Kunstig intelligens er fullt av faguttrykk og forkortelser. Her forklarer vi de viktigste begrepene på norsk, med praktiske eksempler fra norske bedrifter. Enten du er nybegynner eller erfaren bruker, finn raske svar på hva AI-terminologien faktisk betyr.
API (Application Programming Interface) lar programmer snakke sammen - slik at du kan bygge AI inn i dine egne systemer.
ChatGPT er den mest populære AI-chatboten, laget av OpenAI, som kan svare på spørsmål, skrive tekst og hjelpe med oppgaver.
Claude er en AI-chatbot fra Anthropic, kjent for å være god på lange dokumenter, koding og å gi nyanserte svar.
Microsoft Copilot er AI integrert i Microsoft 365 (Word, Excel, Outlook, Teams) for å automatisere oppgaver.
Context window er hvor mye tekst AI-modellen kan "huske" om gangen - altså hvor lang samtale eller dokument den kan håndtere.
Deep learning er en type maskinlæring som bruker kunstige nevrale nettverk med mange lag for å lære komplekse mønstre.
Data training er prosessen hvor AI-modeller lærer ved å analysere enorme mengder eksempler.
Embeddings er matematiske representasjoner av ord/tekst som lar AI forstå likhet og mening.
Fine-tuning er å videretrene en eksisterende AI-modell på dine egne spesifikke data for å tilpasse den.
Foundation model er en stor AI-modell trent på brede data, som kan tilpasses mange ulike oppgaver.
Gemini er Googles AI-modell og chatbot, tidligere kjent som Bard.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) er arkitekturen bak ChatGPT og mange andre språkmodeller.
Generativ AI skaper nytt innhold (tekst, bilder, video, kode) basert på det den har lært.
Guardrails er sikkerhetsbegrensninger som hindrer AI i å generere skadelig, ulovlig eller upassende innhold.
Hallusinasjoner er når AI oppfinner fakta eller informasjon som høres troverdig ut, men er feil.
Inferens er når en ferdig trent AI-modell brukes til å generere svar - altså den "normale bruken" av AI.
Instruction-following er AI-modellens evne til å følge spesifikke instruksjoner i prompten.
Knowledge cutoff er tidspunktet hvor AI-modellens treningsdata slutter - den vet ikke om hendelser etter dette.
LLM (Large Language Model) er store AI-modeller trent på enorme mengder tekst for å forstå og generere språk.
LoRA (Low-Rank Adaptation) er en effektiv metode for å tilpasse store AI-modeller uten å måtte trene hele modellen på nytt.
Maskinlæring er at datamaskiner lærer av data og erfaring, istedenfor å bli eksplisitt programmert.
Multimodal AI kan håndtere flere typer input/output - tekst, bilder, lyd, video - ikke bare én modalitet.
Nevrale nettverk er AI-arkitektur inspirert av hjernen, med lag av kunstige "nevroner" som lærer mønstre.
OpenAI er AI-forskningsselskapet som laget ChatGPT og GPT-modellene.
Parametere er de justerbare "bryterne" i en AI-modell som bestemmer hvordan den oppfører seg - flere parametere betyr vanligvis smartere modell.
En prompt er instruksjonen eller spørsmålet du gir til AI-en - det du skriver i chatboksen.
Prompt engineering er ferdigheten å utforme effektive prompts for å få best mulig resultat fra AI.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) lar AI søke i dine egne dokumenter for å gi mer presise svar basert på din data.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) er treningsmetoden som gjør AI mer hjelpsom, ærlig og ufarlig.
Semantic search forstår betydningen av ord, ikke bare eksakte treff - så du finner "bil" selv om dokumentet sier "personbil".
System prompt er skjulte instruksjoner gitt til AI-en som styrer hvordan den oppfører seg i alle samtaler.
Temperature kontrollerer hvor kreativ vs. forutsigbar AI-en er - lav temperatur = trygt/konsistent, høy temperatur = kreativt/variert.
En token er den minste enheten AI-en behandler tekst i - omtrent 0.75 norske ord per token.
Transformer er AI-arkitekturen som gjorde moderne språkmodeller mulig - hjørnesteinen i GPT, Claude, Gemini.
Transfer learning er å gjenbruke kunnskap en AI lærte på én oppgave til en relatert oppgave - som et grunnfag som støtter spesialisering.
Vector database lagrer tekst som matematiske vektorer, slik at AI kan finne innhold basert på mening, ikke bare nøkkelord.
Zero-shot learning er at AI kan utføre oppgaver den ikke eksplisitt er trent på, bare basert på generell forståelse.
AFKIs AI-kurs gir deg praktisk erfaring med begrepene i denne ordboken. Du lærer ikke bare teorien - du bruker verktøyene.