Avaleht

Blogi

Tehisintellekti terminid lahti seletatud: Lihtne juhend sellele, mis on oluline (ja mis mitte)

Tehisintellekti terminid lahti seletatud: Lihtne juhend sellele, mis on oluline (ja mis mitte)

Kirjutanud

Daria Olieshko

Avaldatud

13 aug. 2025

Lugemisaeg

3 - 5 min lugemine

Tehisintellekt on igal pool. Aga olgem ausad — paljud “tehisintellekti terminid” seal on lihtsalt moesõnad, mida visatakse esitlusidele ja tootelehtedele. Kui oled kunagi tundnud, et sind valdavad akronüümid nagu AGI, LLM või A2A, siis sa pole üksi.

See juhend jagab kõik lahti lihtsas eesti keeles. Ei mingeid keerulisi termineid. Ei mingeid tühikäike. Vaid olulised asjad, mis tõesti loevad aastal 2025 ja hiljem.

Kas sa töötad personalivaldkonnas, IT-s, turunduses, tegevustes või püüad järgmisel koosolekul lihtsalt nutikalt kõlada, see on sinu kiirkursus. Salvesta see. Jaga seda. Märgi see üles. Dekodeerime tehisintellekti terminid koos — ja õpime, kuidas neid tegelikult töö tegemiseks kasutada.

Miks tehisintellekti terminid on olulised aastal 2025

Tehisintellekt pole enam tehnoloogiline eksperiment. See on sinu ajakava tööriistade, värbamise töövoogude, analüütika juhtpaneelide ja Slacki teadete mootor. Kuid enamus inimesi ei räägi ikka veel seda keelt.

Siin on põhjused, miks teadmine tehisintellekti terminid on oluline:

Sa suudad eristada hüpet tegelikust väärtusest.
Teed targemaid otsuseid, kui hindad tarnijaid.
Lõpuks mõistad sa, kuidas sinu tööriistad töötavad.
Teed paremat koostööd arendajate ja tehniliste meeskondadega.

Reaalne näide:

Personaliosakond ostis “tehisintellekti vestlusroboti”, et automatiseerida värbamist. Lõpuks osutus see ülekaunistatud kontaktivormiks ilma NLP, automatiseerimise ja integratsioonita. Miks? Nad ei mõistnud termineid.

Ainsad tehisintellekti terminid, mida sa tegelikult teadma pead

Alustame põhimõistetega, millega sa tõenäoliselt kokku puutud.

Tehisintellekti agent

Süsteem, mis tajub, otsustab ja tegutseb eesmärgi suunas. See ei vaja liikumiseks käsitsi sisestusi — see võtab initsiatiivi. Mõtle sellele kui väsimatule digitaalsele assistendile.

Agentlik AI

Tehisintellekt, mis suudab seada enda eesmärke ja tegutseda ilma pidevate juhisteta. See õpib, kui see edasi liigub, optimeerides aja jooksul tulemusi. Näide: vahetustega graafikute kavandamine ja konfliktide iseseisev lahendamine.

A2A (agent-agendi vahel)

Suhtlusprotokoll, mis võimaldab iseseisvatel tehisintellekti agentidel koostööd teha. Sinu ajakavaa I võiks rääkida palgaarvestuse AI-ga, et sünkida ajad, ületunnitöö ja vastavus.

AGI vs ANI

AGI

(Tehisüldintellekt)

A still-hypothetical form of AI that can learn and reason like a human. It doesn’t exist yet, but it dominates headlines.

ANI

(Kitsas tehisintellekt)

Reaalne tehisintellekt, mis spetsialiseerub ühele ülesandele — nagu ajakavade koostamine, näotuvastus või tõlkimine. See on tehisintellekt, mida sa täna kasutad.

Tehisintellektipõhised vestlusrobotid: enamat kui väikloendus

Kaasaegsed tehisintellektipõhised vestlusrobotid saavad:

Vastata personaliga seotud küsimustele
Käsitleda puhkepäeva taotlusi
Anda sisseelamisjuhiseid
Tegutseda ööpäevaringsete tugiagentidena

Sellised tööriistad nagu ChatGPT, Claude, Gemini ja spetsiaalsed robotid, mis on koolitatud siseandmete pealt, võivad olla sügavalt kasulikud.

Automatiseerimine vs Orkestreerimine

AI-automatiseerimine

Tegeleb konkreetsete, korduvate ülesannetega — nagu piletite märgistamine, vahetuste määramine või teadete saatmine.

AI-orkestreerimine

Ühendab süsteemid ja ülesanded terviklikeks töövoogudeks. Mõtle: uue töötaja sisseelamine, tema vahetuste mustri seadistamine, palgaarvestuse sünkroniseerimine ja vastavusdokumentide saatmine.

AI mudelid ja perekonnad

AI-mudel

Põhialgoritm, mis on treenitud sisendi ja väljundi kaardistamiseks. GPT-4o, Claude 3 ja Gemini 1.5 on näited.

Mudeli perekond

Rühm seotud mudeleid, mis on õpetatud sarnase arhitektuuri peal, kuid optimeeritud erinevateks ülesanneteks. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o kuuluvad kõik GPT-perekonda.

Joondamine, tähelepanu ja eelarvamused

Joondamine

Tagab, et tehisintellekti käitumine vastab inimväärtustele. Halb joondamine = tahtmatud tegevused.

Tähelepanu

Kuidas mudelid “keskenduvad” kõige olulisematele andmetele vastuste loomiseks. Oluline trafode mudelitel.

Eelarvamus

Kui treeningdata on kallutatud, siis on seda ka tehisintellekti väljund. See on oluline personalivaldkonnas, vastavuses ja otsuste tegemisel.

Tehisintellekti integratsioon

Kasutage platvorme nagu:

Zapier et käivitada toimingud rakenduste vahel
API-d et manustada tehisintellekti funktsioone
No-code tööriistad et luua nutikaid automatiseerimisi ilma arendusajata

Näide: Kasuta ChatGPT-d, et luua Shiftini sees vahetusaruanne, mis põhineb ajajälgimise andmetel.

Täpsemad tehisintellekti terminid, mida näed üha rohkem

LLM (suur keelemudel)

Jõuallikas, mis ajendab vestlusroboteid, sisuloomet ja nutikaid vastuseid. LLM-id on treenitud massilistele tekstikoostel ja suudavad teha laia valikut keeleülesandeid.

Populaarsed LLMid:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (avatud lähtekoodiga)

RAG (otsingu-põhine põlvkond)

Kombineerib keelemudeli otsingumootori või dokumendibaasiga, et luua reaalajas, kontekstitundlikke vastuseid. Kasulik tehisintellekti tugiühendajatele ja teadmiste baasidele.

Zero-shot / väheste näidete õppimine

Ilma ühegi näiteta teeb tehisintellekt midagi.Väheste näidetega
Kasutab AI mõned näited ülesande sooritamiseks õppimiseks.: AI uses a few examples in the prompt to learn how to perform a task.

Need oskused võimaldavad tehisintellektil kiiresti kohaneda — suurepärane uute trendide analüüsimiseks tugitiketites või personali tagasisides.

Multimodaalne AI

Mudelid, mis mõistavad teksti, pilte, heli või videot korraga. Suurepärane visuaalsete ajakavade tõlgendamiseks, häälkäskluste ja vormi sisestuste koos töötlemiseks.

Vektorandmebaasid

Salvestab teabe vormis, millest AI saab aru ja otsib semantiliselt (tähenduse, mitte märksõna alusel). Toidab dokumendi otsingut, vestlusroboteid ja isikupärastamist.

Populaarsed tööriistad:

Pinecone
Weaviate
Chroma

40+ tehisintellekti terminite täielik sõnastik (lihtsalt selgitatud)

Tehisintellekti agent — Süsteem, mis suudab teha otsuseid ja tegutseda eesmärkide nimel ilma inimese sekkumiseta.
Agentlik AI — Tehisintellekt, mis seab ise eesmärke ja võtab algatusi oma keskkonna põhjal.
A2A (agent-agendi vahel) — Protokoll, et tehisintellekti agendid saaksid suhelda ja koostööd teha.
AGI (Tehisüldintellekt) — Hüpoteetiline tehisintellekt, millel on inimtasandil õppimis- ja mõtlemisvõime.
ANI (Kitsas tehisintellekt) — Reaalne tehisintellekt, mis paistab silma konkreetse ülesande täitmisel.
Tehisintellekti mudel — Treenitud funktsioon, mis muudab sisendi intelligentseks väljundiks.
Mudeli perekond — Sama arhitektuuri pealt ehitatud seotud AI mudelite rühm.
LLM (suur keelemudel) — Mudel, mis on treenitud ulatuslikule keeleandmetele, et mõista ja luua inimtasemel teksti.
Multimodaalne AI — Tehisintellekt, mis suudab aru saada ja töötada mitut tüüpi sisendiga (tekst, pilt, hääl).
Vektorandmebaas — Andmebaasi tüüp, mida kasutatakse andmete salvestamiseks ja otsimiseks tähenduse, mitte ainult märksõnade alusel.
Sissekanded — Numbrilised esindused tekstist/andmetest, mis aitavad AI-l mõista suhteid ja mõtet.
RAG (otsingu-põhine põlvkond) — Kombineerib reaalajas otsingut ja loomist täpsemate vastuste saamiseks.
Sisendi inseneritöö — Parimate sisendite käsitöö, et saada soovitud väljundid AI-st.
Zero-shot õppimine — Tehisintellekt täidab ülesande ilma seda varem nägemata.
Väheste näidete õppimine — Tehisintellekt õpib uut ülesannet vaid mõne näitega.
Peenhäälestus — Üldise mudeli kohandamine konkreetsele ülesandele või andmekogumile.
Eeltreening — Tehisintellekti mudeli algne treeningfaas laialdase andmekogumiga.
Hallutsinatsioon — Kui AI kindlalt genereerib vale või ebatäpset teavet.
Eelarvamus — Süsteemne ebaõiglus tehisintellekti käitumises kallutatud treeningandmete tõttu.
Joondamine — Veenduda, et AI väljundid vastaksid inimese eesmärkidele, väärtustele ja eetikale.
Konstitutsiooniline AI — Mudelite koolitamine sisseehitatud eetikapõhimõtete kasutamise kaudu.
Selgitusvõime — Võime mõista, miks tehisintellekt tegi teatud otsuse.
Must kast — Mudel või süsteem, mille sisemine töö pole läbipaistev või tõlgendatav.
Mõtteprotsesside ahel — Meetod, kus tehisintellekt selgitab oma samme enne järelduse tegemist.
RLHF (Inimtagasisidestamisest õppimine) — Treeningmeetod, kus inimese eelistused juhivad õppimisprotsessi.
Sünteetilised andmed — Kunstlikult loodud andmed, mida kasutatakse mudelite treenimisel või testimisel.
Avatud kaalusid — Kui mudeli parameetrid on avalikult jagatud (avatud lähtekoodiga).
Suletud mudel — Autoriõigusega kaitstud tehisintellekti mudel, mille sisemised osad pole juurdepääsetavad.
Token — Väikseim tekstiosa, mida tehisintellekti mudelid kasutavad (sageli sõna või sõnaosa).
Viivitus — Ajavahemik, mis kulub kasutaja sisendi ja tehisintellekti vastuse vahel.
Järeldus — Koolitatud mudeli kasutamine väljundi genereerimiseks.
Tugipunkt — Tehisintellekti väljundite sidumine reaalse, kontrollitava teabega.
Autonoomne tehisintellekt — Tehisintellekt, mis suudab iseseisvalt tegutseda pikka aega ilma sekkumiseta.
Võrdlustestimine — Tehisintellekti jõudluse testimine standardiseeritud andmekogumite ja ülesannete abil.
Kaitsepiirded — Tehisintellekti kasutamise väärkasutuse või vea vältimiseks seatud piirangud või piirid.
Peenhäälestuse nupud — Reguleeritavad seadistused, mis muudavad tehisintellekti mudeli käitumist.
Mastaapsus — Kui hästi tehisintellekti süsteem toimiks, kui kasutajate nõudlus kasvab.
Ületreening — Kui mudel töötab hästi treeningandmete kallal, kuid halvasti reaalses maailmas.
Üldistamine — Tehisintellekti võime hästi esineda nägemata andmetel.
NLP (Looduskeele töötlemine) — Tehisintellekti valdkond, mis keskendub inimkeele mõistmisele ja genereerimisele.
Andmete märgistamine — Toores andmete (näiteks piltide, tekstide jms) märgistamine, et õpetada tehisintellekti, mida see näeb.
Isevalmistatud õppimine — Treenida tehisintellekti õigeid mustreid tunnustama ilma märgistatud andmeteta.
Ko-piloodi AI — Abi tüüpi tehisintellekt, mis täiendab, mitte ei asenda inimtöötajaid.
Orkestreerimine — Ühendab tehisintellekti abil töötavad tööriistad targaks, automatiseeritud töövoogudeks.