Słowniczek

Autonomiczne systemy AI zdolne do samodzielnego planowania, podejmowania decyzji i wykonywania wieloetapowych zadań — następny krok po chatbotach, gdzie AI nie tylko odpowiada, ale działa.

Sztuczna inteligencja ogólna — hipotetyczny system AI zdolny do wykonywania dowolnego zadania intelektualnego na poziomie człowieka lub wyższym, bez konieczności specjalistycznego trenowania na każde zadanie.

Maksymalna ilość tekstu, którą model AI może przetworzyć w jednej interakcji — determinuje ile informacji AI widzi i pamięta podczas rozmowy.

Podzbiór uczenia maszynowego wykorzystujący wielowarstwowe sieci neuronowe do automatycznego wychwytywania złożonych wzorców w danych — technologia stojąca za rozpoznawaniem obrazów, mowy i współczesnymi modelami językowymi.

Proces dostrajania wstępnie wytrenowanego modelu AI do konkretnego zadania lub domeny poprzez dodatkowe szkolenie na specjalistycznym zbiorze danych — sposób na dopasowanie ogólnego modelu do Twoich potrzeb.

Zjawisko generowania przez modele AI informacji brzmiących wiarygodnie, które są błędne lub całkowicie zmyślone — fundamentalne ograniczenie obecnych systemów AI wymagające ludzkiej weryfikacji.

Duży model językowy — sieć neuronowa trenowana na miliardach tekstów, zdolna do generowania, rozumienia i przetwarzania języka naturalnego. Mózg stojący za ChatGPT, Claude i Gemini.

Gałąź sztucznej inteligencji, w której algorytmy uczą się wzorców z danych zamiast być programowane ręcznie — fundament praktycznie wszystkich współczesnych systemów AI, od rekomendacji Netflixa po rozpoznawanie twarzy.

Systemy AI trenowane na ogromnych zbiorach tekstu, zdolne do rozumienia i generowania ludzkiego języka — silniki stojące za ChatGPT, Claude, Gemini i całą rewolucją generatywnej AI.

Dziedzina sztucznej inteligencji zajmująca się rozumieniem, interpretacją i generowaniem ludzkiego języka przez komputery — technologia stojąca za chatbotami, tłumaczeniami maszynowymi i asystentami głosowymi.

Sztuka formułowania instrukcji (promptów) dla modeli AI tak, aby uzyskać jak najlepsze i najtrafniejsze odpowiedzi — kluczowa kompetencja w erze AI.

Atak polegający na ukryciu instrukcji w treści, którą model przeczyta — a on wykona ją tak samo jak polecenie od Ciebie, bo nie odróżnia instrukcji od danych.

Instrukcje tekstowe kierowane do modeli AI — sposób, w jaki komunikujesz się ze sztuczną inteligencją. Jakość promptu bezpośrednio wpływa na jakość odpowiedzi, dlatego prompt engineering stał się kluczową kompetencją cyfrową.

Technika łącząca model językowy z bazą wiedzy — zamiast polegać na pamięci AI, podajesz mu sprawdzone źródła do generowania odpowiedzi, drastycznie redukując halucynacje.

Technika, w której model przepuszcza dane wielokrotnie przez te same bloki sieci zamiast przez kolejne osobne warstwy — więcej obliczeń przy mniejszej liczbie parametrów.

Dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji — od rozpoznawania obrazów po prowadzenie rozmów, podejmowanie decyzji i generowanie treści.

Parametr modeli AI kontrolujący losowość odpowiedzi — niska temperatura daje przewidywalne, spójne wyniki, wysoka daje kreatywne ale mniej kontrolowalne. Pokrętło od podręcznika (0) do artysty (1.0).

Styl programowania, w którym developer opisuje intencje słowami, a AI generuje kod — rewolucja w tworzeniu oprogramowania, gdzie programista staje się architektem i weryfikatorem zamiast pisarza kodu.