Питер Бентли - Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

Автономный автомобиль(беспилотный автомобиль, автомобиль с автоматическим управлением, автомобиль-робот, автомобиль без водителя) – транспортное средство, управляемое ИИ, который может частично или полностью взять на себя функции водителя.

Автономный робот– робот, демонстрирующий высокую степень автономии поведения.

Агентное моделирование– использование программных агентов в различных комбинациях для моделирования естественных или физических систем.

Алгоритм– метод, используемый компьютером для выполнения конкретной задачи.

Алгоритм обратного распространения ошибки– метод обучения искусственных нейронных сетей.

Алгоритм поиска– алгоритм, выполняющий поисковую задачу: найти один или несколько элементов, обладающих определенным свойством, во множестве, чтобы решить проблему.

Большие данные– массивы данных, требующие специального анализа.

Глубокое обучение– методы машинного обучения, обычно основанные на искусственных нейронных сетях с несколькими скрытыми уровнями, которые изучают представленные данные. Обучение может осуществляться с полным или неполным контролем, а также быть неконтролируемым.

Импульсная нейронная сеть– тип искусственной нейронной сети, в которой информация передается способом, подобным тому, каким это делают биологические нейроны, обмениваясь импульсами.

Искусственная иммунная система– алгоритмы, основанные на принципах действия иммунной системы живого организма.

Искусственная нейронная сеть– алгоритмы машинного обучения, вдохновленные работой нейронных сетей в человеческом мозге.

Капсульная нейронная сеть– тип искусственной нейронной сети, которая может использоваться для улучшения моделей иерархических отношений, основанных на биологической нейронной организации.

Когнитивная наука– совокупность научных дисциплин, занимающихся исследованием разума.

Компьютерное зрение– алгоритмы распознавания, обработки и интерпретации изображений и видео с целью извлечения из них информации.

Массив данных– упорядоченная совокупность однородных данных, используемых, в частности, для обучения. Обычно подразделяются на массивы для обучения алгоритма, проверочные массивы, применяемые при настройке параметров алгоритма, и тестовые массивы, необходимые для определения точности данных.

Машинное обучение– процесс обучения искусственных нейронных сетей построению алгоритмов на основе имеющихся массивов данных.

Многоагентные вычисления– алгоритмы, в рамках которых несколько программных агентов взаимодействуют для решения задачи.

Нечеткая логика– форма многозначной логики, использующая лингвистические переменные.

Обработка естественного языка– ветвь ИИ, занимающаяся анализом текстовых или других неструктурированных данных на естественном языке.

Обучение с подкреплением– тип машинного обучения, цель которого – научить агента действовать в окружающей среде таким образом, чтобы максимально увеличить общее вознаграждение.

Онтология– представление, наименование и определение категорий, свойств и отношений между понятиями, сущностями и данными.

Поведенческое дерево– схема, которая демонстрирует, как поведение робота или агента переключается между задачами.

Решатель– программное обеспечение, которое принимает описание проблемы в качестве входных данных и вычисляет ее решение, часто используя поиск.

Робототехника– междисциплинарный раздел инженерии и наука, занимающаяся проектированием, конструированием, эксплуатацией и применением роботов, а также алгоритмами их управления, сенсорной обратной связи и обработки информации.

Сверточная нейронная сеть– тип алгоритмов глубоких нейронных сетей, обычно используемый в компьютерном зрении.

Сильный ИИ– гипотетический, но к настоящему моменту не реализованный тип ИИ, напоминающий биологический интеллект и обладающий сознанием.

Символьная логика– способ представления логических выражений с помощью символов и переменных.

Слабый ИИ– тип ИИ, в котором алгоритм предназначен для решения четко определенной задачи, иногда путем симуляции интеллекта. Все современные ИИ – примеры слабого ИИ.