Булевая нейронная сеть (невесомая нейронная сеть) (Boolean neural network) это многослойная нейронная сеть, состоящая из модуля самоорганизующейся нейронной сети для извлечения признаков, за которым следует модуль нейронной сети и модуль классификации нейронной сети, который прошел самостоятельную подготовку.
Бустинг (Boosting) это мета-алгоритм ансамбля машинного обучения, предназначенный в первую очередь для уменьшения предвзятости и дисперсии в обучении с учителем, а также семейство алгоритмов машинного обучения, которые превращают слабых учеников в сильных132.
Буфер воспроизведения (Replay buffer) это память, используемая для хранения данных в промежутке между использованием или воспроизведением133.
Быстрое кодирование (One-hot encoding) это процесс, с помощью которого категориальные переменные преобразуются в подходящую алгоритмам Машинного обучения (ML) форму. Большая часть предварительной обработки данных это кодирование в понятный компьютеру язык чисел. Отсюда и название «encode», что буквально означает «преобразовать в компьютерный код». Существует множество различных способов кодирования, таких как Ярлычное (Label Encoding) или Быстрое кодирование134.
Быстрые и экономичные деревья (Fast-and-frugal trees) это тип дерева классификации. FFTS можно использовать в качестве инструментов принятия решений, которые действуют как лексикографические классификаторы и, при необходимости, связывают действие (решение) с каждым классом или категорией.
Бытовой искусственный интеллект (Consumer artificial intelligence) это специализированные программы искусственного интеллекта, внедрённые в бытовые устройства и процессы135.
«В»
Валидационные данные (Holdout data) или «выделенные, удержанные» данные, являющиеся частью Датасета (Dataset), предназначенного для тестирования, проверки работоспособности машинного обучения. Тестовые данные относятся к части предварительно размеченных данных, которые хранятся вне наборов данных, используемых для обучения и проверки контролируемых моделей машинного обучения. Их также можно назвать эталонными данными. Первым шагом в обучении с учителем является тестирование различных моделей на тестовых данных и оценка моделей на предмет прогнозируемой производительности. После того, как модель проверена и настроена с помощью набора проверочных данных, она тестируется с набором данных, чтобы выполнить окончательную оценку ее точности, чувствительности, специфичности и согласованности при прогнозировании правильных результатов136,137.
Вариативность данных (Data variability) этот термин описывает, насколько далеко точки данных расположены друг от друга и от центра распределения. Наряду с мерами центральной тенденции меры изменчивости дают вам описательную статистику, которая обобщает ваши данные138.
Ввод данных (Data entry) это процесс преобразования устных или письменных ответов в электронную форму139.
Вес (Weight) в обзорных исследованиях это число, связанное со случаем или единицей анализа; вес используется как мера относительного вклада переменных этого случая при оценке всей совокупности. При использовании вероятностной выборки часто существует вероятность того, что некоторые элементы генеральной совокупности будут недостаточно или чрезмерно представлены в выборке. Чтобы обеспечить более точные оценки всей совокупности, каждому случаю присваиваются «веса», которые используются для корректировки общих результатов, чтобы они более точно соответствовали общей совокупности140.
Векторный процессор или массивный процессор (Vector processor or array processor) это центральный процессор (ЦП), который реализует набор инструкций, где его инструкции предназначены для эффективной и действенной работы с большими одномерными массивами данных, называемыми векторами. Это отличается от скалярных процессоров, чьи инструкции работают только с отдельными элементами данных, и от некоторых из тех же скалярных процессоров, имеющих дополнительные арифметические блоки с одной инструкцией, несколькими данными (SIMD) или SWAR. Векторные процессоры могут значительно повысить производительность при определенных рабочих нагрузках, особенно при численном моделировании и подобных задачах. Методы векторной обработки также работают в оборудовании игровых приставок и графических ускорителях141.
Вероятностное программирование (Probabilistic programming) это парадигма программирования, в которой задаются вероятностные модели, а вывод для этих моделей выполняется автоматически. Он представляет собой попытку объединить вероятностное моделирование и традиционное программирование общего назначения, чтобы упростить первое и сделать его более широко применимым. Его можно использовать для создания систем, помогающих принимать решения в условиях неопределенности. Языки программирования, используемые для вероятностного программирования, называются «вероятностными языками программирования» (PPL)142,143.
Взрыв интеллекта (Intelligence explosion) это термин, придуманный для описания конечных результатов работы над общим искусственным интеллектом, который предполагает, что эта работа приведет к сингулярности в искусственном интеллекте, где «искусственный сверхинтеллект» превзойдет возможности человеческого познания. В интеллектуальном взрыве подразумевается, что самовоспроизводящиеся аспекты искусственного интеллекта каким-то образом возьмут на себя принятие решений людьми. В 1965 году И. Дж. Гуд впервые описал понятие «взрыв интеллекта» применительно к искусственному интеллекту (ИИ): пусть сверхразумная машина будет определена как машина, которая может намного превзойти все интеллектуальные действия любого человека, каким бы умным он ни был. Поскольку проектирование машин является одним из таких видов интеллектуальной деятельности, сверхразумная машина могла бы создавать еще более совершенные машины; тогда, несомненно, произошел бы «взрыв интеллекта», и разум человека остался бы далеко позади. Таким образом, первая сверхразумная машина это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человеку, при условии, что машина достаточно послушна, чтобы подсказать нам, как держать ее под контролем. Спустя десятилетия в сообществе ИИ утвердилась концепция «взрыва интеллекта», что приведет к внезапному росту «сверхразума» и случайному концу человечества. Известные бизнес-лидеры считают это серьезным риском, большим, чем ядерная война или изменение климата144,145.
Видеоаналитика (Video analytics) это технология, использующая методы компьютерного зрения для автоматизированного использования различных данных, на основании анализа отслеживающих изображений, поступающих с видеокамер в режиме реального времени или из архивных записей146,147.
Виртуализация (Virtualization) это предоставление набора вычислительных ресурсов или их логическое объединение, абстрагированное от аппаратной реализации, и обеспечивающее при этом логическую изоляцию друг от друга вычислительных процессов, выполняемых на одном физическом ресурсе148.
Виртуальный помощник (Virtual assistant) это программный агент, который может выполнять задачи для пользователя на основе информации, введенной пользователем149.
Виртуальная реальность (VR) (Virtual reality, VR) это смоделированный опыт, который может быть похож на реальный мир или полностью отличаться от него. Приложения виртуальной реальности включают развлечения (например, видеоигры), образование (например, медицинскую или военную подготовку) и бизнес (например, виртуальные встречи). Другие различные типы технологий в стиле VR включают дополненную реальность и смешанную реальность, иногда называемую расширенной реальностью или XR. Также, под Виртуальной реальностью понимают искусственную среду, созданную с помощью программного обеспечения и представленную пользователю таким образом, что пользователь принимает ее как реальную среду. На компьютере виртуальная реальность в основном воспринимается двумя из пяти органов чувств: зрением и слухом. Простейшая форма виртуальной реальности это трехмерное изображение, которое можно просматривать в интерактивном режиме на персональном компьютере, обычно манипулируя клавишами или мышью, чтобы содержимое изображения перемещалось в каком-либо направлении или увеличивалось или уменьшалось. Более изощренные усилия включают такие подходы, как круглые экраны, настоящие комнаты, дополненные носимыми компьютерами, и тактильные устройства, которые позволяют вам чувствовать отображаемые изображения. Виртуальную реальность можно разделить на: Моделирование реальной среды для обучения и воспитания. Разработка воображаемой среды для игры или интерактивной истории. Язык моделирования виртуальной реальности (VRML) позволяет создателю задавать изображения и правила их отображения и взаимодействия с помощью текстовых операторов языка150,151.
Внутренняя мотивация (Intrinsic motivation) в изучении искусственного интеллекта это мотивация к действию, при том, что информационное содержание, опыт, полученный в результате действия, является мотивирующим фактором. Информационное содержание в этом контексте измеряется в смысле теории информации как количественная оценка неопределенности. Типичной внутренней мотивацией является поиск необычных (удивительных) ситуаций, в отличие от типичной внешней мотивации, такой как поиск пищи. Искусственные агенты с внутренней мотивацией демонстрируют поведение, похожее на исследование и любопытство. Психологи считают, что внутренняя мотивация у людей это стремление выполнять деятельность для внутреннего удовлетворения просто для развлечения или вызова152.
Внутригрупповая предвзятость (In-group bias) это предвзятость, при которой люди склонны отдавать предпочтение людям, которые существуют в тех же группах, что и они. Эти группы могут быть сформированы по признаку пола, расы, этнической принадлежности или любимой спортивной команды. Если кто-то входит в нашу «внутреннюю группу», мы с большей вероятностью будем ему доверять. Проблема предвзятости ИИ одна из самых острых в современном мире, и решения ей пока нет. Системы распознавания лиц плохо работают на лицах афроамериканцев, а ИИ для приема на работу предпочитает нанимать мужчин, нежели женщин153.
Возврат (Return) это сумма всех вознаграждений, которые агент ожидает получить при следовании политике от начала до конца эпизода. Агент учитывает отсроченный характер ожидаемых вознаграждений, дисконтируя вознаграждения в соответствии с переходами состояний, необходимыми для получения вознаграждения154.
Вознаграждение (Reward) в обучении с подкреплением это числовой результат выполнения действия в состоянии, определяемом окружающей средой155.
Воплощённая когнитивная наука (Embodied cognitive science) это междисциплинарная область исследований, целью которых является объяснение механизмов, лежащих в основе разумного поведения. Она включает в себя три основных методики: моделирование психологических и биологических систем, которая рассматривает разум и тело как единое целое; формирование основного набора общих принципов разумного поведения; экспериментальное использование роботов в контролируемых условиях156.
Восприятие речи (Speech perception) это процесс, посредством которого звуки языка слышатся, интерпретируются и понимаются. Изучение восприятия речи тесно связано с областями фонологии и фонетики в лингвистике и когнитивной психологии и восприятием в психологии. Исследования в области восприятия речи направлены на то, чтобы понять, как люди-слушатели распознают звуки речи и используют эту информацию для понимания разговорной речи. Исследования восприятия речи находят применение в создании компьютерных систем, способных распознавать речь, в улучшении распознавания речи для слушателей с нарушениями слуха и языка, а также в обучении иностранному языку157.
Врата забвения (Forget gate) это часть ячейки долговременно-кратковременной памяти, которая регулирует поток информации, проходящий через ячейку. Врата забвения поддерживают контекст, решая, какую информацию следует отбросить из ячейки158.
Вращательная инвариантность (Rotational invariance) в задаче классификации изображений это способность алгоритма успешно классифицировать изображения даже при изменении ориентации изображения. Например, алгоритм все еще может идентифицировать теннисную ракетку, направлена ли она вверх, вбок или вниз159.
Временная сложность (Time complexity) это вычислительная сложность, описывающая время, необходимое для выполнения алгоритма. Временная сложность обычно оценивается путем подсчета количества элементарных операций, выполняемых алгоритмом, при условии, что выполнение каждой элементарной операции занимает фиксированное количество времени. Таким образом, время и количество элементарных операций, выполняемых алгоритмом, различаются не более чем на постоянный множитель160.
Временной ряд (Time Series) это последовательность точек данных, записанных в определенное время и проиндексированных в соответствии с порядком их появления161.
Временные данные (Temporal data) это зафиксированные данные, показывающие состояние во времени162.
Временные ряды (Time series) это наблюдения за переменной, сделанные во времени. Многие экономические исследования, такие как Международная финансовая статистика МВФ, представляют собой файлы данных временных рядов. Своего рода временные ряды также могут быть построены на основе перекрестного исследования, если одни и те же вопросы задаются более одного раза в течение времени163.
Вспомогательный интеллект (Assistive intelligence) это системы на основе ИИ, которые помогают принимать решения или выполнять действия.
Встраивание (внедрение слов) (Embedding (Word Embedding)) это один экземпляр некоторой математической структуры, содержащийся в другом экземпляре, например, группа, являющаяся подгруппой164.
Встраивание пространства (Embedding space) это D-мерное векторное пространство, в которое сопоставляются признаки из векторного пространства более высокой размерности. В идеале пространство вложения содержит структуру, дающую значимые математические результаты; например, в идеальном пространстве вложений сложение и вычитание вложений могут решать задачи аналогии слов. Скалярный продукт двух вложений является мерой их сходства165.
Встраивание слов (Word embedding (Vector representation of words)) это термин (в обработке естественного языка natural language processing), используемый для представления слов для анализа текста, обычно в форме вектора с действительным знаком, который кодирует значение слова таким образом, что слова, которые находятся ближе в векторном пространстве, становятся ближе по смыслу. Вложения слов можно получить с помощью набора методов языкового моделирования и изучения признаков, в которых слова или фразы из словаря сопоставляются с векторами действительных чисел166.