Речник на изкуствения интелект

Агентичният AI се отнася до усъвършенствани системи за изкуствен интелект, които надхвърлят просто отговарянето на команди; те генерират съдържание, изпълняват автономно задачи и постигат цели. Тези системи комбинират възможности за разсъждение, функции на паметта и цикли за обратна връзка, за да планират и извършват самостоятелно действия, често използвайки различни цифрови инструменти и адаптирайки подхода си чрез обучение. За разлика от традиционния AI, агентичният AI може да работи както независимо, така и съвместно с други агенти на ИИ, като взема автономни решения, докато взаимодейства с различни платформи и системи за изпълнение на сложни задачи.

В индустриалния контекст, Agentic AI включва внедряване на системи за изкуствен интелект, които могат независимо да наблюдават, анализират и контролират различни аспекти на индустриалните операции, като прогнозна поддръжка, контрол на качеството, управление на запасите или оптимизиране на производствените процеси.

Изкуственият интелект (AI) се отнася до софтуер, който има способността да се учи и адаптира. AI може да решава задачи, които изискват от него да интерпретира значението на входните данни и да се адаптира към изискванията. Обикновено това са задачи, които преди това можеха да бъдат решени само с естествен интелект. Има няколко вида методи за изкуствен интелект, които се различават значително по отношение на техните области на приложение, потенциала им и свързаните с тях рискове. Основните принципи на ИИ са разработени през 20-ти век. Тъй като всички методи за изкуствен интелект изискват големи количества данни за обучение, технологията сега придобива все по-голямо значение чрез дигитализация и големи данни.

Технология, която позволява цифровата информация да бъде наслагвана върху среди и обекти от реалния свят, обикновено използвайки потапяща 3D виртуална реалност. AR позволява подобрена версия на физическия свят чрез добавяне на цифрови визуални, звукови и други сензорни елементи.

Системи, които могат да работят без човешка намеса, като самоуправляващи се автомобили и дронове.

Превозни средства, които могат да работят без човешка намеса, като самоуправляващи се автомобили и камиони.

Нежелани предразсъдъци или фаворизиране, които могат да възникнат в системите за изкуствен интелект поради пристрастни данни за обучение или алгоритми.

Големи и сложни набори от данни, често генерирани от (индустриални) сензори, но също и от компании, организации и хора. Тъй като тези данни често са неструктурирани, непълни или неправилни, софтуерът, който не се захранва с AI, обикновено не може да ги обработва по смислен начин.

Програма, задвижвана от изкуствен интелект, която може да взаимодейства с хората чрез текстова или гласова комуникация.

Вид AI, който има за цел да възпроизведе човешките когнитивни процеси, като възприятие, разсъждения и вземане на решения.

Подмножество от AI, което позволява на компютрите да извличат информация от визуални изображения, като изображения и видеоклипове, за да ги разбират и интерпретират.

Стратегии, измервания и инструменти за подпомагане на защитата на цифровата информация от външни нападатели. ИИ може да се използва за откриване и предотвратяване на кибератаки и за идентифициране и отговор на нарушения на сигурността.

Процесът на анализ и интерпретация на данни за разкриване на прозрения и вземане на информирани решения.

Компютърни системи, които са предназначени да помагат на хората при вземането на решения чрез предоставяне на подходяща информация и анализ.

Подмножество от машинното обучение, което включва използването на невронни мрежи с множество слоеве, за да позволи на машините да се учат от данни.

Математически модел, който описва поведението на физически обект или процес. В симулационна среда цифров близнак може да се използва за симулиране на това, което би се случило в реалния свят, ако параметрите на системата бъдат променени. Дигиталните близнаци могат да се използват през целия жизнен цикъл на продукта, включително фазите на проектиране, производство, експлоатация и обслужване. Визуалните представи на цифровите близнаци изглеждат и се държат като техните физически колеги, отразявайки реалния свят и се адаптират в реално време към случващото се там.

Edge Computing е вид системна архитектура, която за разлика от облачните изчисления приближава изчисленията и съхранението на данни до източниците на данни („ръба“). Той помага да се намали времето за реакция и количеството енергия, необходимо за пренос на данни. Edge AI системите могат да бъдат внедрени физически близо до действителното устройство за изпълнение. Тези устройства могат да изпълняват AI приложения, без да са свързани с облака.

AI, който е предназначен да взаимодейства и да навигира във физическия свят, често чрез използването на роботи или автономни превозни средства.

Изучаването и прилагането на морални принципи при разработването и използването на ИИ, включително въпроси като пристрастие, неприкосновеност на личния живот и отчетност.

ИИ, който е проектиран да бъде прозрачен и обясним, позволявайки на хората да разберат как и защо дадена машина е взела конкретно решение.

Това е метод на обучение в машинното обучение, при който множество отделни устройства обучават модел на машинно обучение със собствен (отделен) набор от данни. Само крайните резултати се споделят с основния участник в мрежата.

AI, който е предназначен да генерира ново съдържание, като изображения, видеоклипове и музика чрез комбиниране и учене от съществуващо съдържание.

Възможност на приложение, например CAD софтуер, да генерира автономно редица алтернативи за проектиране, предвид набор от ограничения. Използва техники като AI, оптимизация и симулация.

Индустриалният ИИ се отнася до прилагането на ИИ в индустриите, които формират гръбнака на нашите икономики - индустрия, инфраструктура, мобилност и здравеопазване.

стриалните фондационни модели (IFM) са предварително обучени за специфични за индустрията данни, за да разберат дълбоко „езика“ на инженерството, автоматизацията и производството и да позволят по-бързо и по-точно внедряване на AI решения. Те осигуряват стандартизирана отправна точка, спестявайки време, ресурси и енергия чрез икономии от мащаба. IFM са пригодени за решаване на реални индустриални предизвикателства. Те действат като разузнавателен слой зад индустриалните копилоти и улесняват трансфера на знания и сътрудничеството между различните сектори. Те поддържат не само текст, изображения и аудио, но и 3D модели, 2D чертежи и други сложни структури, като специфични за индустрията данни от времеви серии (вижте също Мултимодални LLM).

от индустриален клас означава ниво на качество; надежден, сигурен и надежден, проектиран да отговаря на строгите изисквания и стандарти на най-взискателните професионални среди.

Термин, използван за описание на четвъртата индустриална революция, която включва интегрирането на AI, IoT и други модерни технологии в производството и индустрията.

Мрежата от технически устройства, вградени със сензори, софтуер и свързаност, за да позволи обмен на данни. IoT е един от основните двигатели на дигитализацията и големите данни.

База данни, която представя знанието като графика на взаимосвързани възли и ръбове, използвани за приложения на AI като NLP и търсене.

Тип езиков модел на изкуствен интелект, който е обучен върху огромни количества данни, като GPT-3, за да генерира текст, подобен на човека.

Подмножество от AI, което включва използването на алгоритми и статистически модели, за да позволи на машините да се учат от опит или данни.

Подгрупа от AI, която позволява на машини с прикрепени камери да извличат визуална информация за разбиране и интерпретиране на заобикалящата ги среда.

ултимодалните LLM могат да разбират и обработват множество видове данни - като текст, изображения, аудио или сензорни данни - едновременно. Те са интегрирани в приложения като компютърно зрение, автономни превозни средства и роботика. Те подобряват разпознаването на обекти, разбирането на сцената и позволяват на машините да следват сложни инструкции. Мултимодалните LLM имат потенциала да повлияят на обработката и генерирането на специфични за индустрията данни - като времеви редове, 2D и 3D модели или данни за машинно зрение - по същия начин, по който конвенционалните LLM са повлияли на обработката на текст и реч.

Подмножество от AI, което се фокусира върху взаимодействието между компютрите и човешкия език.

Интерфейс, който позволява на хората да взаимодействат с компютри, използвайки естествени жестове, реч и други форми на изразяване.

Вид алгоритъм за машинно обучение, който се моделира според структурата на човешкия мозък и се използва за разпознаване на модели в данните.

Процес за анализ на промените в напрежението и тока на сгради или машини, които включват множество подустройства, за да се изведе индивидуалният принос на всяко устройство в системата.

Физическият изкуствен интелект се отнася до интегрирането на изкуствен интелект в машини - като роботи - които могат да усетят средата си и да действат в нея. Вдъхновен от човешкия сензомоторен цикъл, Physical AI обработва сензорни входове (като 3D камери или тактилни сензори), генерира команди за управление от тях и позволява на машините да изпълняват сложни задачи адаптивно и автономно във физическа, 3D среда.

Информиран от физиката AI, известен още като AI, осъзнаващ физиката, се отнася до нов клас методи за изкуствен интелект, които включват законите на физиката директно в тренировъчния процес. За разлика от конвенционалните AI подходи, които разчитат до голяма степен на големи набори от данни, за да научат поведението, AI, информиран от физиката, интегрира ограничения, базирани на физика, за да ръководи обучението. Това позволява на системите с изкуствен интелект да разсъждават и правят прогнози дори когато данните от реалния свят са ограничени, като използват съществуващите ни познания за това как работи физическият свят. Вместо да се учат само от примери, тези модели използват своите познания по физика, за да насочат обучението към по-оптимални и физически последователни решения.

сказуемият AI използва статистически анализ и машинно обучение, за да идентифицира модели в реално време и исторически оперативни данни от машини и оборудване, което му позволява да прогнозира бъдещо поведение, да открива аномалии, да прогнозира потенциални повреди и да препоръчва действия за поддръжка. Използва се за подобряване на здравето и надеждността на активите, намаляване на непланираните престои и подпомагане на по-бързото вземане на решения, основано на данни в промишлените операции.

Използването на AI и статистически модели за прогнозиране на бъдещи събития или тенденции въз основа на исторически данни.

Използването на AI за прогнозиране кога машините ще се нуждаят от поддръжка или ремонт, въз основа на данни в реално време.

Използването на AI за откриване на дефекти и гарантиране, че продуктите отговарят на стандартите за качество.

Вид машинно обучение, при което необучените агенти научават стратегия чрез наказания и награди на системата след извършени действия.

ИИ приложения, които отговарят на определени етични и морални стандарти.

Клонът на инженерството и изкуствения интелект, който се фокусира върху проектирането, изграждането и експлоатацията на роботи.

Използването на AI за анализ и тълкуване на емоциите и мненията, изразени в текст или реч.

Електрическа мрежа, която използва AI и други модерни технологии за оптимизиране на производството, разпределението и потреблението на електроенергия.

Специализираният хардуер, като графични процесорни единици (GPU) или крайни устройства за обработка на езици (LPU), е нововъзникваща тенденция в индустриалния AI. Тези устройства осигуряват високопроизводителна изчислителна мощност на ръба, позволявайки обработка в реално време на алгоритми на AI. Тяхната интеграция позволява паралелна обработка и ускорена производителност, което води до по-бързо изпълнение на сложни задачи с AI. Тази локална обработка намалява латентността и зависимостта от облачни ресурси, което я прави от решаващо значение за чувствителни към времето приложения. Специализираният хардуер също поддържа усъвършенствани модели на AI, което води до подобрена прозрения и подобрена производителност. Освен това намалява разходите, като свежда до минимум необходимостта от обширна облачна инфраструктура и трансфер на данни.

Способността на машините да разпознават и интерпретират човешката реч.

Метод на обучение, при който моделите на машинно обучение се обучават с маркирани (известни) набори от данни, за да се предскаже резултат.

Оптимизиране на потока на стоки и материали във веригата за доставки за намаляване на разходите и подобряване на ефективността. ИИ често се използва за автоматизация на процесите, откриване на неефективност, осигуряване на качеството на стоките и прогнозиране на търсенето.

Изкуствени данни, генерирани от алгоритми, а не от реални събития, които се използват за обучение и валидиране на модели на машинно обучение. Качеството на синтетичните данни е от решаващо значение. Той определя дали AI ще даде приемливи резултати след тренировка.

Метод на обучение, при който моделите на машинно обучение откриват модели и групировки в данни, които преди това са неизвестни (без етикети).

Виртуалната реалност (VR) представя цифрово изобразена среда, която може да възпроизведе действително пространство, да създаде алтернативна реалност или да комбинира двете. Потребителят може да изследва виртуалното пространство от границите на дома, офиса или фабриката.