Artificial Intelligence (AI)
Технология, която позволява на компютрите да изпълняват задачи, изискващи човешко мислене — разпознаване на образи, разбиране на реч, вземане на решения и превод на езици.
Machine Learning (ML)
Подход в AI, при който програмите се учат от данни, вместо да бъдат програмирани с точни правила. Колкото повече данни виждат, толкова по-добри стават.
Neural Network
Модел, вдъхновен от човешкия мозък, състоящ се от слоеве „неврони“ (математически функции), които обработват информация. Основата на съвременното дълбоко обучение.
Deep Learning
Вид машинно обучение с многослойни невронни мрежи. Използва се за разпознаване на изображения, превод, генериране на текст и много други.
Generative AI
AI системи, които създават ново съдържание — текст, изображения, музика, код или видео. Примери: ChatGPT, Midjourney, DALL-E.
Large Language Model (LLM)
Огромна невронна мрежа, обучена на милиарди текстове, която може да разбира и генерира текст на естествен език. GPT-4, Claude и Gemini са примери за LLM.
Prompt
Инструкцията или въпросът, който даваш на AI модел. Качеството на промпта директно влияе на качеството на отговора.
Prompt Engineering
Изкуството и науката за писане на ефективни промптове, за да получиш най-добрите резултати от AI модели.
ChatGPT
Чатбот от OpenAI, базиран на GPT модели. Може да отговаря на въпроси, пише текстове, код, помага с анализ и много други задачи.
Chatbot
Програма, която комуникира с потребители чрез текст или реч. Съвременните AI чатботове използват LLM за по-естествени разговори.
Transformer
Архитектура на невронна мрежа, създадена от Google през 2017. Основата на GPT, BERT, Claude и почти всички съвременни езикови модели.
Token
Най-малката единица текст, която AI моделът обработва. Може да е дума, част от дума или символ. Моделите имат лимит на токени за вход и изход.
Fine-tuning
Процес на допълнително обучение на вече обучен AI модел с нови, специализирани данни, за да се подобри представянето му в конкретна област.
Hallucination
Когато AI моделът генерира информация, която звучи убедително, но е фактически невярна. Сериозен проблем при LLM, който изисква проверка на фактите.
Retrieval-Augmented Generation
Техника, при която AI моделът първо търси релевантна информация в база данни, а после генерира отговор на базата на нея. Намалява халюцинациите.
Computer Vision
Област на AI, занимаваща се с разбирането на изображения и видео от компютри. Използва се за разпознаване на лица, обекти, текст и медицинска диагностика.
Natural Language Processing (NLP)
Област на AI, фокусирана върху взаимодействието между компютри и човешки езици — превод, анализ на настроения, обобщаване на текст и чатботове.
Application Programming Interface
Начин за свързване на различни програми помежду им. AI компании предоставят API-та, за да може всеки да използва техните модели в своите приложения.
Open Source
Софтуер, чийто код е публично достъпен и може да бъде използван, модифициран и споделян свободно. Примери за open source AI: LLaMA, Mistral, Stable Diffusion.
Artificial General Intelligence
Хипотетичен AI, който може да изпълнява всяка интелектуална задача, която човек може. Все още не съществува, но е цел на много AI изследователи.
Multimodal AI
AI модел, който работи с няколко типа данни едновременно — текст, изображения, аудио, видео. GPT-4o и Gemini са примери за мултимодални модели.
AI Agent
AI система, която може самостоятелно да планира, взема решения и изпълнява задачи стъпка по стъпка, без постоянна човешка намеса.
Diffusion Model
Тип генеративен AI модел, който създава изображения чрез постепенно премахване на шум. Използва се в Stable Diffusion, DALL-E 3 и Midjourney.
AI Ethics
Област, занимаваща се с моралните и социалните въпроси около AI — предразсъдъци, поверителност, влияние върху работни места, отговорно използване.