Чем отличается ИИ от другого похожего софта(«не ИИ»). Хотя бы терминологически… Вопрос дилетанта.

DrugGoracio, ИИ без человека вообще мертв 
он может и сам создать для себя БД но под интерес человека 
это прислуга для мозгов 
инструмент типа лопаты  или молотка 

DrugGoracio,  Но то, что есть все равно нуждается в определении.

для кого ?
для вас ?
на здоровье 
можно работать напрямую с сутью 
если слово впереди реала то это путь  к обману даже самого себя 
каждый выбирает в этом свой путь 
слово вторично — так учил Декарт 

DrugGoracio, то что называют ИИ нейронная сеть и алгоритм ее обучения. Нейронная сеть — это просто функция с кучей параметров. Алгоритм обучения — это по существу метод поиска локального минимума этой функции с помощью градиентного метода. Если изучали высшую математику, то чуть более продвинутый метод Ньютона для поиска локального минимума

ru.wikipedia.org/wiki/Метод_Ньютона

DrugGoracio, именно и не более того.
 
Но результаты сего — поражают. Запрограммировать руками программистов то что делает ChatGPT просто нереально.

DrugGoracio, ну так актуальный сейчас ChatGPT и предназначен собственно для обработки текстов, его на текстах и обучали. Странно ждать от него других успехов.

Для других задач есть другие сети. Например в распознавании голоса произошел огромный прогресс. А если вспомнить, то скажем десять лет назад это работало сооовсем на так гладко.

Технология используется ровно та же самая, другие только структуры сетей и другие данные для обучения. 

DrugGoracio, да, для случая функции с огромным числом параметров. Для анализа изображений используют сети на десятки миллионов параметров, а языковых моделях там уже сотни миллиардов. Содержательно там важно какую лучше функцию взять (в изображениях используются сверточные на основе ResNet, а языковых на основе attention decoder only) и как быстро считать производные для этих функции и оптимизировать параметры

DrugGoracio, определение есть опухоль на узи, рентгене или биопсии, вождение ровера или автомобиля

DrugGoracio

1. Конечно нет. Обучение делается один раз и не так это дорого стоит. А проверять на достоверность будет врач онколог в любом случае.
Зато будет красный флажок чтобы не пропустить например опухоль в начальной стадии.

2. самообучение это сложный вопрос. конечные устройства этим как правило не занимаются, потому что для обучения нейронки нужны принципиально другие мощности вычислительные.
могут передаваться данные в центр для расширения датасетов для обучения, это да.

DrugGoracio,

1. Определение опухоли требует хорошого доктора (в условном небольшом городке его может просто не быть), который тратит на это некоторое время. Современные сети для анализа изображений делают это на уровне выше хорошего доктора и на уровне консилиума хороших врачей. Происходит это мгновенно. По сути нужен интерфейс для загрузки изображения и сразу будет ответ. Основной препон сопротивление врачей и вопрос ответственности. Когда доктор ошибается — есть понятный механиз наказания. Когда сеть ошибается (а она ошибается хотя и реже хорошего врача), кто будет нести ответственность

2. Механизм обучению вождению достаточно сложный (обучение с подкреплением, имитационное обучение), но в итоге эта таже функция с кучей параметров и решение некой оптимизационной задачи. Нет никакого ии-водителя которому чего-то разрешают — есть хитрый алгоритм поиска экстремума с помощью градиентных методов