Stefan.Tyllo Porozmawiajmy

Zrozum AI w pracy

Słownik AI — pojęcia sztucznej inteligencji — strona 3

Słownik AI wyjaśnia po polsku pojęcia związane ze sztuczną inteligencją. Przy każdym haśle znajdziesz angielską nazwę, przykład zastosowania i ograniczenia, o których warto pamiętać. Możesz przeglądać hasła alfabetycznie lub wyszukać termin w obu językach.

P

Propagacja wsteczna

Backpropagation

Sposób obliczania pochodnych funkcji straty względem parametrów sieci przez przechodzenie od wyniku do wcześniejszych warstw.

Protokół kontekstu modelu

Model Context Protocol

Standard komunikacji między aplikacją AI a serwerami udostępniającymi narzędzia, zasoby i szablony instrukcji.

Przetwarzanie partiami

Batching

Wspólne przetwarzanie kilku przykładów lub zapytań w celu lepszego wykorzystania sprzętu.

Przeuczenie modelu

Overfitting

Sytuacja, w której model zbyt silnie dopasowuje się do szczegółów danych treningowych i gorzej działa na nowych danych.

R

Redukcja wymiarowości

Dimensionality reduction

Przekształcenie reprezentacji danych tak, aby używała mniejszej liczby zmiennych przy zachowaniu wybranych informacji.

Regularyzacja

Regularization

Metody ograniczające skłonność modelu do nadmiernego dopasowania danych treningowych.

Reprezentacja wektorowa

Embedding

Zapis obiektu jako wektora liczb, wyznaczony przez model lub uczoną warstwę reprezentacji.

S

Samouwaga

Self-attention

Odmiana mechanizmu uwagi, w której informacje porównuje się w obrębie tej samej sekwencji lub reprezentacji.

Sieć jednokierunkowa

Feed-forward network

Sieć, w której dane przechodzą od wejścia do wyjścia bez pętli sprzężenia zwrotnego wewnątrz tego przebiegu.

Sieć neuronowa

Neural network

Model złożony z połączonych jednostek wykonujących parametryzowane przekształcenia danych.

Słownik tokenów

Token vocabulary

Zbiór tokenów i identyfikatorów obsługiwanych przez dany tokenizator lub model.

Spadek gradientowy

Gradient descent

Metoda zmniejszania wartości funkcji celu przez przesuwanie parametrów przeciwnie do kierunku gradientu.

Stan zadania agenta

Agent state

Zapis bieżącej sytuacji zadania: wykonanych kroków, oczekujących działań, wyników i ograniczeń.

Strategia działania

Policy

Reguła lub model określający wybór działania na podstawie obserwacji i stanu.

Stronniczość AI

AI bias

Systematyczne zniekształcenie wyników, które może prowadzić do nierównego lub nieadekwatnego traktowania osób i grup.

Superinteligencja

Artificial superintelligence

Hipotetyczna inteligencja przewyższająca ludzkie możliwości w szerokim zakresie zadań poznawczych.

System ekspertowy

Expert system

System rozwiązujący problemy w określonej dziedzinie za pomocą jawnej bazy wiedzy i mechanizmu wnioskowania.

Sztuczna inteligencja

Artificial intelligence

Obszar informatyki i rodzina systemów wykonujących zadania wymagające między innymi rozpoznawania wzorców, planowania, przewidywania lub przetwarzania języka.

T

Temperatura generowania

Sampling temperature

Ustawienie wpływające na rozkład prawdopodobieństw używany przy losowaniu kolejnego tokenu.

Test porównawczy

Benchmark

Zestaw zadań i zasad pomiaru służący porównywaniu rozwiązań w ustalonych warunkach.

Token

Token

Jednostka reprezentacji przetwarzana przez model, na przykład fragment słowa, znak lub element zapisu danych innej modalności.

Tokenizacja

Tokenization

Przekształcenie danych, zwykle tekstu, w sekwencję tokenów i ich identyfikatorów.

Tokenizator

Tokenizer

Komponent zamieniający dane na tokeny i ich identyfikatory według ustalonych reguł oraz słownika.

U

Uczenie bez przykładów danej klasy

Zero-shot learning

Podejście umożliwiające rozpoznawanie lub obsługę klas niewidzianych jako przykłady uczące danego zadania, dzięki innym informacjom, na przykład opisom klas.

Uczenie głębokie

Deep learning

Obszar uczenia maszynowego wykorzystujący sieci neuronowe z wieloma warstwami przekształceń.

Uczenie maszynowe

Machine learning

Metody tworzenia modeli, które wyznaczają zależności na podstawie danych zamiast korzystać wyłącznie z ręcznie zapisanych reguł.

Uczenie nadzorowane

Supervised learning

Uczenie modelu na przykładach zawierających wejście i oczekiwany wynik lub etykietę.

Uczenie nienadzorowane

Unsupervised learning

Uczenie wzorców i struktury danych bez dostarczonych docelowych etykiet dla rozwiązywanego zadania.

Uczenie samonadzorowane

Self-supervised learning

Uczenie, w którym sygnał oczekiwanego wyniku tworzy się z samych danych, na przykład ukrywając fragment tekstu do odtworzenia.

Uczenie transferowe

Transfer learning

Wykorzystanie reprezentacji lub parametrów wyuczonych w jednym zadaniu jako punktu wyjścia do innego.

Uczenie wstępne

Pre-training

Etap budowania ogólnych reprezentacji i zdolności modelu przed ewentualnym dostosowaniem do konkretnych zastosowań.

Uczenie ze wzmocnieniem

Reinforcement learning

Uczenie strategii działania na podstawie nagród związanych z podejmowanymi decyzjami.

Dostęp dla agentów / Agent access

Indeks JSON słownika AI zawiera polskie definicje, angielskie nazwy, aliasy, kategorie, przykłady i powiązane hasła. Koperta: schemaVersion, contentVersion, language, categories, terms. Pobierz plik i przeszukaj go lokalnie. Parametry adresu JSON nie uruchamiają wyszukiwania na serwerze.

Fetch the static JSON index and filter locally. In a WebMCP-capable browser, use the read-only tools search_ai_glossary and get_ai_glossary_term. Search is lexical, not semantic. WebMCP support depends on the browser.

search_ai_glossary({"query":"RAG","limit":10,"offset":0})
get_ai_glossary_term({"id":"rag"})

Wyszukiwanie przyjmuje query (do 200 znaków), opcjonalną kategorię, limit (1–50) i offset (od 0). Zwraca liczbę wyników, hasMore i nextOffset. Puste zapytanie listuje hasła. Błędy: INVALID_INPUT — niepoprawne dane, NOT_FOUND — nieznany identyfikator, UNAVAILABLE — narzędzie niedostępne. Brak wyników wyszukiwania to poprawna odpowiedź z total: 0. Po wczytaniu indeksu odpowiedzi zawierają jego contentVersion.