ChatGPT-ning 2022 yil oxirida ishga tushirilishi odamlarning onlayn ma’lumot topishga bo’lgan munosabatini butunlay o’zgartirdi. To’satdan odamlar mashinalar bilan mazmunli suhbat qurishga muvaffaq bo’lishdi, ya’ni siz AI chatbotiga tabiiy tilda savollar berishingiz mumkin va u xuddi odam kabi yangi javoblar bilan javob beradi. Bu shunchalik o’zgaruvchan ediki, Google, Meta, Microsoft va Apple tezda sun’iy intellektni o’z mahsulotlariga qo’shishni boshladilar.
Ammo AI chatbotlarining bu jihati AI landshaftining faqat bir qismidir. Albatta, bor ChatGPT uy vazifangizni bajarishda yordam beradi yoki Midjourney yaratish ishlab chiqarilgan mamlakatga asoslangan mechlarning ajoyib tasvirlari ajoyib, ammo generativ AI potentsiali iqtisodiyotni butunlay qayta shakllantirishi mumkin. Bunga arziydi Jahon iqtisodiyotiga yiliga 4,4 trillion dollarMcKinsey Global institutiga ko’ra, shuning uchun siz sun’iy intellekt haqida ko’proq va ko’proq eshitishni kutishingiz kerak.
U bosh aylantiruvchi mahsulotlar qatorida namoyon bo‘ladi – qisqa va qisqa ro‘yxatga Google’ning Gemini, Microsoft’ning Copilot’i, Anthropic’s Claude, Perplexity AI qidiruv vositasi va Humane va Rabbit’dan gadjetlar kiradi. AI Atlas markazida siz bizning sharhlarimiz va ushbu va boshqa mahsulotlarning amaliy baholarini, shuningdek yangiliklar, tushuntirishlar va qanday qilish kerakligi haqidagi postlarni o’qishingiz mumkin.
Odamlar sun’iy intellekt bilan chambarchas bog’langan dunyoga ko’proq o’rganib qolgani sayin, hamma joyda yangi atamalar paydo bo’ladi. Shunday qilib, siz ichimlik orqali aqlli bo’lishni xohlaysizmi yoki ish intervyusida taassurot qoldirmoqchimisiz, bu erda bilishingiz kerak bo’lgan ba’zi muhim AI atamalari.
Ushbu lug’at muntazam ravishda yangilanadi.
sun’iy umumiy intellekt yoki AGI: Sun’iy intellektning bugungi kunda biz bilganidan ko’ra ilg’or versiyasini taklif qiladigan kontseptsiya, u vazifalarni odamlarga qaraganda ancha yaxshi bajara oladi, shu bilan birga o’z imkoniyatlarini o’rgatadi va rivojlantiradi.
agent: Maqsadga erishish uchun harakatlarni mustaqil ravishda amalga oshirish qobiliyatiga ega agentlikni namoyish qiluvchi tizimlar yoki modellar. AI kontekstida agent modeli doimiy nazoratsiz harakat qilishi mumkin, masalan, yuqori darajadagi avtonom avtomobil. Orqa fonda bo’lgan “agent” ramkadan farqli o’laroq, agentlik ramkalar foydalanuvchi tajribasiga e’tibor qaratib, oldinda.
AI etikasi: AIning odamlarga zarar etkazishining oldini olishga qaratilgan printsiplar, AI tizimlari ma’lumotlarni qanday to’plashi yoki noto’g’ri munosabatda bo’lishini aniqlash kabi vositalar orqali erishiladi.
AI xavfsizligi: AIning uzoq muddatli ta’siri va uning qanday qilib to’satdan odamlarga dushman bo’lishi mumkin bo’lgan super aqlga o’tishi bilan bog’liq bo’lgan fanlararo soha.
algoritm: Kompyuter dasturiga ma’lumotlarni ma’lum bir usulda o’rganish va tahlil qilish, masalan, naqshlarni tan olish, keyin undan o’rganish va o’z-o’zidan vazifalarni bajarish imkonini beruvchi ko’rsatmalar qatori.
tekislash: Istalgan natijani yaxshiroq qilish uchun AIni sozlash. Bu kontentni moderatsiya qilishdan tortib, odamlarga nisbatan ijobiy munosabatni saqlashgacha bo’lgan har qanday narsani nazarda tutishi mumkin.
antropomorfizm: Odamlar insoniy bo’lmagan narsalarga insoniy xususiyatlarni berishga moyil bo’lganda. Sun’iy intellektda bu chatbotning aslidan ko’ra ko’proq insoniy va xabardor ekanligiga ishonishni o’z ichiga olishi mumkin, masalan, uning baxtli, qayg’uli yoki umuman sezgirligiga ishonish.
sun’iy intellekt yoki AI: Kompyuter dasturlarida yoki robototexnika sohasida inson aqlini taqlid qilish uchun texnologiyadan foydalanish. Inson vazifalarini bajara oladigan tizimlarni yaratishga qaratilgan informatika sohasi.
avtonom agentlar: Muayyan vazifani bajarish uchun imkoniyatlar, dasturlash va boshqa vositalarga ega bo’lgan AI modeli. O’z-o’zidan boshqariladigan avtomobil avtonom agentdir, chunki u sensorli kirishlar, GPS va yo’lda mustaqil harakatlanish uchun haydash algoritmlariga ega. Stenford tadqiqotchilari avtonom agentlar o’z madaniyatlari, an’analari va umumiy tillarini rivojlantirishi mumkinligini ko’rsatdi.
tarafkashlik: Katta til modellariga kelsak, o’quv ma’lumotlaridan kelib chiqadigan xatolar. Bu stereotiplar asosida ma’lum irqlar yoki guruhlarga ma’lum xususiyatlarni noto’g’ri kiritishga olib kelishi mumkin.
chatbot: Inson tilini simulyatsiya qiluvchi matn orqali odamlar bilan muloqot qiladigan dastur.
ChatGPT: Katta til modeli texnologiyasidan foydalanadigan OpenAI tomonidan ishlab chiqilgan AI chatbot.
kognitiv hisoblash: Sun’iy intellekt uchun yana bir atama.
ma’lumotlarni ko’paytirish: Mavjud ma’lumotlarni qayta aralashtirish yoki sun’iy intellektni o’rgatish uchun turli xil ma’lumotlar to’plamini qo’shish.
chuqur o’rganish: Rasmlar, tovushlar va matnlardagi murakkab naqshlarni tanib olish uchun bir nechta parametrlardan foydalanadigan AI usuli va mashinani oʻrganishning kichik sohasi. Jarayon inson miyasidan ilhomlangan va naqshlarni yaratish uchun sun’iy neyron tarmoqlardan foydalanadi.
diffuziya: Mavjud ma’lumotlar qismini, masalan, fotosuratni oladigan va tasodifiy shovqin qo’shadigan mashinani o’rganish usuli. Diffuziya modellari o’z tarmoqlarini ushbu fotosuratni qayta ishlash yoki tiklashga o’rgatadi.
favqulodda xatti-harakatlar: AI modeli kutilmagan qobiliyatlarni namoyon qilganda.
oxirigacha o’rganish yoki E2E: Modelga vazifani boshidan oxirigacha bajarish uchun ko’rsatma berilgan chuqur o’rganish jarayoni. U topshiriqni ketma-ket bajarishga o’rgatilmagan, aksincha, kiritilgan ma’lumotlardan o’rganadi va barchasini bir vaqtning o’zida hal qiladi.
axloqiy mulohazalar: AIning axloqiy oqibatlari va maxfiylik, ma’lumotlardan foydalanish, adolat, noto’g’ri foydalanish va boshqa xavfsizlik masalalari bilan bog’liq masalalardan xabardorlik.
La’nat: Tez uchish yoki qattiq uchish deb ham ataladi. Agar kimdir AGI qursa, insoniyatni qutqarish uchun juda kech bo’lishi mumkin degan tushuncha.
generativ raqib tarmoqlari yoki GANlar: Yangi ma’lumotlarni yaratish uchun ikkita neyron tarmoqdan tashkil topgan generativ AI modeli: generator va diskriminator. Generator yangi kontent yaratadi va diskriminator uning haqiqiyligini tekshiradi.
generativ AI: Matn, video, kompyuter kodi yoki tasvirlarni yaratish uchun sun’iy intellektdan foydalanadigan kontent yaratuvchi texnologiya. AI katta hajmdagi o’quv ma’lumotlari bilan ta’minlanadi, ba’zan manba materialiga o’xshash bo’lishi mumkin bo’lgan o’zining yangi javoblarini yaratish uchun naqshlarni topadi.
Google Gemini: ChatGPT bilan oʻxshash ishlaydigan, lekin joriy internetdan maʼlumotlarni oladigan Google sunʼiy intellekt chatboti, ChatGPT esa 2021 yilgacha maʼlumotlar bilan cheklangan va internetga ulanmagan.
to’siqlar: Ma’lumotlarga mas’uliyat bilan ishlov berilishini va model bezovta qiluvchi kontent yaratmasligini ta’minlash uchun AI modellariga kiritilgan siyosat va cheklovlar.
gallyutsinatsiya: AIdan noto’g’ri javob. Noto’g’ri, ammo to’g’ri deb ishonch bilan aytilgan javoblarni ishlab chiqaruvchi generativ AIni o’z ichiga olishi mumkin. Buning sabablari to’liq ma’lum emas. Misol uchun, AI chatbotidan “Leonardo da Vinchi Mona Lizani qachon chizgan?” bu noto’g’ri bayonot bilan javob berishi mumkin “Leonardo da Vinchi Mona Lizani 1815 yilda chizgan” degan, bu aslida chizilganidan 300 yil o’tib.
katta til modeli yoki LLM: Tilni tushunish va insonga o’xshash tilda yangi kontent yaratish uchun ommaviy matnli ma’lumotlarga o’rgatilgan AI modeli.
mashinani o’rganish yoki ML: Kompyuterlarga aniq dasturlashsiz o’rganish va yaxshi bashoratli natijalarga erishish imkonini beruvchi AI komponenti. Yangi tarkibni yaratish uchun o’quv to’plamlari bilan birlashtirilishi mumkin.
Microsoft Bing: Microsoft qidiruv tizimi, u endi AI yordamida qidiruv natijalarini berish uchun ChatGPT texnologiyasidan foydalanishi mumkin. Internetga ulanganligi boʻyicha u Google Gemini’ga oʻxshaydi.
multimodal AI: Matn, tasvirlar, videolar va nutqni o’z ichiga olgan bir nechta turdagi ma’lumotlarni qayta ishlay oladigan AI turi.
tabiiy tilni qayta ishlash: Kompyuterlarga inson tilini tushunish qobiliyatini berish uchun mashinani oʻrganish va chuqur oʻrganishdan foydalanadigan, koʻpincha oʻrganish algoritmlari, statistik modellar va lingvistik qoidalardan foydalanadigan AI tarmogʻi.
neyron tarmoq: Inson miyasining tuzilishiga o’xshash va ma’lumotlardagi naqshlarni tanib olish uchun mo’ljallangan hisoblash modeli. Bir-biriga bog’langan tugunlardan yoki neyronlardan iborat bo’lib, ular vaqt o’tishi bilan naqshlarni taniy oladi va o’rganadi.
haddan tashqari moslashish: Mashinani o’rganishda xatolik, u o’quv ma’lumotlariga juda yaqin ishlaydi va faqat aytilgan ma’lumotlardagi aniq misollarni aniqlay oladi, lekin yangi ma’lumotlarni emas.
qog’oz qisqichlari: Faylasuf tomonidan ishlab chiqilgan Paperclip Maximiser nazariyasi Nik Bostrom Oksford universitetining gipotetik stsenariysi bo’lib, unda AI tizimi iloji boricha ko’proq harfli qog’oz qisqichlarini yaratadi. Maksimal miqdordagi qog’oz qisqichlarini ishlab chiqarish maqsadiga ko’ra, AI tizimi o’z maqsadiga erishish uchun barcha materiallarni taxminiy ravishda iste’mol qiladi yoki aylantiradi. Bu odamlar uchun foydali bo’lishi mumkin bo’lgan ko’proq qog’oz qisqichlarini ishlab chiqarish uchun boshqa mashinalarni demontaj qilishni o’z ichiga olishi mumkin. Ushbu sun’iy intellekt tizimining kutilmagan oqibati shundaki, u qog’oz qisqichlar yasash maqsadiga ko’ra insoniyatni yo’q qilishi mumkin.
parametrlari: LLM tuzilishi va xatti-harakatini beruvchi raqamli qiymatlar, bashorat qilish imkonini beradi.
Ajablanish: Perplexity AIga tegishli sun’iy intellekt asosida ishlaydigan chatbot va qidiruv tizimining nomi. Savollarga yangi javoblar bilan javob berish uchun u boshqa AI chatbotlarida topilganlar kabi katta til modelidan foydalanadi. Uning ochiq internetga ulanishi, shuningdek, eng so’nggi ma’lumotlarni taqdim etish va Internet bo’ylab natijalarni olish imkonini beradi. Xizmatning pullik darajasi bo’lgan Perplexity Pro ham mavjud va boshqa modellardan, jumladan GPT-4o, Claude 3 Opus, Mistral Large, ochiq manba LlaMa 3 va o’zining Sonar 32k modellaridan foydalanadi. Pro foydalanuvchilar qo’shimcha ravishda tahlil qilish, tasvirlarni yaratish va kodni sharhlash uchun hujjatlarni yuklashlari mumkin.
taklif: Javob olish uchun AI chatbotiga kirgan taklif yoki savol.
tezkor zanjirlash: AIning kelajakdagi javoblarni ranglash uchun oldingi o’zaro ta’sirlardan olingan ma’lumotlardan foydalanish qobiliyati.
stokastik to’tiqush: Chiqish qanchalik ishonarli boʻlishidan qatʼi nazar, dasturiy taʼminot til yoki uning atrofidagi dunyo ortidagi maʼno haqida kengroq tushunchaga ega emasligini koʻrsatadigan LLM analogiyasi. Bu ibora to’tiqushning inson so’zlarini ularning orqasida turgan ma’noni tushunmasdan qanday qilib taqlid qilishi mumkinligini anglatadi.
uslubni uzatish: Bir tasvirning uslubini boshqasining mazmuniga moslash qobiliyati, AIga bir tasvirning vizual atributlarini sharhlash va uni boshqasida ishlatish imkonini beradi. Masalan, Rembrandtning avtoportretini olish va uni Pikasso uslubida qayta yaratish.
harorat: Til modelining chiqishi qanchalik tasodifiy ekanligini nazorat qilish uchun oʻrnatilgan parametrlar. Yuqori harorat modelning ko’proq xavf tug’dirishini anglatadi.
matndan tasvirga yaratish: Matn tavsiflari asosida tasvirlar yaratish.
tokenlar: Sun’iy intellekt tili modellari sizning so’rovlaringizga javoblarni shakllantirish uchun ishlov beradigan yozma matnning kichik qismlari. Token ingliz tilidagi to’rtta belgiga yoki so’zning to’rtdan uch qismiga teng.
ta’lim ma’lumotlari: AI modellariga matn, tasvir, kod yoki maʼlumotlarni oʻrganishga yordam berish uchun foydalaniladigan maʼlumotlar toʻplami.
transformator modeli: Neyron tarmoq arxitekturasi va chuqur o’rganish modeli, u ma’lumotlardagi munosabatlarni kuzatish orqali kontekstni o’rganadi, masalan, jumlalar yoki tasvirlar qismlari. Shunday qilib, bir vaqtning o’zida bir so’zni tahlil qilish o’rniga, u butun jumlani ko’rib chiqishi va kontekstni tushunishi mumkin.
Turing testi: Mashhur matematik va kompyuter olimi Alan Tyuring nomi bilan atalgan u mashinaning oʻzini odam kabi tutish qobiliyatini sinovdan oʻtkazadi. Agar odam mashinaning javobini boshqa odamdan ajrata olmasa, mashina o’tadi.
zaif AI, aka tor AI: Muayyan vazifaga yo’naltirilgan va o’z mahoratidan tashqari o’rgana olmaydigan AI. Bugungi sun’iy intellektning aksariyati zaif sun’iy intellektdir.
nol zarba o’rganish: Model kerakli ta’lim ma’lumotlarini bermasdan topshiriqni bajarishi kerak bo’lgan test. Masalan, sherni faqat yo’lbarslarda o’rgatilgan holda tanib olish mumkin.
