Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Термины и понятия искусственного интеллекта в лингвистическом освещении. Монография
.pdf
151
ПРИЛОЖЕНИЕ
СЛОВНИК ТЕРМИНОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА4
Автоматизированная система — система, состоящая из
персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности,
реализующая информационную технологию выполнения установленных функций.
Автоматизированный процесс — процесс, осуществляе-
мый при совместном участии человека и средств автоматизации.
Автоматическая система — совокупность управляемого
объекта и автономной СИИ, функционирующая самостоятельно,
без участия человека.
Автоматическая система управления движением;
АСУД — аппаратные и программные средства, которые в сово-
купности способны выполнять всю задачу управления движением
в длительном режиме вне зависимости от того, ограничена ли она
конкретными условиями эксплуатации.
Автоматический процесс — процесс, осуществляемый без
участия человека.
Автоматический режим работы средств мониторинга водителя (СМВ) — режим работы СМВ по мониторингу поведения,
прогнозированию намерений водителей без участия человека
(оператора).
Автоматическое распознавание речи (automatic speech
recognition, ASR) — способность системы принимать входную
информацию в виде человеческой речи.
Автоматическое реферирование (automatic summarization) — задача сокращения фрагмента естественного языка при
сохранении важной семантической информации.
4
Составлен по введенным ГОСТам, регламентирующим понятия и опре-
деления в сфере ИИ, и другим нормативным документам (представлены в списке
литературы, источники 1–34).
152
Автономность (autonomy) — характеристика системы ИИ,
связанная с ее способностью самостоятельно (без участия человека) выполнять возложенные на нее функции в течение заданного
времени и с заданными показателями качества, надежности, безопасности.
Агент (agent) — физический/программный объект, который
оценивает собственное состояние, состояние других объектов и
окружающей среды для выполнения своих действий, включая прогнозирование и планирование, которые максимизируют успешность, в том числе при неожиданном изменении оцениваемых состояний, достижения своих целей.
Агрессивное поведение — поведение человека или группы
людей, явно указывающее либо на причинение физического и/или
психологического вреда (ущерба) людям, имуществу и т. д. здесь и
сейчас, либо на вероятность причинения вреда.
Адаптивное обучение — разновидность обучения, при котором для обучающегося формируется индивидуальная траектория
обучения, опирающаяся на непрерывный анализ его персональных
учебно-значимых характеристик.
Адаптивные алгоритмы (adaptive algorithm) — алгорит-
мы, способные к дальнейшему «самообучению» с использованием
потока входных данных в ходе практического применения; результаты работы такого алгоритма во время A (до обновления) и B
(после обновления) могут отличаться.
Адаптированная образовательная программа — образовательная программа, адаптированная для обучения лиц с ограниченными возможностями здоровья с учетом особенностей их психофизического развития, индивидуальных возможностей и при
необходимости обеспечивающая коррекцию нарушений развития
и социальную адаптацию указанных лиц.
Алгоритм (algorithm) — конечное упорядоченное множе-
ство точно определенных правил для решения конкретной задачи.
Алгоритм машинного обучения (machine learning
algorithm) — алгоритм для определения в соответствии с заданными критериями параметров модели машинного обучения по
данным.
153
Алгоритм обработки данных в СИИАУД — конечное
упорядоченное множество точно определенных правил для решения задачи по преобразованию данных, поступающих от датчиков
АТС, в сигналы, передаваемые на механизмы управления АТС.
Анализ риска (risk analysis) — систематическое использо-
вание доступной информации для идентификации опасности и
определения риска.
Анализ тональности (sentiment analysis) — задача вычис-
лительной идентификации и категоризации мнений, выраженных
во фрагменте текста, речи или изображения, для определения
чувств и отношения от положительного к нейтральному и отрицательному.
Аналитическая валидация (analytical validation) — под-
тверждение способности системы искусственного интеллекта точно, воспроизводимо и надежно генерировать предполагаемые технические результаты вычислений из входных данных.
Аннотирование данных, разметка данных (data
annotation) — процесс маркирования данных, выполняемый для
того, чтобы сделать данные пригодными для машинного обучения.
Аномалия (anomaly) — любое условие или состояние, которое отклоняется от ожиданий, основанных на требованиях спецификаций, проектно-конструкторских документов, стандартов и
т.д. или от чьего-то восприятия / опыта.
Аппаратное обеспечение — система взаимосвязанных технических устройств, предназначенных для ввода (вывода), обработки и хранения данных.
Аппаратно-программные средства с применением технологий искусственного интеллекта для колесных транспортных
средств; АПС ИИ КТС — технические средства для колесных
транспортных средств, функционирующие с применением технологий искусственного интеллекта.
АПС ИИ КТС для мониторинга поведения и прогнозирования намерений водителя (средства мониторинга водителя;
СМВ) — аппаратно-программные средства с применением техно-
логий искусственного интеллекта для колесных транспортных
154
средств, обеспечивающие фото- и видеофиксацию области мониторинга, реализующее функции мониторинга поведения и прогнозирования намерений водителя в автоматическом режиме и в заданных условиях и передачи зафиксированной информации в облачный сервис.
Архитектура вычислительной системы — конфигурация,
состав и принципы взаимодействия (включая обмен данными)
элементов вычислительной системы.
Архитектура системы искусственного интеллекта
(architecture) — концептуальная структура системы искусственного интеллекта, определяющая порядок обработки информации и
включающая методы преобразования информации и принципы
взаимодействия элементов (программных модулей, систем) системы искусственного интеллекта.
Аугментация данных (data augmentation) — процесс со-
здания дополнительного набора данных из имеющегося набора
данных.
Базовое значение показателя качества (baseline quality
score) — значение показателя качества системы искусственного
интеллекта, принятое за основу при сравнительной оценке ее качества.
Байесовская сеть (Bayesian network) — вероятностная мо-
дель, которая использует байесовский вывод на направленном
ациклическом графе для вычисления вероятности.
Безопасная сумка — сумка, не являющаяся опасной.
Безопасное состояние (safe state) — текущее состояние си-
стемы автоматизации управления движением с приемлемым уровнем риска для оператора с/х машины или постороннего наблюдателя даже при условии того, что система автоматизации управления движением не работает полностью или частично.
Безопасность (safety) — свойство системы искусственного
интеллекта сохранять состояние, характеризующееся отсутствием
недопустимого риска, при использовании ее по назначению в
условиях, предусмотренных изготовителем.
155
Безопасность автоматизированного управления АТС —
состояние, характеризуемое совокупностью параметров конструкции, включая функциональные характеристики СИИАУД, и технического состояния транспортного средства, обеспечивающих
недопустимость или минимизацию риска причинения вреда жизни
или здоровью граждан, имуществу физических и юридических
лиц, государственному или муниципальному имуществу, окружающей среде.
Безопасность информации (данных) — состояние защи-
щенности информации (данных), при котором обеспечены ее (их)
конфиденциальность, доступность и целостность.
Безопасность информационной технологии — состояние
защищенности информационной технологии, при котором обеспечивается выполнение изделием, реализующим информационную
технологию, предписанных функций без нарушений безопасности
обрабатываемой информации.
Безопасность медицинских изделий (клиническая безопасность, безопасность) — отсутствие недопустимого риска
причинения вреда жизни, здоровью человека и окружающей среде
при использовании медицинского изделия по назначению в условиях, предусмотренных изготовителем.
Безопасность системы искусственного интеллекта —
функционирование системы искусственного интеллекта в соответствии с тем, как определил изготовитель, при использовании по
назначению в условиях, предусмотренных изготовителем, и без
нарушений безопасности обрабатываемой информации.
Бесхозный предмет — предмет (объект), оставленный в
сцене видеонаблюдения, принадлежность которого определить
невозможно.
Библиотека знаний (knowledge library) — набор информа-
ционных (знаковых, символьных) моделей, которые выражают
знания (также могут включать в себя определение моделей и их
требования) о ряде вещей (понятий) и хранятся и воспроизводятся
в электронном виде.
156
Большие данные (big data) — обширные наборы данных,
главным образом, по таким характеристикам данных как объем,
разнообразие, скорость генерации и/или изменчивость, которые
требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа.
Бортовое телематическое оборудование — совокупность
аппаратуры спутниковой навигации, а также штатного и дополнительного бортового оборудования, обладающего функциональными возможностями взаимодействия со штатными или дополнительно устанавливаемыми электронными системами ТС и позволяющими определить текущее местоположение ТС, а также
направление и скорость его движения (по сигналам не менее двух
действующих глобальных навигационных спутниковых систем), а
также используемых для приема и передачи информации посредством сетей подвижной радиотелефонной связи, сетей ведомственной связи и (или) систем беспроводной связи ближнего радиуса действия.
Брошюра исследователя — сводное изложение актуальной
клинической и неклинической информации об исследуемом медицинском изделии, относящейся к клиническим испытаниям.
Валидационная выборка — набор данных, на котором
происходит оптимизация гиперпараметров системы искусственного интеллекта и выбор наилучшего алгоритма.
Валидация (validation) — подтверждение посредством
представления объективных свидетельств того, что требования,
предназначенные для конкретного использования или применения,
выполнены.
Верификационная выборка — набор теневых рентгенов-
ских изображений, передаваемых разработчикам алгоритма для
задания требований к условиям работы алгоритма.
Верификация (verification) — подтверждение посредством
предоставления объективных доказательств того, что установленные требования были полностью выполнены.
Верификация данных — проверка достоверности и це-
лостности данных, размещаемых в платформе «Автодата» поставщиками данных.
157
Версия (version) — идентифицируемый отдельный вариант
элемента конфигурации.
Взрывающийся градиент (exploding gradient) — эффект
обучения нейронных сетей методом обратного распространения
ошибки, при котором накапливаются большие градиенты ошибок,
что приводит к очень большим изменениям весов, делая модель
нестабильной.
Вид (view) — множество соответствующих классов (таксо-
номическая единица, объединяющая множество соподчиненных
объектов с общими сущностными признаками).
Видеоаналитика; ВА — технология, использующая методы
компьютерного зрения для автоматизированного получения данных на основании анализа изображений или последовательностей
изображений (видеопотоков).
Видеоаналитический детектор (детектор видеоаналитики) — функциональный модуль системы видеоаналитики, осу-
ществляющий анализ изображений по заданному алгоритму анализа видеоизображений или набору алгоритмов.
Видеокамера — техническое средство, предназначенное для
преобразования оптического изображения в видеоданные.
Витрина данных — срез хранилища данных, представляю-
щий собой набор данных, подготовленных для предоставления
потребителю в качестве услуги.
Владельцы автомобильных дорог — исполнительные органы государственной власти, местная администрация (исполнительно-распорядительный орган муниципального образования),
физические или юридические лица, владеющие автомобильными
дорогами на вещном праве в соответствии с законодательством
Российской Федерации.
Водитель — лицо, управляющее каким-либо транспортным
средством.
Возгорание (открытое пламя) — сценарий, при котором в
сцене видеонаблюдения присутствует открытый огонь.
Воспроизводимость — свойство процесса получать одина-
ковые результаты испытаний в разных средах испытаний.
158
Встроенная система (embedded system) — специализированная система, в которой СИИ обычно встроена в объект, которым она управляет.
Входные данные о дорожной обстановке — текущие дан-
ные о дорожной обстановке вокруг АТС, движение которого
управляется системой искусственного интеллекта. Источниками
входных данных о дорожной обстановке являются бортовые камеры, радары, лидары, данные из кооперативных интеллектуальных
транспортных систем (V2X) и других источников.
Выборка (sample) — набор данных, представляющий собой
подмножество генеральной совокупности.
Выборка данных (data sampling) — метод статистического
анализа, используемый для выбора, обработки и анализа представительного подмножества данных для выявления повторяющихся
признаков и зависимостей в более крупном наборе данных, который исследуется.
Выброс (outlier) — элемент маломощного подмножества
выборки, существенно отличающийся от остальных элементов выборки.
Высокоавтоматизированная сельскохозяйственная машина (highly automated agricultural machine) — сельскохозяй-
ственная машина, оборудованная системой автоматизации управления движением.
Вычислительная система — предназначенные для решения
задач и обработки данных (в том числе вычислений) программноаппаратный комплекс или несколько взаимосвязанных комплексов, образующих единую инфраструктуру.
Вычислительные средства (средства вычислительной
техники) — технические средства, непосредственно осуществля-
ющие обработку данных.
Генеральная совокупность (general sample) — репрезента-
тивное множество всех возможных прецедентов.
Генерация естественного языка (natural language
generation, NLG) — задача преобразования семантики данных в
естественный язык.
159
Генетический алгоритм (genetic algorithm) — алгоритм
решения оптимизационных задач, имитирующий естественный
отбор путем создания и развития популяций особей (решения).
Гетерономность, гетерономный (heteronomy, heteronomous) — характеристика системы, определяющая возможность
системы функционировать в условиях ограничений, связанных с
внешним управлением или воздействием.
Гиперпараметр (в машинном обучении) — параметры си-
стемы искусственного интеллекта, значения которых задается до
начала обучения и не изменяется в процессе обучения.
Главный исследователь (principal investigator) — квали-
фицированное лицо, ответственное за проведение клинических
испытаний в медицинской организации (МО).
Глубокое обучение (deep learning) — подход к созданию
обширных иерархических представлений посредством обучения
нейронных сетей с большим количеством скрытых слоев.
Голосовые аудиосообщения — аудиосообщения средства
мониторинга водителю КТС, созданные путем имитации или записи голоса человека.
Грабеж — открытое хищение чужого имущества.
Данные (data) — поддающееся многократной интерпрета-
ции представление информации в формализованном виде, пригодном для передачи, интерпретации, или обработки.
Данные платформы «Автодата» — информация, получае-
мая в результате выполнения платформой «Автодата» своих функций, в виде документов, сообщений, данных.
Данные реальной клинической практики (real-world
data, RWD) — информация о состоянии здоровья пациентов и/или
об оказании медицинской помощи, полученные из различных источников вне рамок предрегистрационных клинических исследований.
Датчик — средство измерений, предназначенное для выра-
ботки сигнала измерительной информации в форме, удобной для
передачи, дальнейшего преобразования, обработки и (или) хранения, но не поддающейся непосредственному восприятию наблюдателем.
160
Движение в запрещенной зоне — сценарий, при котором
тревожным считается факт движения объекта в определенной
эоне.
Девиантное поведение (отклоняющееся поведение) — не-
характерное для контекста наблюдаемой среды поведение человека или группы людей, воплощенное в его действиях.
Действие (activity) — множество связанных задач процесса.
Делинквентное поведение (противоправное поведение) —
поведение человека или группы людей, воплощенное в действиях,
за которые предусмотрена правовая ответственность.
Деревья решений (decision trees) — модель, вывод для ко-
торой кодируется путями от корня к листовой вершине в древовидной структуре.
Детекция (детектирование) объекта — функция системы
видеоаналитики, заключающаяся в автоматизированном определении положения и границ объекта на изображении в сцене видеонаблюдения.
Динамические данные — данные, получаемые платформой
«Автодата» от телематических платформ автопроизводителей,
платформ сервис-провайдеров, интеллектуальных транспортных
систем, включающие данные о динамике, режиме движения ТС,
навигационные данные, данные о текущих условиях использования
ТС, данные о безопасности водителя и пассажиров ТС, экологические данные, данные диагностики технического состояния ТС, данные, поступающие от элементов дорожной инфраструктуры и др.
Доверенная система искусственного интеллекта — си-
стема искусственного интеллекта, в отношении которой потребитель и, при необходимости, организации, ответственные за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, проявляют доверие.
Доверие к системе искусственного интеллекта
(Trustworthiness) — уверенность потребителя и, при необходимости, организаций, ответственных за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, и иных
заинтересованных сторон в том, что система способна выполнять
возложенные на нее задачи с требуемым качеством.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]