فرهنگ‌ نامه جامع هوش مصنوعی 2025: تمام اصطلاحات ضروری که باید بدانید!

به گزارش رسانه تحلیلی خبری آناژورنال هوش مصنوعی یک دنیای پیچیده و عمیق است.

دانشمندانی که در این زمینه فعالیت می‌کنند اغلب برای توضیح کارهایی که انجام می‌دهند از واژگان فنی استفاده می‌کنند.

به همین دلیل، ما در بسیاری از موارد نیاز داریم که این اصطلاحات فنی را در پوشش‌های خود از صنعت هوش مصنوعی به کار ببریم.

به همین منظور، تصمیم گرفتیم یک فرهنگ‌نامه از مهم‌ترین کلمات و عبارات مورد استفاده در مقالات خود تهیه کنیم.

این فرهنگ‌نامه به طور منظم به‌روزرسانی خواهد شد تا واژه‌های جدید را که پژوهشگران در حال کشف روش‌های نوآورانه برای پیشرفت مرزهای هوش مصنوعی و شناسایی خطرات جدید ایمنی هستند، اضافه کنیم.

اصطلاحات مهم هوش مصنوعی:

1. عامل هوش مصنوعی (AI agent)

عامل هوش مصنوعی به ابزاری اطلاق می‌شود که از فناوری‌های هوش مصنوعی برای انجام یک سری از وظایف به نمایندگی از شما استفاده می‌کند.

این وظایف می‌تواند شامل مسائلی مانند ثبت هزینه‌ها، رزرو بلیت یا میز در رستوران، یا حتی نوشتن و نگهداری کد باشد.

این مفهومی است که می‌تواند در زمینه‌های مختلف و توسط افراد مختلف معناهای متفاوتی داشته باشد، اما به طور کلی به یک سیستم خودمختار اشاره دارد که از چندین سیستم هوش مصنوعی برای انجام کارهای چند مرحله‌ای استفاده می‌کند.

2. زنجیره تفکر (Chain of thought)

در یک زمینه هوش مصنوعی، زنجیره تفکر به معنای شکستن یک مسئله به گام‌های کوچکتر و میان‌واسطه است تا کیفیت نتیجه نهایی بهبود یابد.

این رویکرد معمولاً بیشتر زمان می‌برد تا پاسخ داده شود، اما پاسخ صحیح‌تر است، به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند منطق یا برنامه‌نویسی.

3. یادگیری عمیق (Deep learning)

یادگیری عمیق یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌های هوش مصنوعی با استفاده از ساختار شبکه عصبی مصنوعی چند لایه طراحی می‌شوند.

این ساختار به الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد که همبستگی‌های پیچیده‌تری نسبت به سیستم‌های ساده‌تر یادگیری ماشین، مانند مدل‌های خطی یا درخت‌های تصمیم‌گیری، ایجاد کنند.

4. تنظیم دقیق (Fine tuning)

تنظیم دقیق به معنای آموزش بیشتر یک مدل هوش مصنوعی است که برای بهینه‌سازی عملکرد در یک کار خاص یا یک حوزه خاص طراحی شده است.

این عمل معمولاً با وارد کردن داده‌های جدید و تخصصی انجام می‌شود.

5. مدل زبان بزرگ (Large language model – LLM)

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) همان مدل‌های هوش مصنوعی هستند که توسط دستیاران هوش مصنوعی معروف مانند ChatGPT، Claude و سایر سیستم‌های مشابه استفاده می‌شوند.

این مدل‌ها با استفاده از میلیاردها پارامتر عددی، روابط بین کلمات و عبارات را یاد می‌گیرند و در نهایت نمایی از زبان ایجاد می‌کنند.

6. شبکه عصبی (Neural network)

شبکه عصبی به ساختار الگوریتمی چند لایه اطلاق می‌شود که پایه‌گذار یادگیری عمیق است.

این الگوریتم‌ها از الگوهای مغز انسان الهام می‌گیرند و در پردازش داده‌ها از ارتباطات پیچیده مشابه به مسیرهای عصبی در مغز استفاده می‌کنند.

7. وزن‌ها (Weights)

وزن‌ها جزو پارامترهای اصلی آموزش هوش مصنوعی هستند که تعیین می‌کنند چه ویژگی‌هایی از داده‌ها در فرایند آموزش مدل، مهم‌تر هستند.

این ویژگی‌ها می‌توانند شامل عواملی مانند تعداد اتاق‌ها در یک خانه یا شرایط محیطی برای پیش‌بینی قیمت خانه باشند.

سوالات متداول:

1. عامل هوش مصنوعی چیه و چه کارهایی می‌تونه انجام بده؟

عامل هوش مصنوعی یک سیستم خودکار است که از فناوری‌های هوش مصنوعی برای انجام کارهای مختلف به جای شما استفاده می‌کنه.

این کارها می‌تونه شامل رزرو بلیت، نوشتن کد، یا حتی مدیریت هزینه‌ها باشه.

عامل هوش مصنوعی می‌تونه به طور مستقل وظایف پیچیده رو انجام بده و برای هر شغل و نیاز خاصی تنظیم بشه.

2. زنجیره تفکر در هوش مصنوعی یعنی چی؟

زنجیره تفکر در هوش مصنوعی به روشی اشاره داره که مدل‌های هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده به کار می‌برند.

به جای اینکه یک جواب سریع بدهند، مدل‌های هوش مصنوعی این مسائل رو به گام‌های کوچکتر تقسیم می‌کنند تا به نتیجه دقیق‌تری برسند.

این روش به خصوص برای مسائلی مثل کدنویسی یا منطق مفیدتره.

3. یادگیری عمیق چطور به هوش مصنوعی کمک می‌کنه؟

یادگیری عمیق یک نوع پیشرفته‌تر از یادگیری ماشین هست که در آن مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده یاد می‌گیرند.

این روش به الگوریتم‌ها این توانایی رو می‌ده که خودشان ویژگی‌های مهم داده‌ها رو شناسایی کنند و به مرور زمان از اشتباهاتشون یاد بگیرند.

این کار باعث میشه که هوش مصنوعی بتونه در مسائلی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و حتی رانندگی خودکار بهتر عمل کنه.

4. چطور مدل زبان بزرگ (LLM) مثل ChatGPT کار می‌کنه؟

مدل‌های زبان بزرگ مثل ChatGPT از میلیاردها پارامتر برای پردازش زبان و تولید پاسخ‌های هوشمند استفاده می‌کنن.

این مدل‌ها با تحلیل میلیاردها متن، روابط بین کلمات و عبارات رو یاد می‌گیرن و وقتی شما سوالی می‌پرسید، بر اساس این روابط بهترین پاسخ ممکن رو ارائه می‌دن.

این مدل‌ها به مرور زمان از تعاملات بیشتر بهبود پیدا می‌کنند.