Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια αναπτυσσόμενη και αναπτυξιακή περιοχή της επιστήμης και τεχνολογίας, και έχει ήδη αρχίσει να έχει έναν σημαντικό αντίκτυπο στον κόσμο γύρω μας. Η Ελλάδα έχει ήδη κάνει σημαντικά βήματα στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης, και πολλές ελληνικές εταιρείες και οργανισμοί αναζητούν τρόπους για να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία αυτή για να βελτιώσουν τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους.

Ωστόσο, ένα σημαντικό εμπόδιο για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης στην Ελλάδα είναι η έλλειψη ενός κοινού λεξιλογίου και ενός κατανοητού συνόλου όρων για τους επαγγελματίες και τους ενδιαφερόμενους στον τομέα. Αυτό είναι σημαντικό για να διασφαλιστεί ότι οι άνθρωποι που εργάζονται στον τομέα μπορούν να επικοινωνούν μεταξύ τους με ακρίβεια και να αποφεύγονται τυχόν παρεξηγήσεις ή ασάφειες.

Η συρραφή ενός λεξικού και ενός ενιαίου συστήματος ορολογίας για την τεχνητή νοημοσύνη στην Ελλάδα είναι απαραίτητη για την ανάπτυξη και τη διάδοση της τεχνολογίας αυτής σε διάφορους τομείς, όπως η βιομηχανία, η υγεία, η εκπαίδευση, η κυβέρνηση και άλλοι.

Με τη δημιουργία ενός ενιαίου λεξιλογίου και ενός συστήματος ορολογίας; θα μπορούσαν να αποφευχθούν οι μεταφραστικές αντιφάσεις και οι διαφορές στη χρήση των όρων και των έννοιών, διευκολύνοντας έτσι την επικοινωνία και τη συνεργασία μεταξύ των διαφόρων τομέων και ειδικευμένων επαγγελματιών.

Ένα τέτοιο λεξικό θα μπορούσε να βοηθήσει στην εναρμόνιση της γλώσσας που χρησιμοποιείται στον τομέα, και να επιτρέψει την επικοινωνία και τη συνεργασία μεταξύ των ειδικών, των ερευνητών, των εκπαιδευτικών και των φοιτητών στην Ελλάδα.

Πέρα από την ανάγκη εναρμόνισης της γλώσσας, το λεξικό της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη εκπαιδευτικών υλικών, την προώθηση της έρευνας και ανάπτυξης στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και για την ενίσχυση του διαλόγου μεταξύ της βιομηχανίας και των κοινοτήτων ερευνητών και εκπαιδευτικών στην Ελλάδα.

Η συνεργασία των φορέων με το Pytheia Competence Center είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία ενός πλήρους λεξικού τεχνητής νοημοσύνης στα Ελληνικά. Η εμπειρία και η τεχνογνωσία που παρέχει το Pytheia Competence Center στο χώρο της τεχνητής νοημοσύνης είναι αναγκαία για τη δημιουργία ενός αξιόπιστου και πλήρους λεξικού.

Η παρουσία των φορέων από διαφορετικούς τομείς, όπως οι επιχειρήσεις, οι ακαδημαϊκοί κύκλοι, οι ερευνητικοί οργανισμοί και οι φορείς του δημοσίου τομέα, είναι εξίσου σημαντική για τη δημιουργία ενός λεξικού που θα ανταποκρίνεται στις ανάγκες και τις απαιτήσεις του ελληνικού τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Με την συμμετοχή τους, μπορεί να επιτευχθεί μια πιο πλήρης και ενημερωμένη κατανόηση των αναγκών και των απαιτήσεων του τομέα.

Συνολικά, η συγκέντρωση των προσπαθειών των φορέων με το Pytheia Competence Center θα δημιουργήσει ένα υψηλού επιπέδου υλικό που θα συνεισφέρει στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης σε όλους τομείς της Ελληνικής Οικονομίας αλλά πρωτίστως στην εκπαίδευσή μας.

Παρακάτω αναφέρονται κάποιες από τις βασικές έννοιες οι οποίες θα τοποθετηθούν στο υλικό της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Α-

1. AI (Artificial Intelligence) – Τεχνητή Νοημοσύνη: Η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε μηχανισμούς που μπορούν να επιτελέσουν εργασίες που απαιτούν ανθρώπινη σκέψη, όπως αναγνώριση φωνής και εικόνας, αυτόματη μάθηση και αντίληψη του περιβάλλοντος. Διάσημα παραδείγματα περιλαμβάνουν το Siri της Apple και το Alexa της Amazon.
2. Ά – Αναγνώριση Προτύπων (Pattern Recognition): Αναφέρεται στην ικανότητα μηχανών να αναγνωρίζουν μοτίβα και πρότυπα σε δεδομένα, όπως εικόνες, ήχους και κείμενα. Διασημότερα παραδείγματα είναι οι εφαρμογές αναγνώρισης προσώπων και αναγνώρισης οχημάτων στις κάμερες ασφαλείας.
3. Α – Αυτόματη Πρόβλεψη (Automatic Prediction): Αναφέρεται στην ικανότητα μηχανών να προβλέπουν τα μελλοντικά αποτελέσματα βάσει δεδομένων και παραδειγμάτων από το παρελθόν. Η αυτόματη πρόβλεψη χρησιμοποιείται σε πολλούς τομείς, όπως οικονομική πρόβλεψη και πρόβλεψη καιρού.
4. Α – Αναδρομικά Δίκτυα (Recurrent Networks): Αναφέρεται σε ένα είδος νευρωνικών δικτύων που επιτρέπουν την αναδρομή των δεδομένων στον εαυτό τους, δηλαδή την επαναληπτική χρήση προηγούμενων εξόδων ως είσοδος. Χρησιμοποιούνται συνήθως σε εφαρμογές όπως η αναγνώριση φωνής και η παραγωγή κειμένου.
5. Αυτόματη Μάθηση (Machine Learning): Αναφέρεται σε ένα σύνολο τεχνικών και αλγορίθμων της Τεχνητής Νοημοσύνης που επιτρέπουν στα συστήματα να μάθουν αυτόματα από δεδομένα, χωρίς να χρειάζεται να προγραμματιστούν ειδικά για συγκεκριμένες εργασίες. Η Αυτόματη Μάθηση είναι αναπτυσσόμενη πεδίο με εφαρμογές σε πολλούς τομείς, όπως η αναγνώριση προτύπων, η φυσική γλώσσα επεξεργασίας, η εικονική πραγματικότητα, η ρομποτική και η αυτόνομη οδήγηση.
6. Αλγόριθμος (Algorithm): Ένας αλγόριθμος αναφέρεται σε ένα σύνολο οδηγιών ή βημάτων που ακολουθούνται για την επίλυση ενός προβλήματος. Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται συνήθως για την επεξεργασία δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων.

Β-

Big Data – Μεγάλα Δεδομένα: Η ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων με στόχο την ανακάλυψη μοτίβων και τάσεων. Διάσημα παραδείγματα εφαρμογών είναι το Google Analytics και το Facebook Insights.

Β – Βαθιά Εκμάθηση (Deep Learning): Μια υποκατηγορία της μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη αλγορίθμων που μπορούν να εξάγουν αυτόματα πολύπλοκα χαρακτηριστικά από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Παραδείγματα: Αναγνώριση εικόνων, φωνής, αυτόματη μετάφραση, σύστημα συστάσεων, αυτόνομα οχήματα.

Β – Βασική Επεξεργασία Γλώσσας (Natural Language Processing – NLP): Η επιστήμη των υπολογιστών που ασχολείται με την ανάπτυξη αλγορίθμων για την αναγνώριση, κατανόηση και παραγωγή φυσικής γλώσσας από ανθρώπους και υπολογιστές. Παραδείγματα: Αυτόματη απόκτηση γνώσης, ανάλυση συναισθημάτων σε κείμενα, αυτόματη απόκριση σε ερωτήσεις, ανάλυση κειμένων και μετάφραση.

Β – Βιομηχανικό Διαδίκτυο Πραγμάτων (Industrial Internet of Things – IIoT): Το IIoT αφορά τη χρήση των συσκευών IoT και των τεχνολογιών αιχμής στη βιομηχανία. Αυτό περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων, την ανάλυση και την χρήση τους για τη βελτίωση της απόδοσης της παραγωγής και της λειτουργίας των μηχανών και των συστημάτων. Με αυτόν τον τρόπο, μπορεί να επιτευχθεί αποτελεσματικότερος έλεγχος και διαχείριση των διαδικτυωμένων συσκευών και των διαφόρων διαδικτυακών συστημάτων στη βιομηχανία, όπως οι μηχανές, οι αισθητήρες και οι περιφερειακές συσκευές. Οι εφαρμογές του IIoT περιλαμβάνουν την προβλεπτική συντήρηση, την ανίχνευση σφαλμάτων, την αυτοματοποίηση και την ενίσχυση της απόδοσης των εργαζομένων.

Γ-

Γ – Γενετικοί Αλγόριθμοι (Genetic Algorithms): Μια μέθοδος βελτιστοποίησης που μοντελοποιεί τη φυσική εξέλιξη για την εύρεση της βέλτιστης λύσης σε ένα πρόβλημα. Παραδείγματα: Βελτιστοποίηση κατανομής δρομολογίων, σχεδιασμός κεραίας κινητής τηλεφωνίας.

Chatbot – Ρομπότ Συνομιλίας: Ένα πρόγραμμα που μπορεί να αλληλεπιδράσει με ανθρώπους μέσω κειμένου ή φωνής. Διάσημα παραδείγματα περιλαμβάνουν τον Mitsuku και τον Xiaoice.

Δ-

1. Deep Learning – Βαθιά Μάθηση: Μια μέθοδος μηχανικής μάθησης που επιτρέπει σε μηχανές να μάθουν πολύπλοκες λειτουργίες και να επιτυγχάνουν υψηλή ακρίβεια. Διάσημα παραδείγματα περιλαμβάνουν την αναγνώριση εικόνας στο Google Photos και την αυτόματη μετάφραση της Google.
2. Δ – Διαδικτυακό Περιεχόμενο (Web Content): Όλο το περιεχόμενο που είναι διαθέσιμο στο διαδίκτυο, συμπεριλαμβανομένων των ιστοσελίδων, των εικόνων, των βίντεο, των ηλεκτρονικών βιβλίων και των αρχείων ήχου.
3. Δ – Δικτυακή Ασφάλεια (Cybersecurity): Περιλαμβάνει την προστασία των υπολογιστικών συστημάτων, δικτύων και δεδομένων από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση, κακόβουλο λογισμικό και άλλους κινδύνους του διαδικτύου. Παραδείγματα: Ασφάλεια δικτύων, κρυπτογραφία, ανίχνευση και αποτροπή κυβερνοεπιθέσεων.
4. Δ – Δίκτυα Υπολογιστών (Computer Networks): Αναφέρεται στη συνδεσιμότητα μεταξύ δύο ή περισσότερων υπολογιστών με σκοπό τη μετάδοση δεδομένων. Περιλαμβάνει τη σχεδίαση, τη διαμόρφωση και τη λειτουργία δικτύων. Παραδείγματα: Δίκτυα επιχειρήσεων, ασύρματα δίκτυα, διαδίκτυο.
5. Δ – Δοκιμή Λογισμικού (Software Testing): Η διαδικασία ελέγχου ενός λογισμικού για να εξασφαλιστεί ότι λειτουργεί σωστά και ότι δεν υπάρχουν σφάλματα ή σφάλματα λογισμικού. Παραδείγματα: Δοκιμή λογισμικού για εφαρμογές κινητών τηλεφώνων, λογισμικό για ηλεκτρονικό εμπόριο.
6. Δ – Δεδομένα (Data): Αναφέρεται σε όλες τις πληροφορίες που μπορούν να αποθηκευτούν και να επεξεργαστούν από έναν υπολογιστή ή ένα σύστημα. Τα δεδομένα αποτελούν τον πυρήνα της πληροφορικής και αναφέρονται σε πληροφορίες όπως κείμενα, εικόνες, ήχοι, βίντεο και άλλα αντικείμενα. Τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν, να αποθηκευτούν, να επεξεργαστούν και να αναπαρασταθούν με διάφορους τρόπους ανάλογα με τη φύση τους και τις ανάγκες του συστήματος που τα χρησιμοποιεί. Τα δεδομένα αποτελούν σημαντικό μέρος της τεχνητής νοημοσύνης καθώς απαιτούνται για την εκπαίδευση και τη λειτουργία των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και των νευρωνικών δικτύων.

E –

Εκπαίδευση Μηχανικής Μάθησης: Η εκπαίδευση μηχανής αναφέρεται στη διαδικασία εκπαίδευσης μιας τεχνητής νοημοσύνης για να μπορεί να επιλύει προβλήματα στο μέλλον. Η μηχανική μάθηση αποτελεί μια υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται στη χρήση αλγορίθμων για την ανάλυση και την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών από δεδομένα. Παραδείγματα διάσημων εφαρμογών είναι οι προσωπικές βοηθοί όπως η Siri της Apple και η Alexa της Amazon, οι αυτόνομοι οδηγοί αυτοκινήτων, καθώς και η επεξεργασία φωνητικών και εικονικών δεδομένων.

1. Έ

Έξυπνες Πόλεις: Οι Έξυπνες Πόλεις είναι πόλεις που χρησιμοποιούν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης για την αναβάθμιση της ποιότητας ζωής των κατοίκων τους και τη βελτίωση της αειφορίας τους. Μέσω της συλλογής και της ανάλυσης δεδομένων, οι Έξυπνες Πόλεις μπορούν να βελτιώσουν την κυκλοφορία, την ασφάλεια, την ενεργειακή απόδοση και τη διαχείP – Παραγωγή Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Generation – NLG): Η Παραγωγή Φυσικής Γλώσσας αναφέρεται στη δυνατότητα της Τεχνητής Νοημοσ

• Ε –

Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing – NLP): Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας αναφέρεται στη δυνατότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης να αναγνωρίζει, να κατανοεί και να παράγει ανθρώπινη γλώσσα. Παραδείγματα εφαρμογών που χρησιμοποιούν NLP είναι οι ψηφιακοί βοηθοί όπως ο Siri και ο Alexa, καθώς και οι αυτόματοι μεταφραστές όπως ο Google Translate.

• Ε –

Επιβλέπουσα Μάθηση (Supervised Learning): Η Επιβλέπουσα Μάθηση αναφέρεται σε μια μέθοδο Μηχανικής Μάθησης, στην οποία η Τεχνητή Νοημοσύνη εκπαιδεύεται με βάση ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει ετικέτες. Στην επιβλεπόμενη μάθηση, η Τεχνητή Νοημοσύνη μαθαίνει να προβλέπει τις ετικέτες για νέα δεδομένα που δεν έχει ξαναδεί. Παραδείγματα εφαρμογών που χρησιμοποιούν επιβλεπόμενη μάθηση είναι οι συστάσεις προϊόντων στο Amazon και η αναγνώριση εικόνων στο Facebook.

Ε – Εκπαιδευτική Τεχνητή Νοημοσύνη (Educational AI): Συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στην εκπαίδευση και την εκμάθηση. Παραδείγματα είναι οι προσωποποιημένοι εκπαιδευτικοί βοηθοί, οι πλατφόρμες e-learning και οι εκπαιδευτικοί ρομπότ.

Ζ –

Ζωγραφική Τεχνητής Νοημοσύνης (Artificial Intelligence Art). Η Ζωγραφική ΤΝ αναφέρεται στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης για τη δημιουργία τέχνης. Οι αλγόριθμοι μπορούν να μάθουν τα στοιχεία του χρωματικού τρόπου και της σύνθεσης και να παράγουν έργα τέχνης σε διάφορα στυλ. Παραδείγματα εφαρμογών είναι η “AICAN” του Rutgers Art & AI Lab και η “Deep Dream” της Google.

Ζ – Ζήτηματα Ασφάλειας (Security Issues): Η ασφάλεια είναι ένα κρίσιμο ζήτημα στην τεχνολογία και τα δεδομένα, καθώς η αποτυχία στην προστασία τους μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές απώλειες και κινδύνους για την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των ατόμων και των επιχειρήσεων. Τα ζητήματα ασφάλειας περιλαμβάνουν την προστασία των συστημάτων και των δεδομένων από κακόβουλους επιτιθέμενους, τη διαχείριση των πιστοποιητικών ασφαλείας και την επιβολή της συμμόρφωσης με τους κανονισμούς και τους νόμους περί ασφαλείας δεδομένων.

Ζωντανή Μετάδοση Δεδομένων (Live Data Streaming): Η απευθείας μετάδοση δεδομένων στο διαδίκτυο, χωρίς αποθήκευση ή επεξεργασία τους σε μεσολαβητή. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν τη ζωντανή μετάδοση αθλητικών γεγονότων, τηλεοπτικών εκπομπών και συναυλιών.

Η –

1. Ηλεκτρονική Εμπορία (E-commerce). Η Ηλεκτρονική Εμπορία αναφέρεται στην αγορά και πώληση προϊόντων και υπηρεσιών μέσω του διαδικτύου. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την εμπειρία των πελατών με προσωποποιημένες προτάσεις προϊόντων, πρόβλεψη αγοραστικής συμπεριφοράς και βελτιστοποίηση του συστήματος παραγγελιών και αποστολών. Παραδείγματα επιτυχημένων εφαρμογών είναι η Amazon, η Alibaba και η eBay.
2. Ηθικής Ζήτημα στην Τεχνητή Νοημοσύνη (Ethical Issues in Artificial Intelligence): Η ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει δημιουργήσει ηθικά ζητήματα και ανησυχίες σχετικά με την ασφάλεια και την ιδιωτικότητα των δεδομένων, την ευθύνη για τις αποφάσεις που λαμβάνονται από τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης και τη δυνατότητα αυτών των συστημάτων να αντικαταστήσουν ανθρώπους σε επαγγέλματα και δραστηριότητες που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη.
3. Ημιαυτόματη Μάθηση (Semi-Supervised Learning): Μια κατηγορία αλγορίθμων μηχανικής μάθησης που συνδυάζει στοιχεία από την επιβλεπόμενη και τη μη επιβλεπόμενη μάθηση. Συγκεκριμένα, χρησιμοποιείται όταν έχουμε διαθέσιμα μόνο μερικά επιβλεπόμενα δεδομένα αλλά πολλά ανεπιβλήματα δεδομένα. Στόχος είναι η αύξηση της ακρίβειας της πρόβλεψης στα επιβλεπόμενα δεδομένα.

A – Amazon (www.amazon.com)

B – Boston Dynamics (www.bostondynamics.com)

C – Caltech (www.caltech.edu)

D – DeepMind (www.deepmind.com)

E – Elon Musk’s Neuralink (www.neuralink.com)

F – Facebook AI (ai.facebook.com)

G – Google AI (ai.google)

Θ –

Θεραπευτική Τεχνητή Νοημοσύνη. Η Θεραπευτική Τεχνητή Νοημοσύνη αναφέρεται στη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης για τη βελτίωση της υγείας και της ιατρικής περίθαλψης. Με τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, μπορούν να γίνουν ακριβείς διαγνώσεις και προβλέψεις για την πρόοδο των ασθενειών. Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην ανάπτυξη νέων φαρμάκων και θεραπειών. Παραδείγματα επιτυχημένων εφαρμογών είναι η IBM Watson Health, η Babylon Health και η Viz.ai.

Θ1: Θεωρία Παιγνίων (Game Theory): Η θεωρία παιγνίων ασχολείται με τη μαθηματική μοντελοποίηση της λήψης αποφάσεων από ανθρώπους, εταιρείες ή οποιονδήποτε άλλον ανταγωνιστή σε μια κατάσταση όπου η επιλογή του ενός επηρεάζει τις επιλογές των υπολοίπων. Αυτό συμβαίνει σε πολλούς τομείς, όπως οικονομικά, πολιτική, φιλοσοφία και βιολογία.

Παραδείγματα διάσημων εφαρμογών της θεωρίας παιγνίων είναι η ανάλυση των αγορών, ο σχεδιασμός μηχανισμών δημοπρασιών, οι στρατηγικές σε παιχνίδια όπως το πόκερ και οι αγώνες δρόμου.

Θ2: Θεωρία Γραφημάτων (Graph Theory): Η θεωρία γραφημάτων ασχολείται με τη μελέτη των γραφημάτων, που αποτελούνται από κόμβους (vertices) και ακμές (edges) που τους συνδέουν. Αυτή η θεωρία έχει πολλές εφαρμογές στην πληροφορική, τη φυσική, τη χημεία και τις μαθηματικές επιστήμες.

Παραδείγματα διάσημων εφαρμογών της θεωρίας γραφημάτων είναι ο αλγόριθμος PageRank της Google για την αναζήτηση στο διαδίκτυο και ο αλγόριθμος Dijkstra για τον εντοπισμό της συντομότερης διαδρομής σε ένα γράφο. Άλλα παραδείγματα εφαρμογών της θεωρίας γραφημάτων είναι η ανάλυση κοινωνικών δικτύων, η ανίχνευση απάτης σε χρηματοοικονομικά δίκτυα και η βελτιστοποίηση δικτύων μεταφορών.

Ι –

1. Ιδιωτικότητα Δεδομένων στην Τεχνητή Νοημοσύνη. Η Ιδιωτικότητα Δεδομένων είναι ένας σημαντικός τομέας στην Τεχνητή Νοημοσύνη και αφορά τον τρόπο που οι προσωπικές πληροφορίες των ανθρώπων χρησιμοποιούνται και προστατεύονται στις εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης. Η συλλογή, αποθήκευση και χρήση των δεδομένων πρέπει να γίνεται με διαφάνεια και σεβασμό των δικαιωμάτων των χρηστών. Οι εταιρείες και οι επιστήμονες που αναπτύσσουν εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να διασφαλίζουν ότι οι χρήστες έχουν πλήρη έλεγχο των δεδομένων τους και ότι αυτά χρησιμοποιούνται μόνο για τους σκοπούς που έχουν συμφωνηθεί. Παραδείγματα εφαρμογών που έχουν αναγνωριστεί για την ιδιωτικότητα των δεδομένων είναι η Signal AI, η Prodigy και η OpenMined.
2. Ιωτα (Ι, ι): Η έννοια του ιώτα αναφέρεται στη μετρική αξιολόγηση της ποιότητας της μηχανικής μάθησης. Πιο συγκεκριμένα, χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση των προβλέψεων ενός μοντέλου και την αντιστοίχισή τους με τα πραγματικά δεδομένα. Μερικές από τις διασημότερες εφαρμογές της έννοιας του ιώτα είναι οι αλγόριθμοι αξιολόγησης της ποιότητας των προβλέψεων στη μηχανική μάθηση και η βελτιστοποίηση των υπερπαραμέτρων στα μοντέλα μηχανικής μάθησης.
3. Ισορροπία (Balance): Η έννοια της ισορροπίας αναφέρεται στη διατήρηση του ισορροπημένου κατανεμημένου αντικειμένων στα δεδομένα. Αυτό μπορεί να είναι σημαντικό για τη μηχανική μάθηση και την εξόρυξη δεδομένων, καθώς μπορεί να βοηθήσει στην αποφυγή προκαταλήψεων και στη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου. Μερικές από τις διασημότερες εφαρμογές της έννοιας της ισορροπίας είναι οι αλγόριθμοι εξισορρόπησης των κλάσεων στα δεδομένα.

Οι αλγόριθμοι εξισορρόπησης των κλάσεων στα δεδομένα είναι εφαρμογές της έννοιας της ισορροπίας στην τεχνητή νοημοσύνη. Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται για να διασφαλιστεί ότι τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να αναγνωρίζουν σωστά και τις λιγότερο συχνές κλάσεις των δεδομένων, καθώς αυτό μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την απόδοση τους στην πράξη. Μερικές διασημότερες εφαρμογές των αλγορίθμων εξισορρόπησης των κλάσεων στα δεδομένα είναι η SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) και η ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling).

• Τα Ιστορικά Δεδομένα (Historical Data) αφορούν τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων που παράχθηκαν σε παλαιότερους χρόνους και είναι χρήσιμα για να κατανοήσουμε την εξέλιξη και τις τάσεις μιας δεδομένης κατάστασης. Τα Ιστορικά Δεδομένα χρησιμοποιούνται συχνά σε μοντέλα πρόβλεψης και σε συστήματα αναγνώρισης προτύπων.
• Η Ιεραρχική Κατηγοριοποίηση (Hierarchical Classification) αφορά τη διαδικασία κατηγοριοποίησης ενός συνόλου δεδομένων σε ιεραρχικές κατηγορίες. Κάθε κατηγορία μπορεί να έχει υπο-κατηγορίες και η διαδικασία μπορεί να συνεχιστεί μέχρις ότου φτάσουμε στην πιο συγκεκριμένη κατηγορία. Η Ιεραρχική Κατηγοριοποίηση χρησιμοποιείται συχνά σε συστήματα αναζήτησης και αναγνώρισης προτύπων.

H – Honda Research Institute (global.honda/research)

I – IBM Watson (www.ibm.com/watson)

J – Jukin Media (www.jukinmedia.com)

K – KAI (www.kai.ai)

L – Luminar Technologies (www.luminartech.com)

M – Microsoft Azure AI (azure.microsoft.com/en-us/services/ai/)

N – NVIDIA (www.nvidia.com/en-us/ai/)

O – OpenAI (openai.com)

P – PyTorch (pytorch.org)

Q – Quid (quid.com)

Κ-

1. Κατανεμημένη Τεχνητή Νοημοσύνη (Distributed Artificial Intelligence – DAI). Η DAI αναφέρεται στην ικανότητα των υπολογιστών να συνεργάζονται και να επιλύουν προβλήματα από κοινού. Η DAI έχει εφαρμογές σε πολλούς τομείς, όπως η αυτόνομη οδήγηση, η ασφάλεια δικτύων και η βελτιστοποίηση των αποθηκευτικών συστημάτων. Παραδείγματα διάσημων εφαρμογών που χρησιμοποιούν DAI είναι η Google Search και η Amazon.com.
2. Κανονικοποιηση (Normalization): Η κανονικοποιηση είναι μια διαδικασία που χρησιμοποιείται στην επεξεργασία δεδομένων για να επιτευχθεί ένα κοινό μεταξύ των δειγμάτων κλίμακα, που βοηθάει στην καλύτερη ανάλυση και σύγκριση των δεδομένων. Διαφορετικές μέθοδοι κανονικοποιησης περιλαμβάνουν την Min-Max κανονικοποιηση και τη Z-Score κανονικοποιηση.
3. Κατηγοριοποίηση (Classification): Η κατηγοριοποίηση είναι μια διαδικασία που χρησιμοποιείται στην επεξεργασία δεδομένων για την ταξινόμηση των δειγμάτων σε διαφορετικές κατηγορίες ή τάξεις, με βάση κάποιο κριτήριο. Η κατηγοριοποίηση μπορεί να γίνει με χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπως οι αλγόριθμοι k-NN και Naive Bayes.
4. Κατανομή πιθανοτήτων (Probability Distribution): Η κατανομή πιθανοτήτων είναι μία συνάρτηση που περιγράφει το πώς οι πιθανότητες διανέμονται πάνω σε μία συγκεκριμένη συλλογή από διακριτές τιμές ή σε ένα συγκεκριμένο διάστημα τιμών. Η κατανομή πιθανοτήτων είναι ένα σημαντικό εργαλείο στη στατιστική και στην πιθανοτική, και χρησιμοποιείται ευρέως σε πολλούς τομείς, όπως η οικονομία, η μηχανική μάθηση, η βιολογία και η φυσική.

Ορισμένες από τις πιο διαδεδομένες κατανομές πιθανοτήτων περιλαμβάνουν την κανονική κατανομή (ή κατανομή Gauss), την εκθετική κατανομή, την κατανομή Poisson και την διωνυμική κατανομή. Η κανονική κατανομή είναι μία συμμετρική κατανομή που περιγράφει τη συμπεριφορά των περισσότερων φυσικών διαφαινομένων, όπως η ύψωση των ατόμων σε μία δεδομένη περιοχή. Η εκθετική κατανομή αναφέρεται στην κατανομή των χρόνων μεταξύ δύο συμβάντων που ακολουθούν την εκθετική σχέση, ενώ η κατανομή Poisson αναφέρεται στην κατανομή του αριθμού των συμβάντων που συμβαίνουν σε ένα δεδομένο χρονικό διάστημα. Για παράδειγμα, η εκθετική κατανομή μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να περιγράψει το χρόνο που απαιτείται μέχρι να συμβεί ένα συγκεκριμένο γεγονός, όπως ο χρόνος αναμονής για έναν εργαζόμενο σε μια ουρά. Από την άλλη πλευρά, η κατανομή Poisson μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να περιγράψει τον αριθμό των αιτημάτων που λαμβάνει μια ιστοσελίδα σε ένα δεδομένο χρονικό διάστημα. Και οι δύο αυτές κατανομές έχουν σημαντική εφαρμογή σε πολλούς τομείς της τεχνητής νοημοσύνης και της στατιστικής, όπως στη μοντελοποίηση συστημάτων μάρκοβ, τη διαχείριση κίνησης δικτύων, τον υπολογισμό των κατανομών κλπ.

Λ–

1. Λειτουργική Εικονική Πραγματικότητα (Functional Virtual Reality – FVR) είναι ένας συνδυασμός της εικονικής πραγματικότητας και της επιστήμης της γνώσης των υπολογιστών, η οποία επιτρέπει στο χρήστη να αλληλεπιδρά με εικονικά αντικείμενα και περιβάλλοντα με πιο φυσικό και αυθόρμητο τρόπο. Παραδείγματα εφαρμογών είναι το Microsoft HoloLens και το Magic Leap.

Λ – λογική

• Η λογική είναι ένας τομέας της τεχνητής νοημοσύνης που ασχολείται με την ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων για τον συλλογισμό, την ανακατασκευή λογικών επιχειρημάτων και τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Μερικές από τις εφαρμογές της λογικής είναι οι συστήματα αυτόματης πρόβλεψης, οι συστάσεις αντικειμένων και οι λογικές αλυσίδες απόφασης.
• Λογική πρόβλεψης: Μια άλλη εννοια είναι η λογική πρόβλεψη, που αναφέρεται στη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη των επιπτώσεων ή των αποτελεσμάτων σε συγκεκριμένες καταστάσεις.
• Λεξικά: Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας στην τεχνητή νοημοσύνη συχνά απαιτεί τη χρήση λεξικών. Αυτά τα λεξικά περιλαμβάνουν διάφορες λέξεις και τις σημασίες τους, και χρησιμοποιούνται για να κατανοήσουν τη σημασία των λέξεων σε συνδυασμό με το πλαίσιο στο οποίο χρησιμοποιούνται.
• Λογική συλλογιστική: Η τεχνητή νοημοσύνη επίσης ασχολείται με τη λογική συλλογιστική, η οποία αναφέρεται στη διαδικασία εξαγωγής συμπερασμάτων από ένα σύνολο προτάσεων ή προτάσεων με σκοπό την απόδειξη ή απόρριψη μιας πρότασης. Η λογική συλλογιστική αποτελεί σημαντικό εργαλείο για την ανάπτυξη των αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, καθώς καθιστά δυνατή την αντιμετώπιση προβλημάτων όπως η κατηγοριοποίηση, η απόφαση και η αναζήτηση λύσεων. Επιπλέον, η λογική συλλογιστική αποτελεί σημαντικό εργαλείο για την ανάπτυξη των συστημάτων ελέγχου και αυτοματισμού.
• Λ – Λεξικογραφική ανάλυση (Lexical Analysis)

Η λεξικογραφική ανάλυση είναι η διαδικασία της μετατροπής μιας σειράς χαρακτήρων σε μια σειρά από λεξικά στοιχεία ή “tokens”. Αυτή η διαδικασία είναι συχνά η πρώτη φάση στην επεξεργασία ενός προγράμματος ή ενός κειμένου. Μετά τη λεξικογραφική ανάλυση, οι tokens αναπαριστούν τα λεκτικά στοιχεία του προγράμματος ή του κειμένου και μπορούν να περαιτέρω αναλυθούν σε μορφολογικά στοιχεία και συντακτικές δομές.

• Λ – Λογαριθμική ανάλυση (Logarithmic Analysis)

Η λογαριθμική ανάλυση αναφέρεται σε αλγορίθμους και τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση και τον σχεδιασμό αλγορίθμων, ιδίως σε περιπτώσεις όπου ο αριθμός των δεδομένων είναι πολύ μεγάλος. Η λογαριθμική ανάλυση συνήθως αξιοποιείται για την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με την αναζήτηση, ταξινόμηση και αντιστοίχιση δεδομένων.

Η βασική ιδέα της λογαριθμικής ανάλυσης είναι ότι αντί να επεξεργαζόμαστε τα δεδομένα με τη μορφή τους, μπορούμε να εφαρμόσουμε λογαριθμικές μετασχηματίσεις πάνω σε αυτά. Αυτό επιτρέπει την απλούστευση και επιτάχυνση των υπολογισμών. Για παράδειγμα, στην ταξινόμηση δεδομένων, η λογαριθμική ανάλυση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επιτάχυνση του υπολογισμού των αποστάσεων μεταξύ των δεδομένων.

Μερικές από τις τεχνικές λογαριθμικής ανάλυσης περιλαμβάνουν τον υπολογισμό του λογαρίθμου της πιθανότητας ενός συμβάντος, την εφαρμογή λογαριθμικών μετασχηματισμών στους αλγορίθμους.

Μια άλλη τεχνική της λογαριθμικής ανάλυσης είναι η χρήση του λογαριθμικού συμβόλου “log” στην αντιμετώπιση μεγάλων αριθμητικών προβλημάτων. Ο λογάριθμος έχει την ιδιότητα ότι μπορεί να μετατρέψει τον πολλαπλασιασμό σε πρόσθεση και τη δύναμη σε πολλαπλασιασμό. Έτσι, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να απλοποιήσει τις πράξεις σε αριθμητικά προβλήματα που απαιτούν πολλαπλασιασμούς και δυνάμεις μεγάλων αριθμών.

Συνολικά, η λογαριθμική ανάλυση είναι μια χρήσιμη τεχνική για την απλοποίηση και την αποδοτική επίλυση προβλημάτων που αφορούν μεγάλους αριθμούς ή μικρές πιθανότητες. Επίσης, χρησιμοποιείται συχνά στη θεωρία πληροφοριών, στα συστήματα επικοινωνίας και στην ανάλυση αλγορίθμων.

Μ-

1. Μηχανική μάθηση (Machine Learning) είναι ένας υποκλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, που ασχολείται με το σχεδιασμό και την ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων, τα οποία μπορούν να μάθουν από δεδομένα και να προσαρμόζουν τη συμπεριφορά τους ανάλογα με τα νέα δεδομένα. Παραδείγματα εφαρμογών είναι η αναγνώριση ομιλίας και η αναγνώριση εικόνων σε σύστημα αυτόνομης οδήγησης.
2. Μάθηση βαθιάς μάθησης (Deep Learning): Η βαθιά μάθηση είναι ένα είδος μηχανικής μάθησης που αναφέρεται σε μοντέλα μεγάλης κλίμακας με πολλαπλά επίπεδα, που μπορούν να εκπαιδευτούν για να αναγνωρίζουν σύνθετα μοτίβα στα δεδομένα. Μερικές διάσημες εφαρμογές περιλαμβάνουν την αναγνώριση προσώπων, την αναγνώριση γλώσσας και την αναγνώριση αντικειμένων στις εικόνες.
3. Μηχανική αναζήτηση (Μachine Search): Η μηχανική αναζήτηση αναφέρεται στην εύρεση της βέλτιστης λύσης σε ένα πρόβλημα αναζήτησης σε μεγάλο χώρο καταστάσεων. Μερικές διάσημες τεχνολογίες μηχανικής αναζήτησης περιλαμβάνουν:

• Μηχανή αναζήτησης (Search engine): Είναι ένα σύστημα που επιτρέπει στον χρήστη να εισάγει μια λέξη κλειδί ή μια φράση και να βρίσκει τις σχετικές ιστοσελίδες και τις σελίδες που περιλαμβάνουν αυτές τις λέξεις. Μερικές από τις διάσημες μηχανές αναζήτησης είναι η Google, η Bing και η Yahoo.
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing – NLP): Αναφέρεται στη χρήση αλγορίθμων και τεχνικών για την αναγνώριση, την κατανόηση και την επεξεργασία ανθρώπινης γλώσσας από μηχανές. Η NLP χρησιμοποιείται σε πολλές εφαρμογές, όπως στα chatbots, στα συστήματα αναζήτησης και στα προγράμματα αυτόματης παραγωγής περιεχομένου.
• Αναζήτηση σε βάθος (Depth-first search): Αναφέρεται σε μια μέθοδο αναζήτησης σε δέντρα ή γράφους, όπου εξερευνούνται όλοι οι πιθανοί κόμβοι μιας δομής πριν μεταβεί σε κόμβους βάθους. Η αναζήτηση σε βάθος χρησιμοποιείται σε πολλά προβλήματα, όπως στα παιχνίδια όπως το σκάκι και το Go, στην αναγνώριση προτύπων και στην ανάλυση λογισμικού. Επίσης, χρησιμοποιείται στην αναζήτηση λύσεων σε μηχανικά προβλήματα, στην επίλυση προβλημάτων στην τεχνητή νοημοσύνη και στην αναζήτηση στον χώρο καταστάσεων για προβλήματα που συνδέονται με την οργάνωση και την αναζήτηση πληροφοριών. Μερικές παραλλαγές της αναζήτησης σε βάθος περιλαμβάνουν την αναζήτηση με περιορισμούς (constrained depth-first search) και την αναζήτηση σε βάθος με αποκλεισμό (depth-bounded search).
• Μάθηση με επίβλεψη (Supervised learning): Πρόκειται για μια μέθοδο μηχανικής μάθησης όπου το μοντέλο εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων που περιέχει ετικέτες (labels) για κάθε είσοδο. Κατά την εκπαίδευση, το μοντέλο προσπαθεί να προβλέψει την ετικέτα για κάθε είσοδο, και τα βάρη του προσαρμόζονται ώστε να ελαχιστοποιηθεί η απόσταση μεταξύ της πραγματικής ετικέτας και της πρόβλεψης του μοντέλου. Οι εφαρμογές της μάθησης με επίβλεψη είναι πολλές, όπως η αναγνώριση φωνής, η εικόνας και το κειμένου, η κατηγοριοποίηση email σε ανεπιθύμητα και επιθυμητά, και η πρόβλεψη τιμών μετοχών στο χρηματιστήριο.
• Μάθηση ενισχυτική (Reinforcement learning): Πρόκειται για μια μέθοδο μηχανικής μάθησης όπου ένας αλγόριθμος προσπαθεί να μάθει να λαμβάνει αποφάσεις σε ένα περιβάλλον βασισμένο στις επιβραβεύσεις (rewards) που λαμβάνει για τις ενέργειές του. Σε κάθε βήμα, το μοντέλο προβαίνει σε μια ενέργεια και λαμβάνει μια επιβράβευση ή τιμωρία ανάλογα με το αποτέλεσμα της ενέργειας αυτής. Ο στόχος του αλγορίθμου είναι να μάθει ποιες ενέργειες θα πρέπει να πραγματοποιεί σε κάθε κατάσταση του περιβάλλοντος ώστε να μεγιστοποιήσει το συνολικό κέρδος (cumulative reward). Η μάθηση ενισχυτική χρησιμοποιείται σε πολλούς τομείς, όπως οι αυτόνομοι πράκτορες, οι βελτιστοποιήσεις αποφάσεων στα παιχνίδια, και η ρομποτική.

Ν–

1. Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks) είναι ένας τύπος αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, οι οποίοι μιμούνται τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί το ανθρώπινο εγκέφαλο για να αναγνωρίζουν πρότυπα σε δεδομένα. Παραδείγματα εφαρμογών των νευρωνικών δικτύων είναι η αναγνώριση εικόνων και φωνής, η πρόβλεψη τιμών στη χρηματοοικονομία και η αυτόματη μετάφραση κειμένου. Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν επίσης εφαρμογές σε πεδία όπως η ρομποτική και η ιατρική, και είναι ένας σημαντικός τομέας έρευνας στην τεχνητή νοημοσύνη.
2. Νευρωνική Γλωσσική Επεξεργασία (NLP): Αυτό αναφέρεται στη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης για την επεξεργασία και κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας. Η NLP χρησιμοποιείται συχνά σε εφαρμογές όπως οι ψηφιακοί βοηθοί και η ανάλυση κειμένου.
3. Η εννοια του Νοηματικού Αναλυτή (Semantic Analyzer) είναι άλλη μία σημαντική έννοια της Τεχνητής Νοημοσύνης που ξεκινά με το γράμμα Ν. Ο Νοηματικός Αναλυτής αναλύει τη σημασία των λέξεων σε μια πρόταση και επιτρέπει σε ένα σύστημα να κατανοήσει τι σημαίνει μια πρόταση. Χρησιμοποιείται σε συστήματα αναζήτησης στο διαδίκτυο, συστήματα αυτόματης απόκρισης σε ερωτήσεις και συστήματα αυτόματης πρότασης κειμένου.
4. Νοημοσύνη Προσομοίωσης (Simulated Intelligence): Αυτό αναφέρεται στη χρήση υπολογιστικών συστημάτων για την προσομοίωση και την αντιμετώπιση προβλημάτων που συνήθως αντιμετωπίζονται από ανθρώπους. Η νοημοσύνη προσομοίωσης χρησιμοποιείται σε πολλούς τομείς, όπως η ιατρική, η βιομηχανία και η αεροναυτική.

Ξ-

1. Ξενόγλωσσος επεξεργαστής (Cross-lingual NLP): Αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος να κατανοεί και να επεξεργάζεται πληροφορίες από διαφορετικές γλώσσες.
2. Ξεχωριστότητα (Distinctiveness): Αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος να διαχωρίζει διαφορετικές κατηγορίες και να αναγνωρίζει τα διαφορετικά χαρακτηριστικά που τις διακρίνουν.
3. Ξεχασιάρης (Forgetful): Αναφέρεται σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να απορρίπτει ή να λησμονεί συγκεκριμένες πληροφορίες ή δεδομένα, όπως ο άνθρωπος που μπορεί να ξεχάσει κάτι που δεν τον ενδιαφέρει πλέον.
4. Ξεπεραστής (Surpassing): Αναφέρεται σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που έχει ξεπεράσει την απόδοση του ανθρώπου σε συγκεκριμένες εργασίες ή δραστηριότητες, όπως ένα σύστημα αναγνώρισης φωνής που είναι πιο ακριβές

Ο-

1. Ομάδες Νευρώνων (Neuron Groups): Στα νευρωνικά δίκτυα, οι νευρώνες οργανώνονται σε ομάδες που συνεργάζονται για να επιτευχθεί ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα. Οι ομάδες νευρώνων είναι σημαντικές για την ανάπτυξη βαθιών νευρωνικών δικτύων.
2. Όρια Απόφασης (Decision Boundaries): Στα μοντέλα μηχανικής μάθησης, τα όρια απόφασης αναφέρονται στο χωρικό όριο που χωρίζει τα δεδομένα σε διαφορετικές κατηγορίες. Για παράδειγμα, σε ένα πρόβλημα αναγνώρισης εικόνων, το όριο απόφασης χωρίζει τις εικόνες σε διαφορετικές κλάσεις, όπως σκυλιά, γάτες κλπ.
3. Ολοκληρωμένα Κυκλώματα (Integrated Circuits): Η τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται στη χρήση υπολογιστικών συστημάτων για την επίλυση προβλημάτων. Τα ολοκληρωμένα κυκλώματα είναι σημαντικά για την ανάπτυξη των συστημάτων αυτών και αναφέρονται σε μικρού μεγέθους ηλεκτρονικά κυκλώματα που ενσωματώνουν διάφορα εξαρτήματα όπως τρανζίστορ, αντιστάτες, καθώς και διαφορετικούς τύπους λογικής και μνήμης σε ένα μικρό χώρο, επιτρέποντας τη δημιουργία πολύπλοκων συστημάτων σε μια μικρή συσκευή.

Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η χρήση ολοκληρωμένων κυκλωμάτων έχει οδηγήσει σε μεγάλες βελτιώσεις στην απόδοση και την αποθήκευση δεδομένων σε μικρούς υπολογιστές και άλλες συσκευές. Τα ολοκληρωμένα κυκλώματα επιτρέπουν επίσης την ανάπτυξη πιο προηγμένων αλγορίθμων και τη δημιουργία πιο αποδοτικών μοντέλων μάθησης μηχανής.

• Ομάδα Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning Group) είναι μια ομάδα ερευνητών και μηχανικών που ασχολούνται με την ανάπτυξη αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και την εφαρμογή τους σε πραγματικά προβλήματα.
• Οντόλογια Γνώσης (Ontologies) αναφέρεται σε μια συλλογή από έννοιες και σχέσεις μεταξύ τους που περιγράφουν μια κοινή περιοχή γνώσης ή ένα πρόβλημα.
• Οπτική Ανάλυση (Computer Vision) αναφέρεται στην ικανότητα των υπολογιστών να αναγνωρίζουν και να επεξεργάζονται εικόνες και βίντεο.
• Ονοματισμός Οντοτήτων (Named Entity Recognition) είναι η διαδικασία αναγνώρισης στο κείμενο των οντοτήτων, όπως π.χ. πρόσωπα, τοποθεσίες, οργανισμοί κλπ.
• Ομαδοποίηση Δεδομένων (Data Clustering) αναφέρεται στην ομαδοποίηση δεδομένων σε διαφορετικές ομάδες με βάση τις ομοιότητες τους.
• Ολοκλήρωση Γνώσης (Knowledge Integration) αναφέρεται στη συνδυασμό διαφορετικών πηγών γνώσης για τη δημιουργία μιας ολοκληρωμένης και πιο ολοκληρωμένης γνώσης.

Π-

1. Πίνακες (Arrays) είναι μια δομή δεδομένων στην προγραμματισμό που μπορεί να αποθηκεύσει μια σειρά από στοιχεία του ίδιου τύπου δεδομένων, όπως αριθμούς ή αλφαριθμητικά. Κάθε στοιχείο σε έναν πίνακα έχει ένα μοναδικό δείκτη ή “index” που το αναγνωρίζει και τοποθετείται στην αντίστοιχη θέση του πίνακα. Οι πίνακες χρησιμοποιούνται συχνά για την οργάνωση μεγάλων όγκων δεδομένων και για την εκτέλεση πολλαπλών υπολογισμών με τα ίδια σύνολα δεδομένων.
2. Παραμετρικό μοντέλο: Ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης που εξάγει συμπεράσματα από τα δεδομένα χρησιμοποιώντας ένα σύνολο παραμέτρων.
3. Πίνακας αναγνώρισης προτύπων (Pattern recognition table): Ένας πίνακας που χρησιμοποιείται στην τεχνητή νοημοσύνη για την αναγνώριση προτύπων σε δεδομένα εισόδου.
4. Παραμετρική μηχανική μάθηση: Ένας τύπος μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μοντέλα με παραμετροποιήσιμες συναρτήσεις για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων.
5. Πρότυπα συμπεριφοράς (Behavioral patterns): Συμπεριφορές που αναπαράγονται από τους υπολογιστές ή τους ρομπότ και ορίζουν την αλληλεπίδρασή τους με το περιβάλλον.
6. Πεπερασμένα Αυτόματα (Finite Automata): Μαθηματικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται στην τεχνητή νοημοσύνη για την αναπαράσταση συστημάτων που λειτουργούν βάσει συγκεκριμένων κανόνων και αλγορίθμων. Ένα πεπερασμένο αυτόματο αποτελείται από μια συλλογή καταστάσεων, μεταβάσεις μεταξύ αυτών των καταστάσεων και μια αρχική κατάσταση. Τα πεπερασμένα αυτόματα χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση συμβολοσειρών και την επίλυση προβλημάτων που απαιτούν την αναγνώριση συγκεκριμένων συμβολοσειρών. Επίσης, τα πεπερασμένα αυτόματα χρησιμοποιούνται σε πολλούς άλλους τομείς, όπως η αναγνώριση εικόνας, η κατηγοριοποίηση και η ανάλυση κειμένου.

Ρ-

R – Robotics Online (www.roboticsonline.com)

S – Salesforce Einstein (www.salesforce.com/products/einstein/)

T – Tesla AI (www.tesla.com/autopilotAI)

U – Unity Technologies (unity.com/solutions/ai-machine-learning)

V – Vicarious (www.vicarious.com)

W – Wolfram Alpha (www.wolframalpha.com)

X – Xnor.ai (xnor.ai)

Y – Yoshua Bengio’s MILA (mila.quebec)

Z – Zoox (zoox.com)

1. Ρομποτική (Robotics): Επιστήμη που ασχολείται με το σχεδιασμό, την κατασκευή και την χρήση ρομπότ για εκτέλεση εργασιών ή αυτοματοποίηση διαδικασιών.
2. Ρυθμιστές (Controllers): Προγράμματα ή συστήματα που χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο και τη ρύθμιση του λειτουργικού συστήματος, όπως π.χ. στην αυτοκινητοβιομηχανία για τον έλεγχο του κινητήρα.
3. Ρομποτική Προσομοίωση (Robotics Simulation): Μια μέθοδος που χρησιμοποιείται για να αναπαραστήσει τη συμπεριφορά των ρομπότ σε εικονικό περιβάλλον. Αυτό επιτρέπει στους επιστήμονες και τους μηχανικούς να δοκιμάζουν και να βελτιστοποιούν τους αλγόριθμους και τις λειτουργίες των ρομπότ χωρίς να χρειάζεται να κατασκευάσουν φυσικά πρωτότυπα.
4. Ρομποτική Προγραμματισμός (Robot Programming): Η διαδικασία της δημιουργίας κώδικα που χρησιμοποιείται για τον έλεγχο και την κίνηση των ρομπότ. Ο προγραμματισμός ρομπότ μπορεί να είναι μεθοδολογία βασισμένη σε γλώσσες προγραμματισμού όπως η C++, η Python και η Java, αλλά και μέσω γραφικών διεπαφών (GUI) και εργαλείων προγραμματισμού ρομπότ. Ο στόχος του ρομποτικού προγραμματισμού είναι να διασφαλίσει την ακρίβεια και την αποδοτικότητα των ρομπότ, καθώς και την ασφαλή λειτουργία τους σε διάφορες εφαρμογές όπως η βιομηχανία, η υγειονομική περίθαλψη, η εξερεύνηση διαστήματος και άλλες.

Σ –

είναι η δέκατη οδός του συμβόλου λεξιλογίου στην τεχνητή νοημοσύνη.

Αναφορικά με την τεχνητή νοημοσύνη, μπορεί να αναφέρεται σε πολλά πράγματα, αλλά εδώ είναι μερικά παραδείγματα:

1. Συστήματα Συστάσεων (Recommendation Systems): Τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται για την πρόταση προϊόντων ή υπηρεσιών σε έναν χρήστη με βάση την ιστορική του συμπεριφορά.
2. Συστήματα Συστατικής Ανάλυσης (Factorization Machines): Μοντέλα μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη προτιμήσεων χρηστών σε συγκεκριμένα αντικείμενα, όπως ταινίες ή βιβλία.
3. Σημασιολογική Ανάλυση (Semantic Analysis): Η ανάλυση του νοήματος πίσω από ένα κείμενο ή μια πρόταση, που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την κατηγοριοποίηση ή την αντιστοίχιση με κάποια άλλη πληροφορία.
4. Συστήματα Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing): Τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση, την κατηγοριοποίηση και την ανάλυση του ανθρώπινου λόγου, όπως η αναγνώριση φωνής, η μηχανική μετάφραση, η αναγνώριση ονομάτων, η ανάλυση συντακτικής δομής και η ανάλυση σημασιολογικού περιεχομένου. Τα συστήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας είναι σημαντικά για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και των συστημάτων που επικοινωνούν με ανθρώπους, όπως chatbots και εφαρμογές που απαιτούν αναγνώριση φωνής.

Τ-

1. Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence): Το πεδίο της επιστήμης που ασχολείται με τη δημιουργία ευφυών μηχανών που μπορούν να αντικαταστήσουν την ανθρώπινη νοημοσύνη σε διάφορους τομείς.
2. Ταξινόμηση (Classification): Μια διαδικασία μηχανικής μάθησης που αναθέτει μια κατηγορία σε μια είσοδο δεδομένων, βάσει ενός συνόλου κατηγοριών που έχουν ήδη οριστεί
3. Τεχνητή Όραση (Computer Vision): Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που αναφέρεται στη δυνατότητα των μηχανών να αναγνωρίζουν, επεξεργάζονται και αναλύουν τις εικόνες και τα βίντεο.
4. Τεχνητή Ζωή (Artificial Life): Ένα πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που αναφέρεται στη δημιουργία μοντέλων και προσομοιώσεων των βασικών χαρακτηριστικών της ζωής, προκειμένου να κατανοήσουμε καλύτερα τη φύση της ζωής και να δημιουργήσουμε καλύτερες τεχνολογίες
5. Το Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο είναι ένας τύπος αλγορίθμου μηχανικής μάθησης που είναι εμπνευσμένος από τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αποτελείται από ένα σύνολο από τεχνητά νευρώνες, οι οποίοι συνδέονται μεταξύ τους και λαμβάνουν εισόδους από το περιβάλλον. Κάθε νευρώνας επεξεργάζεται τις εισόδους του και παράγει μια έξοδο, η οποία στη συνέχεια μεταδίδεται σε άλλους νευρώνες.

Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για προβλέψεις, αναγνώριση προτύπων, ταξινόμηση, ανάλυση δεδομένων και πολλές άλλες εφαρμογές στη μηχανική μάθηση και στην τεχνητή νοημοσύνη. Επίσης, τα νευρωνικά δίκτυα είναι ικανά να αναγνωρίζουν πολύπλοκα πρότυπα στα δεδομένα, καθιστώντας τα ιδιαίτερα χρήσιμα στην αντιμετώπιση προβλημάτων με μεγάλο όγκο και ποικιλία δεδομένων.

Υ-

1. Υπολογιστική όραση (Computer Vision): Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που ασχολείται με την ανάπτυξη αλγορίθμων και τεχνικών για την αναγνώριση και την επεξεργασία εικόνων και βίντεο από τους υπολογιστές.
2. Υπολογιστική Νοημοσύνη (Computational Intelligence): Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που αναφέρεται στη χρήση μηχανικής μάθησης, επιστημονικών αλγορίθμων και άλλων μεθόδων για την ανάπτυξη ευφυών συστημάτων.
3. Υποκείμενη Γλώσσα (Subjunctive Language): Ορισμένες γλώσσες που εκφράζουν πιθανές, φανταστικές ή επιθυμητές καταστάσεις, όπως τα υποθετικά και τα συνθετικά ρήματα. Η κατανόηση της υποκειμενικής γλώσσας αποτελεί μια πρόκληση για τα συστήματα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
4. Υπολογιστική Γλωσσολογία (Computational Linguistics):
5. Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στην ανάπτυξη υπολογιστικών μοντέλων για την ανάλυση, την παραγωγή και τη μετάφραση φυσικών γλωσσών. Η υπολογιστική γλωσσολογία ενσωματώνει πτυχές της γλωσσολογίας, της πληροφορικής και της τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία μοντέλων που μπορούν να κατανοήσουν τη φυσική γλώσσα όπως τη χρησιμοποιούν οι άνθρωποι. Μερικά παραδείγματα εφαρμογών της υπολογιστικής γλωσσολογίας είναι οι συστήματα αναζήτησης στον ιστό, οι προγράμματα αναγνώρισης ονοματικών οντοτήτων, οι συστήματα μηχανικής μετάφρασης και οι συστήματα αυτόματης παραγωγής κειμένου.

Φ-

1. Φυσική Επεξεργασία Γλώσσας (Natural Language Processing – NLP): Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που ασχολείται με την αναγνώριση, την κατηγοριοποίηση και την ανάλυση της ανθρώπινης γλώσσας. Η NLP χρησιμοποιείται σε πολλές εφαρμογές, όπως η αυτόματη μετάφραση, ο αυτόματος συντακτικός έλεγχος, οι εξαγωγές πληροφοριών από κείμενα και η ανάπτυξη chatbots.
2. “Φυσική Νοημοσύνη” (Physical Intelligence), που αναφέρεται στην ικανότητα των ρομπότ και των μηχανών να αντιλαμβάνονται και να αλληλεπιδρούν με τον φυσικό κόσμο, όπως η αναγνώριση και η απόκριση σε αντικείμενα και η πλοήγηση σε ένα περιβάλλον.
3. “Φιλοσοφία της Τεχνητής Νοημοσύνης” (Philosophy of Artificial Intelligence), που ασχολείται με θέματα όπως η δυνατότητα των μηχανών να σκέφτονται, η ηθική της τεχνητής νοημοσύνης και η επίδρασή της στην ανθρώπινη κοινωνία.

Χ-

1. Χωρητικότητα (Capacity): Αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης να αντιμετωπίσει μια πρόκληση και να επιλύσει ένα πρόβλημα. Η χωρητικότητα μπορεί να μετρηθεί σε διάφορους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η επεξεργασία γλώσσας, η αναγνώριση προτύπων και η αναγνώριση φωνής. Η αύξηση της χωρητικότητας είναι σημαντική για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.
2. Χαρτογράφηση (Mapping): Η διαδικασία της αντιστοίχισης μεταξύ διαφορετικών συνόλων δεδομένων ή μεταξύ μιας αφηρημένης έννοιας και μιας συγκεκριμένης υλοποίησής της στον κόσμο της πραγματικότητας. Στην τεχνητή νοημοσύνη, η χαρτογράφηση χρησιμοποιείται συχνά για την αντιστοίχιση της αναπαράστασης της πραγματικότητας που έχει δημιουργηθεί στο μυαλό ενός ανθρώπου με την αντίστοιχη αναπαράσταση σε έναν υπολογιστή.
3. Χωρική Αναπαράσταση (Spatial Representation): Μια τεχνική που χρησιμοποιείται στην τεχνητή νοημοσύνη για την αναπαράσταση και την κατανόηση του χώρου και των αντικειμένων μέσα σε αυτόν. Η χωρική αναπαράσταση μπορεί να είναι δύο ή τρισδιάστατη και μπορεί να χρησιμοποιείται σε πολλούς τομείς της τεχνητής νοημοσύνης, όπως η ρομποτική, η επεξεργασία εικόνων και η αναγνώριση φωνής.
4. Χρονοσειρές (Time series): Μια σειρά από δεδομένα που παρουσιάζουν τις τιμές μιας μετρήσιμης ποσότητας σε διαφορετικά χρονικά σημεία. Οι χρονοσειρές χρησιμοποιούνται στην ανάλυση και πρόβλεψη των μετρήσιμων ποσοτήτων, όπως η παραγωγή ενέργειας, οι πωλήσεις, η κίνηση του χρηματιστηρίου, οι κλιματικές συνθήκες και άλλα. Οι τεχνικές ανάλυσης χρονοσειρών περιλαμβάνουν την απλή απομάκρυνση της μέσης τιμής, την αποσύνθεση σε τάση, εποχικότητα και τυχαία διακύμανση, καθώς και τη χρήση μοντέλων πρόβλεψης όπως οι αυτοπαλίνδρομοι μεταβατικοί μέσοι (ARMA) και οι αυτοπαλίνδρομοι μεταβατικοί μέσοι με εξωτερικές μεταβλητές (ARMAX).
5. Χαρακτηριστικά (Features): Χαρακτηριστικά αναφέρονται στα χαρακτηριστικά ή τις ιδιότητες που χρησιμοποιούνται για την περιγραφή ή την αναγνώριση ενός αντικειμένου στην τεχνητή νοημοσύνη. Αυτά τα χαρακτηριστικά μπορούν να είναι ότι από χαρακτηριστικά της εικόνας όπως το χρώμα και η φωτεινότητα μέχρι χαρακτηριστικά του κειμένου όπως η συντακτική δομή και η σημασιολογία των λέξεων.

Ψ-

Ψ: Ψηφιακή Εικόνα (Digital Image) – Μια εικόνα που αποτελείται από εκατοντάδες ή χιλιάδες pixel και αποθηκεύεται στον υπολογιστή σε ψηφιακή μορφή. Η επεξεργασία των ψηφιακών εικόνων είναι ένα σημαντικό πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η αναγνώριση μοτίβων και η μηχανική μάθηση για την ανάλυση και επεξεργασία των εικόνων.

Ω-

1. Ωριαία Πρόβλεψη (Hourly Forecasting): Μια τεχνική πρόβλεψης που χρησιμοποιείται στην Τεχνητή Νοημοσύνη και στο Machine Learning για να προβλέψει τις μελλοντικές τιμές ενός χαρακτηριστικού (όπως η θερμοκρασία ή η υγρασία) σε χρονικό διάστημα μιας ώρας. Αυτή η τεχνική χρησιμοποιείται συχνά στη μετεωρολογία και στον τομέα της ενέργειας για τη διαχείριση της παραγωγής και της κατανάλωσης ενέργειας.
2. Ωρίμανση (Maturity): Στην τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στη δυνατότητα ενός συστήματος να βελτιώνει την απόδοσή του με την πάροδο του χρόνου, μέσω εκπαίδευσης και εμπειρίας. Συχνά συνδέεται με την έννοια της μάθησης με ενίσχυση (reinforcement learning) όπου το σύστημα μαθαίνει από την αλληλεπίδρασή του με το περιβάλλον του.