Расшифровка жаргона: глоссарий искусственного интеллекта для B2B

Искусственный интеллект. Мы все это знаем, некоторым это нравится. В одном мы все можем согласиться: сколько информации об этом имеется, и вместе с этим богатством информации появляется столь же устрашающий список новых терминов, которые можно добавить в наш словарный запас. От машинного обучения до обработки естественного языка — мы разбиваем сложный жаргон искусственного интеллекта на понятные концепции.

Вот полное руководство Zen по пониманию терминов и фраз, связанных с искусственным интеллектом, с которыми вы можете столкнуться (а о некоторых вы, возможно, никогда не слышали!).

Литература по теме: Плюсы и минусы искусственного интеллекта в маркетинге

Полный глоссарий по искусственному интеллекту для B2B

Алгоритм (ИИ)

Алгоритмы подобны рецептам для компьютеров — пошаговым руководствам, которые говорят им, как решать проблемы. Они действуют с помощью набора правил, которым необходимо следовать при расчетах или операциях по решению проблем. Будь то отслеживание данных или сбор информации, алгоритмы — это секрет высокофункционального ИИ.

Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий выявляет выбросы, которые не соответствуют ожидаемому шаблону в наборе данных. Это помогает ИИ распознавать, когда что-то подозрительно, будь то мошенничество с кредитными картами, сбои в сети или даже необычные ритмы вашего сердцебиения.

Антропоморфизм

Антропоморфизм придает человеческие черты нечеловеческим вещам. В мире искусственного интеллекта речь идет о том, чтобы сделать машины более похожими на людей, хотя они представляют собой просто суперумные фрагменты кода (даже если интернет-тролли хотят убедить нас, что они станут разумными).

Искусственный интеллект (ИИ)

Представьте, что у вас под рукой есть помощник — это ИИ! Эта отрасль информатики направлена ​​на создание машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют рабочей силы. Это все равно, что учить компьютеры думать и учиться, чтобы они могли выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. От ответов на базовые вопросы до помощи в достижении ваших маркетинговых целей (и всего, что между ними) ИИ быстро определяет отрасли и делает наш мир умнее и интереснее.

Языковые модели искусственного интеллекта

Языковые модели искусственного интеллекта предназначены для понимания, создания и улучшения человеческого языка. Они могут писать рассказы, отвечать на вопросы и даже сочинять стихи за считанные секунды. Некоторые примеры включают ChatGPT, Bing, Bard и Ernie.

Предвзятость в ИИ

Если ИИ — это губка, впитывающая информацию из мира, иногда информация, которую он впитывает, не будет полностью справедливой и сбалансированной. Это предвзятость в ИИ. Эта системная ошибка вносится в модель ИИ из-за систематических ошибок, присутствующих в обучающих данных (например, в Интернете). Эти предубеждения могут привести к искажению или неточным результатам и нанести серьезный вред маргинализированным сообществам.

Большие данные

Большие данные — это именно то, на что это похоже. Это то, что эксперты называют большими и сложными наборами данных, которые традиционное программное обеспечение для обработки данных не может адекватно обработать. Это похоже на гигантский пазл, составленный из кусочков информации отовсюду: вашего телефона, Интернета… что угодно. Используя правильные инструменты, мы можем собрать воедино ценную информацию и решить проблемы, которые мы никогда не считали возможными.

Чат-бот

Познакомьтесь со своим цифровым лучшим другом. Чат-боты — это программное обеспечение искусственного интеллекта, предназначенное для взаимодействия с людьми на их естественных языках, и оно так же круто, как и их название. Обычно они используются в приложениях обслуживания клиентов и действуют как виртуальный помощник, который общается с вами, помогает найти информацию или перенаправляет вас к живому профессионалу.

Литература по теме: Как обнаружить контент, написанный искусственным интеллектом, и что это значит для вашего B2B

ЧатGPT

ChatGPT — это современный чат-бот с большой языковой моделью, который использует интернет-данные для ответа на подсказки и команды (доступен только в сентябре 2021 г.). Этот ИИ, разработанный OpenAI и доступный для широкой публики в ноябре 2022 года, выдержал огромный спрос и получил довольно положительный прием.

Вот как определяет себя ChatGPT:

«ChatGPT — это языковая модель искусственного интеллекта, созданная OpenAI, которая может вести текстовые разговоры. Он генерирует человеческие ответы на основе полученных данных, что делает его полезным для чат-ботов, виртуальных помощников и многого другого. Он обучен на большом количестве интернет-текста, поэтому может давать связные и контекстуально релевантные ответы, хотя на самом деле он не понимает, как человек».

Связанное чтение: Новый чат-бот на сцене: разговор с ChatGPT

Когнитивные вычисления

Когнитивные вычисления моделируют мыслительные процессы человека с помощью самообучающихся систем, которые используют интеллектуальный анализ данных, распознавание образов и обработку естественного языка, чтобы имитировать работу человеческого мозга. Это дает машинам возможность почувствовать человеческий интеллект, позволяя им думать, рассуждать и учиться, как люди, принимать решения, решать проблемы и учиться на собственном опыте.

Компьютерное зрение

Вам когда-нибудь хотелось, чтобы ваш компьютер мог видеть и понимать мир так же, как вы? Это компьютерное зрение. Это область искусственного интеллекта, которая обучает компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир так же, как это делают люди. Оно дает компьютерам возможность распознавать лица, идентифицировать объекты и даже управлять автомобилями, анализируя изображения и видео.

Сбор данных

Нет, для такого рода добычи вам не понадобятся молоток и лопата. Интеллектуальный анализ данных — это то, как компьютеры обнаруживают закономерности в больших наборах данных, используя методы на стыке машинного обучения, статистики и систем баз данных.

Глубокое обучение

Что, если бы в вашем мозге были слои и слои сверхфокусированных клеток мозга? Ну, вроде как. Глубокое обучение — это тип машинного обучения, вдохновленный структурой человеческого мозга, который используется для обработки больших объемов данных и создания шаблонов для принятия решений. Это похоже на обучение компьютеров распознавать мельчайшие детали любого содержания.

Элиза

Элиза пошла, чтобы ChatGPT мог работать. Элиза, широко считающаяся первым чат-ботом в истории информатики, похожа на бабушку чат-ботов и появилась еще в 1960-х годах. Хотя она и не так проворна, как современный ИИ, она проложила путь болтливым машинам, которые у нас есть сейчас.

Экстренное поведение

Эмерджентное поведение относится к неожиданным или новым привычкам, которые модели ИИ демонстрируют в результате процессов обучения, которые не были явно запрограммированы. Это похоже на танцевальную программу, поставленную искусственным интеллектом без помощи инструктора по танцам.

Генеративный ИИ

Это тип ИИ, способный создавать новый контент (текст, изображения, видео и код), имитирующий закономерности в обучающих данных. Представьте себе волшебного художника с искусственным интеллектом, который может создавать произведения искусства, музыку и даже новые идеи.

Литература по теме: Руководство для начинающих по пониманию генеративного ИИ

Генеративно-состязательные сети (GAN)

GAN создают здоровую конкуренцию в мире искусственного интеллекта. Они работают вместе, чтобы сделать вещи, созданные искусственным интеллектом, как можно лучше, будь то искусство, музыка или даже виртуальные миры.

Галлюцинации в ИИ

Иногда ИИ становится слишком изобретательным и начинает видеть вещи, которых на самом деле нет — это галлюцинация для ИИ. Этот термин относится к случаям, когда ИИ предоставляет фактически неправильные, нерелевантные или бессмысленные результаты из-за ограничений его обучающих данных или архитектуры.

Входные данные

Входные данные — это «команда» для вашего ИИ. Это информация, которую вы передаете ИИ (например, текст, изображения или звуки), которую он использует для создания выходных данных. Точно так же, как шеф-повару для приготовления пищи нужны ингредиенты, ИИ нужны входные данные, чтобы создавать свои цифровые чудеса.

Модель большого языка (LLM)

LLM — это тип модели искусственного интеллекта, которая учится генерировать текст, участвовать в беседах и писать код, анализируя Интернет. Они часто удивляют своих разработчиков неожиданными языковыми навыками, общением, ответами на вопросы и даже шутками.

Машинное обучение (МО)

Думайте о машинном обучении как об умном питомце, который становится лучше с опытом. Речь идет о том, чтобы научить компьютеры улучшать выполнение задач, снабжая их множеством примеров, но без явного программирования. Точно так же, как вы учитесь на практике, алгоритмы МО изучают закономерности на основе данных и становятся вашими цифровыми друзьями, делая прогнозы, рекомендации и даже создавая искусство!

Мартех Стек

Стек маркетинговых технологий (martech) — это набор программных инструментов, которые маркетологи используют для организации и выполнения маркетинговых процессов. Стек может включать некоторые или все из следующих компонентов: CRM, аналитику, электронный маркетинг, управление социальными сетями, инструменты веб-дизайна и многое другое. Набор маркетинговых технологий компании так же уникален, как и ее клиенты и цели.

Обработка естественного языка (НЛП)

Вы когда-нибудь использовали Siri для определения погоды? НЛП — это метод общения ИИ с интеллектуальными системами с использованием «естественного» (читай: человеческого) языка. Думайте об этом как о общении с компьютером, как с друзьями. Это помогает машинам понимать и говорить, как люди.

Литература по теме: Искусственный интеллект в B2B-маркетинге: где человеческий интеллект встречается с маркетинговым интеллектом

Нейронные сети

Нейронные сети, вдохновленные биологическими нейронами, представляют собой сложные математические модели, имитирующие структуру человеческого мозга, позволяющие системам ИИ учиться на закономерностях в данных. Они являются основой глубокого обучения, при котором сложные закономерности изучаются на основе данных.

Параметры в ИИ

Параметры похожи на настройки вашей цифровой камеры — это числовые значения, которые определяют работу ИИ. Это все равно, что настраивать ручки, чтобы помочь ИИ быстрее учиться, работать лучше и стать суперзвездой в решении проблем.

Модули постобработки

После завершения очистки модули предварительной обработки отправляют данные модулям постобработки для завершения работы. На этом завершаются последние доработки: результаты ИИ доводятся до совершенства, чтобы они были безупречными, точными и готовыми впечатлять.

Прогнозная аналитика

Прогнозирующий анализ использует данные, методы машинного обучения и статистические алгоритмы, действуя как личный предсказатель. Это все равно, что использовать ИИ, чтобы заглянуть в будущее, подсчитывая цифры из прошлого. Прогнозная аналитика — это хрустальный шар цифровой эпохи, позволяющий предсказывать будущие результаты на основе исторических данных: от угадывания, какой фильм вам понравится в следующий раз, до помощи компаниям в принятии разумных решений.

Модули предварительной обработки

Если бы у вас была группа цифровых помощников, которые приводят в порядок ваши данные перед тем, как они пойдут на работу, это были бы модули предварительной обработки. Они подобны бригаде по очистке: они избавляются от шума и следят за тем, чтобы ваши данные были в идеальном состоянии для использования ИИ.

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором модель ИИ учится принимать решения в среде для достижения максимального вознаграждения. Это метод проб и ошибок ИИ, который обучает компьютеры принимать решения, начисляя им баллы за правильные действия и помогая им учиться на своих ошибках.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

RPA — это использование программного обеспечения с возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения для выполнения повторяющихся задач большого объема. Это позволяет вам обучать программных роботов выполнять утомительную, повторяющуюся (и, скажем прямо, скучную) работу, освобождая людей для более захватывающих и творческих занятий и экономя деньги и рабочую силу вашей компании.

Анализ настроений

Анализ настроений включает использование обработки естественного языка для выявления и извлечения субъективной информации из исходных материалов. Это похоже на кольцо настроения, но с использованием искусственного интеллекта, чтобы выяснить, чувствуют ли люди себя счастливыми, грустными или чем-то средним, анализируя их слова и тон в Интернете.

Тензорфлоу

Думайте о TensorFlow как о холсте, на котором вы можете нарисовать свои мечты об искусственном интеллекте. Это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Google, которая помогает создавать и обучать модели искусственного интеллекта и имеет решающее значение для исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Создаете ли вы чат-бота или учите компьютер играть в шахматы, TensorFlow вас поддержит.

Литература по теме: Обзор опыта поисковой генерации Google с искусственным интеллектом

Данные обучения

Думайте об обучающих данных как о наборе инструментов учителя для работы с ИИ. Это все равно, что отправить искусственного интеллекта ребенка в школу, чтобы научить его множеству примеров, чтобы он мог учиться и становиться умнее. Будь то наборы данных для вашей компании или факты о Второй мировой войне, данные обучения помогают ИИ стать профессионалом.

Модель Трансформатора

Думайте о модели-трансформере как о многозадачной суперзвезде искусственного интеллекта. Это тип архитектуры модели ИИ, которая может анализировать целое предложение сразу, а не слово за словом, понимать контекст, переводить языки и даже писать код, и все это благодаря овладению искусством внимания.

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга был разработан ученым-компьютерщиком Аланом Тьюрингом в 1950 году, чтобы определить, могут ли машины общаться настолько естественно, что вы не сможете отличить их от человека. Хотя для того, чтобы считаться проходящим, нужно набрать 30 %, но самый высокий задокументированный балл на сегодняшний день составляет всего 33 %, полученный Юджином Густманом в 2014 году с использованием технологии НЛП (а не алгоритмов глубокого обучения, используемых сегодня). LaMDA AI от Google также прошел тест Тьюринга, как и ChatGPT в феврале 2023 года.

Обучение без присмотра

Обучение без учителя — это метод машинного обучения, при котором модель обучается на немаркированных данных, а не на выбранном наборе данных. Речь идет о том, чтобы позволить компьютерам учиться без конкретных инструкций, находить скрытые закономерности и связи, которые даже мы, люди, можем упустить.

Итак, вот наше подробное руководство по некоторым наиболее популярным концепциям искусственного интеллекта. Если вы когда-нибудь окажетесь в затерянной цифровой стране чудес, давайте поговорим. Мы хотели бы стать вашим проводником в растущем использовании искусственного интеллекта в маркетинге.

Дополнительную информацию об искусственном интеллекте и о том, какую пользу он может принести вашему B2B, можно найти в нашем блоге.