Sztuczna inteligencja jest dziś wszędzie. Gdy pytasz Siri o pogodę, oglądasz rekomendowane filmy na Netfliksie czy korzystasz z Google Translate – masz do czynienia z AI. To fascynująca dziedzina, która rozwija się w zawrotnym tempie, ale ma jeden problem: żargon.
Jeśli kiedykolwiek próbowałeś zrozumieć artykuł o AI i natknąłeś się na tajemnicze skróty jak GPT, CNN czy GAN, albo zastanawiałeś się, co to znaczy, że model „hallucynuje” – ten słownik jest dla ciebie. Napisałem go z myślą o wszystkich, którzy chcą zrozumieć, o czym mówi się w świecie sztucznej inteligencji, bez konieczności odbywania kilkuletnich studiów informatycznych.
Nie ważne, czy jesteś ciekawskim laikiem, studentem, programistą dopiero zaczynającym przygodę z AI, czy menedżerem próbującym zrozumieć, czy warto zainwestować w kolejny „rewolucyjny” system AI. Znajdziesz tu ponad 80 najważniejszych pojęć wyjaśnionych prostym językiem, bez zbędnego akademickiego balastu.
Od podstawowych terminów jak „algorytm” po zaawansowane koncepcje jak „transformer” – wszystko uporządkowane alfabetycznie i wytłumazone tak, żebyś mógł wreszcie zrozumieć, o czym wszyscy mówią. Bo AI to nie magia, to po prostu technologia, którą można i warto zrozumieć.
Świat AI zmienia się niemal codziennie, ale te podstawy pozostają stałe. Ten słownik to twój kompas w tej szybko zmieniającej się dziedzinie.
A
AGI (Artificial General Intelligence) – Sztuczna inteligencja ogólna, teoretyczny poziom AI zdolny do wykonywania dowolnych zadań intelektualnych na poziomie człowieka lub go przewyższającym.
AI Alignment – Dziedzina badań zajmująca się zapewnieniem, że systemy AI działają zgodnie z ludzkimi wartościami i celami.
Algorytm – Zestaw instrukcji lub reguł zaprojektowanych do rozwiązania konkretnego problemu lub wykonania zadania.
Algorytm Genetyczny – Metoda optymalizacji inspirowana procesem naturalnej selekcji, wykorzystująca mutacje i krzyżowanie rozwiązań.
ANI (Artificial Narrow Intelligence) – Sztuczna inteligencja wąska, systemy AI zaprojektowane do wykonywania konkretnych zadań.
API (Application Programming Interface) – Interfejs programistyczny umożliwiający komunikację między różnymi aplikacjami i systemami AI.
Augmented Intelligence – Podejście do AI skupiające się na wzmacnianiu ludzkich możliwości zamiast ich zastępowania.
B
Backpropagation – Algorytm uczenia sieci neuronowych polegający na propagacji błędu wstecz przez warstwy sieci.
Bias (Błąd systematyczny) – Tendencja systemu AI do faworyzowania określonych wyników lub grup, często odzwierciedlająca uprzedzenia w danych treningowych.
Big Data – Ogromne zbiory danych charakteryzujące się dużą objętością, różnorodnością i szybkością generowania.
Boosting – Technika uczenia maszynowego łącząca słabe klasyfikatory w jeden silny klasyfikator.
Bot – Program komputerowy zaprojektowany do automatycznego wykonywania zadań, często naśladujący ludzkie zachowania.
C
ChatGPT – Model językowy opracowany przez OpenAI, wykorzystujący architekturę transformera do generowania tekstu.
Clustering – Metoda uczenia nienadzorowanego grupująca podobne punkty danych w klastry.
CNN (Convolutional Neural Network) – Sieć neuronowa konwolucyjna, szczególnie skuteczna w przetwarzaniu obrazów.
Computer Vision – Dziedzina AI zajmująca się umożliwieniem komputerom interpretacji i rozumienia informacji wizualnych.
Corpus – Duży zbiór tekstów używany do trenowania modeli językowych.
Cross-validation – Technika walidacji modelu polegająca na dzieleniu danych na części treningowe i testowe.
D
Data Mining – Proces odkrywania wzorców i wiedzy z dużych zbiorów danych.
Deep Learning – Poddziedzina uczenia maszynowego wykorzystująca głębokie sieci neuronowe z wieloma warstwami.
Decision Tree – Model uczenia maszynowego reprezentujący decyzje w formie drzewa.
Diffusion Models – Modele generatywne tworzące dane przez stopniowe usuwanie szumu z losowych danych.
Dropout – Technika regularyzacji w sieciach neuronowych polegająca na losowym wyłączaniu neuronów podczas treningu.
E
Ensemble Learning – Metoda łącząca przewidywania wielu modeli w celu poprawy dokładności.
Epoch – Jeden kompletny przebieg przez cały zbiór danych treningowych podczas uczenia modelu.
Expert System – System AI wykorzystujący bazę wiedzy eksperckiej do rozwiązywania specjalistycznych problemów.
Explainable AI (XAI) – Systemy AI zaprojektowane tak, aby ich decyzje były zrozumiałe dla ludzi.
F
Feature Engineering – Proces selekcji, modyfikacji lub tworzenia zmiennych wejściowych dla modeli uczenia maszynowego.
Few-shot Learning – Zdolność modelu do uczenia się nowych zadań z wykorzystaniem tylko kilku przykładów.
Fine-tuning – Proces dostosowywania pre-trenowanego modelu do konkretnego zadania.
Fuzzy Logic – System logiczny operujący na wartościach częściowej prawdy zamiast binarnych wartości prawda/fałsz.
G
GAN (Generative Adversarial Network) – Architektura składająca się z dwóch sieci neuronowych konkurujących ze sobą: generatora i dyskryminatora.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) – Rodzina modeli językowych wykorzystujących architekturę transformera.
Gradient Descent – Algorytm optymalizacji używany do minimalizacji funkcji straty w uczeniu maszynowym.
Ground Truth – Rzeczywiste, poprawne odpowiedzi używane jako referencja do oceny modeli.
H
Hallucination – Zjawisko generowania przez modele AI informacji, które wydają się wiarygodne, ale są nieprawdziwe.
Hyperparameter – Parametry konfiguracyjne modelu ustalane przed rozpoczęciem treningu.
Human-in-the-loop – Podejście do AI, w którym ludzie są aktywnie zaangażowani w proces uczenia i podejmowania decyzji.
I
IoT (Internet of Things) – Sieć połączonych urządzeń fizycznych wyposażonych w sensory i oprogramowanie.
Inference – Proces używania wytrenowanego modelu do przewidywania lub klasyfikacji nowych danych.
J
JSON (JavaScript Object Notation) – Format wymiany danych często używany w komunikacji z systemami AI.
K
K-means – Algorytm clusteringu dzielący dane na k klastrów na podstawie podobieństwa.
Knowledge Graph – Struktura danych reprezentująca wiedzę w formie sieci połączonych encji i relacji.
L
Large Language Model (LLM) – Duże modele językowe trenowane na ogromnych zbiorach tekstów.
Learning Rate – Hyperparametr kontrolujący wielkość kroków podczas optymalizacji modelu.
LSTM (Long Short-Term Memory) – Typ sieci neuronowej RNN zaprojektowany do przetwarzania sekwencji danych.
Loss Function – Funkcja mierząca różnicę między przewidywaniami modelu a rzeczywistymi wartościami.
M
Machine Learning – Dziedzina AI umożliwiająca komputerom uczenie się bez jawnego programowania.
MLOps – Praktyki łączące uczenie maszynowe z operacjami DevOps dla efektywnego wdrażania modeli.
Model – Matematyczna reprezentacja rzeczywistego procesu, wytrenowana na danych.
Multimodal AI – Systemy AI przetwarzające i integrujące różne typy danych (tekst, obraz, dźwięk).
N
Natural Language Processing (NLP) – Dziedzina AI zajmująca się przetwarzaniem i rozumieniem języka naturalnego.
Neural Network – Model obliczeniowy inspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi.
Neuron – Podstawowa jednostka obliczeniowa w sztucznej sieci neuronowej.
Normalization – Proces skalowania danych do określonego zakresu w celu poprawy wydajności modelu.
O
Overfitting – Zjawisko, gdy model zbyt dobrze dopasowuje się do danych treningowych, tracąc zdolność generalizacji.
Optimization – Proces dostrajania parametrów modelu w celu minimalizacji błędu.
P
Parameter – Wartości w modelu uczenia maszynowego, które są dostrajane podczas treningu.
Pattern Recognition – Identyfikacja regularności i wzorców w danych.
Prompt Engineering – Sztuka projektowania efektywnych poleceń dla modeli językowych.
Python – Język programowania powszechnie używany w projektach AI i uczenia maszynowego.
Q
Quantum Computing – Technologia obliczeniowa wykorzystująca zjawiska kwantowe, potencjalnie rewolucjonizująca AI.
Query – Zapytanie lub polecenie skierowane do systemu AI.
R
Reinforcement Learning – Typ uczenia maszynowego, w którym agent uczy się przez interakcję z środowiskiem i otrzymywanie nagród.
RNN (Recurrent Neural Network) – Sieć neuronowa przetwarzająca sekwencje danych z pamięcią poprzednich stanów.
Robotics – Dziedzina łącząca AI z mechaniką do tworzenia autonomicznych maszyn.
Regularization – Techniki zapobiegające przeuczeniu modelu przez dodanie ograniczeń.
S
Supervised Learning – Uczenie maszynowe z wykorzystaniem oznaczonych danych treningowych.
Support Vector Machine (SVM) – Algorytm klasyfikacji znajdujący optymalną granicę między klasami.
Sentiment Analysis – Analiza emocjonalnego tonu tekstu.
Singularity – Hipotetyczny punkt, w którym AI przewyższy ludzką inteligencję we wszystkich aspektach.
T
Transfer Learning – Wykorzystanie wiedzy zdobytej z jednego zadania do rozwiązania innego, powiązanego zadania.
Transformer – Architektura sieci neuronowej wykorzystująca mechanizm uwagi, podstawa nowoczesnych LLM.
Turing Test – Test zaproponowany przez Alana Turinga do oceny zdolności maszyny do myślenia.
Token – Najmniejsza jednostka tekstu przetwarzana przez modele językowe.
U
Unsupervised Learning – Uczenie maszynowe bez wykorzystania oznaczonych danych.
Underfitting – Zjawisko, gdy model jest zbyt prosty, aby uchwycić wzorce w danych.
V
Validation – Proces oceny wydajności modelu na danych niewykorzystanych podczas treningu.
Variational Autoencoder (VAE) – Typ sieci neuronowej używany do generowania nowych danych podobnych do danych treningowych.
Vector Database – Baza danych zoptymalizowana do przechowywania i wyszukiwania wektorów reprezentujących dane.
W
Weight – Parametr w sieci neuronowej określający siłę połączenia między neuronami.
Weak AI – Systemy AI zaprojektowane do wykonywania konkretnych zadań, w przeciwieństwie do AGI.
X
XGBoost – Popularna implementacja algorytmu gradient boosting dla zadań klasyfikacji i regresji.
Z
Zero-shot Learning – Zdolność modelu do wykonywania zadań bez wcześniejszego treningu na podobnych przykładach.
Ten leksykon obejmuje kluczowe pojęcia z dziedziny sztucznej inteligencji, od podstawowych terminów po zaawansowane koncepcje. Każde hasło zawiera zwięzłe, ale informacyjne wyjaśnienie, które pomoże w zrozumieniu złożonego świata AI.