Александр Чесалов – Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 (страница 14)

Драйвер (Driver) – это компьютерное программное обеспечение, с помощью которого другое программное обеспечение (операционная система) получает доступ к аппаратному обеспечению отдельного устройства290.

Древо решений (Decision tree) – это модель на основе дерева и ветвей, используемая для отображения решений и их возможных последствий, аналогична блок-схеме291.

Дрейф концепций (Concept drift) в предиктивной аналитике и машинном обучении – это статистические свойства целевой переменной, которую модель пытается предсказать, со временем меняются непредвиденным образом. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени.

Дрон (Drone) – это беспилотный летательный аппарат292.

Дружественный искусственный интеллект (ДИИ) (Friendly artificial intelligence) – это искусственный интеллект (ИИ), который обладает скорее позитивным, чем негативным влиянием на человечество. ДИИ также относится к области исследований, целью которых является создание такого ИИ. Этот термин в первую очередь относится к тем ИИ-программам, которые обладают способностью значительно воздействовать на человечество, таким, например, чей интеллект сравним или превосходит человеческий293.

«Е»

Единица анализа (Unit of analysis) – это базовая наблюдаемая сущность, анализируемая в ходе исследования и для которой собираются данные в виде переменных. Хотя единицу анализа иногда называют случаем или «наблюдением», они не всегда являются синонимами. Например, в опросах общественного мнения единицей анализа обычно является один человек, и ответы одного человека на вопросы опроса составляют «кейс». Однако в переписи «случаем» может считаться домохозяйство, поскольку все данные по одному домохозяйству собираются с помощью одного инструмента обследования; «кейс» домохозяйства может содержать различные переменные для разных единиц анализа: физическая жилищная структура, семья в структуре, человек в семье294.

Емкость модели (машинного обучения) (Model capacity) – это неофициальный термин, это очень близко (если не синоним) к сложности модели. Это способ рассказать о том, насколько сложную модель или взаимосвязь может выразить модель. Можно было бы ожидать, что модель с большей емкостью сможет смоделировать больше взаимосвязей между большим количеством переменных, чем модель с меньшей емкостью. Проводя аналогию с разговорным определением емкости, вы можете думать о ней как о способности модели учиться на все большем количестве данных, пока она не будет полностью «заполнена» информацией. Существуют различные способы формализовать емкость и вычислить ее числовое значение. Одно из них измерение VC, размерность Вапника-Червоненкиса, – это математически строгая формулировка емкости. Самый распространенный способ оценить емкость модели – подсчитать количество параметров. Чем больше параметров, тем выше емкость в целом295.

Естественный язык (Natural language) – это человеческий язык, такой как английский, русский или стандартный мандарин, используемый в повседневном общении людей, в отличие от сконструированного языка, искусственного языка, машинного языка или языка формальной логики. Также называется обычным языком296.

«Ж»

Жадная политика (Greedy policy) – в обучении с подкреплением – это политика, которая всегда выбирает действие с наивысшей ожидаемой отдачей297.

«З»

Загрузка сознания (Mind uploading (Whole brain emulation)) – это трансгуманистическая концепция, согласно которой «содержание» человеческого мозга можно представить в виде двоичного кода и загрузить на компьютер. Загрузка разума, также известная как эмуляция всего мозга (whole brain emulation, WBE), представляет собой теоретический футуристический процесс сканирования физической структуры мозга, достаточно точного для создания имитации психического состояния (включая долговременную память и «я») и передачи или копирование на компьютер в цифровом виде. Затем компьютер будет запускать симуляцию обработки информации мозгом, чтобы он реагировал, по существу, так же как исходный мозг, и испытывал разумный сознательный разум298.

Задача «последовательность к последовательности» (Sequence-to-sequence task) – это задача, которая преобразует входную последовательность маркеров в выходную последовательность маркеров299.

Закон Мура (Moore’s Law) – это эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром, согласно которому количество транзисторов, размещаемых в кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца, а стоимость компьютеров уменьшается вдвое. Другой принцип закона Мура гласит, что рост количества микропроцессоров экспоненциальный300.

Закрытый словарь (Closed dictionary) в системах распознавания речи – это словарь с ограниченным количеством слов, на который настроена система распознавания и который не может пополняться пользователем301.

Запись Big O notation (Big O notation) – это математическая запись, описывающая предельное поведение функции, когда аргумент стремится к определенному значению или к бесконечности. Это член семейства обозначений, изобретенных Полом Бахманом, Эдмундом Ландау и другими, которые вместе называются обозначениями Бахмана-Ландау или асимптотическими обозначениями302.

Запись (Record) в зависимости от контекста «запись» этот термин может относиться к физической или логической записи303.

Защита данных (Data protection) – это процесс защиты данных, который включает в себя взаимосвязь между сбором и распространением данных и технологий, общественным восприятием и ожиданием конфиденциальности, а также политическими и правовыми основами, связанными с этими данными. Он направлен на достижение баланса между индивидуальными правами на неприкосновенность частной жизни, но при этом позволяет использовать данные в деловых целях304.

Здравомыслящий искусственный интеллект (Artificial Intelligence of the Commonsense knowledge) – это одно из направлений развития искусственного интеллекта, которое занимается моделированием способности человека анализировать различные жизненные ситуации и руководствоваться в своих действиях здравым смыслом305. Здравый смысл – это накопленная совокупность общепринятых знаний и взглядов, представлений, форм мышления – о движущих силах природы и общества, взаимоотношениях людей; помимо знаний включает ценности, убеждения, регуляторы практической деятельности, моральные и правовые нормы, элементы религиозного опыта, художественно-эстетические оценки действительности306.

Зима искусственного интеллекта (Winter of artificial intelligence, AI winter) – это период сокращения интереса к предметной области, сокращения финансирования исследований. Термин был придуман по аналогии с идеей ядерной зимы. Область искусственного интеллекта пережила несколько циклов ажиотажа, за которыми последовали разочарование и критика, за которыми последовало сильное охлаждение интереса, а потом последовало возобновление интереса спустя годы или десятилетия307,308.

Знания (Knowledge) – это проверенный практикой и удостоверенный логикой результат познания действительности, отраженный в сознании человека в виде представлений, понятий, рассуждений и теорий. Знания формируются в результате целенаправленного педагогического процесса, самообразования и жизненного опыта309.

Значение алгоритма (Rete algorithm) – это алгоритм сопоставления с образцом для реализации систем, основанных на правилах. Алгоритм был разработан для эффективного применения многих правил или шаблонов ко многим объектам или фактам в базе знаний. Он используется для определения того, какое из правил системы должно срабатывать на основе ее хранилища данных, ее фактов310.

«И»

Игровая площадка TensorFlow (TensorFlow Playground) – это инструмент, который поможет вам понять идею нейронных сетей без сложных математических вычислений. TensorFlow Playground, веб-приложение, написанное на JavaScript, которое позволяет вам играть с настоящей нейронной сетью, работающей в вашем браузере, и нажимать кнопки и настраивать параметры, чтобы увидеть, как это работает311.

Игровой ИИ (Game AI) – это форма ИИ, характерная для игр, которая использует алгоритм для замены случайности. Это вычислительное поведение, используемое в персонажах, не являющихся игроками, для генерации интеллекта, подобного человеческому, и основанных на реакции действий, предпринимаемых игроком312.

Иерархический файл (Hierarchical file) – этот файл содержит информацию, собранную по нескольким единицам анализа в разных типах записей. Например, физическая жилая структура может быть одной единицей, а отдельные люди в структуре – другой. Примером может служить Текущее обследование населения: годовой демографический файл, в котором есть единицы анализа домохозяйства, семьи и человека. Исследования, включающие данные для разных единиц анализа, часто связывают эти единицы друг с другом, так что, например, можно анализировать людей по мере того, как они группируются в структуру313.

Иерархическая кластеризация (Hierarchical clustering) – это алгоритм машинного обучения без контроля, который используется для группировки непомеченных точек данных, имеющих сходные характеристики. Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на две категории. Агломерационные иерархические алгоритмы. В агломерационных иерархических алгоритмах каждая точка данных обрабатывается как один кластер, а затем последовательно объединяется или агломерирует (подход снизу вверх) пары кластеров. Иерархия кластеров представлена в виде дендрограммы или древовидной структуры. Разделительные иерархические алгоритмы. С другой стороны, в разделительных иерархических алгоритмах все точки данных обрабатываются как один большой кластер, а процесс кластеризации включает в себя разделение (нисходящий подход) одного большого кластера на различные маленькие кластеры314.