Начало

Блог

Термини свързани с изкуствения интелект: Попростено ръководство за това какво има значение (и какво не)

Термини свързани с изкуствения интелект: Попростено ръководство за това какво има значение (и какво не)

Написано от

Дариа Олиешко

Публикувано на

13 авг. 2025

Време за четене

3 - 5 минути за четене

AI е навсякъде. Но нека бъдем реалисти — много от „AI термини“ там са просто шумови думи, хвърлени в презентации и продуктови страници. Ако някога сте се чувствали претоварени от съкращения като AGI, LLM или A2A, вие не сте сами.

Това ръководство разгражда всичко на разбираем език. Без жаргон. Без празни приказки. Само същественото, което наистина има значение през 2025 и след това.

Независимо дали сте в HR, IT, маркетинг, операции, или просто се опитвате да звучите умно на следващото си съвещание, това е вашият бърз курс. Запаметете го. Споделете го. Запазете го. Нека разгадаем AI термини заедно — и да научим как да ги използваме, за да свършим работата.

Защо AI термините ще имат значение през 2025

AI вече не е технологичен експеримент. Той е двигателят зад вашите инструменти за разписание, процесите по наемане, аналитичните табла и Slack известията. Но повечето хора все още не говорят езика.

Ето защо знанието на AI термини има значение:

Ще забележите шум от реалната стойност.
Ще взимате по-интелигентни решения при оценка на доставчиците.
Най-накрая ще разберете как работят вашите инструменти.
Ще си сътрудничите по-добре с разработчици и технологични екипи.

Истински пример:

Екип по човешки ресурси закупи „AI чатбот“ за автоматизиране на наемането. Оказа се, че това е един обикновен контакт форма без NLP, без автоматизация и без интеграция. Защо? Те не разбираха термините.

Единствените AI термини, които наистина трябва да знаете

Нека започнем с основните концепции, които ще срещате най-често.

AI агент

Система, която възприема, решава и действа за постигане на цел. Не се нуждае от ръчна намеса, за да се движи — поема инициатива. Мислете за това като за неуморим дигитален асистент.

Агентен AI

AI, който може да си поставя собствени цели и да действа без постоянни инструкции. Той се учи с времето, като оптимизира резултатите. Пример: планиране на смени и разрешаване на конфликти автономно.

A2A (Agent-to-Agent)

Протокол за комуникация, който позволява на независими AI агенти да си сътрудничат. Вашият AI за планиране може да комуникира с AI за заплати, за да синхронизира часове, извънредна работа и спазване на правилата.

AGI срещу ANI

AGI

(Изкуствен общ интелект)

Хипотетична форма на AI, която може да учи и разсъждава като човека. Все още не съществува, но доминира в заглавията.

ANI

(Изкуствен тесен интелект)

Реален AI, който се специализира в една задача — като планиране, разпознаване на лица или превод. Това е AI-то, което използвате днес.

AI чатботи: Отвъд малките разговори

Съвременните AI чатботи могат:

Отговарят на HR въпроси
Обработват молби за отпуск
Осигуряват инструкции за въвеждане
Действат като агенти за поддръжка 24/7

Инструменти като ChatGPT, Claude, Gemini и персонализирани ботове, обучени на вътрешни документи, могат да бъдат много полезни.

Автоматизация срещу Оперирования

AI Автоматизация

Заема се със специфични, повтарящи се задачи — като етикетиране на билети, разпределяне на смени или изпращане на известия.

AI Оперирования

Свързва системи и задачи в цялостни потоци. Помислете: въвеждане на нов нает, настройване на сменния му модел, синхронизиране на заплати и изпращане на документи за спазване.

AI модели и семейства

AI Модел

Основният алгоритъм, обучен да преобразува вход в изход. GPT-4o, Claude 3 и Gemini 1.5 са примери.

Семейство модели

Група свързани модели, обучени на подобна архитектура, но оптимизирани за различни задачи. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o са в семейството на GPT.

Съвпадение, Внимание и Пристрастие

Съвпадение

Осигурява, че поведението на AI съвпада с човешките стойности. Лошото съвпадение = непредвидени действия.

Внимание

Как моделите "се фокусират" върху най-важните данни за генериране на отговори. Основно за трансформър моделите.

Пристрастие

Ако обучителните данни са пристрастни, изходът на AI ще бъде такъв също. Това е важно за HR, спазване на правилата и вземане на решения.

Интеграция на AI

Използвайте платформи като:

Zapier за задействане на действия между приложения
APIs за вграждане на AI функции
Инструменти без код за изграждане на интелигентни автоматизации без време за разработка

Пример: Използвайте ChatGPT, за да генерирате отчети за смени вътре в Shifton според данни за проследяване на време.

Напреднали AI термини, които ще виждате повече

LLM (Модели за обработка на език)

Мощността зад чатботи, генериране на съдържание и интелигентни отговори. LLM-ите са обучени с масиви от текстови набори и могат да изпълняват широк спектър от езикови задачи.

Популярни LLMи:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (open-source)

RAG (Получаване-Подобрено Генериране)

Съчетава езиков модел с търсачка или база от документи за генериране на отговори в реално време, съобразени с контекста. Полезно за AI агенти за поддръжка и бази знания.

Обучение без/с малко примери

Обучение без примери: AI прави нещо без примери.
Обучение с малко примери: AI използва няколко примера в подканката, за да научи как да извършва задача.

Тези умения позволяват на AI да се адаптира бързо — отлично за анализиране на нови тенденции в билети за поддръжка или обратна връзка от HR.

Мултимодален AI

Модели, които разбират текст, изображения, аудио или видео едновременно. Страхотно за интерпретиране на визуални графици, гласови команди и форми.

Векторни бази данни

Съхранява информация в формат, който AI може да разбере и търси семантично (по смисъл, не по ключови думи). Подхранване на търсенето на документи, чатботи и персонализация.

Популярни инструменти:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Пълен речник на 40+ AI термини (обяснени просто)

AI агент — Систем, който може да взема решения и да действа към цели без човешко микроменажиране.
Агентен AI — AI, който си поставя собствени цели и поема инициатива, базирана на своята среда.
A2A (Agent-to-Agent) — Протокол за AI агенти, за да комуникират и си сътрудничат.
AGI (Изкуствен общ интелект) — Хипотетичен AI с човешко ниво на учене и разсъждение.
ANI (Изкуствен тесен интелект) — Реален AI, който превъзхожда в една специфична задача.
AI модел — Обучена функция, която превръща вход в интелигентен изход.
Семейство модели — Група свързани AI модели, изградени от същата архитектура.
LLM (Модели за обработка на език) — Модел, обучен на голямоезикови данни за разбиране и генериране на текст, подобен на човешкия.
Мултимодален AI — AI, който може да разбира и работи с множество типове вход (текст, изображение, глас).
Векторна база данни — Вид база данни, използвана за съхранение и търсене на данни, базирани на значение, а не само по ключови думи.
Задаване на стойности — Числови представления на текст/данни, които помагат на AI да разбере връзките и значението.
RAG (Получаване-Подобрено Генериране) — Съчетава търсене в реално време с генериране за по-точни отговори.
Изкуство на задаване на подканки — Изработване на по-добри входове за получаване на желаните изходи от AI.
Обучение без примери — AI изпълнява задача, без да я е виждал преди.
Обучение с малко примери — AI учи нова задача с помощта на няколко примера.
Прецизно обучение — Адаптиране на общ модел към специфична задача или набор от данни.
Преподготовка — Началната фаза на обучение на AI модел върху широк набор от данни.
Халюцинация — Когато AI уверено генерира неверни или некоректни информации.
Пристрастие — Систематична несправедливост в поведението на AI поради пристъпи в обучителните данни.
Съвпадение — Уверяване, че изходите на AI съответстват на човешките цели, стойности и етика.
Конституционен AI — Обучение на модели с вградени етични принципи.
Обяснимост — Възможността да се разбере защо AI направи определено решение.
Черна кутия — Модел или система, чиято вътрешна работа не е прозрачна или може да се обясни.
Верижен резонанс — Техника, при която AI обяснява своите стъпки преди да стигне до заключение.
RLHF (Учене с подсилване от човешка обратна връзка) — Метод на обучение, при който човешките предпочитания ръководят процеса на учене.
Синтетични данни — Изкуствено генерирани данни, използвани за обучение или тестване на модели.
Свободно тегло — Когато параметрите на модел са споделени публично (отворен код).
Затворен модел — Собственостен AI модел, чийто вътрешности не са достъпни.
Токен — Най-малката единица текст, която използват AI моделите (често дума или част от дума).
Латентност — Забавянето на време между потребителски вход и AI отговор.
Инференция — Действието на използване на обучен модел за генериране на изход.
Основание — Свързване на изходите на AI с реална, проверима информация.
Автономен AI — AI, който може да работи самостоятелно през дълги последователности без намеса.
Бенчмаркинг — Тестване на AI производителността с използване на стандартизирани набори от данни и задачи.
Ограничители — Ограничения или лимити, зададени на AI, за да се предотврати злоупотреба или грешка.
Контроли за настройка — Регулируеми настройки, които променят поведението на AI модел.
Мащабируемост — Как добре един AI система работи когато увеличава се потребителското търсене.
Приспособяване — Когато моделът изпълнява добре на обучителни данни, но слабо в реалния свят.
Обобщение — Способността на AI да изпълнява добре на невиждани данни.
NLP (Естествен езиков процес) — Областта на AI фокусирана върху разбирането и генерирането на човешки език.
Маркиране на данни — Тагване на сурови данни (изображения, текст и др.), за да се научи AI какво вижда.
Самоуправляемо обучение — Обучение на AI да учи модели от немаркирани данни.
AI като успешен помощник — Вид помощен AI, който увеличава, а не замества човешките работници.
Оркестриране — Свързване на инструменти с подпомаган от AI в интелигентни, автоматизирани работни потоци.