Robotravárva

¬ Mesterséges intelligencia (MI): A kifejezést elsőként John McCarthy amerikai számítógéptudós használta 1956-ban szakmájának arra a részterületére, amelynek tág értelemben vett célja, hogy az emberi elme kognitív képességeit (köztük a tanulást, a problémamegoldást, a vizuális érzékelést, a természetes nyelvek megértését, az önálló kommunikációt) utánzó gépeket fejlesszen. Ma leginkább az önálló tanulásra képes algoritmusokra használják, amelyek „viselkedésüket” célszerűen és megismételhető módon tudják változtatni.

¬ Gépi tanulás: A mesterséges intelligencia egyik ága, keretében olyan rendszereket fejlesztenek, amelyek képesek tanulni. Ezek a rendszerek előre megadott példák, adatok vagy minták alapján képesek önállóan (esetleg némi emberi segítséggel) szabályszerűségeket felismerni és meghatározni. Ezt követően már ismeretlen adatokból is helyes megállapításokra tudnak jutni, esetleg döntéseket hozni.

¬ Mélytanulás (deep learning): Az egyik legsikeresebb, a 2010-es éveket meghatározó MI-technológia, a gépi tanulás része, amelyet különösen a kép- és beszédfelismerés terén fejlesztettek tökélyre. Ennek során az algoritmusok úgy elemeznek egy adathalmazt, hogy előtte nem tanították meg őket szabályszerűségekre, azokra teljesen maguk jönnek rá. A képfeldolgozásnál például a bennük kialakított úgynevezett konvolúciós neurális hálózat rétegei segítségével bontják fel elemeikre (legegyszerűbb részleteikre) az adatokat, és ezeket osztályozva értelmezik az egészet. Működésük valódi törvényszerűségeit még a fejlesztőik sem ismerik.

¬ Neurális hálózat: Az emberi agy működését szi­muláló hálózat, amelyet leginkább a gépi, illetve a mélytanulásban alkalmaznak. A rétegekbe rendezett mesterséges neuronok ugyanúgy képesek kommunikálni egymással, és vannak köztük csomópontok is, mint az agyban. Ezek biztosítják a gépi tanulás alapját.