Глоссарий

Artificial general intelligence (англ. AGI – «общий искусственный интеллект»)

– гипотетический интеллект машины, способный выполнить любую интеллектуальную задачу на уровне не хуже человека.

ChatGPT

– чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI и способный работать в диалоговом режиме, поддерживая запросы на естественных языках. Система способна отвечать на вопросы, генерировать тексты на разных языках (включая русский язык), относящиеся к различным предметным областям.

Citizen AI

– область взаимодействия с искусственным интеллектом, где не требуется специальных знаний и навыков, например написания исходного кода.

GPT (англ. generative pre-trained transformer – «генеративный предобученный трансформер»)

– тип нейронных языковых моделей, впервые представленных компанией OpenAI, которые обучаются на больших наборах текстовых данных, чтобы генерировать как текст на естественном языке, так и, например, исходный код.

No-code solutions

– программы, созданные пользователем без написания программного кода.

PDCA (англ. Plan-Do-Check-Act)

– цикл организационного управления, или цикл Деминга. Согласно этому циклу, управление включает 4 шага:

составить план

выполнить план

проконтролировать выполнение плана

принять корректирующие меры

YandexGPT (YaGPT)

– нейросеть семейства GPT от компании «Яндекс».

Анализ данных

– многозначное определение совокупности различных операций, предназначенных для извлечения ключевой информации и закономерностей из данных.

Архитектор решения проекта (АрП)

– отвечает за сбор функциональных требований по интеграции разрабатываемого продукта с источниками данных, необходимых для работы модели, а также по интеграции с существующими информационными системами.

Бизнес-аналитик

– отвечает за сбор информации о текущем состоянии объекта воздействия, формирует реестр проблем и потенциалов, бэклог решения, анализирует достижения заявленных КПЭ.

Большая языковая модель (англ. large language model, LLM)

– языковая модель, состоящая из нейронной сети со множеством параметров, обученной на большом количестве неразмеченного текста с использованием обучения без учителя.

Владелец продукта / единое ответственное лицо (ЕОЛ)

– отвечает за определение и достижение бизнес-ценности решения, разрабатывает стратегию его развития.

ГГДМ

– геолого-гидродинамическая модель пласта.

Глубокое обучение (англ. deep learning, DL)

– область машинного обучения, где основным решающим методом являются нейронные сети с большим количеством параметров (глубокие).

Датасет

– набор данных, которые используются в различных видах анализа и машинного обучения. Датасет может быть:

обучающим – на его основе ИИ учится

валидационным – на его основе проверяются разные алгоритмы в процессе их отладки и подбираются параметры алгоритмов

тестовым – используется при итоговых испытаниях модели ИИ для объективной оценки ее качества

Дата-инженер (англ. data engineer, DE)

– специалист, занимающийся сбором, хранением и обработкой информации, в том числе с целью передачи для последующего анализа.

Дата-сайентист (англ. data scientist, DS)

– специалист, занимающийся анализом больших данных и применяющий технологии машинного обучения для решения задач компании.

Демократизация ИИ

– создание и распространение технологий искусственного интеллекта для использования широким кругом людей и организаций.

Естественный язык

– язык, используемый для общения людей и не созданный целенаправленно.

Заказчик

– сотрудник компании, как правило руководитель обособленного подразделения, отвечает за эффективность использования инвестиций в подразделение перед высшим руководством компании.

ИИ

– искусственный интеллект.

– комплексное исследование.

Машинное обучение (англ. machine learning, ML)

– класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счет решения множества сходных задач.

Менеджер продукта (англ. project manager, РМ)

– отвечает за реализацию решения, достижения результата. Формирует гипотезы. Помогает в разработке стратегии и видения решения.

Методы оптимизации

– методы подбора оптимальных параметров системы (например, параметров модели ИИ).

Метрики качества ИИ:

accuracy (англ. «точность») – показывает, сколько правильных предсказаний сделала модель относительно общего числа предсказаний

recall (англ. «полнота») – показывает, какая доля объектов положительного класса была правильно определена

precision (англ. «точность) – показывает, какая доля объектов, отнесенных алгоритмом к положительному классу, была правильно определена

НИОКР

– научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.

Обучение с подкреплением

– вычислительный подход к обучению на основе взаимодействий агента со средой, а не с помощью данных.

Продуктив, прод (англ. production)

– реальная среда работы продукта.

Продуктовый аналитик (англ. product analyst, РА)

– формирует требования к решению, выявляет и рассчитывает бизнес-эффекты, готовит данные для анализа, строит и проверяет гипотезы.

Сервис-менеджер (СМ)

– обеспечивает информацией по профилю сервиса и по необходимому для него бюджету, помогает в разработке сервисной документации.

Система искусственного интеллекта

– программное обеспечение, которое использует одну или несколько интеллектуальных технологий (машинное обучение, подходы, основанные на логике, статистические подходы) и которое способно, имея поставленные человеком задачи, выводить контент, делать предсказания и давать рекомендации или выполнять действия в определенной среде.

Специалист ИБ

– отвечает за информационную безопасность передаваемых в рамках проекта данных.

Технический аналитик дата-сайенса (англ. technical analyst of data science, TADS)

– специалист, который владеет навыками и бизнес-аналитика, и дата-сайентиста, и проверяет общую корректность выполняемых работ в проекте с ИИ.

Технологический архитектор (ТА)

– отвечает за сбор функциональных требований к аппаратно-вычислительной части для эффективной работы цифрового продукта.

Цикл НОРД

– концепция, разработанная Джоном Бойдом в 1995 году. Она подразумевает, что успешные процессы состоят из 4 шагов:

наблюдение

осмысление

принятие решений

действие

ЦК ИИ

– Центр компетенций искусственного интеллекта.

Эксперт

– специалист, обладающий экспертностью в предметной области проекта.

Эксперт по интеллектуальной собственности

– отвечает за выявление и оформление создаваемых в проекте результатов интеллектуальной деятельности.

Языковая модель

– алгоритм, который позволяет вычислить вероятность следующего слова в тексте в зависимости от предыдущих. Главная цель языковой модели – понять и зафиксировать вероятностные связи между словами в языке и обучиться предсказывать следующее слово на основе предыдущих.