Термины ИИ: понятный словарь для тех, кто не программист

Помню, как в 2015 году впервые наткнулся на статью про нейросети. Прочитал первый абзац и закрыл. Не потому что скучно. Просто каждое третье слово было из другого языка: «токен», «промпт», «обучающая выборка». Разбирался долго, через ошибки, методом перечитывания одного и того же по пять раз.

С тех пор мало что изменилось. Терминов стало больше, они стали встречаться чаще — в новостях, в разговорах с детьми, в интерфейсах приложений. А нормальных объяснений для обычного человека как не было, так и нет.

Эта статья: словарь. Не для программистов. Для тех, кто слышит «галлюцинации ИИ» в новостях и хочет понять что это вообще такое. Или кому сын написал «попробуй промпт написать по-другому» — и непонятно за что хвататься.

Разберём 25 слов которые встречаются чаще всего. По порядку — от простых к сложным.

Что такое ИИ и нейросеть — два слова которые путают чаще всего

Начнём с самого главного. Эти два слова звучат как синонимы — но это разные вещи.

Искусственный интеллект (ИИ) — это общее название для компьютерных программ, которые умеют делать то, что раньше умели только люди: понимать речь, распознавать лица на фото, отвечать на вопросы. ИИ — это большой зонтик, под которым помещается много разных технологий.

Нейросеть — одна из этих технологий. Способ построить ИИ, вдохновлённый тем как работает человеческий мозг. Миллиарды крошечных связей, которые обучаются на примерах. Именно на нейросетях работают сегодняшние помощники — Алиса, ГигаЧат, DeepSeek.

Проще говоря: все нейросети входят в понятие ИИ. Но ИИ шире. Примерно как яблоки и груши — оба фрукты, но яблоко не означает «любой фрукт».

Алгоритм — ещё одно слово из той же компании. Это просто набор правил по которым программа принимает решения. Рецепт борща — тоже алгоритм: сначала то, потом это, потом ещё. У ИИ алгоритмы сложнее, но суть та же.

Машинное обучение — это когда программу не программируют жёсткими правилами, а показывают ей примеры и она сама учится находить закономерности. Как учат ребёнка: не объясняют «кот — это животное с четырьмя лапами и хвостом», а просто показывают сотни фотографий и говорят «это кот, это не кот». Программа постепенно соображает сама.

Подробнее о том как устроены нейросети — в отдельной статье что такое нейронная сеть.

Как Вы общаетесь с нейросетью: термины разговора

Когда открываете Алису или ГигаЧат и что-то пишете — Вы уже используете несколько терминов. Просто не знаете как они называются.

Промпт — это Ваш запрос к нейросети. Всё что Вы набираете в строку чата. «Объясни мне что такое страховка» — это промпт. «Напиши поздравление маме на день рождения» — тоже промпт. Слово пришло из английского (prompt — подсказка, реплика), но прижилось в русскоязычном мире без перевода.

Хороший промпт — конкретный. «Напиши поздравление маме на 70 лет, тёплое, без пафоса, три предложения» — это хороший промпт. «Напиши что-нибудь красивое» — плохой, нейросеть будет угадывать что Вы имели в виду.

Запрос — по смыслу то же самое что промпт. Просто русское слово. Некоторые говорят «запрос», некоторые «промпт» — оба варианта правильные.

Контекст — это всё что нейросеть помнит в рамках одного разговора. Объяснили ей что Вы пенсионер из Екатеринбурга — она будет учитывать это в следующих ответах. Закрыли окно браузера и открыли снова — контекст сбросился, нейросеть снова «не знает» кто Вы.

Именно поэтому если задаёте сложный вопрос, лучше давать контекст в начале: «Я пожилой человек, не разбираюсь в компьютерах. Объясни мне…» Ответ будет совсем другим.

Что такое промпт и как его правильно составить — подробно разобрал в статье что такое промпт для нейросети.

Что происходит внутри: термины которые объясняют как ИИ думает

Эти слова Вы вряд ли будете использовать в разговоре. Но они встречаются в статьях и новостях — и когда встретите, будет понятно о чём речь.

Токен — минимальный кусочек текста, с которым работает нейросеть. Примерно слово или часть слова. Когда Вы пишете «Здравствуйте, как дела?» — нейросеть видит не слова, а токены: «Здрав», «ствуйте», «,», «как», «дела», «?». Каждый токен обрабатывается отдельно.

Почему это важно знать практически: у каждой нейросети есть лимит токенов на один разговор. Когда говорят «контекстное окно 128 000 токенов» — это значит нейросеть может удержать в памяти примерно 100 000 слов за один сеанс. Очень длинный разговор или большой документ может не поместиться.

Обучение модели — процесс когда нейросеть учится. Ей показывают миллиарды текстов из интернета, книг, статей — и она учится предсказывать что будет дальше. Так и появляется способность отвечать на вопросы. Обучение занимает месяцы и стоит огромных денег — поэтому его проводят крупные компании, а не обычные программисты.

Модель — в разговоре про ИИ это не макет или образец, а обученная нейросеть. «Последняя модель ГигаЧата» значит последняя версия этой нейросети. GPT-4o, Claude — это всё названия конкретных моделей.

Параметры — числа внутри нейросети, которые настраиваются в процессе обучения. Когда говорят «модель на 70 миллиардов параметров» — это просто мера размера. Чем больше параметров, тем сложнее модель. Но больше не всегда лучше — маленькие модели часто работают быстрее и дешевле.

Когда ИИ ошибается: термины про сбои и ограничения

Нейросети не идеальны. У них есть характерные ошибки — и для них тоже есть названия.

Галлюцинации ИИ — это когда нейросеть уверенно говорит неправду. Выдумывает факты, несуществующие книги, неверные даты. Не потому что хочет обмануть — она просто продолжает текст так как кажется наиболее вероятным, не проверяя реальность.

Признаки что нейросеть галлюцинирует: очень уверенный тон при конкретных деталях (точные цифры, имена, даты которые Вы не можете проверить), слишком гладкий ответ на узкую тему. Правило простое: чем важнее информация, тем нужнее проверка в другом источнике. Нейросеть хороша для черновика, но не для справки.

Об этом я подробнее писал в статье про работу с ИИ — там есть раздел про ошибки нейросетей.

Смещение (bias) — когда нейросеть систематически выдаёт необъективные ответы из-за перекоса в данных на которых обучалась. Если обучить нейросеть только на новостях определённого направления — она будет видеть мир через этот фильтр. Как человек который читал только одну газету всю жизнь.

Переобучение — когда нейросеть слишком хорошо запомнила примеры из обучения, но плохо работает с новыми ситуациями. Как студент который вызубрил ответы на конкретные билеты — а на экзамене попался другой вопрос.

Контекстное окно — сколько текста нейросеть может удержать в памяти за один разговор. Если разговор длинный или Вы загрузили большой документ — нейросеть начинает «забывать» начало. Это не баг, это архитектурное ограничение. Решение: начинать новый разговор или работать частями.

Почему нейросети ошибаются и как это учитывать в работе — разобрал в статье нейросети для пожилых.

Термины из новостей про ИИ: чтобы понимать что происходит

Эти слова звучат в заголовках каждую неделю. Без них разговор про ИИ не склеивается.

LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — категория нейросетей обученных на текстах. Умеют писать, отвечать, переводить, объяснять. Все современные чат-боты — это LLM. Большая — потому что у них миллиарды параметров и обучали их на терабайтах текстов.

Генеративный ИИ — ИИ который создаёт что-то новое: текст, изображение, голос, видео. В отличие от ИИ который только анализирует, генеративный производит. Когда нейросеть рисует картину по описанию или пишет письмо — это генеративный ИИ.

Теперь про конкретные инструменты которые упоминаются в новостях:

Алиса AI (alice.yandex.ru) — российский голосовой и текстовый помощник от Яндекса. Работает в России без каких-либо дополнительных настроек. Умеет отвечать на вопросы, помогать с текстами, искать информацию.

ГигаЧат — российский ИИ-помощник от Сбера. Тоже работает без ограничений из России. Можно зайти через приложение СберБанк Онлайн или на сайте.

DeepSeek — китайская языковая модель. На момент написания этой статьи работает из России без VPN. Качественная, и при этом бесплатная в базовом варианте.

ChatGPT — один из самых известных ИИ-помощников, создан американской компанией OpenAI. Из России сейчас напрямую не открывается — это ограничение со стороны самого сервиса, не российского законодательства. Некоторые находят способы получить к нему доступ, но в этой статье мы их не рассматриваем.

Пять терминов которые слышите от детей и внуков

Моя дочь-семиклассница иногда говорит слова из которых я понимаю одно из трёх. Вот несколько которые связаны с ИИ — и которые стоит знать чтобы хотя бы понимать о чём речь.

Дипфейк — видео или фото где лицо или голос человека подменён с помощью нейросети. Технология существует несколько лет, но сейчас стала доступна почти каждому. Отсюда новые схемы мошенничества: звонок «от сына» с чужим голосом, фото «знакомого» в компрометирующей ситуации. Если что-то вызывает подозрение — перезвоните напрямую тому человеку по обычному номеру.

Нейрофото — изображение созданное нейросетью по текстовому описанию. «Нарисуй мне кот на диване в стиле акварели» — и через несколько секунд картинка готова. Это и есть нейрофото. Иногда их выдают за настоящие — умение распознавать важно.

Голосовой клон — копия чьего-то голоса созданная нейросетью. Достаточно нескольких минут записи реального голоса — и можно получить синтетический голос который звучит очень похоже. Именно поэтому не стоит слепо доверять голосовым сообщениям от незнакомых номеров.

ИИ-агент — нейросеть которая не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи самостоятельно: заходит на сайты, заполняет формы, ищет информацию и делает из неё выводы. Пока это развивающаяся технология, но направление активное.

RAG — способ сделать нейросеть умнее за счёт подключения к конкретным документам или базам данных. Если нейросеть обучена на текстах из интернета до 2024 года — она не знает что было после. RAG позволяет подключить актуальную базу знаний. Для обычного пользователя это выглядит как «загрузи документ и задай по нему вопросы».

Когда я начинал разбираться в этих словах — казалось что это язык другой планеты. Теперь большинство из них звучат как обычные слова. Не потому что я стал программистом. Просто встретил их достаточно раз чтобы они перестали пугать. Вы сделали первый шаг — дочитали до конца. Это уже немало.

Часто задаваемые вопросы

Работаю с нейросетями каждый день — и словарь терминов у меня в голове пополнялся постепенно, слово за словом. Не за один день. Главное что я понял за это время: незнакомое слово это просто незнакомое слово. Ничего больше. Встретишь его несколько раз в контексте — и оно перестанет быть чужим.

ВКонтакте и в Одноклассниках веду сам — там не только анонсы новых статей, но и свежие новости про технологии, разборы реальных случаев из жизни и короткие советы которые не попадают в блог. Подписывайтесь чтобы не пропустить. Ссылки и инструкция как подписаться — здесь.