Publikováno
- 1 min čtení
Slovníček pojmů AI – Přehled klíčových termínů
Slovníček pojmů AI
Níže naleznete tabulku se slovníčkem základních pojmů z oblasti umělé inteligence. Pojmy jsou seřazeny abecedně a doplněny o stručné a srozumitelné vysvětlení.
| Pojem (anglicky) | Vysvětlení |
|---|---|
| Algoritmus (Algorithm) | Sada instrukcí, které určují, jak má počítač řešit určitý problém. |
| Analýza sentimentu (Sentiment Analysis) | Proces zjišťování emocí nebo postojů vyjádřených v textu, například zda je text pozitivní, negativní nebo neutrální. |
| Autonomní roboty (Autonomous Robots) | Roboty schopné samostatného fungování a rozhodování v reálném světě bez lidského zásahu. Využívají AI k navigaci, interakci s okolím a plnění úkolů. |
| Chatbot (Chatbot) | Počítačový program, který simuluje konverzaci s uživatelem pomocí textové nebo hlasové komunikace. Často se používá k automatizaci zákaznické podpory nebo k poskytování informací. |
| Detekce objektů (Object Detection) | Metoda v počítačovém vidění, která identifikuje a lokalizuje specifické objekty na obrázku nebo videu, například auta, osoby nebo budovy. |
| Generativní model (Generative Model) | Typ algoritmu v AI, který se učí z dat a následně generuje nový obsah podobný tomu, na kterém se učil. Příkladem je model, který by se naučil psát pohádky na základě přečtení tisíců pohádek a pak by sám dokázal napsat novou pohádku. Jiné modely generují obrázky (DALL-E) nebo hudbu. |
| Generování přirozeného jazyka (NLG - Natural Language Generation) | Oblast AI, která se zabývá generováním textu nebo řeči, která je srozumitelná pro člověka. Využívá se například v chatbotech, automatickém psaní zpráv nebo překladu. |
| Hluboké učení (DL - Deep Learning) | Pokročilá forma strojového učení, která využívá hluboké neuronové sítě s mnoha vrstvami k analýze komplexních dat, jako jsou obrázky, zvuk nebo text. Je to jako mít mozek s mnoha propojenými oblastmi, které spolupracují na řešení složitých úloh, jako je rozpoznávání obrazu nebo strojový překlad. |
| Porozumění přirozenému jazyku (NLU - Natural Language Understanding) | Schopnost AI analyzovat a pochopit význam lidského jazyka, včetně jeho struktury, gramatiky a kontextu. Umožňuje počítačům "rozumět" textu a řeči podobně jako lidé. |
| Přenosové učení (Transfer Learning) | Metoda, při které se znalosti získané z řešení jednoho úkolu využijí k řešení jiného, podobného úkolu. Například model naučený rozpoznávat auta se může s menšími úpravami použít k rozpoznávání autobusů. |
| Rozpoznávání obrazu (Image Recognition) | Schopnost AI identifikovat objekty a scény na obrázcích. Využívá se například v autonomních vozidlech, lékařské diagnostice nebo v systémech pro třídění fotografií. |
| Segmentace obrazu (Image Segmentation) | Proces v počítačovém vidění, který rozděluje obraz na různé segmenty (oblasti) na základě jejich vlastností, jako je barva, textura nebo tvar. Představte si to jako "vybarvování" obrázku, kde každá oblast s odlišnými vlastnostmi dostane jinou barvu. To umožňuje přesnější analýzu obrazu a identifikaci objektů. |
| Sledování objektů (Object Tracking) | Sledování pohybu objektů v čase na videu. Využívá se například v autonomních vozidlech, bezpečnostních systémech nebo v analýze sportovních utkání. |
| Strojové učení (ML - Machine Learning) | Podobor AI, který umožňuje počítačům se učit z dat bez explicitního programování. Algoritmy strojového učení se "trénují" na datech a na základě nich se zlepšují v plnění úkolů. Je to jako když se dítě učí chodit - zkouší to, padá, ale postupně se z chyb učí a nakonec chodit umí. |
| Strojový překlad (Machine Translation) | Automatický překlad textu z jednoho jazyka do druhého pomocí AI. Příkladem je Google Translate. |
| Turingův test (Turing Test) | Test navržený Alanem Turingem, který hodnotí, zda se chování AI podobá chování člověka. Pokud člověk nedokáže rozlišit, zda komunikuje s počítačem nebo s jiným člověkem, AI testem projde. |
| Umělá obecná inteligence (AGI - Artificial General Intelligence) | Hypotetická AI s lidskou úrovní inteligence, schopná řešit širokou škálu úkolů a učit se nové věci. Zatím neexistuje a je předmětem výzkumu. |
| Umělá inteligence (AI - Artificial Intelligence) | Schopnost počítačového systému vykonávat úkoly, které vyžadují lidskou inteligenci, například učení, rozhodování, rozpoznávání vzorů, řešení problémů nebo porozumění jazyku. |
| Umělá superinteligence (ASI - Artificial Super Intelligence) | Hypotetická AI, která překonává lidskou inteligenci ve všech ohledech. Její existence je zatím pouze teoretická. |
| Umělá úzká inteligence (ANI - Artificial Narrow Intelligence) | AI specializovaná na jeden konkrétní úkol, například rozpoznávání obličejů, hraní šachů nebo řízení auta. Většina současných AI systémů spadá do této kategorie. |
| Učení bez učitele (Unsupervised Learning) | Typ strojového učení, kde algoritmus analyzuje neoznačená data a hledá v nich vzory a struktury. Je to jako když dáte dítěti hromadu kostek různých tvarů a barev a ono samo začne hledat, jak je roztřídit nebo poskládat. Používá se například ke shlukování dat, redukci dimenzionality nebo detekci anomálií. |
| Učení s učitelem (Supervised Learning) | Typ strojového učení, kde algoritmus se učí na označených datech, tj. datech, u kterých je známý výsledek. Cílem je naučit se model, který dokáže předpovídat výsledek pro nová data. Je to jako když se dítě učí poznávat zvířata - ukážete mu obrázek psa a řeknete "pes", ukážete mu obrázek kočky a řeknete "kočka". Příkladem je předpověď počasí nebo rozpoznávání spamu. |
| Zpětnovazební učení (Reinforcement Learning) | Typ strojového učení, kde algoritmus se učí na základě interakce s prostředím a maximalizuje odměny. Algoritmus provádí akce a dostává zpětnou vazbu (odměnu nebo trest) na základě toho, jak úspěšná jeho akce byla. Je to jako když učíte psa nový trik - za správné provedení dostane odměnu, za špatné ne. Používá se například k učení robotů nebo k hraní her. |
Závěr
Tento slovníček pojmů představuje základní přehled klíčových konceptů v oblasti umělé inteligence. Jak jste si mohli všimnout, mnohé pojmy spolu úzce souvisí. Například hluboké učení je pokročilou formou strojového učení, které je zase podoborem umělé inteligence. S rychlým rozvojem AI se neustále objevují nové pojmy a technologie. Pro hlubší pochopení problematiky a udržení si přehledu v této dynamické oblasti je vhodné sledovat aktuální trendy a novinky.