Mājas

Blogs

AI Terminu Atšifrējums: Vienkārša Rokasgrāmata par Svarīgo (un Mazsvarīgo)

AI Terminu Atšifrējums: Vienkārša Rokasgrāmata par Svarīgo (un Mazsvarīgo)

Rakstījis

Darija Olieshko

Publicēts

13 Aug 2025

Lasīšanas laiks

3 - 5 min lasīšana

AI ir visur. Bet būsim reāli — daudz “AI terminu” tur ārā ir tikai mode vārdi, kuriem ir pievērsta uzmanība prezentācijās un produktu lapās. Ja jūs kādreiz jutāties apjukuši akronīmos kā AGI, LLM vai A2A, jūs neesat vieni.

Šī rokasgrāmata visu izskaidro vienkāršā angļu valodā. Nav žargonu. Nav liekvārdības. Tikai būtiskais, kas patiešām ir svarīgs 2025. gadā un vēlāk.

Neatkarīgi no tā, vai jūs strādājat HR, IT, mārketingā, darbinieku vadībā vai vienkārši mēģināt izklausīties gudri savā nākamajā sapulcē, šī ir jūsu ātrpakete. Saglabājiet to. Dalieties tajā. Atzīmējiet kā grāmatzīmi. Izpratīsim AI terminu kopā — un mācīsimies, kā tās izmantot, lai patiešām paveiktu darbus.

Kāpēc AI termini būs svarīgi 2025. gadā

AI vairs nav tikai tehnoloģijas eksperiments. Tā ir jūsu plānošanas rīku, pieņemšanas plānu, analītisko paneļu un Slack brīdinājumu dzinējs. Tomēr vairums cilvēku vēl joprojām nerunā šo valodu.

Šeit ir kāpēc zināšana par AI terminu ir svarīga:

Jūs varat pamanīt haipu no reālas vērtības.
Jūs pieņemsiet gudrākus lēmumus, vērtējot piegādātājus. vērtējot pārdevējus.
Jūs beidzot sapratīsiet kā jūsu rīki darbojas.
Jūs labāk sadarbojaties ar izstrādātājiem un tehniskajām komandām.

Reāls piemērs:

HR komanda iegādājās “AI čatbotu” lai automatizētu pieņemšanu darbā. Izrādījās, ka tas bija izcils kontaktveidlapa bez NLP, bez automatizācijas un bez integrācijas. Kāpēc? Viņi nesaprata terminus.

Vienīgie AI termini, kas jums patiešām jāzina

Sāksim ar pamata koncepcijām, ar kurām jūs sastapsieties visbiežāk.

AI Aģents

Sistēma, kas uztver, pieņem lēmumus un darbojas, lai sasniegtu mērķi. Tā neprasa manuālu ievadi kustībai — tas uzņemas iniciatīvu. Domājiet par to kā par nemitīgu digitālo asistentu.

Agentika AI

AI, kas var noteikt savus mērķus un darboties bez pastāvīgām instrukcijām. Tā mācās darbībā, optimizējot rezultātus laika gaitā. Piemērs: autonomi plānot maiņas un risināt konfliktus.

A2A (Agent-to-Agent)

Komunikācijas protokols, kas ļauj neatkarīgiem AI aģentiem sadarboties. Jūsu plānošanas AI varētu sarunāties ar algas AI, lai sinhronizētu stundas, virsstundas un atbilstību.

AGI vs ANI

AGI

(Mākslīgā Vispārējā Intelekta)

Vēl hipotētiska formā AI, kas varētu mācīties un spriest kā cilvēks. Tā vēl nav, bet dominē virsrakstos.

ANI

(Mākslīgā Šaurā Intelekta)

Reāls AI, kas specializējas vienā uzdevumā — kā, piemēram, plānošana, sejas atpazīšana vai tulkošana. Tas ir AI, ko jūs izmantojat šodien.

AI Čatboti: Ne tikai mazas sarunas

Mūsdienu AI čatboti var:

Atbildēt uz HR jautājumiem
Pārvaldīt atvaļinājuma pieprasījumus
Nodrošināt uzņemšanas instrukcijas
Darboties kā 24/7 atbalstā aģenti

Tādi rīki kā ChatGPT, Claude, Gemini un pielāgoti boti, kuriem ir mācīgs pieredze uzh iekšējām dokumentācijām, var būt ārkārtīgi noderīgi.

Automatizācija pret Orķestrāciju

AI Automatizācija

Pārvalda specifiskus, atkārtotus uzdevumus — kā biļešu marķēšana, maiņu piešķiršana vai brīdinājumu nosūtīšana.

AI Orķestrācija

Savieno sistēmas un uzdevumus gala-piekt-pass plūsmās. Domājiet: jauna darbinieka uzņemšana darbā, viņa maiņu raksta iestatīšana, algas sinhronizācija, atbilstības dokumentu sūtīšana.

AI Modeļi un Ģimenes

AI Modelis

Galvenais algoritms, kas apmācīts, lai kartētu ievadi uz izeju. GPT-4o, Claude 3 un Gemini 1.5 ir piemēri.

Modelis Ģimene

Līdzīgu modeļu grupa, kas apmācīta uz līdzīgas arhitektūras, bet optimizēta dažādiem uzdevumiem. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o ir visi GPT ģimenē.

Saskaņošana, Uzmanība un Aizspriedumi

Saskaņošana

Gondz, ka AI uzvedība atbilst cilvēku vērtībām. Slikta saskaņošana = neplānotas darbības.

Uzmanība

Kā modeļi “pievēršas” svarīgākajiem datiem, lai ģenerētu atbildes. Pamatelements transformeru modeļiem.

Aizspriedumi

Ja mācību dati ir aizspriedumaini, tad AI izeja arī būs. Tas ir svarīgi HR, atbilstībai un lēmumu pieņemšanai.

AI Integrācija

Izmantojiet tādas platformas kā:

Zapier lai iedarbinātu darbības starp lietotnēm
API lai iekļautu AI funkcijas
Bez koda rīki lai izveidotu gudras automatizācijas bez izstrādes laika

Piemērs: Izmantot ChatGPT, lai ģenerētu maiņu pārskatus Shifton iekšē, pamatojoties uz laika izsekošanas datiem.

Progresīvi AI Termini, ko redzēsit biežāk

LLM (Liela izmēra valodas modelis)

Čatboti, satura ģenerēšanas un gudras atbildes dzinējs. LLM tiek apmācīti uz milzīgiem teksta datu kopumiem un var veikt plašu valodu uzdevumu klāstu.

Populārie LLM:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (atvērtā koda)

RAG (Retrīvoles-papildinātās paaudzes)

Apvieno valodas modeli ar meklēšanas dzinēju vai dokumentu bāzi, lai ģenerētu reāllaika, kontekstuāli apzinātas atbildes. Noderīgi AI atbalsta aģentiem un zināšanu bāzēm.

Zero-shot / Few-shot Apmācība

Zero-shot: AI dara kaut ko bez piemēriem.
Few-shot: AI izmanto dažus piemērus pamudinājumā, lai mācītos, kā veikt uzdevumu.

Šīs prasmes ļauj AI ātri adaptēties — lieliski jaunu tendenču analīzei palīdzības biļetēs vai HR atsauksmēs.

Multimodāls AI

Modeļi, kas saprot tekstu, attēlus, audio vai video vienlaikus. Lieliski vizuālo grafiku, balss komandu un formu ievadu interpretēšanai kopā.

Vektoru datu bāzes

Glabā informāciju formātā, ko AI var saprast un semantiski meklēt (pēc nozīmes, nevis pēc atslēgvārda). Dokumentu meklēšanas, čatbotu un pielāgošanas dzinējs.

Populārie rīki:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Pilnas vārdnīca ar 40+ AI terminu (vienkārši izskaidrota)

AI aģents — Sistēma, kas var pieņemt lēmumus un darboties mērķu virzienā bez cilvēka mikrovadības.
Agentika AI — AI, kas nosaka savus mērķus un uzņemas iniciatīvu, balstoties uz savu vidi.
A2A (Agent-to-Agent) — Protokols AI aģentiem, lai tie varētu sazināties un sadarboties.
AGI (Mākslīgā Vispārējā Intelekta) — Hipotētisks AI ar cilvēka līmeņa mācīšanos un loģiku.
ANI (Mākslīgā Šaurā Intelekta) — Reāls AI, kas izcili veic vienu specifiku uzdevumu.
AI modelis — Apmācīta funkcija, kas pārvērš ieeju inteliģentā izvadē.
Modelis ģimene — Saistītu AI modeļu grupa, kas veidota no tās pašas arhitektūras.
LLM (Liela izmēra valodas modelis) — Modelis, kas apmācīts uz lielapjoma valodas datiem, lai saprastu un radītu cilvēkam līdzīgu tekstu.
Multimodāls AI — AI, kas spēj saprast un strādāt ar vairāku veidu ievadiem (tekstu, attēlu, balsi).
Vektoru datubāze — Datubāzes veids, izmantots, lai glabātu un meklētu datus pēc nozīmes, ne tikai atslēgvārdiem.
Iegulumi — Teksta/datu skaitliskās reprezentācijas, kas palīdz AI saprast sakarības un nozīmi.
RAG (Retrīvoles-papildinātās paaudzes) — Apvieno reāllaika meklēšanu ar radīšanu precīzākām atbildēm.
Promptu izstrāde — Labāku ievadņu radīšana, lai iegūtu vajadzīgos rezultātus no AI.
Zero-shot apmācība — AI izpilda uzdevumu, to iepriekš neredzot.
Few-shot apmācība — AI apgūst jaunu uzdevumu ar tikai dažiem piemēriem.
Labāka apmācība — Vispārējā modeļa pielāgošana specifiskam uzdevumam vai datu kopai.
Iepriekšapmācība — AI modeļa sākotnējā apmācības fāze uz plašu datu kopu.
Halucinācija — Kad AI pārliecinoši ģenerē nepatiesu vai kļūdainu informāciju.
Aizspriedumi — Sistēmiska netaisnība AI uzvedībā, ko rada sagrozīti mācību dati.
Saskaņošana — Pārliecība, ka AI izvadi atbilst cilvēka mērķiem, vērtībām un ētikai.
Konstitucionālais AI — Modeļu apmācība ar iebūvētiem ētiskajiem principiem.
Izskaidrojamība — Spēja saprast, kādēļ AI pieņēma konkrētu lēmumu.
Melnais kastē — Modelis vai sistēma, kuras iekšējās darbības nav caurspīdīgas vai interpretējamas.
Domu ķēdes loģika — Tehnika, kurā AI skaidro savu rīcību pirms noslēgšanas.
RLHF (Pastiprinājuma mācīšanās no cilvēka atsauksmēm) — Mācību metode, kurā cilvēku vēlmes vada mācību procesu.
Sintētiskie dati — Mākslīgi ģenerēti dati, ko izmanto modeļu apmācībai vai pārbaudīšanai.
Atvērti svari — Kad modelis parametri ir publiski pieejami (atvērtajā kodā).
Slēgts modelis — Privāts AI modelis, kura iekšējā struktūra nav pieejama.
Žetons — Mazākā teksta vienība, ko AI modeļi izmanto (bieži vien vārds vai vārda daļa).
Latence — Laika aizkavēšanās starp lietotāja ievadu un AI atbildi.
Inferencēšana — Apmācīta modeļa izmantošanas akts, lai ģenerētu rezultātu.
Pamatojums — AI izlaides saistīšana ar reālu, pārbaudāmu informāciju.
Autonomais AI — AI, kas var darboties neatkarīgi ilgos secības bez iejaukšanās.
Benchmarking — Pārbaudot AI veiktspēju, izmantojot standartizētas datu kopas un uzdevumus.
Aizsargstieņi — Ierobežojumi vai limites uzstādītas AI, lai novērstu nepareizu izmantošanu vai kļūdas.
Konfigurēšanas pogas — Regulējami iestatījumi, kas maina, kā AI modelis uzvedas.
Mērogojamība — Cik labi AI sistēma darbojas, kad lietotāju pieprasījumi pieaug.
Pārapmācība — Kad modelis veiksmīgi darbojas uz mācību datiem, bet slikti reālajā pasaulē.
Vispārināšana — AI spēja labi darboties uz neredzētiem datiem.
NLP (Dabiskās valodas apstrāde) — AI joma, kas koncentrējas uz cilvēku valodas saprašanu un radīšanu.
Datu marķēšana — Neapstrādātu datu (attēlu, teksta utt.) marķēšana, lai mācītu AI, ko tas redz.
Pašapmācīta mācībvieta — AI apmācība, lai mācītos rakstus no neapstrādātiem datiem.
Kopilota AI — Asistenta AI veids, kas papildina, bet neaizstāj cilvēka darbiniekus.
Orķestrācija — Savienot AIificētus rīkus viedos, automātiskos darba procesos.