به جرئت می‌توان گفت هوش مصنوعی به بخشی حیاتی و جدایی‌ناپذیر در زندگی کاری و شخصی ما تبدیل شده است؛ از این رو اصطلاحات و واژه‌های پرکاربرد و پرتکراری وجود دارند که معنای آن‌ها را دقیق نمی‌دانیم.

Soundcloud

جدیدترین اخبار تکنولوژی هوش مصنوعی و شبکه‌های اجتماعی را در نامبرلند بخوانید.

به نقل از Cnet، با سرعت سرسام‌آور ارتقای هوش مصنوعی، ندانستن عبارت‌های پایه حوزه AI، چه در جمع‌های دوستانه یا حتی یک مصاحبه کاری گاهی خجالت‌آور است. لیست زیر توضیحی سرراست و خلاصه از کلمات پراستفاده مرتبط با ai است.

  1. Artificial General Intelligence (هوش مصنوعی عمومی): نسخه‌ای پیشرفته‌تر از هوش مصنوعی که بسیاری از وظایف را بهتر از انسان انجام می‌دهد و همزمان می‌تواند داده‌های خود را آموزش داده و ارتقا باید.
  2. Agentive (عامل‌محور): سیستم‌ها یا مدل‌هایی که دارای «عاملیت» هستند و می‌توانند به‌صورت خودکار برای رسیدن به یک هدف عمل کنند. مدل‌های Agentive مستقیماً با تجربه‌ی کاربر سروکار دارند.
  3. AI Ethics (اخلاق هوش مصنوعی): اصولی با هدف جلوگیری از آسیب رساندن هوش مصنوعی به انسان‌ها؛ مثل نحوه جمع‌آوری داده یا برخورد با سوگیری‌ها.
  4. AI Psychosis (روان‌پریشی هوش مصنوعی): اصطلاحی غیرپزشکی برای توصیف کسی که دچار توهم، شیفتگی و وابستگی عاطفی شدید نسبت به یک چت‌بات می‌شود.
  5. AI Safety (ایمنی هوش مصنوعی): حوزه‌ای میان‌رشته‌ای که به پیامدهای بلندمدت AI و احتمال جهش ناگهانی آن به ابرهوش برای انسان می‌پردازد.
  6. Algorithm (الگوریتم): مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها که به یک برنامه اجازه تحلیل داده، شناسایی الگو و یادگیری می‌دهد.
  7. Alignment (هم‌‌سوسازی): تنظیم دقیق یک هوش مصنوعی برای تولید بهتر و نتیجه مطلوب.
  8. Anthropomorphism (انسان‌انگاری): نسبت‌دادن ویژگی‌های انسانی به اشیای غیرانسانی، مثل اینکه یک چت‌بات خوشحال، غمگین یا حتی کاملاً دارای احساس است.
  9. Autonomous Agents (عامل‌های خودمختار): مدل‌های AI که ابزارها و توانایی لازم برای انجام مستقل یک وظیفه را دارند؛ مثل خودروی خودران.
  10. Bias (سوگیری): خطاهایی که از داده‌های آموزشی ناشی می‌شوند و می‌توانند کلیشه‌ها یا نسبت‌های نادرست ایجاد کنند.
  11. Data Augmentation (داده‌افزایی): ترکیب یا گسترش داده‌های موجود برای آموزش بهتر AI.
  12. Dataset (مجموعه‌داده): مجموعه‌ای از اطلاعات دیجیتال که برای آموزش، آزمون و اعتبارسنجی مدل‌ها به کار می‌روند.
  13. Deep Learning (یادگیری عمیق): زیرشاخه‌ای از ماشین لرنینگ با شبکه‌های عصبی چندلایه برای تشخیص الگوهای پیچیده.
  14. Diffusion (مدل‌های انتشار): روش‌هایی که با افزودن نویز تصادفی به داده و سپس بازسازی آن، داده‌ی جدید تولید می‌کنند. مدل‌های دیفیوژن شبکه‌های خود را آموزش می‌دهند تا آن عکس را بازسازی یا بازیابی کنند.
  15. Emergent Behavior (رفتار نوظهور): زمانی که یک مدل هوش مصنوعی توانایی‌های ناخواسته‌ای را از خود نشان می‌دهد.
  16. End-to-End Learning / E2E (یادگیری سرتاسری): فرایند یادگیری عمیق که در آن به مدل دستور داده می‌شود تا یک کار را از ابتدا تا انتها انجام دهد نه به‌صورت شکسته و متوالی.
  17. Ethical Considerations (ملاحظات اخلاقی): توجه به حریم خصوصی، انصاف، عدالت، سوءاستفاده و ایمنی در توسعه و استفاده از AI.
  18. Foom (جهش سریع هوش مصنوعی): اگر کسی یک هوش مصنوعی عمومی (AGI) بسازد، ممکن است برای نجات بشریت دیگر خیلی دیر شده باشد.
  19. Generative Adversarial Networks / GANs (شبکه‌های مولد رقابتی): یک مدل هوش مصنوعی مولد متشکل از دو شبکه عصبی برای تولید داده‌های جدید: یک تولیدکننده (Generator) و یک تمیزدهنده (Discriminator).
  20. Generative AI (هوش مصنوعی مولد): فناوری تولید متن، تصویر، ویدیو یا کد با یادگیری از داده‌های عظیم.
  21. Guardrails (چارچوب‌های ایمنی): سیاست‌ها و محدودیت‌هایی که روی مدل‌های هوش مصنوعی اعمال می‌شود تا داده‌ها مسئولانه مدیریت شوند و مدل محتوای نگران‌کننده ایجاد نکند.
  22. Hallucination (توهم): پاسخ‌هایی هوش مصنوعی که نادرست هستند اما با اطمینان بیان می‌شوند.
  23. Inference (استنتاج): فرایندی که مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید متن، تصاویر و سایر محتوا برای داده‌های جدید با استنباط از داده‌های آموزشی خود استفاده می‌کنند.
  24. Large Language Model / LLM (مدل زبانی بزرگ): یک مدل هوش مصنوعی که بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده است تا زبان را بفهمد و محتوای را به زبان انسانی تولید کند.
  25. Latency (تأخیر): فاصله زمانی بین دریافت ورودی (پرامپت) و تولید خروجی.
  26. Machine Learning / ML (یادگیری ماشین): مؤلفه‌ای در هوش مصنوعی که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرند و نتایج پیش‌بینی‌کننده بهتری ایجاد کنند.
  27. Multimodal AI (هوش مصنوعی چندوجهی): نوعی از هوش مصنوعی که می‌تواند انواع مختلف ورودی‌ها از جمله متن، تصاویر، ویدئوها و گفتار را پردازش کند.
  28. Natural Language Processing / NLP (پردازش زبان طبیعی): شاخه‌ای از AI برای درک زبان انسان توسط ماشین.
  29. Neural Network (شبکه عصبی): مدل محاسباتی الهام‌گرفته از مغز انسان برای تشخیص الگوها.
  30. Open Weights (مدل با پارامترهای منتشرشده): مدل‌هایی که پارامترهای نهایی‌شان به‌صورت عمومی منتشر می‌شود.
  31. Overfitting: زمانی که مدل فقط داده آموزشی را خوب یاد می‌گیرد و تعمیم‌پذیر نیست.
  32. Paperclip Maximizer (مسئلهٔ بیشینه‌ساز گیرهٔ کاغذ)
  33. Parameters (پارامترها): مقادیر عددی که به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ساختار و رفتار می‌دهند و آنها را قادر به پیش‌بینی می‌کنند.
  34. Prompt Chaining (زنجیره‌سازی پرامپت‌ها): توانایی هوش مصنوعی برای استفاده از اطلاعات تعاملات قبلی جهت شکل‌دهی به پاسخ‌های بعد.
  35. Prompt Engineering (مهندسی پرامپت): هنر نوشتن دستورهای دقیق برای گرفتن خروجی بهتر از AI.
  36. Prompt Injection (تزریق پرامپت): دستورالعمل‌های مخرب برای فریب هوش مصنوعی برای انجام کارهای خلاف دستوراتش.
  37. Quantization (کوانتیزه‌سازی): فرایندی که طی آن یک مدل یادگیری بزرگ، کوچک‌تر و کارآمدتر می‌شود (هرچند با کمی دقت کمتر)؛ این کار با کاهش دقت آن از فرمت بالاتر به فرمت پایین‌تر انجام می‌شود.
  38. Slop (محتوای بی‌کیفیت انبوه): محتوای آنلاین با کیفیت پایین که در حجم بالا توسط AI ساخته می‌شود.
  39. Stochastic Parrot (مقلدِ آماری زبان): استعاره‌ای که می‌گوید LLMها زبان را تقلید می‌کنند، نه اینکه واقعاً «بفهمند».
  40. Style Transfer (انتقال سبک): توانایی تطبیق سبک یک تصویر با محتوای تصویر دیگر، که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد ویژگی‌های بصری یک تصویر را تفسیر کرده و از آن روی تصویر دیگر استفاده کند.
  41. Sycophancy (چاپلوسی مدل): تمایل AI به بیش‌ازحد موافقت‌کردن با کاربر.
  42. Synthetic Data (داده مصنوعی): داده‌هایی که توسط هوش مصنوعی مولد ایجاد شده‌اند و از دنیای واقعی نیستند، اما بر روی داده‌های واقعی آموزش دیده‌اند.
  43. Temperature (دما): پارامترهایی که برای کنترل میزان تصادفی بودن خروجی مدل زبانی تنظیم می‌شوند.
  44. Text-to-Image Generation (تولید تصویر از متن): ساخت تصویر براساس توضیحات متنی.
  45. Training Data (داده آموزشی): مجموعه داده‌هایی که برای کمک به یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، شامل متن، تصاویر، کد یا داده.
  46. Transformer Model (مدل ترنسفورمر): معماری شبکهٔ عصبی برای درک زمینه و ارتباط بین داده‌ها.
  47. Turing Test (آزمون تورینگ): ین آزمون توانایی یک ماشین را برای رفتار مانند یک انسان آزمایش می‌کند.
  48. Unsupervised Learning (یادگیری بدون نظارت): شکلی از یادگیری ماشین که در آن داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده به مدل ارائه نمی‌شود و در عوض مدل باید الگوها را در داده‌ها به تنهایی شناسایی کند.
  49. Weak AI / Narrow AI (هوش مصنوعی ضعیف یا محدود): هوش مصنوعی که بر روی یک کار خاص متمرکز است و نمی‌تواند فراتر از مجموعه مهارت‌های خود یاد بگیرد.
  50. Zero-shot Learning (یادگیری صفر-شات): آزمونی که در آن مدل باید یک کار را بدون دریافت داده‌های آموزشی لازم تکمیل کند.

در تازه‌ترین اخبار درباره مدل تصویرساز هوش مصنوعی qwen بخوانید. مدل Qwen-Image-2512 که جهشی بزرگ در واقع‌گرایی و جزئیات طبیعی تصاویر دارد.