W świecie sztucznej inteligencji język angielski dominuje bezapelacyjnie. Większość dokumentacji technicznej, badań naukowych i narzędzi AI powstaje w języku angielskim. Zrozumienie kluczowych terminów AI po angielsku staje się niezbędne dla każdego, kto chce być na bieżąco z rozwojem tej technologii.
Podstawowe terminy AI po angielsku
Artificial Intelligence (AI) – sztuczna inteligencja. Ogólny termin opisujący systemy komputerowe zdolne do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji.
Machine Learning (ML) – uczenie maszynowe. Podzbiór AI skupiony na algorytmach, które mogą uczyć się z danych bez bezpośredniego programowania.
Deep Learning (DL) – głębokie uczenie. Technika ML wykorzystująca wielowarstwowe sieci neuronowe do analizy danych.
Neural Network – sieć neuronowa. Model obliczeniowy inspirowany biologicznymi sieciami neuronowymi w mózgu.
Algorithm – algorytm. Zestaw reguł lub instrukcji dla komputera do rozwiązania problemu.
Data Science – nauka o danych. Interdyscyplinarna dziedzina wykorzystująca metody naukowe do wyciągnięcia wiedzy z danych.
Big Data – duże zbiory danych. Ekstremalnie wielkie zbiory danych, które wymagają specjalnych narzędzi do analizy.
Rodzaje uczenia maszynowego
Supervised Learning – uczenie nadzorowane. Model uczy się na przykładach z prawidłowymi odpowiedziami.
Unsupervised Learning – uczenie nienadzorowane. Model znajduje wzorce w danych bez podawania prawidłowych odpowiedzi.
Reinforcement Learning – uczenie ze wzmocnieniem. Model uczy się przez interakcję ze środowiskiem, otrzymując nagrody za dobre działania.
Semi-supervised Learning – uczenie częściowo nadzorowane. Kombinacja uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
Transfer Learning – uczenie transferowe. Wykorzystanie wiedzy z jednego zadania do rozwiązania innego.
Few-shot Learning – uczenie się z nielicznych przykładów. Zdolność do nauki z bardzo małej liczby przykładów.
Zero-shot Learning – uczenie się bez przykładów. Zdolność do wykonywania zadań bez wcześniejszego treningu na podobnych przykładach.
Architektury sieci neuronowych
Convolutional Neural Network (CNN) – konwolucyjna sieć neuronowa. Szczególnie skuteczna w analizie obrazów.
Recurrent Neural Network (RNN) – rekurencyjna sieć neuronowa. Zaprojektowana do przetwarzania sekwencji danych.
Long Short-Term Memory (LSTM) – długa pamięć krótkoterminowa. Typ RNN zdolny do zapamiętywania długoterminowych zależności.
Transformer – transformator. Architektura wykorzystująca mechanizm uwagi, podstawa dla GPT i BERT.
Generative Adversarial Network (GAN) – generatywna sieć przeciwstawna. Dwie sieci konkurujące ze sobą w generowaniu realistycznych danych.
Autoencoder – autokoder. Sieć ucząca się kompresji i rekonstrukcji danych.
Attention Mechanism – mechanizm uwagi. Pozwala modelowi skupić się na najważniejszych częściach danych wejściowych.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Natural Language Processing (NLP) – przetwarzanie języka naturalnego. Dziedzina AI zajmująca się interakcją między komputerami a językiem ludzkim.
Natural Language Understanding (NLU) – rozumienie języka naturalnego. Podzbiór NLP skupiony na rozumieniu znaczenia tekstu.
Natural Language Generation (NLG) – generowanie języka naturalnego. Podzbiór NLP skupiony na tworzeniu tekstu przez komputer.
Tokenization – tokenizacja. Proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki (tokeny).
Embedding – osadzanie. Reprezentacja słów lub fraz jako wektorów liczb.
Sentiment Analysis – analiza nastrojów. Określanie emocjonalnego tonu tekstu.
Named Entity Recognition (NER) – rozpoznawanie nazwanych jednostek. Identyfikacja osób, miejsc, organizacji w tekście.
Part-of-Speech Tagging (POS) – tagowanie części mowy. Przypisywanie kategorii gramatycznych słowom.
Modele językowe
Large Language Model (LLM) – wielki model językowy. Zaawansowane modele AI trenowane na ogromnych zbiorach tekstu.
Generative Pre-trained Transformer (GPT) – generatywny pre-trenowany transformator. Rodzina modeli językowych od OpenAI.
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) – dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformatorów. Model Google dla rozumienia języka.
Fine-tuning – dostrajanie. Proces adaptacji pre-trenowanego modelu do specyficznego zadania.
Prompt Engineering – inżynieria promptów. Sztuka tworzenia efektywnych instrukcji dla modeli AI.
Context Window – okno kontekstu. Maksymalna długość tekstu, którą model może przetworzyć jednocześnie.
Hallucination – halucynacja. Gdy AI generuje nieprawdziwe lub nonsensowne informacje.
Przetwarzanie obrazów
Computer Vision – widzenie komputerowe. Dziedzina AI zajmująca się analizą i interpretacją obrazów.
Image Recognition – rozpoznawanie obrazów. Identyfikacja obiektów na zdjęciach.
Object Detection – detekcja obiektów. Lokalizacja i klasyfikacja obiektów na obrazie.
Facial Recognition – rozpoznawanie twarzy. Identyfikacja osób na podstawie rysów twarzy.
Optical Character Recognition (OCR) – optyczne rozpoznawanie znaków. Przekształcanie obrazów tekstu w edytowalny tekst.
Image Segmentation – segmentacja obrazu. Podział obrazu na różne regiony lub obiekty.
Feature Extraction – ekstrakcja cech. Identyfikacja charakterystycznych elementów obrazu.
Procesy treningowe
Training – trening. Proces uczenia modelu na danych.
Validation – walidacja. Testowanie modelu na danych nie używanych podczas treningu.
Testing – testowanie. Finalna ocena wydajności modelu.
Overfitting – przetrenowanie. Gdy model zbyt dobrze dopasowuje się do danych treningowych.
Underfitting – niedotrenowanie. Gdy model nie jest wystarczająco skomplikowany do uchwycenia wzorców.
Cross-validation – walidacja krzyżowa. Technika oceny modelu na różnych podzbiorach danych.
Hyperparameter Tuning – strojenie hiperparametrów. Optymalizacja parametrów kontrolujących proces uczenia.
Gradient Descent – spadek gradientu. Algorytm optymalizacji używany do treningu sieci neuronowych.
Backpropagation – propagacja wsteczna. Metoda obliczania gradientów w sieciach neuronowych.
Metryki i ewaluacja
Accuracy – dokładność. Procent prawidłowych przewidywań.
Precision – precyzja. Stosunek prawdziwie pozytywnych do wszystkich pozytywnych przewidywań.
Recall – czułość. Stosunek prawdziwie pozytywnych do wszystkich faktycznie pozytywnych przypadków.
F1 Score – wynik F1. Harmoniczna średnia precyzji i czułości.
Loss Function – funkcja straty. Miara różnicy między przewidywaniami a rzeczywistymi wartościami.
Confusion Matrix – macierz pomyłek. Tabela pokazująca wydajność modelu klasyfikacyjnego.
ROC Curve – krzywa ROC. Graficzna reprezentacja wydajności klasyfikatora binarnego.
Mean Squared Error (MSE) – średni błąd kwadratowy. Miara błędu dla problemów regresji.
Infrastruktura i narzędzia
Cloud Computing – chmura obliczeniowa. Dostarczanie zasobów obliczeniowych przez internet.
Graphics Processing Unit (GPU) – procesor graficzny. Specjalizowany procesor do obliczeń równoległych.
Tensor Processing Unit (TPU) – procesor tensorowy. Specjalizowany chip Google’a do obliczeń AI.
Framework – framework. Platforma programistyczna ułatwiająca rozwój aplikacji AI.
TensorFlow – popularna biblioteka do uczenia maszynowego od Google.
PyTorch – framework deep learning od Facebook (Meta).
API (Application Programming Interface) – interfejs programowania aplikacji. Sposób komunikacji między różnymi systemami.
Dataset – zbiór danych. Kolekcja danych używanych do treningu lub testowania modeli.
Etyka i bezpieczeństwo AI
AI Ethics – etyka AI. Dziedzina zajmująca się moralnymi aspektami sztucznej inteligencji.
Algorithmic Bias – błąd algorytmiczny. Systematyczne uprzedzenia w wynikach AI.
Fairness – sprawiedliwość. Równe traktowanie różnych grup przez systemy AI.
Transparency – przejrzystość. Zrozumiałość działania systemów AI.
Explainable AI (XAI) – wyjaśnialna AI. Systemy AI, które mogą wytłumaczyć swoje decyzje.
Privacy – prywatność. Ochrona danych osobowych w systemach AI.
Adversarial Attack – atak adversarialny. Próba oszukania systemu AI przez specjalnie spreparowane dane.
Robustness – odporność. Zdolność systemu AI do działania w różnych warunkach.
Zastosowania biznesowe
Automation – automatyzacja. Użycie AI do wykonywania zadań bez interwencji człowieka.
Predictive Analytics – analityka predykcyjna. Przewidywanie przyszłych trendów na podstawie danych.
Recommendation System – system rekomendacji. AI sugerujący produkty lub treści użytkownikom.
Chatbot – chatbot. Program komputerowy prowadzący konwersacje z użytkownikami.
Decision Support System – system wspomagania decyzji. AI pomagający w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Process Optimization – optymalizacja procesów. Użycie AI do poprawy efektywności operacyjnej.
Najnowsze trendy
Generative AI – generatywna AI. Systemy tworzące nowe treści (tekst, obrazy, muzykę).
Multimodal AI – multimodalna AI. Systemy przetwarzające różne typy danych jednocześnie.
Edge AI – AI na brzegu sieci. Przetwarzanie AI na urządzeniach lokalnych.
Federated Learning – uczenie federacyjne. Trening modeli na rozproszonych danych.
AutoML – automatyczne uczenie maszynowe. Automatyzacja procesu tworzenia modeli ML.
MLOps – operacje uczenia maszynowego. Praktyki zarządzania cyklem życia modeli ML.
Znajomość angielskiego słownictwa AI nie tylko ułatwia korzystanie z międzynarodowych zasobów, ale też umożliwia uczestnictwo w globalnej społeczności AI. W świecie, gdzie innowacje AI powstają głównie w językowej angielskim, opanowanie tej terminologii otwiera drzwi do najnowszych technologii, badań i możliwości zawodowych. Nie musisz znać wszystkich terminów na pamięć, ale rozumienie kluczowych pojęć znacznie ułatwi navigację w świecie sztucznej inteligencji.