Полный словарь терминов искусственного интеллекта: от AGI до LLM

Искусственный интеллект представляет собой сложную и многогранную область, где учёные и исследователи часто прибегают к специализированной терминологии для описания своих разработок. Согласно определению SecurityLab.ru, искусственный интеллект - это технология создания интеллектуальных машин и компьютерных программ, основной задачей которых является использование компьютерных технологий для понимания человеческого интеллекта.

Современное состояние индустрии ИИ характеризуется стремительным развитием технологий и постоянным пополнением словаря новыми понятиями. Эксперты отмечают, что ИИ включает в себя экспертные системы, обработку естественного языка, распознавание речи и машинное зрение.

Важно понимать: Данный глоссарий охватывает как базовые концепции машинного обучения, так и передовые технологии 2025 года, включая последние достижения в области больших языковых моделей и генеративного ИИ.

По мере развития технологий и появления новых методов исследования, словарь ИИ постоянно пополняется понятиями, отражающими как технические достижения, так и возникающие риски безопасности. Специалисты предупреждают, что неуправляемое развитие ИИ может привести к серьёзным последствиям для общества.

Фундаментальные концепции

Искусственный общий интеллект (AGI) остаётся одним из самых спорных и неоднозначных терминов в области ИИ. В общем понимании AGI представляет собой искусственный интеллект, который превосходит среднестатистического человека в выполнении большинства, если не всех, интеллектуальных задач.

Различные организации предлагают свои определения этого понятия:

• OpenAI (Сэм Альтман): AGI как "эквивалент среднестатистического человека, которого можно было бы нанять в качестве коллеги"
• Устав OpenAI: "высокоавтономные системы, которые превосходят людей в большинстве экономически ценных видов работ"
• Google DeepMind: "ИИ, который как минимум так же способен, как люди, в большинстве когнитивных задач"

Важность AGI: Эта неопределённость в трактовке понятия отражает сложность самой концепции и различные подходы к её реализации среди ведущих исследователей. Подробнее о потенциальных рисках развития AGI можно узнать в аналитическом материале SecurityLab.

ИИ-агенты

ИИ-агент представляет собой инструмент, использующий технологии искусственного интеллекта для выполнения серии задач от имени пользователя. Это выходит далеко за рамки возможностей простого чат-бота с ИИ.

Современные ИИ-агенты способны выполнять комплексные действия:

• Автоматизация документооборота: оформление расходных документов, создание отчётов
• Планирование и бронирование: резервирование билетов, столиков в ресторанах
• Разработка ПО: написание и поддержка программного кода
• Управление процессами: координация многоэтапных рабочих процессов

Базовая концепция подразумевает автономную систему, которая может использовать множественные ИИ-системы для выполнения сложных многоступенчатых задач. Однако, как отмечают эксперты, использование ИИ-агентов дома может нести определённые риски для конфиденциальности.

Архитектурные и методологические подходы

Глубокое обучение представляет собой подмножество самообучающегося машинного обучения, где алгоритмы ИИ построены на основе многослойной структуры искусственных нейронных сетей (ИНС). Эта архитектура позволяет системам выявлять более сложные корреляции по сравнению с простыми системами машинного обучения.

Структура алгоритмов глубокого обучения черпает вдохновение из взаимосвязанных путей нейронов человеческого мозга. Ключевые особенности включают:

• Самостоятельное выявление характеристик: Модели глубокого обучения способны самостоятельно определять важные характеристики в данных, не требуя от инженеров предварительного определения этих особенностей
• Самообучение через ошибки: Структура поддерживает алгоритмы, которые могут учиться на ошибках и через процесс повторения и корректировки улучшать свои результаты
• Высокие требования к данным: Системы глубокого обучения требуют огромного количества точек данных (миллионы и более) для получения качественных результатов
• Вычислительная сложность: Обучение таких систем обычно занимает больше времени по сравнению с простыми алгоритмами машинного обучения

Практическое применение: Глубокое обучение активно используется в AIOps (искусственный интеллект для IT-операций), где помогает автоматизировать IT-процессы и повышать эффективность работы систем.

Нейронные сети

Нейронная сеть представляет собой многослойную алгоритмическую структуру, лежащую в основе глубокого обучения и всего бума в области генеративных ИИ-инструментов после появления больших языковых моделей.

Хотя идея черпать вдохновение от плотно взаимосвязанных путей человеческого мозга как основы для структуры алгоритмов обработки данных восходит к 1940-м годам, именно появление графических процессоров (GPU) благодаря индустрии видеоигр действительно раскрыло потенциал этой теории.

Современные нейронные сети достигли впечатляющих результатов в различных областях:

• Распознавание речи и языка: обработка естественного языка, перевод
• Автономная навигация: самоуправляемые автомобили, дроны
• Медицина: открытие лекарств, диагностика заболеваний
• Творческие задачи: генерация изображений, музыки, текстов

Интересно, что нейронные сети способны даже на чтение мыслей человека, анализируя сигналы мозга и моделируя визуальное восприятие.

Специализированные техники и методы

Цепочка рассуждений (Chain of Thought)

Цепочка рассуждений для больших языковых моделей означает разбиение проблемы на более мелкие промежуточные шаги для улучшения качества конечного результата.

Концепция основана на том, как человеческий мозг решает сложные задачи. Если на простые вопросы типа "какое животное выше, жираф или кошка?" человек может ответить без особых размышлений, то для более сложных задач часто требуется пошаговый анализ.

Этот подход имеет следующие характеристики:

• Увеличенное время обработки: получение ответа занимает больше времени
• Повышенная точность: ответ с большей вероятностью будет правильным, особенно в логических задачах
• Специализированная оптимизация: модели рассуждений оптимизируются с помощью обучения с подкреплением

Диффузия

Диффузия представляет собой технологию, лежащую в основе многих ИИ-моделей, генерирующих изображения, музыку и тексты. Вдохновлённые физикой, диффузионные системы медленно "разрушают" структуру данных, добавляя шум.

В физике диффузия является спонтанным и необратимым процессом — сахар, растворённый в кофе, не может быть восстановлен в форме кубика. Однако диффузионные системы в ИИ стремятся изучить процесс "обратной диффузии" для восстановления разрушенных данных, получая способность восстанавливать данные из шума.

Этот метод лежит в основе популярных генеративных моделей, которые создают реалистичные изображения, музыку и даже видео из текстовых описаний.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

GAN представляет собой тип фреймворка машинного обучения, который лежит в основе важных разработок в области генеративного ИИ для создания реалистичных данных, включая инструменты дипфейков.

GAN включают использование пары нейронных сетей:

• Генератор: опирается на обучающие данные для создания выходных данных
• Дискриминатор: оценивает выходные данные генератора, играя роль классификатора

Структура GAN настроена как соревнование (отсюда "состязательная") — две модели по сути запрограммированы на то, чтобы превзойти друг друга. Генератор пытается провести свои выходные данные мимо дискриминатора, в то время как дискриминатор работает над обнаружением искусственно сгенерированных данных.

Этические аспекты: Технология GAN требует осторожного применения, поскольку может использоваться для создания дипфейков и распространения дезинформации. Важно развивать ИИ ответственно, как показывает пример ChaosGPT.

Обучение и оптимизация

Дистилляция

Дистилляция — это техника, используемая для извлечения знаний из большой ИИ-модели с помощью модели "учитель-ученик". Разработчики отправляют запросы модели-учителю и записывают выходные данные для обучения более компактной модели-ученика.

Процесс дистилляции включает следующие этапы:

• Сбор данных: получение ответов от модели-учителя
• Оценка качества: сравнение ответов с эталонными данными
• Обучение ученика: тренировка компактной модели на полученных данных
• Оптимизация: минимизация потерь при дистилляции

Дистилляция может использоваться для создания меньшей, более эффективной модели на основе большей модели с минимальными потерями при дистилляции. Вероятно, именно таким образом OpenAI разработала GPT-4 Turbo — более быструю версию GPT-4.

Тонкая настройка (Fine-tuning)

Тонкая настройка относится к дальнейшему обучению ИИ-модели для оптимизации производительности в конкретной задаче или области путём подачи новых специализированных данных.

Многие ИИ-стартапы используют большие языковые модели в качестве отправной точки для создания коммерческого продукта, но стремятся повысить полезность для целевого сектора через тонкую настройку на основе:

• Доменно-специфических данных: отраслевая терминология и примеры
• Экспертных знаний: профессиональный опыт и практики
• Целевых задач: конкретные функции и требования
• Обратной связи пользователей: реальные сценарии использования

Однако важно понимать ограничения: ИИ - не волшебная палочка для производительности, и тонкая настройка не может решить фундаментальные проблемы организации.

Трансферное обучение

Трансферное обучение — это техника, при которой ранее обученная ИИ-модель используется в качестве отправной точки для разработки новой модели для связанной задачи, позволяя повторно применить полученные знания.

Преимущества трансферного обучения:

• Экономия ресурсов: сокращение времени и затрат на разработку
• Эффективность при ограниченных данных: полезно когда данных для новой задачи мало
• Ускорение разработки: быстрое создание специализированных моделей
• Повышение качества: использование накопленных знаний

Однако подход имеет ограничения — модели, полагающиеся на трансферное обучение, часто требуют дополнительного обучения на специфических данных для достижения оптимальной производительности в своей области.

Большие языковые модели и обработка языка

Большие языковые модели представляют собой ИИ-модели, используемые популярными ИИ-ассистентами, такими как ChatGPT, Claude, Google Gemini, Meta AI Llama, Microsoft Copilot или Mistral Le Chat.

Когда вы общаетесь с ИИ-ассистентом, вы взаимодействуете с большой языковой моделью, которая обрабатывает ваш запрос напрямую или с помощью различных доступных инструментов:

• Веб-браузинг: поиск актуальной информации в интернете
• Интерпретаторы кода: выполнение и отладка программ
• Генерация изображений: создание визуального контента
• Анализ документов: обработка файлов различных форматов

Важное различие: ИИ-ассистенты и LLM могут иметь разные названия. Например, GPT — это большая языковая модель OpenAI, а ChatGPT — продукт ИИ-ассистента на её основе.

LLM представляют собой глубокие нейронные сети, состоящие из миллиардов числовых параметров (или весов), которые изучают отношения между словами и фразами и создают представление языка — своего рода многомерную карту слов.

Эти модели создаются путём кодирования паттернов, которые они находят в миллиардах книг, статей и транскриптов. Когда вы даёте запрос LLM, модель генерирует наиболее вероятный паттерн, соответствующий запросу, затем оценивает наиболее вероятное следующее слово на основе контекста.

Однако важно понимать, что даже самые продвинутые LLM могут кардинально изменить рынок труда, особенно профессии, связанные с компьютерами и интеллектуальным трудом.

Процессы работы ИИ

Обучение в машинном обучении — это процесс подачи данных модели для изучения паттернов и генерации полезных выходных данных. До обучения математическая структура представляет собой набор слоёв и случайных чисел.

Важные аспекты процесса обучения:

• Формирование модели: именно через обучение ИИ-модель обретает свои способности
• Адаптация к данным: система учится реагировать на характеристики входных данных
• Достижение целей: оптимизация для решения конкретных задач
• Итеративное улучшение: постепенное повышение качества результатов

Стоимость обучения: Обучение может быть дорогостоящим из-за требований к большим объёмам данных. Тенденция показывает постоянный рост требований к входным данным для современных моделей.

Не все ИИ требуют обучения. ИИ на основе правил, запрограммированные следовать предопределённым инструкциям (например, простые чат-боты), не нуждаются в обучении, но такие системы более ограничены по сравнению с самообучающимися системами.

Инференс — это процесс запуска ИИ-модели для создания предсказаний или выводов из ранее изученных данных. Инференс невозможен без предварительного обучения модели.

Различные типы аппаратного обеспечения могут выполнять инференс:

• Процессоры смартфонов: для простых задач и локальных вычислений
• Потребительские GPU: для средних по сложности моделей
• Высокопроизводительные GPU: для больших языковых моделей
• Специализированные ИИ-ускорители: для максимальной производительности

Производительность значительно различается: очень большие модели потребовали бы много времени для создания предсказаний на обычном ноутбуке по сравнению с облачным сервером с высококлассными ИИ-чипами.

Веса являются ключевыми для обучения ИИ, поскольку они определяют, какое значение (или вес) придаётся различным характеристикам в данных, тем самым формируя выходные данные ИИ-модели.

Веса — это числовые параметры, которые определяют важность различных элементов в наборе данных. Они достигают своей функции через умножение входных данных на соответствующие коэффициенты.

Пример использования весов: ИИ-модель для предсказания цен на недвижимость, обученная на исторических данных, может включать веса для:

• Количество комнат: спален, ванных комнат
• Тип строения: отдельный дом или квартира
• Инфраструктура: парковка, гараж, близость к транспорту
• Район: престижность, безопасность, экология

Обучение модели обычно начинается с случайно назначенных весов, но по мере развития процесса веса корректируются для достижения выходных данных, которые точнее соответствуют целевым результатам.

Проблемы и вызовы

Галлюцинация — это предпочтительный термин индустрии ИИ для описания ситуаций, когда ИИ-модели выдумывают информацию, буквально генерируя неверные данные. Это серьёзная проблема для качества и надёжности ИИ-систем.

Галлюцинации создают серьёзные риски:

• Медицинские ошибки: неверные советы по здоровью могут нанести вред
• Финансовые потери: неточная информация о инвестициях
• Дезинформация: распространение ложных фактов
• Юридические проблемы: неправильные правовые советы

Причины галлюцинаций: Проблема возникает как следствие пробелов в обучающих данных. Для генеративного ИИ общего назначения просто не существует достаточного количества данных для исчерпывающего решения всех возможных вопросов.

Галлюцинации способствуют развитию более специализированных ИИ-моделей — доменно-специфических систем, которые требуют узкой экспертизы и снижают риски дезинформации.

Поэтому большинство генеративных ИИ-инструментов теперь предупреждают пользователей о необходимости проверять сгенерированные ответы, хотя такие предупреждения обычно менее заметны, чем сама информация.

Безопасность и этика

Развитие ИИ сопряжено с множественными рисками. Как показывает исследование Стэнфордского института HAI, 36% специалистов считают, что неуправляемый ИИ может привести к ядерной катастрофе.

Основные направления обеспечения безопасности ИИ:

• Контроль разработки: регулирование создания мощных ИИ-систем
• Этические ограничения: предотвращение вредного использования
• Прозрачность: понимание принципов работы ИИ-моделей
• Ответственность: чёткое распределение обязанностей

Эксперименты с системами без этических ограничений, такими как ChaosGPT, демонстрируют потенциальную опасность неконтролируемого развития ИИ-технологий.

Заключение

Мир искусственного интеллекта продолжает стремительно развиваться, постоянно пополняясь новыми терминами, концепциями и подходами. Понимание ключевых терминов, представленных в данном глоссарии, является фундаментом для осознания современных тенденций и будущих направлений развития ИИ.

От базовых концепций, таких как нейронные сети и глубокое обучение, до сложных техник, включая цепочки рассуждений и генеративно-состязательные сети, каждый элемент этого глоссария играет важную роль в формировании современного ландшафта искусственного интеллекта.

Будущее ИИ: Как показывают последние исследования, важно сохранять реалистичное отношение к возможностям ИИ и понимать его ограничения наряду с потенциалом.

Особое внимание следует уделить пониманию ограничений и вызовов, включая проблемы галлюцинаций и необходимость обеспечения безопасности ИИ-систем. По мере развития исследований критически важно оставаться в курсе как технических достижений, так и возникающих рисков. Рекомендуемые материалы

• Что такое искусственный интеллект? - Подробное введение
• Искусственный интеллект дома – безопасно ли это?
• ИИ в финансах: новые технологии борьбы с мошенничеством
• Применение ИИ для IT-операций (AIOps)