Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

Вычислительная нейробиология (Computational neuroscience) – это междисциплинарная наука, целью которой является объяснение в терминах вычислительного процесса того, как биологические системы, составляющие нервную систему, продуцируют поведение. Она связывает нейробиологию, когнитивистику и психологию с электротехникой, информатикой, вычислительной техникой, математикой и физикой.

Вычислительная система (Computing system) –это предназначенные для решения задач и обработки данных (в том числе вычислений) программно-аппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру.

Вычислительная статистика( Computational statistics) – это применение принципов информатики и разработки программного обеспечения для решения научных задач. Она включает в себя использование вычислительного оборудования, сетей, алгоритмов, программирования, баз данных и других предметно-ориентированных знаний для разработки симуляций физических явлений для запуска на компьютерах. Вычислительная статистика пересекает дисциплины и может даже включать гуманитарные науки.

Вычислительная теория чисел, также известная как алгоритмическая теория чисел (Computational number theory) – это изучение вычислительных методов для исследования и решения проблем в теории чисел и арифметической геометрии, включая алгоритмы проверки простоты и численной факторизации, поиска решений диофантовых уравнений и явных методов в арифметической геометрии. Теория вычислительных чисел имеет приложения к криптографии, включая RSA, криптографию на эллиптических кривых и постквантовую криптографию, и используется для исследования гипотезы и открытой проблемы теории чисел, включая гипотезу Римана, гипотезу Берча и Суиннертона-Дайера, гипотезу ABC, гипотезу модульности, гипотезу Сато-Тейта и явные аспекты программы Ленглендса.

Вычислительная химия (Computational chemistry) – это раздел химии, в котором математические методы используются для расчёта молекулярных свойств, моделирования поведения молекул, планирования синтеза, поиска в базах данных и обработки комбинаторных библиотек.

Вычислительная эффективность агента или обученной модели(C omputational efficiency of an agent or a trained model) – это количество вычислительных ресурсов, необходимых агенту для решения задачи на стадии инференса.

Вычислительная эффективность интеллектуальной системы( Computational efficiency of an intelligent system) – это количество вычислительных ресурсов, необходимых для обучения интеллектуальной системы с определенным уровнем производительности на том или ином объеме задач.

Вычислительные блоки (Computing Units) – это блоки, которые работают как фильтр, который преобразовывает пакеты по определенным правилам. Набор команд вычислителя может быть ограничен, что гарантирует простую внутреннюю структуру и достаточно большую скорость работы.

Вычислительные модули( Computing modules) – это подключаемые специализированные вычислители, предназначенные для решения узконаправленных задач, таких, как ускорение работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерное зрение, распознавание по голосу, машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта, построены на базе нейронного процессора – специализированного класса микропроцессоров и сопроцессоров (процессор, память, передача данных).

Вычислительный интеллект (Computational intelligence) – это ответвление искусственного интеллекта. Как альтернатива классическому искусственному интеллекту, основанному на строгом логическом выводе, он опирается на эвристические алгоритмы, используемые, например, в нечёткой логике, искусственных нейронных сетях и эволюционном моделировании.

Вычислительный интеллект (Computational intelligence) – это ответвление искусственного интеллекта. Как альтернатива классическому искусственному интеллекту, основанному на строгом логическом выводе, он опирается на эвристические алгоритмы, используемые, например, в нечёткой логике, искусственных нейронных сетях и эволюционном моделировании.

Вычислительный юмор (Computational humor) – это раздел компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта, использующий компьютеры для исследования юмора.

Выявление аномалий (также обнаружение выбросов) (Anomaly detection) – это опознавание во время интеллектуального анализа данных редких данных, событий или наблюдений, которые вызывают подозрения ввиду существенного отличия от большей части данных. Обычно аномальные данные характеризуют некоторый вид проблемы, такой как мошенничество в банке, структурный дефект, медицинские проблемы или ошибки в тексте. Аномалии также упоминаются как выбросы, необычности, шум, отклонения или исключения.

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network) – это алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы, а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели – создать образцы и отбраковать образцы – между ними возникает антагонистическая игра. Генеративно-состязательную сеть описал Ян Гудфеллоу из компании Google в 2014 году.

Использование этой техники позволяет, в частности, генерировать фотографии, которые человеческим глазом воспринимаются как натуральные изображения. Например, известна попытка синтезировать фотографии кошек, которые вводят в заблуждение эксперта, считающего их естественными фото. Кроме того, GAN может использоваться для улучшения качества нечётких или частично испорченных фотографий.

Генеративные модели (Generative model) – это семейство архитектур ИИ, целью которых является создание образцов данных с нуля. Они достигают этого, фиксируя распределение данных того типа вещей, которые мы хотим генерировать. На практике модель может создать (сгенерировать) новые примеры из обучающего набора данных. Например, генеративная модель может создавать стихи после обучения на наборе данных сборника Пушкина.

Генеративный ИИ (Generative AI) – это метод ИИ, который изучает представление артефактов из данных и использует его для создания совершенно новых, полностью оригинальных артефактов, сохраняющих сходство с исходными данными.

Генератор (Generator) – это подсистема в генеративно-состязательной сети, которая создает новые примеры.

Генерация естественного языка (Natural language generation NLG) –это подмножество обработки естественного языка. В то время как понимание естественного языка сосредоточено на понимании компьютерного чтения, генерация естественного языка позволяет компьютерам писать. NLG – это процесс создания текстового ответа на человеческом языке на основе некоторых входных данных. Этот текст также можно преобразовать в речевой формат с помощью служб преобразования текста в речь. NLG также включает в себя возможности суммирования текста, которые генерируют сводки из входящих документов, сохраняя при этом целостность информации.