Pagrindinis

Tinklaraštis

AI Terminai Dekoduoti: Paprastas Vadovas, Kas Svarbu (ir Kas Ne)

AI Terminai Dekoduoti: Paprastas Vadovas, Kas Svarbu (ir Kas Ne)

Parašė

Daria Olieshko

Paskelbta

13 Rgp 2025

Skaitymo laikas

3 - 5 min perskaityti

Dirbtinis intelektas yra visur. Bet būkime realistai — dauguma „dirbtinio intelekto terminų“ iš ten yra tik raktažodžiai, įmesti į prezentacijas ir produktų puslapius. Jei kada nors jautėtės priblokšti akronimų, tokių kaip AGI, LLM ar A2A, jūs ne vieni.

Šis gidas paaiškina viską paprasta anglų kalba. Be žargono. Be nereikalingos informacijos. Tik esminės žinios, kurios tikrai svarbios 2025 m. ir vėliau.

Nesvarbu, ar dirbate personalo skyriuje, IT, rinkodaroje, operacijose, ar tiesiog norite atrodyti išmaniai kitame susitikime, tai yra jūsų greitas kursas. Išsaugokite. Dalinkitės. Pažymėkite. Supraskime dirbtinio intelekto terminų kartu — ir išmokime, kaip juos naudoti, kad iš tikrųjų atliktume darbus.

Kodėl dirbtinio intelekto terminai svarbūs 2025 m.

Dirbtinis intelektas nebėra tik technologinis eksperimentas. Jis yra variklis jūsų planavimo įrankiuose, įdarbinimo procesuose, analitiniuose skydeliuose ir „Slack“ pranešimuose. Visgi dauguma žmonių dar nekalba šia kalba.

Štai kodėl žinojimas dirbtinio intelekto terminų yra svarbus:

Jūs atskirsite ažiotažą nuo tikros vertės.
Priimsite išmanesnius sprendimus, kai vertinsite tiekėjus.
Galiausiai suprasite kaip veikia jūsų įrankiai.
Geresnis bendradarbiavimas su kūrėjais ir technologijų komandomis.

Tikras pavyzdys:

Personalo skyrius įsigijo „dirbtinio intelekto pokalbių robotą“ įdarbinimo automatizavimui. Pasirodė, kad tai tik prabangi kontaktinė forma be NLP, be automatikos ir be integracijos. Kodėl? Jie nesuprato terminų.

Vieninteliai dirbtinio intelekto terminai, kuriuos tikrai reikia žinoti

Pradėkime nuo pagrindinių sąvokų, kurias sutiksite dažniausiai.

Dirbtinio intelekto agentas

Sistema, kuri suvokia, priima sprendimus ir veikia siekdama tikslo. Jai nereikia rankinio įvesties, kad judėtų — ji imasi iniciatyvos. Pagalvokite apie ją kaip apie nenutrūkstamai dirbančią skaitmeninę asistentę.

Agentinis AI

Dirbtinis intelektas, galintis pats nustatyti tikslus ir veikti be nuolatinių nurodymų. Jis mokosi keliaudamas, optimizuodamas rezultatus bėgant laikui. Pavyzdys: pamainų planavimas ir konfliktų sprendimas savarankiškai.

A2A (agento su agentu sąveikavimas)

Komunikacijos protokolas, leidžiantis nepriklausomiems dirbtinio intelekto agentams bendradarbiauti. Jūsų planavimo AI galėtų kalbėti su darbo užmokesčio AI dėl valandų, viršvalandžių ir atitikimų sinchronizavimo.

AGI lyginant su ANI

AGI

(Dirbtinio bendrojo intelekto)

Vis dar hipotezė, AI, galintis mokytis ir mąstyti kaip žmogus. Jis dar neegzistuoja, bet dominuoja antraštėse.

ANI

(Dirbtinio siaurojo intelekto)

Realus AI, kuris specializuojasi vienoje užduotyje — kaip planavimas, veido atpažinimas ar vertimas. Tai AI, kurį naudojate šiandien.

AI pokalbių robotai: daugiau nei mažakalbiai

Šiuolaikiniai AI pokalbių robotai gali:

Atsakyti į personalo klausimus
Tvarkyti laisvalaikio prašymus
Teikti įvadines instrukcijas
Veikti kaip 24/7 palaikymo agentai

Tokie įrankiai kaip ChatGPT, Claude, Gemini ir pritaikyti robotai, apmokyti vidiniais dokumentais, gali būti itin naudingi.

Automatizacija prieš orkestraciją

AI automatizacija

Vykdo specifines, pasikartojančias užduotis — kaip bilietų žymėjimas, pamainų priskyrimas ar pranešimų siuntimas.

AI orkestracija

Sujungia sistemas ir užduotis į visą procesą. Pagalvokite: naujo darbuotojo įvedimas, jo pamainos modelio nustatymas, darbo užmokesčio sinchronizavimas ir atitikties dokumentų siuntimas.

AI modeliai ir šeimos

AI modelis

Pagrindinis algoritmas, apmokytas žemėlapiuoti įvestį į išvestį. GPT-4o, Claude 3 ir Gemini 1.5 yra pavyzdžiai.

Modelio šeima

Grupė susijusių modelių, apmokytų panašia architektūra, bet optimizuotų skirtingoms užduotims. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o yra visi GPT šeimoje.

Derinimas, dėmesys ir šališkumas

Derinimas

Užtikrina, kad AI elgesys atitiktų žmogaus vertybes. Blogas derinimas = netikėtos veiksmai.

Dėmesys

Kaip modeliai „susikoncentruoja“ į svarbiausius duomenis generuojant atsakymus. Core transformer modelių dalis.

Šališkumas

Jei mokymo duomenys šališki, taip bus ir AI išvestis. Tai svarbu personalo skyriuje, atitikties ir sprendimų priėmimo srityse.

AI integracija

Naudokite platformas kaip:

Zapier sukelti veiksmus tarp programų
API įterpti AI funkcijas
Nekodavimo įrankiai kurti išmanias automatizacijas be kūrimo laiko

Pavyzdys: Naudokite ChatGPT generuoti pamainų ataskaitas Shifton viduje, remiantis laiko atsekimo duomenimis.

Išplėstiniai AI terminai, kuriuos matysite vis dažniau

LLM (Didelio masto kalbos modelis)

Pagrindinė jėga už pokalbių robotų, turinio kūrimo ir neišmanančių atsakymų. LLM apmokomi milžiniškais tekstų rinkiniais ir gali atlikti platų kalbinių užduočių spektrą.

Populiarios LLM:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (atviro kodo)

RAG (Įganyvintas paieška)

Su jungia kalbos modelį su paieškos sistema ar dokumentų baze, kad generuotų realaus laiko, kontekstu suderintus atsakymus. Naudinga AI palaikymo agentams ir žinių bazėms.

Nulinio ar mažo skaičiaus mokymasis

Nulinis: AI daro kažką be pavyzdžių.
Mažas: AI naudoja keletą pavyzdžių nuorodoje, kad išmoktų atlikti užduotį.

Šie gebėjimai leidžia AI greitai prisitaikyti — puikiai tinka analizuojant naujas tendencijas pagalbos bilietuose ar personalo skyriuje gautuose atsiliepimuose.

Daugiarūšis AI

Modeliai, kurie supranta tekstą, vaizdus, garsą ar vaizdo įrašus vienu metu. Puikiai tinka aiškinant vizualinius grafikus, balsų komandas ir formų duomenis kartu.

Vektorinės duomenų bazės

Laiko informaciją tokiu formatu, kurį AI gali suprasti ir semantiškai ieškoti (pagal reikšmę, o ne raktinį žodį). Leidžia dokumentų paiešką, pokalbių robotus ir personalizaciją.

Populiarūs įrankiai:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Visas 40+ AI terminų žodynas (paprastai paaiškintas)

AI agentas — Sistema, galinti priimti sprendimus ir veikti siekdama tikslų be nuolatinio žmogaus valdymo.
Agentinis AI — AI, kuris nustato savo tikslus ir veikia remdamasis savo aplinka.
A2A (agento su agentu sąveikavimas) — Protokolas AI agentams bendrauti ir bendradarbiauti.
AGI (Artificial General Intelligence) — Hipotezinis AI, turintis žmogaus lygio mokymąsi ir samprotavimą.
ANI (Dirbtinis siaurasis intelektas) — Tikras AI, kuris puikiai atlieka vieną konkrečią užduotį.
AI modelis — Apmokyta funkcija, kuri paverčia įvestį į išmanų rezultatą.
Modelio šeima — Grupė susijusių AI modelių, sukurtų iš tos pačios architektūros.
LLM (Didelio masto kalbos modelis) — Modelis, apmokytas didelės apimties kalbos duomenimis suprasti ir generuoti žmogui panašų tekstą.
Daugiarūšis AI — AI, kuris gali suprasti ir dirbti su kelių tipų įvestimis (tekstu, vaizdu, balsu).
Vektorinė duomenų bazė — Duomenų bazės tipas, naudojamas saugoti ir ieškoti duomenis pagal reikšmę, o ne tik raktinius žodžius.
Įterpimai — Skaitmeniniai tekstų/duomenų atvaizdavimai, padedantys AI suprasti ryšius ir reikšmes.
RAG (Įganyvintas paieška) — Susijungia realaus laiko paieška su generacija, kad būtų gaunamos tikslesnės atsakymės.
Įėjimo konstravimas — Kūriant geresnes įvestis, kad būtų gautos norimos išvestys iš AI.
Nulinis mokymasis — AI atlieka užduotį to niekada nemačiusi.
Mažas mokymasis — AI išmoksta naują užduotį su keletu pavyzdžių.
Finišinis derinimas — Bendrojo modelio pritaikymas konkrečiai užduočiai ar duomenų rinkiniui.
Pradinis mokymas — Pradinis AI modelio mokymo fazis, vykstantis su plačiu duomenų rinkiniu.
Haliucinacijos — Kai AI užtikrintai generuoja klaidingą arba neteisingą informaciją.
Šališkumas — Sisteminis neteisingumas AI elgesyje dėl iškreiptų mokymo duomenų.
Derinimas — Užtikrinimas, kad AI išvestys atitiktų žmogaus tikslus, vertybes ir etiką.
Konstitucinis AI — Modelių mokymas naudojant įmontuotas etines principijas.
Paaiškinamumas — Galimybė suprasti, kodėl AI priėmė tam tikrą sprendimą.
Juodoji dėžė — Modelis ar sistema, kurios vidiniai veikimo būdai nėra skaidrūs ar interpretuojami.
Minties vedimo grandinė — Technika, kurioje AI paaiškina savo veiksmus prieš priimdamas išvadą.
RLHF (Stiprinimas mokantis iš žmogaus atsiliepimų) — Mokymo metodas, kuriame žmogaus pirmenybės vadovauja mokymosi procesui.
Sintetiniai duomenys — Dirbtinai sugeneruoti duomenys, naudojami modelių mokymui ar testavimui.
Atviros svorius — Kai modelio parametrai viešai prieinami (atviro kodo).
Uždaro modelis — Komercinis AI modelis, kurio vidiniai dalykai nėra prieinami.
Žodis — Mažiausias teksto vienetas, kurį AI modeliai naudoja (dažnai tai žodis ar jo dalis).
Latencija — Laiko uždelsimas tarp vartotojo įvesties ir AI atsakymo.
Išvados — Apmokyto modelio naudojimas išvestims generuoti.
Įtvirtinimas — AI išvesties susiejimas su realia, tikrinama informacija.
Autonominis AI — AI, kuris gali veikti savarankiškai per ilgus veiksmų sekas be įsikišimo.
Palydos — AI atlikimo testavimas naudojantis standartizuotais duomenų rinkiniais ir užduotimis.
Saugikliai — Apribojimai ar ribos, nustatytos AI, kad būtų išvengta netinkamo naudojimo ar klaidos.
Reguliavimo mygtukai — Reguliuojami nustatymai, keičiantys AI modelio elgesį.
Skalimumas — Kaip gerai AI sistema veikia, didėjant vartotojų poreikiams.
Perteklinė mokyba — Kai modelis gerai veikia mokymo duomenyse, bet blogai realiame pasaulyje.
Bendrinimas — AI gebėjimas gerai pasirodyti nematytuose duomenyse.
NLP (Natūralios kalbos apdorojimas) — AI sritis, orientuota į žmonių kalbos supratimą ir generavimą.
Duomenų žymėjimas — Neapdorotų duomenų (vaizdų, tekstų ir kt.) žymėjimas, kad AI suprastų, ką mato.
Savikontroliuojamas mokymasis — Mokant AI atrasti raštus iš nepažymėtų duomenų.
Kopiloto AI — Pagalbinis AI tipas, kuris didina, o ne pakeičia žmogaus darbuotojus.
Orkestravimas — AI valdomų įrankių susiejimas į išmanius, automatizuotus darbo srautus.