Dekodowanie żargonu: słownik sztucznej inteligencji dla firm B2B

Sztuczna inteligencja. Wszyscy to znamy, niektórzy to uwielbiają. Co do jednej rzeczy wszyscy możemy się zgodzić, to ilość informacji na ten temat — a wraz z tym bogactwem informacji pojawia się równie zniechęcająca lista nowych terminów, które warto dodać do naszego słownictwa. Od uczenia maszynowego po przetwarzanie języka naturalnego – dzielimy złożony żargon AI na zrozumiałe koncepcje.

Oto kompletny przewodnik Zen, pozwalający zrozumieć terminy i wyrażenia związane ze sztuczną inteligencją, z którymi możesz się spotkać (i z niektórymi, o których być może nigdy nie słyszałeś!).

Powiązana lektura: Plusy i minusy sztucznej inteligencji w marketingu

Najlepszy słownik sztucznej inteligencji dla firm B2B

Algorytm (AI)

Algorytmy są jak przepisy na komputery — instrukcje krok po kroku, które mówią im, jak rozwiązywać problemy. Działają w oparciu o zestawy reguł, których należy przestrzegać w obliczeniach lub operacjach rozwiązywania problemów. Niezależnie od tego, czy chodzi o śledzenie danych, czy wykrywanie informacji, algorytmy są sekretem dobrze funkcjonującej sztucznej inteligencji.

Wykrywanie anomalii

Wykrywanie anomalii identyfikuje wartości odstające, które nie są zgodne z oczekiwanym wzorcem w zestawie danych. Pomaga sztucznej inteligencji rozpoznać, kiedy coś jest podejrzane, niezależnie od tego, czy jest to oszustwo związane z kartą kredytową, usterki sieci, czy nawet nietypowe wzorce bicia serca.

Antropomorfizm

Antropomorfizm nadaje cechy ludzkie rzeczom nieludzkim. W świecie sztucznej inteligencji chodzi o to, aby maszyny wyglądały bardziej na ludzkie, mimo że są to po prostu superinteligentne fragmenty kodu (nawet jeśli internetowe trolle chcą nas przekonać, że staną się świadome).

Sztuczna inteligencja (AI)

Wyobraź sobie, że masz pomocnika na wyciągnięcie ręki — to jest sztuczna inteligencja! Celem tej gałęzi informatyki jest budowanie maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają siły roboczej. To jakby uczyć komputery myślenia i uczenia się, aby mogły wykonywać zadania, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. Od odpowiadania na podstawowe pytania po pomoc w osiąganiu celów marketingowych (i naprawdę wszystko pomiędzy), sztuczna inteligencja szybko definiuje branże i czyni nasz świat mądrzejszym i bardziej ekscytującym.

Modele językowe AI

Modele językowe AI zaprojektowano tak, aby rozumieć, generować i ulepszać ludzki język. Mogą pisać opowiadania, odpowiadać na pytania, a nawet komponować wiersze w ciągu kilku sekund. Niektóre przykłady obejmują ChatGPT, Bing, Bard i Ernie.

Uprzedzenia w AI

Jeśli sztuczna inteligencja jest gąbką, która wchłania informacje ze świata, czasami informacje, które wchłania, nie będą całkowicie sprawiedliwe i zrównoważone. To stronniczość w AI. Ten błąd systemowy został wprowadzony do modelu sztucznej inteligencji ze względu na błędy występujące w danych szkoleniowych (np. w Internecie). Te uprzedzenia mogą prowadzić do wypaczonych lub niedokładnych wyników i mogą być naprawdę szkodliwe dla zmarginalizowanych społeczności.

Duże dane

Big data jest dokładnie tym, na co wygląda. Eksperci nazywają to dużymi i złożonymi zbiorami danych, których tradycyjne oprogramowanie do przetwarzania danych nie jest w stanie odpowiednio przetworzyć. To jak gigantyczna układanka złożona z informacji pochodzących zewsząd: telefonu, Internetu… co tylko chcesz. Dzięki odpowiednim narzędziom możemy zebrać cenne spostrzeżenia i rozwiązać problemy, o których nigdy nie myśleliśmy, że są możliwe.

Chatbot

Poznaj swojego cyfrowego najlepszego przyjaciela. Chatboty to oprogramowanie AI zaprojektowane do interakcji z ludźmi w ich naturalnych językach i są tak samo fajne jak ich nazwa. Zwykle używane w aplikacjach obsługi klienta, działają jak wirtualny asystent, który rozmawia z Tobą, pomaga znaleźć informacje lub przekierowuje Cię do profesjonalisty na żywo.

Powiązana lektura: Jak wykryć treści napisane przez sztuczną inteligencję i co to oznacza dla Twojego B2B

CzatGPT

ChatGPT to nowoczesny chatbot o dużym modelu językowym, który wykorzystuje dane internetowe do odpowiadania na monity i polecenia (ograniczenie do września 2021 r.). Ta sztuczna inteligencja, opracowana przez OpenAI i udostępniona publicznie w listopadzie 2022 r., przetrwała ogromny popyt i dość pozytywny odbiór.

Oto jak ChatGPT definiuje się:

„ChatGPT to model języka AI stworzony przez OpenAI, który może prowadzić rozmowy tekstowe. Generuje reakcje podobne do ludzkich na podstawie otrzymanych danych wejściowych, dzięki czemu jest przydatny dla chatbotów, wirtualnych asystentów i nie tylko. Nauczył się korzystać z dużej ilości tekstów internetowych, dzięki czemu może generować spójne i istotne kontekstowo odpowiedzi, choć tak naprawdę nie rozumie jak człowiek”.

Powiązana lektura: ​​Nowy Chatbot na scenie: rozmowa z ChatGPT

Obliczenia poznawcze

Obliczenia kognitywne symulują ludzkie procesy myślowe poprzez samouczące się systemy, które wykorzystują eksplorację danych, rozpoznawanie wzorców i przetwarzanie języka naturalnego, aby naśladować sposób działania ludzkiego mózgu. Daje maszynom przedsmak ludzkiej inteligencji, umożliwiając im myślenie, rozumowanie i uczenie się jak ludzie, podejmowanie decyzji, rozwiązywanie problemów i uczenie się na doświadczeniach.

Wizja komputerowa

Czy kiedykolwiek chciałeś, aby Twój komputer mógł widzieć i rozumieć świat tak jak Ty? To jest wizja komputerowa. To dziedzina sztucznej inteligencji, która uczy komputery interpretowania i rozumienia świata wizualnego na wzór ludzi. Daje komputerom możliwość rozpoznawania twarzy, identyfikowania obiektów, a nawet prowadzenia samochodów, a wszystko to na podstawie analizy obrazów i filmów.

Eksploracja danych

Nie, do tego rodzaju wydobycia nie jest potrzebny młotek i łopata. Eksploracja danych to sposób, w jaki komputery odkrywają wzorce w dużych zbiorach danych, przy użyciu metod łączących uczenie maszynowe, statystyki i systemy baz danych.

Głęboka nauka

Co by było, gdyby Twój mózg miał wiele warstw super-skoncentrowanych komórek mózgowych? Cóż, trochę tak. Głębokie uczenie się to rodzaj uczenia maszynowego inspirowany strukturą ludzkiego mózgu, który służy do przetwarzania dużych ilości danych i tworzenia wzorców podejmowania decyzji. To jakby uczyć komputery rozpoznawania najdrobniejszych szczegółów w dowolnej treści.

Eliza

Eliza szła, żeby ChatGPT mógł biegać. Powszechnie uważana za pierwszego chatbota w historii informatyki, Eliza jest jak babcia chatbotów i sięga lat 60. XX wieku. Choć nie jest tak zwinna jak dzisiejsza sztuczna inteligencja, utorowała drogę gadającym maszynom, które mamy obecnie.

Pojawiające się zachowanie

Zachowanie wyłaniające się odnosi się do nieoczekiwanych lub nowych nawyków, które modele sztucznej inteligencji wykazują w wyniku procesów uczenia się, które nie zostały wyraźnie zaprogramowane. To jak układ taneczny z choreografią AI bez pomocy instruktora tańca.

Generatywna sztuczna inteligencja

Jest to rodzaj sztucznej inteligencji, który może tworzyć nową treść (tekst, obrazy, wideo i kod), która naśladuje wzorce w danych szkoleniowych. Wyobraź sobie magicznego artystę AI, który może tworzyć dzieła sztuki, muzykę, a nawet nowe pomysły.

Powiązana lektura: Przewodnik dla początkujących dotyczący zrozumienia generatywnej sztucznej inteligencji

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)

Sieci GAN tworzą zdrową konkurencję w świecie sztucznej inteligencji. Współpracują, aby stworzyć jak najlepsze rzeczy generowane przez sztuczną inteligencję, niezależnie od tego, czy jest to sztuka, muzyka, czy nawet światy wirtualne.

Halucynacje w AI

Czasami sztuczna inteligencja staje się zbyt pomysłowa i zaczyna widzieć rzeczy, których nie ma — to halucynacja w sztucznej inteligencji. Termin ten odnosi się do przypadków, w których sztuczna inteligencja zapewnia niepoprawne, nieistotne lub bezsensowne dane wyjściowe ze względu na ograniczenia danych szkoleniowych lub architektury.

Dane wejściowe

Dane wejściowe to „polecenie” dla Twojej sztucznej inteligencji. To informacje przekazywane sztucznej inteligencji, takie jak tekst, obrazy lub dźwięki, które wykorzystuje ona do tworzenia wyników. Tak jak szef kuchni potrzebuje składników do gotowania, sztuczna inteligencja potrzebuje danych wejściowych, aby stworzyć cyfrowe cuda.

Model dużego języka (LLM)

LLM to rodzaj modelu sztucznej inteligencji, który uczy się generować tekst, prowadzić rozmowy i pisać kod, analizując Internet. Często zaskakują swoich programistów nieoczekiwanymi umiejętnościami językowymi, rozmowami, odpowiadaniem na pytania, a nawet opowiadaniem dowcipów.

Uczenie maszynowe (ML)

Pomyśl o uczeniu maszynowym jak o sprytnym zwierzaku, który staje się lepszy wraz z doświadczeniem. Chodzi o szkolenie komputerów, aby doskonaliły się w wykonywaniu zadań poprzez dostarczanie im mnóstwa przykładów, ale bez bezpośredniego programowania. Tak jak uczysz się z praktyki, algorytmy ML uczą się wzorców z danych i stają się Twoimi cyfrowymi kumplami, dokonując prognoz, rekomendacji, a nawet sztuki!

Stos Martecha

Stos technologii marketingowych (martech) to firmowy zestaw narzędzi programowych, których marketerzy używają do organizowania i realizacji procesów marketingowych. Stos może obejmować niektóre lub wszystkie z następujących elementów: CRM, analizy, marketing e-mailowy, zarządzanie mediami społecznościowymi, narzędzia do projektowania stron internetowych i inne. Stos technologii marketingowych firmy jest tak wyjątkowy, jak jej klienci i cele.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Czy kiedykolwiek używałeś Siri do sprawdzania pogody? NLP to metoda sztucznej inteligencji komunikująca się z inteligentnymi systemami przy użyciu „naturalnego” (czytaj: ludzkiego) języka. Pomyśl o tym jak o czacie z komputerem i przyjaciółmi. Pomaga maszynom rozumieć i mówić jak ludzie.

Powiązane lektury: Sztuczna inteligencja w marketingu B2B: gdzie ludzka inteligencja spotyka się z inteligencją Martech

Sieci neuronowe

Inspirowane neuronami biologicznymi sieci neuronowe to złożone modele matematyczne naśladujące strukturę ludzkiego mózgu, umożliwiające systemom sztucznej inteligencji uczenie się na podstawie wzorców zawartych w danych. Stanowią one podstawę głębokiego uczenia się, w którym na podstawie danych uczymy się złożonych wzorców.

Parametry w AI

Parametry przypominają ustawienia aparatu cyfrowego — są to wartości liczbowe, które kształtują działanie sztucznej inteligencji. To jak poprawianie pokręteł, aby pomóc sztucznej inteligencji uczyć się szybciej, pracować lepiej i stać się supergwiazdą w rozwiązywaniu problemów.

Moduły postprocessingu

Po zakończeniu czyszczenia moduły przetwarzania wstępnego wysyłają dane do modułów przetwarzania końcowego w celu dokończenia zadania. Tutaj dokonywane są ostatnie poprawki, udoskonalające wyniki AI, aby były dopracowane, dokładne i gotowe do zaimponowania.

Analityka predykcyjna

Analiza predykcyjna wykorzystuje dane, techniki uczenia maszynowego i algorytmy statystyczne, aby działać jak osobista wróżka. To jak używanie sztucznej inteligencji do zaglądania w przyszłość poprzez analizowanie liczb z przeszłości. Od zgadywania, który film Ci się spodoba, po pomaganie firmom w podejmowaniu mądrych decyzji – analityka predykcyjna to kryształowa kula ery cyfrowej, przewidująca przyszłe wyniki na podstawie danych historycznych.

Moduły wstępnego przetwarzania

Gdybyś miał grupę cyfrowych asystentów, którzy porządkują Twoje dane przed ich uruchomieniem, byliby to moduły do ​​wstępnego przetwarzania. Działają jak ekipa sprzątająca, usuwająca hałas i dbająca o to, aby Twoje dane były gotowe do wykorzystania przez sztuczną inteligencję.

Uczenie się przez wzmacnianie

Uczenie się przez wzmacnianie to rodzaj uczenia maszynowego, w ramach którego model sztucznej inteligencji uczy się podejmować decyzje w środowisku, aby osiągnąć maksymalną nagrodę. To metoda prób i błędów sztucznej inteligencji, ucząc komputery podejmowania decyzji, dając im punkty za właściwe postępowanie i pomagając im uczyć się na błędach.

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

RPA to wykorzystanie oprogramowania z funkcjami AI i ML do obsługi powtarzalnych zadań o dużej objętości. Pozwala szkolić roboty programowe do wykonywania żmudnych, powtarzalnych (i, nie oszukujmy się, nudnych) prac, uwalniając ludzi do wykonywania bardziej ekscytujących i kreatywnych rzeczy oraz oszczędzając pieniądze i siłę roboczą firmy.

Analiza sentymentów

Analiza nastrojów obejmuje wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego w celu identyfikacji i wyodrębnienia subiektywnych informacji z materiałów źródłowych. To jak pierścień nastroju, ale wykorzystując sztuczną inteligencję, aby dowiedzieć się, czy ludzie czują się szczęśliwi, smutni, czy gdzieś pomiędzy, analizując ich słowa i ton w Internecie.

TensorFlow

Pomyśl o TensorFlow jako o płótnie, na którym możesz malować swoje marzenia o sztucznej inteligencji. Jest to biblioteka typu open source opracowana przez Google, która pomaga tworzyć i trenować modele sztucznej inteligencji i ma kluczowe znaczenie w badaniach nad uczeniem się maszynowym i sieciami neuronowymi. Niezależnie od tego, czy budujesz chatbota, czy uczysz komputer grać w szachy, TensorFlow Cię wspiera.

Powiązana lektura: Przegląd doświadczeń Google związanych z generowaniem wyszukiwania w oparciu o sztuczną inteligencję

Dane szkoleniowe

Pomyśl o danych szkoleniowych jako o zestawie narzędzi nauczyciela do sztucznej inteligencji. To jakby wysłać małą sztuczną inteligencję do szkoły, aby nauczyć ją mnóstwa przykładów, dzięki czemu może się uczyć i stawać mądrzejszym. Niezależnie od tego, czy są to zestawy danych Twojej firmy, czy fakty dotyczące II wojny światowej, dane szkoleniowe pomagają sztucznej inteligencji stać się profesjonalistą.

Model transformatora

Pomyśl o modelu transformatora jako o wielozadaniowej supergwiazdie sztucznej inteligencji. Jest to rodzaj architektury modelu sztucznej inteligencji, która umożliwia analizę całego zdania na raz, a nie słowo po słowie, a także zrozumienie kontekstu, tłumaczenie języków, a nawet pisanie kodu, a wszystko to dzięki opanowaniu sztuki uwagi.

Próba Turinga

Test Turinga został zaprojektowany przez informatyka Alana Turinga w 1950 roku w celu sprawdzenia, czy maszyny potrafią rozmawiać tak naturalnie, że nie można ich odróżnić od człowieka. Choć do zaliczenia egzaminu potrzeba 30%, najwyższy jak dotąd udokumentowany wynik to zaledwie 33%, osiągnięty przez Eugene’a Goostmana w 2014 r. przy wykorzystaniu technologii NLP (a nie stosowanych obecnie algorytmów głębokiego uczenia się). Sztuczna inteligencja LaMDA firmy Google również przeszła test Turinga, a także ChatGPT w lutym 2023 r.

Uczenie się bez nadzoru

Uczenie się bez nadzoru to technika uczenia maszynowego, w której model uczy się na podstawie nieoznaczonych danych, a nie z wybranego zestawu danych. Chodzi o umożliwienie komputerom uczenia się bez konkretnych instrukcji, znajdowanie ukrytych wzorców i powiązań, które nawet my, ludzie, możemy przeoczyć.

I gotowe – nasz obszerny przewodnik po najpopularniejszych koncepcjach sztucznej inteligencji. Jeśli kiedykolwiek znajdziesz się w zagubionej cyfrowej krainie czarów, porozmawiajmy. Chcielibyśmy być Twoim przewodnikiem w zakresie rosnącego wykorzystania sztucznej inteligencji w marketingu.

Więcej informacji na temat sztucznej inteligencji i korzyści, jakie może ona przynieść Twojemu B2B, znajdziesz na naszym blogu.