Slovar AI pojmov

LLM, žeton, RAG, agent, AGI, superinteligenca … Ključni pojmi sodobne umetne inteligence, razloženi po domače.

AGI (splošna umetna inteligenca) · AGI (artificial general intelligence)

AI, ki zmore v bistvu katero koli intelektualno nalogo, ki jo zmore izurjen človek, na vseh področjih, ne da bi bila zanjo posebej narejena. Definicije se razlikujejo; ni dosežena.Glej tudi: Superinteligenca (ASI / SI)

AI agent

Sistem, ki cilj zasleduje v več korakih: načrtuje, uporablja orodja (brskalnik, kodo, datoteke, aplikacije), preverja rezultate in se odloči, kaj naprej.Glej tudi: Uporaba orodij (function calling), Model Context Protocol (MCP)

AI na robu / na napravi · Edge AI / on-device AI

AI, ki teče na vašem telefonu, prenosniku ali v brskalniku namesto v oblaku. Zasebno, deluje brez povezave, brez stroškov na uporabo.Glej tudi: WebGPU / WebAssembly, Kvantizacija

Difuzijski model · Diffusion model

Tehnika večine generatorjev slik in videa: začne s šumom in ga po korakih odstranjuje, dokler ne nastane slika, ki ustreza opisu.

Dodatno učenje (fine-tuning) · Fine-tuning

Nadaljnje učenje obstoječega modela na lastnih primerih, da prevzame slog, obliko ali znanje s področja.

Evropski AI Act (akt o UI) · EU AI Act

Zakon EU o umetni inteligenci, ki AI ureja glede na tveganje: prepovedane prakse, sistemi visokega tveganja, obveznosti preglednosti in pravila za modele splošne rabe.

Generiranje z iskanjem (RAG) · Retrieval-augmented generation (RAG)

Model najprej poišče v vaših dokumentih ali na spletu, nato odgovori na podlagi najdenega. Zmanjša halucinacije in ohranja odgovore aktualne.Glej tudi: Vložitev (embedding)

Globoki ponaredek (deepfake) · Deepfake

Z AI ustvarjena ali spremenjena slika, video ali glas, ki realistično posnema resnično osebo. Po evropskem AI Actu mora biti taka vsebina označena.

Goljufanje nagrade (reward hacking) · Reward hacking

Ko AI najde nenamerno bližnjico do dobrega rezultata, namesto da bi opravil pravo nalogo — na primer poišče odgovore na test.

Halucinacija · Hallucination

Ko model povsem samozavestno navede nekaj napačnega — izmišljeno dejstvo, citat ali vir. Pomembna dejstva vedno preverite.Glej tudi: Generiranje z iskanjem (RAG)

Kontekstno okno · Context window

Koliko besedila (v žetonih) model upošteva naenkrat — prompt, dokumente in dosedanji pogovor. Vse zunaj okna je za model nevidno.

Kvantizacija · Quantisation

Shranjevanje uteži z manj biti (npr. 4 namesto 16), da model porabi manj pomnilnika in teče hitreje — z majhno izgubo kakovosti. Omogoča lokalno AI in AI v brskalniku.

Model Context Protocol (MCP)

Odprt standard za povezovanje AI asistentov z orodji in viri podatkov — kot USB priključek za AI. En priključek deluje z mnogimi asistenti.

Model s sklepanjem · Reasoning model

Model, naučen, da pred odgovorom »razmišlja« — porabi dodatno računanje za notranjo verigo sklepanja. Počasnejši, a veliko močnejši pri težkih problemih.

Multimodalen · Multimodal

Model, ki v enem sistemu dela z več vrstami vhodov ali izhodov — besedilom, slikami, zvokom, videom.

Nevronska mreža · Neural network

Model iz plasti preprostih povezanih enot, katerih moči povezav (uteži) se med učenjem prilagajajo. »Globoko učenje« pomeni veliko plasti.

Odprte uteži · Open weights

Model, katerega naučeni parametri so objavljeni, zato ga lahko kdor koli prenese, poganja in prilagodi. Ni nujno povsem odprtokoden (podatki in koda učenja so lahko zaprti).

PII (osebni podatki) · PII (personally identifiable information)

Podatki, ki osebo določijo neposredno ali skupaj z drugimi podatki: imena, naslovi, e-pošta, telefonske številke, EMŠO in davčne številke, IBAN, datumi rojstva, registrske tablice, naslovi IP. Izraz izhaja iz angleščine (personally identifiable information); v GDPR je to »osebni podatek«. »Maskiranje PII« jih pred pošiljanjem v AI zamenja z oznakami, kot je [OSEBA_1] — na Hypervision to naredi Clean before AI, lokalno v vašem brskalniku.Glej tudi: Psevdonimizacija in anonimizacija

Prompt (navodilo) · Prompt

Navodilo in kontekst, ki ga podate modelu. Jasen cilj, kontekst, primeri in zahtevana oblika izhoda dajo precej boljše rezultate.Glej tudi: Veriga misli (Chain of Thought)

Psevdonimizacija in anonimizacija · Pseudonymisation vs. anonymisation

Psevdonimizacija osebne podatke zamenja z oznakami, ločen ključ pa jih lahko vrne (čl. 4(5) GDPR); podatki so še vedno osebni, a jih je precej varneje deliti. Anonimizacija povezavo odstrani za vedno — nihče je ne more obnoviti, GDPR se ne uporablja več. Clean before AI psevdonimizira: ključ ostane le na vašem računalniku, AI vidi oznake, v njegov odgovor pa se vrnejo pravi podatki.Glej tudi: PII (osebni podatki)

Rdeča ekipa (red teaming) · Red teaming

Namerno napadanje modela, da najdemo škodljivo vedenje, obvode zaščit in slabosti, preden jih najdejo napadalci.

RLHF (učenje s človeško povratno informacijo) · RLHF

Okrepitveno učenje s človeško povratno informacijo: ljudje ocenjujejo odgovore, model pa se nauči, da daje prednost boljšim. Ključno za uporabne in varne asistente.

Sklepanje modela (inference) · Inference

Poganjanje naučenega modela, da dobimo odgovor — v nasprotju z učenjem. Večina vsakdanjih stroškov AI je sklepanje.

Strojno učenje · Machine learning

Namesto ročno napisanih pravil sistem vzorce izlušči iz primerov (podatkov) in jih uporabi za napovedi.Glej tudi: Nevronska mreža

Superinteligenca (ASI / SI) · Superintelligence (ASI / SI)

Inteligenca, ki na praktično vseh področjih močno preseže najboljše ljudi. Dolgoročni cilj več vodilnih laboratorijev — in ».si« v zgodbi Hypervisiona.Glej tudi: Usklajenost (alignment)

Transformer

Arhitektura nevronske mreže (2017), na kateri temeljijo skoraj vsi sodobni jezikovni modeli. Mehanizem »pozornosti« vsaki besedi omogoči, da upošteva vse druge besede v kontekstu.

Umetna inteligenca (UI / AI) · Artificial intelligence (AI)

Računalniški sistemi, ki opravljajo naloge, povezane s človeško inteligenco — razumevanje jezika, prepoznavanje slik, sklepanje, načrtovanje.

Uporaba orodij (function calling) · Tool use / function calling

Zmožnost modela, da pokliče zunanje funkcije — iskanje, kalkulatorje, baze, API-je — in rezultate uporabi v odgovoru.

Usklajenost (alignment) · Alignment

Skrb, da AI sistemi zanesljivo sledijo ciljem in vrednotam, ki jih želijo razvijalci in uporabniki — ne škodljivim bližnjicam.Glej tudi: Goljufanje nagrade (reward hacking)

Veliki jezikovni model (LLM) · Large language model (LLM)

Transformer, naučen na ogromnih količinah besedila, da napove naslednji žeton. Iz tega preprostega cilja se razvijejo pisanje, prevajanje, programiranje in sklepanje.Glej tudi: Žeton (token), Transformer

Veriga misli (Chain of Thought) · Chain of thought

Model prosimo, naj pred odgovorom razmišlja po korakih. Izboljša matematiko, logiko in načrtovanje; modeli, ki sklepajo, to počnejo sami.Glej tudi: Model s sklepanjem

Vložitev (embedding) · Embedding

Seznam števil, ki zajame pomen besedila ali slike. Podobni pomeni dobijo podobna števila — osnova pomenskega iskanja in RAG.

WebGPU / WebAssembly

Tehnologiji brskalnika, ki spletnim stranem omogočata uporabo grafične kartice (WebGPU) in hitro prevedeno kodo (WebAssembly) — pogon Hypervisionovih edge orodij.

Žeton (token) · Token

Enota, ki jo jezikovni model bere in piše — običajno del besede. V angleščini je žeton približno ¾ besede; slovenščina potrebuje več žetonov na besedo. Cene in omejitve se štejejo v žetonih.Glej tudi: Kontekstno okno