Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике - Эдуард Михайлович Пройдаков
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
gene flow – 1. генетический дрейф, дрейф генов; перенос генов # в генетическом программировании – введение в популяцию новой генетической информации путём добавления новых особей (см. также genetic algorithm);
2. миграция генов # синоним – gene migration.
general concept – общее понятие; общая концепция (идея) – см. concept.
general design – общая конструкция.
general feature – общая характеристика # например, изделия.
general intelligence (также general machine intelligence) – см. artificial general intelligence.
general intelligent action – [способность решать] общие интеллектуальные задачи – см. strong AI.
generality – 1. всеобщность, универсальность;
2. утверждение общего характера; общий закон, общий принцип;
3. общность, обобщение.
generalization – 1. обобщение, обобщать # в ИИ – способность получать обоснованный результат на данных, которые не встречались в процессе обучения;
2. генерализация # 1. в ГИС – процесс упрощения тематического или геометрического содержания электронной карты (см. также GIS); 2. [мысленный] переход от единичного к общему; 3. одна итерация генетического алгоритма (genetic algorithm);
3. универсализация # например, универсализация ИНС (см. также artificial neural network).
generalization ability (также generalization performance) – обобщающая способность [алгоритма обучения ИНС, модели], способность к обобщению # в машинном обучении (МО), в обучении ИНС, в ИИ – характеристика алгоритма обучения, у которого вероятность ошибки на тестовой выборке достаточно мала (или предсказуема) и не сильно отличается от ошибки на обучающей выборке. Обобщающая способность тесно связана с понятиями переобучения и недообучения (см. также fitting, machine learning, model, overfitting, test set, training set, underfitting).
generalized delta rule – обобщённое дельта-правило # правило постепенного автоматического подбора значений вектора весов для каждого нейрона в процессе [само]обучения нейронной сети (см. также back-propagation).
general knowledge – общие знания # синоним – common knowledge.
general wisdom – общая мудрость # одна из составляющих гипотетического искусственного суперинтеллекта (ИСИ) – способность компьютерных систем, машин, роботов с ИСИ (ASI) быстро и всесторонне анализировать и оценивать события и ситуации, принимать оптимальные решения, выбирать наиболее рациональные пути и способы их реализации и др. и делать это лучше, чем способен человек (см. также artificial intelligence, artificial superintelligence).
generate – 1. порождать, генерировать # создавать что-либо в соответствии с набором правил или программой;
2. производить, создавать, формировать.
generation – 1. поколение # 1. например, языков программирования (1GL,…,5GL); 2. в эволюционных алгоритмах – создание новой популяции средствами операторов репродуцирования (reproduction operator) (см. также evolutionary algorithm, generation gap);
2. генерация, генерирование, порождение;
3. создание, формирование;
4. выпуск [в свет] # выпуск (начало продаж, распространение, передача заказчику) программного продукта, означает момент окончания цикла разработки (development cycle).
generation gap – разница между поколениями, процент обновляемости популяции # в эволюционных алгоритмах – процент популяции, который будет обновлён в новой генерации.
generative adversarial network (GAN) – генеративная состязательная сеть, ГСС # вид нейросетей, которые после доступа к обучающим данным могут восстановить изображения с повреждёнными или отсутствующими пикселами, они могут сделать размытые фотографии чёткими. Автором идеи такой сети является Ян Гудфеллоу (Ian Goodfellow), предложивший её, будучи аспирантом Монреальского университета. Пара искусственных нейронных сетей (ИНС), состязаются друг с другом по принципу антагонистической игры с нулевой суммой (zero-sum game). Обе ИНС обучаются на одном и том же наборе данных (изображений, видео- и/или аудиозаписей). ГСС учатся выводить недостающую информацию посредством конкуренции (отсюда и термин “состязательная”): одна ИНС, называемая генеративной моделью, или генератором (generator, сеть G), формирует образцы и вариации изображений с отклонениями от реальности, а вторая, дискриминативная модель, или дискриминатор (discriminator, сеть D), выявляет отклонения (дефекты, ошибки), проверяет, соответствует ли это изображение тому исходному набору данных, который использовался для обучения, или это сформированное генератором фейковое изображение. По мере выполнения программы обе половины постепенно улучшаются: генератор учится создавать изображения реалистического вида, в которых дискриминатор не может найти фейковые элементы (черты), дефекты, отклонения от реальности. Аналогичным образом эта технология применяется и в других областях, например при обработке естественного языка (natural language processing, NLP), где она позволяет формировать и обрабатывать образцы текста, текстовые фрагменты – в этом случае генератор и дискриминатор играют роли автора и редактора текста соответственно; в фармацевтике – для исследования и формирования новых комбинаций молекул при создании лекарственных препаратов; в материаловедении – для создания новых материалов с определёнными свойствами, а также игр, музыки и др. Такая технология стала одним из самых многообещающих прорывов в области ИИ в 2010-х гг. – благодаря многократному повторению состязательного процесса с обратными связями алгоритмы ИИ усовершенствовались настолько, что машины научились выдавать результаты, вводящие в заблуждение даже людей. Синоним – dueling neural networks (см. также adversarial attack, adversarial evasion attack, adversarial machine learning, adversarial sample, adversarial training, adversarial process, ANN, antagonistic game, artificial neural network, generative modeling, machine deception, machine learning, training data).
generative model (также generator, G) – генеративная модель, генератор # одна из двух основных подсетей генеративно-состязательной сети (generative adversarial network, GAN) – формирует образцы и вариации изображений, видео- и/или аудиозаписей, текстов, которые затем проверяет на подлинность вторая подсеть, дискриминатор (см. также deep generative model, discriminative model).
generative modeling – генеративное моделирование # позволяет выявить наиболее правдоподобную теорию среди конкурирующих объяснений данных наблюдений, основываясь исключительно на данных, без каких-либо заранее запрограммированных знаний о том, какие физические процессы могут происходить в исследуемой системе. Генеративная модель (generative model) берёт наборы данных (обычно изображения) и разбивает каждый из них на набор базовых, абстрактных строительных блоков – это называется “скрытым пространством данных” (latent space). Алгоритм манипулирует элементами скрытого пространства, чтобы увидеть, как это влияет на исходные данные, что помогает раскрыть физические процессы, которые работают в исследуемой системе. По сути, генеративное моделирование спрашивает, насколько вероятно, учитывая условие X, что вы будете наблюдать результат Y. Самыми известными системами генеративного моделирования являются генеративные состязательные сети, в которых генеративная модель, генератор, формирует образцы и вариации изображений, видео- и/или аудиозаписей, текстов, которые затем проверяет на подлинность вторая подсеть, дискриминатор (см. также deep generative model, discriminative model, generative adversarial network).
generator (G) – генератор # 1. (от лат. generatio – рождение) программа, создающая тот или иной объект в процессе своей работы, например генератор изображений, генератор приложений (application generator), кодогенератор (code generator) и т. д. (см. также generative adversarial network); 2. схема, микросхема или система, генерирующая колебания, т. е. порождающая регулярный сигнал, например генератор синхроимпульсов (см. также pulse generator, ultrasonic pulse generator, ultrasound generator); 3. (также electric generator) – устройство, вырабатывающее электрический ток, например путём преобразования механической энергии.
genetic (также genetical) – генетический.
genetic algorithm (GA) – генетический алгоритм,
