اصطلاحات کلیدی هوش مصنوعی که باید بدانید !

به گزارش سبک ایده آل ، در این مقاله، مهم‌ترین اصطلاحات AI را به‌صورت ساده و مختصر توضیح می‌دهیم.

یادگیری ماشین (Machine Learning – ML)

الگوریتم‌هایی که از داده‌ها یاد می‌گیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری می‌کنند. مثال: پیشنهاد فیلم در نتفلیکس.

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)

مدل‌های AI مانند ChatGPT یا Claude که با تحلیل حجم عظیمی از متن، گفت‌وگو، پاسخ به سؤالات و تولید محتوا را انجام می‌دهند.

مدل مولد (Generative Model)

مدلی که محتوا (متن، تصویر، موسیقی) تولید می‌کند. مثال: DALL·E برای خلق تصاویر یا GPT برای نوشتن متن.

هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal AI)

AI که چند نوع داده (متن، تصویر، صدا) را همزمان پردازش می‌کند. مثال: مدل‌هایی که تصویر را توصیف یا از متن ویدیو می‌سازند.

عامل‌های هوشمند (AI Agents)

برنامه‌های AI که به‌صورت مستقل وظایف را انجام می‌دهند، مثل رزرو پرواز یا مدیریت ایمیل.

ریزتنظیم (Fine-tuning)

بهینه‌سازی مدل AI با داده‌های خاص برای بهبود عملکرد در وظایف ویژه، مثل آموزش چت‌بات برای پشتیبانی مشتری.

شبکه عصبی (Neural Network)

ساختاری الهام‌گرفته از مغز انسان که داده‌ها را پردازش می‌کند. پایه اکثر مدل‌های AI مدرن است.

سوگیری الگوریتمی (Algorithmic Bias)

خطاها یا تبعیض‌های ناخواسته در نتایج AI به دلیل داده‌های ناقص یا جهت‌دار. مثال: تشخیص چهره نادرست در برخی گروه‌ها.

ایمنی هوش مصنوعی (AI Safety)

تلاش برای اطمینان از اینکه AI خطری برای انسان ایجاد نمی‌کند و رفتارش قابل پیش‌بینی است.

منبع باز (Open Source)

مدل‌ها یا کدهای AI که به‌صورت عمومی در دسترس هستند، مثل Llama، و توسعه‌دهندگان می‌توانند آن‌ها را تغییر دهند.

داده‌های آموزشی (Training Data)

مجموعه داده‌هایی که برای آموزش مدل‌های AI استفاده می‌شوند. کیفیت و تنوع داده‌ها عملکرد مدل را تعیین می‌کند.

هوش عمومی مصنوعی (AGI)

هوش مصنوعی که توانایی انجام هر کاری را مانند انسان دارد. هنوز به آن نرسیده‌ایم، اما هدف نهایی بسیاری از پژوهش‌هاست.