Image 1
Image 2

INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ PE ÎNȚELESUL TUTUROR

8 termeni AI pe care trebuie să-i cunoști ca să înțelegi ce înseamnă inteligența artificială

8 termeni AI pe care trebuie să-i cunoști ca să înțelegi ce înseamnă inteligența artificială
Inteligența artificială (AI) a devenit un element omniprezent în viața noastră cotidiană, schimbând modul în care lucrăm, învățăm și interacționăm.
Share on facebook
Share on whatsapp
Share on email
Share on twitter
Asculta acest articol

Pentru a naviga în acest peisaj în continuă evoluție, este esențial să înțelegem câțiva termeni de bază. În continuare, vom explica opt dintre cei mai importanți termeni AI care vă vor ajuta să înțelegeți mai bine ce este și cum funcționează inteligența artificială.

1. Inteligența artificială (AI)/IA reactivă

Reprezintă sisteme AI care răspund la stimuli sau date de intrare într-un mod predefinit, fără capacitatea de a învăța sau de a se adapta din experiențe anterioare. Un exemplu clasic este Deep Blue de la IBM, care a utilizat un set fix de reguli pentru a juca șah.

2. Rețele neuronale artificiale (ANN)

Inspirat de structura creierului uman, un ANN este format din straturi de “neuroni” artificiali care procesează informații prin simularea modului în care neuroni biologici comunică între ei. Această structură permite rețelelor să învețe și să recunoască modele complexe în date.

3. Inteligența artificială generativă (Gen AI)

Se referă la sisteme AI capabile să genereze conținut nou, cum ar fi texte, imagini sau muzică, pe baza învățării din seturi mari de date. Aceste sisteme pot crea lucrări originale, imitând stiluri sau modele observate în datele de antrenament.

4. Învățare automată (ML)

Este un subdomeniu al AI care permite sistemelor să învețe și să se îmbunătățească din experiență fără a fi programate explicit pentru fiecare sarcină. ML folosește algoritmi care analizează date, învață din ele și pot face predicții sau decizii bazate pe date noi.

5. Model de limbaj mare (LLM)/Model Foundation

LLM-urile sunt sisteme AI avansate capabile să genereze text care imită scrierea umană. Aceste modele sunt antrenate pe cantități masive de text și pot realiza sarcini diverse, de la generarea de răspunsuri în conversații până la scrierea de articole sau rezumarea textelor. ChatGPT de la OpenAI și Google Bard sunt exemple de astfel de modele.

6. Învățare profundă (Deep Learning)

O ramură a învățării automate, învățarea profundă utilizează rețele neuronale cu multe straturi (numite rețele neuronale profunde) pentru a analiza modele complexe în date. Este tehnologia din spatele multor aplicații avansate de AI, inclusiv recunoașterea vocală, interpretarea imaginilor și traducerea automată.

7. Procesare a limbajului natural (NLP)

NLP este un subdomeniu al AI care se concentrează pe capacitatea mașinilor de a înțelege și de a genera limbajul uman. Acesta permite sistemelor AI să interpreteze, să răspundă și să simuleze conversații naturale cu utilizatorii.

8. Robotică autonomă

Se referă la roboți echipați cu AI care pot efectua sarcini complexe independent, fără intervenție umană directă. Aceștia pot învăța din interacțiunile cu mediul înconjurător și se pot adapta la schimbările din acesta, fiind utilizați în diverse domenii, de la fabricație până la explorarea spațială.

Înțelegerea acestor termeni nu doar că vă va îmbunătăți cunoștințele despre AI, dar vă va și facilita navigarea în discuții despre impactul și aplicabilitatea tehnologiilor emergente în viața cotidiană și profesională.

Citește și:

Fii primul care comentează

Lasă un răspuns

Connect with