אין ספק שבינה מלאכותית הפכה לטרנד החם והמדובר ביותר בעולם המחשבים והטכנולוגיה ובתקופה האחרונה היא לא יורדת לשנייה מהכותרות.
אז למרות שכולם לא מפסיקים לדבר על בינה מלאכותית ולהתלהב ממנה, עד כמה אנחנו באמת מבינים במה באמת מדובר וכיצד היא מסוגלת לשנות את חיינו מהקצה לקצה ולהפוך את העתיד שלנו לבהיר ומבטיח יותר? סקרנים לגלות מה באמת עומד מאחורי מילת הקסם המפוצצת הזאת בלי להסתבך ולשבור את הראש? הגעתם למקום הנכון.
הכנו עבורכם את המדריך המקיף והמעמיק ביותר לבינה מלאכותית המסביר בצורה נגישה ובגובה העיניים מה זאת החיה הזאת בכלל וכיצד היא מתיימרת לשנות את חיינו ולהמציא מחדש תעשיות, תחומים וענפי פעילות שונים.
כבר היום מערכות בינה מלאכותית הפכו לחלק בלתי נפרד מחיינו ואלגוריתמים מתוחכמים המדמים יכולות אנושיות מציגים ביצועים מרשימים ופוטנציאל מצית דמיון.
בעוד שהרעש, המהומה וההתלהבות סביב תחום הבינה המלאכותית מרקיעים שחקים ושוברים שיאים, חשוב להבין לעומק אילו הזדמנויות, אתגרים וסכנות היא מציבה בפנינו וכיצד הטכנולוגיות פורצת הדרך הזאת שעד לא מזמן היו בגדר מדע בדיוני מתפתחות ומבשילות במהירות כדי לשנות את שגרת היומיום שלנו ולעצב את עולם המחר ועד כמה הן באמת מסוגלות להשתוות למוח האנושי ואפילו להתעלות עליו.
מהי בינה מלאכותית?
אז לפני שנצלול למים העמוקים וננסה לעשות סדר ולהבין מי נגד מי ,בוא נתחיל מהיסודות ונפזר את הערפל סביב המושג הטרנדי הזה שכבש בסערה את העולם.
ההגדרה היבשה והמקובלת שטבע אבי וחלוץ חזון הבינה המלאכותית ג’ון מקארתי היא שמדובר ב"מדע התכנון והפיתוח של מכונות ומערכות ממחושבות המדמות את יכולות החשיבה האנושית ומסוגלות לבצע משימות שונות" בינה מלאכותית הוא תחום רחב, מסועף ומורכב המאגד שלל גישות, היבטים, כלים ותתי-תחומים שונים.
המכנה המשותף לכל המערכות הממוחשבות האלה הוא שהן ניחנות ביכולות הדומות לאלה של בני אדם ומתבססות על מחקר וניתוח מעמיק של תהליכי החשיבה, הלמידה, קבלת ההחלטות ופתרון הבעיות האנושיים.
פחות מעשור לאחר שעזר לבעלות הברית לפצח את מכונת ההצפנה הנאצית המתוחכמת אניגמה במהלך מלחמת העולם השנייה, המתמטיקאי הבריטי המבריק ומי שנחשב לאבי מדעי המחשב השתעשע ברעיון של יצירת מכונות המסוגלות לחשוב כמו אנשים בשר ודם ושינה את מהלך ההיסטוריה.
בשנת 1950 הוא פרסם את המאמר פורץ הדרך "מכונות חישוב ואינטליגנציה" ופיתח את מבחן טיורינג הנודע שמאפשר לספק תשובה לשאלה "האם מכונה מסוגלת לחשוב?" והפך לחלוץ ונושא הדגל של חזון ורעיון הבינה המלאכותית שהגותו המהפכנית ממשיכה להדהד ולהשפיע על התחום הזה עד היום.
בעיקרון, בינה מלאכותית היא ענף במדעי המחשב העוסק ביכולת לתכנן מערכות ממוחשבות שיעברו בהצלחה את המבחן של טיורינג ויגשימו את החזון השאפתני שלו ליצור מכונה מלאכותית המחקה או מדמה חשיבה אנושית.
היעד הסופי והפוטנציאל הממשי של הרעיון יוצא הדופן הזה עדיין שנוי במחלוקת וזה בלתי אפשרי לספק הגדרה אוניברסלית אחידה ומקובלת למושג הבינה המלאכותית המאגד בתוכו שלל תפיסות וגישות שונות.
למרות ההתקדמות האדירה ופריצת הדרך המשמעותית בתחום הבינה המלאכותית, עדיין קשה לספק תשובה ודאית וחד משמעית לשאלה הבוערת המעסיקה את מיטב החוקרים והמדענים כבר כמה עשורים טובים: הם נוכל לתכנת, לתרגל ולאמן מערכת ממוחשבת בעלת חשיבה עצמאית, ביקורתית ומפותחת.
מדען המחשב האמריקאי הנודע ג’ון מקארתי טבע את המונח "בינה מלאכותית" כבר בשנת 1956 והפך לאחד מחלוצי ומייסדי התחום, כך שתאמינו או לא החזון העתידני הזה נולד כבר לפני עשרות שנים.
אתם יכולים לחשוב על בינה מלאכותית בתור כל שיטה או דרך לגרום למערכת ממוחשבת להציג רמה כלשהיא של חוכמה. הודות לבינה מלאכותית, מכונות קיבלו לפתע יכולות הדומות לאלו של בני אדם, כמו למידה, הסקת מסקנות, זיהוי דפוסים ותבניות, תכנון ויצירתיות.
לדוגמה, תוכנת שחמט בלתי מנוצחת או מכונית אוטונומית בנהיגה עצמית מתבססים על עקרונות חשובים בתחום הבינה המלאכותית כמו עיבוד שפה טבעית ולמידה עמוקה.
בינה מלאכותית מאפשרת למערכות ממוחשבות לחוש ולתפוס את סביבתן, לנתח ולעבד את הקלט המתקבל והמידע שהוזן לתוכן, לפתור בעיות שונות ולבצע סדרת פעולות כדי לעמוד ביעדים ממוקדים שהוגדרו מראש.
המחשב קולט כמות ענקית של מידע ונתונים הזורמים אליו באמצעות מצלמות או חיישנים מובנים- מעבד ומנתח אותם ומגיב אליהם.
מערכות בינה מלאכותית יכולות לשנות ולהתאים את דפוסי ההתנהגות שלהן עד לרמה מסוימת באמצעות ניתוח קפדני של ביצועי העבר או זיהוי פרמטרים מסוימים שתוכנתו מראש.
אז הבנו שכל הקטע בבינה מלאכותית הוא לתכנן ולפתח מכונות לא פחות חכמות מבני אדם המדמות היבטים ורבדים שונים באינטליגנציה האנושית, אבל איך עושים את זה בפועל ואילו מנגנונים ותהליכים הופכים מכונה פשוטה למערכת חכמה המסוגלת לקבל החלטות עצמאיות ולבצע בצורה אוטומטית משימות הדורשות בינה אנושית? כאן מגיע טוויסט נוסף בעלילה ונכנסים לתמונה שני מושגי מפתח נוספים שחייבים להכיר: למידה עמוקה ולמידת מכונה.
התפתחות תתי התחומים האלה של עולם הבינה המלאכותית הביאו לפריצת הדרך המיוחלת בתחום החדשני ועזרו לשנות סדרי עולם ולחולל מהפכה חסרת תקדים בתחום ההייטק.
לאחרונה הוצעו דרכים חדשות לבחינת והערכת הביצועים של בינה מלאכותית כשחלק מהן זכו להערכה רבה בקהילה המדעית, כולל המאמר המכונן והמשפיע "על מדידת אינטליגנציה" שפרסם בשנת 2019 פרנסואה שולה (François Chollet), חוקר בינה מלאכותית בכיר בגוגל ואחד ממומחי הלמידה העמוקה המובילים בעולם.
הוא מציג גישה מקורית, חדשה ורעננה לאינטליגנציה של מכונות ומגדיר אותה בתור "מידת היכולת לתרגם במהירות התנסויות, גישות ותפיסות קודמות למיומנויות חדשות לגמרי ולרתום אותן לביצוע משימות חשובות הדורשות למידה תוך כדי תנועה, יכולת הסתגלות והתמודדות עם חוסר ודאות".
במילים אחרות, מערכות הבינה המלאכותית המתוחכמות והמשוכללות ביותר מסוגלות ללמוד ולהפיק לקחים במהירות מנתוני העבר כדי לבצע באופן עצמאי החלטות ותחזיות מושכלות ומבוססות ולהצליח לשפר ולייעל את הביצועים שלהן במגוון רחב של תרחישים ומצבים שונים בלי שהם תוכננו לכך באופן מפורש מראש.
בספר הפופולרי "בינה מלאכותית: גישה מודרנית", המחברים סטיוארט ראסל ופיטר נורוויג מספקים הגדרה רחבה וכוללת יותר לאינטליגנציה של מכונות וקובעים שבינה מלאכותית היא "חקר כל הסוכנים והגורמים המקבלים קלט מהסביבה ומבצעים פעולות מסוימות."
הם חוקרים לעומק ארבע גישות שונות לתחום הבינה המלאכותית שעזרו לעצב אותו מבחינה היסטורית:
ארבע גישות שונות לבינה מלאכותית:
- חשיבה אנושית: חיקוי היכולת לחשוב כמו אדם בשר ודם.
- חשיבה רציונלית: חיקוי היכולת לחשוב בצורה לוגית, שכלתנית ומחושבת.
- דפוסי התנהגות אנושיים: חיקוי דרכי התנהגות ופעולה האופייניות לבני אדם.
- התנהגות רציונלית: היכולת לפעול בדרך הטובה והיעילה ביותר להשגת מטרה מסוימת.
בעוד ששני הרעיונות הראשונים מתקשרים לתהליכי חשיבה, הסקה לוגית ויכולת הנמקה, שתי התפיסות האחרות מתמקדות בדפוסי ודרכי התנהגות.
נורוויג וראסל שמים דגש על סוכנים רציונליים שיודעים כיצד למקסם את היעילות ,הביצועים והתפוקה שלהם ולבחור בפתרון הטוב והיעיל ביותר לביצוע משימה מסוימת.
מדען המחשב והפרופסור לשעבר לבינה מלאכותית ב-MIT פטריק וינסטון מגדיר בינה מלאכותית בתור "אלגוריתמים שנבנו על פי צרכים ואילוצים מסוימים, הבאים לידי ביטוי בתור ייצוגים התומכים במודלים מסוימים היוצרים לולאה ייחודית המקשרת בין חשיבה, תפיסה ופעולה ומאגדת אותן למקשה אחת"
בעוד שההגדרות האלה עשויות להיראות מעט מופשטות, מעורפלות ומסובכות מדי עבור האדם הממוצע, הן עוזרות לקבל מושג ראשוני במה בדיוק עוסקים בינה מלאכותית ולמידת מכונה ומהו החזון השאפתני ומרחיק הלכת העומד בבסיס התחומים המסקרנים האלה.
ההיסטוריה של בינה מלאכותית על קצה המזלג
למרות שעוד ארוכה הדרך עד ליצירת רובוטים דמויי אנוש עם יכולות-על שאנו מכירים מסרטי מדע בדיוני, יישומי בינה מלאכותית כבר מקיפים אותנו מכל עבר ויכולים להתגאות ביכולות מדהימות.
בניגוד למה שרובנו נוהגים לחשוב, חזון הבינה המלאכותית רחוק מלהיות רעיון מודרני שהופיע במאה ה-21 והחלום ליצור דמויות מלאכותיות בעלות אינטליגנציה אנושית מלווה אותנו משחר האנושות.
כבר בסיפורי המיתולוגיה היוונית הופיע רובוט שהגן על תושבי האי כרתים, אריסטו ניסה להגדיר את עקרונות המפתח והמאפיינים הייחודים של החשיבה והאינטליגנציה האנושית ותורת ההיגיון שפיתח מנחה את תחום הבינה המלאכותית עד היום.
למרות שהפנטזיה ליצור מכונה מלאכותית בעלת חשיבה עצמאית ויכולות אנושיות בעלת שורשים עמוקים והיסטוריה ארוכה החוזרת אלפי שנים לאחור, הקונספט המודרני של בינה מלאכותית כפי שאנו תופסים ומכירים אותו כיום התפתח במאה השנים האחרונות.
אז הגיע הזמן לצאת למסע מרתק אחורה בזמן, לראות מאיפה הכול התחיל ולהתרשם מאבני הדרך ונקודות הציון העיקריות בהיסטוריה העשירה והמרתקת של הבינה המלאכותית.
שנות העשרים
1923: המחזה של הסופר הצ’כי המוערך קרל צ’אפק "הרובוטים האוניברסליים של רוסום" (R.U.R) הוצג לראשונה בלונדון והביא לעולם את המושג שכיום קשה לתאר את חיינו בלעדיו: "רובוט".
שנות הארבעים
1943: וורן מק’קולוך וולטר פיטס פרסמו את המאמר המשפיע "תחשיב לוגי של הרעיונות שמאחורי הפעילות העצבית", שהציג את המודל המתמטי הראשון לבניית רשת עצבית מלאכותית.
1949: בספרו "ארגון ההתנהגות: תיאוריה נוירופסיכולוגית", דונלד האב מעלה את התיזה שמסלולים עצביים נבנים עם הזמן כתוצאה מחוויות והתנסויות חוזרות ונשנות בעבר ושהקשרים בין תאי העצב הולכים ומתעצמים ככל שנעשה בהם שימוש בתדירות גבוהה יותר. התיאוריה הזאת הפכה למודל חשוב בתחום הבינה המלאכותית.
שנות החמישים
1942: הסופר אייזק אסימוב, מחלוצי המדע הבדיוני, ניסח את שלושת חוקי הרובוטיקה שנועדו למנוע מרובוטים לקום על יוצריהם ולהזיק לבני האדם.
1950: במאמרו פורץ הדרך "אינטליגנציה ומכונות חישוב", המתמטיקאי הבריטי הנודע אלן טיורינג מציג תפיסה חדשה הידועה כיום בתור "המבחן של טיורינג", שיטה מקובלת לקביעת רמת האינטליגנציה של מכונות.
1950: הסטודנטים מאוניברסיטת הרווארד מרווין מינסקי ודין אדמונדס מפתחים את SNARC, רשת העצבים הממוחשבת הראשונה אי פעם.
1950: קלוד שאנון מפרסם את המאמר "תכנות מחשב על מנת לשחק שחמט" שהניח את היסודות והתשתית הרעיונית לפיתוח תוכנות מחשב למשחק שחמט.
1952: ארתור סמואל מפתח תוכנת לימוד עצמאי למשחק דמקה.
1954: תרגום המכונה הראשון אי פעם נערך במסגרת ניסוי משותף של אוניברסיטת ג’ורג’טאון וחברת IBM שהצליחו לתרגם 60 משפטים מרוסית לאנגלית באמצעות מכשיר תרגום ממוחשב.
1956: במהלך ועידת דארטמות’ לבינה מלאכותית, ג’ון מקארתי טבע את המונח "בינה מלאכותית" וכל השאר שייך להיסטוריה. הכנס המכונן הזה בקיץ 1956 נחשב למקום לידתו של ענף הבינה המלאכותית.
1956: אלן ניואל והרברט סיימון הדגימו את תוכנת הניתוח הלוגי הראשונה אי פעם Logic Theorist (LT).
1958: ג’ון מקארתי מפתח את שפת תכנות הבינה המלאכותית Lisp ומפרסם את המאמר "תוכנות מחשב עם היגיון בריא" המציג את המודל התיאורטי של מערכת הבינה המלאכותית Advice Taker המסוגלת ללמוד מחוויות והתנסויות בעבר בצורה לא פחות יעילה מבני אדם.
1959: אלן ניואל, הרברט סיימון וג’יי.סי שאו מפתחים את תוכנת המחשב General Problem Solver (GPS) המחקה את יכולת פתרון הבעיות האנושית.
1959:הרברט גלרנטר מפתח תוכנת מחשב להוכחת משפטים בגיאומטריה.
1959: ארתור סמואל טובע את המושג "למידת מכונה" בעת עבודתו בחברת IBM.
1959: ג’ון מקארתי ומרווין מינסקי מייסדים את מעבדת הבינה המלאכותית ב-MIT ופותחים פרק חדש בתחום פיתוח ומחקר הבינה המלאכותית.
שנות השישים
1963: ג’ון מקארתי מקים מעבדת בינה מלאכותית באוניברסיטת סטנפורד.
1966: הוועד לחקר עיבוד שפות אוטומטי (ALPAC) מדווח לממשלת ארה"ב על חוסר התקדמות ממשית בתחום תרגום המכונה, מיזם שאפתני שהוקם במהלך המלחמה הקרה במטרה לתרגם בצורה מיידית ואוטומטית תכנים בשפה הרוסית באמצעות מערכות ממוחשבות. הדו"ח המאכזב של ALPAC מוביל לביטול כל הפרויקטים לחקר ופיתוח תרגום מכונה שהוקמו במימון ממשלתי.
1969: DENDRAL ,מערכת הבינה המלאכותית המקצועית הראשונה אי פעם יצאה לדרך בקול תרועה רמה ובאותה השנה פותחה באוניברסיטת סטנפורד תוכנה נוספת המבוססת על בינה מלאכותית בשם MYCIN שהמטרה שלה היה זיהוי ממוחשב של זיהומים בדם.
שנות השבעים
1972: פותחה שפת התכנות הלוגית PROLOG שנועדה במקור לכתיבת יישומי בינה מלאכותית.
1973: דו"ח Lighthill שפורסם על ידי הממשלה הבריטית פירט את חוסר ההתקדמות והתוצאות המאכזבות בחקר ופיתוח יישומי בינה מלאכותית, מה שהוביל לקיצוץ משמעותי של המימון הממשלתי לפרויקטים בתחום.
1974-1980: התסכול והייאוש ההולך וגובר כתוצאה מהקיפאון המתמשך בתחום מחקר ופיתוח הבינה המלאכותית גורם לסוכנות הצבאית לפרויקטים מחקריים מתקדמים (DARPA) לבטל חלק גדול מהתוכניות הממשלתיות והמענקים האקדמיים בתחום. המימון הממשלתי לתכנון ופיתוח מערכות בינה מלאכותית הוקפא לגמרי ונראה שכל העסק מקרטע ומדשדש. התקופה הזאת שבה המחקר וההשקעות בזירת הבינה המלאכותית הצטמקו עד למינימום האפשרי מכונה "חורף הבינה המלאכותית הראשון".
שנות השמונים
1980: חברת המחשבים Digital Equipment Corporation פיתחה את מכונת הבינה המלאכותית המסחרית הראשונה בשם R1 (הידועה גם בתור XCON). היא נועדה לביצוע הזמנה אוטומטית של מערכות מחשוב חדשות וההצלחה המרשימה שלה העניקה את האות לפריחה חסרת תקדים של מערכות בינה מלאכותית ממוחשבות. תקופת הקיפאון והדשדוש בתחום המחקר והפיתוח של יישומי בינה מלאכותית הגיעה לסיומה וההשקעות בתחום החדשני הלכו וצברו תאוצה במשך קרוב לעשור.
1982:השר לתעשייה ומסחר בינלאומי של יפן השיק את המיזם הממשלתי השאפתני לפיתוח מערכות ממוחשבות מתקדמות מהדור החמישי. המטרה של היוזמה הזאת הייתה למקד משאבים ותקציבים בפיתוח מחשב על בעל ביצועים חסרי תקדים שיהפוך לפלטפורמה חדשנית לפיתוח יישומי בינה מלאכותית.
1983: ארה"ב סירבה להישאר מאחור והצטרפה בכל הכוח למירוץ הבינה המלאכותית כדי לא לאבד את ההובלה ולפגר אחר יפן. התשובה שלה הייתה השקת תוכנית לפיתוח ומחקר מערכות מחשוב אסטרטגיות במימון הסוכנות הצבאית לפרויקטים מחקריים מתקדמים (DARPA) במטרה ליצור יישומי בינה מלאכותית מתקדמים שיהפכו לחוד החנית בתחום.
1985: הצמיחה של שוק הבינה המלאכותית הרקיע שחקים כאשר יותר ויותר חברות רכבו על הגל והשקיעו למעלה ממיליארד דולר בפיתוח מערכות בינה מלאכותית, מה שיצר ביקוש עצום למערכות Lisp שנועדו לתמוך בפרויקטים האלה. התפתחה תעשייה שלמה של חברות כמו Symbolics ו- Lisp Machines Inc שבנו מחשבים ייעודיים לפיתוח יישומי בינה מלאכותית שהריצו את שפת התכנות Lisp.
1987-1993: ככל שהטכנולוגיות בתחום המחשבים התפתחו והשתפרו, החלו להופיע תחליפים זולים ויעילים יותר שעקפו בסיבוב את מכונות ה-Lisp ושמו קץ לפופולריות שלהן. שוק הבינה המלאכותית החל לאבד גובה ותנופה ובסופו של דבר קרס לגמרי בשנת 1987, כאשר התברר לכולם שהתחזוקה והעדכון של המערכות האלה היו יקרים ומסורבלים מדי, מה שגרם להן לצאת מהאופנה ולהפוך ללא רלוונטיות. עננה קודרת של מיתון ומשבר כיסתה את התחום והחורף השני של הבינה המלאכותית החל באופן רשמי.
שנות התשעים
1991: צבא ארה"ב עשה שימוש מוצלח ב-DART, מערכת ממוחשבת לאוטומציה של תכנון וניהול לוגיסטי במהלך מלחמת המפרץ הראשונה.
1992: יפן הכריזה על כשלון מיזם הבינה המלאכותית השאפתני שעליו הכריזה לפני עשור ונאלצה להרים ידיים ולהפסיק את המימון שלו.
1993: כדור השלג והמומנטום השלילי התגלגל גם לארה"ב כאשר הסוכנות הצבאית לפרויקטים מחקריים מתקדמים הכריזה שתוכנית המחשוב האסטרטגית שנתלו בה תקוות רבות אינה עמדה בציפיות ולא סיפקה את הסחורה לאחר שהושקע בה סכום עתק של קרוב למיליארד דולר.
1997: נקמת המכונה הושלמה כאשר תוכנת השחמט "דיפ בלו" שפיתחה חברת IBM הביסה לראשונה את אלוף העולם המכהן גארי קספרוב.
שנות האלפיים
2005: סטנלי, רכב אוטונומי בנהיגה עצמית זוכה במרוץ האתגר הגדול של סוכנות דארפ"א -תחרות נושאת פרסים בין מכוניות רובוטיות.
2005: צבא ארה"ב מתחיל להשקיע ברובוטים אוטונומיים שיבצעו משימות מסוימות בשדה הקרב כמו "ביג דוג" של חברת בוסטון דיינמיקס ו-“PackBot” מבית iRobot.
2008: גוגל רשמה פריצת דרך היסטורית בתחום הזיהוי הקולי והטמיעה את פיצ’ר החיפוש הקולי החדשני באפליקציה שלה למכשירי אייפון.
שנות ה-2010
2011: מחשב העל "ווטסון" של חברת IBM ניצח את אלופי השעשועון הידוע "מלך הטריוויה".
2011: אפל השיקה את סירי, עוזרת וירטואלית חכמה המתבססת על בינה מלאכותית והזמינה עבור מערכת ההפעלה iOS.
2012: Andrew Ng, מייסד חטיבת הלמידה העמוקה של גוגל "Google Brain" מזין נתונים לתוך רשת עצבית מלאכותית באמצעות אלגוריתמים של למידה עמוקה לניתוח של 10 מיליון סרטוני יוטיוב שונים המשמשים בתור בסיס לאימון מערכת הבינה המלאכותית. האינטליגנציה המלאכותית של גוגל למדה לזהות חתול בלי שהוסבר לה באופן מפורש כיצד נראית החיה הזאת. פריצת הדרך המהפכנית הזאת פתחה עידן חדש בתחומי רשתות העצבים המלאכותיות והלמידה העמוקה ולקחו את היכולות של מערכות הבינה המלאכותית צעד אחד קדימה.
2014: גוגל מפתחת את הרכב האוטונומי הראשון שמצליח לעבור מבחן נהיגה ממשלתי ללא נהג אנושי האוחז בהגה.
2014: אמזון משיקה את אלקסה-עוזרת קולית אישית למכשירי בית חכם.
2016: מחשב הבינה המלאכותית המתקדם של גוגל AlphaGo הצליח להביס את אלוף העולם במשחק הסיני המסורתי גו. מדובר בהישג משמעותי כי מדובר במשחק מורכב שמערכות בינה מלאכותית לא הצליחו להתמודד אותו ביעילות במשך זמן רב. לבסוף, גוגל הצליחה לדלג מעל המשוכה הגבוהה הזאת ולאותת על היכולות המדהימות והפוטנציאל המבטיח של הבינה המלאכותית.
2016: הרובוט דמוי האדם "סופיה" הפך לרובוט הראשון אי פעם שהוכר בתור אזרח. מדובר בפיתוח של חברת "הנסון רובוטיקס" המתהדר בכישורים מרשימים כמו יכולת זיהוי פנים, תקשורת מילולית ושימוש בהבעות פנים.
2018: גוגל משיקה את מנוע עיבוד השפה הטבעית פורץ הדרך BERT, המאפשר להתגבר על מחסומי שפה וקשיי תקשורת באמצעות יישומי למידת מכונה.
2018: חברת Waymo השיקה את שירות המוניות האוטונומיות החדשני Waymo One service המאפשר לאנשים מן השורה להזמין נסיעה ללא נהג ברחבי העיר פיניקס בלחיצת כפתור פשוטה.
שנות ה-2020
2020: חברת Baidu שחררה את אלגוריתם הבינה המלאכותית שלה LinearFold כדי לסייע לחוקרים, רופאים ומדענים שעמלו על פיתוח חיסון יעיל כנגד מגפת הקורונה שהתפשטה ברחבי העולם. האלגוריתם המהפכני הצליח לחזות את רצף ה-RNA של הנגיף תוך 27 שניות בלבד, פי 120 מהר יותר מכל שיטה אחרת.
2020: חברת OpenAI משיקה את מודל עיבוד השפה הטבעית GPT-3 המסוגל לייצר בכוחות עצמו טקסטים המדמים סגנון כתיבה ודיבור אנושי.
2021: חברת OpenAI מסתמכת על מודל GPT-3 כדי לפתח את יישום הבינה המלאכותית DALL-E המסוגל ליצור תמונות מציאותיות על בסיס טקסט מילולי.
2022: המכון הלאומי לתקנים ולטכנולוגיה מוציא טיוטה ראשונה של מסמך העקרונות שלו לניהול סיכוני בינה מלאכותית, מדובר במסגרת התנדבותית הנועדה להדריך ולכוון "אנשים פרטיים, ארגונים וקהילות לנהל בצורה טובה ויעילה יותר את הסיכונים המתקשרים לבינה מלאכותית."
2022: חברת DeepMind חושפת את מערכת הבינה המלאכותית המתוחכמת Gato המסוגלת לבצע בכוחות עצמה מאות משימות שונות, כולל לשחק בקונסולת אטארי, לתייג תמונות ואפילו להשתמש בזרוע רובוטית כדי לערום בלוקים.
סוגי בינה מלאכותית
ניתן לחלק מערכות מבוססות בינה מלאכותית לארבע קטגוריות עיקריות בהתאם לרמת המורכבות והיכולות שלהן.
החל מיישומי בינה מלאכותית פשוטים המתוכנתים לבצע משימה ממוקדת ועד למערכות מורכבות עם יכולות על ומודעות עצמית, קיים הבדל ופער משמעותי ברמת התחכום וההתפתחות של מערכות בינה מלאכותית שונות.
בעוד שכבר היום ניתן למצוא יישומי בינה מלאכותית בסיסיים כמו תוכנות לסינון ספאם ודואר זבל, החזון העתידני מרחיק הלכת של תחום הבינה המלאכותית הוא מכונה המדמה בצורה מושלמת את האינטליגנציה האנושית ומסוגלת לתפוס, לפרש ולחזות את הרגשות, התחושות והכוונות של האדם שעומד מולה.
מהם ארבעת סוגי מערכות הבינה המלאכותית?
לפני שניכנס לעובי הקורה ונציג בהרחבה את כל אחת מצורות הבינה המלאכותית העיקריות, לפניכם תקציר מנהלים עם הגדרה תמציתית של כל אחד מהסוגים:
- מכונה ריאקטיבית: מסוגלת לתפוס קלט מהסביבה ולהגיב בצורה ישירה תוך שהיא מתוכנתת לבצע מספר מוגבל ומצומצם של משימות מוגדרות מראש.
- זכרון מוגבל: מערכת AI מהסוג הזה מסוגלת לאחסן מידע קודם ולהשתמש בו כדי לחזות בצורה מושכלת ומבוססת את הנולד.
- התאוריה של התודעה: מערכות אלה מסוגלות לקבל החלטות בהתאם לאופן שבו הן תופסות ומפענחות את המצבים המנטליים, הרגשות ודפוסי ההתנהגות של אחרים.
- מודעות עצמית: מערכות הבינה המלאכותית המתקדמות ביותר הניחנות במודעות עצמית ויכולת התבוננות פנימית בדומה לבני אדם.
מודלים נפוצים אחרים לפיתוח והטמעת מערכות בינה מלאכותית כוללים בין השאר למידת מכונה, מאגרי מידע ונתונים (ביג דאטה) ועיבוד שפה טבעית.
1. מכונות ריאקטיביות
מדובר בצורה הבסיסית והפשוטה ביותר של מערכות בינה מלאכותית.
כל מה שהן מסוגלות לבצע זה לנתח את סביבתן ולהגיב בהתאם ללא היכולת להחזיק בזיכרון מוגבל ולהסתמך על נתוני וביצועי העבר כדי לקבל החלטות טובות ויעילות יותר בזמן אמת.
במקום זאת, מערכות ממוחשבות מהסוג הזה מתוכנתות מראש להגיב בצורה מסוימת לקלט מסוים מהסביבה.
מכונות ריאקטיביות מסוגלות לבצע מספר מוגבל ומצומצם של משימות בלבד. ההתמחות שלהן בתפקיד נקודתי וממוקד הופך אותן לאמינות ומדויקות יותר כי התכנות הבסיסי שלהן מונע את האפשרות לשגיאות ותקלות לא צפויות.
דוגמה מפורסמת למכונת בינה מלאכותית ריאקטיבית היא מחשב העל למשחק שחמט "Deep Blue" שפותח בשנת 1990 על ידי חברת IBM ויצר תקדים עולמי כאשר הביס בפעם הראשונה את אלוף העולם המכהן ושחקן השחמט האגדי גארי קספרוב.
המחשב המתוחכם היה מסוגל לזהות את הכלים על לוח המשחק והאופן שבו הם רשאים לנוע בהתאם לחוקי השחמט ובאמצעות שקלול המיקום הנוכחי של כלי המשחק וקביעת המהלך הטוב והיעיל ביותר בכל רגע, הוא הצליח להתעלות על שחקן בשר ודם.
חשוב לציין שהמחשב בחן כל מהלך בפני עצמו וכלל לא לקח בחשבון את מה שהתרחש בתורות הקודמים שלו.
דוגמה נוספת למכונת משחק ריאקטיבית מבוססת בינה-מלאכותית היא AlphaGo של גוגל.
גם היא לא הייתה מסוגלת לחשוב כמה מהלכים קדימה, אבל המערכת המתקדמת הסתמכה על רשת עצבית מלאכותית שעזרה לה להעריך כיצד מתפתח המשחק בכל רגע נתון, מה שהפך אותה לפיתוח מתקדם ומורכב יותר מ- Deep Blue.
בשנת 2016 היא הוכיחה את העליונות שלה כאשר הצליחה להביס את אלוף העולם במשחק גו לי סדול בשנת 2016.
מדובר בהישג מרשים שכן שהמשחק הסיני עתיק היומין הזה היה אתגר קשה לפיצוח עבור מערכות בינה מלאכותית בגלל החוקים הסבוכים ורמת הקושי הגבוהה שלו.
מכונה ריאקטיבית אינה מסתמכת על פרשנות פנימית של המציאות, אלא מגיבה בצורה ישירה לקלט מהסביבה ומגיבה אליו בזמן אמת.
2. זיכרון מוגבל
מערכות בינה מלאכותית מהסוג הזה מסוגלות לאחסן מידע, הערכות ותחזיות מהעבר בעת איסוף הנתונים ובחינת השיקולים השונים הנדרשים להכריע בין כמה החלטות פוטנציאליות.
הן מסתמכות על רמזים, לקחים ותובנות מהעבר כדי להעריך בצורה מבוססת ומושכלת יותר מה צופן להן העתיד. מערכות AI בעלות זכרון מוגבל הן מורכבות ובעלות יכולות מרשימות יותר ממכונות ריאקטיביות בסיסיות.
יישום בינה מלאכותית המתבסס על זיכרון מוגבל נוצר כאשר צוות המפתחים מאמן בצורה רציפה ושיטתית את מודל הלמידה החישובית שלו ומנחה אותו באיזה אופן לנתח ולעבד מידע חדש או לחלופין יוצר סביבת AI כך שמודל הלמידה שלה יאמן ויפתח את עצמו באופן אוטומטי באמצעות נתוני וביצועי העבר.
תהליך אימון בינה מלאכותית בעלת זיכרון מוגבל באמצעות מנגנון למידת מכונה מורכב משישה שלבים נפרדים: יצירת המידע והנתונים לאימון המערכת, פיתוח מודל למידת מכונה (ML), בדיקת יכולת המודל לבצע תחזיות, בדיקת יכולת המודל לקלוט משוב אנושי או סביבתי, הטמעת המשוב שהתקבל במאגר המידע וחזרה מחדש על כל השלבים האלה ליצירת תהליך מחזורי רציף ומתמשך.
חשוב להדגיש שזיכרון מוגבל הוא חלק חיוני ובלתי נפרד מכל מודל למידת מכונה. עם זאת, לאחר האימון הראשוני, ניתן להשתמש במודל גם עבור מערכת בינה מלאכותית ריאקטיבית המתוכנתת להגיב לסביבה באופן מסוים.
לפניכם כמה מודלים נפוצים של למידת מכונה (ML) המאפשרים למערכות בינה מלאכותית לשפר, לשכלל ולהתאים את הביצועים שלהם בהתאם לחוויות והתנסויות העבר:
למידת חיזוק: מודלים הלומדים כיצד לעשות תחזיות והערכות טובות ומבוססות יותר לאחר כמה מחזורים של ניסוי וטעייה.
מערכות עצביות חוזרות ונשנות (RNN) : מערכות בינה מלאכותית מהסוג הזה תוכננו במיוחד לטיפול בנתונים עוקבים והן מסוגלות ללמוד מנתוני העבר כדי לחזות ולפענח בצורה טובה יותר את הפלט הסופי בעתיד. הן משמשות בדרך כלל לתרגום שפות, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור ותיוג תמונה. תת-סוג של רשת עצבית חוזרת ידוע בתור מודל זיכרון ארוך לטווח קצר (LSTM) המסוגל לנצל מידע מהעבר כדי לזהות דפוסים ולחזות בצורה אמינה ומדויקת את הפריט הבא ברצף. האלגוריתם הזה שם דגש על המידע העדכני והאחרון ביותר ומעניק לו את מירב המשקל והחשיבות כדי לבצע הערכות ותחזיות מבוססות ומחושבות יותר, ובמקביל מזניח מידע מיושן יותר אך עדיין משתמש בו כדי להסיק מסקנה סופית ולספק את הפלט הנכון וההגיוני ביותר.
רשתות גנרטיביות יריבות מתפתחות (E-GAN): מערכת בינה מלאכותית הבנויה במודל הזה מסוגלת להתפתח ולהשתפר עם הזמן באמצעות בחינה מעמיקה, כוונון ושינוי הקשרים בין יחידות המידע השונות בהתאם לחוויות ולהתנסויות בעבר. בעת קבלת כל החלטה ופרשנות חדשה היא עורכת מקצה שיפורים והתאמות כדי לייעל ולמטב את הביצועים שלה בהסתמך על נתוני ומידע העבר.
טרנספורמרים: מדובר ברשתות ממוחשבות מסועפות הלומדות כיצד לבצע משימה מסוימת באמצעות אימון ותרגול המתבסס על עיבוד ופענוח מידע קיים. במקום לאסוף ולארגן כמות עצומה של נתונים, טרנספורמרים מסוגלים להריץ תהליכים מורכבים שבהם כל מרכיב והיבט בקלט מתקשר לאחר ומושפע ממנו. חוקרים מכנים את היכולת הזאת "קשב עצמי", או יכולת לזהות ולפענח יחסי גומלין, הקשרים רחבים ומאפיינים משותפים. זה אומר שברגע שמתחילים לאמן מערכות בינה מלאכותית מהסוג הזה, השפעת התרגול החוזר ונשנה מחלחלת לאורך כל מאגר הנתונים המוטמע בהן, מה שעוזר לייעל ולהאיץ את כל התהליך.
בשנת 2019, מיניבוסים אוטונומיים בנהיגה עצמית נסעו לראשונה בכבישי ברלין ואותתו על כך שאנו נמצאים בפתחו של עידן חדש. רכבים אוטונומיים מהסוג הזה השתפרו באופן דרמטי בשנים האחרונות והם מתבססים על מערכות בינה מלאכותית בעלות זיכרון מוגבל המסוגלות לקבל החלטות מיידיות בזמן אמת באמצעות ניתוח ועיבוד נתונים ומידע מהעבר.
3. התאוריה של התודעה (ToM)
המונח הפסיכולוגי הזה מתאר את היכולת הקוגניטיבית לייחס מצבים נפשיים שונים -כגון אמונות ,כוונות, תשוקות, רגשות וידע- לעצמנו ולאחרים.
מדובר בעמוד התווך של יצירת וטיפוח קשרים חברתיים המאפשר לנו להעריך, לפרש ולנתח התנהגויות וכוונות של אחרים.
התפיסה הזאת מתבססת על היכולת להבין שלאנשים אחרים ישנן אמונות, נקודות מבט, דעות וגישות שונות משלנו המעצבות את דרכי ההתנהגות שלו.
בהקשר של בינה מלאכותית, הכוונה היא למערכות AI המסוגלות להבין כיצד בני אדם, בעלי חיים ומכונות אחרות מרגישים ומקבלים החלטות באמצעות התבוננות פנימית והגדרה עצמית ולאחר מכן יכולים לתרגם את המידע והנתונים האלה לקבלת החלטות ותגובות מחושבות ומבוססות משל עצמן.
מכונות מהסוג הזה חייבות לתפוס ולעבד את המצבים הנפשיים והתהליכים המנטליים של האדם המתקשר איתן בזמן אמת, כדי לאפשר תקשורת דו-כיוונית יעילה בין אנשים למערכות בינה מלאכותית מהסוג הזה.
במילים פשוטות, מכונת בינה מלאכותית המתבססת על התאוריה של התודעה מסוגלת "להיכנס" לראשו של בן השיח שלה ולהבין בצורה נכונה ומדויקת את המחשבות, הרגשות, התחושות והציפיות שלו כדי להחליט על התגובה היעילה והטובה ביותר.
לדוגמה, לא משנה עד כמה תצרחו על אפליקציית "גוגל מפות" שהיא עוד פעם הטעתה אתכם ושלחה אתכם בכיוון הלא נכון, זה אף פעם לא יזיז לה כי היא לא מסוגלת לזהות את המצוקה והסערה הנפשית שלכם ולספק תמיכה רגשית הולמת.
במקום זאת, היא תספק לכם את אותו מסלול ליעד וזמן הגעה משוער כי זה הדבר היחיד שהיא מאומנת ומסוגלת לעשות.
חשוב להדגיש שהתיאוריה של התודעה נשארת בינתיים "על הנייר" בלבד ואינה הבשילה לשום דבר ממשי מעבר למודל תיאורטי.
נכון להיום, עדיין אין בידינו את הטכנולוגיות והיכולות המדעיות הנדרשות כדי לפתח בינה מלאכותית המסוגלת לזהות ולפענח רגשות ומצבים מנטליים ולהגיב אליהם בהתאם. ייתכן שעוזרות קוליות חכמות מספקות קמצוץ מהיכולות האלה, אבל עדיין מדובר באינטראקציה חד-כיוונית בלבד כי אתם אלה שמתפעלים ומכוונים את היישום בעזרת ההוראות וההנחיות שלכם.
4. מודעות עצמית
מדובר בשלב ההתפתחות הסופי והאחרון של בינה מלאכותית שייתכן שנגיע אליו בנקודה כלשהיא בעתיד: פיתוח מערכת מודעת לעצמה בעלת יכולת התבוננות פנימית ותחושת עצמיות הדומה לאנשים בשר ודם.
מדובר בשדרוג והרחבת היכולות של מערכות בינה מלאכותית המתבססות על התאוריה של התודעה ( (ToM). בינה מלאכותית מהסוג הזה מחזיקה בתודעה מפותחת הזהה ליצורים אנושיים והיא בעלת מחשבות, רצונות ושאיפות משלה ומסוגלת לתפוס ולהבין את הרגשות שלה.
היא גם מודעת לקיומה בעולם בתור ישות נפרדת, כמו גם לנוכחות ולמצב הנפשי והרגשי של אחרים.
היא תוכל לקרוא בין השורות ולפענח מחוות והבעות, שפת גוף וואמצעי תקשורת לא מילוליים,ולקלוט את הצרכים והמסרים האמיתיים של האנשים המתקשרים איתה גם בלי שהם יגידו אותם בצוה גלויה ומפורשת.
אין ספק שמודעות עצמית מלאה היא הגביע הקדוש והיעד הנכסף של תחום הבינה המלאכותית, אבל הסיכוי להגשים את החזון השאפתני הזה תלוי במידת היכולת של החוקרים והמפתחים להבין את הדקויות והמאפיינים הייחודיים של התודעה האנושית ולהצליח לחקות ולדמות אותם בצורה אמינה ומדויקת כדי להטמיע אותם במערכות ממוחשבות.
נכון להיום, בינה מלאכותית מפותחת מהסוג הזה קיימת אך ורק בחוברות קומיקס וסרטי מדע בדיוני. יש עדיין דרך ארוכה מאוד לעבור עד שנוכל לפתח בינה מלאכותית מודעת לגמרי וזה עשוי לקחת כמה עשורים טובים במקרה הטוב.
רמות התפתחות של בינה מלאכותית
ניתן לסווג בינה מלאכותית לארבע רמות שונות בהתאם לביצועים וליכולות שלה. לא מדובר בסוגים שונים של יישומי בינה מלאכותית, אלא שלבים התפתחותיים שונים שלה שחלק מהם יקרמו עור וגידים רק בעתיד הרחוק.
בינה מלאכותית צרה: בינה מלאכותית מהסוג הזה הנקראת לעתים גם "בינה מלאכותית חלשה" מחקה ומדמה פעילות תבונית מסוימת בתחום יישום מוגדר וממוקד.
היא מתמקדת בביצוע משימה אחת ויחידה ברמה שאינה נופלת מזאת של אדם בשר ודם, אך למרות הביצועים המרשימים שלה, היא די בסיסית ומוגבלת ולא מסוגלת לבצע דבר מעבר לתחום ההתמחות הספציפי שלה שאליו היא תוכנתה ואומנה מראש.
יישומים מבוססי בינה מלאכותית צרה השתכללו והתפתחו בצורה מרשימה בשנים האחרונות ואנו נפגשים איתם במקומות שונים על בסיס יומיומי.
למרות הפונקציונליות המצומצמת והמוגבלת שלהם, הם מציגים יעילות רבה בביצוע אוטומטי של מטלות ומשימות נקודתיות וחוסכים לנו המון זמן, מאמץ ומשאבים.
דו"ח רשמי שחיבר הממשל האמריקאי בשנת 2016 קובע שאימוץ נרחב של מערכות בינה מלאכותית צרה טומן בחובו יתרונות חברתיים משמעותיים ועשוי להפוך לעמוד התווך של חוסן ושגשוג כלכלי ולתרום לצמצום פערים וקידום צמיחה מואצת .
רוב יישומי הבינה המלאכותית הצרה העומדים לרשותנו כיום מתבססים על פיתוחים וגילויים מהפכניים ופורצי דרך בתחומי למידת המכונה (ML) והלמידה העמוקה.
בנקודה הזאת חשוב לעשות סדר ולהסביר פעם אחת ולתמיד את ההבדלים בין בינה מלאכותית ללמידת מכונה כי אנשים רבים מתבלבלים בין המושגים המפוצצים והמעורפלים האלה ולא סגורים עד הסוף מה באמת עומד מאחוריהם.
בעוד שבינה מלאכותית עוסקת בפיתוח והטמעת מערכות ויישומים המדמים את כושר ויכולת החשיבה האנושית בביצוע משימות שונות, למידת מכונה היא תת-תחום בענף הבינה המלאכותית המתמקד בפיתוח של מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים המאפשרים לאמן וללמד את המכונות והמערכות הממוחשבות המתבססות על בינה מלאכותית לנתח את ביצועי ונתוני העבר כדי לשפר ולייעל את הביצועים שלהן עם הזמן ולהרחיב את היכולות וארגז הכלים שלהן כדי להתמודד ביעילות עם מטלות ותרחישים שהן לא תוכנתו אליהם בצורה ישירה ומפורשת.
זה אומר שבמקום לבצע "כמו רובוט" ובצורה עיוורת מטלה מסוימת, אלגוריתמים מתוחכמים של למידת מכונה מאפשרים ליישומי בינה מלאכותית לנתח כמות עצומה של נתונים כדי לזהות בעיות ונקודות תורפה וללמוד לבצע את עבודתם בצורה טובה ויעילה יותר עם הזמן.
אנו נתקלים לא מעט ביישומי בינה מלאכותית המסתמכים על מודלים של למידת מכונה בחיי היומיום שלנו.
לדוגמה, שירות "גוגל מפות" משתמש בפונקציית מעקב המיקום של הסמארטפון שלכם כמו גם דיווחים אחרים המגיעים מהמשתמשים אודות תאונות, הגבלות תנועה ועבודות בנייה ושיפוץ כדי לנטר ולשקלל במהירות את כל הנתונים והפרמטרים האלה ולהמליץ לכם על המסלול המהיר ביותר ליעד שלכם.
עוזרות אישיות וירטואליות כמו סירי, אלקסה וקורטנה משרתות אותנו בנאמנות ומציגות יכולות מרשימות כמו שליחת תזכורות כך שלא נפספס שום אירוע חשוב, מחפשות עבורנו מידע אונליין ואפילו מאפשרות לנו לשלוט מרחוק במכשירי בית חכם בלי שנצטרך להזיז אצבע ולקום מהספה.
הן מתבססות על מודלים ואלגוריתמים של למידת מכונה כדי לאסוף מידע שימושי, ללמוד את ההעדפות וההרגלים של המשתמש ולהציע חווית שימוש משופרת בהתאם לאינטרקציות הקודמות שלהם איתו.
אפילו הפילטרים והאפקטים המגניבים לפנים של סנאפצ’ט מתבססים על מנגנון "למידת מכונה" למעקב אחר הבעות הפנים של המשתמש.
אם זה לא מספיק מרשים, אז כדאי לדעת שבעולם הבינה המלאכותית שאינו מפסיק לצמוח ולהתפתח לרגע הופיע לאחרונה תחום חדש בשם "למידה עמוקה" שלוקח את היכולות המדהימות של למידת מכונה צעד אחד קדימה.
מודלים מהסוג הזה מנתחים ומפענחים זרם בלתי פוסק של נתונים באמצעות רשתות עצבים מלאכותיות המחקות את האופן שבו פועל המוח האנושי.
הרשתות המורכבות והמסועפות האלה מסוגלות לעבד מידע במגוון רחב של רבדים סמויים כדי לזהות הקשרים, להפיק לקחים ולשקלל מגוון עצום של פרמטרים ונתונים כדי לבצע באופן עצמאי החלטות והערכות ללא תכנות מקדים ולספק את התוצאות הטובות והיעילות ביותר.
מכוניות אוטונומיות בנהיגה עצמית הן אחת מהדוגמאות הטובות ביותר לשימוש ב"למידה עמוקה" בגלל שהן מתבססות על רשתות עצבים מלאכותיות המזהות בזמן אמת את האובייקטים הנמצאים בסביבת הנסיעה, קובעות את המרחק בין הרכב שלכם למכוניות האחרות על הכביש ומסוגלות לפענח את תמרורי הדרך והאור ברמזור כדי להוביל אתכם במהירות וביעילות ליעד בלי שתצטרכו לשים את הידיים על ההגה.
בינה מלאכותית משרתת אותנו גם בתחום הבריאות והתקנים לבישים לניטור ומעקב אחר מצבו הבריאותי של המטופל מבוססים על יישומי בינה מלאכותית ולמידה עמוקה.
חיישנים מתוחכמים מודדים את לחץ הדם, קצב הלב ורמת הסוכר בדם שלו, בעוד שיישום המבוסס על בינה מלאכותית מעבד, משקלל ומפענח את הנתונים האלה כדי לספק תמונת מצב אמינה ומפורטת בנוגע למצבו הבריאותי של המטופל.
הוא גם מסוגל לבחון את ההיסטוריה הרפואית שלו כדי לזהות בעיות והרגלים שליליים, להצביע על סיכון מוגבר לבעיות בריאותיות מסוימות בעתיד ולספק המלצות מותאמות אישית.
לפניכם כמה דוגמאות לשימושים נפוצים ביישומי בינה מלאכותית צרה:
- סירי, אלקסה ועוזרות אישיות חכמות אחרות
- מכוניות אוטונומיות ללא נהג
- מנוע החיפוש של גוגל
- צ’אטבוטים ועוזרים דיגיטליים
- כלי סינון דואר זבל
- המלצות תכנים מותאמות אישת בנטפליקס
בינה מלאכותית כללית (AGI)
בינה מלאכותית מהסוג הזה הידועה גם בתור "בינה מלאכותית חזקה" היא בדיוק כמו הרובוטים העתידניים שאנו נתקלים בהם בסרטי וסדרות מדע בדיוני.
מדובר במכונה או מערכת ממוחשבת המסוגלת לחשוב בכוחות עצמה ובעלת מודעות עצמית ויכולת להפעיל שיקול דעת, לפתור את הבעיות המורכבות והמסובכות ביותר ולדבר בשפה טבעית.
האינטליגנציה שלה משתווה לתבונה האנושית והיא מסוגלת לבצע מגוון רחב של משימות לא פחות טוב מבני אדם. כמובן שעדיין לא הצלחנו להגשים את החזון השאפתני הזה הנתקל בקשיים ומכשולים משמעותיים.
החיפוש הקדחתני אחר "אלגוריתם אוניברסלי המסוגל ללמוד ולפעול באופן עצמאי בכל סביבה", כפי שניסחו זאת חוקרי הבינה המלאכותית המובילים ראסל ונורוויג ממש לא חדש והוא מלווה אותנו משחר האנושות.
בניגוד לבינה מלאכותית צרה שלא מסוגלת לעשות הרבה מעבר למשימה נקודתית וממוקדת אחת שהיא אומנה ותוכנתה לבצע, בינה מלאכותית כללית מחזיקה במלוא היכולות והכישורים הקוגניטיביים האנושיים ומסוגלת לבצע מגוון עצום של משימות ומטלות שונות.
אז נכון שיש עוד זמן עד שרובוטים דמויי אדם יתפסו את מקומנו ויהפכו אותנו לגרוטאות מיותרות וחסרות תועלת, אבל כבר עכשיו התרחשו כמה פריצות דרך מדהימות בתחום הבינה המלאכותית המקרבות אותנו צעד אחד קדימה ליצירת בינה מלאכותית כללית המדמה את יכולת החשיבה האנושית.
אחד מהפיתוחים החדשניים האלה שכולם לא מפסיקים לדבר עליו ולהתלהב ממנו הוא מודל השפה האוטורגרסיבי GPT-3 שפותח על ידי חברת OpenAI.
או במילים פשוטות, מנוע טקסט מתוחכם המתבסס על למידה עמוקה המסוגל להפיק תכנים שנראה כאילו שבן אדם אמיתי כתב אותם.
צ’אט GPT-3 יכול לרשת את מקומם של מנועי החיפוש הנוכחיים ולחולל מהפכה בחווית החיפוש המקוון.
מיזם חלוצי נוסף שהפך לחוד החנית בתחום הבינה המלאכותית הוא תוכנת המחשב MuZero מאת חברת DeepMind המסוגלת להצטיין במשחקים שהיא לא אומנה ותוכנתה לשחק בהם מראש, כולל טונות של משחקי אטארי שונים באמצעות מעבר של המשחק במשך מיליוני פעמים עד שהיא משתפשפת ותופסת איך כל העסק עובד.
סופר אינטליגנציה
מדובר בחזון האולטימטיבי של הבינה המלאכותית ונקודת השיא בהתפתחות שלה. לא מדובר רק במכונה המסוגלת לחקות את האינטליגנציה האנושית ולהשתוות אליה, אלא מתעלה על בני האדם בכל היבט ומישור אפשרי.
היא בעלת כושר שיפוט ,מסוגלת לקבל החלטות עצמאיות ובלתי תלויות ואפילו יכולה לפתח דעות, נקודות מבט וערכים משלה. כמובן שקיומה של מערכת ממוחשבת בעלת מודעות והכרה עצמית הוא עדיין חלום רחוק ומדע בדיוני בלבד וקשה לחזות מראש מתי והאם בכלל תתרחש נקודת המפנה ההיסטורית הזאת.
אולם, קיימים לא מעט חוקרים ומומחים אופטימיים הבטוחים שמדובר רק בעניין של זמן עד שנוכל לפתח מכונה על-אנושית שתתעלה על היוצר שלה.
לדוגמה, ניק בוסטרום, מייסד ומנהל המוסד לעתיד האנושות באוניברסיטת אוקספורד טבע את המושג "סופר-אינטליגנציה" וחזה שהיא תהפוך למציאות כבר בשליש הראשון של המאה ה-21.
הוא מסביר שפריצת הדרך ההיסטורית הזאת תלויה בקצב ההתפתחות וההתקדמות של חקר המוח ומידת היכולת שלנו להבין לעומק את מנגנון הפעולה של המוח האנושי ולהבין כיצד לחקות אותו בצורה מושלמת באמצעים אלקטרוניים ודיגיטליים.
בנוסף, יצירת סופר-אינטליגנציה המתעלה על המוח האנושי אינה רק תלויה בפיתוח רכיבי חומרה עוצמתיים ומתקדמים מספיק, אלא גם בפיתוח מודל ואלגוריתם תבוני יעיל ויצירת זרם גדול ורחב מספיק של מידע ונתונים שיזינו אותו ויאפשרו לו להתפתח ולהשתכלל ללא הרף.
החשיבות של בינה מלאכותית
לאחר שיש לנו מושג ראשוני מה זאת בינה מלאכותית, הגיע הזמן לענות על שאלת מיליון הדולר: ממה נובעת כל ההמולה וההתלהבות סביב הטכנולוגיה החדשנית הזאת וכיצד היא יכולה לשפר את חיינו בתכל’ס?
אוטומציה של פעולות חוזרות ונשנות הכוזלות המון משאבים, מאמץ וזמן יקר
יישומי בינה מלאכותית יוכלו לבצע באופן אוטומטי מטלות מנהליות ומשרדיות חוזרות ונשנות המעסיקות עובדים אנושיים ולאפשר להם להתמקד במשימות חשובות ויצירתיות יותר, מה שיעזור להגדיל את התפוקה וההספק של הארגון.
בנוסף, הן מבצעות את המטלות הטכניות המתישות והאפרוריות האלה בצורה אמינה ומדויקת בלי להיות מושפעות מעייפות וטעויות אנוש.
בינה מלאכותית משדרגת מוצרים קיימים והופכת אותם למתוחכמים, שימושיים ויעילים יותר. מערכות בינה מלאכותית יעזרו להרחיב את היכולות של מוצרים רבים ולקחת אותן צעד אחד קדימה.
לדוגמה, עוזרות אישיות וירטואליות כמו סירי הפכו את הדור החדש של מכשירי אפל להרבה יותר נוחים ופשוטים לשימוש.
כלי אוטומציה, צ’אטבוטים, עוזרים דיגיטליים וערוצי שירות עצמי מקוונים כמו גם מכשירים חכמים יעזרו להפוך את החיים שלנו להרבה יותר נוחים ונטולי מאמץ ויחסכו לנו המון זמן, טרחה ומשאבים. הם יעזרו להמציא מחדש תחומים וענפים רבים ולשדרג כל תחום והיבט בחיינו.
יישומי בינה יכולים לנתח ולעבד את נתוני העבר כדי לשפר את היכולות שלהם וללמוד לבצע משימות חדשות בלי שהם תוכנתו לכך מראש
מודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה לא רק מאפשרים ליישומי בינה מלאכותית לבצע משימה מסוימת על הצד הטוב ביותר, אלא גם כל הזמן לעבד ולנתח את ביצועי ונתוני העבר כדי לשדרג את הביצועים והיעילות שלהם ולהסתגל ביעילות למצבים ותרחישים חדשים כדי לספק את התוצאות הטובות ביותר.
לדוגמה, זה אומר שמערכת בינה מלאכותית תוכל לאמן ולתרגל את עצמה ללמוד את צרכי והעדפות הלקוח ללא תכנות חיצוני ולהחליט איזה מוצר או תוכן להמליץ לו ולחשב מסלול מחדש גם כשהטעם שלו משתנה עם הזמן.
בינה מלאכותית מסוגלת לנתח כמויות עצומות של מידע בצורה מעמיקה, מהירה ויעילה יותר מאי פעם
בעזרת רשתות עצבים מלאכותיות המורכבות ממגוון רחב של רבדים ושכבות, מערכות בינה מלאכותית מסוגלות לעבד ,לשקלל ולנתח כמויות חסרות תקדים של נתונים ופרמטרים שונים כדי לזהות הקשרים, תבניות, מגמות וחריגות.
בעזרת שילוב מנצח של כוח חישובי אדיר ואלגוריתם למידה עמוקה מתקדם, יישומי בינה מלאכותית יכולים להתמודד בצורה משימה עם מגוון עצום של משימות לא פחות טוב מבני אדם.
בינה מלאכותית יכולה להשיג דיוק מדהים
בניגוד לבני אדם הנוטים לטעות ,להתעייף ולאבד ריכוז ומוגבלים בכמות המידע והשיקולים שהם יכולים לנתח, הדיוק של יישומי בינה מלאכותית רק הולך ומשתפר עם הזמן ככל שהם מנתחים כמות גדולה יותר של מידע ומפיקים מסקנות ולקחים מביצועי ונתוני העבר.
באמצעות שימוש ברשתות עצביות מלאכותיות, כמו לדוגמה העוזרת האישית החכמה אלקסה או מנוע החיפוש של גוגל, הם רק לומדים טוב יותר את הצרכים, ההרגלים וההעדפות שלכם עם הזמן כדי לספק את חווית המשתמש הנוחה, היעילה והטובה ביותר.
בתחום הרפואה, מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לשפר את דיוק ומהירות הפענוח של בדיקות דימות ולסייע באבחון מוקדם של בעיות בריאותיות שונות.
תוכלו להפיק את המירב מהמידע שלכם
במאה ה-21, מידע הפך לנכס היקר, החשוב והשימושי ביותר שלנו. בעזרת אלגוריתמים ומודלים של למידה עצמית, יישומי בינה מלאכותית יוכלו לנתח ולעבד מסביב לשעון ובמהירות שיא את מאגרי המידע ומסדי הנתונים שלכם כדי לחלץ מהם תובנות מועילות, למצוא תשובה לכל השאלות הבוערות והחשובות ביותר ולעזור לכם לקבל החלטות מבוססות וטובות יותר.
היכולת להפיק מסקנות, תחזיות ומגמות אמינות ומדויקות מכל המידע הגולמי שאספתם יכולה להפוך לקלף מנצח ויתרון תחרותי מכריע שתוכלו לנצל לטובתכם כדי להישאר צעד אחד לפני המתחרים ולמקסם את הצמיחה והרווחיות של העסק שלכם.
השימושים הנוכחיים בבינה מלאכותית
קשה לחשוב על טכנולוגיה בעלת שימושים פוטנציאליים רבים יותר והשפעה גדולה יותר על שגרת החייים שלנו מאשר בינה מלאכותית.
הטכנולוגיה המדהימה הזאת המעצבת מחדש את העולם ותופסת יותר ויותר מקום בחיינו משנה מהקצה לקצה מגוון עצום של תחומים ותעשיות.
החל ממערכת זיהוי הפנים המתקדמת FaceID במכשירי האייפון, דרך אלגוריתם החיפוש המתוחכם של גוגל, ההמלצות המותאמות אישית בנטפליקס, צ’אטבוטים שימושיים העומדים לרשותנו מסביב לשעון, עוזרות וירטואליות חכמות כמו סירי ואלקסה ועד לאפליקציות הסעת המונים כמו אובר, אין ספק שהעתיד כבר כאן ומהפכת הבינה המלאכותית סוחפת אחריה את העולם ורק הולכת וצוברת תאוצה.
מסחר אלקטרוני
קניות באינטרנט ושיווק דיגיטלי
יישומי בינה מלאכותית מככבים בחנויות מקוונות ואתרי קניות ומשמשים לשלל מטרות שונות.
הם מספקים ללקוחות המלצות מותאמות אישית בהתאם להיסטוריית החיפוש והרגלי הרכישה שלהם, מאפשרים לעקוב אחר ההזמנה או מסייעים לייעל ולשפר את ניהול המלאי, הלוגיסטיקה ושרשרת האספקה של אתר האיקומרס.
צ’אטבוטים ועוזרים וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית
עוזרים וירטואליים העומדים לרשותנו מסביב לשעון ומספקים מענה מיידי לכל בירור ושאלה הופכים את חווית הרכישה שלנו אונליין להרבה יותר פשוטה, נוחה ונטולת מאמץ.
אלגוריתם עיבוד שפה טבעית עוזר להם לתקשר איתנו בצורה רהוטה, יעילה וקולחת, עד שקשה בכלל להבין שמדובר במערכת ממוחשבת ולא בנציג אנושי.
מניעת הונאות ותרמיות
הונאות כרטיסי אשראי וביקורות מזויפות הן כמה מהרעות החולות הגדולות ביותר של תחום המסחר האלקטרוני.
החדשות הטובות הן שיישומי בינה מלאכותית יכולים לסייע במיגור התופעות החמורות האלה הגורמות לנזק כספי אדיר ומכתימות את התדמית והמוניטין של אתרי מסחר אלקטרוני וחנויות מקוונות.
הם יעזרו לשפר את אבטחת המידע של חנות הרשת ויזהו בזמן אמת הונאות אפשריות או ביקורות מזויפות שאין להן כל קשר למציאות.
חינוך
כלי בינה מלאכותית משתלבים אט אט בתחום החינוך ועוזרים לשפר את הישגי התלמידים ולהפוך את תהליך הלמידה לנוח,יעיל, חוויתי ומהנה יותר.
בנוסף על כך, הם חוסכים למורים חלק גדול מהמשימות המנהליות והמשרדיות המוטלות עליהם ומפנים להם יותר זמן שיוכלו להקדיש לתהליך הלימוד עצמו.
כלי עזר ואוטומציה למשימות מנהליות ומשרדיות
יישומי בינה מלאכותית עוזרים למורים, מרצים ואנשי חינוך לבזבז פחות זמן ומאמץ על מטלות מנהליות ומשרדיות שאינן קשורות ישירות להוראה וחוסכות להם את הצורך להתעסק עם ערמות בלתי נגמרות של טפסים וניירת שצריך למלא באופן ידני.
מערכות ממוחשבות לחישוב ומילוי ציונים, יצירת מחוונים, מבדקים וסילבוסים ובניית מערכת שעות מאפשרים להם להתרכז במה שחשוב באמת ולהקדיש יותר זמן לתלמידים עצמם.
יצירת תכנים חכמים
במאה ה-21, טאבלטים ומחשבים מחליפים ספרי לימוד ומחברות ומאפשרים ללמוד בנוחות וביעילות מכל מקום.
יישומי בינה מלאכותית עוזרים ליצור תכני לימוד דיגיטליים אינטראקטיביים המותאמים לצרכי והעדפות התלמידים ועוזרים להעשיר ולהעצים את חווית הלמידה.
מערכות ממוחשבות עוזרות להפוך סיכומי שיעורים לסרטוני וידאו ואנימציה הממחישים את החומר הנלמד ונקלטים הרבה יותר טוב מעובדות יבשות ופרטים משעממים.
עוזרות קוליות
עוזרות אישיות וירטואליות יכולות לעזור לתלמיד ללמוד באופן עצמאי ובנוחות של הבית, לספק תשובה לשאלות נפוצות ולשפר את הבקיאות והידע שלו בתחום מסוים באמצעות חיפוש מיידי באינטרנט.
למידה מותאמת אישית
מערכות בינה מלאכותית מתקדמות יכולות לנטר ולנתח את הרגלי והעדפות הלמידה, נקודות החוזק והחולשה, ההישגים ותחומי העניין של תלמיד מסוים כדי להתאים את מערך השיעור וטכניקת הלמידה הנכונים והמתאימים ביותר עבורו במטרה לשפר את ההבנה, ההישגים והציונים שלו.
יישומים דיגיטליים יוכלו לשלוח לכל תלמיד תזכורות חשובות, הנחיות והערות רלוונטיות וטיפים שימושיים שיעזרו למקסם את ההצלחה שלו בתחום מסוים.
מעבדי תמלילים ועורכי טקסט
כיום ניתן למצוא כמה מעבדי תמלילים וכלי עריכה לשונית עם יישומי בינה מלאכותית המספקים חווית כתיבה נוחה,יעילה ונטולת מאמץ.
הם מסתמכים על אלגוריתם עיבוד שפה טבעית כדי לספק פונקציות השלמת מילים ותיקון שגיאות כתיב אוטומטי, כמו גם כלים מיוחדים לדירוג רהיטות ונוחות הקריאה של הטקסט וזיהוי גניבה ספרותית.
קיימים גם כמה עורכי טקסט כמו INK עם אפשרויות ייחודיות כמו המלצות לאופטימיזציית תוכן שיעזרו לכותבים ואנשי שיווק לשפר את הדירוג של התכנים שלהם בתוצאות מנועי החיפוש (קידום אורגני) ויהפכו אותם לרלוונטיים וקורצים יותר עבור קהל היעד הספציפי שלהם.
פנאי וסגנון חיים
בינה מלאכותית היא כבר מזמן לא מדע בדיוני וחזון רחוק, אלא חלק בלתי נפרד משגרת החיים שלנו.
יישומי בינה מלאכותית משפיעים כמעט על כל תחום והיבט בחיינו ואנו פוגשים אותם על בסיס יומיומי:
רכבים אוטונומיים
אז נכון שמכוניות הנוסעות בצורה עצמאית ומשחררות אותנו מעול הנהיגה עדיין לא עלו על הכביש, אבל מערכות בטיחות ועזר לנהג הפכו לסטנדרט נפוץ ומקובל שאפשר למצוא בכל רכב מודרני.
לאחרונה האיחוד האירופי מימן את פרויקט VI-DAS,חיישנים חכמים המתריעים על סכנות בכביש ועוזרים למנוע תאונות ולהציל חיים.
יצרניות הרכב המובילות לא ויתרו על חלום המכונית האוטונומית ללא נהג וחברות כמו טויוטה, אאודי, וולוו וטסלה שוקדות על פיתוח רכבים אוטונומיים בנהיגה עצמית.
כמובן שרכב אוטונומי מסתמך על חיישנים מתקדמים ומערכות AI לזיהוי תמרורי הדרך, מצב התנועה והולכי רגל החוצים את הכביש כדי להבטיח חווית נהיגה בטוחה ויעילה.
בדומה לנהג אנושי, המערכות הממוחשבות האלה מסוגלות להשתמש בניסיון שצברו ובביצועי העבר כדי לשפר את כישורי והחלטות הנהיגה שלכם ,להימנע מתאונות ולהוביל אתכם בבטחה ליעד הרצוי.
כלי סינון דואר זבל
תיבת הדוא"ל שאנו משתמשים בה באופן יומיומי מצוידת בכלי סינון ספאם מבוסס בינה מלאכותית המזהה דואר זבל ושולח אותו באופן אוטומטי לתיקיית הספאם או לפח האשפה כדי לחסוך לנו את המטרד הזה.
שירות האימייל הפופולרי Gmail מחזיק בכלי סינון ספאם יעיל במיוחד בעל אחוז דיוק מרשים של 99.9% .
זיהוי פנים
טכנולוגיית זיהוי הפנים FaceID לשחרור נעילת האייפון והפילטרים הווירטואליים בסנאפצ’ט הם שתי דוגמאות ליישומי בינה מלאכותית המתבססים על מנגנון זיהוי פנים מתוחכם.
טכנולוגיית FaceID של חברת אפל היא פיצ’ר אבטחה מועיל ושימושי העוזר להגן על המידע האישי במכשירי האייפון והאייפד פרו שלנו.
המנגנון הזה מבוסס על מצלמת TrueDepth ומערכת למידת מכונה לזיהוי פנים מהיר, אמין ובטוח.
אז כיצד עובד המנגנון המתוחכם הזה?
מצלמת TrueDepth המותקנת במכשירי אפל מקרינה למעלה מ-30 אלף נקודות בלתי נראות כדי ליצור מפת עומק של פני המשתמש ולתעד תמונת אינפרא-אדום שלהן.
לאחר מכן, אלגוריתם למידת מכונה משווה את סריקת הפנים שלכם לנתונים שהוזנו מקודם כדי לזהות התאמה ולהחליט האם ניתן לבטל את נעילת המכשיר או לא.
על פי אפל, מנגנון FaceID מסתגל באופן אוטומטי לשינויים במראה החיצוני של המשתמש.
זה אומר שהוא יצליח לזהות את הפנים שלכם גם עם איפור, זקן ,כובע, משקפיים או עדשות. היא טוענת שהסיכוי להערים על מנגנון זיהוי הפנים החדשני הזה מזערי ועומד על אחד למיליון בלבד.
אלגוריתם המלצה מותאמת אישית
פלטפורמות סטרימינג פופולריות כמו נטפליקס, יוטיוב וספוטיפיי עושות שימוש במערכות המלצת תוכן מותאמות אישי המתבססות על בינה מלאכותית.
אז כיצד היישומים החכמים האלה נכנסים לראש שלנו, לומדים את הטעם שלנו ומנחשים את התכנים האהובים והמועדפים עלינו?
קודם כל, המערכת מנטרת את תחומי העניין ודפוסי השימוש של המשתמש. לאחר מכן, היא נעזרת במודלים של למידה עמוקה ולמידת מכונה כדי לנתח את הנתונים האלה ולחזות במידת סבירות גבוהה את ההעדפות שלנו.
כך נטפליקס יודעת אילו סרטים וסדרות אתם אוהבים וחוסכת לכם את החיפוש המתיש.
עוזרות אישיות דיגיטליות
המטרה של עוזרת אישית וירטואלית היא לחסוך לנו זמן, טרחה ומאמץ ולהפוך את החיים שלנו להרבה יותר נוחים ונטולי מאמץ.
תוכלו לתקשר איתה דרך הסמארטפון שלכם והיא תשמח לענות על שאלות ולבצע את הבקשות שלכם.
העוזרת החכמה תוכל להמליץ לכם על סרט טוב, להדליק את השיר האהוב עליכם, לעזור לסדר את הלו"ז היומי שלכם, להזכיר לכם על פגישה חשובה וזאת רק טעימה מהיכולות המרשימות שלה.
באוקטובר 2011 התרחשה היסטוריה קטנה כאשר חברת אפל השיקה בקול תרועה רמה את העוזרת האישית הווירטואלית הראשונה אי פעם והכירה לעולם את סירי שהפכה לפיצ’ר סטנדרטי בטלפונים החכמים של החברה.
מאז עוזרות קוליות חכמות עברו כברת דרך ארוכה והשתכללו בצורה ניכרת.
כיום, העוזרת האישית החכמה של גוגל (Google Assistant), אחת מהעוזרות האישיות הפופולריות ביותר מסתמכת על טכנולוגיות עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי לנהל שיחה קולחת בשפה רהוטה המזכירה אדם אמיתי.
לא רק שהיא מבינה היטב פקודות מורכבות ומסובכות במיוחד, אלא גם מתמודדת איתן בכבוד ועושה את עבודתה על הצד הטוב ביותר.
בנוסף, הדור החדש של העוזרות האישיות הווירטואליות מנתח את ההרגלים, ההעדפות, וסדר היום שלנו כדי להעניק שירות יעיל ומותאם אישית ולספק לנו תזכורות חשובות והצעות שימושיות ומועילות המספקות ערך אמיתי עבורנו.
מכשירי בית חכם
מכשירי בית חכם מספקים אפשרויות שליטה מרחוק ומבטיחים חיסכון מירבי בחשמל ומשאבים שיעשה רק טוב לאיכות הסביבה (ולכיס שלכם).
לדוגמה, התרמוסטט החכם Nest לומד את סביבתו ומנתח את הרגלי קירור או חימום הבית היומיומיים שלנו כדי לשמור לאורך זמן על טמפרטורה אופטימלית שנרגיש בנוח איתה. באופן דומה, גם מקררים חכמים מנטרים את התכולה שלהם ומסוגלים להתריע על מוצר שעומד להיגמר או פריט מזון חסר ולהכניס אותם לרשימת הקניות הבאה שלכם.
כמובן שמאחורי היכולות המדהימות של המכשירים המהפכניים האלה עומדות מערכות בינה מלאכותית שלא מפסיקות להתפתח ולהשתכלל וללמוד "לקרוא" טוב יותר את דפוסי ההתנהגות שלנו כדי להתנהג בהתאם ולענות על הצרכים שלנו.
אלגוריתם חיפוש
אלגוריתם חיפוש מבטיח שהתוצאות הראשונות שיופיעו במיקום הגבוה ביותר בעמוד תוצאות החיפוש (SERP) יהיו הרלוונטיות והמתאימות ביותר ויספקו מענה למה שחיפשנו.
אבל כיצד פועל האלגוריתם החשוב הזה שעוזר לנו לקבל תשובה מיידית לכל שאלה ולמצוא את מה שרצינו בכלום זמן וללא מאמץ?
מנועי חיפוש מנתחים כמות עצומה של מידע כדי להבין את היסטוריית, הרגלי ומאפייני החיפוש של המשתמש ולספק את התוצאות הרלוונטיות והמתאימות ביותר "התפורות" לצרכים ולדרישות שלו.
לכל מנוע חיפוש יש אלגוריתם בקרת איכות מיוחד המדרג את התכנים האיכותיים והאטרקטיביים ביותר ונותן להם עדיפות.
זה מאפשר להם לספק את התשובה הטובה, הנכונה והמועילה ביותר לשאילתה שלנו במהירות הבזק ולספק חווית משתמש ידידותית, חלקה ונוחה יותר.
בגלל שמנוע חיפוש הוא בעצם אתר אינטרנט הנכתב כולו בקוד תוכנה, הוא מסתמך על מודל עיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להבין את מילות החיפוש שלנו.
לאחרונה גוגל הכריזה על אלגוריתם שפה טבעית חדשני בשם BERT שמטרתו להבין ולנתח את השפה בצורה אנושית יותר כדי לתפוס בצורה טובה יותר מה אנחנו בדיוק רוצים ממנו ולספק לנו את התוצאות הרלוונטיות והמתאימות ביותר.
ניווט
מערכות למידה עמוקה מתוחכמות ויישומי בינה מלאכותית יכולים לקחת את תחום הניווט צעד אחד קדימה ולשדרג את הדיוק, האמינות והמהירות שלו.
הם אפילו יעזרו לבצע התאמה אישית של אפליקציות ניווט וללמוד את הרגלי וצרכי הנהג כדי למסור את המידע הרלוונטי והחשוב ביותר עבורו.
על הדרך הם גם ינתחו את טעויות העבר שלהם כדי לספק זמן הגעה משוער ומידע בזמן אמת לגבי המסלול הרצוי בצורה מהירה ומדויקת יותר תוך שקלול מגוון רחב יותר של פרמטרים כולל מספר הנתיבים בכביש ותנאי הדרך.
פלטפורמות נסיעה שיתופית כמו אובר עושות שימוש נרחב במערכות בינה מלאכותית כדי לשפר את היעילות התפעולית שלהן, לנתח את מצב התנועה בזמן אמת ולבחור באופן מיידי את המסלול האופטימלי ללא שגיאות ותקלות.
אין ספק שבינה מלאכותית לוקחת את ההגה בידיים ומתיימרת לחולל מהפכה באופן שבו אנו מנווטים את דרכנו לנקודת היעד שלנו.
רובוטיקה
מערכות בינה מלאכותית עוזרות להפוך רובוטים לחכמים ויעילים יותר ולשדרג את הביצועים והיכולות שלהם קחו לדוגמה את שואב האבק הרובוטי שאפשר למצוא כמעט בכל בית, יישומי בינה מלאכותית עוזרים לו לבחור את מסלול הניקוי הנכון והיעיל ביותר ולהתחמק ממכשולים, חפצים ורהיטים כדי למנוע התנגשויות, נפילות ותאונות לא רצויות.
מערכות רובוטיות עוזרות לחסוך כוח אדם, זמן ועלויות ולמקסם את התפוקה והאיכות.
לפניכם כמה דוגמאות לשימושים נפוצים במערכות רובוטיות המבוססות על בינה מלאכותית:
- קווי ייצור אוטומטיים ורובוטיים
- מכונות שטיפה אוטונומיות ורובוטים לניקיון משרדים וחללים ציבוריים
- מערכות ניהול מלאי ומחסן רובוטי
משאבי אנוש
מערכות בינה מלאכותית המנטרות, סורקות ומפענחות כמויות עצומות של מידע ונתונים יכולות לעזור לייעל ולפשר את תהליך גיוס ומיון העובדים, לנתח את המשוב והביקורות שלהם ואפילו לסייע באיתור המועמדים הפוטנציאליים הטובים והמתאימים ביותר.
רפואה ובריאות
חוקרי בינה מלאכותית עובדים מסביב לשעון כדי ליצור מערכות חדשניות לניתוח ופענוח כמויות עצומות של מסמכים, מידע ורשומות רפואיות כדי לזהות תבניות, מגמות ותובנות שימושיות אשר יובילו לתגליות ופריצות דרך חדשות בתחום הרפואה או יסייעו לפיתוח שיטות וכלי אבחון ופענוח בדיקות אמינים, מדויקים ומהירים יותר.
לדוגמה, החוקרים פיתחו תוכנת בינה מלאכותית העונה בכוחות עצמה לשיחות חירום ומזהה דום לב במהלך השיחה בצורה מהירה ויעילה יותר ממוקדנים אנושיים.
דוגמה נוספת היא פרויקט חדשני במימון האיחוד האירופי לפיתוח מנוע חיפוש רפואי במגוון רחב של שפות שונות שיעזור למצוא בקלות ובנוחות מידע אמין אודות בדיקות ובעיות רפואיות בכל זמן ומכל מקום.
בינה מלאכותית נגד נגיף הקורונה
החל ממערכות מתקדמות לאבחון מיידי של תסמיני קורונה ובידוד חולים פוטנציאליים ועד למכשור חדשני שסייע בחקר הנגיף ופיתוח חיסון יעיל נגדו, בינה מלאכותית תרמה את חלקה למיגור ומניעת התפשטות נגיף הקורונה.
מזון וחקלאות
מערכות בינה מלאכותית יכולות להמציא מחדש את תחום החקלאות באמצעות זיהוי שיטות ותנאי גידול אופטימליים, אבחון תנאי קרקע ירודים ומחסור במינרלים חיוניים כמו גם צמצום פחת ופגיעה באיכות הסביבה.
מכונות המתבססות על בינה מלאכותית יכולות לקצור כמות גדולה יותר של יבול במהירות וביעילות הרבה יותר גבוהה מעובדים אנושיים וטכנולוגיות השקיה ודישון חכמות המבוססות על בינה מלאכותית מסייעות להשבחת והגדלת תפוקת היבול תוך ניצול אופטימלי של כל דונם.
בינה מלאכותית יכולה לסייע בצורה ישירה ופעילה בפיתוח מערכות מזון בריאות, בנות-קיימא וידידותיות יותר לסביבה תוך מזעור השימוש בחומרי הדברה, קוטלי עשבים וכימיקלים מזיקים.
חקלאים, חוות גידול ומפעלי מזון מסתמכים על מערכות ניטור ובקרה דיגיטליות לשיפור בקרת איכות ומניעת תקלות ובעיות תברואתיות.
גיימינג
טכנולוגיית הבינה המלאכותית מראה שהיא ממש לא משחק ילדים והיא משתלטת על תעשיית הגיימינג כדי לספק חווית משחק מציאותית, עשירה ומהנה יותר מאי פעם.
משחקי עולם פתוח ודמויות משחק חכמות ויצירתיות יותר המסוגלות ללמוד את הרגלי המשחק של השחקנים ולחזות את התנועות והמהלכים שלהם הם רק כמה דוגמאות בודדות לפוטנציאל העצום של מערכות בינה מלאכותית בעולם הגיימינג.
רשתות חברתיות
רשתות חברתיות פופולריות כמו פייסבוק, טוויטר ואינסטגרם נעזרות בשלל יישומי בינה מלאכותית לביצוע משימות שונות. קודם כל, מערכות בינה מלאכותית מבצעות התאמה אישית של התכנים בפיד של המשתמשים כדי לקלוע להעדפות ולתחומי העניין שלהם בהתאם להרגלי השימוש שלהם בעבר.
בנוסף, חוקרים מאמנים מערכות בינה מלאכותית כדי לזהות מילות מפתח, תיוגים וסמלים פוגעניים בשפות שונות כדי להסיר באופן מיידי ביטויי שנאה, הערות גזעניות ופוגעניות וקריאות לאלימות כדי ליצור סביבה בטוחה ומכבדת.
בנוסף, הן מסוגלות לאתר פייק ניוז ולבצע בדיקת עובדות כדי לוודא שמשתמשי הרשת יקבלו מידע אמין ומוסמך המשקף את המציאות.
דוגמאות נוספות ליישומי בינה מלאכותית ברשתות החברתיות כוללות בין השאר:
- חיזוי טקסט ,תיקון והשלמת מילים אוטומטית
- מנגנון זיהוי פנים לתיוג אוטומטי של חברים בתמונות שלכם
- כלי סינון חכם להסרת דואר זבל והודעות פרסומיות
- מענה חכם אוטומטי להודעות
כמובן שהרשתות החברתיות המובילות ממש לא מסתפקות בזה ולא מפסיקות לשפר ולשכלל את מערכות הבינה המלאכותית שלהן כדי לספק פיצ’רים ייחודיים ואפשרויות מתקדמות.
הן אפילו מתכננות ליצור מערכות מתוחכמות שינטרו את הפרופילים, התכנים וההודעות ברשת כדי לזהות מצוקות נפשיות ונטיות אובדניות ולהתריע עליהן, מה שעשוי להציל חיים במקרים מסוימים.
צ’אטבוטים
פנייה למוקדי שירות לקוחות ותמיכה יכולה להיות עסק מתסכל ומעצבן שזולל לנו המון זמן יקר.בדיוק בנקודה הזאת בינה מלאכותית נכנסת לתמונה ,מורידה לנו את הקוף הזה מהגב והופכת את החיים שלנו להרבה יותר נוחים ופשוטים.
במקום להתייבש שעות ארוכות בהמתנה לנציג שידקלם תשובות מעורפלות ומתחמקות שהוכנו מראש, עדיף כבר לדבר עם רובוט המספק מענה מיידי ועומד לרשותנו מסביב לשעון.
מדובר באחד מהשימושים הנפוצים והמגניבים ביותר בבינה מלאכותית המדגימים את שפע היתרונות שלה.
באמצעות שימוש במודל עיבוד שפה טבעית, מפתחי המערכות הממוחשבות האלה מאמנים אותן להישמע כמו נציגים אנושיים אמיתיים ולספק מענה אדיב ויעיל לכל לקוח. צ’אטבוטים לא מפסיקים להשתפר ולהתפתח, ללמוד ממשוב הלקוחות וביצועי העבר ולספק שירות ממוקד ומועיל יותר לפניות הלקוחות.
הם יכולים לבצע בצורה מרשימה משימות בסיסיות כמו מענה לשאלות נפוצות ,ביצוע הזמנות או מעקב משלוחים.
פיננסים
על פי דו"ח עדכני, 80% מהבנקים וחברות השירותים הפיננסיים מתרשמים לטובה מהפוטנציאל האדיר והיתרונות המשמעותיים של הבינה המלאכותית.
בין אם מדובר בבנקאות מסחרית, עסקית או פרטית, יישומי בינה מלאכותית כבשו את ענף הפיננסים ועוזרים להפוך את ניהול הכסף וההשקעות שלנו לנגיש, נוח, יעיל ופשוט יותר מאי פעם.
שירותי בנקאות דיגיטליים המאפשרים לכם להתעדכן בנעשה בחשבון הבנק שלכם, לבצע העברת כספים, לבקש הלוואה או אפילו להפקיד צ’ק בכמה לחיצות עכבר פשוטות ובלי לצאת מהבית, מערכות מתוחכמות לזיהוי הונאות ותרמיות פיננסיות או כלי מסחר בשוק ההון המסוגלים לזהות את המגמות בשוק, להמליץ על אפיקי השקעה משתלמים ואטרקטיביים ולסייע לצמצם את הסיכונים ולמקסם את הרווחיות שלהם הם רק חלק קטן מהשימושים המוצלחים בבינה מלאכותית בתחום הפיננסים.
אסטרונומיה
הבינה המלאכותית לא מפסיקה לרגש ולהצית את הדמיון שלנו והיא פותחת בפנינו עולם אינסופי של הזדמנויות ואפשרויות חדשות שבעבר היינו יכולים רק לחלום עליהן.
היא מעצבת מחדש מגוון עצום של תחומים וענפים שונים כמו רפואה, פיננסים, מסחר אלקטרוני, שיווק, ייצור, פיננסים וזאת רק טעימה קטנה מהרשימה הבלתי נגמרת.
אבל תאמינו או לא, התועלת של יישומי בינה מלאכותית חורגת הרבה מעבר לתחומי כדור הארץ והיא עוזרת לנו לחקור ולגלות את סודות היקום.
כדי לגלות שימוש מסקרן ומפתיע נוסף בבינה מלאכותית נצטרך להרים את הראש למעלה ולהסתכל על הכוכבים. הנסיקה המטאורית של טכנולוגיות הבינה המלאכותית לא פסחה גם על תחום האסטרונומיה.
אחד מהאתגרים הגדולים והמורכבים ביותר במדע המרתק הזה הוא הצורך לנתח ולפענח כמויות עצומות של מידע ונתונים.
כדי להתגבר על הבעיה הזאת, אסטרונומים פנו למערכות בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לפתח כלים חדשניים שהם יוכלו לנצל לטובתם כדי לשפוך אור על מסתורי החלל ולהבין בצורה טובה ומדויקת יותר מה מתרחש בגלקסיות רחוקות.
לאחרונה, קבוצת אסטרונומים השתמשה בבינה מלאכותית כדי לחקור לעומק את תופעת מיזוג הגלקסיות ולקבוע האם היא אחד מהגורמים העיקריים להיווצרות צבירי כוכבים בוהקים.
בהינתן היקף הנתונים העצום שלבני אדם היו נדרשות שנים ארוכות לנתח ולבחון לעומק, החוקרים העדיפו ליצור מערכת למידה עמוקה שאימנה את עצמה לאתר גלקסיות מתמזגות.
בגלל שהאלגוריתם המגדיר את הקריטריונים והמאפיינים של מיזוג גלקסיות הוא אחיד ועקבי, המערכת הממוחשבת הצליחה למדוד את הבעיה באופן חוזר ונשנה, להגיע למסקנות נחרצות המגובות בראיות מוצקות ולספק משנה תוקף למחקר.
כוכבי השמיים הנמצאים בתנועה מתמדת ומשתנים ללא הרף יוצרים מראה מהפנט ומרהיב שמשך את תשומת הלב של בני האדם משחר האנושות.
אחד מהפרויקטים המדהימים ביותר שנעשו בעזרת בינה מלאכותית היה לתעד את כיפת השמיים זרועי הכוכבים מדי ערב ולהבין כיצד הם משתנים ומתעצבים עם הזמן.
המערכות הממוחשבות סרקו למעלה מ-80 טרבייט של מידע כדי לענות על השאלה המרתקת הזאת.
אחת מהשאיפות הגדולות ביותר של כל אסטרונום היא לגלות כוכב חדש ולהיכנס לדפי ההיסטוריה.
אבל מדובר בעבודה סיזיפית ומתישה הדורשת לנטר ולפענח הררי מידע ותצלומים ולשים לב לפרמטרים מסוימים העשויים להצביע על סיכוי גבוה להימצאותו של כוכב חדש שטרם הכרנו.
כמובן שמערכות בינה מלאכותית מסתדרות הרבה יותר טוב עם המשימה המאתגרת הזאת ועוזרים לגלות כובכי לכת חדשים במידת דיוק מדהימה של 96%.
מציאת אותות, סימנים ורמזים לאירועים הדרמטיים והקטסטרופליים ביותר ברחבי היקום היא משימה קריטית וגורלית עבור אסטרונומים.
על פי הפיזיקה המודרנית, מיזוג בין שני כוכבי נייטרונים יוצר עיוותים והפרעות ברצף המרחב-זמן המתבטאים בתור גלים המגיעים עד כדור הארץ.
שיתוף פעולה בין הגלאים החדשניים Ligo ו-Virgo המבוססים על יישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה הצליחו לגלות בפעם הראשונה את גלי הכבידה האלה והביאו לתגלית היסטורית ששינתה את תחום האסטרונומיה ועזרה למצוא פתרון לאחת מהחידות המסתוריות ביותר של היקום.
אבטחת מידע
ככל שהעולם מסביבנו הופך לדיגיטלי ומחובר יותר, כך גם איום הסייבר הופך לרחב ומשמעותי יותר.
לכן, אבטחת מידע היא חלק חשוב וחיוני מהפעילות של כל עסק וארגון שמעוניין להגן על עצמו מדליפת מידע פרטי וחסוי שעשוי להגיע לידיים הלא נכונות או להפוך לטרף קל להאקרים שיחדרו למערכות החברה וישבשו את פעילותה.
בדומה למגוון תחמים אחרים, בינה מלאכותית מגלה פוטנציאל מבטיח ויתרונות עצומים גם בעולם אבטחת המידע והיא יכולה לשפר את הגנת הסייבר של העסק שלכם במגוון דרכים.
איתור איומים לא ידועים
בדיוק כפי שעולם המחשבים והטכנולוגיה אינו קופא על השמרים, כך גם הוירוסים, התוכנות הזדוניות ואיומי הסייבר לא מפסיקים להשתכלל ולהתפתח.
כשמספר תקיפות הסייבר ופשעי הרשת שובר שיאים, עסקים חייבים לקחת ברצינות את האיום החמור הזה ולהתגונן בפניו כדי למנוע אובדן ונזק כספי כבד.
אבל איך אפשר להגן על עצמכם מאיומים סמויים שאינכם מודעים עליהם או לגלות חולשות אבטחה שעדיין לא דווחו? מערכות בינה מלאכותית יעשו את העבודה הזאת על הצד הטוב ביותר ויסגרו לכם את הפינה בצורה מושלמת.
הן יעזרו לזהות ולנטרל את האיומים החמורים האלה מתחת לפני השטח העשויים לגרום לנזק מערכתי כבד עוד לפני שתקלטו מה בכלל מתרחש ותפעלו להדוף ולנטרל אותם.
החל מנוזקות לגניבת מידע ועד למתקפות כופר מתוחכמות, כל עסק עשוי להפוך לקורבן של האקרים ופושעי סייבר אם הוא לא ישקיע מאמצעים ומשאבים רבים בתחום אבטחת המידע.
יישומי בינה מלאכותית הוכיחו את עצמם בתור הפתרון האמין, הטוב והיעיל ביותר למיפוי ומניעת איומים סמויים ולא צפויים העשויים לגרום לנזקים אדירים שקשה מאוד לתקן אחר כך.
זיהוי פגמים ונקודות חולשה
יישומי בינה מלאכותית עוזרים לאתר בעיות תוכנה ושגיאות בכתיבת הקוד העשויים לפגוע בתקינות ובתפקוד של המערכת ולחשוף אותה לאיומים וסיכונים פוטנציאליים.
לדוגמה ,"גלישת חוצץ" (Buffer overflow) היא שגיאת תכנות נפוצה המתבטאת בכך שתוכנת מחשב כותבת לאזור בזיכרון המחשב יותר מידע מאשר אותו אזור מסוגל להכיל, מה שגורם לשיבושים וכשלים בתפקוד התוכנה.
מערכת בינה מלאכותית מנטרת את תקינות המערכת בזמן אמת ומתקנת באופן מיידי כל פגם העלול לסכן את היציבות שלה.
בעזרת מודל למידת מכונה מתקדם, מערכת בינה מלאכותית מסוגלת לזהות כל חולשת ופרצת אבטחה, כשל ובעיה אחרת ולמנוע מהאקרים ופושעי סייבר לנצל לטובתם את הפגמים האלה כדי לחדור למערכת ולגנוב מידע בעל ערך.
מניעת איומים
טכנולוגיית הבינה המלאכותית בעולם הסייבר מתפתחת, מתחדשת ומשנה את פניה ללא הרף כדי להיות מוכנה לאיומים החדישים והעדכניים ביותר ולנטרל אותם בהצלחה.
לכן, היא מסוגלת לזהות פגמים ובעיות ברחבי המערכת, כולל העדכונים האחרונים והגרסאות החדשות שלה. היא לא מפסיקה ללמוד תוך כדי תנועה ולהרחיב את מעגל הנתונים שלה כדי לספק את ההגנה המקיפה והיעילה ביותר.
הדרך הטובה ביותר לשדרג את רמת אבטחת המידע של המערכת היא להקדים תרופה למכה ולוודא שהיא בטוחה ומוגנת היטב בפני איומים פוטנציאליים.
יישומי בינה מלאכותיים מתמודדים בצורה מושלמת עם המשימה המורכבת והמאתגרת הזאת.
היא תדאג לתקן כל פגם וטעות העשויים לפגוע בבטיחות המערכת ולסכן אותה, לסגור כל פרצה ונקודת תורפה שהאקר ערמומי עשוי לנצל לטובתו או אפילו לעבות את מערך האבטחה ולהתקין תוכנת "חומת אש" נוספת במידת הצורך.
מענה מיידי לאיומים
מערכת בינה מלאכותית יכולה להפוך לקו ההגנה הראשון בפני איומים המנסים לחדור למערכת ולפעול לזהות ולנטרל אותם לפני שהם מספיקים לגרום לנזק ממשי.
יישומי בינה מלאכותית מזהים כל התנהגות חשודה וחריגה, משווים אותה לפרופילים ולדפוסי ההתנהגות של וירוסים, נוזקות או תוכנות זדוניות ומספקים מענה הולם ומתאים להדיפת וסילוק האיום.
על הדרך הם גם מעריכים את חומרת הנזק שנגרם ומתקנים אותו. לבסוף, המערכות המתוחכמות האלה מנתחות את מאפייני התקיפה, ומפיקים לקחים לעתיד כדי לסגור כל פרצה ולוודא שהיא לא תחזור על עצמה בעתיד.
זיהוי פעולות חשודות וחריגות
מערכות בינה מלאכותית מאפשרות לזהות באופן מיידי התנהגות חריגה ולא אופיינית במערכות שונות. הן מסוגלות לבצע את המשימה הזאת באמצעות סריקה רציפה של המערכת מסביב לשעון וניתוח כמות עצומה של מידע.
בנוסף, היא מסוגלת לזהות כל גישה לא מורשית למערכת. כאשר היא מזהה התנהגות חריגה ולא שגרתית, היא בוחנת לעומק פרמטרים ונתונים מסוימים כדי לקבוע האם מדובר באיום ממשי או בהתראת שווא.
מודלים של למידת מכונה עוזרים ליישומי בינה מלאכותית לקבוע דפוסי פעילות יוצאי דופן שצריכים להדליק נורה אדומה.
היכולת שלה לזהות את הפעילויות החריגות האלה רק הולכת ומשתפרת עם הזמן, כך שבהדרגה המערכות האלה יוכלו לזהות את החריגות הקטנות והסמויות ביותר שקל מאוד לפספס.
כתוצאה מכך, היא תוכל לזהות כל כשל וחריגה במערכת שעברו מתחת לרדאר שלכם ולהתריע עליהם.
תחבורה, נסיעות וטיולים
הבינה המלאכותית פרצה בסערה לחיינו בשנים האחרונות ומקיפה אותנו מכל עבר. ככל שהטכנולוגיה פורצת הדרך הזאת משתכללת ומתפתחת, כך אנו מוצאים אותה ביותר ויותר מקומות.
אחד מהשימושים הנפוצים ביותר ביישומי ומערכות בינה מלאכותית הוא בתחום התחבורה הציבורית.
מערכות מתקדמות לייעול מסלולי אוטובוסים ורכבות ושיפור הדיוק, הבטיחות והנגישות שלהם הפכו בשנים האחרונות מפיתוח חדשני לסטנדרט מקובל.
מערכת תחבורה ציבורית חכמה המתבססת על בינה מלאכותית יכולה לפתור את בעיית הפקקים וזיהום האוויר בכבישים ולשדרג את איכות החיים של כולנו.
הובלת ושינוע סחורות כבדות
נחילי משאיות הובלה אוטונומיות עשויים להפוך לפריצת הדרך הגדולה הבאה בתחום שינוע סחורות ומטענים כבדים.
בעוד שהמשאית המובילה בראש השיירה נשלטת באופן פעיל על ידי נהג, שאר המשאיות הנוסעות אחריה יתחקו אחר התנועה שלה וישייטו בכוחות עצמן, כשהנהג אינו מתערב בנהיגה ואוחז בהגה רק במצבי חירום ואירועים חריגים הדורשים את מעורבותו.
כל המשאיות יהיו מקושרות ומסונכרנות באמצעות רשת דיגיטלית מתקדמת וייסעו במערך אחיד.
נהג המשאית המובילה יקבע את קצב ואופן הנסיעה וכשהוא מחליט לעצור, כל שאר המשאיות ב"נחיל" עוצרות אחריו. הרעיון הייחודי הזה יכול לייעל ,לשפר ולהוזיל הובלת סחורות ומטענים כבדים.
ניהול ובקרת תנועה
לפעמים נדמה שישראל כולה עומדת בפקק בלתי נגמר וגודש התנועה הפך לבעיה בלתי נסבלת בערים הגדולות והסואנות בארץ ובעולם.
הוספת נתיבים והרחבת כבישים, בניית מחלפים, גשרים, מנהרות ויצירת פתרונות תחבורה ציבורית יעילים הם פתרונות נפוצים לבעיית הפקקים, אבל הם לא ממש מספקים את הסחורה.
ייתכן שמי שבאמת יכולה לחלץ אותנו מהפקקים האינסופיים ולעזור לנו לבלות פחות זמן בדרך לעבודה ,לקניות ולסידורים היא דווקא הבינה המלאכותית.
מערכות ממוחשבות מתוחכמות ינטרו את התנועה בזמן אמת, ינתחו מגוון עצום של מידע ונתונים ממקורות שונים ויעזרו לנתב את התנועה בצורה יעילה, בטוחה וטובה יותר כדי לצמצם את העומס בכבישים.
מערכות בינה מלאכותית מהסוג הזה המתבססות על כלי זיהוי וחיזוי ומגמות, ניתוח מסדי מידע וניטור חזותי בזמן אמת כבר הוכיחו את יעילותן במסגרת פרויקט העיר החכמה של חברת עליבאבא "City Brain" בסין.
מערכות דיגיטליות לניהול, ניטור ובקרת תנועה יהפכו לאחד מעמודי התווך של הערים החכמות בעולם המחר.
נסיעה שיתופית
פלטפורמות תחבורה שיתופית כמו אובר ו- OLAמציעות שירות נוח, נגיש ויעיל יותר באמצעות הסתמכות על יישומי בינה מלאכותית המקלות על התקשורת והתיאום בין הנוסעים והנהגים,עוזרות לבחור את אפשרות הנסיעה הנוחה והמתאימה ביותר עבורכם ולהגיע מנקודה לנקודה במהירות וביעילות האפשרית.
שירותי אובר מתבססים על פיתוח עצמאי של החברה- כלי למידה עמוקה מתקדם בשם מיכאלנג’לו המסוגל לחזות מראש את רמות ההיצע והביקוש, לזהות אירועים חריגים ולספק זמן הגעה משוער כדי להבטיח חווית שימוש נטולת מאמץ ותקלות.
תכנון מסלול
נמאס לכם לנסוע במעגלים ולשבור את הראש על מציאת כתובת מסוימת או לעמוד שעות בפקקים בלתי נגמרים? כרגיל הבינה המלאכותית נחלצת לעזרתכם ומצילה את המצב.
יישומים לתכנון מסלול וניווט אל היעד יכולים להיות מועילים ושימושיים במיוחד לאנשים פרטיים ולעסקים.
שירותי נסיעה שיתופית כבר עושים שימוש במערכות הממוחשבות האלה כדי למצוא את הדרך המהירה, הקצרה והחסכונית ביותר ליעד ולחסוך זמן ועלויות.
כמובן שגם חברות משלוחים, הפצה ולוגיסטיקה יוכלו להפיק המון רווח ותועלת מהפיתוחים האלה שיעזרו להם לייעל את השירותים שלהם, לצמצם עלויות ולקצר את זמן ההמתנה ללקוח.
תוכנות מהסוג הזה מאפשרות לכם לבנות את מסלול הנסיעה הנוח והמועדף עליכם באמצעות פרמטרים שונים כמו גודש תנועה, מגבלות מהירות וסוגי כבישים, זמן הגעה, העדפות אישיות וכו’.
תנועת רכבות
בינה מלאכותית יכולה לשפר את הבטיחות, המהירות והיעילות של מערך הרכבות באמצעות צמצום החיכוך עם פסי הרכבת, מקסום מהירות הנסיעה ,שיפור דיוק הרכבות ויצירת רכבות אוטונומיות ללא נהג.
תעשיית הרכב
לפני מאה שנים הרעיון של רכב בעל מחשב דרך משוכלל המסוגל לשייט על הכביש בכוחות עצמו ולהוביל אתכם בבטחה ובנוחות אל היעד, לזהות ולהתריע על סכנות ואיומים בכביש ולהתאים את חווית הנסיעה להעדפות, לצרכים ולמצב הרוח שלכם היה נראה כמו פנטזיה בלתי אפשרית הלקוחה מספר מדע בדיוני.
אבל במאה ה-21, החזון המהפכני הזה כבר מתניע ושועט קדימה. מכונות רובוטיות להרכבת מכוניות, מערכות עזר חכמות לנהג, אפשרויות נהיגה אוטונומית ואינספור פיתוחים חדשניים אחרים הפכו לחלק בלתי נפרד ממציאות חיינו באמצעות קפיצת המדרגה המרשימה בתחומי למידת המכונה והבינה המלאכותית וההטמעה שלהם בעולם הרכב.
אין ספק שבינה מלאכותית מחוללת מהפכה משמעותית בתעשיית הרכב ועוזרת לה לעלות על דרך המלך לעתיד מבטיח ומזהיר במיוחד.
ייצור
יצרניות הרכב יכולות להפיק תועלת עצומה מהטמעת כלי בינה מלאכותית ויצירת מפעלים חכמים בעלי תפוקה והספק משופרים ועלויות ייצור מופחתות.
פסי ייצור רובוטיים, אופטימיזציה של שרשראות האספקה ומניעת חוסרים ועיכובים, מערכות דיגיטליות לתכנון ועיצוב רכבי המחר, חיישנים מתוחכמים למיטוב ביצועי ובטיחות הרכב הם רק קמצוץ מהשימושים האפשריים במערכות בינה מלאכותית בעולם הרכב.
שרשרת האספקה
כולנו היינו עדים לפגיעה החמורה בתעשיית הרכב עקב השיבושים והבעיות בשרשרת האספקה העולמית שנגרמו עקב הסגרים והתחלואה הגוברת בתקופת הקורונה.
פתרון המשבר העולמי בשרשרת האספקה העולמית טמון בבינה מלאכותית וביתרונות הייחודיים שהיא מספקת.
הטמעת יישומים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לעזור במיטוב וייעול שרשרת האספקה באמצעות היכולת שלהם לחזות ביקושים, לסייע בתכנון מערך ההובלות ובחירת הספקים, לשפר את ניהול המלאי, לזהות ולמנוע "צווארי בקבוק" וחוסרים ולספק כלים ומשאבים שימושיים להתמודדות עם אתגרי וצרכי השעה.
המערכות המתקדמות האלה יעזרו לשדרג את שרשראות האספקה ולהפוך אותן לגמישות, יעילות, אמינות, חסכוניות ובנות-קיימא.
חווית נהיגה ונסיעה
כולנו רוצים לנסוע בשקט ובשלווה ברכב שלנו ולהגיע בבטחה ובשלום ליעד הרצוי. מערכות בינה מלאכותית יכולות לשדרג את חווית הנהיגה והנסיעה ברכב ולהפוך אותה לנטולת מאמץ,נוחה ובטוחה יותר מאי פעם.
מערכות ממוחשבות יכולות לזהות ולהתריע על הסחות דעת וסכנות בעת הנהיגה, לנטר ולנתח את התנהגות הנהג והרגלי הנסיעה שלכם ולשפר באופן משמעותי את חווית הנסיעה שלכם.
הן גם יעזרו לכם לתפעל מרחוק מערכות מולטימדיה בתוך הרכב כדי להבטיח נסיעה בטיחותית ומהנה יותר המותאמת לצרכים ולהעדפות שלכם.
בדיקות רכב
תהליך בדיקת רכב בחברת השכרה, סוכנות ביטוח או במוסך המתבצע באופן ידני שורף המון זמן יקר ,דורש ריכווז ושיקול דעת ונתון לפרשנות.
במקום לאכול סרטים שיעקצו אתכם או יפספסו בעיה סמויה, מערכות ממוחשבות מבוססות בינה מלאכותית לניטור תקינות הרכב ואבחון תקלות יעשו את העבודה בצורה מהירה, יעילה ושקופה, יספקו תמונת מצב אובייקטיבית, אמינה ומקיפה ויחסכו לכם את כל התהיות, הניחושים והספקות.
הן יבחנו לעומק את מצב המערכות השונות ברכב, יאתרו פגמים ובעיות ויפיקו דו"ח מפורט עם כל הליקויים שהתגלו בכלום זמן וללא מאמץ.
בקרת איכות
מערכות בינה מלאכותית לניהול, חיזוי ומניעת תקלות העובדות מסביב לשעון וחסינות בפני טעויות אנוש יכולות להמציא מחדש את תחום בקרת האיכות ולחסוך המון כסף, זמן ומשאבים.
לא רק שהן ינטרו את התקינות והיעילות של מערכות שונות ברכב שלכם, הן גם יוכלו לחזות תקלות אפשריות ולהתריע על צרכי תחזוקה ובעיות עתידיות.
כך שתוכלו להשתמש בראש שקט ברכב שלכם בלי לקרוע את הכיס על תיקון בעיות שלא עליתם עליהן בזמן.
דוגמאות לשימושים נוספים בבינה מלאכותית
אנו פוגשים יישומי בינה מלאכותית באופן יומיומי, כשאנו גולשים באינטרנט או מאזינים למוזיקה בספוטיפיי.
אבל מעבר לעוזרות חכמות המגיבות לפקודות קוליות או צ’אטבוטים מגניבים, למערכות בינה מלאכותית יש גם שימושים נוספים שאנו לא תמיד מודעים אליהם:
תרגום מכונה
תוכנות תרגום מיידי המתבססות על זיהוי דיבור או טקסט מילולי מסתמכות על מערכות בינה מלאכותית המספקות תרגום אוטומטי בזמן אמת ומשפרות כל הזמן את דיוק ואיכות התרגום. זה נכון גם לתוכנות ייעודיות לתמלול ועריכת כתוביות.
ערים חכמות ותשתיות דיגיטליות
מפתחי ומתכנני ערים חכמות מקווים להיעזר במערכות בינה מלאכותית כדי לשפר את זרימת התנועה בעיר, להפחית פקקים ולייעל את צריכת המים והחשמל.
סייבר ואבטחת מידע
מערכות בינה מלאכותית מתקדמות עוזרות לזהות, לנטר ולנטרל מתקפות ואיומי סייבר באמצעות עיבוד וניתוח רציף ומתמשך של מידע ונתונים, זיהוי דפוסי פעולה ותבניות החוזרות על עצמן והתחקות אחר עקבות התוקפים והרמזים שהם משאירים.
ייצור ותעשייה
מערכות רובוטיות וכלי אוטומציה המתבססים על בינה מלאכותית עוזרים לייעל, לשפר ולמטב את תהליך הייצור, לחסוך זמן, כסף ומשאבים ולחזות מראש תקלות ובעיות תחזוקה .
האיחוד האירופי מימן לאחרונה את תוכנית SatisFactory, מיזם משותף המתבסס על מערכות מציאות רבודה וכלים דיגיטליים מתקדמים לשיפור שביעות הרצון ורווחת העובדים במפעלים חכמים.
מנהל ציבורי ומגזר השירותים
בעזרת ניתוח מאגרי מידע עצומים וזיהוי דפוסים, מגמות ותבניות, מערכות בינה מלאכותית יכולות לחזות ולספק התראות לאסונות טבע ומצבי חירום כדי לשפר את המוכנות וההיערכות אליהם ולהפחית את הנזק הפוטנציאלי לרכוש וחיי אדם.
דוגמאות אחרות לשימושים נפוצים בבינה מלאכותית שאנו נתקלים בהם לעתים קרובות הן אפליקציות דוא"ל חכמות, פלטפורמות שיווק דיגיטלי, אפליקציות מקלדת וירטואלית ויישומים דיגיטליים חכמים בתחום הבנקאות והכספים.
בשורה התחתונה, בינה מלאכותית משחקת תפקיד משמעותי וחשוב בחיינו ומשפיעה על תהליך קבלת ההחלטות, התקשורת והאינטראקציה שלנו עם אחרים ושגרת היומיום שלנו.
באמצעי התקשורת השונים אנו נחשפים לא אחת לאזהרות ותחזיות אפוקליפטיות על כך שמכונות תבוניות בעלות אינטליגנציה מפותחת ישתלטו על העולם ויתפסו את מקומנו. אבל זה ממש לא המקרה.
חשוב להפנים שטכנולוגיות בינה מלאכותיות אינן אמורות להתחרות בבני אדם ולהחליף אותם בצורה מלאה, אלא להשלים את הכישורים והיכולות שלנו ,לחפות על מגבלות ונקודות תורפה אנושיות, לשדרג את היצרנות והתפוקה שלנו ולשפר תחומים והיבטים שונים בחיינו.
עתיד הבינה המלאכותית
עד כמה שקפיצת המדרגה שרשמה טכנולוגיית הבינה המלאכותית בשנים האחרונות נראית מדהימה וחסרת תקדים, רוב החוקרים והמומחים תמימי דעים שזה רק קמצוץ מהפוטנציאל האדיר שלה ושהעתיד שלה נראה בהיר ומבטיח יותר מתמיד.
כבר כיום יישומי בינה מלאכותית מקיפים אותנו מכל עבר ואנו נעזרים בהם באופן יומיומי, אבל מה צופן לנו העתיד ומתי תתרחש פריצת הדרך הבאה שתשנה את כל כללי המשחק? מגבלה אחת העלולה לעכב ולהגביל את ההתפתחות והצמיחה המואצת של הבינה המלאכותית היא העלות הגבוהה של מערכות המחשוב ומאגרי המידע העצומים העומדים מאחוריה.
כל פרויקט של בינה מלאכותית מורכב משלל מערכות, רבדים ושכבות שצריך לתכנן, לנהל, לסנכרן ולתחזק כראוי. זה אומר שהקמת והטמעת רשת בינה מלאכותית היא עסק נורא מורכב ויקר הדורש משאבים רבים ותקציבי עתק.
החדשות הטובות הן שבזכות ההתקדמות הטכנולוגית המואצת בתחום רכיבי החומרה ומערכות המחשוב בתקופה האחרונה בהתאם לחוק מור הקובע שקצב המזעור והתחכום של שבבי מחשבים מוכפל מדי שנתיים, ניתן להוזיל את עלות מערכות המחשב ולהפוך אותן למתקדמות ויעילות יותר.
למרות שמומחים רבים טוענים שהחוק הזה יהפוך למיושן ולא רלוונטי בשנים הקרובות ושמגמת השיפור בביצועי השבבים ובחסכוניות שלהם תיבלם בעתיד הנראה לעין, נכון להיום נראה ששום דבר לא מסוגל לשבש ולעכב את הצמיחה וההתפתחות המדהימה של טכנולוגיית הבינה המלאכותית.
כמובן שהיא כלל לא הייתה מתאפשרת ללא השיפור המשמעותי בטכנולוגיות ייצור שבבי המחשב שהפכו לעוצמתיים וזולים יותר.
אם זה לא היה מתרחש, פיתוח יישומי בינה מלאכותית פשוט לא היה עסק ישים ורווחי מבחינה כלכלית והיינו נאלצים לבטל פרויקטים רבים.
אבל בפועל לא רק שקצב הצמיחה והאימוץ של מערכות בינה מלאכותית אינו פוחת ומדשדש, אלא רק מזנק וגדל בקצב חסר תקדים.
יישומי בינה מלאכותית צומחים כמו פטריות לאחר הגשם והמספר של מיזמים חדשניים בתחום מכפיל את עצמו כל חצי שנה.
המסקנה ברורה: לא רק שברור לכולם שבינה מלאכותית היא הדבר הגדול הבא, אלא שההשתלטות שלה על תחומים וענפי פעילות רבים בעתיד הקרוב נראית כמו עובדה מוגמרת ומצב בלתי נמנע.
תחום הבינה המלאכותית צובר תאוצה ומגביר הילוך בשנים האחרונות ונראה שהמפץ הגדול נמצא רק בתחילתו.
על פי דו"ח עדכני של חברת המחקר CB Insights שהתפרסם בשנת 2021, הצמיחה של שוק הבינה המלאכותית שובר שיאים והיקף ההשקעות הבינלאומיות בטכנולוגיות המהפכניות האלה גדל ב-108% בהשוואה לשנת 2020.
בגלל קצב האימוץ חסר התקדים של יישומי ומערכות בינה מלאכותית, היא מכה גלים במגוון עצום של תעשיות וענפים שונים.
בשנת 2022 האתר הכלכלי הנחשב Business Insider פרסם דו"ח מקיף על השימוש בפתרונות בינה מלאכותית במגזר הפיננסים והבנקאות.
על פי הממצאים, כמחצית מחברות השירותים הפיננסיים שנבדקו כבר משתמשות בפתרונות AI לניהול סיכונים ושיפור רווחים. הטמעת מערכות הבינה המלאכותית האלה עזרו לבנקים ולבתי השקעות לחסוך סכום דמיוני של 400 מיליארד דולר, כך שההשקעה השתלמה להם בגדול והחזירה את עצמה בקלות.
מהפכת הבינה המלאכותית לא פסחה גם על תחום הרפואה. דו"ח שהוציא ארגון הבריאות העולמי בשנת 2021 קבע שלמרות שהטמעת מערכות בינה מלאכותית בתחום שירותי הבריאות נתקלה בקשיים וחבלי לידה מסוימים, לא ניתן להתעלם מהפוטנציאל המבטיח והיתרונות הברורים של אימוץ יישומי בינה מלאכותית ליצירת שירותי בריאות יעילים ומותאמים אישית ושיפור הדיוק והמהירות של אבחון בעיות בריאותיות שונות.
לאחר שטכנולוגיות בינה מלאכותית כבשו בסערה את תחום העסקים, הרפואה, השיווק והצרכנות, הן הטביעו חותם גם על תעשיית התקשורת והבידור.
על פי הנתונים של חברת Grand View Research, שווי שוק יישומי הבינה המלאכותית בעולם המדיה צפוי לזנק משווי של 10.87 מיליארד דולר בשנת 2021 לשווי מוערך של 99.48 מיליארד דולר בשנת 2030.
שימושים נפוצים במערכות בינה מלאכותית כוללות בין השאר זיהוי גניבה ספרותית והפרת זכויות יוצרים או פיתוח גרפיקה ממוחשבת ברזולוציה (רמת הפרדה) גבוהה.
תפקידים בתחום הבינה המלאכותית
ככל שהאימוץ וההתפתחות של טכנולוגיות הבינה המלאכותית הולכים וצוברים תאוצה וההיסטריה סביב הטכנולוגיה פורצת הדרך הזאת שוברת שיאים, הביקוש למומחים מנוסים ומיומנים בתחום הבינה המלאכותית מרקיע שחקים.
המספרים מדברים בעד עצמם ומשקפים את מגמת הצמיחה חסרת התקדים של שוק הבינה המלאכותית שהפך לטרנד הלוהט והמדובר ביותר בתחום ההייטק.
תשפטו בעצמכם: על פי הנתונים של אתר המשרות וחיפוש העבודה הגדול בעולם Indeed, הביקוש למשרות בתחום ה-AI יותר מהוכפל במהלך 3 השנים האחרונות ומספר המשרות והצעות העבודה הרלוונטיות זינק בלא פחות מ-119%.
חברות הטכנולוגיה והמחשבים זקוקות למומחי בינה מלאכותית כמו אוויר לנשימה ונלחמות על כל מוח מבריק וטאלנט חדש.
רוצים להשתלב במקצוע של העתיד ולזכות בכרטיס כניסה נוח ומהיר לקריירה מבטיחה, רווחית ומתגמלת, אבל אין לכם מושג אילו תפקידים ותחומי התמחות קיימים בתחום הרחב והדינמי הזה? אין לכם מה לדאוג, כי אנחנו הולכים לעשות סדר ולהציג בראשי פרקים ובאופן תמציתי את תחומי ההתמחות וסוגי התפקידים המתקשרים לעולם הבינה המלאכותית.
1.מהנדס למידת מכונה
מדובר במתכנת המפתח מכונות ומערכות ממוחשבות המסוגלות ללמוד, להשתפר ולהתייעל עם הזמן וליישם את הידע והניסיון שרכשו ללא הכוונה ממוקדת ומדויקת ובלי שתוכנתו לכך באופן מפורש.
המטרה שלהם היא לתכנן ולפתח יישומי בינה מלאכותית שלא רק מסוגלים לעשות משימות נקודתיות וממוקדות שהם תוכנתו ואומנו לבצע מראש, אלא יכולים להתמודד עם קשת רחבה של מטלות שונות, להרחיב את ארגז הכלים והיכולות שלהם באופן הדרגתי על סמך ניתוח ביצועי העבר ולהסתגל למצבים ותרחישים חדשים.
מדובר במקצוע מוערך ויוקרתי עם פוטנציאל צמיחה ופיתוח מקצועי בלתי מוגבל ושכר גבוה מאוד בצידו. תוכלו להרוויח משכורת נאה של 5 ספרות בהתאם לוותק ולניסיון שלכם.
2.מדען נתונים
מדובר במקצוע בינתחומי העוסק בניתוח, עיבוד, חקר וניהול מידע ופיתוח שיטות ומודלים לזיהוי דפוסים, מגמות ותבניות במאגרי נתונים עצומים ותרגום שלהם לתובנות מועילות ולקחים שימושיים.
ענף הפעילות הזה חדש יחסית והוא התפתח בתחילת המאה ה-21 וכיום הפך לאחד מהמקצועות המבוקשים והמוערכים ביותר בתחום ההייטק.
בעידן שבו היקפי המידע והנתונים מסביבנו גדולים יותר מאי פעם וצפויים רק לתפוח ולגדול, החשיבות של אנשי מחשבים מיומנים המתמחים במדעי נתונים גדולה מתמיד.
התפקיד דורש ידע וכישורים מתחומי המתמטיקה, הסטטיסטיקה, מדעי המחשב, כריית מידע וזה רק חלק קטן מהרשימה הארוכה.
מדעני נתונים יכולים להתמחות ולהתמקצע בתחום ספציפי כמו ניתוח דיבור, עיבוד שפה טבעית וניתוח טקסט (NLP), עיבוד תמונה, עיבוד סרטוני וידאו, הדמיות רפואיות, ייצוג מידע וכו’.
נכון להיום הביקוש העולמי למדעני נתונים גדול משמעותית מההיצע והוא רק צפוי לגדול בשנים הקרובות, מה שהופך את התפקיד הזה למוערך וחשוב במיוחד וכמובן שהמשכורת תהיה בהתאם.
בוגר טרי של תואר ראשון בתחום יכול לבנות על שכר התחלתי של 25 אלף שקלים ומעלה.
3.מהנדס בינה מלאכותית
מהנדסי בינה מלאכותית עובדים עם אלגוריתמים, רשתות עצביות מלאכותיות וכלים מתוחכמים אחרים כדי לפתח ולקדם יישומי בינה מלאכותית.
הם יכולים לבחור בין פרויקטים המתקשרים לבינה מלאכותית חזקה ועמוקה או חלשה וצרה ולעזור בתכנון, פיתוח והטמעת מערכות בינה מלאכותית ממגוון רחב של רמות וסוגים שונים.
תפקידים הקשורים לתחום הבינה המלאכותית נמצאים בראש טבלת השכר בהיי-טק ומהנדס בינה מלאכותית יכול לבנות על משכורת חודשית ממוצעת של 33 אלף שקלים.
4. מפתח בינה עסקית (BI)
מפתח בינה עסקית עוסק בחקר ותכנון פתרונות יעילים לבעיות, לצרכים ולקשיים הנוכחיים של חברה מסוימת באמצעות ניתוח מעמיק של מכלול המידע והנתונים הנאספים על הביצועים והפעילות העסקית שלה.
אחד מתחומי האחריות העיקריים שלו הוא לאסוף נתונים מכמה מקורות שונים ולאגור אותו במסד נתונים נגיש, מסודר ויעיל כמו גם לפתח טכניקות לחילוץ מסקנות, מגמות ותובנות ניהוליות מכל המידע הגולמי שנאסף כדי לייעל ולמטב את הביצועים של העסק ולמקסם את הצמיחה והרווחיות שלו.
בגלל הגידול המשמעותי בהיקף וערך המידע הנאסף בבסיס הנתונים של חברות וארגונים, הפקת תובנות עסקיות חשובות הפך ליתרון תחרותי מכריע. מדובר בתחום מבוקש עם שכר גבוה.
5.מדען מחקר
התפקיד הזה כולל תכנון, עיצוב וביצוע מחקרים, משאלים וניסויים מבוקרים בתנאי מעבדה, כמו גם ניתוח ופענוח הממצאים והמסקנות שלהם.
חוקרים מהסוג הזה יכולים לעבוד עבור מעבדות ממשלתיות, ארגונים סביבתיים, מכוני מחקר ואוניברסיטאות וליהנות מקריירה מרתקת ומתגמלת שלצידה שכר נאה.
6. מהנדס /ארכיטקט נתונים (ביג דאטה)
מדובר באחת מהמשרות הנחשקות והרווחיות ביותר בתחום ההיי-טק שהביקוש אליה מרקיע שחקים בתקופה האחרונה.
מהנדס או ארכיטקט ביג דאטה אחראי על פיתוח מודלים ואסטרטגיות מידע, תכנון, הגדרת, תיקוף, ניהול ותחזוקת מסדי נתונים מסוגים שונים בהתאם לצרכי ודרישות הארגון.
הוא צריך להנגיש ולקטלג את מאגרי הנתונים של החברה בצורה יעילה, חסכונית ומסודרת ולדעת להשתמש במגוון רחב של כלים ומערכות בתחום מסדי הנתונים והביג דאטה כמו Hadoop.
היתרונות והחסרונות של בינה מלאכותית
הבינה המלאכותי מייצרת שיח משמעותי ועמוק בנוגע ליתרונות ולחסרונות שהיא עשויה להביא לעולם והנה כמה מהיתרונות והחסרונות המרכזיים שלה:
יתרונות
למרות הדאגות, האזהרות והחששות מאימוץ ושימוש נרחב בבינה מלאכותית, אין ספק שהטכנולוגיה המהפכנית הזאת היא פריצת דרך היסטורית המתיימרת לחולל מהפכה משמעותית במגוון רחב של תעשיות ומגזרים שונים.
לפניכם כמה יתרונות ייחודיים של בינה מלאכותית שמסבירים את ההתלהבות העצומה ממנה וגורמים לכל המבקרים שלה לאכול את הכובע:
מניעת טעויות אנוש
כולנו בני אדם וכולנו טועים לפעמים. אבל זה ממש לא המצב עם מערכות מחשב מתקדמות שאינן חשופות להטיות וטעויות אנוש, כל עוד מתכנתים אותן בצורה נכונה.
אין למחשבים מגבלות של עייפות והיסח דעת והם מסוגלים לנתח כמויות עצומות של מידע ולבצע חישובים מורכבים ומשימות תובעניות בצורה אמינה, מהירה ומדויקת ללא שגיאות וטעויות
יעילות משופרת
בינה מלאכותית יצרה רף חדש וחסר תקדים של תפוקה, הספק ויעילות העוקף בסיבוב חלק מהיכולות האנושיות. זה מתבטא היטב בתחומים רבים בשגרת היומיום שלנו.
לדוגמה, כשאתם מתכתבים עם מישהו, תוכנת תיקון שגיאות והשלמת מילים אוטומטית נכנסת לפעולה ומנסה "לקרוא" את המחשבות שלכם, להבין את כוונת המשורר ולחסוך לכם שגיאות כתיב מביכות.
זאת רק דוגמה קטנה לתועלת העצומה ביישומי בינה מלאכותית שהופכים את חיינו לנוחים ופשוטים יותר וחוסכים לנו המון זמן, טרחה ומאמץ.
החלפת בני אדם בביצוע מטלות מסוכנות
אחד מהיתרונות המכריעים של בינה מלאכותית הוא הפוטנציאל שלה להחליף אנשים בשר ודם בביצוע משימות תובעניות ומסכנות חיים.
ובוט המתבסס על בינה מלאכותית יכול לכרות מחצבים טבעיים במקומות המסוכנים והמאתגרים ביותר או לנטרל ביעילות פצצות (בדומה לרובוט המשטרתי שכולנו מכירים) תוך שהוא מצמצם את הסיכונים הנשקפים לאנשים מסביבו ואף מציל חיים.
ניתן יהיה להשתמש ברובוטים האלה לביצוע משימות סיזיפיות במקומות מאתגרים ולא נגישים או בעת איומים מסכני חיים כמו חשיפה לקרינה וחומרים מסוכנים ולמנוע פציעות חמורות ותאונות עבודה.
זמינות תמידית
אדם ממוצע לא יכול לעבוד מסביב לשעון וללא הפסקה בלי להגיע לאפיסת כוחות ולשחוק את עצמו. כולנו זקוקים להפסקות ומנוחה ונוטים להתעייף ולאבד ריכוז לאחר עבודה ממושכת.
אבל בניגוד לאנשים בשר ודם, רובוטים אף פעם אינם מתעייפים. הם יכולים לבצע את המטלות המוטלות עליהם 24 שעות ביממה, 7 ימים בשבוע בלי להתעייף, להוריד הילוך ולעצור לרגע.
היעילות והתפקוד שלהם אינם נתונים למגבלות אנושיות טבעיות ואינם מושפעים מגורמים חיצוניים.
נוכל להשתמש במערכות בינה מלאכותית עבור מוקדי סיוע ושירות לקוחות או בתור צ’אט בוטים דיגיטליים שיספקו מענה מיידי וסיוע ראשוני ללקוח בכל רגע נתון ויהיו זמינים מסביב לשעון לכל פנייה, בירור ושאלה.
מערכות מהסוג הזה ישדרגו את תחום שירות הלקוחות של כל חברה וארגון, ייקחו אותו צעד אחד קדימה ויעשו עבודה הרבה יותר יעילה וחסכונית מנציגים אנושיים.
במקום להתייבש שעות ארוכות בהמתנה לנציג אנושי שיתפנה לשרת אותנו ולהיות מוגבלים לשעות עבודה מסוימות, נוכל לתקשר מסביב לשעון עם צ’אט בוט מתוחכם שיעמוד לרשותנו בכל עת ויסייע לנו בזמI אמת ובאופן מיידי.
עוזרות דיגיטליות חכמות
אחד מהשימושים הנפוצים והמגניבים ביותר בבינה מלאכותית שכולנו מכירים היטב הוא עוזרת וירטואלית אישית שתציית לפקודות שלכם ותמלא כמעט כל בקשה.
תוכלו לשלוט מרחוק במכשירים חכמים ,להפעיל את המוזיקה האהובה עליכם, לבדוק את מזג האוויר או לקבל תזכורת בנוגע לפגישה חשובה בלי שתצטרכו לקום מהספה ולהזיז אצבע.
צ’אטבוטים מתוחכמים מחליפים שירותי מודיעין ומוקדי תמיכה ושירות לקוחות, עוזרים לתאם ביקורים ופגישות ומספקים מענה מיידי לבירורים ושאלות. הם עושים עבודה כל כך טובה ויעילה שלפעמים נראה שאנו מתקשרים עם נציג אנושי.
קבלת החלטות מהירה וטובה יותר
הטיות קוגניטיביות, מתח ולחץ נפשי וגורמים פסיכולוגיים וסביבתיים יכולים לפגוע בכושר השיפוט וקור הרוח שלנו ולשבש את תהליך קבלת ההחלטות שלנו.
אחרי הכול איננו מכונות החסינות מפני טעות. בדיוק בנקודה הזאת מערכות בינה מלאכותית נכנסות לתמונה.
הן מסוגלות לבצע את מה שהן תוכנתו לעשות מראש במהירות הבזק וללא שגיאות, לנתח את המצב בצורה נכונה ואובייקטיבית ולקבל החלטות מחושבות וטובות יותר בלי להתמהמה, לאבד כיוון ולצאת מהכלים.
הן מסוגלות לעבד ולהצליב כמויות ענקיות של מידע ונתונים תוך כמה שניות ולהגיע להחלטה הטובה ביותר הרבה יותר מהר מבן אדם .
חסרונות
כמו לכל דבר בחיים, גם למהפכת הבינה המלאכותית יש צדדים אפלים ולצד שפע היתרונות שהיא מספקת, חשוב לשים לב גם לסכנות, לאתגרים ולאיומים הנשקפים מהטכנולוגיה המהפכנית הזאת שעלולים לגרום לה לעבוד לרעתנו.
עלויות פיתוח גבוהות
כמו כל טכנולוגיה חדשנית ופורצת דרך שעדיין נמצאת בחיתוליה, פיתוח והטמעת מערכת בינה מלאכותית היא עסק מאוד מורכב ויקר.
למרות שיישומי בינה מלאכותית הולכים והופכים לנגישים יותר לציבור הרחב ועלויות הפיתוח והייצור שלהן הולכות ויורדות ככל שהתחום צומח ומתפתח, מכונות מהסוג הזה עדיין יכולות להיות יקרות מדי עבור אדם ממוצע.
אבל זה רק קצה הקרחון. מעבר לעלות הפיתוח והייצור האסטרונומית, חשוב לקחת בחשבון גם את ההוצאות השוטפות על התחזוקה והמיטוב של התוכנות והמכונות האלה.
לכן אם אין לכם כיסים עמוקים במיוחד ותקציבי ענק, יהיה לכם הרבה יותר קשה לפתח ולהטמיע בהצלחה מערכות בינה מלאכותית.
אבטלה המונית
מכונות רובוטיות ומערכות ממוחשבות מבוססות בינה מלאכותית העושות עבודה טובה ויעילה יותר מאנשים בשר ודם יחליפו עובדים אנושיים במקצועות ותחומים רבים ועשויים להוביל למשבר תעסוקתי בקנה מידה היסטורי.
חברות ותאגידים יעדיפו להחליף עובדים אנושיים ברובוטים חכמים, יעילים וזולים יותר שיעשו טובה אמינה, מדויקת ומהירה יותר, מה שיוביל לגלי פיטורים המוניים ועשוי להכחיד מקצועות רבים ולהפוך אותם ללא רלוונטיים.
המהפכה הזאת עשויה לשנות סדרי עולם וחשוב להיערך אליה בצורה נכונה ולהתכונן להשפעות ולהשלכות הפוטנציאליות שלה.
פיתוח תלות מוגזמת
גם כיום מכשירים דיגיטליים הפכו לחברים הכי טובים שלנו שאנחנו בקושי יכולים לעזוב מהיד ולתאר את החיים שלנו בלעדיהם. ההתפתחות המואצת של יישומי בינה מלאכותית והאימוץ הנרחב שלה רק יחמירו את מגפת ההתמכרות למסכים.
כשמכונות ורובוטים יעשו במקומנו כמעט הכול כשאנו יושבים בחוסר מעש, נפתח בהם תלות מוחלטת ונהפוך לעצלנים יותר.
עשויים לשלוט בבני אדם ולתפוס את מקומנו
נכון שזה נשמע כמו תסריט מופרך של סרט הוליוודי, אבל רובוטים בעלי יכולות על- אנושיות עלולים לקום על יוצריהם יום אחד ולשעבד את האנושות.
עד כמה שהרעיון הזה נשמע מגוח והזוי כיום, אי אפשר לשלול אותו על הסף ואפילו מדענים ויזמים מובילים כמו סטיבן הוקינג ואילון מאסק הזהירו מהאיום הממשי הטמון בפיתוח רובוטים בעלי אינטליגנציה מלאכותית העשויים להשתלט על חיינו ולסכן את המשך קיומו של המין האנושי.
השורה התחתונה
אלא אם חייתם במערה בשנה האחרונה או שרק נחתתם מהירח לא מזמן, רוב הסיכויים ששמעתם על תחום הבינה המלאכותית שסוחף את העולם ומתיימר לחולל מהפכה חסרת תקדים בכל תחום פעילות והיבט בחיינו.
יישומי בינה מלאכותית עברו כברת דרך ארוכה ועשו קפיצת מדרגה מרשימה מאז שהחזון ליצור מכונות חכמות בעלות יכולות אנושיות הופיע לראשונה.
אין ספק שבינה מלאכותית משנה את הדרך שבה אנו אוספים, מעבדים ומנתחים כמויות גדולות של מידע ומתבססים עליו כדי לקבל החלטות מורכבות וסבוכות.
יישומי בינה מלאכותית מקיפים אותנו מכל עבר גם בחיי היומיום שלנו ומציגים יכולות מרשימות שאבות אבותינו לא היו יכולים לחלום עליהן.
בין אם מדובר בצ’אטבוט המספק מענה אוטומטי ללקוחות ומתאים פתרון יעיל לבעיה שלהם, אלגוריתמים מתקדמים המציירים מאפס יצירות אמנות מרהיבות תוך שניות בודדות או מערכות זיהוי פנים מתקדמות, בינה מלאכותית הופכת את החיים שלנו להרבה יותר נוחים ופשוטים וחוסכת לנו המון זמן ומשאבים.
לכן זה ממש לא פלא שבינה מלאכותית הפכה לטרנד הלוהט והמבוקש ביותר בעולם ההייטק והמחשבים וכולם רוצים לקפוץ על העגלה ולקבל נתח מאחד מהשווקים הצומחים, המתפתחים הרווחיים ביותר בעולם.
אבל מדובר רק בקצה הקרחון, רוב המומחים חוזים שזאת תחילת המהפכה ומה שאנחנו רואים כעת זאת רק טעימה קטנה מהפוטנציאל העצום והיכולות הבלתי נתפסות של הבינה המלאכותית.
בין אם מדובר בפיננסים, ייצור ותעשייה, לוגיסטיקה וניהול שרשרת הפצה, בריאות ורפואה או שיווק, בינה מלאכותית יכולה לספק תועלת אדירה בכל תחום שניתן להעלות על הדעת ויש לה מגוון אינסופי של שימושים פוטנציאליים.
היכולת של מערכות בינה מלאכותית לבצע בצורה עצמאית ואוטומטית משימות מסוכנות ומאתגרות או מטלות שוחקות ומתישות בצורה מדויקת, מהירה ונטולת טעויות אנוש היא בשורה אמיתית שהולכת להפוך לעמוד התווך של עולם המחר.
בינה מלאכותית אינה טרנד ושיגעון חולף אלא חלק בלתי נפרד מהעולם הדינמי המתעצב מחדש לנגד עינינו ואין ספק שהיא נמצאת כאן כדי להישאר והולכת לדבר חזק בעתיד.
עם זאת, לצד שלל היתרונות הייחודיים, ההזדמנויות המלהיבות והאפשרויות החדשות שהיא פותחת בפנינו, חשוב לקחת בחשבון גם את הצד השני של המטבע ולחשוב לעומק על הצדדים הפחות חיוביים ונוצצים של הטכנולוגיה פורצת הדרך הזאת.
משבר תעסוקתי בקנה מידה היסטורי, דחיקת בני האדם משוק העבודה והכחדת מקצועות שלמים, פגיעה אנושה בפרטיות שלנו והנצחת דעות קדומות, סטריאוטיפים והטיות מגדריות וגזעיות או השפעה הרסנית על היצירתיות והחשיבה הביקורתית והעצמאית שלנו הם רק חלק קטן מהאתגרים והסכנות המציבה בפנינו טכנולוגיית הבינה המלאכותית.
בעוד שהעתיד כבר כאן ואי אפשר להתעלם מעליית קרנה של בינה מלאכותית, חשוב גם להקדיש זמן ומחשבה למגבלות של בינה מלאכותית ולדילמות המוסריות המתקשות אליה.
יש עוד דרך ארוכה מאוד למימוש החלום השאפתני והנועז ליצור בינה מלאכותית כל יכולה בעלת מודעות עצמית שתחקה בצורה מלאה ומדויקת את התודעה האנושית.
נכון להיום, חשוב להפנים שבינה מלאכותית אינה נועדה להחליף את האדם והיא לא מסוגלת להתחרות בכוח הדמיון, היצירתיות, ההבעה העצמית, כושר ההסתגלות והחשיבה מחוץ לקופסה של המוח האנושי.
ברוב המקרים, מדובר במערכות ממוחשבות משוכללות המסוגלות לשחזר דפוסים מסוימים ולבצע משימות אוטומטיות בהתאם לנתוני העבר ולמידע שהוזן אליהן מראש.
גם אם יש מטלות נקודתיות או תחומים מסוימים שבהם פלאי הטכנולוגיה האלה מתעלים ועדיפים על בני אדם, הם עדיין חסרי יכולת מחשבה עצמאית ובינה אנושית אמיתית, ובסך הכול נועדו לשפר ולשדרג תחומים והיבטים שונים בחיינו ולהפוך אותם לנוחים, יעילים ופשוטים יותר.
ווואו אני פשוט לא יודעת איך להגיב
הכתבה הייתה מושקעת ברמה הזויה ולא הצלחתי לקרוא הכל מרב כמויות הידע
ואני מניחה שהיא לקחה הרבה זמן….
מגיע צלש מיוחד למי שכתב אותה
ואני אישית גאה בו!!!!
זה היה פשוט כתבה מטורפת
ממש הזוי שיש אנשים כאלה בינינו
שרופה עליכם