W dziedzinie sztucznej inteligencji istnieje wiele skrótów, które mogą być mylące, szczególnie dla osób mniej zaznajomionych z technologią. Znajomość skrótów jest kluczowa dla lepszego zrozumienia technologii sztucznej inteligencji, pozwala na świadome śledzenie postępów oraz lepsze zrozumienie ich wpływu. Sztuczna inteligencja to nie tylko zaawansowana technologia, ale także obszar, który ma potencjał do przekształcenia społeczeństwa na niespotykaną dotąd skalę. W tym artykule przedstawimy najważniejsze skróty związane, wyjaśniając, co oznaczają i jakie mają znaczenie w kontekście współczesnych technologii oraz podamy przykłady ich zastosowania.
AI (Artificial Intelligence) – Sztuczna Inteligencja
AI jest najbardziej rozpoznawalnym skrótem związanym ze sztuczną inteligencją. Oznacza technologię, która pozwala komputerom na wykonywanie zadań wymagających inteligencji, takich jak rozpoznawanie mowy, analiza obrazów, podejmowanie decyzji czy uczenie się na podstawie danych. AI obejmuje różne techniki, w tym uczenie maszynowe, sieci neuronowe oraz systemy ekspertowe.
- Przykład zastosowania: AI jest używane w autonomicznych pojazdach, takich jak samochody Tesla, które potrafią nawigować i unikać przeszkód bez ludzkiej interwencji.
SI (Sztuczna Inteligencja) – Polska wersja AI
SI to polski odpowiednik skrótu AI. W polskojęzycznej literaturze i rozmowach o technologii sztucznej inteligencji, SI używane jest zamiennie z AI, oznaczając te same technologie i koncepcje.
- Przykład zastosowania: SI jest rozwijane w Polsce w takich firmach jak np. NeuroSYS, która tworzy inteligentne systemy oparte na sztucznej inteligencji do rozpoznawania obrazów i automatyzacji procesów biznesowych.
ML (Machine Learning) – Uczenie Maszynowe
ML to dziedzina AI, która koncentruje się na tworzeniu algorytmów, które pozwalają komputerom na uczenie się z danych. W uczeniu maszynowym, systemy są trenowane na dużych zbiorach danych i na ich podstawie tworzą modele, które mogą przewidywać wyniki lub klasyfikować dane.
- Przykład zastosowania: ML jest szeroko stosowane w systemach rekomendacyjnych, takich jak te używane przez Netflix, aby sugerować filmy i seriale na podstawie preferencji użytkownika.
LLM (Large Language Model) – Duży Model Językowy
LLM odnosi się do bardzo zaawansowanych modeli językowych, które są trenowane na ogromnych zbiorach tekstowych. Przykłady takich modeli to GPT (Generative Pre-trained Transformer), który jest zdolny do generowania tekstów, tłumaczeń, prowadzenia rozmów i wielu innych zadań związanych z językiem naturalnym.
- Przykład zastosowania: LLM, jak GPT-4, jest używany do tworzenia zaawansowanych chatbotów, które mogą prowadzić naturalne rozmowy z użytkownikami, jak np. wirtualni asystenci w obsłudze klienta.
NLP (Natural Language Processing) – Przetwarzanie Języka Naturalnego
NLP to dziedzina AI zajmująca się interakcją między komputerami a ludzkim językiem. Obejmuje różne techniki, w tym analizę sentymentu, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe i generowanie tekstu.
- Przykład zastosowania: NLP jest używane w asystentach głosowych, takich jak Siri czy Alexa, do rozumienia i wykonywania poleceń głosowych.
DL (Deep Learning) – Głębokie Uczenie
DL to poddziedzina uczenia maszynowego, która opiera się na głębokich sieciach neuronowych, czyli strukturach przypominających działanie ludzkiego mózgu. Głębokie uczenie umożliwia rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie mowy oraz wiele innych zastosowań, gdzie tradycyjne algorytmy ML mogą być niewystarczające.
- Przykład zastosowania: DL jest wykorzystywane w medycynie do analizy obrazów medycznych, takich jak skany MRI, w celu wykrywania nowotworów.
ANN (Artificial Neural Network) – Sztuczna Sieć Neuronowa
ANN to architektura, na której bazuje głębokie uczenie. Sieci neuronowe są inspirowane strukturą i funkcjonowaniem ludzkiego mózgu. Składają się z wielu warstw neuronów, które przetwarzają dane wejściowe i na ich podstawie uczą się rozpoznawać wzorce lub podejmować decyzje.
- Przykład zastosowania: ANN są stosowane w prognozowaniu finansowym, np. do przewidywania ruchów giełdowych na podstawie historycznych danych.
RL (Reinforcement Learning) – Uczenie przez Wzmocnienie
RL to metoda uczenia maszynowego, gdzie agent uczy się optymalnych zachowań poprzez próbę i błąd, otrzymując nagrody za pożądane działania. Uczenie przez wzmocnienie jest wykorzystywane m.in. w robotyce, autonomicznych pojazdach oraz grach komputerowych.
- Przykład zastosowania: RL jest stosowane w grze AlphaGo, stworzonej przez DeepMind, gdzie AI nauczyło się grać i ostatecznie pokonało mistrza świata w grze Go.
AGI (Artificial General Intelligence) – Sztuczna Inteligencja Ogólna
AGI odnosi się do hipotetycznego systemu AI, który posiada zdolność do wykonywania dowolnego zadania intelektualnego, które człowiek może wykonać. AGI byłaby zdolna do rozumienia, uczenia się i adaptacji na poziomie porównywalnym z ludzkim umysłem. Jest to cel długoterminowy badań nad AI, który jednak jeszcze nie został osiągnięty.
- Przykład zastosowania: AGI na chwilę obecną jest bardziej koncepcją teoretyczną, ale mogłaby znaleźć zastosowanie w każdej dziedzinie, od medycyny po eksplorację kosmosu, gdzie wymagane są złożone decyzje i adaptacja do nowych sytuacji.
ASR (Automatic Speech Recognition) – Automatyczne Rozpoznawanie Mowy
ASR to technologia, która umożliwia komputerom rozpoznawanie i przetwarzanie mowy ludzkiej na tekst. Jest szeroko stosowana w asystentach głosowych, systemach transkrypcji i interfejsach głosowych.
- Przykład zastosowania: ASR jest używane w systemach dyktowania, takich jak Dragon NaturallySpeaking, które pozwalają użytkownikom na pisanie dokumentów poprzez mówienie.
OCR (Optical Character Recognition) – Optyczne Rozpoznawanie Znaków
OCR to technologia używana do przekształcania zeskanowanych dokumentów, zdjęć lub innych cyfrowych obrazów zawierających tekst w edytowalny tekst komputerowy. Jest powszechnie wykorzystywana w digitalizacji dokumentów i przetwarzaniu formularzy.
- Przykład zastosowania: OCR jest stosowane w bankach do automatycznego przetwarzania czeków, gdzie zeskanowane obrazy czeków są przekształcane w cyfrowy tekst do dalszej obróbki.
GAN (Generative Adversarial Network) – Generatywna Sieć Adwersyjna
GAN to rodzaj sieci neuronowej, w której dwie sieci konkurują ze sobą: generator tworzy próbki danych, a dyskryminator ocenia, czy próbki są prawdziwe, czy sztuczne. Technologia ta jest stosowana m.in. do generowania realistycznych obrazów, wideo, oraz w sztuce cyfrowej.
- Przykład zastosowania: GAN są wykorzystywane do tworzenia realistycznych obrazów twarzy, które w rzeczywistości nie istnieją, co znalazło zastosowanie np. w tworzeniu deepfake’ów.