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Esplorare l'intelligenza artificiale (AI) può sembrare come entrare in un labirinto di termini tecnici confusi e gergo senza senso. Non c'è da meravigliarsi che anche chi ha familiarità con l'IA possa ritrovarsi a grattarsi la testa per la confusione.
Con questo in mente, abbiamo creato un glossario AI completo per fornirti le conoscenze necessarie. Dall'intelligenza artificiale stessa all'apprendimento automatico e al data mining, decodificheremo tutti i termini essenziali dell'IA in un linguaggio chiaro e semplice.
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Che tu sia un principiante curioso o un appassionato di intelligenza artificiale, comprendere i seguenti concetti di intelligenza artificiale ti avvicinerà a sbloccare il potere dell'IA.
1. Algoritmo
Un algoritmo è un insieme di istruzioni o regole che le macchine seguono per risolvere un problema o portare a termine un compito.
2. Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è la capacità delle macchine di imitare l'intelligenza umana ed eseguire compiti comunemente associati a esseri intelligenti.
3. Intelligenza Artificiale Generale (AGI)
L'AGI, chiamata anche intelligenza artificiale forte, è un tipo di intelligenza artificiale che possiede capacità di intelligenza avanzate simili agli esseri umani. Mentre intelligenza generale artificiale una volta era principalmente un concetto teorico e un ricco parco giochi per la ricerca, molti sviluppatori di intelligenza artificiale ora credono che l'umanità raggiungerà l'AGI nel prossimo decennio.,
4. Retropropagazione
La backpropagation è un algoritmo utilizzato dalle reti neurali per migliorare la precisione e le prestazioni. Funziona calcolando l'errore nell'output, propagandolo attraverso la rete e regolando i pesi e le distorsioni delle connessioni per ottenere risultati migliori.
5. Pregiudizio
Pregiudizio dell'IA si riferisce alla tendenza di un modello a fare certe previsioni più spesso di altre. La distorsione può essere causata dai dati di addestramento di un modello o dai suoi presupposti intrinseci.
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6. Grandi dati
Big data è un termine che descrive set di dati troppo grandi o troppo complessi per essere elaborati con metodi tradizionali. Implica l'analisi di vasti insiemi di informazioni per estrarre preziose informazioni e modelli per migliorare il processo decisionale.
7. chatbot
Un chatbot è un programma in grado di simulare conversazioni con utenti umani tramite comandi testuali o vocali. I chatbot possono comprendere e generare risposte simili a quelle umane, rendendoli un potente strumento per le applicazioni del servizio clienti.
8. Calcolo cognitivo
Il calcolo cognitivo è un campo dell'intelligenza artificiale incentrato sullo sviluppo di sistemi che imitano le capacità cognitive umane, come la percezione, l'apprendimento, il ragionamento e la risoluzione dei problemi.
9. Teoria dell'apprendimento computazionale
Un ramo dell'intelligenza artificiale che studia algoritmi e modelli matematici di machine learning. Si concentra sui fondamenti teorici dell'apprendimento per capire come le macchine possono acquisire conoscenze, fare previsioni e migliorare le loro prestazioni.
10. Visione artificiale
Visione computerizzata si riferisce alla capacità delle macchine di estrarre informazioni visive da immagini e video digitali. Gli algoritmi di visione artificiale sono ampiamente utilizzati in applicazioni come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale, l'imaging medico e i veicoli autonomi.
11. Estrazione dei dati
Il data mining è il processo di acquisizione di conoscenze preziose da grandi set di dati. Utilizza analisi statistiche e tecniche di apprendimento automatico per identificare modelli, relazioni e tendenze nei dati per migliorare il processo decisionale.
12. Scienza dei dati
La scienza dei dati comporta l'estrazione di informazioni dai dati utilizzando metodi, algoritmi e sistemi scientifici. È più completo del data mining e comprende un'ampia gamma di attività, tra cui la raccolta e la visualizzazione dei dati e la modellazione predittiva per risolvere problemi complessi.
13. Apprendimento profondo
Il deep learning è un ramo dell'intelligenza artificiale che utilizza reti neurali artificiali con più livelli (nodi interconnessi all'interno della rete neurale) per apprendere da grandi quantità di dati. Consente alle macchine di eseguire attività complesse, come elaborazione del linguaggio naturale , immagine e riconoscimento vocale.
14. IA generativa
L'IA generativa descrive i sistemi e gli algoritmi di intelligenza artificiale in grado di creare testo, audio, video e simulazioni. Questi sistemi di intelligenza artificiale apprendono modelli ed esempi dai dati esistenti e utilizzano tale conoscenza per creare output nuovi e originali.
15. Allucinazioni
Allucinazione AI si riferisce ai casi in cui un modello produce risultati effettivamente errati, irrilevanti o privi di senso. Ciò può accadere per diversi motivi, tra cui mancanza di contesto, limitazioni nei dati di addestramento o architettura.
16. Iperparametri
Gli iperparametri sono impostazioni che definiscono il modo in cui un algoritmo o un modello di machine learning apprende e si comporta. Gli iperparametri includono il tasso di apprendimento, la forza di regolarizzazione e il numero di livelli nascosti nella rete. Puoi armeggiare con questi parametri per ottimizzare le prestazioni del modello in base alle tue esigenze.
17. Modello linguistico esteso (LLM)
Un LLM è un modello di apprendimento automatico addestrato su grandi quantità di dati e utilizza l'apprendimento supervisionato per produrre il token successivo in un determinato contesto per produrre risposte significative e contestuali agli input dell'utente. La parola 'grande' indica l'uso di parametri estesi da parte del modello linguistico. Per esempio, I modelli GPT utilizzano centinaia di miliardi di parametri per svolgere una vasta gamma di compiti di PNL.
18. Apprendimento automatico
Apprendimento automatico è un modo per le macchine di apprendere e fare previsioni senza essere esplicitamente programmate. È come alimentare un computer con dati e metterlo in grado di prendere decisioni o previsioni identificando modelli all'interno dei dati.
19. Rete neurale
Una rete neurale è un modello computazionale ispirato al cervello umano. Consiste di nodi interconnessi, o neuroni, organizzati in strati. Ogni neurone riceve input da altri neuroni nella rete, permettendogli di apprendere schemi e prendere decisioni. Le reti neurali sono un componente chiave nei modelli di machine learning che consentono loro di eccellere in una vasta gamma di attività.
20. Generazione del linguaggio naturale (NLG)
La generazione del linguaggio naturale si occupa della creazione di testo leggibile dall'uomo da dati strutturati. NLG trova applicazioni nella creazione di contenuti, chatbot e assistenti vocali.
21. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
Elaborazione del linguaggio naturale è la capacità delle macchine di interpretare, comprendere e rispondere a testi o discorsi leggibili dall'uomo. Viene utilizzato in varie applicazioni, tra cui l'analisi del sentiment, la classificazione del testo e la risposta alle domande.
22. OpenAI
OpenAI è un laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale, fondato nel 2015 e con sede a San Francisco, USA. L'azienda sviluppa e distribuisce strumenti di intelligenza artificiale che possono sembrare intelligenti come gli esseri umani. Il prodotto più noto di OpenAI, ChatGPT, è stato rilasciato nel novembre 2022 ed è annunciato come il chatbot più avanzato per la sua capacità di fornire risposte su una vasta gamma di argomenti.
23. Riconoscimento del modello
Il riconoscimento dei modelli è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di identificare e interpretare i modelli nei dati. Gli algoritmi di riconoscimento dei modelli trovano applicazioni nel riconoscimento facciale, nel rilevamento delle frodi e nel riconoscimento vocale.
24. Rete neurale ricorrente (RNN)
Un tipo di rete neurale in grado di elaborare dati sequenziali utilizzando connessioni di feedback. Gli RNN possono conservare la memoria degli input precedenti e sono adatti per attività come la PNL e la traduzione automatica.
25. Apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo è una tecnica di apprendimento automatico in cui un agente di intelligenza artificiale impara a prendere decisioni attraverso interazioni per tentativi ed errori. L'agente riceve ricompense o punizioni da un algoritmo in base alle sue azioni, guidandolo a migliorare le sue prestazioni nel tempo.
26. Apprendimento supervisionato
Un metodo di apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato utilizzando dati etichettati con l'output desiderato. Il modello generalizza dai dati etichettati e fa previsioni accurate sui nuovi dati.
27. Tokenizzazione
La tokenizzazione è il processo di suddivisione di un documento di testo in unità più piccole chiamate token. Questi token possono rappresentare parole, numeri, frasi, simboli o qualsiasi elemento di testo con cui un programma può lavorare. Lo scopo della tokenizzazione è dare il massimo senso ai dati non strutturati senza elaborare l'intero testo come una singola stringa, che è computazionalmente inefficiente e difficile da modellare.
28. Prova di Turing
Introdotto da Alan Turing nel 1950, questo test valuta la capacità di una macchina di esibire un'intelligenza indistinguibile da quella di un essere umano. IL Prova di Turing coinvolge un giudice umano che interagisce con un essere umano e una macchina senza sapere quale sia quale. Se il giudice non riesce a distinguere la macchina dall'essere umano, si considera che la macchina abbia superato il test.
29. Apprendimento senza supervisione
Un metodo di apprendimento automatico in cui il modello effettua inferenze da set di dati senza etichetta. Scopre modelli nei dati per fare previsioni su dati invisibili.
Abbracciare il linguaggio dell'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione che cambia il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Tuttavia, con così tante nuove parole d'ordine che emergono costantemente, può essere difficile tenere il passo con gli ultimi sviluppi nel settore.
Sebbene alcuni termini possano sembrare astratti senza contesto, il loro significato diventa chiaro se combinato con una comprensione di base dell'apprendimento automatico. La comprensione di questi termini e concetti può gettare una solida base che ti consentirà di prendere decisioni informate nel regno dell'intelligenza artificiale.