Эдуард Пройдаков - Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике

2. соленоид – см. solenoid ;

3. [силовой] привод; пускатель # см. также actuator control .

actuator command – команда исполнительному механизму, команда актуатору # см. также actuator .

actuator control– управление приводом (актуатором) # см. также actuator .

actuator type– тип привода, тип актуатора (исполнительного механизма) – см. actuator .

adaptive algorithm– адаптивный алгоритм # алгоритм, который может изменяться (самонастраиваться), сравнивая результаты своей работы с целями, которые должны быть достигнуты (см. также adaptive system ).

adaptive behaviour– адаптивное поведение # см. также adaptive system, behaviour .

adaptive control( AC) – адаптивное управление, АУ; адаптивная система управления # метод управления, в котором параметры управления автоматически корректируются в ответ на изменение измеряемых переменных процесса и/или объекта для достижения более высокой точности или производительности. Например, adaptive control protocol – протокол адаптивного управления (см. также adaptive system, adaptivity, robot control ).

adaptive learning– адаптивное обучение # очень широкое понятие, которое объединяет многочисленные методы и алгоритмы, позволяющее автоматически изменять параметры или поведение системы с целью адаптации к изменяющимся условиям (обучающим наборам, правилам и т. п.) (см. также adaptivity ).

adaptive neural network– адаптивная нейронная сеть, адаптивная нейросеть, адаптивная ИНС # искусственная нейронная сеть (ИНС), которая может автоматически изменять свои параметры (самонастраиваться, самообучаться в онлайновом режиме) в динамически меняющейся среде, в зависимости от внешних воздействий и решаемых задач. Адаптация осуществляется разными способами – путём модификации весов синапсов, связей (weight modification), путём модификации свойств (функционала) нейронов (neuronal property modification) и/или путём модификации структуры ИНС (network structure modification) (см. также adaptivity, connection weight, neural network, neuron, neuronal ).

adaptive system– адаптивная система # система, которая предусматривает автоматическую настройку на меняющиеся окружающие условия и меняющиеся входные сигналы таким образом, чтобы в процессе постоянного взаимодействия с окружением её целевые характеристики улучшались; различают естественные (natural) и искусственные (artificial) адаптивные системы. Являются неотъемлемой частью робототехники и автоматики (см. также adaptive algorithm, adaptive behaviour, adaptive system theory, adaptivity ).

adaptive system theory– теория адаптивных систем # одно из направлений теории автоматов, изучает адаптивные, или самоорганизующиеся, системы (см. также adaptive behaviour, adaptive system ).

adaptive teleoperation– адаптивное дистанционное управление, адаптивное телеуправление # см. также teleoperation .

adaptivity( также adaptibility, adaptability) – адаптивность, приспособляемость, приспосабливаемость, гибкость; [само]перестраиваемость # для ИНС – способность изменять свои синаптические веса в соответствии с изменениями сигналов, параметров окружающей среды (см. также adaptive neural network, synaptic connection ).

ADAS– см. automotive driver assistance system .

ADC– 1. см. analog-to-digital converter ;

2. см. A/D conversion .

A/D conversion( ADC) – analog-to-digital conversion – аналого-цифровое преобразование # преобразование из аналоговой формы в цифровую (см. также analog-to-digital converter ).

A/D converter( ADC) – см. analog-to-digital converter .

address geocoding– геокодирование адреса (адресов) # преобразование обычного почтового адреса, читаемого человеком, в географические координаты объекта для компьютерной обработки (см. также geocoding ).

adversarial– 1. соперничающий; враждебный, противостоящий (друг другу) # см. также adversarial robotics, adversarial setting, adverse ;

2. состязательный, соревновательный # см. также adversarial attack, adversarial example, adversarial image, adversarial process.

adversarial attack– состязательная атака, соревновательная атака # при изучении эффективности и проблем безопасности и надёжности (робастности) систем ИИ и машинного обучения (применяемых, в частности, при распознавании лиц) исследователи используют состязательные атаки, суть которых в том, что в исходную картинку (source image, например лицо человека) вносятся небольшие целенаправленные изменения, невидимые человеческому глазу (то есть почти не меняющие показатель структурного подобия, сходства SSIM ), с созданием состязательных опорных точек (adversarial landmark locations), но вынуждающие систему машинного обучения (свёрточную нейронную сеть, convolutional neural network , CNN, называемую также классификатором, classifier ) распознавать совершенно другое целевое, или таргет-изображение (target image, adversarial image ). Учёные уже смоделировали алгоритмы, которые сбивают (обманывают) зрение беспилотных автомобилей, роботов, мультикоптеров и любых других роботизированных систем, пытающихся ориентироваться в окружающем пространстве. Различают состязательные атаки с использованием “белого ящика” (white box attacks), когда атакующий имеет доступ к параметрам модели (системы распознавания), или с использованием “чёрного ящика” (black box attacks), когда атакующий не имеет такого доступа, а модели вообще может не быть – и ему приходится создавать состязательные изображения с надеждой, что они попадут в целевую модель; нетаргетированные, нецеленаправленные атаки (non-targeted attacks) рассчитаны на то, что модель просто не сможет классифицировать состязательное изображение, а таргетированные, целенаправленные ( targeted attack ) – на то, что представленное изображение будет отнесено к какому-то конкретному классу, отличающемуся от истинного класса этого изображения. Большинство успешных атак бывает с применением градиентных методов, когда атакующий модифицирует исходное изображение, внося изменения в направлении градиента функции потерь ( loss function ) изображения. Два основных варианта выполнения подобных атак – это разовая атака (one-shot attack), когда атакующий делает один шаг, одно изменение в направлении градиента, и итеративная атака (iterative attack), когда делается не один, а несколько шагов. Примеры – Fast gradient sign method (FGSM), вычисление (формирование) состязательного изображения путём внесения пиксельных изменений в направлении градиента; делается за один шаг, то есть очень эффективно в отношении затрат машинного времени; Targeted fast gradient sign method (T-FGSM) – таргетированный вариант FGSM, этот метод аналогичен FGSM, но изменения вносятся в направлении отрицательного градиента; Iterative fast gradient sign method (I-FGSM) – итеративный вариант FGSM. В состязательных атаках применяются также такие методы, как Fast Gradient Value Method (FGVM), Genetic differential evolution algorithm и др. Аналогичные проблемам распознавания лиц проблемы характерны и для систем распознавания речи, в частности для голосовых помощников (которые смогут, например, принимать и выполнять ультразвуковые команды, неслышные человеку) (см. также adversarial evasion attack, adversarial poisoning attack, artificial intelligence, face recognition, machine learning, robustness, speech recognition, voice assistant ).