Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям

Информационная система (Information system) – это совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств.

Информационная эффективность (Information efficiency) – это эффективность по отношению к априорным предпосылкам и приобретаемому опыту. Оценка информационной эффективности уже заложена в формулу Шолле, оценивающую интеллект.

Информационное общество (Information society) – это общество, в котором информация и уровень ее применения и доступности кардинальным образом влияют на экономические и социокультурные условия жизни граждан.

Информационное пространство (Information space) – это совокупность информационных ресурсов, созданных субъектами информационной сферы, средств взаимодействия таких субъектов, их информационных систем и необходимой информационной инфраструктуры.

Информационно-коммуникационные технологии (Information and communication technologies) – это совокупность информационных технологий, информационных систем и информационно-телекоммуникационных сетей, необходимых для реализации полномочий государственных органов и обеспечения их деятельности.

Информационные технологии (Information technologies) – это процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов.

Информация (Information) – это сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления.

Информация, составляющая коммерческую тайну (Information constituting a commercial secret) – это сведения любого характера (производственные, технические, экономические, организационные и другие), в том числе о результатах интеллектуальной деятельности в научно-технической сфере, а также сведения о способах осуществления профессиональной деятельности, которые имеют действительную или потенциальную коммерческую ценность в силу неизвестности их третьим лицам, к которым у третьих лиц нет свободного доступа на законном основании, и в отношении которых обладателем таких сведений введен режим коммерческой тайны.

Инфраструктура ИИ (AI infrastructure) – это инфраструктура системы искусственного интеллекта, ИИ-инфраструктура, например, AI infrastructure research – исследования в области ИИ-инфраструктур.

Искусственная жизнь (Artificial life) – это междисциплинарная область науки, изучающая вопросы создания, по аналогии с живыми системами, искусственных систем, представленных в виде компьютерных программ или роботов. Искусственная жизнь (часто сокращенно ALife или A-Life) – это область исследований, в которой исследователи изучают системы, связанные с естественной жизнью, ее процессами и ее эволюцией, с помощью моделирования с помощью компьютерных моделей, робототехники и биохимии. Дисциплина была названа Кристофером Лэнгтоном, американским биологом-теоретиком, в 1986 году. В 1987 году Лэнгтон организовал первую конференцию в этой области в Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико. Есть три основных вида жизни, названные в честь их подходов: мягкая, основанная на программном обеспечении; жесткий, из метизов; и мокрый, из биохимии. Исследователи искусственной жизни изучают традиционную биологию, пытаясь воссоздать аспекты биологических явлений49.

Искусственная нейронная сеть (Artificial Neural Network) – это математическая модель (а также её программное или аппаратное воплощение), состоящая из слоёв «нейронов», передающих друг другу данные, и построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Также, – это программа или аппаратура, моделирующие сеть, построенную на принципах взаимодействия клеток (нейронов, neurons) нервной системы человека. В аппаратной реализации ИНС представляет собой сеть из множества простых процессоров (units, формальных нейронов), объединённых в слои.

Искусственные языки (Сonstructed language) – это специализированные языки, в которых лексика, фонетика и грамматика были специально разработаны для воплощения определённых целей. Именно целенаправленность отличает искусственные языки от естественных. Иногда данные языки называют ненастоящими языками. Таких языков существует уже более тысячи, и постоянно создаются новые.

Искусственный интеллект (Artificial intelligence, Machine intelligence, AI) – это способность машины принимать решения и выполнять задачи, имитирующие человеческий интеллект и поведение. Также Искусственным интеллектом называют комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений». Также Искусственному интеллекту дают следующее определение: ИИ ― это компьютерная система, основанная на комплексе научных и инженерных знаний, а также технологий создания интеллектуальных машин, программ, сервисов и приложений (например, машинного обучения и глубокого обучения), имитирующая мыслительные процессы человека или живых существ, способная с определенной степенью автономности воспринимать информацию, обучаться и принимать решения на основе анализа больших массивов данных, целью создания которой является помощь людям в решении их повседневных рутинных задач. Термин ИИ был впервые введен Джоном Маккарти в 1956 году50,51.

Тем не менее, среди многих ученых и практиков существует устойчивое мнение, что все даже самые современные и совершенные системы ИИ, которые существуют на сегодняшний день, являются «слабым ИИ», а прогнозы о том, что к 2045 году будет создан универсальный ИИ, является мифом. И причина такому мнению – это сверхсложность устройства нашего головного мозга, с точки зрения создания суперкомпьютера, который хоть сколь ни будь бы приблизился по своей вычислительной мощности к нему. Возможно, прорыв будет осуществлен в области квантовых компьютеров и вычислений, который позволит приблизиться к созданию универсального ИИ.

Искусственный интеллект для ИТ-операций (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps) – это новая ИТ-практика, которая применяет искусственный интеллект к ИТ-операциям, чтобы помочь организациям разумно управлять инфраструктурой, сетями и приложениями для обеспечения производительности, отказоустойчивости, емкости, времени безотказной работы и, в некоторых случаях, безопасности. Перенося традиционные оповещения на основе пороговых значений и ручные процессы на системы, использующие преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения, AIOps позволяет организациям лучше отслеживать ИТ-активы и предвидеть негативные инциденты и последствия до того, как они произойдут. AIOps – это термин, придуманный Gartner в 2016 году как отраслевая категория для технологии аналитики машинного обучения, которая улучшает аналитику ИТ-операций, охватывающую операционные задачи, включая автоматизацию, мониторинг производительности и корреляцию событий, среди прочего. Gartner определяет платформу AIOps следующим образом: «Платформа AIOps сочетает в себе функции больших данных и машинного обучения для поддержки всех основных функций ИТ-операций за счет масштабируемого приема и анализа постоянно растущего объема, разнообразия и скорости данных, генерируемых ИТ. Платформа позволяет одновременно использовать несколько источников данных, методы сбора данных, аналитические и презентационные технологии». По сути AIOps – это искусственный интеллект для управления ИТ на базе многослойной платформы, который автоматизирует обработку данных и принятие решения с помощью машинного обучения и аналитики больших данных, которые приходят с различных элементов ИТ-инфраструктуры в режиме реального времени. AIOps состоит из двух основных компонентов: «большие данные» и «машинное обучение». Таким образом, ИТ специалисты должны отойти от логгирования и отслеживания множества отдельных событий (siloed IT), которые активно используются сейчас, а положиться на машинное обучение и анализ данных, которые приходят от систем мониторинга, журналов нарядов на работы и т.д.52,53,54.

Искусственный Интеллект на уровне человека (Human Level Machine Intelligence) – это синоним полного ИИ, завершенного ИИ, сильного ИИ. Этот термин обозначает степень развития искусственного интеллекта на уровне человека. Человеческий мозг является моделью для создания такого интеллекта.

Искусственный нейрон (Artificial neuron) – это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронная сеть. Разница между искусственным нейроном и биологическим нейроном представлена на рисунке.

Искусственные нейроны – это элементарные единицы искусственной нейронной сети. Искусственный нейрон получает один или несколько входных сигналов (представляющих возбуждающие постсинаптические потенциалы и тормозные постсинаптические потенциалы на нервных дендритах) и суммирует их для получения выходного сигнала (или активации, представляющего потенциал действия нейрона, который передается по его аксону). Обычно каждый вход взвешивается отдельно, а сумма проходит через нелинейную функцию, известную как функция активации или передаточная функция. Передаточные функции обычно имеют сигмовидную форму, но они также могут принимать форму других нелинейных функций, кусочно-линейных функций или ступенчатых функций. Они также часто являются монотонно возрастающими, непрерывными, дифференцируемыми и ограниченными55,56.

Искусственный сверхинтеллект (Artificial Superintelligence) – это термин, который обозначает степень развития искусственного интеллекта, превосходящую человеческие возможности во всех аспектах. «Искусственный интеллект», который широко используется с 1970-х годов, относится к способности компьютеров имитировать человеческое мышление. Искусственный сверхинтеллект делает шаг вперед и создает мир, в котором когнитивные способности компьютера превосходят человеческие.

Исследования будущего (Futures studies) – это изучение постулирования возможных, вероятных и предпочтительных вариантов будущего, а также мировоззрений и мифов, лежащих в их основе.

Исходная отметка (Бенчмарк) ИИ (AI benchmark) – это эталонный тест ИИ для оценки возможностей, эффективности, производительности и для сравнения ИНС, моделей машинного обучения (МО), архитектур и алгоритмов при решении различных задач ИИ создаются и стандартизируется специальные эталонные тесты, исходные отметки. Например, Benchmarking Graph Neural Networks – бенчмаркинг (эталонное тестирование) графовых нейронных сетей (ГНС, GNN) – обычно включает инсталляцию конкретного бенчмарка, загрузку исходных датасетов, проведение тестирования ИНС, добавление нового датасета и повторение итераций.

«К»

Капсульная нейронная сеть (Capsule neural network) – это архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для распознавания изображений. Главными преимуществами данной архитектуры является существенное снижение размеров необходимой для обучения выборки, а также повышение точности распознавания и устойчивость к атакам типа «белый ящик». Ключевым нововведением капсульных нейросетей является наличие так называемых капсул – элементов, являющихся промежуточными единицами между нейронами и слоями, которые представляют собой группы виртуальных нейронов, отслеживающих не только отдельные детали изображения, но и их расположение друг относительно друга. Данная архитектура была задумана Джеффри Хинтоном в 1979 году, сформулирована в 2011 году и опубликована в двух статьях в октябре 2017 года57,58.

Квантование (Quantization) – это разбиение диапазона отсчётных значений сигнала на конечное число уровней и округления этих значений до одного из двух ближайших к ним уровней.

Квантовые технологии (Quantum technologies) – это технологии создания вычислительных систем, основанные на новых принципах (квантовых эффектах), позволяющие радикально изменить способы передачи и обработки больших массивов данных.

Киберфизические системы (Cyber-physical systems) – это интеллектуальные сетевые системы со встроенными датчиками, процессорами и приводами, которые предназначены для взаимодействия с физической окружающей средой и поддержки работы компьютерных информационных систем в режиме реального времени; облачные вычисления – информационно-технологическая модель обеспечения повсеместного и удобного доступа с использованием информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» к общему набору конфигурируемых вычислительных ресурсов («облаку»), устройствам хранения данных, приложениям и сервисам, которые могут быть оперативно предоставлены и освобождены от нагрузки с минимальными эксплуатационными затратами или практически без участия провайдера.

Классификация (Classification) – это алгоритмы, которые позволяют машинам назначать категорию точке данных на основе данных обучения.

Кластеризация (Clustering) – это задача по организации данных в группы на основе определенных свойств. После того, как все примеры сгруппированы, человек может дополнительно придать значение каждому кластеру. Существует множество алгоритмов кластеризации. Например, алгоритм k-средних группирует примеры на основе их близости к центроиду. В качестве другого примера можно привести алгоритм кластеризации, основанный на расстоянии примера от центральной точки59.

Кластеризация временных данных (Temporal data clustering) – это разделение неразмеченного набора временных данных на группы или кластеры, где все последовательности, сгруппированные в одном кластере, должны быть согласованными или однородными. Хотя для кластеризации различных типов временных данных были разработаны различные алгоритмы, все они пытаются модифицировать существующие алгоритмы кластеризации для обработки временной информации60.

Кластерный анализ (Cluster analysis) – это тип обучения без учителя, используемый для исследовательского анализа данных для поиска скрытых закономерностей или группировки в данных; кластеры моделируются с мерой сходства, определяемой такими метриками, как евклидово или вероятностное расстояние.

Когнитивистика, когнитивная наука (Cognitive science) – это междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику, невербальную коммуникацию и теорию искусственного интеллекта61.

Когнитивная архитектура (Cognitive architecture) – это гипотеза о фиксированных структурах, обеспечивающих разум, будь то в естественных или искусственных системах, и о том, как они работают вместе – в сочетании со знаниями и навыками, воплощенными в архитектуре. Также, архитектуры, реализованные интеллектуальными агентами, называются когнитивными архитектурами.

Когнитивные вычисления (Cognitive computing) – это самообучающиеся системы, которые используют модели машинного обучения для имитации работы мозга. В конечном итоге эта технология будет способствовать созданию автоматизированных ИТ-моделей, способных решать проблемы без помощи человека62.

Код (Code) – это взаимно однозначное отображение конечного упорядоченного множества символов, принадлежащих некоторому конечному алфавиту.

Коммодитизация (Commoditization) – это процесс превращения продукта из элитного в общедоступный (сравнительно дешёвый товар массового потребления)63.

Компания DeepMind (DeepMind) – это британская компания по искусственному интеллекту, основанная в сентябре 2010 года, в настоящее время принадлежит Alphabet Inc. Компания базируется в Лондоне, а исследовательские центры находятся в Канаде, Франции и США. Приобретенная Google в 2014 году, компания создала нейронную сеть, которая учится играть в видеоигры так же, как люди, а также нейронную машину Тьюринга или нейронную сеть, которая может иметь доступ к внешней памяти. как обычная машина Тьюринга, в результате чего появился компьютер, имитирующий кратковременную память человеческого мозга. Компания попала в заголовки газет в 2016 году после того, как ее программа AlphaGo обыграла профессионального игрока в «го» Ли Седола, чемпиона мира, в матче из пяти игр, о котором был снят документальный фильм. Более общая программа, AlphaZero, обыграла самые мощные программы, играющие в «го», шахматы и сёги (японские шахматы) после нескольких дней игры против самой себя с использованием обучения с подкреплением.

Компилятор (Compiler) – это программа, переводящая текст, написанный на языке программирования, в набор машинных кодов. Компиляторы фреймворков ИИ собирают вычислительные данные фреймворков и старается оптимизировать код каждого из них, независимо от аппаратных средств акселератора. Компилятор содержит программы и блоки, при помощи которых фреймворк выполняет несколько задач. Распределитель ресурсов памяти компьютера, например, выделяет мощности индивидуально для каждого акселератора.

Комплект средств разработки ПО (Software Development Kit, SDK) – это комплект средств разработки, который позволяет специалистам по программному обеспечению создавать приложения для определенного пакета программ, программного обеспечения базовых средств раз работки, аппаратной платформы, компьютерной системы, игровых консолей, операционных систем и прочих платформ. SDK с использованием ИИ свободно распространяются компаниями разработчиками ПО, таким как NVIDIA, ABBYY, HUAWEI и т. д. в зависимости от сферы применения ИИ.

Комплекты для создания и обучения искусственного интеллекта (AI Building and Training Kits) – это приложения и комплекты для разработки программного обеспечения (SDK), которые абстрагируют платформы, фреймворки, аналитические библиотеки и устройства для анализа данных, позволяя разработчикам программного обеспечения включать ИИ в новые или существующие приложения.

Композитный искусственный интеллект (Composite AI) – это комбинированное применение различных методов ИИ для повышения эффективности обучения, расширения уровня представления знаний и, в конечном итоге, для более эффективного решения более широкого круга бизнес-задач.

Компьютерное зрение (Computer vision, CV) – это научная дисциплина, область техники и направление искусственного интеллекта (ИИ), занимающееся компьютерной обработкой, распознаванием, анализом и классификацией динамических изображений реальной действительности. Широко применяется в системах видеонаблюдения, в робототехнике и в современной промышленности для повышения качества продукции и эффективности производства, выполнения требований законодательства и др. В компьютерном зрении выделяют следующие направления: распознавание лиц (face recognition), распознавание образов (image recognition), дополненная реальность (augmented reality, AR) и оптическое распознавание символов (optical character recognition, OCR).

Компьютерное моделирование (Computer simulation) – это процесс математического моделирования, выполняемого на компьютере, который предназначен для прогнозирования поведения или результатов реальной или физической системы. Надежность некоторых математических моделей можно определить путем сравнения их результатов с реальными результатами, которые они стремятся предсказать. Компьютерное моделирование стало полезным инструментом для математического моделирования многих природных систем в физике (вычислительной физике), астрофизике, климатологии, химии, биологии и производстве, а также человеческих систем в экономике, психологии, социальных науках, здравоохранении и технике64.

Компьютерный инжиниринг (Computer engineering) – это технологии цифрового моделирования и проектирования объектов и производственных процессов на всем протяжении жизненного цикла.

Компьютерный инцидент (Computer incident) – это факт нарушения и (или) прекращения функционирования объекта критической информационной инфраструктуры, сети электросвязи, используемой для организации взаимодействия таких объектов, и (или) нарушения безопасности обрабатываемой таким объектом информации, в том числе, произошедший в результате компьютерной атаки.

Контролируемое обучение (Supervised learning) – это тип машинного обучения, при котором выходные наборы данных обучают машину генерировать желаемые алгоритмы, как учитель, контролирующий ученика; используется чаще, чем обучение без учителя.

Конфиденциальность информации (Confidentiality of information) – это обязательное для выполнения лицом, получившим доступ к определенной информации, требование не передавать такую информацию третьим лицам без согласия ее обладателя.

Корреляционный анализ (Correlation analysis) – это метод обработки статистических данных, с помощью которого измеряется теснота связи между двумя или более переменными. Таким образом, он определяет существует ли связь между явлениями и насколько сильная связь между этими явлениями.

Корреляция (Correlation) – это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин.

Креативные вычисления (Computational creativity) – это междисциплинарное направление с характеристиками методов разработки, оценки, моделирования, философии, теоретики, психологии и искусства. Креативные вычисления относятся к мета-технологии для объединения знаний в области вычислений и других дисциплин65.

Криогенная заморозка (крионика, криоконсервация человека) – это технология сохранения в состоянии глубокого охлаждения (при помощи жидкого азота) головы или тела человека после его смерти с намерением оживить их в будущем.

Критическая информационная инфраструктура (Critical information infrastructure) – это объекты критической информационной инфраструктуры, а также сети электросвязи, используемые для организации взаимодействия таких объектов.

Критическая информационная инфраструктура Российской Федерации (Critical information infrastructure of the Russian Federation) – это совокупность объектов критической информационной инфраструктуры, а также сетей электросвязи, используемых для организации взаимодействия объектов критической информационной инфраструктуры между собой.

«Л»

Логистическая регрессия (logit model, Logistic regression) – это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения интересующего нас события с помощью логистической функции66.

Логическое программирование (Logic programming) – это парадигма программирования, которая основывается на формальной логике. Любая программа, написанная на логическом языке программирования, представляет собой набор предложений в логической форме, выражающий факты и правила о некоторой проблемной области.

Логическое программирование (Logic programming) – это тип парадигмы программирования, в которой вычисления выполняются на основе хранилища знаний фактов и правил; LISP и Prolog – два языка логического программирования, используемые для программирования AI.

Локальное устройство (Local device) – это устройства, входящие в сеть, которая покрывает относительно небольшую территорию или небольшую группу зданий.

Локальный сервер (Local server) – это хостинг, работающий при помощи программ, которые осуществляют его эмуляцию на личном компьютере.