В этой книге приведены термины, по-нашему мнению, наиболее часто употребляемые, как в повседневной работе, так и профессиональной деятельности специалистами самых разных профессий, интересующихся темой «искусственного интеллекта».
В заключение хочется добавить и проинформировать уважаемого читателя о том, что мы очень старались сделать для вас нужный и полезный «продукт» и «инструмент».
35-ая Московская международная книжная ярмарка
Первый вариант книги был представлен нами на 35-ой Московской международной книжной ярмарке в 2022 году.
Эта книга является абсолютно открытым и свободным к распространению документом. В случае, если Вы используете ее в своей практической работе, просим Вас делать ссылку на эту книгу.
Многие из терминов и определений к ним, в этой книге, встречаются в сети Интернет. Они повторяются десятки или сотни раз на различных информационных ресурсах (в основном на зарубежных). Тем не менее, мы поставили перед собой цель собрать и систематизировать самые актуальные из них в одном месте из самых разных источников, нужные из них перевести на русский язык и адаптировать, а какие-то и написать заново, исходя из собственного опыта. Учитывая вышесказанное, мы не претендуем на авторство или уникальность представленных терминов и определений.
Ссылки на первоисточники проставлены у оригинальных терминов и определений (то есть, если определение изначально было на английском языке из иностранного источника, то ссылка указывается после данного определения. Ссылка на тоже определение, переведенное или адаптированное на русский язык не указывается. Это сделано с тем, чтобы не дублировать ссылки, не перегружать текст и не путать читателя).
Мы продолжаем работу по улучшению качества и содержания текста этой книги, в том числе дополняем ее новыми знаниями по предметной области. Будем Вам благодарны за любые отзывы, предложения и уточнения. Направляйте их, пожалуйста, на aleksander.chesalov@yandex.ru
Приятного Вам чтения и продуктивной работы!
Ваши, Александр Чесалов, Александр Власкин и Матвей Баканач.
16.08.2022
Глоссариум по искусственному интеллекту
«А»
А/B-тестирование,также известное как сплит-тестирование (A/B Testing) это процесс экспериментирования, при котором две или более версии переменной (веб-страницы, элемента страницы и т. д.) одновременно демонстрируются разным сегментам посетителей веб-сайта, чтобы определить, какая версия оказывает максимальное влияние и повышает бизнес-показатели.
Абдуктивное логическое программирование (ALP)Абдуктивное логическое программирование (ALP) это высокоуровневая структура представления знаний, которая может использоваться для решения проблем декларативно на основе абдуктивного рассуждения. Она расширяет нормальное логическое программирование, позволяя некоторым предикатам быть неполно определенными, объявленными как абдуктивные предикаты.
Абдукция (Abductive reasoning) это форма логического вывода, которая начинается с наблюдения или набора наблюдений, а затем пытается найти самое простое и наиболее вероятное объяснение. Этот процесс, в отличие от дедуктивного рассуждения, дает правдоподобный вывод, но не подтверждает его основаниями для вывода.
Абстрактный тип данных (Abstract data type) это математическая модель для типов данных, где тип данных определяется поведением (семантикой) с точки зрения пользователя, а именно в терминах возможных значений, возможных операций над данными этого типа и поведения этих операций. Формально АТД может быть определён как множество объектов, определяемое списком компонентов (операций, применимых к этим объектам, и их свойствам).
Абстракция (Abstraction) это использование только тех характеристик объекта, которые с достаточной точностью представляют его в данной системе. Основная идея состоит в том, чтобы представить объект минимальным набором полей и методов и при этом с достаточной точностью для решаемой задачи.
Автоассоциативная память (Auto Associative Memory) это однослойная нейронная сеть, в которой входной обучающий вектор и выходные целевые векторы совпадают. Веса определяются таким образом, чтобы сеть хранила набор шаблонов. Как показано на следующем рисунке, архитектура сети автоассоциативной памяти имеет «n» количество входных обучающих векторов и аналогичное «n» количество выходных целевых векторов.
Автокодер (Autoencoder) это нейронная сеть, которая копирует входные данные на выход. По архитектуре похож на персептрон. Автоэнкодеры сжимают входные данные для представления их в latent-space (скрытое пространство), а затем восстанавливают из этого представления output (выходные данные). Цель получить на выходном слое отклик, наиболее близкий к входному. Отличительная особенность автоэнкодеров количество нейронов на входе и на выходе совпадает.
Автоматизация (Автоматизация это технология, с помощью которой процесс или процедура выполняется с минимальным участием человека.
Автоматизированная обработка персональных данных (Automated processing of personal data) это обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники.
Автоматизированная система (Автоматизированная система это организационно-техническая система, которая гарантирует выработку решений, основанных на автоматизации информационных процессов во всевозможных отраслях деятельности.
Автоматизированная система управления (Automated control system) это комплекс программных и программно-аппаратных средств, предназначенных для контроля за технологическим и (или) производственным оборудованием (исполнительными устройствами) и производимыми ими процессами, а также для управления такими оборудованием и процессами.
Автоматизированное мышление (Automated reasoning) это область информатики, которая занимается применением рассуждений в форме логики к вычислительным системам. Если задан набор предположений и цель, автоматизированная система рассуждений должна быть способна автоматически делать логические выводы для достижения этой цели.
Автономное транспортное средство (Autonomous vehicle) это вид транспорта, основанный на автономной системе управления. Управление автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов.
Автономность (Autonomous) это способность машины выполнять свою задачу без вмешательства и контроля человека.
Автономные вычисления (Autonomic computing) это способность системы к адаптивному самоуправлению собственными ресурсами для высокоуровневых вычислительных функций без ввода данных пользователем.
Автономный автомобиль (Autonomous car) это транспортное средство, способное воспринимать окружающую среду и работать без участия человека. Пассажир-человек не обязан брать на себя управление транспортным средством в любое время, и пассажиру-человеку вообще не требуется присутствовать в транспортном средстве. Автономный автомобиль может проехать везде, где ездит традиционный автомобиль, и делать все то же, что и опытный водитель-человек.
Автономность (Autonomous) это способность машины выполнять свою задачу без вмешательства и контроля человека.
Автономные вычисления (Autonomic computing) это способность системы к адаптивному самоуправлению собственными ресурсами для высокоуровневых вычислительных функций без ввода данных пользователем.
Автономный автомобиль (Autonomous car) это транспортное средство, способное воспринимать окружающую среду и работать без участия человека. Пассажир-человек не обязан брать на себя управление транспортным средством в любое время, и пассажиру-человеку вообще не требуется присутствовать в транспортном средстве. Автономный автомобиль может проехать везде, где ездит традиционный автомобиль, и делать все то же, что и опытный водитель-человек.
Автономный вывод (Offline inference) это генерация группы прогнозов, сохранение этих прогнозов, а затем извлечение этих прогнозов по запросу.
Автономный искусственный интеллект (Autonomous artificial intelligence) это биологически инспирированная система, которая пытается воспроизвести устройство мозга, принципы его действия со всеми вытекающими отсюда свойствами.
Автономный робот (Автономный робот) это робот, который спроектирован и сконструирован так, чтобы самостоятельно взаимодействовать с окружающей средой и работать в течение длительных периодов времени без вмешательства человека. Автономные роботы часто обладают сложными функциями, которые могут помочь им воспринимать физическое окружение и автоматизировать действия и процессы, которые раньше выполнялись руками человека.
Авторегрессионная модель (Autoregressive Model) это модель временного ряда, в которой наблюдения за предыдущими временными шагами используются в качестве входных данных для уравнения регрессии для прогнозирования значения на следующем временном шаге. В статистике и обработке сигналов авторегрессионная модель представляет собой тип случайного процесса. Он используется для описания некоторых изменяющихся во времени процессов в природе, экономике и т. д.
Агент (Agent) в обучении с подкреплением это испытуемая система, которая обучается и взаимодействует с некоторой средой. Агент воздействует на среду, а среда воздействует на агента.
Агломеративная кластеризация (Agglomerative clustering) это один из алгоритмов кластеризации, в котором процесс группировки похожих экземпляров начинается с создания нескольких групп, где каждая группа содержит один объект на начальном этапе, затем он находит две наиболее похожие группы, объединяет их, повторяет процесс до тех пор, пока не получит единую группу наиболее похожих экземпляров.
Агрегат (Aggregate) это сумма, созданная из более мелких единиц. Например, население области это совокупность населения городов, сельских районов и т. д., входящих в состав области. Суммировать данные из меньших единиц в большую единицу.
Агрегатор (Aggregator) это тип программного обеспечения, которое объединяет различные типы веб-контента и предоставляет его в виде легкодоступного списка. Агрегаторы каналов собирают такие данные, как онлайн-статьи из газет или цифровых изданий, публикации в блогах, видео, подкасты и т. д. Агрегатор каналов также известен как агрегатор новостей, программа для чтения каналов, агрегатор контента или программа для чтения RSS.