Текст книги "Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике"

Автор книги: Эдуард Пройдаков

сообщить о нарушении

Текущая страница: 2 (всего у книги 5 страниц)

adversarial evasion attack – состязательная атака обходом, обманом средств защиты системы # атака обманом средств защиты системы (evasion attack) – один из наиболее распространённых видов атак, рассчитанный на то, чтобы избежать обнаружения и предотвращения её развития. В частности, спамеры и хакеры часто пытаются во избежание обнаружения своих атак так запутывать контент спамовских писем электронной почты и вредоносного кода соответственно, чтобы средства защиты во время проверки не распознали эти вредоносные объекты и восприняли их как легитимные. В качестве примера такого спама можно привести письмо с присоединённым к нему изображением, в которое встраивается собственно вредоносный спам, не обнаруживаемый при текстовом анализе антиспамовскими фильтрами. Ещё один пример подобного обмана – спуфинг-атаки на системы биометрической верификации. В состязательном варианте подобной атаки на системы машинного обучения (МО) используются состязательные, сознательно видоизменённые, модифицированные образцы обучающих данных (adversarial sample), чтобы попытаться обмануть систему, направить её по ложному пути – таким образом проверяется робастность алгоритмов и систем распознавания (см. также adversarial attack, adversarial machine learning, robustness, training data).

adversarial example – состязательный образец, модифицированный образец [обучающих данных] # в состязательных атаках – образец (образ, изображение, объект графических, текстовых или иных данных), подаваемый атакующим на вход модели машинного обучения (МО) в специально видоизменённом варианте, чтобы заставить модель сделать ошибку распознавания. Такой образец – своего рода оптическая иллюзия для машины. Частичные синонимы – adversarial image, adversarial sample (см. также adversarial attack, adversarial training, machine learning).

adversarial learning technique – техника (технология) состязательного машинного обучения (МО) – см. adversarial machine learning.

adversarial machine learning – состязательное машинное обучение, состязательное МО # методология (технология), предусматривающая попытки сознательного обмана ИНС-моделей путём ввода неправильных, искажённых, вредоносных входных обучающих или тестовых данных. Подобную технологию могут применять злоумышленники как способ атаки на систему или специалисты по безопасности, проверяющие таким образом наличие потенциальных уязвимостей и робастность и безопасность алгоритмов обучения и систем машинного обучения. Синоним – adversarial learning technique (см. также adversarial attack, neural network, robustness, test data, training data).

adversarial poisoning attack (также adversarial poison attack, poisoning attack, poison attack) – состязательная атака заражением [обучающих входных данных] # алгоритмы (системы) машинного обучения (МО) часто предусматривают повторение обучения на данных, собранных в процессе работы системы, чтобы адаптироваться к их изменениям. Например, системы обнаружения попыток атак, вторжений (СОА, intrusion detection system, IDS) тоже часто переобучаются на наборах образцов, собираемых при работе сети. При подобном сценарии атакующий имеет возможность испортить, заразить обучающие данные, вводя специально созданные вредоносные образцы с конечной целью нарушения всего процесса обучения. Таким образом, заражение (poisoning) можно рассматривать как злонамеренную порчу обучающих данных, хотя такой подход может использоваться также для проверки робастности алгоритмов и систем распознавания. В качестве примера состязательной атаки заражением обучающих входных данных можно привести ситуацию с подменой знака обязательной остановки перед перекрёстком (stop sign) – его состязательный образец выглядит вполне нормально для человеческого глаза, однако ИНС системы технического зрения (СТЗ) беспилотного автомобиля не распознаёт его как сигнал остановки, что очень опасно (см. также adversarial attack, adversarial machine learning, adversarial sample, training data, trustworthy system).

adversarial robotics – состязательная робототехника # интеллектуальные автономные роботы действуют обычно в условиях слабоструктурированной окружающей среды, которые зачастую могут быть не только благоприятными, но и враждебными, поэтому особенно важно понять, каким будет стратегическое поведение роботов при наличии реального или потенциального (предполагаемого) противника, врага. В связи с этим проводятся междисциплинарные исследования, охватывающие такие области, как робототехника, машинное обучение (МО), ИБ и ИИ, с целью идентифицировать и классифицировать потенциальные проблемы развивающегося направления – состязательной робототехники, предполагающей создание безопасных, гибких, универсальных и надёжных роботов, способных работать во враждебных окружениях. Роботы становятся вездесущими и при этом несут с собой серьёзные угрозы и риски – скомпрометированные (инфицированные, перепрограммированные злоумышленниками и т. п.) роботы быстро могут стать опасными, могут неправильно воспринимать внешние сигналы, перестать адекватно адаптироваться к окружающим условиям, начать принимать неверные решения. Результаты могут оказаться непредсказуемыми и разрушительными – от нарушений в выполнении проектов до причинения вреда людям и окружающей среде. Отметим, что термин “состязательная, или соревновательная, робототехника” употребляют также для обозначения роботов, принимающих участие в различных соревнованиях (например, футбольных), фестивалях, олимпиадах и боях, – где демонстрируются обычно самые последние технические и технологические новинки, концепты, позволяющие судить о тенденциях в развитии робототехники (см. также AI, machine learning, robotics).

adversarial sample – состязательный образец обучающих данных # в системах машинного обучения (МО), системах распознавания, системах ИИ – сознательно видоизменённые, модифицированные образцы (графических, текстовых или иных) обучающих данных, которые используются для того, чтобы попытаться обмануть систему, направить её по ложному пути – таким образом проверяется робастность алгоритмов и систем распознавания. Частичные синонимы – adversarial example, adversarial image (см. также adversarial attack, adversarial machine learning, adversarial training, robustness, training data).

adversarial training – конкурентное (состязательное) обучение [ИНС] # способ (технология) защиты ИНС, систем распознавания, систем ИИ от состязательных атак, способ снижения вероятности ложноположительных результатов – заблаговременное создание типичных обманных обучающих образцов “чёрного списка”, чтобы система отвергала их и тем самым усложняла задачу для злоумышленников (см. также adversarial attack, defensive distillation, distillation training).

advisory – 1. информационное сообщение, сводка;

2. (также security advisory) – предупреждение об опасности;

3. (также advisory board, AB, advisory council) – комиссия экспертов, экспертный совет; консультативный совет (комитет); консультационный совет; совет консультантов; консультационная служба, консультативная служба # синонимы – advisory service, consultation service (см. также NAB);

4. консультативный, совещательный; рекомендательный # например, advisory note – рекомендация.

AE – см. autoencoder.

aerial photograph – аэрофотоснимок, аэроснимок – см. aerial photography.

aerial photography – аэрофотография, аэрофотосъёмка # один из способов сбора географической информации и получения карт местности в ГИС (GIS). Часто выполняется с помощью дронов (см. также aerial imagery, digital map, drone).

aerial robot (aerobot) – авиакосмический робот (корабль) # робот, разработанный для полёта на другие планеты – для самостоятельного исследования Луны и других планет Солнечной системы (см. также aerial robotics, planet exploration robotics, unmanned system).

aerial robotics – авиакосмическая робототехника # см. также aerial robot.

aerospace robot – авиакосмический робот # обычные виды этих роботов – автономные или дистанционно управляемые дроны и космические корабли (см. также drone).

affective computing – компьютерное распознавание эмоций # применение компьютеров для распознавания, интерпретации (анализа), обработки и моделирования эмоциональных состояний и реакций человека; это междисциплинарное направление, сочетающее концепции ИТ, ИИ, психологии и когнитивных наук. Машина (система, робот) должна интерпретировать эмоциональное состояние людей и соответственно менять своё поведение, реагируя на их эмоции. Синонимы – emotional computing, emotion AI (см. также affect, cognitive science, emotional intelligence, emotion recognition).

AFOSR – Air Force Office of Scientific Research – Научно-исследовательский институт (НИИ) ВВС США # структурное подразделение Министерства обороны США (DoD); находится в Арлингтоне, шт. Вирджиния, занимается перспективными НИОКР, в том числе военными применениями ИИ (см. также DARPA).

agent – агент # (от лат. agentis – действующий) в общем случае – программа, действующая от имени физического лица или организации. Существует множество типов агентов. Обучаемые агенты часто называются intelligent agents, при использовании с PDA – personal agents, агенты для поиска в Internet – bot, knowbot или droid. Синоним – software agent (см. также agent function, AI, consequentialism, information agent, rational agent, virtual agent).

agent-based (также agent based) – на основе агентов, с использованием (при помощи, при посредстве) агентов # например, agent-based debugging – отладка с использованием агентов; agent-based approaches – агентоориентированные подходы (см. также agent, agent-based computing, model-based agent).

agent-based computing – агентные (многоагентные) вычисления, вычисления с использованием агентов # один из распространённых развивающихся подходов, применяемый, в частности, при реализации распределённых систем искусственного интеллекта (AI), систем сетевого управления и др. (см. также multi-agent system).

agent-based modeling (ABM) – агентное моделирование; моделирование с использованием агентов # метод, широко используемый в имитационном моделировании; заключается в задании свойств и поведения отдельных децентрализованных агентов и исследовании того, как это поведение определяет поведение всей системы в целом. Агентные модели очень разнообразны, для их быстрой разработки созданы различные инструментальные средства. Например, agent-based AI models – агентные модели ИИ (см. также agent, modeling).

agent design – 1. разработка агента; конструкция агента # см. также agent, agent-design problem;

2. дизайн агента.

agent-design problem – задача разработки агента # см. также agent, agent function, agent technologies.

agent function – функция агента # в ИИ – функция, описывающая поведение агента. Она отображает любую заданную последовательность восприятий (перцептов) в действие. Здесь важно, что функция агента – это абстрактное математическое описание, а программа агента (agent program) – это её конкретная реализация, работающая в некоторой физической системе (см. также agent, percept sequence).

agent implementation – реализация агента # см. также agent.

agent program – программа агента (робота) # программа, реализующая функцию агента, – она принимает входные данные от датчиков в качестве текущих перцептов и возвращает соответствующие действия для исполнительных механизмов агента-робота (см. также agent function, percept).

agent technologies – агентские технологии # технологии, предусматривающие использование агентов, например agent-based computing, multi-agent system (см. также agent).

AGI – см. artificial general intelligence.

AGL – above ground level – [высота] над уровнем земли, над уровнем земной поверхности; высота над местностью, геометрическая высота # в авиации, метеорологии и радио/телевещании – высота, измеряемая по отношению к уровню соответствующего участка земной поверхности, в противоположность высоте над средним уровнем моря (above mean sea level, AMSL) или (в технике радио/телевещания, broadcast engineering) высоте над средним уровнем местности (height above average terrain, HAAT). По сути все три аббревиатуры (AGL, AMSL, HAAT) говорят о том, где находится нулевой уровень (zero level), или опорный уровень (reference altitude), измеряемой высоты.

A-GPS (также aGPS) – Assisted GPS – система (технология) A-GPS # усовершенствованный вариант GPS, обеспечивающий быстрое получение координат сразу после включения (то есть ускоряющий “холодный старт” GPS-приёмника).

agricultural robot (agribot) – сельскохозяйственный робот, робот для работы в сельском хозяйстве # существует более десятка типов сельскохозяйственных роботов (см. также agricultural robotics, field robot, robotic machine).

agricultural robotics – сельскохозяйственная робототехника # направление робототехники, занимающееся конструированием сельскохозяйственных роботов (см. также agricultural robot).

AGV – automated guided vehicle, automatically guided vehicle, autonomous guided vehicle, auto-guided vehicle – автономное транспортное средство с автоматическим управлением; беспилотный автомобиль, беспилотное транспортное средство, беспилотное ТС; автоматически управляемая тележка, роботележка; робокар; мобильный робот # самыми сложными задачами для таких ТС являются навигация и предупреждение столкновений. Мобильный робот должен знать, где он находится, и планировать путь от своего текущего местоположения до места назначения (см. также autonomous car, autonomous vehicle, mobile robot).

AI – см. artificial intelligence.

AIaaS – Artificial Intelligence as a Service, Artificial Intelligence-as-a-Service – предоставление средств искусственного интеллекта как услуги (как сервис), модель AIaaS, технология AIaaS # см. также artificial intelligence.

AI acceleration – ускорение вычислений, связанных с ИИ # для этой цели применяют специализированные аппаратные ускорители ИИ (см. также AI accelerator).

AI accelerator – ускоритель ИИ # специализированная микросхема, повышающая скорость и эффективность обучения и тестирования нейронных сетей. Однако для полупроводниковых микросхем, включая большинство ускорителей ИИ, существует теоретический минимальный предел потребления энергии. Уменьшение потребления возможно только при переходе на оптические нейронные сети и оптические ускорители для них. Например, AI accelerator design – проектирование/конструкция ускорителя ИИ (см. также AI chipset, ANN, photonic accelerator, photon neural network).

AI agent – artificial intelligent agent, artificially intelligent agent – агент ИИ # машина, оснащённая средствами ИИ; например интеллектуальный робот (см. также agent, AI, AI ethics, AI robot, machine ethics).

AI algorithm – алгоритм [для] ИИ; алгоритм, используемый в задачах ИИ; алгоритм [алгоритмы] для систем со средствами ИИ # например, AI algorithm acceleration problem – проблема ускорения работы алгоритмов для ИИ (см. также artificial intelligence).

AI application – приложение с элементами ИИ; приложение, использующее методы (алгоритмы) ИИ # см. также artificial intelligence.

AI assistant – интеллектуальный робот-помощник, робот-помощник со средствами ИИ, ИИ-помощник # интеллектуальные роботы-помощники являются основой для автоматизации деятельности и для автономизации различных организаций. По аналогии с классификацией средств автоматизации автомобилей (см. autonomous car) функциональность интеллектуальных помощников делится на пять уровней сложности (см. также autonomous organization, chatbot, helpbot, intelligent robot).

AI-based application – приложения, построенные на основе ИИ # сейчас становится всё больше приложений и систем, построенных на основе методов и технологий ИИ, управляемых средствами ИИ. В первую очередь это компьютерные игры, сложные системы компьютерной диагностики, системы принятия решений, системы вооружения, различные системы, взаимодействующие с людьми и др. (см. также AI technology, artificial intelligence).

AI-based research – исследования на основе искусственного интеллекта (ИИ) # см. также AI research, artificial intelligence.

AI budget – бюджет ИИ # описывает (регламентирует) расходы на реализацию ИИ-системы (см. также AI system).

AI chipset – чипсет для систем с ИИ # например, AI chipset industry – индустрия чипсетов для систем с ИИ, AI chipset market – рынок чипсетов для систем с ИИ # см. также AI accelerator, AI chipset market.

AI cloud service (также AI Platform Cloud Service) – облачный сервис с искусственным интеллектом (ИИ) # см. также artificial intelligence.

AI-controlled system – система, управляемая искусственным интеллектом # любая система, для управления которой используются методы и средства ИИ (см. также artificial intelligence).

AI deception – обман системы с искусственным интеллектом, обман системы с ИИ # один из приёмов, применяемых злоумышленником при атаке, и в то же время один из способов проверки качества, возможностей, функционала подобной системы (см. также artificial intelligence).

AI decision-support system (также AI decision support system) – система поддержки принятия решений при помощи ИИ – см. decision support system.

AI development – разработка систем с ИИ, разработка ИИ-приложений # см. также artificial intelligence.

AI effect – эффект ИИ # эффект, описанный американской писательницей Памелой Мак-Кордак (Pamela McCorduck) в 1979 году. Суть его в том, что успешные интеллектуальные компьютерные программы быстро перестают считаться задачами ИИ, а внимание исследователей переносится на нерешённые проблемы ИИ.

AI-enabled – с использованием ИИ, использующий ИИ, оснащённый ИИ # например, AI-enabled tools – инструментальные средства с ИИ (см. также AI-enabled device).

AI-enabled device – устройство, поддерживаемое системой с искусственным интеллектом (ИИ-системой) # например, интеллектуальный робот (см. также AI-equipped robot).

AI-enabled technology – технология с поддержкой ИИ; технология с использованием ИИ # например, доставка почтовых посылок дронами на большие расстояния (см. также AI-enabled device).

AI engineer – инженер по системам с ИИ # см. также AI expert, AI system.

AI-enhanced – улучшенный, усиленный с помощью ИИ # например, AI-enhanced forgery of audio and video media – подделка аудио– и видеоматериалов с помощью методов и средств искусственного интеллекта (см. также AI).

AI-equipped robot – робот, оснащённый ИИ; робот с ИИ # см. также AI-enabled device.

AI ethics (также ethics of artificial intelligence) – этика ИИ, этичность ИИ # широкое внедрение систем с ИИ поставило перед человечеством вопросы, связанные с тем, какие решения и виды поведения подобных систем (в частности, интеллектуальных агентов и роботов) этичны, а какие недопустимы на новых этапах развития общества и экономики, характеризующихся всё более тесным сосуществованием и взаимодействием человека и робота. Прежде всего это касается применения беспилотных транспортных средств, БПЛА (где они могут летать, а где нельзя) и боевых роботов (может ли робот самостоятельно принимать решение об открытии огня на поражение цели). Общепринятых ответов на эти вопросы пока нет. Например, military AI ethics – этичность военного ИИ (см. также AI, ethics, friendly artificial intelligence, military robot, robot).

AI experience – опыт в области ИИ # см. также AI expert, AI knowledge.

AI expert – эксперт в области ИИ, ИИ-эксперт # например world-class AI experts – ИИ-эксперты мирового уровня. Частичный синоним – AI consultant (см. также AI engineer, AI experience, expert).

AI hardware (также AI-enabled hardware) – аппаратное обеспечение ИИ, аппаратные средства ИИ # аппаратная часть инфраструктуры [системы] искусственного интеллекта, ИИ-инфраструктуры. В связи с резким увеличением объёмов данных, требующих сбора, хранения и обработки при внедрении приложений ИИ, выделяют критически важные проблемы по следующим направлениям:

– память для данных ИИ (AI data storage) – должна предусматривать расширение с ростом объёма данных, иметь большую скорость ввода-вывода (IOPS) и высокую надёжность;

– сетевые средства (AI networking infrastructure) – должны иметь высокую пропускную способность, так что организациям, вероятно, придётся модернизировать существующие сети;

– подготовка данных ИИ (Preparing AI data) – успешная работа ИИ-приложений невозможна без правильной подготовки данных, без очистки данных (data cleaning, data cleansing, data screening, data scrubbing), то есть без выявления и устранения ошибок для повышения качества данных;

– доступ к данным (data access) – должен обеспечиваться эффективно и чётко для авторизованных пользователей с соблюдением требований ИБ;

– обработка данных ИИ (Processing AI data) – ИИ-инфраструктура должна иметь запас вычислительной мощности, включая центральные и графические процессоры (ЦП и ГП);

– ИИ и Интернет вещей (AI, IoT) – эти системы тесно связаны, поскольку ИИ необходим для обработки данных, поступающих от многочисленных умных устройств Интернета вещей;

– обучение по ИИ (AI training) – без высококвалифицированных ИТ-специалистов (аналитиков данных, разработчиков, экспертов по кибербезопасности, по сетевым технологиям, по технологиям машинного обучения, обработки естественных языков, глубинного обучения и др.) невозможно создать и эффективно использовать ИИ-инфраструктуру.

Например, AI hardware and software solutions – аппаратные и программные решения по ИИ (см. также AI, AI infrastructure).

AI implementation – реализация ИИ-системы; внедрение ИИ-системы # например, AI implementation guidance – практическое руководство по внедрению ИИ-систем (см. также AI).

AI industry – индустрия ИИ # например, commercial AI industry – коммерческая индустрия ИИ, коммерческий сектор индустрии ИИ; AI industry trends – тенденции индустрии ИИ (см. также AI, industry).

AI infrastructure (также AI-defined infrastructure, AI-enabled Infrastructure) – инфраструктура [системы] искусственного интеллекта, инфраструктура ИИ, ИИ-инфраструктура # например, AI infrastructure research – исследования в области ИИ-инфраструктур (см. также AI, AI hardware).

AI knowledge – знания в области ИИ, знания по ИИ # например nontechnical AI knowledge – нетехнические знания по ИИ (см. также AI experience).

AI machine – 1. компьютер с искусственным интеллектом (ИИ) – см. artificial intelligence;

2. машина (станок, робот) с искусственным интеллектом.

AI-pedagogy (также ai-pedagogy) – ИИ-педагогика # применение компьютеров для моделирования и совершенствования человеческого интеллекта (см. также AI, human-machine pedagogy).

AI project – проект, связанный с использованием ИИ; проект в области ИИ, ИИ-проект # например, lifecycle of AI project – жизненный цикл ИИ-проекта (см. также AI).

air-actuated (также air, air-controlled, air-driven, air-operated, air-powered) – пневматический # действующий при помощи сжатого воздуха или вакуума; подобные средства применяются, например, в робототехнике. Синоним – pneumatic (см. также air motor, pneumatics, robotic tool changer, vacuum cup hand).

air actuator (также air motor) – пневмодвигатель # синонимы – pneumatic engine, pneumoengine, pneumatic motor (см. также power tool).

aircraft system – бортовая система, бортовая авиационная система # см. также avionics.

AI-related – связанные с ИИ # например, AI-related software tools – программные инструменты, связанные с ИИ.

AI-related industries – индустрии, связанные с ИИ # считается, что ИИ – это наука и технология встраивания в машины (компьютеры, роботы) запрограммированных когнитивных способностей, поэтому главные отрасли промышленности и экономики в целом, в которых внедрение методов и средств ИИ приносит ощутимые выгоды, – это робототехника, автоматизация с целями повышения гибкости, производительности, создание умных систем, самоуправляемых транспортных средств, зданий, городов для улучшения качества жизни людей и др. (см. также artificial intelligence, robotics).

AI-related service – услуга, связанная с ИИ; сервис, связанный с ИИ # см. также AI.

AI research – artificial-intelligence research – исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) # например, current trend in AI research – современные тенденции в исследованиях по ИИ (см. также AI-based research, AI researcher, artificial intelligence).

AI researcher – artificial intelligence researcher – исследователь, работающий в области искусственного интеллекта (ИИ) # см. также AI research.

AI resources – 1. букв. ресурсы ИИ # 1. (также collection of resources for AI) – совокупность ресурсов (материалов) по ИИ; 2. каталог открытых исходных кодов и данных открытого доступа, который ведёт фонд AI Access Foundation (http://aiaccess.org/) для поддержки сообщества специалистов и компаний в области искусственного интеллекта (ИИ). Для свободного доступа к информации и для дискуссий по ИИ существует также центр AI Resource Center (http://airesources.org/);

2. (также AI system resources) – ресурсы (возможности) системы ИИ # функции, задачи, которые способна выполнять, решать конкретная система ИИ (см. также AI).

air motor – пневматический двигатель, пневмодвигатель, пневмомотор; воздушный двигатель # устройство, преобразующее энергию сжатого воздуха или давление потока воздуха в механическую работу, в непрерывное вращательное или возвратно-поступательное движение (см. также air-actuated, pneumatics, reciprocating motion).

air navigation – воздушная навигация, аэронавигация # см. также ANSP, navigation.

AI robot – artificially intelligent robot, intelligent robot – робот с искусственным интеллектом, интеллектуальный робот, ИИ-робот # робот, часто человекоподобный (андроид), который оснащён ИИ, выполняющим функции его “мозга”. Например, AI component of a robot – ИИ-составляющая робота (см. также AI, AI agent, AI ethics, AI robotics, android).

AI robotics – робототехника с искусственным интеллектом, ИИ-робототехника # направление робототехники, изучающее проблемы поведения интеллектуальных роботов, чтобы понять, как робот (например, мобильный или сервисный) должен обрабатывать непредсказуемые события в неструктурированном окружающем мире (с использованием таких методов, средств и технологий, как компьютерное зрение, представление знаний, обучение, навигация, планирование, понимание естественного языка и др.) (см. также AI, AI robot).

AI safety – безопасность ИИ, безопасность систем с ИИ # в связи с опасениями общества относительно возможных негативных последствий и рисков для человечества при широком внедрении и выходе из-под контроля будущих систем ИИ (автономных роботов), способных действовать самостоятельно, в настоящее время проводятся исследования с целью разработки эффективных методов проектирования и построения безопасных и надёжных ИИ-систем – чтобы можно было считать подобные системы заслуживающими доверия с точки зрения их поведения и надёжности, а также возможности их успешной интеграции в современное общество. Например, AI-safety organizations – организации, занимающиеся вопросами безопасности систем с искусственным интеллектом (см. также artificial intelligence, live-critical AI).

AI software – см. artificial intelligence software.

AI strategy – стратегия в области внедрения ИИ, стратегия развития ИИ # см. также AI.

AI system – система ИИ, система с ИИ # например, custom AI system – заказная система с ИИ; modern AI systems – современные ИИ-системы (см. также AI, AI engineer, AI software, AI system monitoring, machine learning operationalization).

AI system monitoring – мониторинг системы с ИИ; контроль, наблюдение за системой с ИИ # см. также AI system.

AI technology – технология (технологии) искусственного интеллекта, технология ИИ # примеры технологий ИИ: а) роботизация [производственных] процессов (robotic process automation, RPA); б) машинное обучение (machine learning, ML); в) машинное (компьютерное, техническое, искусственное) зрение (machine vision, computer vision); г) обработка естественного языка, обработка текстов на естественном языке (natural language processing, NLP) и др. Например, secure incorporation of AI technology – безопасное внедрение технологий ИИ; commercialization of AI technologies – коммерциализация технологий ИИ (см. также artificial intelligence).

AI term – термин из области ИИ (из терминологии, словаря ИИ) # например, in AI terms – в терминах ИИ (на языке ИИ) (см. также AI terminology).

AI terminology – терминология искусственного интеллекта, терминология ИИ # совокупность специальных терминов, относящихся к области ИИ (см. также AI term).

AI threat detection – обнаружение угроз с помощью средств ИИ # в информационной безопасности (ИБ) (см. также AI, threat detection).

AI use-case – сценарий (пример) использования искусственного интеллекта (ИИ) # см. также AI, use case.

AI vendor – поставщик средств (систем, решений) ИИ – см. artificial intelligence.

AI weapon system – система вооружения на основе искусственного интеллекта (ИИ) – см. weapon.

AI winter – зима искусственного интеллекта, зима ИИ # период падения интереса и соответственно сокращения финансирования разработок в области искусственного интеллекта (ИИ) – обычно после того, как выяснялось, что сверхоптимистические прогнозы и ожидания инвесторов нереальны. За 70-летнюю историю ИИ произошло несколько таких циклов, которые весьма негативно сказались на прогрессе в данной области. В настоящее время (с 2010 г.) ИИ снова начал активно развиваться – в первую очередь благодаря появлению и практическому внедрению успешных технологий машинного обучения, МО. Есть достаточно большая уверенность, что очередная зима ИИ не возникнет (см. также machine learning).

albedo – альбедо, отражательная способность, коэффициент диффузного отражения # от лат. albus – white, белый; характеристика поверхности объекта или тела – безразмерный показатель степени отражения ею падающего света. Диапазон возможных значений – от 0 (тёмный, чёрный) до 1 (блестящий, яркий).

algorithmic audit (также algorithmic auditing) – аудит (аудитирование) алгоритмов [ИИ] # осуществляется с целями снижения уровня рисков ошибок при решении задач в области ИИ и машинного обучения (МО). Аудит алгоритмов, применяемых при построении и обучении моделей, позволяет систематизированно тестировать и оценивать различные аспекты и контексты модели, чтобы удостовериться в её адекватности, полезности, правильности. При проведении аудита таких сложных объектов, как алгоритмы, приложения, модели ИИ и МО, используются принципы и методы общей теории аудитирования (auditing theory), в частности (1) аудитор должен тщательно исследовать и оценивать все значимые детали рассматриваемого дела (кейса, case); (2) необходимо анализировать внутренние составляющие, функционал каждого процесса, а не только его результаты; и (3) предполагается, что организация, в которой проводится аудит, документирует свою деятельность, чтобы можно было гарантировать эффективность аудита (см. также AI, algorithm, machine learning).