Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям
- -
- 100%
- +
Глубоко разделяемая сверточная нейронная сеть (Depthwise separable convolutional neural network) – это архитектура сверточной нейронной сети, основанная на Inception (раздел с данными на GitHub), но в которой модули Inception заменены свертками, отделяемыми по глубине. Также известен как Xception.
Глубокое обучение (Deep Learning) – это разновидность машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей, а также глубокое (глубинное) структурированное или иерархическое машинное обучение, набор алгоритмов и методов машинного обучения (machine learning) на основе различных видов представления данных. Обучение может быть контролируемым, полу контролируемым (semi-supervised) или неконтролируемым. Использование в глубоком обучении рекуррентных нейронных сетей (recurrent neural networks), позволяет эффективно решать задачи в областях компьютерного зрения, распознавания речи, обработки текстов на естественном языке, машинного перевода, биоинформатики и др.
Государство-как-Платформа (State-as-Platform) – это концепция трансформации государственного управления с использованием возможностей, которые нам дают новые технологии. Целевой функцией реализации идеи «Государство-как-Платформа» является благополучие граждан и содействие экономическому росту, основанному на внедрении технологий. В фокусе развертывания Платформы находится гражданин в условиях новой цифровой реальности. Государство должно создать условия, которые помогут человеку раскрыть свои способности, и сформировать комфортную и безопасную среду для его жизни и реализации потенциала, а также для создания и внедрения инновационных технологий.
Графический кластер (Graphics cluster) – это доминирующий высокоуровневый блок, включающий все ключевые графические составляющие.
Графический процессор (computational Graphics Processing Unit, computational GPU) – это вычислитель, многоядерный ГП, используемый в гибридных суперкомпьютерах для выполнения параллельных математических вычислений; например, один из первых образцов ГП этой категории содержит более 3 млрд транзисторов – 512 ядер CUDA и память ёмкостью до 6 Гбайт.
Графовые нейронные сети (Graph neural networks) – это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения выводов на основе данных, описанных графами. Графовые нейронные сети – это нейронные сети, которые можно напрямую применять к графам и которые обеспечивают простой способ выполнения задач прогнозирования на уровне узлов, ребер и графов. GNN могут делать то, что не смогли сделать сверточные нейронные сети (CNN). Также под Графовыми нейронными сетями понимают нейронные модели, которые фиксируют зависимость графов посредством передачи сообщений между узлами графов. В последние годы варианты GNN, такие как сверточная сеть графа (GCN), сеть внимания графа (GAT), рекуррентная сеть графа (GRN), продемонстрировали новаторские характеристики во многих задачах глубокого обучения36,37.
Графы знаний (Knowledge graphs) – это структуры данных, представляющие знания о реальном мире, включая сущности люди, компании, цифровые активы и т. д.) и их отношения, которые придерживаются модели данных графа – сети узлов (вершин) и соединения (ребер/дуг).
«Д»
Данные тестирования (Testing Data) – это подмножество доступных данных, выбранных специалистом по данным для этапа тестирования разработки модели.
Движок искусственного интеллекта (Artificial intelligence engine) (также AI engine, AIE) – это движок искусственного интеллекта, аппаратно-программное решение для повышения скорости и эффективности работы средств системы искусственного интеллекта.
Децентрализованное управление (Decentralized control) – это процесс, при котором существенное количество управляющих воздействий, относящихся к данному объекту, вырабатываются самим объектом на основе самоуправления.
Дизайн-центр (Design Center) – это организационная единица (вся организация или ее подразделение), выполняющая полный спектр или часть работ по созданию продукции до этапа ее серийного производства, а также обладающая необходимыми для этого кадрами, оборудованием и технологиями.
Доверенный искусственный интеллект (Trusted artificial intelligence system, Responsible Artificial Intelligence) – это система, обеспечивающая выполнение возложенных на нее задач с учетом ряда дополнительных требований и/или ограничений, обеспечивающих доверие к результатам ее работы. Также системой доверенного искусственного интеллекта называют прикладную систему искусственного интеллекта, обеспечивающую выполнение возложенных на нее задач с учетом ряда дополнительных требований, учитывающих этические аспекты применения искусственного интеллекта, которая обеспечивает доверие к результатам ее работы, которые, в свою очередь, включают в себя: достоверность (надежность) и интерпретируемость выводов и предлагаемых решений, полученных с помощью системы и проверенных на верифицированных тестовых примерах; безопасность как с точки зрения невозможности причинения вреда пользователям системы на протяжении всего жизненного цикла системы, так и с точки зрения защиты от взлома, несанкционированного доступа и других негативных внешних воздействий, приватность и верифицируемость данных, с которыми работают алгоритмы искусственного интеллекта, включая разграничение доступа и другие связанные с этим вопросы.
Документированная информация (Documented information) – это зафиксированная на материальном носителе путем документирования информация с реквизитами, позволяющими определить такую информацию, или в установленных законодательством Российской Федерации случаях ее материальный носитель.
Дополненный (расширенный) искусственный интеллект (Augmented Intelligence) – это шаблон проектирования ориентированной на человека модели партнерства, в которой люди и искусственный интеллект работают вместе для улучшения когнитивных функций, включая обучение, принятие решений и новый опыт. Дополненный интеллект представляет собой совокупность средств и методов, обеспечивающих максимально возможную производительность интеллекта человека38.
Дополнительный интеллект (Auxiliary intelligence) – это системы на основе искусственного интеллекта, дополняющие принимаемые человеком решения, и способные обучаться в процессе взаимодействия с людьми и окружающей средой.
Доступ к информации (Access to information) – это возможность получения информации и ее использования.
Доступ к информации, составляющей коммерческую тайну (Access to information constituting a commercial secret) – это ознакомление определенных лиц с информацией, составляющей коммерческую тайну, с согласия ее обладателя или на ином законном основании при условии сохранения конфиденциальности этой информации.
Драйвер (Driver) – это компьютерное программное обеспечение, с помощью которого другое программное обеспечение (операционная система) получает доступ к аппаратному обеспечению отдельного устройства.
Древо решений (Decision tree) – это модель на основе дерева и ветвей, используемая для отображения решений и их возможных последствий, аналогична блок-схеме.
Дрон (Drone) – это беспилотный летательный аппарат.
Дружественный искусственный интеллект (Friendly artificial intelligence) – это искусственный интеллект (ИИ), который обладает скорее позитивным, чем негативным влиянием на человечество. ДИИ также относится к области исследований, целью которых является создание такого ИИ. Этот термин в первую очередь относится к тем ИИ-программам, которые обладают способностью значительно воздействовать на человечество, таким, например, чей интеллект сравним или превосходит человеческий39.
«З»
Загрузка сознания (Mind Uploading, Whole brain emulation) – это трансгуманистическая концепция, согласно которой «содержание» человеческого мозга можно представить в виде двоичного кода и загрузить на компьютер. Загрузка разума, также известная как эмуляция всего мозга (whole brain emulation, WBE), представляет собой теоретический футуристический процесс сканирования физической структуры мозга, достаточно точного для создания имитации психического состояния (включая долговременную память и «я») и передачи или копирование на компьютер в цифровом виде. Затем компьютер будет запускать симуляцию обработки информации мозгом, чтобы он реагировал, по существу, так же как исходный мозг, и испытывал разумный сознательный разум40.
Закон Мура (Moore’s Law) – это эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром, согласно которому количество транзисторов, размещаемых в кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца.
Зима искусственного интеллекта (Winter of artificial intelligence, AI winter) – это период сокращения интереса к предметной области, сокращения финансирования исследований. Термин был придуман по аналогии с идеей ядерной зимы. Область искусственного интеллекта пережила несколько циклов ажиотажа, за которыми последовали разочарование и критика, за которыми последовало сильное охлаждение интереса, а потом последовало возобновление интереса спустя годы или десятилетия41.
Знания (Knowledge) – это проверенный практикой и удостоверенный логикой результат познания действительности, отраженный в сознании человека в виде представлений, понятий, рассуждений и теорий. Знания формируются в результате целенаправленного педагогического процесса, самообразования и жизненного опыта.
«И»
Игровая площадка TensorFlow (TensorFlow Playground) – это инструмент, который поможет вам понять идею нейронных сетей без сложных математических вычислений. TensorFlow Playground, веб-приложение, написанное на JavaScript, которое позволяет вам играть с настоящей нейронной сетью, работающей в вашем браузере, и нажимать кнопки и настраивать параметры, чтобы увидеть, как это работает42.
Игровой ИИ (Game AI) – это форма ИИ, характерная для игр, которая использует алгоритм для замены случайности. Это вычислительное поведение, используемое в персонажах, не являющихся игроками, для генерации интеллекта, подобного человеческому, и основанных на реакции действий, предпринимаемых игроком.
ИИ бенчмарк (AI benchmark) – это эталонный тест ИИ, бенчмаркинг систем ИИ, для оценки возможностей, эффективности, производительности и для сравнения ИНС, моделей машинного обучения (МО), архитектур и алгоритмов при решении различных задач ИИ создаются и стандартизируется специальные эталонные тесты, бенчмарки. Например, Benchmarking Graph Neural Networks – бенчмаркинг (эталонное тестирование) графовых нейронных сетей (ГНС, GNN) – обычно включает инсталляцию конкретного бенчмарка, загрузку исходных датасетов, проведение тестирования ИНС, добавление нового датасета и повторение итераций.
ИИ вендор (AI vendor) – это поставщик средств (систем, решений) ИИ.
ИИ инженер (AI engineer) – это инженер по системам с ИИ.
ИИ камера (AI camera) – это камера с искусственным интеллектом, ИИ-камера, цифровые фотокамеры нового поколения – позволяют анализировать снимки, распознавая лица, их выражение, контуры объектов, текстуры, градиенты, характер освещения, что учитывается при обработке снимков; некоторые ИИ-камеры способны самостоятельно, без участия человека, делать снимки в моменты, которые камере покажутся наиболее интересными, и др.
ИИ мультиопыт (Multi-experience AI) – это ИИ, который описывает взаимодействия, которые происходят в различных цифровых точках соприкосновения (например, в Интернете, мобильных приложениях, диалоговых приложениях, AR, VR, MR и подобных устройств), с использованием комбинации способов взаимодействия для поддержки непрерывного и последовательного опыта пользователя. Возможности включают отсутствие касания, управление голосом, взглядом и жестом.
ИИ рабочая станция (AI workstation) – это рабочая станция (РС) со средствами (на основе) ИИ; ИИ РС, специализированный настольный ПК для решения технических или научных задач, задач ИИ; обычно подключается к ЛВС с многопользовательскими ОС, предназначается преимущественно для индивидуальной работы одного специалиста.
ИИ реального времени (Realtime AI) – это система искусственного интеллекта реального времени, ИИ реального времени, системы и средства ИИ реального времени находят применение в робототехнике, в космической технике, в видеоиграх; они используются для имитации разумного поведения, свойственного человеку, при решении текущих задач с учётом окружающей обстановки, входных данных и других факторов. При этом важно, чтобы решение (реакция системы) выдавалось в ответ на управляющие воздействия за установленное время.
ИИ рынок чипов (AI chipset market) – это рынок чипсетов для систем с искусственным интеллектом (ИИ).
ИИ сервер (AI server) – это сервер со средствами (на основе) ИИ; сервер, обеспечивающий решение задач ИИ.
ИИ суперкомпьютер (AI supercomputer) – это суперкомпьютер для задач искусственного интеллекта, суперкомпьютер для ИИ, характеризуется ориентацией на работу с большими объёмами данных.
ИИ термин (AI term) – это термин из области ИИ (из терминологии, словаря ИИ), например, in AI terms – в терминах ИИ (на языке ИИ).
ИИ терминология (AI terminology) – это терминология искусственного интеллекта, терминология ИИ, совокупность специальных терминов, относящихся к области ИИ.
ИИ ускорение (AI acceleration) – это ускорение вычислений, связанных с ИИ, для этой цели применяют специализированные аппаратные ускорители ИИ.
ИИ ускоритель (AI accelerator) – это специализированная микросхема, повышающая скорость и эффективность обучения и тестирования нейронных сетей. Однако, для полупроводниковых микросхем, включая большинство ускорителей ИИ, существует теоретический минимальный предел потребления энергии. Уменьшение потребления возможно только при переходе на оптические нейронные сети и оптические ускорители для них.
ИИ чипсет (AI chipset) – это чипсет для систем с ИИ, например, AI chipset industry – индустрия чипсетов для систем с ИИ, AI chipset market – рынок чипсетов для систем с ИИ.
ИИ, основанный на физике (PIAI) (Physics-based AI PIAI) – это ИИ, который объединяет физические и аналоговые принципы, регулирующие законы и знания предметной области в модели ИИ.
ИИ-аппарат (AI hardware) – это аппаратное обеспечение ИИ, аппаратные средства ИИ, аппаратная часть инфраструктуры системы искусственного интеллекта, ИИ-инфраструктуры.
ИИ-инжиниринг (AI engineering) — это перевод технологий ИИ с уровня НИОКР, экспериментов и прототипов на инженерно-технический уровень, с расширенным внедрением методов и средств ИИ в ИТ-системы для решения реальных производственных задач компании, организации. Одна из стратегических технологических тенденций (трендов), которые могут кардинальным образом повлиять на состояние экономики, производства, финансов, на состояние окружающей среды и вообще на качество жизни человека и человечества.
ИИ-оптимизированный (AI-optimized) – это оптимизированный для задач ИИ или оптимизированный c помощью средств ИИ, например, AI-optimized chip – чип, оптимизированный для задач ИИ.
ИИ-покупатель (AI shopper) – это нечеловеческий экономический субъект, который получает товары или услуги в обмен на оплату. Примеры включают виртуальных личных помощников, интеллектуальную технику, подключенные автомобили и заводское оборудование с поддержкой Интернета вещей. Эти ИИ действуют от имени клиента-человека или организации.
ИИ-совместимое медицинское устройство (AI-enabled healthcare device) – это устройство с использованием ИИ для системы здравоохранения (медицинской помощи).
ИИ-совместимое устройство (AI-enabled device) – это устройство, поддерживаемое системой с искусственным интеллектом (ИИ-системой), например, интеллектуальный робот.
ИИ-совместимый (AI-enabled) – это аппаратное или программное обеспечение с использованием ИИ, использующий ИИ, оснащённый ИИ, например, AI-enabled tools – инструментальные средства с ИИ.
Индуктивная предвзятость алгоритма обучения (Inductive Bias) – это набор предположений, которые обучаемая система использует для прогнозирования результатов на основе вводных параметров, с которыми она ещё не сталкивалась.
Индукция (Induction) (от латинского inductio – «наведение») – это метод получения логического вывода при помощи перехода от частного к общему, т.е. индукция является противоположностью дедукции. В этом методе работают не только законы логики, но и математические, психологические и фактические представления.
Индустриальный Интернет (Industrial Internet) – это концепция построения информационных и коммуникационных инфраструктур на основе подключения к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» промышленных устройств, оборудования, датчиков, сенсоров, систем управления технологическими процессами, а также интеграции данных программно-аппаратных средств между собой без участия человека.
Индустрия ИИ (AI industry) – например, commercial AI industry – это коммерческая индустрия ИИ, коммерческий сектор индустрии ИИ.
Инженерия знаний (Knowledge engineering) – это создание систем, основанных на знаниях, включая все научные, технические и социальные аспекты.
Инструмент White papers (White papers) – это маркетинговый инструмент, часть контентной стратегии компании, представляющий из себя мини-книгу о решении определённой проблемы.
Инструмент машинного обучения Pandas (сокращение от «panel-data-s») – это инструмент, используемый для исследования, очистки, преобразования и визуализации данных, поэтому его можно использовать в моделях машинного обучения и обучении. Это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Pandas может обрабатывать три типа структур данных: серии, DataFrame и панель.
Инструменты Vital A.I. (Vital A.I.) – это инструменты для разработки программного обеспечения искусственного интеллекта и консультационные услуги. Vital Development Kit (VDK) устраняет самый большой источник затрат при разработке интеллектуальных приложений: человеческий труд по интеграции данных; управление потоком данных между людьми, устройствами, базами данных и потоками данных алгоритмической обработки.
Интегральная фотоника (Integrated photonics) – это направление фотоники, занимающееся разработкой и внедрением фотонных интегральных схем или оптических интегральных схем, которые могут обрабатывать и передавать световые, или оптические, сигналы (данные) – подобно тому, как электронные ИС работают с электронными сигналами (данными).
Интегрированный ГП (Integrated GPU) – это интегрированный графический процессор, интегрированный ГП, расположенный на одном кристалле или в одной микросхеме с ЦП, как, например, он реализован в процессоре M1 корпорации Apple.
Интеллект (Intelligence) – это способность мозга решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
Интеллект принятия решений (Decision Intelligence) – это инженерная дисциплина, которая совмещает науку о данных с теорией социальных наук. Его приложение предоставляет основу для масштабного применения машинного обучения. По прогнозам Gartner, в ближайшие два года треть крупных организаций будут использовать данный метод для стратегического принятия решений, чтобы улучшить конкурентные преимущества.
Интеллектуальная информационная система (Intelligent information system) – это взаимосвязанная совокупность программного обеспечения, основанная на технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта, имеющая возможность хранения, обработки и выдачи информации, а также самостоятельной настройки своих параметров в зависимости от состояния внешней среды (исходных данных) и специфики решаемой задачи. Также под интеллектуальной информационной системой понимают автоматизированную информационную систему, основанную на знаниях, или комплексе программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке43,44.
Интеллектуальная система (Intelligent system) – это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока – базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс45.
Интеллектуальные агенты (Intelligent agents) – это программы, самостоятельно выполняющие задания, указанные пользователем или другими программами, в течение длительных промежутков времени, используются для помощи оператору или сбора информации.
Интеллектуальные задачи (Intellectual tasks) – это задачи, отыскание алгоритма решения которых связано с тонкими и сложными рассуждениями, логическими обобщениями и выводами, требующие большой изобретательности и высокой квалификации.
Интеллектуальные приложения (Intelligent applications) – это программные комплексы или системы со встроенными или интегрированными технологиями искусственного интеллекта, такими как интеллектуальная автоматизация и аналитика на основе больших данных, интегрированные с подсистемой поддержки-принятия решений.
Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) – это процесс анализа скрытых шаблонов данных в соответствии с различными перспективами для категоризации в полезную информацию, которая собирается и сводится воедино в общих областях, таких как хранилища данных, для эффективного анализа, и алгоритмы интеллектуального анализа данных, облегчающие принятие бизнес-решений и другие информационные требования, которые, в конечном счете, сокращают затраты и увеличивают доходы. Интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение данных и раскрытие познаний46.
Интернет-вещей (Internet of Things, IoT) – это концепция и основанная на ней вычислительная сеть, соединяющая вещи (физические предметы), оснащенные встроенными информационными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой без участия человека.
Интерфейс мозг-компьютер (Brain—computer interface), иногда называемый интерфейсом мозг-машина (brain—machine interface) – это прямой путь связи между электрической активностью мозга и внешним устройством, чаще всего компьютером или роботизированной конечностью. Исследования интерфейса мозг-компьютер начались в 1970-х годах Жаком Видалем из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) в рамках гранта Национального научного фонда, за которым последовал контракт с DARPA. Статья Видаля 1973 года знаменует собой первое появление выражения «интерфейс мозг-компьютер» в научной литературе47.
Интерфейс распознавания голоса (Speech Recognition API, SRAPI). – это интерфейс, к лучшим из которых относят: Google Speech-to-Text, AssemblyAI, AWS Transcribe, DeepSpeech, Wav2Letter, SpeechBrain, Coqui48.
Инференс (Inference) – это обученная модель нейронной сети на новых данных для получения выходных данных.
Информатика (Computer science) – это наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий, обеспечивающих возможность её использования для принятия решений. Также под информатикой понимают изучение вычислений, автоматизации и информации. Информатика охватывает теоретические дисциплины (такие как алгоритмы, теория вычислений и теория информации) и практические дисциплины (включая проектирование и внедрение аппаратного и программного обеспечения). Информатика обычно считается областью академических исследований и отличается от компьютерного программирования.