Słownik AI

Słownik AI: pojęcia sztucznej inteligencji wyjaśnione po polsku

Kilkadziesiąt pojęć, które słychać przy każdej rozmowie o AI. Każde wyjaśnione tak, żeby dało się je powtórzyć szefowi na spotkaniu, z przykładem z prawdziwej firmy.

Połowa nieporozumień przy projektach AI bierze się z tego, że dwie osoby tym samym słowem nazywają co innego. Ktoś mówi „chatbot”, a myśli o agencie, który sam wystawia faktury. Ktoś mówi „douczymy model”, a chodzi mu o podpięcie dokumentów przez RAG. Ten słownik jest po to, żeby takich rozjazdów było mniej.

Definicje piszę z perspektywy kogoś, kto te rzeczy buduje, a nie tylko o nich czyta. Dlatego przy każdym haśle jest też kawałek o tym, co to znaczy dla firmy w praktyce, i linki do pojęć, które warto znać obok.

A

Agent AIAgent AI to system oparty na modelu językowym, który sam planuje kroki i wykonuje zadania w narzędziach firmy: sprawdza kalendarz, zakłada zgłoszenia, wysyła maile.AI ActAI Act to unijne rozporządzenie regulujące sztuczną inteligencję według poziomu ryzyka. Dotyczy też firm, które tylko korzystają z AI, na przykład mają chatbota na stronie.APIAPI to umówiony sposób, w jaki jeden program rozmawia z drugim. Przez API łączy się model AI z aplikacją, a agenta AI z CRM-em, kalendarzem czy systemem do faktur.Automatyzacja procesów (RPA i AI)Automatyzacja procesów to oddanie powtarzalnej pracy biurowej programom. RPA klika według sztywnych reguł, a AI radzi sobie z nieuporządkowanym tekstem i wyjątkami.

B

Baza wektorowaBaza wektorowa przechowuje embeddingi, czyli liczbowe zapisy znaczenia tekstów, i szybko znajduje te najbardziej podobne do zapytania. To silnik wyszukiwania w systemach RAG.

C

Chain of thoughtChain of thought to technika, w której model AI rozpisuje rozumowanie krok po kroku, zanim poda odpowiedź. Poprawia wyniki przy zadaniach wymagających logiki, obliczeń i planowania.ChatbotChatbot to program, który prowadzi rozmowę tekstową z użytkownikiem. Starsze działały na sztywnych scenariuszach, nowe korzystają z modeli językowych i rozumieją swobodne pytania.

E

EmbeddingEmbedding to zapis znaczenia tekstu jako listy liczb, czyli wektora. Teksty o podobnym sensie mają podobne wektory, więc AI może szukać po znaczeniu, a nie po słowach.

F

Few-shot promptingFew-shot prompting to dodanie do polecenia kilku przykładów wzorcowych odpowiedzi. Z przykładów model łapie format, ton i poziom szczegółów lepiej niż z najdłuższego opisu.Fine-tuningFine-tuning to dotrenowanie gotowego modelu AI na własnych przykładach, żeby zmienić jego styl albo nauczyć go wąskiego zadania. Do wiedzy firmowej zwykle lepszy jest RAG.Function callingFunction calling to mechanizm, w którym model AI zamiast odpowiadać tekstem prosi aplikację o uruchomienie konkretnej funkcji, na przykład sprawdzenia kalendarza, i dostaje jej wynik.

G

Generatywna AI (GenAI)Generatywna AI to rodzaj sztucznej inteligencji, który tworzy nowe treści: tekst, obrazy, dźwięk, wideo i kod. Najbardziej znane przykłady to ChatGPT, Claude, Gemini i Midjourney.GuardrailsGuardrails to zabezpieczenia wokół modelu AI, które sprawdzają, co do niego wchodzi i co z niego wychodzi. Blokują tematy spoza zakresu, wycieki danych i niebezpieczne akcje.

H

Halucynacje AIHalucynacja AI to odpowiedź, która brzmi pewnie i wiarygodnie, ale jest nieprawdziwa: zmyślony przepis, nieistniejące źródło, błędna liczba. Zdarza się każdemu modelowi językowemu.Human-in-the-loopHuman-in-the-loop to zasada, że w ważnych miejscach procesu decyzję systemu AI zatwierdza człowiek. AI przygotowuje, człowiek akceptuje, a system uczy się na poprawkach.

I

InferencjaInferencja to używanie wytrenowanego modelu AI do generowania odpowiedzi. Dzieje się przy każdym pytaniu i to ona decyduje o bieżących kosztach i szybkości działania AI.

L

LLM (duży model językowy)LLM, czyli duży model językowy, to AI wytrenowana na ogromnych ilościach tekstu. Przewidując kolejne słowa, potrafi pisać, streszczać, tłumaczyć i odpowiadać na pytania.

M

MCP (Model Context Protocol)MCP to otwarty standard łączenia modeli AI z narzędziami i danymi. Raz zbudowany serwer MCP, na przykład do CRM-u, działa z wieloma aplikacjami AI bez osobnych integracji.Model multimodalnyModel multimodalny to AI, która rozumie różne rodzaje danych naraz: tekst, zdjęcia, skany i dźwięk. Potrafi odczytać fakturę ze zdjęcia i odpowiedzieć na pytania o nią.Model open source (open weights)Model open source, a dokładniej open weights, to model AI, którego wagi można pobrać i uruchomić na własnym serwerze. Daje pełną kontrolę nad danymi kosztem utrzymania infrastruktury.Model rozumujący (reasoning model)Model rozumujący to AI, która przed odpowiedzią poświęca czas na wewnętrzne rozpisanie problemu. Lepiej radzi sobie z logiką i planowaniem, ale jest wolniejsza i droższa.

N

No-code i low-codeNo-code to budowanie automatyzacji i aplikacji z gotowych klocków, bez kodu. Low-code pozwala dopisać kod tam, gdzie klocków brakuje. Przykłady: Make, Zapier i n8n.

O

Okno kontekstoweOkno kontekstowe to maksymalna ilość tekstu, którą model AI widzi naraz: polecenie, historię rozmowy, wklejone dokumenty i samą odpowiedź. Mierzy się je w tokenach.

P

Pamięć agenta AIPamięć agenta AI pozwala mu korzystać z informacji z wcześniejszych rozmów. Sam model niczego nie pamięta, więc system zapisuje notatki i podaje je w kolejnych rozmowach.PromptPrompt to polecenie albo pytanie, które wpisujesz do modelu AI. Od tego, co w nim zawrzesz, jakość odpowiedzi zależy bardziej niż od wyboru samego modelu.Prompt engineeringPrompt engineering to umiejętność pisania poleceń dla modeli AI tak, żeby dawały przewidywalne i dobre wyniki. W firmach to dziś bardziej codzienna umiejętność niż osobny zawód.Prompt injectionPrompt injection to atak, w którym ktoś przemyca w tekście polecenia dla modelu AI, żeby ten zignorował swoje instrukcje, na przykład ujawnił dane albo wykonał niechcianą akcję.

R

RAG (retrieval augmented generation)RAG to technika, w której model AI przed odpowiedzią wyszukuje pasujące fragmenty Twoich dokumentów i odpowiada na ich podstawie, a nie z pamięci. Tak buduje się firmowe asystenty AI.

S

Speech-to-text (rozpoznawanie mowy)Speech-to-text to zamiana mowy na tekst przez AI. Służy do transkrypcji spotkań i rozmów, a w agentach głosowych jest pierwszym krokiem: agent musi najpierw usłyszeć, co powiedziałeś.System promptSystem prompt to stała instrukcja, którą model AI dostaje przed każdą rozmową: kim jest, jak ma się zachowywać, czego mu nie wolno. Użytkownik jej nie widzi.System wieloagentowySystem wieloagentowy to kilku agentów AI, z których każdy ma własną rolę i narzędzia, a nad nimi orkiestrator dzielący pracę. Stosuje się go przy złożonych, wieloetapowych procesach.Sztuczna inteligencja (AI)Sztuczna inteligencja to programy wykonujące zadania, które wymagały dotąd człowieka: rozumieją pytania zadane zwykłym językiem albo rozpoznają, co jest na zdjęciu.

T

Temperatura (parametr modelu)Temperatura to ustawienie, które decyduje, jak przewidywalne albo różnorodne są odpowiedzi modelu. Niska daje powtarzalność, wysoka więcej kreatywności i większe ryzyko błędów.Text-to-speech (synteza mowy)Text-to-speech to zamiana tekstu na mowę. Nowoczesne modele TTS brzmią na tyle naturalnie, że w rozmowie telefonicznej trudno je odróżnić od człowieka, także po polsku.TokenToken to kawałek tekstu, na którym pracuje model językowy: krótkie słowo, fragment dłuższego albo znak interpunkcyjny. W tokenach mierzy się limity modeli i ceny API.TransformerTransformer to architektura sieci neuronowej, na której działa większość modeli językowych. Jej sercem jest mechanizm uwagi, łączący ze sobą odległe fragmenty tekstu.

U

Uczenie maszynowe (machine learning)Uczenie maszynowe to dziedzina AI, w której program uczy się reguł z przykładów, zamiast mieć je wpisane ręcznie. Na nim działają filtry spamu, rekomendacje i modele językowe.

W

WebhookWebhook to automatyczne powiadomienie, które system wysyła do innego systemu, gdy coś się wydarzy, na przykład ktoś wypełni formularz. Od tego startuje większość automatyzacji.