۱۲ اصطلاح ضروری هوش مصنوعی که باید بدانید

فاطمه مرادخانی: فناوری هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی دیجیتال امروز تبدیل شده است و آشنایی با اصطلاحات و مفاهیم آن برای فهم بهتر این فناوری ضروری است. از سیستم‌های چت‌بات پیشرفته و مدل‌های مولد گرفته تا الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین، دنیای هوش مصنوعی روز به روز گسترده‌تر می‌شود. در این راستا، آگاهی از مفاهیم پایه‌ای این حوزه، نه تنها برای متخصصان بلکه برای عموم افراد نیز اهمیت زیادی پیدا کرده است. در این گزارش، به بررسی مهم‌ترین اصطلاحات و مفاهیم هوش مصنوعی پرداخته شده است که درک آن‌ها برای هر فرد علاقه‌مند به این حوزه ضروری است.

در این واژه‌نامه فشرده، با مهم‌ترین اصطلاحات دنیای هوش مصنوعی آشنا می‌شوید:

یادگیری ماشین (Machine Learning - ML)

روشی که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد با تحلیل داده‌ها، بدون برنامه‌نویسی مستقیم، الگو‌ها را یاد بگیرند.

مدل زبانی بزرگ (LLM - Large Language Model)

مانند ChatGPT یا Claude؛ مدل‌هایی که زبان طبیعی را درک و تولید می‌کنند.

مدل مولد (Generative Model)

سیستم‌هایی که می‌توانند متن، تصویر، موسیقی یا کد‌های تازه بسازند.

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)

مدل‌هایی که هم‌زمان ورودی‌های متنی، تصویری یا صوتی را تحلیل می‌کنند.

عامل هوشمند (AI Agent)

سیستمی هوشمند با توان تصمیم‌گیری، تعامل و انجام وظایف به‌صورت مستقل.

ریزتنظیم (Fine-tuning)

شخصی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاربرد‌های خاص با داده‌های اختصاصی.

شبکه عصبی (Neural Network)

ساختاری الگوریتمی الهام‌گرفته از مغز انسان برای پردازش داده‌ها.

سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias)

وقتی الگوریتم‌ها به‌دلیل داده‌های آموزشی، تصمیم‌هایی ناعادلانه می‌گیرند.

ایمنی هوش مصنوعی (AI Safety)

اقدامات و اصولی برای اطمینان از قابل کنترل بودن و آسیب‌نرسانی هوش مصنوعی.

منبع باز (Open Source)

مدل‌ها و ابزار‌هایی که کد آنها برای همه در دسترس و قابل ویرایش است.

داده‌های آموزشی (Training Data)

مجموعه داده‌هایی که مدل‌ها برای یادگیری و پیش‌بینی از آنها استفاده می‌کنند.

هوش عمومی مصنوعی (AGI - Artificial General Intelligence)

نوعی هوش مصنوعی فرضی با توانایی‌های ذهنی در سطح انسان و فراتر از وظایف خاص.

انتهای پیام/