מהי בינה מלאכותית וסוגיה

מהי בינה מלאכותית?

• בינה מלאכותית היא היכולת של מחשבים או רובוטים לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אינטליגנציה אנושית, כגון חשיבה, הבנה, הסקה ויצירה
• היא נוצרה כדי לבצע משימות פשוטות ומורכבות כאחד
• בינה מלאכותית אינה ישות עצמית, אלא פועלת לפי תכונות מוגדרות על ידי מתכנתים, ולכן אינה יכולה לקחת אחריות

סוגי בינה מלאכותית (AI)

• קיימות שתי קטגוריות עיקריות של AI: מבוססת פונקציונליות ומבוססת יכולות

מבוססת פונקציונליות

• מערכות הנשענות על הדמיון והיכולת של מכונה לחשוב וללמוד כמו בני אדם
• מערכות אלו מנסות לחקות ביצוע משימות אנושיות
• ישנם ארבעה סוגי מכונות בקטגוריה זו:
  • מערכות המבוססות על זיכרון קיים מסוגלות להגיב רק למצב הקיים ולבצע משימות בהתאם
  • מערכות עם זיכרון מוגבל מסוגלות לזכור נתונים מהעבר כדי לשפר ביצועים עתידיים
  • תיאוריית המוח (עדיין לא ממומשת) שואפת ליכולת להבין רגשות ולהתאים התנהגות
  • מודעות עצמית (עדיין לא ממומשת) שואפת ליכולת להבין ולפתח רגשות

מבוססת יכולות

• מערכות המתוכנתות לפי יכולות מסוימות
• שלושה סוגים קיימים:
  • בינה מלאכותית צרה (ANI) מבצעת משימות ספציפיות ומוגבלות בלבד
  • בינה מלאכותית כללית (AGI) היא תיאורטית, ובעלת יכולת עתידית לבצע משימות כמו בני אדם, להתאים למצבים חדשים ולאלתר
  • בינה מלאכותית עליונה (ASI) היא הפסגה, עם יכולות קוגניטיביות גבוהות ואינטליגנציה רגשית

יתרונות של AI

• אוטומציה של תהליכים שבוצעו ידנית בעבר
• בקרת ואבטחת איכות של מוצרים במהירות
• שיפור יעילות של מוצרים ושירותים
• יכולות ניתוח גבוהות ועיבוד נתוני עתק
• דיוק ואבחנה בקבלת החלטות על בסיס נתונים גדולים
• החזר השקעה (ROI) משופר

פעילות בפועל של מערכות AI

• אמצעי קלט להזנת נתונים
• תהליכי עיבוד נתונים בפועל ובעצמאות
• מחשוב ענן לניתוח מעמיק של נתונים
• יחידות פלט/אינטראקציה המגיבות לפעולות משתמשים

ענפים שונים ב-AI

• מחשוב ענן
• בינה מלאכותית מונעת מקול ושפה
• אבטחת סייבר
• שירות לקוחות
• האינטרנט של הדברים (IoT)

יישומי AI בתעשיות שונות

שיווק (Marketing)

• AI יכול לעזור בשיווק באמצעות התאמה אישית בזמן אמת, מדידה שיווקית משופרת, תמיכה בקבלת החלטות והשגת החזר השקעה (ROI)
• אחד האתגרים הבולטים בשימוש ב-AI בשיווק הוא סוגיית הפרטיות ולקיחת נתונים
• ישנם שלושה תחומים עיקריים לשימוש AI בשיווק: שיווק ברשתות חברתיות, הבנת טקסט, וניהול מדיה חברתית

הגנה וצבא (Defense and Military)

• AI משפרת הגנה ויכולות לחימה באמצעות קבלת החלטות טובה יותר, פוטנציאל לכלי רכב בלתי מאוישים, פוטנציאל מיקוד טוב יותר, שימוש ברובוטים להצלת חיי אדם, יכולת מעקב ממכ"מים ואבטחת סייבר

שירותי בריאות (Healthcare)

• AI מסייעת בזיהוי ואבחון מחלות רפואיות, חסכון בכסף במחקר ופיתוח תרופות חדשות, עוזרים וירטואליים חכמים ותמיכה בניתוחים כירורגיים

תעשיית הרכב

• פיתוח חוויות משתמש מותאמות אישית, מעקב אחר תנאי נהיגה, הטמעת AI בתהליכי מכירת רכבים ופיתוח קסדות חכמות לאופנוענים

תקשורת דיגיטלית

• ה-AI תורמת לתחומי מכירות, תעשיית המסחר האלקטרוני, רשתות חברתיות, רובוטים, כלים חינוכיים, צ'אט בוטים חקלאות, שרשרת אספקה, ניווט ואורח חיים

ניהול משאבי אנוש

• AI מסייעת ברכישה וגיוס כישרונות, מענה אוטומטי לגיוס, קידום הדרכות דיגיטליות ואלמנטים לשיפור חווית העובד

בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI)

• כלים שיוצרים תוכן מקורי על ידי אלגוריתמים מתקדמים, המתבססים ובהשראת תוכן ישן יותר
• הם מספקים תוצרים במהירות גבוהה, מנתחים מערכי נתונים מורכבים ביעילות ולומדים ומשתפרים תוך כדי

למידת מכונה

• תת תחום של בינה מלאכותית המתמקד בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשב ללמוד מדוגמאות ולשפר את עצמו באופן אוטומטי

שלוש אסטרטגיות לאימון אלגוריתמים של למידת מכונה

• למידה מפוקחת: מכונות לומדות מתוך מערך נתונים מתויגים, כולל רגרסיה ליניארית/מרובה/פולינומית/לוגיסטית
• למידת ללא פיקוח: מכונה מוצאת דפוסים או מבנים בנתונים לא מתויגים, כולל קיבוץ לאשכולות (קלסטרינג)
• למידת חיזוק: לימוד באמצעות חיזוקים ועונשים מהסביבה

השלבים המעורבים בלמידת מכונה

• איסוף ואיכות הנתונים
• הכנת הנתונים והתאמתם
• בחירת המודל המתאים
• אימון המודל
• הערכת המודל
• כיוון הפרמטרים של המודל
• הכנת התחזית

דוגמאות כלים בסיס למידת מכונה

• גוגל תרגום
• זיהוי תמונה
• זיהוי קולי

מושגי יסוד

• אלגוריתם - דרך שיטתית לביצוע משימה עם הוראות חד משמעיות, בה קריטי סדר הפעולות
• קלט - הנתונים הדרושים לאלגוריתם
• פלט - התשובה המוחזרת מהאלגוריתם
• סימנים מוסכמים לכל הוראה - התחלה/סוף, קלט, הצבה, התניה, פלט, וחצי כיוון
• קוד מדומה - תיאור מילולי של אלגוריתם

מושגים נוספים

• מערך: אוסף של איברים מאותו טיפוס
• "זקיף": נתון קלט חריג לסימון סוף סדרת נתוני קלט
• NLP (עיבוד שפה טבעית): טכנולוגיה המאפשרת למחשבים לתקשר עם בני אדם בשפה רגילה
• ניתוח סנטימנט: ניתוח טקסט לקביעת הטון הרגשי שלו
• NLG (יצירת שפה טבעית): המרת נתונים לא לשוניים לטקסט קריא
• NLU (הבנת שפה טבעית): המרת השפה האנושית לשפה שמכונה יכולה להבין
• למידה עמוקה: שיטה מתקדמת של למידת מכונה המתבססת על רשתות עצביות מלאכותיות
• הדגם ההיברידי: חוקים עם למידת מכונה לקבלת תוצאה טובה יותר.

סכנות בבינה מלאכותית

• הטיות, הזיות, פגיעה בפרטיות, עקירת עבודה, חוסר רגולציה, בעיות אתיות
• חשוב להגדיל אוריינות הAl באוכלוסיה