Термины ИИ простыми словами

Найдено терминов: 21

ОсновыИскусственный интеллект (ИИ)AI, artificial intelligence

Общее название технологий, которые позволяют компьютеру решать задачи, обычно требующие человеческого мышления: понимать текст и речь, распознавать изображения, делать выводы.

Проще: Это зонтичный термин. Под ним — очень разные программы: от фильтра спама до чат-бота.

Пример: Распознавание лиц в телефоне, подсказки в навигаторе, чат-бот, который помогает написать письмо.

Не путать: ИИ — не «разум» и не человек. Он не понимает мир так, как мы, и может ошибаться.

ОсновыНейросетьнейронная сеть, neural network

Математическая модель из множества связанных простых элементов («нейронов»), которая учится находить закономерности на примерах.

Проще: Программа, которую не программируют правилами, а «тренируют» на большом количестве примеров.

Пример: Нейросеть посмотрела миллионы подписанных фото и научилась отличать кошек от собак.

Не путать: В быту «нейросетью» часто называют любой сервис с ИИ. Точнее: нейросеть — технология внутри сервиса.

ОсновыМодельmodel

Обученная нейросеть — результат обучения, который можно запускать и получать от него ответы.

Проще: Это «мозг» сервиса. У одного сервиса может быть несколько моделей разной силы и скорости.

Пример: В настройках чат-бота можно выбрать быструю модель для простых вопросов или более сильную — для сложных.

Не путать: Модель ≠ приложение. Приложение — это окно, через которое вы общаетесь с моделью.

ОсновыLLMlarge language model, большая языковая модель

Модель, обученная на очень большом объёме текстов предсказывать следующий фрагмент текста. На LLM работают современные чат-боты.

Проще: Очень продвинутое «автодополнение»: модель подбирает наиболее подходящее продолжение вашего текста.

Пример: Вы пишете «Составь план поездки на выходные», и LLM пишет план слово за словом.

Не путать: Если LLM пишет уверенно, это ещё не значит, что она права. Факты нужно проверять.

ОсновыЧат-ботchatbot, ИИ-ассистент

Приложение, в котором вы общаетесь с моделью в формате переписки.

Проще: Окно чата: вы пишете, модель отвечает, и можно уточнять.

Пример: Вы просите чат-бот объяснить термин, а потом пишете «А теперь проще» — он учитывает предыдущее сообщение.

Не путать: Старые чат-боты отвечали по заготовленным сценариям. Современные генерируют ответ с помощью LLM.

ОсновыПромптprompt, запрос

Текст задания, который вы даёте модели: что сделать, на каких данных, в каком виде.

Проще: Ваше сообщение для ИИ. Чем понятнее задание, тем меньше переделок.

Пример: «Сократи этот текст до 5 пунктов для новичка, сохрани все даты».

Не путать: Промпт — не волшебное заклинание. Это обычное понятное ТЗ: цель, данные, аудитория, формат, ограничения, проверка.

Как работает модельКонтекстcontext, контекстное окно

Всё, что модель «видит» при ответе: ваши сообщения, её прошлые ответы, вложенные файлы и инструкции. Объём контекста ограничен.

Проще: Рабочий стол модели. Если на нём слишком много бумаг, что-то перестаёт помещаться.

Пример: В очень длинной переписке модель может «забыть» условие, которое вы дали в самом начале.

Не путать: Контекст ≠ память. Контекст — содержимое текущего разговора, память — то, что сохраняется между разговорами.

Как работает модельТокенtoken

Кусочек текста, с которым работает модель: слово, часть слова или знак. Объём контекста и цену использования через API обычно считают в токенах.

Проще: Модель читает текст не буквами и не словами, а такими кусочками.

Пример: Длинное слово может разбиться на несколько токенов. Русский текст обычно занимает больше токенов, чем такой же по смыслу английский.

Не путать: Токен в этом смысле ≠ токен доступа (секретный ключ) и ≠ криптовалюта.

Как работает модельГаллюцинацияhallucination

Ответ модели, который звучит правдоподобно, но содержит выдуманные или неверные факты.

Проще: ИИ уверенно «сочиняет», когда не знает. Это не злой умысел, а особенность работы модели.

Пример: Модель придумала несуществующую ссылку на статью или неверную дату.

Не путать: Не путайте с опечаткой. Галлюцинацию трудно заметить, потому что она выглядит убедительно. Поэтому нужна сверка с источником.

АгентыАгентAI agent, ИИ-агент

Система на основе модели, которая выполняет задачу по шагам: планирует, использует инструменты (поиск, файлы, браузер), проверяет результат и продолжает.

Проще: Не просто «ответчик», а исполнитель: сам делает несколько действий подряд.

Пример: Агент находит в папке нужные файлы, собирает из них таблицу и спрашивает, сохранить ли её.

Не путать: Агент и чат-бот — не противоположности: многие чат-боты умеют работать в режиме агента. Разница — в праве действовать.

АгентыИнструментtool, функция

Действие, которое модели разрешено вызывать: поиск в интернете, чтение файла, запуск кода, отправка запроса в сервис.

Проще: Руки модели. Без инструментов она только пишет текст.

Пример: Инструмент «поиск» позволяет агенту найти свежую информацию, а не отвечать по памяти.

Не путать: «Инструментами» также называют сервисы с ИИ (раздел «Инструменты» на сайте). Здесь речь о действиях внутри агента.

АгентыПамятьmemory

Сохранённые между разговорами сведения: ваши предпочтения, факты о проекте, заметки, которые сервис подставляет в контекст.

Проще: Блокнот, который ассистент перечитывает перед ответом.

Пример: Вы один раз сказали «пиши мне на “ты”», и ассистент помнит это в следующих разговорах.

Не путать: Заметка в памяти не переобучает модель и не меняет её. Модель остаётся той же, просто получает больше контекста.

АгентыСкиллskill, навык

Набор инструкций (иногда со скриптами и примерами), который агент загружает для определённого типа задач.

Проще: Шпаргалка «как делать вот это», которую агент открывает, когда нужно.

Пример: Скилл «оформление отчёта» описывает структуру, стиль и проверку — агент следует ему каждый раз.

Не путать: Скилл сам не даёт агенту новых доступов, денег или инструментов — только описывает, как ими пользоваться.

АгентыСубагентsubagent

Вспомогательный агент, которому основной агент поручает отдельную часть задачи.

Проще: Помощник помощника: берёт подзадачу и возвращает результат.

Пример: Основной агент пишет отчёт, а субагенту поручает найти и проверить источники.

Не путать: Несколько агентов не гарантируют качество и независимую проверку: они могут повторить одну и ту же ошибку.

АгентыОркестраторorchestrator

Агент или программа, которая делит задачу на части, раздаёт их исполнителям (субагентам, инструментам) и собирает результат.

Проще: Дирижёр: сам не играет на всех инструментах, но следит, чтобы все вступили вовремя.

Пример: Оркестратор запускает поиск, перевод и проверку фактов, а затем собирает итоговую новость.

АгентыОбвязкаharness

Программная среда вокруг модели: как она получает инструкции и инструменты, как выполняются действия, какие есть ограничения и подтверждения.

Проще: Модель — двигатель, обвязка — всё остальное в машине: руль, тормоза, приборы.

Пример: Одна и та же модель в разной обвязке может вести себя по-разному: в одной ей разрешено менять файлы, в другой — только читать.

ПодключенияAPIapplication programming interface

Способ, которым программы обмениваются данными и командами друг с другом по заранее описанным правилам.

Проще: Окошко выдачи: программа отправляет запрос по форме и получает ответ.

Пример: Сайт через API сервиса погоды получает прогноз и показывает его у себя.

Не путать: Доступ к модели через API обычно платный (оплата за токены) и требует секретного ключа, который нельзя никому показывать.

ПодключенияCLIcommand line interface, командная строка

Управление программой текстовыми командами в терминале вместо кнопок и окон.

Проще: Вы пишете команду — программа её выполняет.

Пример: Команда в терминале запускает агента, который работает с файлами проекта.

ПодключенияMCPModel Context Protocol

Открытый протокол, по которому ИИ-приложения подключаются к внешним инструментам и данным (файлам, календарю, базам) единым способом.

Проще: Как универсальная розетка: один стандарт подключения для разных сервисов.

Пример: Через MCP-сервер ассистент получает доступ к вашим документам — только к тем, к которым вы разрешили.

Не путать: Подключение по MCP не делает работу безопасной автоматически: важно, какие права вы выдали.

АвтоматизацияWorkflowрабочий процесс, сценарий

Заранее описанная последовательность шагов, которая выполняется одинаково каждый раз.

Проще: Рецепт: шаг 1, шаг 2, шаг 3 — без импровизации.

Пример: Каждое утро: собрать новые письма → кратко пересказать → отправить сводку себе.

Не путать: Workflow ≠ агент. В workflow шаги заданы заранее, а агент сам решает, что делать дальше.

АвтоматизацияТриггерtrigger

Событие или условие, которое запускает автоматический процесс.

Проще: «Когда случится X — сделай Y». X и есть триггер.

Пример: Триггер «пришло письмо с вложением» запускает сохранение файла в папку.

Не путать: Запуск по расписанию (каждый день в 9:00) — тоже разновидность триггера.