מה זה AI? | מפת המושגים שמניעים את הקסם שנקרא בינה מלאכותית

נכתב על ידי: נמרוד בכר | מדריך טכנולוגי | כלי AI ובניית אתרים

לפני הכל – הקדמה קצרה

בינה מלאכותית (AI) היא המדע של יצירת מכונות חכמות, בעלות יכולת ביצוע משימות טכניות של למידה, הסקת מסקנות, פתרון בעיות, הבנת שפה טבעית ותפיסה אשר דורשות אינטליגנציה אנושית. באמצעות מאגרי נתונים עצומים, אלגוריתמים (שונים) של AI מתאמנים, לומדים ומסתגלים, ובכך יכולים לעקוף ביצועים אנושיים במגוון משימות.

בינה מלאכותית (AI) היא ענף של מדעי המחשב המוקדש ליצירת מערכות אוטונומיות. ענף זה משלב דיסיפלינות במדעי המחשב, פסיכולוגיה קוגניטיבית והנדסה, כדי לגשר על הפער בין יכולות אנושיות לבין יכולות מכונה.

באמצעות חשיפה לכמויות עצומות של נתונים ודוגמאות, האלגוריתמים לומדים לזהות תבניות, לבצע חיזויים, אנליטיקות ופתרון בעיות, לקבל החלטות בצורה עצמאית ולהבין שפות.

איך בינה מלאכותית עובדת?

למידת מכונה (Machine Learning):

למידת מכונה (ML), התכונה שמתארת את היכולות של מערכות AI ללמוד ולקבל החלטות דרך זיהוי תבניות וניתוח נתונים שלמדו בעבר. בניגוד לתכנות מסורתי, שבו משימות מקודדות במפורש, למידת מכונה (ML) מאפשרת למערכת ממוחשבת ללמוד ולשפר את עצמה באופן אוטונומי.

כמו כל אדם, גם לבינה מלאכותית נדרשות טכניקות למידה שונות, בחשיפה הראשונה לנתונים. דוגמה לשיטות כגון – למידה מפוקחת (supervised learning), ולמידה לא מפוקחת (unsupervised learning), שעליהן ארחיב בהמשך.

כאמור, למידת מכונה (ML) היא הכוח המניע יישומי AI רבים, מחזוי פיננסי ועד המלצות באפליקציות כמו ספוטיפיי, YouTube ועוד. היכולת שלה לעבד כמויות אדירות של נתונים ללמוד מתבניות, ולהסיק מסקנות בהתאם, הופכת אותה לטכנולוגיה מרכזית בקידום היכולות של AI.

רשתות עצביות (Neural Networks): 

אלו הן רשתות מורכבות של קשרים וקישורים, המחקות באופן דומה את הרשת העצבית במוח האנושי. רשתות עצביות מלאכותיות משתמשות בגישה דומה מאוד – כלומר, במקום לשאול שאלות, כדי ליצור את ההקשר, הרשת העצבית המלאכותית, משתמשת באלפי ומיליוני אסימונים (*טוקנים – tokens) המקשורים ביניהם, על סמך הנתונים שבאמצעותם אימנו אותה (לדוגמה, בלמידה מפוקחת), ובאמצעות כך מתקיים חיזוי לפעולה הנדרשת הבאה.

* כל אסימון או מספר אסימונים, מייצגים לדוגמה אות.

נסו לדמיין סיטואציה שבה אנחנו רוצים שהמערכת תזהה כלב –

אנחנו (בני האדם) מזהים ומבינים שזו תמונה של כלב כיוון שלימדו אותנו בעודנו קטנים שכך נראה כלב, לימדו אותנו כיצד לזהות כלב, ושקיימים סוגים שונים של כלבים.

באופן די דומה עובדות רשתות עצביות מלאכותיות.

בשלב ראשון, אנחנו מזינים כקלט תמונות של כלב ומסמנים אותן עם תווית ״כלב״.

ה-AI לא מסתכלת על התווית של התמונה עד שהיא מגיעה למסקנה בעצמה.

על מנת לספק תשובה, הרשת העצבית סורקת כל נקודה (פיקסל) בתמונה. ואז ״מנחשת״ את הפלט.

נניח שבניחוש הראשון, הרשת מגיעה למסקנה של 10% סיכוי שהתמונה מכילה כלב, אז היא משווה את הניחוש שלה לתווית בתמונה, ובהתאם לזהות באינפורמציה, תוסק המסקנה ותתקבל תשובה.

בדומה לאדם, ככל שהרשת העצבית תתאמן יותר כך תייצר הקשרים מתאימים, וכך תהיה מדוייקת יותר.

זה נקרא אימון הרשת העצבית ובדרך זו האלגוריתם בונה לעצמו את רשת הקשרים.

למידה עמוקה (Deep Learning):

זהו תת-תחום של למידת מכונה (ML). למידה עמוקה (DL) משתמשת ברשתות עצביות בעלות שכבות רבות (ולכן “עמוקות”) כדי לנתח תבניות בנתונים, מה שמאפשר יישומי AI מתקדמים כמו זיהוי דיבור וניתוח תמונות מורכבות, ברמת דיוק גבוהה.

עיבוד שפה טבעית (Natural Language Process):

תת-תחום של למידת מכונה (ML) – עיבוד שפה טבעית (NLP) מאפשרת למכונות להבין ולתקשר עם בני אדם באמצעות שפת דיבור רגילה, מה שמאפשר לנו לשוחח עם בוטים או לתרגם שפות, לזהות ולאמת קול אנושי ולתמצת כמות טקסט אדירה.

ה-ChatGPT ודומיו, הוא דוגמה ליישום הטכניקות של עיבוד שפה טבעית באמצעות שיחה מבוססת טקסט (Text-based Conversation).

רובוטיקה (Robotics):

רובוטיקה ממזגת AI עם הנדסת מכונות, ומאפשרת לנו לבנות מכונות חכמות שיכולות לבצע משימות בעולם הפיזי, דוגמה : פסי ייצור כלי רכב, מחסנים חכמים, רחפנים ועד רובוטים מנתחים בבתי חולים.

מחשוב קוגניטיבי (Cognetive Computing):

היבט זה של AI מתמקד בחיקוי תהליכי חשיבה אנושיים במצבים מורכבים שבהם התשובות עשויות להיות מערופלות ולא ברורות, במטרה להשיג אינטראקציה דמוית אדם עם מכונות.

על מנת להשיג את היכולות האלו, מחשוב קוגנטיבי עושה שימוש בטכנולוגיות הנ״ל (למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL), עיבוד שפה טבעית (NLP), רובוטיקה, עם אלגוריתמים של למידה עצמית, על מנת לנתח סנטימנטים, הערכות סיכונים, זיהוי פנים ברזולוציה נמוכה מאוד ואפילו חלקית.

מחשוב קוגנטיבי שימושי במיוחד בתחומים כמו בריאות, בנקאות, פיננסים ואפילו בצבא.

שיטות למידה לבינה מלאכותית

כשמדברים על למידת מכונה, המפתח הוא התמקדות ב-למידה.

תארו לעצמכם שרציתם ללמוד שחמט. ניתן לעשות את זה בכמה דרכים שונות:

אסטרטגיה אחת היא לשלם למורה והוא ילמד אותנו את התיאוריה ואת הפרקטיקה, כיצד להזיז את הכלים על הלוח וכו׳, המורה יהיה זה שמפקח על המהלכים ויכוון אותנו כשאנחנו טועים.

אסטרטגיה שניה היא לטייל בפארקים, למצוא שחקני שחמט ולצפות בהם, מבלי לדבר איתם. ייתכן שלא נכיר את כל השמות של הכלים ואת כל החוקים, אבל נבין את המהלכים לאחר שעות של תצפית.

שתי האסטרטגיות האלו, דומות מאוד לאופן שבו מכונה לומדת:

למידה מפוקחת – Supervised Learning

שיטת הלמידה הנפוצה ביותר שבה מודלים לומדים מנתונים מסומנים בליווי מנחה, בד״כ איש דאטה (data science), תוך ביצוע חיזויים על סמך צמדי קלט-פלט.

למידה לא מפוקחת – Unsupervised learning

בשיטה זו, אלגוריתמים לומדים על בסיס האימון הראשוני (המפוקח), אך הפעם עם נתונים ללא תוויות. הם מנתחים ומזהים דפוסים וקשרים בתוך מערך הנתונים ובכך משפרים ומדייקים את יכולות הניתוח והביצוע.

קיימות שיטות נוספות ללמידה – עליהן לא ארחיב כרגע.

סוגי בינה מלאכותית

ניתן לסווג את הבינה המלאכותית ל-3 סוגים עיקריים:

  1. בינה מלאכותית צרה (Narrow AI)
  2. בינה מלאכותית כללית (AGI – Artificial General Intelligence)
  3. בינה מלאכותית סופר-אינטליגנטית (ASI – Artificial Super Intelligence)

בואו נכנס לפרטים:

  1. בינה מלאכותית צרה (Narrow AI) – בקיצור ANI זוהי הצורה הנפוצה ביותר של AI שקיימת היום. מערכות הבינה המלאכותית הללו נועדו לפתור בעיה אחת ויוכלו לבצע משימה בודדת בהצטיינות. בהגדרה, יש להן יכולות מצומצמות, כמו המלצה על מוצר עבור משתמש באתרי מסחר או חיזוי מזג האוויר וכו׳. זה הסוג היחיד של בינה מלאכותית שקיים היום. הן יכולות להתקרב לתפקוד אנושי בהקשרים מאוד ספציפיים, ואף להתעלות עליו במקרים רבים, אך מערכות אלו יכולות לתפקד רק בסביבות מבוקרות עם סט מסויים של פרמטרים.
  2. בינה מלאכותית כללית (AGI – Artificial General Intelligence). עדיין בשלב התיאוריה. מוגדרת כבינה מלאכותית עם תפקוד קוגנטיבי ברמה אנושית וחולשת על פני מגוון רחב של תחומים ביניהם, עיבוד שפה, תמונה, חישובי היגיון וכו׳. נכון לכתיבת שורות אלו, אנחנו עוד רחוקים מטכנולוגיה זו. על מנת שזה יקרה, ככל הנראה יהיו צריכים מאות ואלפים של מערכות בינה מלאכותית צרה (ANI) שיתקשרו זו עם זו כדי לחקות חשיבה אנושית. רק לאחרונה חברת OpenAI, הודיעה שהיא נמצאת בשלבים ראשונים במחקר שהיעד שלו הוא פיתוח טכנולוגיה זו. מה שממחיש עד כמה עצום ומורכב הוא מנגנון הקישוריות של המוח האנושי.
  3. בינה מלאכותית על-אינטליגנטית (ASI – Artificial Super Intelligence). פוטנציאל עתידי, שבו הבינה המלאכותית עולה על האינטליגנציה האנושית בכל ההיבטים, מה שעלול להוביל לצמיחה טכנולוגית מהירה שלה שתצא משליטה, של בני האדם – בדומה לסרטי מדע בדיוני. זה יכלול קבלת החלטות לסוגיהן, החלטות רציונליות, יכולות ליצור אמנות טובה יותר ובניית מערכות יחסים רגשיות. ברגע שנגיע לשלב 2 (בינה מלאכותית כללית AGI), פוטנציאל ההשתפרות של מערכות הבינה המלאכותית לשלב 3, יהיה מהיר כך שזה יכול להתפתח למחוזות שעוד לא חשבנו עליהם.

בינה מלאכותית (AI) בכל מקום

הנה הצצה לכמה מהחידושים האחרונים של AI שמעוררים גלים במגזרים שונים:

מהפכה אצלנו בבית

AI at home

בינה מלאכותית ברובוטיקה ביתית: מעבר לאוטומציה פשוטה של משימות, בינה מלאכותית מניעה כעת רובוטים ביתיים שיכולים ליצור אינטראקציה עם משתמשים ברמה אישית יותר. חברות כמו Boston Dynamics יוצאות לדרך בייצור רובוטים המסייעים במגוון רחב יותר של מטלות בית, למידה והתאמה להעדפות של בעלי הבית.

מטבחים חכמים: AI נכנסת לחלל הקולינרי עם מכשירי מטבח חכמים שיכולים לסייע בהכנת הארוחה. תנורים חכמים יכולים כעת לזהות את סוג המזון המתבשל ולהציע את שיטת הבישול והזמן האופטימליים.

שינוי חוויה בחינוך ובלמידה

ספרי לימוד מותאמים אישית מבוססי בינה מלאכותית: פלטפורמות בינה מלאכותיות חדשות אוצרות ומרכיבות ספרי לימוד מותאמים אישית התואמים את הסילבוס, רמת הקריאה ויעדי הלמידה עבור קורסים או סטודנטים ספציפיים.

בנוסף, הבינה המלאכותית מאפשרת שיעורי מדעים במעבדות וירטואליות שבהן תלמידים יכולים לבצע ניסויים במרחב דיגיטלי מבוקר, מה שהופך את החקר המדעי לנגיש יותר.

התאמה אישית של שירותי בריאות

בינה מלאכותית לבריאות הנפש: ישנה הופעה של יישומי בינה מלאכותית המספקים תמיכה בבריאות הנפש, עורכים מפגשי טיפול בשיחות ועוזרים בניהול בריאות נפשית.

ניטור בריאות חזוי: מכשירים לבישים מתקדמים וניטור ביתי משתמשים ב-AI כדי לא רק לעקוב אחר, אלא גם לחזות אירועים בריאותיים לפני שהם מתרחשים, ומציעים רמה חדשה של טיפול מונע.

חדשנות בניידות

בינה מלאכותית במיקרו-ניידות: בינה מלאכותית משמשת כדי לייעל את השימוש בקורקינטים ובאופניים אלקטרוניים בסביבות עירוניות, תוך שיפור הניתוב והזמינות בהתבסס על דפוסי תנועה ודפוסי שימוש.

רחפנים למסירה: רחפנים אוטונומיים מתחילים לשמש למשלוחי חבילות קטנות, ומציעים הצצה לעתיד של מערכות משלוח אוטומטיות.

שיפור היעילות במקום העבודה

בינה מלאכותית לעבודה מרחוק: כלי בינה מלאכותית חדשים נועדו לנהל צוותים מרוחקים, ולסייע בתיאום משימות, פגישות ופרויקטים באזורי זמן וסביבות עבודה שונות.

אוטומציה קוגניטיבית: בינה מלאכותית משמשת לאוטומציה של תהליכי קבלת החלטות מורכבים, לא רק משימות שגרתיות, אלא גם שיפור אסטרטגיות עסקיות וחדשנות.

חיזוק אינטראקציות עם לקוחות

בינה מלאכותית של רגשות: ידועה גם בשם מחשוב רגשי, מגמת בינה מלאכותית זו כוללת זיהוי ועיבוד של רגשות אנושיים על ידי מכונות, מה שמאפשר אינטראקציות עם שירות לקוחות מגוונות יותר וכמו אנושיות.

היפר-פרסונליזציה: מערכות בינה מלאכותית מסוגלות כעת ליצור חוויות מותאמות אישית ללקוחות, אפילו בסביבות קמעונאיות פיזיות, על ידי ניתוח התנהגות, העדפות ואינטראקציות בעבר.

מנת חיזוק ליצירת תוכן וקריאייטיב

בינה מלאכותית באמנות ועיצוב: עם כלים כמו ChatGP, DALL-E, ובהמשך גם sora ועוד, בינה מלאכותית יוצרת תוכן קרייאטיבי, מיצירות אמנות ועד חומרים שיווקיים, בהתבסס על תיאורים טקסטואליים, ומחוללת מהפכה גלובלית.

כמו-כן אלגוריתמי בינה מלאכותית יוצרים מוזיקה, ומציעים לאמנים ומפיקים כלים חדשים להשראה ושיתוף פעולה.

טיפוח שיטות קיימא

חיזוי אקלים: מודלים אקלים משופרים המופעלים על ידי AI שיפור חיזוי של אירועי מזג אוויר וניתוח אקלים, ומסייעים בהיערכות לאסונות ובניהול משאבים

חקלאות חכמה: בינה מלאכותית מייעלת את שיטות החקלאות, החל ממעקב אחר בריאות היבול באמצעות רחפנים ועד לניהול השקיה ודישון ברמת דיוק גבוהה.

הבטחת אינטגרציה אתית

פלטפורמות ממשל חכמות: ככל שה-AI משתלבת יותר בחברה, צצות פלטפורמות חדשות לניהול ההשלכות האתיות, מה שמבטיח שה-AI תואם את הערכים והתקנות החברתיות.

שקיפות בבינה מלאכותית (XAI): ישנו דגש הולך וגובר על הפיכת תהליכי קבלת ההחלטות של AI לשקופים ומובנים לבני אדם, דבר חיוני לאמון ואחריות.

סיכום

בינה מלאכותית (AI) מהווה אבן פינה בהתפתחות הטכנולוגית של האנושות, פורצת דרך בתחומים רבים ומציעה פתרונות חדשניים לאתגרים מורכבים. AI משנה את פני המציאות בה חיים, ומבטיחה עתיד שבו הגבולות בין האינטליגנציה האנושית למלאכותית הולכים וקטנים. בעוד שהיא מציעה הזדמנויות רבות, חשוב לדעת, שנכון להיום בינה מלאכותית, לא תחליף את האדם – מי שיחליף אותו זה אלו שיאמצו אותה וידעו להשתמש בה.

בנוסף צריך לקחת בחשבון (ואני שם את זה בכוכבית) – *האתגרים האתיים והחברתיים הכרוכים בשילובה בחיינו, נדרש מאיתנו לנהל דיאלוג מתמשך על כיווני הפיתוח והשימוש בטכנולוגיה זו באופן שיענה על צרכי האדם תוך שמירה על ערכים ונורמות אתיות.

אני מזמין אותך לחלוק את החוויות שלך בשימוש בכלי AI.

איך אתם חווים את התקופה בה אנו נמצאים ואיך לדעתכם בינה מלאכותית מעצבת את התחום או את חיי היומיום שלכם?

הגיבו למטה, עקבו אחר הבלוג, יחד, נוכל לנווט בעולם המטורף והקסום הזה של AI.

לפני הכל – הקדמה קצרה

בינה מלאכותית (AI) היא המדע של יצירת מכונות חכמות, בעלות יכולת ביצוע משימות טכניות של למידה, הסקת מסקנות, פתרון בעיות, הבנת שפה טבעית ותפיסה אשר דורשות אינטליגנציה אנושית. באמצעות מאגרי נתונים עצומים, אלגוריתמים (שונים) של AI מתאמנים, לומדים ומסתגלים, ובכך יכולים לעקוף ביצועים אנושיים במגוון משימות.

בינה מלאכותית (AI) היא ענף של מדעי המחשב המוקדש ליצירת מערכות אוטונומיות. ענף זה משלב דיסיפלינות במדעי המחשב, פסיכולוגיה קוגניטיבית והנדסה, כדי לגשר על הפער בין יכולות אנושיות לבין יכולות מכונה.

באמצעות חשיפה לכמויות עצומות של נתונים ודוגמאות, האלגוריתמים לומדים לזהות תבניות, לבצע חיזויים, אנליטיקות ופתרון בעיות, לקבל החלטות בצורה עצמאית ולהבין שפות.

איך בינה מלאכותית עובדת?

למידת מכונה (Machine Learning):

למידת מכונה (ML), התכונה שמתארת את היכולות של מערכות AI ללמוד ולקבל החלטות דרך זיהוי תבניות וניתוח נתונים שלמדו בעבר. בניגוד לתכנות מסורתי, שבו משימות מקודדות במפורש, למידת מכונה (ML) מאפשרת למערכת ממוחשבת ללמוד ולשפר את עצמה באופן אוטונומי.

כמו כל אדם, גם לבינה מלאכותית נדרשות טכניקות למידה שונות, בחשיפה הראשונה לנתונים. דוגמה לשיטות כגון – למידה מפוקחת (supervised learning), ולמידה לא מפוקחת (unsupervised learning), שעליהן ארחיב בהמשך.

כאמור, למידת מכונה (ML) היא הכוח המניע יישומי AI רבים, מחזוי פיננסי ועד המלצות באפליקציות כמו ספוטיפיי, YouTube ועוד. היכולת שלה לעבד כמויות אדירות של נתונים ללמוד מתבניות, ולהסיק מסקנות בהתאם, הופכת אותה לטכנולוגיה מרכזית בקידום היכולות של AI.

רשתות עצביות (Neural Networks): 

אלו הן רשתות מורכבות של קשרים וקישורים, המחקות באופן דומה את הרשת העצבית במוח האנושי. רשתות עצביות מלאכותיות משתמשות בגישה דומה מאוד – כלומר, במקום לשאול שאלות, כדי ליצור את ההקשר, הרשת העצבית המלאכותית, משתמשת באלפי ומיליוני אסימונים (*טוקנים – tokens) המקשורים ביניהם, על סמך הנתונים שבאמצעותם אימנו אותה (לדוגמה, בלמידה מפוקחת), ובאמצעות כך מתקיים חיזוי לפעולה הנדרשת הבאה.

* כל אסימון או מספר אסימונים, מייצגים לדוגמה אות.

נסו לדמיין סיטואציה שבה אנחנו רוצים שהמערכת תזהה כלב –

אנחנו (בני האדם) מזהים ומבינים שזו תמונה של כלב כיוון שלימדו אותנו בעודנו קטנים שכך נראה כלב, לימדו אותנו כיצד לזהות כלב, ושקיימים סוגים שונים של כלבים.

באופן די דומה עובדות רשתות עצביות מלאכותיות.

בשלב ראשון, אנחנו מזינים כקלט תמונות של כלב ומסמנים אותן עם תווית ״כלב״.

ה-AI לא מסתכלת על התווית של התמונה עד שהיא מגיעה למסקנה בעצמה.

על מנת לספק תשובה, הרשת העצבית סורקת כל נקודה (פיקסל) בתמונה. ואז ״מנחשת״ את הפלט.

נניח שבניחוש הראשון, הרשת מגיעה למסקנה של 10% סיכוי שהתמונה מכילה כלב, אז היא משווה את הניחוש שלה לתווית בתמונה, ובהתאם לזהות באינפורמציה, תוסק המסקנה ותתקבל תשובה.

בדומה לאדם, ככל שהרשת העצבית תתאמן יותר כך תייצר הקשרים מתאימים, וכך תהיה מדוייקת יותר.

זה נקרא אימון הרשת העצבית ובדרך זו האלגוריתם בונה לעצמו את רשת הקשרים.

למידה עמוקה (Deep Learning):

זהו תת-תחום של למידת מכונה (ML). למידה עמוקה (DL) משתמשת ברשתות עצביות בעלות שכבות רבות (ולכן “עמוקות”) כדי לנתח תבניות בנתונים, מה שמאפשר יישומי AI מתקדמים כמו זיהוי דיבור וניתוח תמונות מורכבות, ברמת דיוק גבוהה.

עיבוד שפה טבעית (Natural Language Process):

תת-תחום של למידת מכונה (ML) – עיבוד שפה טבעית (NLP) מאפשרת למכונות להבין ולתקשר עם בני אדם באמצעות שפת דיבור רגילה, מה שמאפשר לנו לשוחח עם בוטים או לתרגם שפות, לזהות ולאמת קול אנושי ולתמצת כמות טקסט אדירה.

ה-ChatGPT ודומיו, הוא דוגמה ליישום הטכניקות של עיבוד שפה טבעית באמצעות שיחה מבוססת טקסט (Text-based Conversation).

רובוטיקה (Robotics):

רובוטיקה ממזגת AI עם הנדסת מכונות, ומאפשרת לנו לבנות מכונות חכמות שיכולות לבצע משימות בעולם הפיזי, דוגמה : פסי ייצור כלי רכב, מחסנים חכמים, רחפנים ועד רובוטים מנתחים בבתי חולים.

מחשוב קוגניטיבי (Cognetive Computing):

היבט זה של AI מתמקד בחיקוי תהליכי חשיבה אנושיים במצבים מורכבים שבהם התשובות עשויות להיות מערופלות ולא ברורות, במטרה להשיג אינטראקציה דמוית אדם עם מכונות.

על מנת להשיג את היכולות האלו, מחשוב קוגנטיבי עושה שימוש בטכנולוגיות הנ״ל (למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL), עיבוד שפה טבעית (NLP), רובוטיקה, עם אלגוריתמים של למידה עצמית, על מנת לנתח סנטימנטים, הערכות סיכונים, זיהוי פנים ברזולוציה נמוכה מאוד ואפילו חלקית.

מחשוב קוגנטיבי שימושי במיוחד בתחומים כמו בריאות, בנקאות, פיננסים ואפילו בצבא.

שיטות למידה לבינה מלאכותית

כשמדברים על למידת מכונה, המפתח הוא התמקדות ב-למידה.

תארו לעצמכם שרציתם ללמוד שחמט. ניתן לעשות את זה בכמה דרכים שונות:

אסטרטגיה אחת היא לשלם למורה והוא ילמד אותנו את התיאוריה ואת הפרקטיקה, כיצד להזיז את הכלים על הלוח וכו׳, המורה יהיה זה שמפקח על המהלכים ויכוון אותנו כשאנחנו טועים.

אסטרטגיה שניה היא לטייל בפארקים, למצוא שחקני שחמט ולצפות בהם, מבלי לדבר איתם. ייתכן שלא נכיר את כל השמות של הכלים ואת כל החוקים, אבל נבין את המהלכים לאחר שעות של תצפית.

שתי האסטרטגיות האלו, דומות מאוד לאופן שבו מכונה לומדת:

למידה מפוקחת – Supervised Learning

שיטת הלמידה הנפוצה ביותר שבה מודלים לומדים מנתונים מסומנים בליווי מנחה, בד״כ איש דאטה (data science), תוך ביצוע חיזויים על סמך צמדי קלט-פלט.

למידה לא מפוקחת – Unsupervised learning

בשיטה זו, אלגוריתמים לומדים על בסיס האימון הראשוני (המפוקח), אך הפעם עם נתונים ללא תוויות. הם מנתחים ומזהים דפוסים וקשרים בתוך מערך הנתונים ובכך משפרים ומדייקים את יכולות הניתוח והביצוע.

קיימות שיטות נוספות ללמידה – עליהן לא ארחיב כרגע.

סוגי בינה מלאכותית

ניתן לסווג את הבינה המלאכותית ל-3 סוגים עיקריים:

  1. בינה מלאכותית צרה (Narrow AI)
  2. בינה מלאכותית כללית (AGI – Artificial General Intelligence)
  3. בינה מלאכותית סופר-אינטליגנטית (ASI – Artificial Super Intelligence)

בואו נכנס לפרטים:

  1. בינה מלאכותית צרה (Narrow AI) – בקיצור ANI זוהי הצורה הנפוצה ביותר של AI שקיימת היום. מערכות הבינה המלאכותית הללו נועדו לפתור בעיה אחת ויוכלו לבצע משימה בודדת בהצטיינות. בהגדרה, יש להן יכולות מצומצמות, כמו המלצה על מוצר עבור משתמש באתרי מסחר או חיזוי מזג האוויר וכו׳. זה הסוג היחיד של בינה מלאכותית שקיים היום. הן יכולות להתקרב לתפקוד אנושי בהקשרים מאוד ספציפיים, ואף להתעלות עליו במקרים רבים, אך מערכות אלו יכולות לתפקד רק בסביבות מבוקרות עם סט מסויים של פרמטרים.
  2. בינה מלאכותית כללית (AGI – Artificial General Intelligence). עדיין בשלב התיאוריה. מוגדרת כבינה מלאכותית עם תפקוד קוגנטיבי ברמה אנושית וחולשת על פני מגוון רחב של תחומים ביניהם, עיבוד שפה, תמונה, חישובי היגיון וכו׳. נכון לכתיבת שורות אלו, אנחנו עוד רחוקים מטכנולוגיה זו. על מנת שזה יקרה, ככל הנראה יהיו צריכים מאות ואלפים של מערכות בינה מלאכותית צרה (ANI) שיתקשרו זו עם זו כדי לחקות חשיבה אנושית. רק לאחרונה חברת OpenAI, הודיעה שהיא נמצאת בשלבים ראשונים במחקר שהיעד שלו הוא פיתוח טכנולוגיה זו. מה שממחיש עד כמה עצום ומורכב הוא מנגנון הקישוריות של המוח האנושי.
  3. בינה מלאכותית על-אינטליגנטית (ASI – Artificial Super Intelligence). פוטנציאל עתידי, שבו הבינה המלאכותית עולה על האינטליגנציה האנושית בכל ההיבטים, מה שעלול להוביל לצמיחה טכנולוגית מהירה שלה שתצא משליטה, של בני האדם – בדומה לסרטי מדע בדיוני. זה יכלול קבלת החלטות לסוגיהן, החלטות רציונליות, יכולות ליצור אמנות טובה יותר ובניית מערכות יחסים רגשיות. ברגע שנגיע לשלב 2 (בינה מלאכותית כללית AGI), פוטנציאל ההשתפרות של מערכות הבינה המלאכותית לשלב 3, יהיה מהיר כך שזה יכול להתפתח למחוזות שעוד לא חשבנו עליהם.

בינה מלאכותית (AI) בכל מקום

הנה הצצה לכמה מהחידושים האחרונים של AI שמעוררים גלים במגזרים שונים:

מהפכה אצלנו בבית

AI at home

בינה מלאכותית ברובוטיקה ביתית: מעבר לאוטומציה פשוטה של משימות, בינה מלאכותית מניעה כעת רובוטים ביתיים שיכולים ליצור אינטראקציה עם משתמשים ברמה אישית יותר. חברות כמו Boston Dynamics יוצאות לדרך בייצור רובוטים המסייעים במגוון רחב יותר של מטלות בית, למידה והתאמה להעדפות של בעלי הבית.

מטבחים חכמים: AI נכנסת לחלל הקולינרי עם מכשירי מטבח חכמים שיכולים לסייע בהכנת הארוחה. תנורים חכמים יכולים כעת לזהות את סוג המזון המתבשל ולהציע את שיטת הבישול והזמן האופטימליים.

שינוי חוויה בחינוך ובלמידה

ספרי לימוד מותאמים אישית מבוססי בינה מלאכותית: פלטפורמות בינה מלאכותיות חדשות אוצרות ומרכיבות ספרי לימוד מותאמים אישית התואמים את הסילבוס, רמת הקריאה ויעדי הלמידה עבור קורסים או סטודנטים ספציפיים.

בנוסף, הבינה המלאכותית מאפשרת שיעורי מדעים במעבדות וירטואליות שבהן תלמידים יכולים לבצע ניסויים במרחב דיגיטלי מבוקר, מה שהופך את החקר המדעי לנגיש יותר.

התאמה אישית של שירותי בריאות

בינה מלאכותית לבריאות הנפש: ישנה הופעה של יישומי בינה מלאכותית המספקים תמיכה בבריאות הנפש, עורכים מפגשי טיפול בשיחות ועוזרים בניהול בריאות נפשית.

ניטור בריאות חזוי: מכשירים לבישים מתקדמים וניטור ביתי משתמשים ב-AI כדי לא רק לעקוב אחר, אלא גם לחזות אירועים בריאותיים לפני שהם מתרחשים, ומציעים רמה חדשה של טיפול מונע.

חדשנות בניידות

בינה מלאכותית במיקרו-ניידות: בינה מלאכותית משמשת כדי לייעל את השימוש בקורקינטים ובאופניים אלקטרוניים בסביבות עירוניות, תוך שיפור הניתוב והזמינות בהתבסס על דפוסי תנועה ודפוסי שימוש.

רחפנים למסירה: רחפנים אוטונומיים מתחילים לשמש למשלוחי חבילות קטנות, ומציעים הצצה לעתיד של מערכות משלוח אוטומטיות.

שיפור היעילות במקום העבודה

בינה מלאכותית לעבודה מרחוק: כלי בינה מלאכותית חדשים נועדו לנהל צוותים מרוחקים, ולסייע בתיאום משימות, פגישות ופרויקטים באזורי זמן וסביבות עבודה שונות.

אוטומציה קוגניטיבית: בינה מלאכותית משמשת לאוטומציה של תהליכי קבלת החלטות מורכבים, לא רק משימות שגרתיות, אלא גם שיפור אסטרטגיות עסקיות וחדשנות.

חיזוק אינטראקציות עם לקוחות

בינה מלאכותית של רגשות: ידועה גם בשם מחשוב רגשי, מגמת בינה מלאכותית זו כוללת זיהוי ועיבוד של רגשות אנושיים על ידי מכונות, מה שמאפשר אינטראקציות עם שירות לקוחות מגוונות יותר וכמו אנושיות.

היפר-פרסונליזציה: מערכות בינה מלאכותית מסוגלות כעת ליצור חוויות מותאמות אישית ללקוחות, אפילו בסביבות קמעונאיות פיזיות, על ידי ניתוח התנהגות, העדפות ואינטראקציות בעבר.

מנת חיזוק ליצירת תוכן וקריאייטיב

בינה מלאכותית באמנות ועיצוב: עם כלים כמו ChatGP, DALL-E, ובהמשך גם sora ועוד, בינה מלאכותית יוצרת תוכן קרייאטיבי, מיצירות אמנות ועד חומרים שיווקיים, בהתבסס על תיאורים טקסטואליים, ומחוללת מהפכה גלובלית.

כמו-כן אלגוריתמי בינה מלאכותית יוצרים מוזיקה, ומציעים לאמנים ומפיקים כלים חדשים להשראה ושיתוף פעולה.

טיפוח שיטות קיימא

חיזוי אקלים: מודלים אקלים משופרים המופעלים על ידי AI שיפור חיזוי של אירועי מזג אוויר וניתוח אקלים, ומסייעים בהיערכות לאסונות ובניהול משאבים

חקלאות חכמה: בינה מלאכותית מייעלת את שיטות החקלאות, החל ממעקב אחר בריאות היבול באמצעות רחפנים ועד לניהול השקיה ודישון ברמת דיוק גבוהה.

הבטחת אינטגרציה אתית

פלטפורמות ממשל חכמות: ככל שה-AI משתלבת יותר בחברה, צצות פלטפורמות חדשות לניהול ההשלכות האתיות, מה שמבטיח שה-AI תואם את הערכים והתקנות החברתיות.

שקיפות בבינה מלאכותית (XAI): ישנו דגש הולך וגובר על הפיכת תהליכי קבלת ההחלטות של AI לשקופים ומובנים לבני אדם, דבר חיוני לאמון ואחריות.

סיכום

בינה מלאכותית (AI) מהווה אבן פינה בהתפתחות הטכנולוגית של האנושות, פורצת דרך בתחומים רבים ומציעה פתרונות חדשניים לאתגרים מורכבים. AI משנה את פני המציאות בה חיים, ומבטיחה עתיד שבו הגבולות בין האינטליגנציה האנושית למלאכותית הולכים וקטנים. בעוד שהיא מציעה הזדמנויות רבות, חשוב לדעת, שנכון להיום בינה מלאכותית, לא תחליף את האדם – מי שיחליף אותו זה אלו שיאמצו אותה וידעו להשתמש בה.

בנוסף צריך לקחת בחשבון (ואני שם את זה בכוכבית) – *האתגרים האתיים והחברתיים הכרוכים בשילובה בחיינו, נדרש מאיתנו לנהל דיאלוג מתמשך על כיווני הפיתוח והשימוש בטכנולוגיה זו באופן שיענה על צרכי האדם תוך שמירה על ערכים ונורמות אתיות.

אני מזמין אותך לחלוק את החוויות שלך בשימוש בכלי AI.

איך אתם חווים את התקופה בה אנו נמצאים ואיך לדעתכם בינה מלאכותית מעצבת את התחום או את חיי היומיום שלכם?

הגיבו למטה, עקבו אחר הבלוג, יחד, נוכל לנווט בעולם המטורף והקסום הזה של AI.

כמה באמת נרוויח יותר אם נשקיע עצמאית בצורה פאסיבית את חסכונותינו
Close העגלה שלי
Close רשימת משאלות
Close נצפו לאחרונה
Close
השווה מוצרים (0 מוצרים)
Compare Product
Compare Product
Compare Product
Compare Product
Close
קטגוריות