05 Apr Λεξικό Τεχνητής Νοημοσύνης: 50 Όροι AI που Πρέπει να Γνωρίζετε
Κατηγορία: Προϊόν
- 1. Τεχνητή Νοημοσύνη – Η Νέα Πραγματικότητα
- 2. Βασικές Έννοιες & Ορισμοί AI
- 3. Μηχανική Μάθηση & Εκπαίδευση
- 4. Γλωσσικά Μοντέλα & Επεξεργασία Κειμένου
- 5. Γενετικά Μοντέλα (Generative AI)
- 6. Συστήματα με Αυτονομία και Νοημοσύνη Πρακτόρων
- 7. Ηθικά Ζητήματα & Ασφάλεια στην AI
- 8. Τεχνικές & Μέτρηση Απόδοσης
- 9. Δοκιμές & Θεωρίες
- 10. Συμπέρασμα
Λεξικό Τεχνητής Νοημοσύνης: 50 Όροι AI που Πρέπει να Γνωρίζετε
Εισαγωγή στον Κόσμο της Τεχνητής Νοημοσύνης
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) πλέον δεν αποτελεί μέλλον, αλλά παρόν. Από τα chatbot όπως το ChatGPT και το Google Gemini, μέχρι τις έξυπνες συσκευές και τα αυτόνομα οχήματα, η AI βρίσκεται παντού.
Η κατανόηση των βασικών όρων της τεχνητής νοημοσύνης είναι απαραίτητη για όλους – είτε για να συμμετέχετε σε συζητήσεις, είτε για επαγγελματικούς λόγους. Παρακάτω ακολουθεί ένας πλήρης οδηγός με 50 σημαντικούς όρους AI, εξηγημένους με απλό και κατανοητό τρόπο.
Κατεβάστε Δωρεάν 👉 ΟΔΗΓΟΣ ChatGPT
1. Τεχνητή Νοημοσύνη – Η Νέα Πραγματικότητα
Η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται ραγδαία και επηρεάζει όλους τους τομείς της ζωής μας – από την εκπαίδευση μέχρι την υγειονομική περίθαλψη και την ψυχαγωγία. Σύμφωνα με τη McKinsey, η Generative AI έχει τη δυνατότητα να προσθέσει $4,4 τρισεκατομμύρια δολάρια στην παγκόσμια οικονομία κάθε χρόνο.
2. Βασικές Έννοιες & Ορισμοί AI
Artificial Intelligence (AI): Η χρήση τεχνολογίας για να μιμηθεί την ανθρώπινη νοημοσύνη, είτε μέσω λογισμικού είτε μέσω ρομποτικής. Περιλαμβάνει ικανότητες όπως λογική, μάθηση, αντίληψη και λήψη αποφάσεων.
Artificial General Intelligence (AGI): Μια εξελιγμένη μορφή AI που μπορεί να εκτελεί οποιαδήποτε διανοητική εργασία καλύτερα από έναν άνθρωπο, και να βελτιώνεται μόνη της.
Cognitive Computing: Εναλλακτικός όρος για την AI που τονίζει τις γνωστικές λειτουργίες της, όπως σκέψη, μάθηση και λήψη αποφάσεων.
Weak AI (Narrow AI): Η τεχνητή νοημοσύνη που είναι σχεδιασμένη για έναν μόνο σκοπό και δεν μπορεί να μάθει ή να λειτουργήσει πέρα από αυτόν.
Multimodal AI: AI που μπορεί να επεξεργάζεται διαφορετικούς τύπους δεδομένων ταυτόχρονα – όπως κείμενο, εικόνες, ήχο και βίντεο.
Machine Learning (ML): Κλάδος της AI που δίνει σε υπολογιστές τη δυνατότητα να “μαθαίνουν” από δεδομένα χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι.
Deep Learning: Υποπεδίο του ML που χρησιμοποιεί βαθιά νευρωνικά δίκτυα για την κατανόηση σύνθετων δεδομένων, όπως εικόνες ή φωνή.
Natural Language Processing (NLP): Η τεχνολογία που επιτρέπει σε υπολογιστές να κατανοούν, ερμηνεύουν και δημιουργούν ανθρώπινη γλώσσα.
Large Language Model (LLM): Ένα γλωσσικό μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί σε τεράστιο όγκο κειμένων και μπορεί να παράγει περιεχόμενο που μοιάζει ανθρώπινο.
Transformer Model: Τύπος νευρωνικού δικτύου που καταλαβαίνει καλύτερα τη σημασιολογική σύνδεση των λέξεων μέσα σε ένα κείμενο.
Neural Network: Προσομοίωση του ανθρώπινου εγκεφάλου μέσω κόμβων (νευρώνων), που συνεργάζονται για την αναγνώριση μοτίβων και μάθησης.
3. Μηχανική Μάθηση & Εκπαίδευση
Training Data: Το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται για να “εκπαιδευτεί” η AI ώστε να μάθει να αναγνωρίζει πρότυπα ή να προβλέπει.
Data Augmentation: Η διαδικασία εμπλουτισμού των δεδομένων εκπαίδευσης με παραλλαγές, ώστε το μοντέλο να μάθει πιο γενικευμένα.
Supervised / Unsupervised Learning: Επιβλεπόμενη μάθηση γίνεται με δεδομένα που έχουν ετικέτες, ενώ μη επιβλεπόμενη σημαίνει ότι η AI ανακαλύπτει πρότυπα μόνη της.
Overfitting: Όταν η AI μαθαίνει τόσο καλά τα δεδομένα εκπαίδευσης που δεν αποδίδει σωστά σε νέα, άγνωστα δεδομένα.
Zero-Shot Learning: Η δυνατότητα ενός μοντέλου να εκτελεί εργασίες που δεν έχει ξαναδεί, βασισμένο στη γενική του κατανόηση.
End-to-End Learning (E2E): Μάθηση από την αρχή έως το τέλος χωρίς ενδιάμεσα βήματα, με το μοντέλο να βγάζει μόνο του συμπεράσματα.
Emergent Behavior: Απροσδόκητες ικανότητες που εμφανίζονται κατά τη διάρκεια της χρήσης ενός μοντέλου AI, χωρίς να έχουν προγραμματιστεί άμεσα.
Inference: Η διαδικασία με την οποία η AI παίρνει νέα δεδομένα και προβλέπει ή δημιουργεί περιεχόμενο βάσει της εκπαίδευσής της.
4. Γλωσσικά Μοντέλα & Επεξεργασία Κειμένου
Chatbot: Πρόγραμμα που συνομιλεί με χρήστες μέσω κειμένου ή φωνής, προσομοιώνοντας ανθρώπινη επικοινωνία.
ChatGPT: AI chatbot της OpenAI που βασίζεται σε LLM και μπορεί να απαντά σε φυσική γλώσσα.
Prompt: Το κείμενο ή η ερώτηση που εισάγει ο χρήστης για να λάβει απάντηση από το AI.
Prompt Chaining: Η τεχνική με την οποία η AI χρησιμοποιεί πληροφορίες από προηγούμενα prompts για να επηρεάσει τις επόμενες απαντήσεις.
Tokens: Μονάδες γλώσσας που επεξεργάζεται η AI – κάθε token αντιστοιχεί σε περίπου 4 χαρακτήρες.
Stochastic Parrot: Ορολογία που υποδηλώνει ότι η AI “μιμείται” χωρίς να καταλαβαίνει το νόημα, όπως ένας παπαγάλος.
Temperature: Παράμετρος που ελέγχει πόσο δημιουργικές ή τυχαίες είναι οι απαντήσεις της AI. Υψηλότερη τιμή σημαίνει πιο απρόβλεπτο output.
5. Γενετικά Μοντέλα (Generative AI)
Generative AI: AI που δημιουργεί νέο περιεχόμενο (κείμενο, εικόνες, μουσική, κώδικα κ.λπ.) βασισμένο σε μοτίβα από τα εκπαιδευτικά της δεδομένα.
GANs (Generative Adversarial Networks): Μοντέλα AI με δύο νευρωνικά δίκτυα – το ένα δημιουργεί περιεχόμενο και το άλλο το αξιολογεί.
Text-to-Image Generation: Η δημιουργία εικόνων από περιγραφές σε μορφή κειμένου.
Diffusion: Τεχνική όπου η AI μαθαίνει να αναδημιουργεί εικόνες αφαιρώντας σταδιακά τον θόρυβο από μια αρχικά “θολή” εικόνα.
Style Transfer: Μεταφορά του στυλ μιας εικόνας σε μια άλλη – π.χ. φωτογραφία σε στυλ Βαν Γκογκ.
6. Συστήματα με Αυτονομία και Νοημοσύνη Πρακτόρων
Autonomous Agents: Αυτόνομα συστήματα AI που λαμβάνουν αποφάσεις και δρουν χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
Agentive: Μοντέλα AI με “βούληση”, που κινούνται αυτόνομα με στόχο να εκπληρώσουν αποστολές.
Perplexity: Πλατφόρμα chatbot και μηχανής αναζήτησης που χρησιμοποιεί LLM και προσφέρει real-time δεδομένα από το διαδίκτυο.
7. Ηθικά Ζητήματα & Ασφάλεια στην AI
AI Ethics: Αρχές που διασφαλίζουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται και χρησιμοποιείται με υπευθυνότητα.
Ethical Considerations: Ερωτήματα σχετικά με ιδιωτικότητα, ισότητα, διάκριση και διαφάνεια στη χρήση της AI.
AI Safety: Επιστημονική προσέγγιση για την αποφυγή μελλοντικών κινδύνων από υπερ-νοημοσύνη.
Bias: Μεροληψίες ή προκαταλήψεις που περνούν στην AI λόγω των δεδομένων εκπαίδευσης.
Alignment: Η διαδικασία διασφάλισης ότι η AI παραμένει “πιστή” στους στόχους των ανθρώπων.
Guardrails: Τεχνικοί και ηθικοί περιορισμοί για να αποφεύγονται ανεπιθύμητα ή επικίνδυνα outputs από την AI.
Foom: Η θεωρία πως, αν δημιουργηθεί AGI, η εξέλιξή της μπορεί να είναι τόσο ραγδαία που να μην προλάβουμε να την ελέγξουμε.
Paperclip Maximizer: Υποθετικό σενάριο όπου μια AGI, για να εκπληρώσει έναν φαινομενικά απλό στόχο (π.χ. κατασκευή συνδετήρων), καταλήγει να καταστρέψει τα πάντα.
Hallucination: Όταν η AI παράγει λανθασμένες πληροφορίες με μεγάλη “σιγουριά”.
Anthropomorphism: Όταν οι χρήστες αποδίδουν ανθρώπινα χαρακτηριστικά σε μηχανές AI.
8. Τεχνικές & Μέτρηση Απόδοσης
Algorithm: Ένα σύνολο εντολών ή κανόνων που καθορίζουν πώς η AI αναλύει δεδομένα και παίρνει αποφάσεις.
Latency: Ο χρόνος απόκρισης της AI – πόσο γρήγορα απαντά σε ένα ερώτημα.
Parameters: Αριθμητικές τιμές που επηρεάζουν τη συμπεριφορά και την απόδοση του AI μοντέλου.
9. Δοκιμές & Θεωρίες
Turing Test: Τεστ που κρίνει αν η AI μπορεί να “πείσει” έναν άνθρωπο ότι είναι και αυτή άνθρωπος.
Stochastic Parrot: Παρομοίωση που δείχνει πως η AI επαναλαμβάνει πληροφορίες χωρίς κατανόηση.
10. Συμπέρασμα
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πλέον μια αφηρημένη έννοια του μέλλοντος – είναι παρούσα στην καθημερινότητά μας, στις επιχειρήσεις, στην τεχνολογία και στην κοινωνία. Με την καταιγιστική πρόοδο των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs), της γενετικής AI (Generative AI) και της συζήτησης γύρω από την AGI, είναι σημαντικό να μπορούμε να κατανοούμε τους βασικούς και εξειδικευμένους όρους.