AI Szótár — 59 mesterséges intelligencia fogalom magyarul

Alapfogalmak

• Mesterséges intelligencia (AI) — A mesterséges intelligencia olyan szoftver, amely adatokból tanult mintázatok alapján old meg feladatokat, amelyekhez korábban emberi döntés kellett.
• Gépi tanulás — A gépi tanulás az a módszer, amellyel egy modell történelmi adatokból tanul összefüggéseket, hogy új eseteken is helyes kimenetet adjon.
• Multimodális AI — A multimodális AI egyszerre több adattípust — szöveget, képet, hangot, táblázatot — képes bemenetként értelmezni.
• Természetes nyelvfeldolgozás — Az NLP az a terület, amely a gépi szövegértéssel és -előállítással foglalkozik: osztályozás, kivonatolás, entitásfelismerés, fordítás.
• Office Intelligence (OI) — Az Office Intelligence az a szemlélet, amelyben az AI-t nem külön termékként vezetjük be, hanem a meglévő irodai folyamatokra fejlesztjük rá.
• GEO (generatív motor optimalizálás) — A GEO az a gyakorlat, amellyel a tartalmat úgy készítjük el, hogy az AI-alapú válaszmotorok idézzék és hivatkozzák.
• AI-keresési láthatóság — Az AI-keresési láthatóság azt jelenti, hogy a márka és a tartalom megjelenik az AI-asszisztensek és a generatív keresési válaszok forrásai között.

Nyelvi modellek

• Generatív AI — A generatív AI olyan modell, amely új tartalmat állít elő — szöveget, képet, kódot vagy hangot — a tanult mintázatai alapján.
• LLM (nagy nyelvi modell) — Az LLM olyan nagyméretű nyelvi modell, amely szövegben a következő elemet jósolja meg, és ezzel képes összefoglalni, átfogalmazni, osztályozni és válaszolni.
• Token — A token a szöveg legkisebb egysége, amellyel a nyelvi modell dolgozik — nagyjából egy szó háromnegyede; ez alapján számolják a költséget is.
• Kontextusablak — A kontextusablak az a maximális szövegmennyiség, amit a modell egyszerre figyelembe tud venni a kérdés és a válasz során.
• Prompt — A prompt az az utasítás és kontextus, amit a nyelvi modellnek adsz — ez határozza meg a válasz minőségét, formátumát és korlátait.
• Prompt engineering — A prompt engineering az utasítások szisztematikus megtervezése és tesztelése azért, hogy a modell kimenete stabil, ellenőrizhető és üzletileg használható legyen.
• Rendszerutasítás — A rendszerutasítás a modellnek adott állandó keret: szerep, hangnem, tiltások és formátumszabályok, amelyek minden felhasználói kérdésre érvényesek.
• Finomhangolás — A finomhangolás egy meglévő modell továbbtanítása saját példákon, hogy stabilan a kívánt stílusban és formátumban válaszoljon.
• Hőmérséklet (temperature) — A hőmérséklet az a beállítás, amely a modell válaszainak változatosságát szabályozza: alacsony érték kiszámíthatóbb, magas kreatívabb kimenetet ad.

Automatizáció

• AI ügynök — Az AI ügynök olyan rendszer, amely célt kap, lépéseket tervez, eszközöket és rendszereket hív, majd önállóan végigviszi a feladatot.
• Eszközhívás (function calling) — Az eszközhívás az a képesség, amellyel a nyelvi modell strukturált formában meghívhat egy előre definiált függvényt vagy API-t.
• RPA (robotizált folyamatautomatizálás) — Az RPA olyan szoftverrobot, amely a felhasználói felületeken keresztül ismétli meg az ember által végzett, szabályalapú lépéseket.
• Munkafolyamat-automatizálás — A munkafolyamat-automatizálás egy teljes üzleti folyamat végigvitele emberi beavatkozás nélkül, az inputtól a rendszerbe rögzített kimenetig.
• Orkesztráció — Az orkesztráció az a réteg, amely eldönti, melyik modell, eszköz vagy ember melyik lépésben kapcsolódik be a folyamatba.
• Intelligens dokumentumfeldolgozás — Az intelligens dokumentumfeldolgozás szkennelt vagy PDF dokumentumokból nyer ki strukturált adatot, amely közvetlenül rendszerbe tölthető.
• OCR (optikai karakterfelismerés) — Az OCR képből vagy szkennelt dokumentumból olvasható szöveget állít elő, amelyet aztán további feldolgozás strukturálhat.
• AI chatbot — Az AI chatbot természetes nyelven kommunikáló asszisztens, amely nem előre megírt válaszfákból, hanem nyelvi modellből dolgozik.
• Beszédfelismerés — A beszédfelismerés hangfelvételt alakít szöveggé, amelyből összefoglaló, feladatlista vagy CRM-bejegyzés készíthető.

Adat és integráció

• RAG (visszakereséssel támogatott generálás) — A RAG az a megoldás, amikor a modell válaszadás előtt kikeresi a releváns céges dokumentumrészleteket, és csak azok alapján válaszol.
• Embedding (vektoros reprezentáció) — Az embedding a szöveg számsorrá alakított jelentése, amely lehetővé teszi, hogy a gép hasonlóság alapján keressen, ne kulcsszó alapján.
• Vektoros adatbázis — A vektoros adatbázis olyan tároló, amely embeddingeket tart nyilván, és hasonlóság alapján adja vissza a leginkább releváns tartalomrészleteket.
• Chunkolás (darabolás) — A chunkolás a hosszú dokumentumok értelmes egységekre bontása, hogy a keresés a valóban releváns bekezdést adja vissza a modellnek.
• Szemantikus keresés — A szemantikus keresés jelentés alapján találja meg a releváns tartalmat, akkor is, ha a keresett kifejezés szó szerint nem szerepel a szövegben.
• Tanítóadat — A tanítóadat az a példakészlet, amelyből a modell tanul; minősége közvetlenül meghatározza a modell pontosságát és torzításait.
• MCP (Model Context Protocol) — Az MCP nyílt szabvány arra, hogy AI-modellek egységes módon kapcsolódjanak külső adatforrásokhoz és eszközökhöz.
• API — Az API az a szabványos csatlakozási pont, amelyen keresztül két rendszer adatot és utasítást cserél emberi beavatkozás nélkül.
• Strukturálatlan adat — A strukturálatlan adat minden olyan tartalom — e-mail, PDF, hangfelvétel, kép —, amelyet nem lehet közvetlenül adatbázismezőkbe tölteni.
• Üzleti intelligencia (BI) — Az üzleti intelligencia a céges adatok összegyűjtése és megjelenítése döntéstámogatás céljából — riportokban, dashboardokon, mutatókban.

Szabályozás és biztonság

• AI hallucináció — Az AI hallucináció az, amikor a modell tényszerűen hamis információt állít elő, miközben magabiztos és jól formázott választ ad.
• Guardrail (védőkorlát) — A guardrail az a technikai és szabályozási korlát, amely megakadályozza, hogy az AI a megengedett kereten kívül válaszoljon vagy cselekedjen.
• Prompt injection — A prompt injection olyan támadás, amelyben a feldolgozott tartalomba rejtett utasítás téríti el az AI-t az eredeti feladatától.
• Adatszivárgás AI-használatnál — Az adatszivárgás az, amikor bizalmas céges adat kikerül egy külső AI-szolgáltatóhoz vagy illetéktelen felhasználóhoz.
• Árnyék-AI — Az árnyék-AI az, amikor a munkatársak engedély és felügyelet nélkül használnak AI-eszközöket a munkájukhoz.
• AI szabályzat — Az AI szabályzat az a belső dokumentum, amely rögzíti, milyen AI-eszköz, milyen adattal, milyen jóváhagyás mellett használható a cégben.
• AI Act (EU AI rendelet) — Az AI Act az Európai Unió AI-rendelete, amely kockázati szintekbe sorolja az AI-rendszereket, és a szinthez köti a kötelezettségeket.
• AI és GDPR — A GDPR meghatározza, hogy milyen jogalappal, milyen célból és meddig kezelhető személyes adat AI-rendszerben.
• Adatanonimizálás — Az adatanonimizálás a személyes azonosítók eltávolítása vagy helyettesítése, hogy az adat GDPR-kockázat nélkül legyen feldolgozható.
• AI torzítás (bias) — Az AI torzítás az, amikor a rendszer szisztematikusan hátrányosabb kimenetet ad egyes csoportokra a tanítóadat vagy a tervezés miatt.

Bevezetés és üzemeltetés

• AI integráció — Az AI integráció azt jelenti, hogy a modell képességei beépülnek a meglévő céges rendszerekbe, és nem külön felületen kell használni őket.
• Emberi jóváhagyás a folyamatban — A human-in-the-loop olyan folyamatterv, amelyben az AI javaslatot készít, de a kockázatos döntést ember hagyja jóvá.
• Kiértékelés (evaluation) — A kiértékelés az AI-kimenet minőségének mérése rögzített tesztkészleten, hogy a változtatások hatása számokban legyen látható.
• Pontosság és megbízhatóság — A pontosság azt méri, az esetek hány százalékában adja a rendszer a helyes kimenetet — mindig egy adott feladatra és tesztkészletre értelmezve.
• Modelldrift — A modelldrift az a jelenség, amikor a rendszer pontossága idővel romlik, mert a valóság vagy a bemeneti adat megváltozott.
• AI monitoring — Az AI monitoring a futó rendszer folyamatos megfigyelése: hívásszám, költség, hibaarány, válaszidő és minőségi mutatók.
• PoC és pilot — A PoC azt bizonyítja, hogy a megoldás technikailag működik; a pilot azt, hogy valós körülmények között, valós felhasználókkal is használható.
• AI ROI (megtérülés) — Az AI ROI a bevezetés által felszabadított idő és elkerült hiba pénzben kifejezett értéke a teljes bekerülési és üzemeltetési költséghez viszonyítva.
• Teljes birtoklási költség — A TCO az AI-megoldás teljes költsége: fejlesztés, licenc, modellhasználat, integráció, üzemeltetés, karbantartás és képzés együtt.
• Microsoft 365 Copilot — A Microsoft 365 Copilot a Microsoft irodai alkalmazásaiba épített AI-asszisztens, amely a cég saját Microsoft 365-ös tartalmára támaszkodik.
• Copilot Studio — A Copilot Studio a Microsoft alacsony kódú felülete, amelyen saját, céges adatokra épülő AI-asszisztensek és ügynökök építhetők.
• Azure OpenAI Service — Az Azure OpenAI a Microsoft felhőjében futtatott OpenAI-modellek szolgáltatása vállalati adatkezelési és megfelelőségi garanciákkal.
• Digitális érettség — A digitális érettség azt méri, mennyire képes a szervezet adatra, integrált rendszerekre és dokumentált folyamatokra támaszkodva működni.
• No-code és low-code — A no-code és low-code eszközök vizuális felületen engednek alkalmazást és automatizmust építeni minimális vagy nulla programozással.

Gyakori kérdések

Mi az AI Szótár?

Magyar nyelvű, üzleti fókuszú fogalomtár, amely a mesterséges intelligencia és az automatizáció kifejezéseit magyarázza cégvezetői nézőpontból. Minden fogalomnak önálló oldala van rövid definícióval, részletes kifejtéssel és üzleti jelentőséggel.

Kinek szól a szótár?

Középvállalati döntéshozóknak, IT- és pénzügyi vezetőknek, akiknek konkrét folyamatokról kell dönteniük, nem AI-kutatóknak.

Felhasználhatom a definíciókat?

Igen, forrásmegjelöléssel. A tartalom gépi feldolgozáshoz JSON formában is elérhető az /api/terms.json végponton.