Inteligența artificială este peste tot. De la popularitatea uriașă a ChatGPT, până la faptul că Google înghesuie rezumate generate de AI în partea de sus a rezultatelor sale de căutare, AI preia complet controlul asupra internetului. Cu ajutorul AI, poți obține răspunsuri instantanee la aproape orice întrebare. Uneori pare că vorbești cu cineva care are un doctorat în toate domeniile.

Dar acest aspect al chatbot-urilor AI este doar o mică parte din peisajul inteligenței artificiale. Sigur, e interesant să ai ChatGPT care te ajută la teme sau să folosești Midjourney pentru a crea imagini fascinante cu roboți inspirați din diferite țări, dar potențialul AI generative ar putea remodela complet economiile. Conform McKinsey Global Institute, acest lucru ar putea însemna o valoare de 4,4 trilioane de dolari anual pentru economia globală — motiv pentru care ar trebui să te aștepți să auzi din ce în ce mai mult despre inteligența artificială.

AI este prezentă într-o gamă amețitoare de produse — o listă scurtă, foarte scurtă, include Gemini de la Google, Copilot de la Microsoft, Claude de la Anthropic și motorul de căutare Perplexity. Poți citi recenziile noastre și evaluările detaliate ale acestor produse și multe altele, împreună cu noutăți, explicații și ghiduri practice, pe hubul nostru AI Atlas.

Pe măsură ce oamenii se obișnuiesc cu o lume tot mai strâns legată de AI, apar termeni noi peste tot. Așadar, fie că vrei să pari deștept la o întâlnire informală, fie că vrei să impresionezi la un interviu de angajare, iată câțiva termeni importanți din domeniul AI pe care ar trebui să-i cunoști:

  1. Artificial General Intelligence (AGI): AI care depășește performanța umană și se auto-perfecționează.
  2. Agentive: Sisteme AI autonome care acționează pentru a atinge scopuri definite.
  3. AI Ethics: Principii care ghidează dezvoltarea AI responsabilă.
  4. AI Safety: Domeniu dedicat prevenirii riscurilor existențiale cauzate de AI.
  5. Algorithm: Set de reguli folosit pentru procesarea datelor și luarea de decizii.
  6. Alignment: Ajustarea comportamentului AI pentru a se alinia cu valorile umane.
  7. Anthropomorphism: Atribuirea de caracteristici umane AI-ului.
  8. Artificial Intelligence: Tehnologie care simulează inteligența umană.
  9. Autonomous Agents: AI capabil să acționeze independent (ex: mașini autonome).
  10. Bias: Eroare datorată datelor de antrenament incorecte sau incomplete.
  11. Chatbot: Program AI care simulează conversația umană.
  12. ChatGPT: Chatbot AI creat de OpenAI, bazat pe LLM.
  13. Cognitive Computing: Termen alternativ pentru AI axat pe învățare și raționament.
  14. Data Augmentation: Diversificarea datelor pentru antrenamente mai eficiente.
  15. Dataset: Colecție de date folosită pentru antrenarea AI-ului.
  16. Deep Learning: Subdomeniu ML cu rețele neuronale profunde.
  17. Diffusion: Metodă de reconstruire a unui input degradat (ex: imagini).
  18. Emergent Behavior: Abilități neintenționate apărute în timpul antrenamentului.
  19. End-to-End Learning (E2E): AI antrenat pentru a rezolva sarcini complet, fără pași intermediari.
  20. Ethical Considerations: Analiza implicațiilor etice ale AI.
  21. Foom: Teorie despre evoluția rapidă și periculoasă a AGI.
  22. Generative Adversarial Networks (GANs): Două rețele care colaborează pentru a crea conținut autentic.
  23. Generative AI: AI care creează conținut nou: text, imagini, cod.
  24. Google Gemini: Chatbot AI dezvoltat de Google.
  25. Guardrails: Limite impuse pentru prevenirea abuzurilor AI.
  26. Hallucination: Când AI oferă informații greșite cu încredere.
  27. Inference: Procesul de generare a răspunsului AI.
  28. Large Language Model (LLM): Model AI antrenat pe cantități masive de text.
  29. Latency: Timpul de răspuns al AI-ului la un input.
  30. Machine Learning (ML): Subdomeniu AI care permite învățarea din date.
  31. Microsoft Bing: Motor de căutare care include AI conversațional.
  32. Multimodal AI: AI care interpretează mai multe tipuri de input (text, imagini, sunet).
  33. Natural Language Processing (NLP): AI pentru procesarea limbajului uman.
  34. Neural Network: Rețea care simulează neuronii umani pentru recunoașterea tiparelor.
  35. Overfitting: Când AI se conformează prea rigid datelor de antrenament.
  36. Paperclips: Scenariu distopic în care AI optimizează un scop în detrimentul umanității.
  37. Parameters: Valori interne care definesc comportamentul AI-ului.
  38. Perplexity: Chatbot AI cu acces la internet, creat de Perplexity AI.
  39. Prompt: Comanda sau cererea dată unui AI.
  40. Prompt Chaining: Conectarea mai multor prompturi pentru rezultate mai complexe.
  41. Quantization: Reducerea complexității modelului pentru eficiență.
  42. Stochastic Parrot: Metaforă pentru AI care „papagalicește” limbajul uman.
  43. Style Transfer: Transferul stilului vizual dintr-o imagine în alta.
  44. Synthetic Data: Date generate de AI pentru antrenament.
  45. Temperature: Parametru care controlează creativitatea AI.
  46. Text-to-Image Generation: Crearea de imagini pe baza textului introdus.
  47. Tokens: Unități de text procesate de AI (ex: cuvinte, silabe).
  48. Training Data: Datele folosite pentru a antrena AI-ul.
  49. Transformer Model: Arhitectură AI performantă care procesează contextul integral.
  50. Turing Test: Test pentru a verifica dacă AI poate imita un om.
  51. Unsupervised Learning: AI care învață singură fără date etichetate.
  52. Weak AI (Narrow AI): AI specializată în sarcini restrânse.
  53. Zero-shot Learning: Rezolvarea unei sarcini fără antrenament direct anterior.

 

Sfaturi utile pentru cititorii interesați

  • Explorează GPT Builder & GPT Store – Poți crea ChatGPT-uri personalizate pentru nevoi specifice (disponibile începând cu noiembrie 2023)
  • Rămâi critic – Verifică sursele citate de AI, în special când întâlnești statistici sau afirmații detaliate.
  • Urmărește evoluția reglementărilor – UE, China și SUA implementează legi și reglementări pentru AI responsabilă .

Concluzie

Înțelegerea acestor termeni fundamentali nu doar că demistifică jargonul AI, dar te și pregătește pentru a folosi în mod strategic unele dintre cele mai avansate tehnologii digitale. Cunoașterea lor te va ajuta să navighezi cu mai multă încredere prin tehnologiile emergente, să evaluezi riscurile, dar și să valorifici la maximum oportunitățile AI. Explorează, experimentează și fii informat – aceasta este calea către o utilizare responsabilă și eficientă a AI-ului în viața profesională și personală.

Mircea Corneliu Petrea