德國AI標準化路線圖_詞彙表 *(Rev_2)* ==名詞解釋==

--- tags: 德國 AI 標準化路線圖, Paper Reading, ARTIFICIAL INTELLIGENCE --- # 德國AI標準化路線圖_詞彙表 *(Rev_2)* ==名詞解釋== ***Paper: [GERMAN STANDARDIZATION ROADMAP ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE](https://www.dke.de/resource/blob/2008048/99bc6d952073ca88f52c0ae4a8c351a8/nr-ki-english---download-data.pdf)*** :::info 領域 Areas: 1 人工智慧(一般) Artificial Intelligence (only general terms) 2 人工智慧特徵 Characteristics of AI systems 3 資料特徵 Characteristics of data 4 方法與工具 Methods and techniques 5 機器學習(包括神經網路) Machine learning (also neural networks) 6 其他 Others ::: | Areas 領域 | German 德文 | English 英文 | 中文 | Description and source $^{30}$ 敘述與來源 | | - | - | - | - | -- | | 1 | Agent | agent | 代理 | 代理通常定義為軟體或硬體單元，用以處理資訊，==並從輸入產生輸出==| | 3 | Aktualität | currency | 流通 | 資料在特定使用情境中具有合適年份的屬性之程度 ==資料屬性在特定使用情境中具有合適年份的程度==[88] | 5 | Angeleitetes maschinelles Lernen | supervised machine learning | 監督式 機器學習| 使用預先分類的資料進行機器學習 $^{31}$ | 1 | Automatisierung | automation |自動化 | 用==電腦運算的方式==取代==人工作業== [294] | 2 | Autonomie | autonomy | 自主(系統) 自控(自駕車輛) | 系統根據其內部狀態和環境執行任務而無需人工干預的能力 $^{32}$[295] | 1 | Big Data | Big Data | 大數據 | 太廣泛、太複雜、太短暫或結構太弱，無法使用傳統==資料==處理方法進行評估的數據 $^{33}$| | 3 | Datenqualität | data quality | 資料品質 |與資料相關的品質[88] 在特定條件下使用時，資料的特徵滿足明確和隱含需求的程度$^{34}$ [88] | 3 | Datenschutz | data protection |資料保護|隱私/資料保護(資料安全)是指根據歐盟通用資料保護條例 ==(GDPR)== 等相關法規收集和處理個人資料。 例如，歐洲人有權要求他們的個人資料受到適當的保護免於受到IT攻擊。 | | 5 | Deep Neural Network | Deep Neural Network|深度神經網路 | ==除了(深度學習的)輸入和輸出層外，神經網路還有更多的隱藏節點層==| | 2 | Erklärbarkeit | explainability |可解釋性 | AI系統的特==性==，==使系統能夠做出自動決策的因素可以被人類所理解== $^{35}$ | 4 | Expertensystem | expert system|專家系統|通常是基於==象徵型==知識處理、以規則為基礎的系統。 例如：=='如果..-就..'== 的規則 $\rightarrow$ 符號、AI系統中知識的形式表達。 ==總結就是==，從==規則式的知識==中用邏輯推導出新知識 | 3 | Genauigkeit | accuracy |準確性| 在特定的使用情境下，==資料能夠正確表示概念或事件預期屬性的真實值之程度==。 [88] | 2 | Grad der Zuverlässigkeit | dependability |可靠性 | ==在所需的時間內按照所需的方式完成任務的能力==[105] | 4 | Inferenz | inference reasoning | ==理論==推理 | 基於規則的推理；常用於專家系統 | | 1 | KI- Komponente | AI component|AI元件 |使用人工智慧的系統元件 | | 1 | KI-Modul | AI module |AI模組 |實現演算法的軟體模組 [86] | 1 | KI-System | AI system |AI系統 | 使用人工智慧的系統 $^{36}$ | 1 | Kognitives System | cognitve system|認知系統 |==連接==數位世界和現實環境的適應性系統，可以自動感知事物，關聯和理解情境，得出結論並從中學習，==從而掌控並解決==任務。 | | 5 | Kontinuierliches Lernen | continuous learning |持續學習 | 在系統的生產環境中持續進行的人工智慧系統的增量訓練 $^{37}$ | 2 | Kontrollierbarkeit | controllability |可控制性 | 人類操作員及時干預系統運行的能力$^{38}$ | 5 | Lerndaten | training data |訓練資料| 用於訓練模型的資料$^{39}$ | 1 | Lernendes System | learning system |學習系統 | 學習系統是機器、機器人和軟體系統，在以學習為基礎的資料基礎上，獨立執行抽象描述的任務，每個步驟都沒有由人類特別撰寫程式。為了解決其任務，使用經過學習演算訓練過的模型。在學習演算的幫助下，許多系統可以在執行過程中繼續學習：他們改進預先訓練的模型並擴展他們的知識庫[296] | 4 | Maschinelle Übersetzung | machine translation |機器翻譯 | 由人工智慧系統將口頭或書面的自然語言自動翻譯成另一種語言$^{39}$ | 5 | Maschinelles Lernen | machine learning |機器學習|使系統能夠從資料和交互過程中學習的技術| | 1 | Modell | model |模型 | 系統、實體、現象或過程的物理、數學或其他邏輯的呈現[297] | 5 | Neuronales Netz | artificial neural net |人工神經網路 | 由簡單的==運算==單元和這些單元之間的加權關係組成的計算網路，其輸入與輸出函數由網路單元的相互作用所決定$^{40}$ | 1 | Roboter | robot |機器人 | 機器人是一種技術系統，具有感知環境的傳感器、以目的為導向的處理單元和改變其==與環境間的空間關係或環境本身的傳感器==。$^{42}$ | 4 | Robotik | robotics|機器人技術|==建造機器人==的專業技術| | 2 | Robustheit | robustness |穩健性 | 系統在任何情況下 ==(出現錯誤) 仍然能繼續== 完成其功能的能力 $^{43}$ | 2 | Safety | safety |安全性|指在某些情況下，系統不會導致人類生命、健康、財產或環境受到威脅的狀態之期望。| | 5 | Schwach überwachtes maschinelles Lernen | semi- supervised machine learning |半監督式機器學習 | 基於其中一部分預先分類的資料與其餘未分類資料的機器學習技術$^{44}$ 原文Degree of temporal validity of data that is relevant in a certain application context.有誤 | 1 | Schwache KI | narrow (or weak) AI|狹義(或弱)AI |專為特定目的而設計的人工智慧系統| | 2 | Security | security |安防|旨在防止人類或其他機器對AI模組產生的負面影響。機密性、完整性和可用性是最重要的安全==保護==目標 | 4 | Semantische Berechnung | semantic computing |語意計算 | ==針對表述以及知識擷取的技術== $^{45}$ | 1 | Starke KI | general (or strong) AI |通用(或強)AI | (理論結構:)可以為自己設定目標的通用智慧$^{46}$ | 5 | Tiefes Lernen | deep learning |深度學習 |基於具有多個隱藏層的人工神經網絡的機器學習技術| | 5 | Trainiertes Modell | trained model |訓練後的模型 | 機器學習產生的模型$^{47}$ | 5 | Training | training |訓練 | 使用機器學習建立或改進模型的過程$^{48}$ | 2 | Transparenz | transparency|透明性 | 關於人工智慧系統功能方面，開放、完整、可理解和可取得的資訊呈現。其中包括人工智慧系統 (例如神經網絡) 的可解釋性、資料保護概念的可追溯性以及開發過程中品質保證過程的資訊 | 5 | Unüberwachtes maschinelles Lernen | unsupervised lerning |非監督式學習 | 基於使用非分類資料的機器學習技術$^{49}$ | 2 | Verständlichkeit | understandability|可理解性| | 5 | Verstärkendes Lernen | reinforcement learning |增強式學習 | 基於對系統的嘗試以正面或負面評價的機器學習技術$^{50}$ | 2 | Vollständigkeit | completeness |完整性 | 與實體關聯的資料，具有該實體的所有屬性和所有相關實體的值之程度。[88] | 4 | Wissensre- präsentation | knowledge representation |知識呈現 |可用於AI系統的知識表示法，例如專家系統 | | 3 | Zugänglichkeit | accessibility, availability |可用性|