Decodificarea jargonului: un glosar AI pentru B2B

Inteligenţă artificială. Cu toții îl știm, unii îl iubesc. Un lucru asupra căruia putem fi cu toții de acord este cât de multe informații există despre el - și odată cu această bogăție de informații vine o listă la fel de descurajantă de termeni noi de adăugat la vocabularul nostru. De la învățarea automată la procesarea limbajului natural, descompunem jargonul AI complex în concepte digerabile.

Iată ghidul final al lui Zen pentru înțelegerea termenilor și expresiilor AI pe care le puteți întâlni (și despre unele despre care poate nu ați auzit niciodată!).

Lectură înrudită: Avantajele și dezavantajele AI în marketing

Glosarul suprem AI pentru B2B

Algoritm (AI)

Algoritmii sunt ca niște rețete pentru computere – ghiduri pas cu pas care le spun cum să rezolve problemele. Acţionează cu seturi de reguli de urmat în calcule sau operaţii de rezolvare a problemelor. Fie că este vorba de date de urmărire sau de detectare a informațiilor, algoritmii sunt secretul unei IA de înaltă funcționare.

Detectarea anomaliilor

Detectarea anomaliilor identifică valorile aberante care nu se conformează unui model așteptat dintr-un set de date. Ajută AI să recunoască când ceva este neplăcut, fie că este vorba de fraudă cu cardul de credit, erori în rețea sau chiar modele neobișnuite în bătăile inimii tale.

Antropomorfism

Antropomorfismul dă trăsături umane lucrurilor non-umane. În lumea AI, este vorba despre a face mașinile să pară mai asemănătoare oamenilor, deși sunt doar fragmente de cod super-inteligente (chiar dacă trollii de pe internet vor să ne convingă că vor deveni sensibili).

Inteligență artificială (AI)

Imaginați-vă că aveți un coleg chiar la îndemână - asta este AI! Această ramură a informaticii își propune să construiască mașini capabile să îndeplinească sarcini care ar necesita de obicei forță de muncă. Este ca și cum ai învăța computerele să gândească și să învețe astfel încât să poată face sarcini care ar avea nevoie în mod normal de inteligență umană. De la a răspunde la întrebările de bază până la a vă ajuta să vă atingeți obiectivele de marketing (și cu adevărat tot ce există între ele), AI definește rapid industriile și face lumea noastră mai inteligentă și mai interesantă.

Modele de limbaj AI

Modelele de limbaj AI sunt concepute pentru a înțelege, genera și îmbunătăți limbajul uman. Ei pot scrie povești, pot răspunde la întrebări și chiar pot compune poezii în câteva secunde. Câteva exemple includ ChatGPT, Bing, Bard și Ernie.

Prejudecăți în AI

Dacă AI este un burete care absoarbe informații din lume, uneori, informațiile pe care le absoarbe nu vor fi complet corecte sau echilibrate. Aceasta este părtinire în AI. Această eroare sistemică este introdusă în modelul AI datorită prejudecăților prezente în datele de antrenament (de exemplu, internetul). Aceste prejudecăți pot duce la rezultate distorsionate sau inexacte și pot fi cu adevărat dăunătoare comunităților marginalizate.

Date mare

Big Data este exact ceea ce sună. Este ceea ce experții numesc seturi de date mari și complexe pe care aplicațiile tradiționale de procesare a datelor nu le pot procesa în mod adecvat. Este ca un puzzle gigantic format din piese de informații de pretutindeni: telefonul tău, internetul... ce vrei. Cu instrumentele potrivite, putem reuni informații valoroase și putem rezolva probleme pe care nu le-am crezut niciodată posibile.

Chatbot

Faceți cunoștință cu prietenul tău digital. Chatboții sunt software AI conceput pentru a interacționa cu oamenii în limbajele lor naturale și sunt la fel de cool ca numele lor. Folosite de obicei în aplicațiile de servicii pentru clienți, aceștia acționează ca un asistent virtual care discută cu tine, te ajută să găsești informații sau te redirecționează către un profesionist live.

Lectură similară: Cum să detectați conținutul scris prin inteligență artificială și ce înseamnă acesta pentru B2B

ChatGPT

ChatGPT este un chatbot modern cu model de limbă mare care utilizează date de internet pentru a răspunde la solicitări și comenzi (limitat în septembrie 2021). Dezvoltat de OpenAI și disponibil publicului în noiembrie 2022, acest AI a rezistat unei cereri copleșitoare și o primire destul de pozitivă.

Iată cum se definește ChatGPT:

„ChatGPT este un model de limbaj AI creat de OpenAI care poate avea conversații bazate pe text. Acesta generează răspunsuri asemănătoare oamenilor pe baza inputului pe care îl primește, făcându-l util pentru chatboți, asistenți virtuali și multe altele. Este instruit pe o mulțime de text de pe internet, astfel încât poate produce răspunsuri coerente și relevante din punct de vedere contextual, deși nu înțelege cu adevărat ca un om.”

Lectură similară: Noul Chatbot pe scenă: O conversație cu ChatGPT

Calcul cognitiv

Calculul cognitiv simulează procesele gândirii umane prin sisteme de auto-învățare care utilizează extragerea datelor, recunoașterea modelelor și procesarea limbajului natural pentru a imita modul în care funcționează creierul uman. Oferă mașinilor un gust de inteligență umană, permițându-le să gândească, să raționeze și să învețe ca oamenii, să ia decizii, să rezolve probleme și să învețe din experiență.

Viziune pe computer

Ti-ai dorit vreodată ca computerul tău să poată vedea și înțelege lumea așa cum o faci tu? Asta este viziunea computerizată. Este un domeniu AI care antrenează computerele să interpreteze și să înțeleagă lumea vizuală similară cu oamenii. Oferă computerelor puterea de a recunoaște fețe, de a identifica obiecte și chiar de a conduce mașini, toate analizând imagini și videoclipuri.

Exploatarea datelor

Nu, nu ai nevoie de ciocan și lopată pentru acest gen de minerit. Miningul de date este modul în care computerele descoperă modele în seturi mari de date, cu metode la intersecția învățării automate, a statisticilor și a sistemelor de baze de date.

Invatare profunda

Ce se întâmplă dacă creierul tău ar avea straturi și straturi de celule cerebrale super-focalizate? Ei bine, cam așa e. Învățarea profundă este un tip de învățare automată inspirată de structura creierului uman, care este utilizat pentru a procesa cantități mari de date și a crea modele pentru luarea deciziilor. Este ca și cum ai antrena computerele să recunoască cele mai mici detalii dintr-un anumit conținut.

Eliza

Eliza a mers pentru ca ChatGPT să poată alerga. Considerată pe scară largă primul chatbot din istoria informaticii, Eliza este ca bunica chatbot-urilor și datează din anii 1960. Deși nu este la fel de agilă ca IA de astăzi, ea a deschis calea pentru mașinile vorbărete pe care le avem acum.

Comportament emergent

Comportamentul emergent se referă la obiceiuri neașteptate sau noi pe care modelele AI le prezintă ca urmare a proceselor lor de învățare, care nu au fost programate în mod explicit. Este ca o rutină de dans coregrafiată prin inteligență artificială fără ajutorul unui instructor de dans.

AI generativ

Acesta este un tip de IA care este capabil să creeze conținut nou (text, imagini, video și cod) care imită tiparele din datele de antrenament. Imaginează-ți un artist magic AI care poate crea artă, muzică sau chiar idei noi.

Lectură similară: Ghidul începătorilor pentru înțelegerea AI generativă

Rețele adversare generative (GAN)

GAN-urile creează o concurență sănătoasă în lumea AI. Ei lucrează împreună pentru a face ca lucrurile generate de AI să fie cât mai bune, fie că este vorba de artă, muzică sau chiar lumi virtuale.

Halucinații în IA

Uneori, AI devine puțin prea imaginativă și începe să vadă lucruri care nu există – asta este o halucinație în AI. Acest termen se referă la cazurile în care AI oferă rezultate incorecte, irelevante sau fără sens din cauza limitărilor datelor sau arhitecturii sale de antrenament.

Date de intrare

Datele de intrare sunt „comanda” pentru AI. Sunt informațiile pe care le oferiți AI, cum ar fi text, imagini sau sunete, pe care le folosește pentru a-și produce rezultatul. La fel cum un bucătar are nevoie de ingrediente pentru a găti, AI are nevoie de date de intrare pentru a-și crea minunile digitale.

Model de limbă mare (LLM)

Un LLM este un tip de model AI care învață să genereze text, să se angajeze în conversații și să scrie cod prin analiza internetului. Adesea își surprind dezvoltatorii cu abilități neprevăzute, cunoscătoare de limbi străine, discutând, răspunzând la întrebări și chiar spunând glume.

Învățare automată (ML)

Gândiți-vă la învățarea automată ca la un animal de companie inteligent care se îmbunătățește cu experiența. Este vorba despre antrenarea computerelor pentru a se îmbunătăți sarcinile, oferindu-le o mulțime de exemple, dar fără a fi programate în mod explicit. La fel cum înveți din practică, algoritmii ML învață modele din date și devin prietenii tăi digitali, făcând predicții, recomandări și chiar artă!

Martech Stack

O stivă de tehnologie de marketing (martech) este un set de instrumente software ale unei companii pe care specialiștii de marketing le folosesc pentru a organiza și executa procesele de marketing. Stiva poate include unele sau toate următoarele: CRM, analize, marketing prin e-mail, management al rețelelor sociale, instrumente de design web și multe altele. Tehnologia de marketing a unei companii este la fel de unică ca și clienții și obiectivele sale.

Procesarea limbajului natural (NLP)

Ați folosit vreodată Siri pentru vreme? NLP este o metodă AI de a comunica cu sisteme inteligente folosind un limbaj „natural” (a se citi: uman). Gândește-te la asta ca și cum ai discuta cu un computer, așa cum faci cu prietenii. Ajută mașinile să înțeleagă și să vorbească ca oamenii.

Lectură înrudită: AI în marketingul B2B: unde inteligența umană se întâlnește cu inteligența Martech

Rețele neuronale

Inspirate de neuronii biologici, rețelele neuronale sunt modele matematice complexe care imită structura creierului uman, permițând sistemelor AI să învețe din tiparele datelor. Ele sunt bazele învățării profunde, unde modelele complexe sunt învățate din date.

Parametrii în AI

Parametrii sunt ca setările camerei digitale – sunt valori numerice care modelează modul în care funcționează AI. Este ca și cum ai ajusta butoanele pentru a ajuta AI să învețe mai repede, să funcționeze mai bine și să devină un superstar în rezolvarea problemelor.

Module de post-procesare

După ce modulele de preprocesare completează curățarea, ele trimit datele către modulele de post-procesare pentru a finaliza lucrarea. Aici sunt finalizate retușurile finale, rafinând ieșirea AI pentru a se asigura că este lustruită, precisă și gata să impresioneze.

Analize predictive

Analiza predictivă utilizează date, tehnici ML și algoritmi statistici pentru a acționa ca un ghicitor personal. Este ca și cum ai folosi inteligența artificială pentru a arunca o privire în viitor prin scăderea numerelor din trecut. De la a ghici ce film vă va plăcea alături de a ajuta companiile să ia decizii inteligente, analiza predictivă este globul de cristal al erei digitale, prezicând rezultatele viitoare pe baza datelor istorice.

Module de preprocesare

Dacă ați avea un grup de asistenți digitali care vă ordonează datele înainte ca acestea să funcționeze, ar fi module de preprocesare. Ei sunt ca echipajul de curățare, scapă de zgomot și se asigură că datele tale sunt impecabile pentru utilizarea AI.

Consolidarea învățării

Învățarea prin consolidare este un tip de învățare automată în care un model AI învață să ia decizii într-un mediu pentru a obține recompensa maximă. Este o încercare și eroare AI, antrenând computerele să ia decizii, oferindu-le puncte pentru a face lucrurile corect și ajutându-i să învețe din greșelile lor.

Automatizare robotică a proceselor (RPA)

RPA este utilizarea de software cu capabilități AI și ML pentru a gestiona sarcini de mare volum, repetabile. Vă permite să instruiți roboți software pentru a avea grijă de joburi plictisitoare, repetitive (și, să recunoaștem, plictisitoare), eliberând oamenii să facă lucruri mai interesante și creative și economisind bani și forță de muncă companiei dvs.

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor include utilizarea procesării limbajului natural pentru a identifica și extrage informații subiective din materialele sursă. Este ca un inel de dispoziție, dar folosind AI pentru a-ți da seama dacă oamenii se simt fericiți, triști sau undeva la mijloc, analizându-și cuvintele și tonurile online.

TensorFlow

Gândiți-vă la TensorFlow ca la pânza în care vă puteți picta visele AI. Este o bibliotecă open-source dezvoltată de Google, care ajută la crearea și antrenarea modelelor AI și este crucială pentru cercetarea ML și a rețelelor neuronale. Fie că construiești un chatbot sau înveți un computer să joace șah, TensorFlow te sprijină.

Lectură similară: O prezentare generală a experienței generatoare de căutare Google cu AI

Date de antrenament

Gândiți-vă la datele de formare ca la setul de instrumente al profesorului pentru AI. Este ca și cum ai trimite un copil AI la școală pentru a-l învăța o mulțime de exemple, astfel încât să poată învăța și să devină mai inteligent. Fie că este vorba de seturi de date pentru compania ta sau de fapte despre cel de-al Doilea Război Mondial, datele de antrenament ajută AI să devină un profesionist.

Model de transformator

Gândiți-vă la un model de transformator ca la superstarul multitasking al AI. Acesta este un tip de arhitectură model AI care poate analiza o propoziție întreagă simultan, mai degrabă decât cuvânt cu cuvânt și poate înțelege contextul, traduce limbi și chiar scrie cod, totul prin stăpânirea artei atenției.

Testul Turing

Testul Turing a fost conceput de informaticianul Alan Turing în 1950 pentru a determina dacă mașinile pot discuta atât de natural încât să nu le poți deosebi de un om. Deși aveți nevoie de 30% pentru a fi clasificat ca promovabil, cel mai mare scor documentat până în prezent este de doar 33%, obținut de Eugene Goostman în 2014 utilizând tehnologia NLP (mai degrabă decât algoritmii de învățare profundă utilizați astăzi). LaMDA AI de la Google a trecut și testul Turing, precum și ChatGPT în februarie 2023.

Învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată este o tehnică ML în care modelul învață din date neetichetate în loc de un set de date selectat. Este vorba de a lăsa computerele să învețe fără instrucțiuni specifice, de a găsi modele și conexiuni ascunse pe care chiar și noi, oamenii, le-am putea rata.

Așa că iată-l, ghidul nostru cuprinzător pentru unele dintre cele mai populare concepte AI. Dacă te trezești vreodată într-un tărâm digital pierdut, hai să vorbim. Ne-ar plăcea să fim ghidul tău în utilizarea tot mai mare a AI în marketing.

Pentru mai multe informații despre inteligența artificială și despre cum vă poate aduce beneficii B2B, consultați blogul nostru.