Александр Чесалов - Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям

Искусственный интеллект ИИ (Artificial intelligence (AI)) – это способность машины принимать решения и выполнять задачи, имитирующие человеческий интеллект и поведение.

Искусственный Интеллект на уровне человека (Human Level Machine Intelligence) – это синоним полного ИИ, завершенного ИИ, сильного ИИ. Этот термин обозначает степень развития искусственного интеллекта на уровне человека. Человеческий мозг является моделью для создания такого интеллекта.

Искусственный нейрон (Artificial neuron) – это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронная сеть. Разница между искусственным нейроном и биологическим нейроном представлена на рисунке. Искусственные нейроны – это элементарные единицы искусственной нейронной сети. Искусственный нейрон получает один или несколько входных сигналов (представляющих возбуждающие постсинаптические потенциалы и тормозные постсинаптические потенциалы на нервных дендритах) и суммирует их для получения выходного сигнала (или активации, представляющего потенциал действия нейрона, который передается по его аксону). Обычно каждый вход взвешивается отдельно, а сумма проходит через нелинейную функцию, известную как функция активации или передаточная функция. Передаточные функции обычно имеют сигмовидную форму, но они также могут принимать форму других нелинейных функций, кусочно-линейных функций или ступенчатых функций. Они также часто являются монотонно возрастающими, непрерывными, дифференцируемыми и ограниченными.

Искусственный сверхинтеллект (Artificial Superintelligence) –это термин, который обозначает степень развития искусственного интеллекта, превосходящую человеческие возможности во всех аспектах. «Искусственный интеллект», который широко используется с 1970-х годов, относится к способности компьютеров имитировать человеческое мышление. Искусственный сверхинтеллект делает шаг вперед и создает мир, в котором когнитивные способности компьютера превосходят человеческие.

Исследования будущего (Futures studies) – это изучение постулирования возможных, вероятных и предпочтительных вариантов будущего, а также мировоззрений и мифов, лежащих в их основе.

Исходная отметка (Бенчмарк) ИИ (AI benchmark) – это эталонный тест 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, исходные отметки. 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.

Капсульная нейронная сеть (Capsule neural network) – это архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для распознавания изображений. Главными преимуществами данной архитектуры является существенное снижение размеров необходимой для обучения выборки, а также повышение точности распознавания и устойчивость к атакам типа «белый ящик». Ключевым нововведением капсульных нейросетей является наличие так называемых капсул – элементов, являющихся промежуточными единицами между нейронами и слоями, которые представляют собой группы виртуальных нейронов, отслеживающих не только отдельные детали изображения, но и их расположение друг относительно друга. Данная архитектура была задумана Джеффри Хинтоном в 1979 году, сформулирована в 2011 году и опубликована в двух статьях в октябре 2017 года.

Квантование (Quantization) – это разбиение диапазона отсчётных значений сигнала на конечное число уровней и округления этих значений до одного из двух ближайших к ним уровней.

Квантовые технологии (Quantum technologies)― это технологии создания вычислительных систем, основанные на новых принципах (квантовых эффектах), позволяющие радикально изменить способы передачи и обработки больших массивов данных.

Киберфизические системы (Cyber-physical systems) – это интеллектуальные сетевые системы со встроенными датчиками, процессорами и приводами, которые предназначены для взаимодействия с физической окружающей средой и поддержки работы компьютерных информационных систем в режиме реального времени; облачные вычисления – информационно-технологическая модель обеспечения повсеместного и удобного доступа с использованием информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» к общему набору конфигурируемых вычислительных ресурсов («облаку»), устройствам хранения данных, приложениям и сервисам, которые могут быть оперативно предоставлены и освобождены от нагрузки с минимальными эксплуатационными затратами или практически без участия провайдера.