1. Algoritmusok és Modellezési Technikák:

  • Algoritmus: Egy pontos utasítássorozat, amely meghatározza, hogyan oldjunk meg egy adott problémát. Az algoritmusokat gyakran használják a mesterséges intelligencia rendszerekben, hogy meghatározzák, hogyan dolgozzák fel az információt és hoznak döntéseket.
  • Gépi tanulás (Machine Learning): Az a folyamat, amikor egy mesterséges intelligencia rendszer képes tanulni és javulni adatainak tapasztalataiból, anélkül, hogy explicit programozást igényelne. Ez lehetővé teszi az AI számára, hogy adatai alapján fejlődjön és javuljon. Olvasd el a Royal Society Machine Learning-ről írt tanulmányát.
  • Mélytanulás (Deep Learning): A gépi tanulás egyik formája, ahol az AI rendszerek neurális hálózatokat használnak az adatok bonyolult mintáinak felismeréséhez. Ez a technika sokszor használatos a képfelismerés és a természetes nyelvfeldolgozás területén.
  • Felügyelt tanulás: A gépi tanulás egyik módszere, ahol az AI rendszernek a bemeneti adatokhoz rendelkezésére állnak a kívánt kimenetek is. Ez lehetővé teszi, hogy az AI az adott minták alapján tanuljon és javítsa teljesítményét.
  • Felügyelet nélküli tanulás: A gépi tanulás egyik formája, ahol az AI rendszernek nincsenek előre meghatározott kimenetei, így a rendszernek magának kell felfedeznie az adatokban rejlő mintázatokat és összefüggéseket.
  • Megerősítéses tanulás: Egy gépi tanulási módszer, amelyben az AI rendszer pozitív vagy negatív visszajelzéseket kap a döntései alapján, és ez alapján tanul és fejlődik.
  • Prediktív modellezés: Az AI használatának egyik formája, ahol az AI rendszerek a rendelkezésre álló adatok alapján előrejelzéseket hoznak a jövőbeli eseményekről vagy trendekről.

2. AI alkalmazások és szolgáltatások:

  • Chatbotok: Olyan AI programok, amelyek képesek emberi felhasználókkal interakcióba lépni és válaszolni a kérdéseikre. A chatbotokat gyakran használják ügyfélszolgálati célokra, vagy információk gyűjtésére.
  • Robotika: Az AI alkalmazása gépek és robotok irányítására. A robotika területén az AI segít automatizálni a feladatokat, javítani a hatékonyságot és csökkenteni az emberi hibákat.
  • Automatizált döntéshozatal: Az AI használatának egyik formája, ahol a gépek elemzik az adatokat, és önállóan hoznak döntéseket. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsabban és hatékonyabban hozzanak döntéseket.
  • Szemantikus web: Az AI használata a webes tartalmak értelmezésére és kategorizálására. Ez segít a felhasználóknak könnyebben megtalálni a keresett információkat, és javítja a webes tartalmak relevanciáját.

3. Adatkezelés és -feldolgozás:

  • Adatbányászat: Az a folyamat, amikor az AI rendszerek nagy adatmennyiséget vizsgálnak mintázatok és összefüggések keresése céljából. Az adatbányászat segíthet a vállalatoknak jobban megérteni ügyfeleiket, és javítani termékeiket és szolgáltatásaikat.
  • Adat elemzés: Az AI képessége a nagy mennyiségű adat elemzésére és a benne rejlő mintázatok, összefüggések felismerésére. Az adatelemzés segít a vállalatoknak jobban megérteni piacaikat, és informált döntéseket hozni.
  • Big Data: A hatalmas adatmennyiségek kezelése, amelyeket az AI rendszerek gyakran használnak a tanuláshoz. A Big Data technológiák segítségével a vállalatok képesek kezelni és elemzni ezt a hatalmas információmennyiséget.

4. AI és Nyelv:

  • Természetes nyelvfeldolgozás (Natural Language Processing, NLP): Az AI képessége a nyelv értelmezésére és generálására. Ez lehetővé teszi a gépek számára, hogy természetes emberi nyelven kommunikáljanak, és megértsék a felhasználók által megfogalmazott szövegeket.
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer): Egy nagy nyelvi modell, amelyet előre betanítottak nagy mennyiségű szövegen, és képes generálni koherens és releváns szöveget egy adott kezdeti “prompt” vagy utasítás alapján.
  • Large Language Models (Nagy Nyelvi Modellek): Ezek olyan gépi tanulási modellek, amelyek hatalmas mennyiségű szövegen lettek betanítva, és képesek generálni koherens és releváns szöveget. Ezeket a modelleket gyakran használják nyelvfeldolgozási feladatokban, mint például szöveggenerálás, fordítás, összefoglalás és kérdésmegválaszolás.
  • Prompt Engineering (Prompt “Mérnökség”): Az a folyamat, amikor gondosan megfogalmazott “promptokat” vagy utasításokat (parancssorokat) használunk nagy nyelvi modellekkel, mint a GPT, hogy optimális válaszokat kapjunk. A jó promptok kialakítása kritikus a modellek teljesítményének javításában. Egyes angol nyelvű források szerint ez lehet a jövő egyik legnépszerűbb állása?

5. AI és képfeldolgozás:

  • Computer Vision: Az AI képessége a képek és videók értelmezésére és elemzésére. Ez magában foglalja a képekben található objektumok, arcok, gesztusok felismerését és értelmezését, és képes arra is, hogy a vizuális adatokból következtetéseket vonjon le.

6. AI és Kogníció:

  • Neurális hálózatok: Az agy működését modellező rendszerek, amelyek segítenek az AI-nak tanulni az adatok mintáiból. A neurális hálózatokat gyakran használják a gépi tanulás és a mélytanulás alapjául.
  • Kognitív számítás: Az AI technikák olyan alkalmazása, amelyek az emberi agy működését utánozzák, beleértve a tanulást, a problémamegoldást, a nyelv megértését stb.

7. AI és Etika:

  • AI etika: A mesterséges intelligencia alkalmazásával kapcsolatos etikai kérdések és dilemma. Ez magában foglalja az AI alkalmazásának potenciális hatásait az egyénekre és a társadalomra, valamint az AI fejlesztésének és használatának szabályozását.

8. AI és Jövő:

  • Singularity: Elméleti jövőbeli esemény, amikor a mesterséges intelligencia eléri vagy megelőzi az emberi intelligenciát, és radikálisan megváltoztatja a civilizációt. Ez jelentős hatással lehet a társadalomra, és számos etikai és filozófiai kérdést vet fel.
  • Sentinent AI (Érző AI): Elméleti mesterséges intelligencia, amely képes az érzelmekre, az öntudatra és az önmeghatározásra. Az érző AI jelenleg a sci-fi témájú művekben gyakori, de a valóságban még nem létezik ilyen technológia.

9. AI Alapok:

  • Generative AI (Generatív AI): A gépi tanulás egyik területe, ahol a rendszerek képesek új tartalmat létrehozni. Ezek a modellek olyan eredményeket hozhatnak létre, amelyek korábban nem léteztek, például képek, zene, vagy akár szöveg is. Ez a fajta AI összefüggéseket tanul az adatokból, és képes új, releváns információt létrehozni.

10. AI és Képességek:

  • Hallucination (Hallucináció): Egy AI által generált adat vagy információ, amely nem tükrözi a valóságot vagy a bemeneti adatokat. Az AI “hallucinációja” olyan helyzetekre utal, amikor a modell olyan dolgokat “lát” vagy hoz létre, amelyek nincsenek jelen a bemeneti adatokban.
  • Emergent Behaviors (Emergens viselkedések): Olyan viselkedésminták, amelyek a mesterséges intelligencia tanulási folyamata során spontán módon alakulnak ki. Ezeket a viselkedéseket nem programozták explicit módon a rendszerbe, hanem a rendszer saját tapasztalatai és tanulási folyamatai alapján alakultak ki.
Hirdetések
whitepress magyar banner