Фраза искусственный интеллект делает огромную работу в современном дискурсе. Без дизамбигуации многие разногласия об «AI» оказываются разногласиями о том, какое из этих значений у сторон в виду.
Символический AI
Оригинальная концепция, доминирующая с 1950-х по 1990-е. Символический AI строит разумное поведение из явных правил. Шахматные программы, экспертные системы. Сильные стороны: прозрачность, корректность, стабильность. Слабость: хрупкость.
Машинное обучение
Доминирующая парадигма с 1990-х. Системы машинного обучения не имеют явных правил. У них есть архитектура модели и тренировочная процедура, адаптирующая параметры на основе данных, чтобы минимизировать функцию потерь.
Глубокое обучение
Подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с многими слоями. Архитектурные идеи стары; что изменилось в 2010-х — комбинация гораздо большего количества данных, гораздо большего вычисления, и ключевых алгоритмических прорывов.
Генеративный AI
Подкатегория в глубоком обучении. Системы генеративного AI производят новые выводы — текст, изображения, аудио, видео, код — а не просто классифицируют. ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, DALL-E.
Большая языковая модель
Конкретный тип генеративного AI: глубокая нейронная сеть, обученная на большом корпусе текста для предсказания следующего токена. LLM — центральный технический артефакт периода, который покрывает эта энциклопедия.
Чего «AI» здесь не значит
- AI — не то же, что автоматизация.
- AI — не то же, что искусственный общий интеллект (AGI).
- AI — не то же, что модель угрозы.
Замечание об использовании энциклопедией
Когда энциклопедия использует «AI» без квалификатора, это обычно означает современные системы глубокого обучения, особенно генеративные, особенно большие языковые модели. Где обсуждение должно быть точнее, статья уточняет.