌های بزرگ و عمومی مانند GPT یا BERT که می‌توان آن‌ها را برای کاربردهای خاص تنظیم کرد.

G

شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN):
متشکل از دو شبکه‌ی عصبی است که یکی داده‌ی جعلی می‌سازد و دیگری سعی در تشخیص آن دارد تا در نهایت خروجی واقعی‌تر شود.

هوش مصنوعی مولد (Generative AI):
سیستم‌هایی که محتوای جدید مانند متن، تصویر، موسیقی یا کد تولید می‌کنند، نه صرفاً تحلیل داده.

پردازنده‌ی گرافیکی (GPU):
سخت‌افزاری که توان محاسباتی بالا برای آموزش مدل‌های عمیق را فراهم می‌کند.

H

توهم (Hallucination):
زمانی‌که مدل اطلاعات نادرست یا ساختگی را با اطمینان ارائه می‌کند.

لایه پنهان (Hidden Layer):
لایه‌های میانی شبکه‌ی عصبی که داده را پردازش و الگوهای پیچیده را استخراج می‌کنند.

تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning):
فرآیند انتخاب تنظیمات مناسب برای مدل پیش از آموزش، که تأثیر زیادی بر عملکرد دارد.

سایر مفاهیم مهم (I تا Z)

به‌صورت خلاصه:

• تشخیص تصویر (Image Recognition): شناسایی اشیا یا چهره‌ها در تصاویر.

• استنتاج (Inference): استفاده از مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی داده‌های جدید.

• یادگیری ماشین (Machine Learning): یادگیری از داده به‌جای برنامه‌ریزی مستقیم.

• مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): مدل‌هایی مانند GPT-4 که زبان انسان را درک و تولید می‌کنند.

• یادگیری نظارت‌شده / بدون نظارت: یادگیری با داده‌های برچسب‌دار یا کشف الگو بدون برچسب.

• انتقال یادگیری (Transfer Learning): استفاده از دانش یک مدل در حوزه‌ای جدید.

• تشخیص صدا (Voice Recognition): تبدیل گفتار به متن.

• یادگیری صفر-نمونه (Zero-shot Learning): انجام کارهایی که مدل قبلاً برای آن آموزش ندیده است.

جمع‌بندی

این واژه‌نامه پایه‌ای‌ترین مفاهیم هوش مصنوعی را از A تا Z پوشش می‌دهد. آشنایی با این مفاهیم، درک شما از فناوری‌های نوین را عمیق‌تر می‌کند و مسیر یادگیری یا فعالیت حرفه‌ای در این حوزه را هموار می‌سازد.

overchat