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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que l'AGI / Intelligence Artificielle Générale

L'AGI, ou Intelligence Artificielle Générale, fait référence à un type d'IA capable de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances de manière similaire à l'intelligence humaine. Contrairement à l'IA étroite, l'AGI possède un large éventail de capacités qui lui permettent de gérer diverses tâches, de s'adapter à de nouveaux environnements et de s'engager dans le raisonnement et la prise de décision.


Le concept d'AGI remonte à la recherche en intelligence artificielle du milieu du XXe siècle. De nombreux scientifiques et chercheurs estiment que l'atteinte de l'AGI dépend de la compréhension de l'essence de l'intelligence humaine et de la réplication de ces caractéristiques dans les ordinateurs. La réalisation de l'AGI pourrait avoir des impacts profonds sur la société, y compris des changements révolutionnaires dans des secteurs tels que l'économie, l'éducation et la santé.


Les mécanismes opérationnels de l'AGI ne sont pas encore complètement compris ; cependant, théoriquement, elle dépendra d'une combinaison d'apprentissage profond, d'apprentissage par renforcement et d'autres algorithmes complexes pour simuler les processus de pensée humaine. Des scénarios typiques comprennent des véhicules autonomes, des assistants intelligents et des systèmes de résolution de problèmes complexes.


Cependant, le développement de l'AGI est rempli de défis et de risques. Les questions de sécurité et d'éthique sont des préoccupations majeures. L'AGI pourrait entraîner du chômage, des violations de la vie privée et une augmentation des inégalités sociales. Par conséquent, tout en faisant progresser la recherche sur l'AGI, il est crucial d'établir des cadres éthiques et des politiques appropriés.


À l'avenir, la recherche sur l'AGI devrait continuer à croître, en particulier stimulée par des avancées dans la puissance de calcul et l'analyse des grandes données. À mesure que la technologie progresse, l'AGI pourrait progressivement se rapprocher des niveaux d'intelligence humaine, ce qui déclenchera des discussions et des enquêtes plus approfondies.


Les avantages de l'AGI incluent son potentiel à augmenter la productivité, à résoudre des problèmes complexes et à favoriser des avancées dans les sciences et la technologie. Cependant, les inconvénients comprennent les risques potentiels de perte de contrôle et des impacts profonds sur la société humaine.