Александр Чесалов – Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 (страница 10)

Вычислительные блоки (Computing units) – это блоки, которые работают как фильтр, который преобразовывает пакеты по определенным правилам. Набор команд вычислителя может быть ограничен, что гарантирует простую внутреннюю структуру и достаточно большую скорость работы199.

Вычислительные модули (Computing modules) – это подключаемые специализированные вычислители, предназначенные для решения узконаправленных задач, таких, как ускорение работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерное зрение, распознавание по голосу, машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта, построены на базе нейронного процессора – специализированного класса микропроцессоров и сопроцессоров (процессор, память, передача данных).

Вычислительный интеллект (Computational intelligence) – это ответвление искусственного интеллекта. Как альтернатива классическому искусственному интеллекту, основанному на строгом логическом выводе, он опирается на эвристические алгоритмы, используемые, например, в нечёткой логике, искусственных нейронных сетях и эволюционном моделировании.

Вычислительный юмор (Computational humor) – это раздел компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта, использующий компьютеры для исследования юмора200.

Выявление аномалий (также обнаружение выбросов) (Anomaly detection) – это опознавание во время интеллектуального анализа данных редких данных, событий или наблюдений, которые вызывают подозрения ввиду существенного отличия от большей части данных. Обычно аномальные данные характеризуют некоторый вид проблемы, такой как мошенничество в банке, структурный дефект, медицинские проблемы или ошибки в тексте. Аномалии также упоминаются как выбросы, необычности, шум, отклонения или исключения201,202.

«Г»

Генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Network) – это алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы, а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели – создать образцы и отбраковать образцы – между ними возникает антагонистическая игра. Генеративно-состязательную сеть описал Ян Гудфеллоу из компании Google в 2014 году. Использование этой техники позволяет, в частности, генерировать фотографии, которые человеческим глазом воспринимаются как натуральные изображения. Например, известна попытка синтезировать фотографии кошек, которые вводят в заблуждение эксперта, считающего их естественными фото. Кроме того, GAN может использоваться для улучшения качества нечётких или частично испорченных фотографий203.

Генеративные модели (Generative model) – это семейство архитектур ИИ, целью которых является создание образцов данных с нуля. Они достигают этого, фиксируя распределение данных того типа вещей, которые мы хотим генерировать. На практике модель может создать (сгенерировать) новые примеры из обучающего набора данных. Например, генеративная модель может создавать стихи после обучения на наборе данных сборника Пушкина204.

Генеративный ИИ (Generative AI) – это метод ИИ, который изучает представление артефактов из данных и использует его для создания совершенно новых, полностью оригинальных артефактов, сохраняющих сходство с исходными данными205.

Генератор (Generator) – это подсистема в генеративно-состязательной сети, которая создает новые примеры206.

Генерация естественного языка (Natural language generation, NLG) – это подмножество обработки естественного языка. В то время как понимание естественного языка сосредоточено на понимании компьютерного чтения, генерация естественного языка позволяет компьютерам писать. NLG – это процесс создания текстового ответа на человеческом языке на основе некоторых входных данных. Этот текст также можно преобразовать в речевой формат с помощью служб преобразования текста в речь. NLG также включает в себя возможности суммирования текста, которые генерируют сводки из входящих документов, сохраняя при этом целостность информации207.

Генерация кандидатов (Candidate generation) – это первый этап рекомендации. По запросу система генерирует набор релевантных кандидатов208.

Генерация речи (Speech generation) – это задача создания речи из какой-либо другой модальности, такой как текст, движения губ и т. д. Также под синтезом речи понимается компьютерное моделирование человеческой речи. Оно используется для преобразования письменной информации в слуховую там, где это более удобно, особенно для мобильных приложений, таких как голосовая электронная почта и единая система обмена сообщениями. Синтез речи также используется для помощи слабовидящим, так что, например, содержимое экрана дисплея может быть автоматически прочитано вслух слепому пользователю. Синтез речи является аналогом речи или распознавания голоса.

Генетический алгоритм (Genetic Algorithm) – это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Генетический алгоритм требует генетического представления решения и функции пригодности для оценки решения209.

Генетический оператор (Genetic operator) – это оператор, используемый в генетических алгоритмах для направления алгоритма к решению данной проблемы. Существует три основных типа операторов (мутация, скрещивание и отбор), которые должны работать в сочетании друг с другом, чтобы алгоритм был успешным210.

Геномные данные (Genomic data) – этот термин относится к данным генома и ДНК организма. Они используются в биоинформатике для сбора, хранения и обработки геномов живых существ. Геномные данные обычно требуют большого объема памяти и специального программного обеспечения для анализа211.

Гетероассоциативная память (Hetero Associative memory) – это память, похожа на сеть автоассоциативной памяти, это также однослойная нейронная сеть. Однако в этой сети входной обучающий вектор и выходные целевые векторы не совпадают. Веса определяются таким образом, чтобы сеть хранила набор шаблонов. Гетероассоциативная сеть носит статический характер, следовательно, в ней не будет нелинейных операций и операций с запаздыванием. Архитектура, как показано на следующем рисунке, архитектура сети гетероассоциативной памяти имеет «n» количество входных обучающих векторов и «m» количество выходных целевых векторов212.

Гибридизация человека и машины (Human-machine hybridization) – это технология, позволяющая соединить человеческое тело и технологическую систему. Текущий подход к разработке интеллектуальных систем (например, на основе технологий искусственного интеллекта) в основном ориентирован на данные. Он имеет ряд ограничений: принципиально невозможно собрать данные для моделирования сложных объектов и процессов; обучение нейронных сетей требует огромных вычислительных и энергетических ресурсов; и решения не объяснимы. Современные системы ИИ (основанные на узком ИИ) вряд ли можно считать интеллектом. Это скорее следующий уровень автоматизации человеческого труда. Перспективной концепцией, лишенной вышеуказанных ограничений, является концепция гибридного интеллекта, объединяющая сильные стороны узкого ИИ и возможности человека. Гибридные интеллектуальные системы обладают следующими ключевыми особенностями: Когнитивная интероперабельность – позволяет искусственным и естественным интеллектуальным агентам легко общаться для совместного решения проблемы; Взаимная эволюция (коэволюция) – позволяет гибридной системе развиваться, накапливать знания и формировать общую онтологию предметной области. Ядром гибридизации человеко-машинного интеллекта является функциональная совместимость биологических и технических систем на разных уровнях от физических сигналов до когнитивных моделей213.

Гибридные модели (Hybrid models) – это комбинации моделей на основе данных с «классическими» моделями, а также комплексирование различных методов искусственного интеллекта214.

Гибридный суперкомпьютер (Hybrid supercomputer) – это вычислительная система, объединяющая ЦП традиционной архитектуры (например, x86) и ускорители, например, на вычислительных графических процессорах215.

Гиперпараметр (настройка гиперпараметра) (Hyperparameter) – в машинном обучении – это параметры алгоритмов, значения которых устанавливаются перед запуском процесса обучения. Гиперпараметры используются для управления процессом обучения216.

Гипер-эвристика (Hyper-heuristic) – это эвристический метод решения задачи, который стремится автоматизировать, часто путем включения методов машинного обучения, процесс выбора, объединения, генерации или адаптации нескольких более простых эвристик (или компонентов таких эвристик) для эффективного решения задач вычислительного поиска. Одной из мотиваций для изучения гипер-эвристики является создание систем, которые могут обрабатывать классы проблем, а не решать только одну проблему217.

Глубина (Depth) – это количество слоев (включая любые встраивающие слои) в нейронной сети, которые изучают веса. Например, нейронная сеть с 5 скрытыми слоями и 1 выходным слоем имеет глубину 6218.