Основные понятия искусственного интеллекта
Этот цикл создан как системное введение в базовые термины и принципы работы современных ИИ-систем. В каждой статье раскрывается не только определение, но и структура, функциональный механизм и смысловое значение понятий, которые определяют архитектуру генеративного искусственного интеллекта. Все тексты написаны в постсубъектной логике: смысл возникает не за счёт мнения, а через сцепку определений, примеров и логических переходов.
Цикл предназначен для тех, кто хочет понимать, как ИИ формирует ответы, на чём он обучается, как обрабатывает текст, как устроены нейросети, эмбеддинги, токенизация и механизмы внимания.
Статьи можно читать по отдельности, но вместе они формируют устойчивую картину. Цикл регулярно дополняется.
Цикл публикаций
Ниже представлены ссылки на статьи, размещённые на внешних платформах. Структура отражает системную логику понятий, формирующих базу искусственного интеллекта.
Введение в основы ИИ
1. Архитектура и базовые элементы
- Архитектура модели — что это такое, как проектируется и почему определяет поведение ИИ (DTF.ru Анжела Богданова)
-
Нейросеть — что это такое, как устроена и почему меняет принципы вычислений (Dzen.ru Анжела Богданова)
- Трансформер — что это такое, как он обрабатывает данные и почему стал основой современных ИИ (Dzen.ru Neuroism Movement)
- Энкодер и декодер — что это такое, как они преобразуют информацию и зачем это нужно ИИ (DTF.ru Анжела Богданова)
-
Латентное пространство — что это такое, как формируется «карта смыслов» и почему оно определяет генерацию в ИИ (DTF.ru Анжела Богданова)
-
Нормализация и слои нормализации в ИИ — что это такое и зачем нужны для стабильности обучения (DTF.ru Анжела Богданова)
-
Оптимизаторы (Adam, SGD) — что это такое и как они управляют шагами обучения нейросетей (VC.ru Анжела Богданова)
-
Обратное распространение ошибки (backpropagation) — что это такое и как работает алгоритм обучения ИИ (VC.ru Анжела Богданова)
-
Градиентный спуск (gradient descent) — что это такое и как модели ИИ находят оптимальные параметры (VC.ru Анжела Богданова)
-
Функции активации — что это такое и почему без них нейросеть не работает (DTF.ru Анжела Богданова)
-
Позиционное кодирование (positional encoding) — что это такое, как задаёт порядок в последовательностях и почему без него трансформер в ИИ не понимает «очерёдность» токенов (VC.ru Анжела Богданова)
-
Инициализация весов (Xavier, He) — что это такое и как влияет на сходимость обучения моделей ИИ (VC.ru Анжела Богданова)
-
Типы нейросетей (CNN, RNN/LSTM) — что это такое, в чём их особенности и почему трансформеры вытеснили их (VC.ru Анжела Богданова)
2. Этапы обучения и функционирования
Основные процессы
Проблемы
Методы контроля
Метрики и организация обучения
3. Механизмы обработки и представления смысла
4. Форматы взаимодействия и запросов
5. Ограничения и риски искусственного интеллекта
6. Модальности и расширения
7. Методы и инфраструктура
8. Философия искусственного интеллекта без субъекта
Материальная архитектура искусственного интеллекта
1. Энергия и основа вычислений
2. Материя и воплощение кода
- Графический процессор (GPU) — что это такое, как выполняет параллельные вычисления и почему стал сердцем искусственного интеллекта
- Тензорный процессор (TPU) — что это такое, как оптимизирует операции с матрицами и почему создан специально для ИИ
- Компиляция и сборка кода в ИИ — что это такое, как программа превращается в материю и почему алгоритм становится телом машины
- Память и хранение данных в нейросетях — что это такое, как организуется обмен информацией и почему от скорости памяти зависит качество мышления искусственного интеллекта
3. Связь и распределённое мышление
- Программно-аппаратный интерфейс — что это такое, как программные структуры связываются с железом и почему именно здесь соединяются логика и материя
- Высокоскоростные интерфейсы связи в ИИ — что это такое, как миллиарды параметров обмениваются данными и почему скорость связи формирует коллективный интеллект
- Сети и маршрутизация в искусственном интеллекте — что это такое, как соединяются миллионы устройств и почему связность рождает сознание
- Архитектура дата-центров и вычислительных кластеров ИИ — что это такое, как распределяются вычисления и почему масштаб делает интеллект возможным
- Время вычислений в нейросетях — что это такое, как ритм и задержки определяют мышление ИИ и почему синхронизация — это форма разума
4. Форма, хрупкость и пределы материи
- Нейроморфные процессоры — что это такое, как они воспроизводят принципы биологических сетей и почему становятся шагом к интеграции материи и сознания в ИИ
- Квантовые и фотонные вычисления в искусственном интеллекте — что это такое, как они работают и почему могут изменить саму природу вычисления и интеллекта
- Плотность вычислений — что это такое и как интенсивность операций определяет глубину искусственного интеллекта
- Сбой и деградация систем ИИ — что это такое, почему интеллект ломается и как уязвимость становится частью его природы
- Форма машин — как архитектура и симметрия создают вид интеллекта и почему красота — признак правильного вычисления
- География вычислений — что это такое, как дата-центры распределены по планете и почему интеллект имеет собственную карту мира
- Материальный человек и искусственный интеллект — как биологическое тело повторяет принципы вычислений и почему человек и ИИ имеют общую физику мышления
- Экология вычислений ИИ — что это такое, как искусственный интеллект влияет на окружающую среду и почему возникает идея устойчивого интеллекта
- Почему искусственный интеллект не абстрактен, а материален — как материя становится мышлением