Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1

Индивидуальная справедливость (Individual fairness) – это метрика справедливости, которая проверяет, одинаково ли классифицируются похожие лица. Например, Brobdingnagian Academy может захотеть удовлетворить индивидуальную справедливость, гарантируя, что два студента с одинаковыми оценками и результатами стандартизированных тестов с одинаковой вероятностью будут приняты. Обратите внимание, что индивидуальная справедливость полностью зависит от того, как вы определяете «сходство» (в данном случае оценки и баллы за тесты), и вы можете столкнуться с риском возникновения новых проблем со справедливостью, если ваша метрика схожести пропускает важную информацию (например, строгость учащегося, учебный план)327.

Индуктивная предвзятость алгоритма обучения (Inductive Bias) – это набор предположений, которые обучаемая система использует для прогнозирования результатов на основе вводных параметров, с которыми она ещё не сталкивалась328.

Индуктивное рассуждение (Inductive reasoning) – это метод рассуждения, который использует предпосылки для предоставления доказательств в поддержку вывода. В отличие от дедуктивного рассуждения, индуктивное рассуждение работает как нисходящая логика, которая дает заключение путем обобщения или экстраполяции от частных случаев к общим правилам329.

Индукция (Induction) (от латинского inductio – «наведение») – это метод получения логического вывода при помощи перехода от частного к общему, т.е. индукция является противоположностью дедукции. В этом методе работают не только законы логики, но и математические, психологические и фактические представления330.

Индустриальный Интернет (Industrial Internet) – это концепция построения информационных и коммуникационных инфраструктур на основе подключения к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» промышленных устройств, оборудования, датчиков, сенсоров, систем управления технологическими процессами, а также интеграции данных программно-аппаратных средств между собой без участия человека331.

Индустрия ИИ (AI industry) – например, commercial AI industry – это коммерческая индустрия ИИ, коммерческий сектор индустрии ИИ.

Инженерия знаний (Knowledge engineering) – это создание систем, основанных на знаниях, включая все научные, технические и социальные аспекты. Также, это область искусственного интеллекта (ИИ), которая создает правила, применяемые к данным, чтобы имитировать мыслительный процесс человека-эксперта. Он смотрит на структуру задачи или решения, чтобы определить, как делается вывод332.

Инкрементное обучение (Incremental learning) – это пошаговое обучение является методом машинного обучения, в котором входные данные непрерывно используются для расширения знаний существующей модели для дальнейшего обучения модели. Оно представляет собой динамический метод обучения, который можно применять, когда данные обучения постепенно становятся доступными с течением времени или, их размер выходит за пределы системной памяти. Задачей инкрементального обучения является адаптация модели обучения к новым данным, не забывая при этом уже имеющиеся знания333.

Инструмент White papers (White papers) – это маркетинговый инструмент, часть контентной стратегии компании, представляющий из себя мини-книгу о решении определённой проблемы334.

Инструмент машинного обучения Pandas (сокращение от «panel-data-s») (The Pandas Machine Learning Tool) – это инструмент, используемый для исследования, очистки, преобразования и визуализации данных, поэтому его можно использовать в моделях машинного обучения и обучении. Это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Pandas может обрабатывать три типа структур данных: серии, DataFrame и панель335,336.

Инструменты Vital A.I. (Vital A.I.) – это инструменты для разработки программного обеспечения искусственного интеллекта и консультационные услуги. Vital Development Kit (VDK) устраняет самый большой источник затрат при разработке интеллектуальных приложений: человеческий труд по интеграции данных; управление потоком данных между людьми, устройствами, базами данных и потоками данных алгоритмической обработки337.

Интегральная фотоника (Integrated photonics) – это направление фотоники, занимающееся разработкой и внедрением фотонных интегральных схем или оптических интегральных схем, которые могут обрабатывать и передавать световые, или оптические, сигналы (данные) – подобно тому, как электронные ИС работают с электронными сигналами (данными).

Интеграция данных (Data Integration) – это совокупность технических и деловых процессов, репликация и виртуализация данных. Интеграция данных используется для объединения информации из разрозненных источников в виде понятного и ценного набора данных для целей интеллектуальной обработки и бизнес-аналитики. Комплексное решение для интеграции данных предоставляет достоверные данные из различных локальных и облачных источников для обеспечения конвейера достоверных данных, готового к работе с DataOps.

Интегрированный ГП (Integrated GPU) – это интегрированный графический процессор, интегрированный ГП, расположенный на одном кристалле или в одной микросхеме с ЦП, как, например, он реализован в процессоре M1 корпорации Apple338.

Интеллект (Intelligence) – это способность мозга решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам339.

Интеллект принятия решений (Decision intelligence, DI) – это практическая дисциплина, используемая для улучшения процесса принятия решений путем четкого понимания и программной разработки того, как принимаются решения, и как итоговые результаты оцениваются, управляются и улучшаются с помощью обратной связи.

Интеллектуальная информационная система (Intelligent information system) – это взаимосвязанная совокупность программного обеспечения, основанная на технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта, имеющая возможность хранения, обработки и выдачи информации, а также самостоятельной настройки своих параметров в зависимости от состояния внешней среды (исходных данных) и специфики решаемой задачи. Также под интеллектуальной информационной системой понимают автоматизированную информационную систему, основанную на знаниях, или комплексе программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи – осуществления поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке340,341.

Интеллектуальная система (Intelligent system) – это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока – базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс342.

Интеллектуальное управление (Intelligent control) – это дисциплина, в которой алгоритмы управления разрабатываются путем имитации определенных характеристик биологических систем, подпитываются последними достижениями в области вычислительной техники, и становится технологией, которая может открыть возможности для значительных технологических достижений343.

Интеллектуальные агенты (Intelligent agents) – это программы, самостоятельно выполняющие задания, указанные пользователем или другими программами, в течение длительных промежутков времени, используются для помощи оператору или сбора информации344.

Интеллектуальные задачи (Intellectual tasks) – это задачи, отыскание алгоритма решения которых связано с тонкими и сложными рассуждениями, логическими обобщениями и выводами, требующие большой изобретательности и высокой квалификации345.

Интеллектуальные приложения (Intelligent Applications) – это программные комплексы или системы со встроенными или интегрированными технологиями искусственного интеллекта, такими как интеллектуальная автоматизация и аналитика на основе больших данных, интегрированные с подсистемой поддержки-принятия решений.

Интеллектуальный агент (Intelligent agent, IA) – это компьютерная программная система, способная действовать независимо для достижения определенных целей и реагировать на людей или события, происходящие вокруг нее. Он запрограммирован с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и оснащен датчиками, которые позволяют ему наблюдать и адаптироваться к ситуациям. ИА используются в областях, требующих взаимодействия с людьми, потому что они способны демонстрировать основные социальные навыки. Сегодняшние примеры IA включают Siri и Alexa. Они могут понять запрос и действовать самостоятельно, чтобы найти запрашиваемую информацию346.

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) – это процесс анализа скрытых шаблонов данных в соответствии с различными перспективами для категоризации в полезную информацию, которая собирается и сводится воедино в общих областях, таких как хранилища данных, для эффективного анализа, и алгоритмы интеллектуального анализа данных, облегчающие принятие бизнес-решений и другие информационные требования, которые, в конечном счете, сокращают затраты и увеличивают доходы. Интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение данных и раскрытие познаний347.

Интеллектуальный персональный помощник (также виртуальный помощник или персональный цифровой помощник) (Intelligent personal assistant) – это программный агент, который может выполнять задачи или услуги для человека на основе команд или вопросов. Термин «чат-бот» иногда используется для обозначения виртуальных помощников, к которым обычно или конкретно обращаются через онлайн- чат. В некоторых случаях программы онлайн-чата предназначены исключительно для развлекательных целей. Некоторые виртуальные помощники могут интерпретировать человеческую речь и отвечать синтезированными голосами. Пользователи могут задавать вопросы своим помощникам, управлять устройствами домашней автоматизации и воспроизведением мультимедиа с помощью голоса, а также управлять другими основными задачами, такими как электронная почта, списки дел и календари, с помощью голосовых команд348.

Интерактивное машинное обучение (Interactive Machine Learning, IML) – это разработка и реализация алгоритмов и интеллектуальных сред пользовательского интерфейса, которые облегчают машинное обучение с помощью взаимодействия с человеком. Это область развития искусственного интеллекта (ИИ), в которой пользователи, как правило, не являющиеся экспертами, могут быстро создавать и тестировать модели машинного обучения. Эти модели могут обучаться вводу/выводу данных в реальном времени на примерах человека/компьютера. Так системы машинного обучения учатся у человека и адаптируются к нему, но в то же время человек получает обратную связь и адаптируется к системе.

Интернет медицинских вещей (Internet of Medical Things, IoMT) – это класс умных медицинских устройств, ПО и отдельных смарт-услуг, имеющих возможность подключения и обмена данных в среде интернет, которые совершенствуют и развивают отрасль здравоохранения, помогают предоставлять помощь удаленно, автономно собирать информацию о пациенте. Такие умные устройства (гаджеты, датчики, измерители сердечного ритма и многие др.) собирают и обрабатывают данные, контролируют показатели здоровья, обрабатывают результаты анализов. Условно все устройства и решения IoMT в сфере медицины делятся на два типа: предназначенные для больниц и специалистов, которые в них работают; предназначенные для конечного потребителя, пациента349.

Интернет-вещей (Internet of Things, IoT) – это концепция и основанная на ней вычислительная сеть, соединяющая вещи (физические предметы), оснащенные встроенными информационными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой без участия человека350.

Интероперабельность, совместимость (Interoperability) – это способность открытых систем использовать программы, выполняющиеся одновременно на различных платформах в общей сети, с возможностью обмена информацией между ними. Иначе говоря, программные компоненты системы, расположенные на разных аппаратных платформах в общей сети, должны быть способны работать как часть единой системы. Открытая интероперабельная система должна обладать способностью коммуникации и с другими уровнями АСУ предприятия, обеспечивая одновременно безопасность поступающей извне информации351,352.

Интерпретация (Interpretation) – это действие по объяснению значения чего-либо или способ, которым что-то объясняется или понимается (словарь Вебстера). Интерпрета́тор – программа (разновидность транслятора), выполняющая интерпретацию. Интерпрета́ция – построчный анализ, обработка и выполнение исходного кода программы или запроса, в отличие от компиляции, где весь текст программы, перед запуском анализируется и транслируется в машинный или байт-код без её выполнения353.

Интерпретируемость (Interpretability) – это способность объяснить или представить обоснование модели машинного обучения в понятных человеку терминах354.

Интерфейс мозг-компьютер (Brain—computer interface), иногда называемый интерфейсом мозг-машина (brain—machine interface), – это прямой путь связи между электрической активностью мозга и внешним устройством, чаще всего компьютером или роботизированной конечностью. Исследования интерфейса мозг-компьютер начались в 1970-х годах Жаком Видалем из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) в рамках гранта Национального научного фонда, за которым последовал контракт с DARPA. Статья Видаля 1973 года знаменует собой первое появление выражения «интерфейс мозг-компьютер» в научной литературе355.

Интерфейс прикладного программирования (Application programming interface) – это описание способов (набор классов, процедур, функций, структур или констант), которыми одна компьютерная программа может взаимодействовать с другой программой. Обычно входит в описание какого-либо интернет-протокола, программного каркаса (фреймворка) или стандарта вызовов функций операционной системы. Часто реализуется отдельной программной библиотекой или сервисом операционной системы. Используется программистами при написании всевозможных приложений356.

Интранет (Intranet) – это частная сеть внутри предприятия, которая используется для безопасного обмена корпоративной информацией и вычислительными ресурсами между сотрудниками. Интранет также можно использовать для работы в группах и телеконференций357.

Интерфейс распознавание голоса (Speech Recognition API, SRAPI) – это интерфейс, к лучшим из которых относят: Google Speech-to-Text, AssemblyAI, AWS Transcribe, DeepSpeech, Wav2Letter, SpeechBrain, Coqui358.

Интерфейсный агент (Воплощенный агент) (Embodied agent (also interface agent)) – это агент, который поддерживает интеллектуальное взаимодействие с пользователем. Он действует при формулировке запросов. Агент, который взаимодействует с окружающей средой через физическое тело или представлен графически, изображением человека или мультяшного персонажа, называется воплощенным агентом359.

Инференс (Inference) – это обученная модель нейронной сети на новых данных для получения выходных данных360,361.

Информатика (Computer science) – это наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий, обеспечивающих возможность её использования для принятия решений. Также под информатикой понимают изучение вычислений, автоматизации и информации. Информатика охватывает теоретические дисциплины (такие как алгоритмы, теория вычислений и теория информации) и практические дисциплины (включая проектирование и внедрение аппаратного и программного обеспечения). Информатика обычно считается областью академических исследований и отличается от компьютерного программирования362.

Информатика медицинских изображений (Medical Imaging Informatics) – это подобласть медицинской информатики, в которой рассматриваются аспекты создания, обработки, управления, передачи, хранения, распространения, отображения, восприятия, конфиденциальности и безопасности изображений. Она пересекается со многими другими дисциплинами, такими как электротехника, компьютерные и информационные науки, медицинская физика, перцептивная физиология и психология, и развилась главным образом в радиологии363.

Информатика поведения (Behavior informatics) – это область знаний, которая позволяет получить информацию о поведении и понимание поведения. В отличие от прикладного анализа поведения с психологической точки зрения, BI создает вычислительные теории, системы и инструменты для качественного и количественного моделирования, представления, анализа и управления поведением отдельных лиц, групп и/или организаций364.

Информационная интеграция (Information integration, II) – это объединение информации из разнородных источников с различными концептуальными, контекстными и типографскими представлениями. Она используется в интеллектуальном анализе данных и консолидации данных из неструктурированные или полуструктурированные ресурсы365.

Информационная система (Information system) – это совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств366.

Информационная эффективность (Information efficiency) – это эффективность по отношению к априорным предпосылкам и приобретаемому опыту. Оценка информационной эффективности уже заложена в формулу Шолле, оценивающую интеллект367.

Информационное общество (Information society) – это общество, в котором информация и уровень ее применения и доступности кардинальным образом влияют на экономические и социокультурные условия жизни граждан368.

Информационное пространство (Information space) – это совокупность информационных ресурсов, созданных субъектами информационной сферы, средств взаимодействия таких субъектов, их информационных систем и необходимой информационной инфраструктуры369.

Информационная сфера (Information Sphere) – это совокупность информации, объектов информатизации, информационных систем, сайтов в информационно-телекоммуникационной сети Интернет, сетей связи, информационных технологий, субъектов, деятельность которых связана с формированием и обработкой информации, развитием и использованием этих технологий, обеспечивающих информационную безопасность, а также комплекс механизмов регулирования соответствующих общественных отношений370.

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 деятельности371.

Информационные технологии (Information technologies) – это процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов372.

Информацио́нный по́иск (Information Retrieval) – это процесс поиска неструктурированной документальной информации, удовлетворяющей информационные потребности, и наука об этом поиске. Информационный поиск связан с хранением, представлением и поиском информации, относящейся к конкретной проблеме пользователя. Ищущий информацию формулирует запрос, который сравнивается с представлениями документа. Пользователям предоставляются максимально похожие документы, которые могут быть актуальными по отношению к запросу на поиск информации373,374.

Информация (Information) – это сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления375.

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 тайны376.

Информированный поиск (также эвристический поиск) (Heuristic search techniques) – это стратегия поиска решений в пространстве состояний, в которой используются знания, относящиеся к конкретной задаче. Эвристическая функция на каждом шаге перебора оценивает альтернативы на основании дополнительной информации с целью принятия решения о том, в каком направлении следует продолжать перебор377.

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 явлений378.

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, neurode) нервной системы человека. В аппаратной реализации ИНС представляет собой сеть из множества простых процессоров (units, формальных нейронов), объединённых в слои379.

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 новые380.

Искусственный интеллект (ИИ) (Artificial Intelligence) – это компьютерная система, основанная на комплексе научных и инженерных знаний, а также технологий создания интеллектуальных машин, программ, сервисов и приложений, имитирующая мыслительные процессы человека или живых существ, способная с определенной степенью автономности воспринимать информацию, обучаться и принимать решения на основе анализа больших массивов данных381,382. С точки зрения инженеров-программистов, искусственный интеллект – это область информатики, объединяющая вычислительные технологии с надежными наборами данных, в рамках которой разрабатываются компьютерные программы для выполнения задач, способных имитировать человеческий интеллект – обнаруживать смысл, обобщать и делать выводы, выявлять взаимосвязи и обучаться с учетом накопленного опыта383,384,385,386.