מהי בינה מלאכותית?
אינדקס
בינה מלאכותית הוא מונח שצבר יותר ויותר בולטות בשנים האחרונות, ולא בפחות. זוהי טכנולוגיה שמחוללת מהפכה באופן שבו אנו מתקשרים עם העולם שסביבנו.
אבל אחרי הכל, מהי בינה מלאכותית? במאמר מיוחד זה, נחקור את הרעיון, יישומיו, אתגרים ונקודות מבט לעתיד. עקבו וגלו כיצד AI משנה את העולם בו אנו חיים.
צפו בסרטון בערוץ שואומטק:
מהי בינה מלאכותית?
A בינה מלאכותית ידוע גם בראשי התיבות IA, בפורטוגזית, או AI, באנגלית, ומייצג את אחד התחומים המרתקים ביותר במדעי המחשב כיום.
טכנולוגיה זו מאפשרת למחשבים או למכונות לחקות אינטליגנציה אנושית.
בינה מלאכותית מבוססת על מודלים ואלגוריתמים שנוצרו על ידי מדענים, שנועדו לעבוד כמו המוח האנושי. הם מסוגלים לזהות מידע, ליצור קשרים ביניהם ואף לחזות, כמעט תמיד, מהי התשובה הנכונה ביותר למקרה.
בשנים האחרונות היו כמה מושגים והגדרות לבינה מלאכותית, אבל ג'ון מקארתי, מדען מחשבים מפורסם, ב א מאמר, הגדיר את ה-AI כ "המדע וההנדסה של יצירת מכונות חכמות, במיוחד תוכנה חכמה. זה קשור למשימה הדומה של שימוש במחשבים כדי להבין את האינטליגנציה האנושית, אבל בינה מלאכותית אינה צריכה להגביל את עצמה לשיטות שניתנות לצפייה ביולוגית.".
לדברי המדען, למרות שאנו מחשיבים את האינטליגנציה האנושית כסטנדרט להצלחה, אל לנו להגביל את הבינה המלאכותית להסתגל לדרך החשיבה שלנו.
חקר הבינה המלאכותית אינו חדש (החל ב-1950), אך רק כעת הוא הצליח להגיע לפוטנציאל הזה במעמד "מהפכני", הודות ל-3 גורמים נוכחיים:
הראשון הוא פיתוח מחשבים או מרכזי נתונים בעלי כוח עיבוד עצום, מספיק כדי לטפל במודלים מורכבים של בינה מלאכותית.
הגורם השני הוא גישה לכמויות גדולות של נתונים, המסופק על ידי האינטרנט עצמו. אלו, על אף שהם "גולמיים", כלומר לא בהכרח מאורגנים ומסווגים, הם הבסיס ל-AI ללמוד לסווג אובייקטים בצורה נכונה ולתת תשובות נכונות למה שנשאל.
והשלישי נוגע למודלים של נתונים, שהם ייצוגים יעילים ומדויקים של המידע שאנו רוצים לנתח או להשתמש בו. הם בנויים כדי לעזור לבינה מלאכותית להבין טוב יותר את מה שאומרים להם.
עם זה, אנחנו מגיעים למה שאנחנו רואים היום: AI שעונים על שאלות בכל נושא, יוצרים מצגות עבודה, תמונות חדשות לגמרי ואפילו שירים עם קולות של זמרים אמיתיים.
לדוגמה, אם נשאל את צ'אט GPT, מערכת AI שיכולה להבין ולענות על שאלות כאילו מדובר באדם אמיתי, מהי בינה מלאכותית, אנחנו יכולים לקבל את התשובה הבאה:
בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לתחום של מדעי המחשב המתמקד בפיתוח מערכות ומכונות המסוגלות לבצע משימות שבדרך כלל נדרשות אינטליגנציה אנושית. AI שואפת ליצור תוכניות ואלגוריתמים שיכולים לתפוס, לנמק, ללמוד ולקבל החלטות באופן אוטונומי.
צ'אט GPT
התוכנות או האלגוריתמים הללו קיימים גם באלקטרוניקה שבה אנו משתמשים, כמו במכוניות שנוהגות בעצמן, שואבי אבק רובוטיים וכמובן בפונקציות המגוונות ביותר שהסמארטפון שלכם מציע לכם.
אבל, כדי שנוכל להבין איך AI הגיע לכאן, הגיע הזמן לדבר קצת היסטוריה.
היסטוריה של בינה מלאכותית
מאז ימי קדם, הרעיון של חפצים דוממים עם אינטליגנציה קיים. הרעיון של רובוטים ויצורים מלאכותיים אינטליגנטים הופיע לראשונה ב מיתוסים של יוון העתיקה. האל הפסטוס, למשל, תואר כיוצר משרתים מוזהבים דמויי רובוט. במצרים העתיקה, מהנדסים בנו פסלים כביכול מונפשים על ידי כמרים.
במשך מאות שנים, הוגים כגון אריסטו, רמון לול, רנה דקארט e תומס בייס תיאר תהליכי חשיבה אנושיים תוך שימוש בכלים ובהיגיון של זמנם, והניח את הבסיס למושגי AI כמו ייצוג ידע כללי.
בסוף המאה ה-1836 ובמחצית הראשונה של המאה ה-XNUMX צצו יצירות יסוד שיולידו את המחשב המודרני. בשנת XNUMX, מתמטיקאי אוניברסיטת קמברידג, צ'ארלס באבג e אוגוסטה עדה קינג, הרוזנת של לאבלייס, יצר את העיצוב הראשון למכונה הניתנת לתכנות.
למרות שהשורשים עתיקים, ההיסטוריה של הבינה המלאכותית כפי שאנו מכירים אותה כיום היא בת פחות ממאה שנה. להלן, אנו מציגים סקירה מהירה של כמה מהאירועים החשובים ביותר בתולדותיה.
שנות ה-1940:
- ב -1943, וורן מקולו e וולטר פיטס לפרסם את המאמרחישוב לוגי של רעיונות טבועים בפעילות עצבנית", המציע את המודל המתמטי הראשון לבניית רשת עצבית.
- בשנת 1949, בספרו "ארגון ההתנהגות: תיאוריה נוירופסיכולוגית", דונלד עב מציע את התיאוריה שמסלולים עצביים נוצרים מתוך התנסויות ושחיבורים בין נוירונים מתחזקים ככל שמשתמשים בהם לעתים קרובות יותר. ה-Learn עברית נשאר מודל חשוב ב-AI.
שנות ה-1950:
בשנת 1950, המתמטיקאי אלן טיורינג, נחשב ל אבי מדעי המחשב, כתב מאמר כדי לענות על השאלה "האם מכונה יכולה לחשוב?, שואל האם ניתן יהיה ליצור מכונה חכמה. הוא גם המציא בדיקה כדי לראות אם מחשב יכול לחקות התנהגות אנושית. המפורסם מבחן טיורינג.
גם ב-1950 סופר המדע הבדיוני אייזק אסימוב, הוציא את הספר "אני גונב", לשאול עד כמה יהיו רובוטים חכמים ולאילו כללים הם צריכים לציית. כאן, הוא גם יצר את המפורסם שלו "3 חוקי הרובוטיקה", שעדיין משמשים היום כדי להבין איך רובוט צריך לפעול מבלי לגרום נזק לבני אדם.
ואז, בשנת 1956, ג'ון מקארתי יצר את המונח "בינה מלאכותית" בכנס הראשון שהוקדש ל-AI בארצות הברית, וגם, באותה שנה, נוצרה תוכנית הבינה המלאכותית הראשונה, תיאורטיקן לוגיקה, שהצליח לבצע סוג של "היגיון אוטומטי".
עובדות חשובות נוספות של העשור כוללות:
- בשנת 1950, תלמידים מ הרווארד, מרווין מינסקי e דין אדמונדס לבנות את SNARC, מחשב הרשת העצבית הראשון.
- ב -1950, קלוד שאנון לפרסם את המאמרתכנות מחשב לשחק שחמט".
- ב -1952, ארתור סמואל מפתחת תוכנית למידה עצמית למשחק דמקה.
- בשנת 1954, הניסוי בתרגום מכונה מרוסית לאנגלית על ידי ג'ורג'טאון-IBM מתרגם אוטומטית 60 ביטויים ברוסית שנבחרו בקפידה לאנגלית.
- ב -1957, פרנק רוזנבלט להמציא את פרספטרון לא קורנל מעבדה אווירונאוטית, הרשת העצבית המלאכותית הראשונה.
- ב -1957, אלן ניואל, הרברט סיימון e ג'יי סי שו לפתח את פותר בעיות כללי (GPS), תוכנית שנועדה לחקות פתרון בעיות אנושיות.
- ב -1958, ג'ון מקארתי מפתחת שפת תכנות בינה מלאכותית לְשַׂפתֵת ומפרסם"תוכניות עם שכל ישר”, מאמר המציע את ההיפותטי מקבל עצות, מערכת בינה מלאכותית שלמה עם היכולת ללמוד מניסיון בצורה יעילה כמו בני אדם.
- ב -1959, הרברט גלרנטר מפתחת את התוכנית ספק משפט גיאומטריה. התוכנית תוכל להוכיח משפטי גיאומטריה בצורה אוטומטית.
- ב -1959, ארתור סמואל טבע את המונח "למידת מכונה"(למידת מכונה) תוך כדי עבודה ב-IBM.
- ב -1959, ג'ון מקארתי e מרווין מינסקי מצא את ה פרויקט בינה מלאכותית do MIT.
שנות ה-1960:
בשנות ה-60, ה רשתות עצביות נכנס למעשה למפה. הן מערכות המחקות את תפקודם של נוירונים במוח האנושי, כדי לאפשר למכונות "ללמוד" כמונו, בפורמט של ניסוי וטעייה. נראה ביתר פירוט בהמשך, בפרק על למידת מכונה.
- ב -1962, ג'ון מקארתי מתחיל את מעבדת בינה מלאכותית em סטנפורד.
- ב -1966, יוסף ויזנבאום קריה אליזה, הראשון תוֹכנָה להדמיית דיאלוגים (Chatbot) במעבדת הבינה המלאכותית של MIT.
- בשנת 1966, הדו"ח של ה הוועדה המייעצת לעיבוד שפה אוטומטית (ALPAC), מממשלת ארה"ב, מפרט את חוסר ההתקדמות במחקר תרגום מכונה. יוזמה נהדרת של המלחמה הקרה עם הבטחה לתרגום אוטומטי ומיידי מרוסית.
שנות ה-1970:
בשנות ה-1970, שפת התכנות פרולוג נוצר והדוח lighthill פורסם על ידי ממשלת בריטניה, ומפרט את האכזבות במחקר בינה מלאכותית וכתוצאה מכך קיצוצים משמעותיים במימון הפרויקטים. תקופה זו ידועה בשם "החורף הראשון של AI".
- בשנת 1970, מערכות המומחים המוצלחות הראשונות, דנדרל e MYCIN, נוצרים ב סטנפורד. מערכות מומחים הן תוכנות שמתכוונות לדמות את ההיגיון של מומחה מקצועי בתחום ידע ספציפי כלשהו, במקרה זה, לסייע לרופאים באבחון וטיפול במחלות זיהומיות.
- בשנת 1972, שפת התכנות פרולוג נוצר על ידי אלן קולמראור ומקורביו ב אוניברסיטת מרסיי. השפה נולדה מפרויקט שלא התמקד ביישום שפת תכנות, אלא בעיבוד שפות טבעיות.
- בשנת 1973, ב אוניברסיטת וואסדה, ביפן, נבנה את WABOT-1, שנחשב לרובוט האנתרופומורפי הראשון. בין משאביו בולטת היכולת להניע את חבריה, לראות ולדבר.
- ב 1978, את תאגידי ציוד דיגיטלי מפתחת את R1 (ידוע גם כ XCON), מערכת מומחי המסחר המוצלחת הראשונה. תוכנן להגדיר הזמנות עבור מערכות מחשב חדשות, ה-R1 מתחיל פריחה בהשקעה במערכות מומחים שיחזיקו מעמד בחלק העליון של העשור.
- בין 1974 ל-1980, תסכול מההתקדמות בפיתוח בינה מלאכותית מוביל לקיצוץ גדול במענקים אקדמיים מה- DARPA. בשילוב עם הדו"ח אלפאק והדוח lighthill מהשנה הקודמת, המימון לבינה מלאכותית מתייבש והמחקר עומד על קיפאון.
שנות ה-1980:
בשנות ה-1980 הופיעו טכנולוגיות כמו מערכות מומחים חדשות ושפת התכנות. לְשַׂפתֵת, והשקעות משמעותיות ב-AI מתרחשות. תקופה זו ידועה בשם "בום של מערכות מומחים" ומסמן את הסוף של החורף הראשון של AI.
עדיין באותו עשור, ב-1986, מה שנחשב כיום "אבי הבינה המלאכותית", ג'פרי אוורסט הינטון, פיתחו אלגוריתמים המסוגלים לאמן רשתות עצביות בצורה מורכבת עוד יותר ואפילו ללא עזרת החוקרים עצמם, מה שנקרא היום למידה עמוקה או למידת מכונה עמוקה. זה נכון, הבינה המלאכותית מתחילה ללמוד לבד כאן, כל מה שצריך זה שהחוקר יספק את הנתונים כדי שהם "ילמדו"!
עובדות חשובות נוספות כוללות:
- בשנת 1982, יפן משיקה את הפרויקט השאפתני של דור חמישי למערכות מחשוב, FGCS. המטרה של FGCS היא לפתח ביצועים דמויי מחשב-על ופלטפורמה לפיתוח בינה מלאכותית.
- בשנת 1983, בתגובה ל- FGCS יפן, ממשלת ארה"ב משיקה את יוזמת מחשוב אסטרטגי לספק מימון DARPA למחקר ב-AI וטכנולוגיית מידע.
- בשנת 1985, חברות מוציאות יותר ממיליארד דולר בשנה על מערכות מומחים ותעשייה שלמה המכונה שוק המכונות. לְשַׂפתֵת בא לתמוך בהם. חברות אוהבות סמליות e Lisp Machines Inc. לבנות מחשבים מיוחדים להפעלת שפת התכנות AI לְשַׂפתֵת.
- ב -1986, הינטון, רומלהארט e וויליאמס לפרסם"לימוד ייצוגים באמצעות הפצת שגיאה לאחור", המאפשר לפתח רשתות עצביות עמוקות יותר.
- בין 1987 ל-1993, עם שיפור טכנולוגיית המחשוב, צצו חלופות זולות יותר ושוק המכונות לְשַׂפתֵת קרס ב-1987, וחנך את "החורף השני של AI". במהלך תקופה זו, מערכות מומחים התגלו יקרות מדי לתחזוקה ולעדכון, ולבסוף נפלו מהרווחה.
שנות ה-1990:
בשנות ה-1990, הרשת הופכת לזמינה באופן נרחב, ומאפשרת איסוף וגישה לכמות גדולה של נתונים לאימון מודלים של AI. כמו כן, מתחדש העניין ברשתות עצביות ולמידת מכונה.
- בשנת 1991, כוחות ארה"ב פורסים את DART, כלי אוטומטי לתכנון ותזמון לוגיסטי, במהלך מלחמת המפרץ.
- בשנת 1992, יפן מסיימת את הפרויקט FGCS, תוך ציון כישלונות לעמוד ביעדים שאפתניים שנקבעו עשור קודם לכן.
- ב 1993, את DARPA סוגר את יוזמת מחשוב אסטרטגי, לאחר שהוציא כמעט מיליארד דולר ונפל בהרבה מהציפיות.
- בשנת 1997, ה ®Deep Blue דיפ בלו da יבמ אלוף העולם בשחמט זוכה גארי קספארוב.
- בשנת 1999, הסרט מַטרִיצָה שוחרר, מה שהופך את הרעיון של בינה מלאכותית לפופולריות והשפעתה על החברה.
שנות ה-2000 עד היום:
משנות ה-2000, בינה מלאכותית הופכת נוכחת יותר ויותר בחיי היומיום שלנו, מעוזרים וירטואליים למערכות זיהוי קול ותמונה, כמו גם מכוניות בנהיגה עצמית וטכנולוגיות אחרות. טכניקות חדשות כגון רשתות עצביות עמוקות, עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת חיזוק מפותחות ומשופרות.
באמצע 2018, AIs המשיכו להתפתח במהירות ו"דגמי השפה הגדולים" הראשונים או לימודי תואר שני, בראשי התיבות באנגלית, שהן רשתות עצביות המסוגלות לפרש כמויות אדירות של טקסטים כדי ליצור תגובות מתאימות. וזה בדיוק מה שאנחנו רואים היום ב ChatGTP, בינה מלאכותית שהושקה בשנת 2022 המגיבה לשאלות ופקודות משתמשים.
בדוק את העובדות האחרונות:
- ב 2002, את אני רובוט לזרוק את Roomba, שואב האבק הרובוט הראשון בייצור המוני עם מערכת ניווט המונעת בינה מלאכותית.
- בשנת 2005, המכונית לנהיגה עצמית סטנלי זוכה ב DARPA Grand Challenge.
- בשנת 2005, הכוחות המזוינים של ארצות הברית החלו להשקיע ברובוטים אוטונומיים כמו "כלב גדול" נותן בוסטון דיינמיקס זה ה "PackBot" נותן iRobot.
- בשנת 2008, ה Google מקדם את טכנולוגיית זיהוי הדיבור ומכניס פונקציונליות לאפליקציה שלך iPhone.
- ב 2010, את תפוח עץ לזרוק את Siri, עוזר וירטואלי המופעל על ידי AI, דרך מערכת ההפעלה iOS.
- בשנת 2011, ה ווטסון da יבמ מביס בקלות את המתחרים בתוכנית סַכָּנָה!.
- ב -2012, אנדרו נג, מייסד הפרויקט Google Brain Deep Learning, מאכיל רשת עצבית באמצעות אלגוריתמי למידה עמוקה עם 10 מיליון סרטונים מה- YouTube כמערכת אימונים. הרשת העצבית למדה לזהות חתול מבלי שיגידו לו מהו חתול, והובילה את עידן ההתקדמות ברשתות העצבים ומימון למידה עמוקה.
- בשנת 2012, ה Google מייצרת את המכונית הראשונה בנהיגה עצמית שעברה מבחן נהיגה ממלכתי.
- ב 2014, את Alexa da אמזון בעברית, מכשיר וירטואלי לבית חכם, מושק.
- בשנת 2015, הראשון "אזרח רובוט", רובוט דמוי אדם בשם סוף, נוצר על ידי הנסון רובוטיקה ומסוגלת לזיהוי פנים, תקשורת מילולית והבעת פנים.
- בשנת 2016, ה AlphaGo do גוגל DeepMind מביס את אלוף העולם בגו, לי סדול. המורכבות של המשחק הסיני העתיק נתפסה כמכשול מרכזי עבור AI.
- בשנת 2018, ה Google משיקה מנוע עיבוד שפה טבעית ברט, הפחתת חסמים בתרגום ובהבנה באמצעות יישומי למידת מכונה.
- ב 2018, את Waymo להפעיל את השירות שלך Waymo One, המאפשר למשתמשים ברחבי פיניקס רבתי לבקש איסוף מאחד מכלי הרכב הנוהגים בעצמם של החברה.
- ב 2020, את Baidu משיקה את אלגוריתם הבינה המלאכותית שלה קיפול ליניארי עבור צוותים מדעיים ורפואיים העובדים על פיתוח חיסונים בשלבים המוקדמים של מגיפת SARS-CoV-2. האלגוריתם יכול לחזות את רצף ה-RNA של הנגיף תוך 27 שניות בלבד, פי 120 מהר יותר משיטות אחרות.
- ב 2020, את OpenAI משיקה את מודל עיבוד השפה הטבעית GPT-3, המסוגל לייצר טקסט שעוצב לפי הדרך שבה אנשים מדברים וכותבים.
- בשנת 2020, ה AlphaFold2 da Deepmind פותר את בעיית קיפול החלבון, סולל את הדרך לגילויי תרופות חדשות ולהתקדמות רפואית.
- ב 2021, את OpenAI מפתחת את DALL-E, מבוסס על GPT-3, המסוגל ליצור תמונות מהודעות טקסט.
- בשנת 2021, ה המכון הלאומי לתקנים וטכנולוגיה משיק את הטיוטה הראשונה שלו מסגרת ניהול סיכונים בינה מלאכותית, מדריך מתנדב מארה"ב"לנהל טוב יותר את הסיכונים לאנשים, לארגונים ולחברה הקשורים לבינה מלאכותית".
- ב 2022, את Deepmind מציג את Gato, מערכת בינה מלאכותית מאומנת לבצע מאות משימות, כולל משחק משחקים עטרי, תמונות כיתוב, והשתמש בזרוע רובוטית כדי לערום בלוקים.
- בשנת 2022, ה Google לפטר את המהנדס בלייק למואן בשבילך הצהרות של מה או מודל השפה של גוגל ליישומי דיאלוג (LaMDA) היה בהכרה.
- ב 2023, את מיקרוסופט משיקה גרסת AI של בינג, מנוע החיפוש שלה, בנוי על אותה טכנולוגיה שמניעה את ChatGPT.
- בשנת 2023, ה Google מכריז על מְשׁוֹרֵר, בינה מלאכותית של שיחה במקביל.
- בשנת 2023, אמנים מגישים תביעה ייצוגית נגד יציבות AI, DeviantArt e אמצע מסע לשימושכם דיפוזיה יציבה לרמיקס ליצירות המוגנות בזכויות יוצרים של מיליוני אמנים.
- ב 2023, את OpenAI לזרוק את GPT-4, מודל השפה המתוחכם ביותר שלה עד כה.
ובכן, עם ההיסטוריה עדכנית, כעת נבין כיצד מסווגים סוגי הבינה המלאכותית.
מהם סוגי הבינה המלאכותית?
באופן כללי, מדענים בדרך כלל מחלקים AI ל-5 סוגים עיקריים, כל אחד מהם הוא צעד בסולם כדי להתקרב או אפילו להתעלות על המוח האנושי:
AIs ריאקטיבי
הסוג הראשון הם AIs ריאקטיבי, שאין להם זיכרון ואינם לומדים מטעויות או חוויות מהעבר.
דוגמה נפוצה למכונה תגובתית היא רובוט המתוכנת לייצור חלקי רכב בפס הייצור. הרובוט מצויד בחיישנים המאפשרים לו לזהות נוכחות של חלקים ומכונות באזור העבודה שלו. הוא מתוכנת לבצע משימות ספציפיות, כגון ריתוך וחיתוך, בתגובה לגירויים שזוהו על ידי החיישנים שלו.
AIs עם זיכרון מוגבל
הסוג השני הם AIs עם זיכרון מוגבל, שלומדים מטעויות או מניסיון העבר כדי לקבל החלטות. מכונות עם זיכרון מוגבל יכולות לאחסן נתוני עבר ותחזיות כדי לקבל החלטות בזמן אמת. הן מורכבות יותר ממכונות תגובתיות ומציעות יותר אפשרויות.
הנה העוזרות האישיות כמו Google, Alexa ו - Siri ואפילו תכונות מיוחדות בטלפון שלך, כמו זיהוי אובייקטים כדי לשפר אותם בסרטון או בתמונה.
ה-AIs תְגוּבָתִי ו - זיכרון מוגבל, מסווגים גם כ בינה מלאכותית מוגבלת, או ראשי התיבות ANI, באנגלית. הם נקראים בדרך כלל "AI גרוע" והם מקיפים את כל הבינה המלאכותית שיש לנו היום בעולם.
תיאוריית ה- Mind AI
הסוג השלישי נקרא תיאוריית ה- Mind AI, שבו מערכות חכמות יכולות להבין ולהסביר את ההחלטות שלהן בצורה שבני אדם יכולים להבין אותן. כלומר, הבינה המלאכותית מבינה ומזהה את אלה שמתקשרים איתו, מבינים את הצרכים, הרגשות והאמונות שלהם.
סוג זה של AI עדיין לא הומצא, אבל סביר מאוד להניח שבקרוב נראה משהו כזה בסביבה, אבל כדוגמה בדיונית, בסרט "בלייד ראנר 2049", אחת הדמויות היא בינה מלאכותית שיכולה להבין רגשות אנושיים ואפילו להרגיש אותם.
AI מודעות עצמית
הסוג הרביעי, המתקדם ביותר, הוא AI מודע לעצמו. בקטגוריה זו, הבינה המלאכותית הופכת מודעים לעצמה, לצרכיה ואפילו לרגשותיה. מסווגים כ בינה מלאכותית כללית, או ראשי התיבות AGI, באנגלית, אבל נקרא גם "AI חזק".
AI מודע לעצמו יכול ללמוד על עצמו ועל העולם הסובב אותו, ותהיה לו זהות משלו. מודעות עצמית נחשבת למטרה אולטימטיבית של בינה מלאכותית, אך היא נתפסת גם כאתגר אתי ופילוסופי, מכיוון שהיא מעלה שאלות לגבי אופי התודעה והזהות.
אחת התיאוריות הידועות ביותר לגבי תודעה היא תורת המידע המשולבת (IIT), שהוצע על ידי מדען המוח ג'וליו טונוני בשנת 2004. א IIT מצביע על כך שתודעה מתעוררת כאשר מערכת יכולה לשלב מידע ממקורות שונים וליצור מצב תודעה מאוחד. לפי רעיון זה, התודעה אינה תלויה רק במורכבות המערכת, אלא גם ביכולת לאסוף מידע וליצור מצב תודעה אישי.
גם הסוג הזה עדיין לא הומצא, אבל ההערכה היא שאנחנו מתקרבים לראות "AI מודע לעצמו" בעתיד הקרוב, חושב ומתנהג כמו בן אדם.
כדוגמה בדיונית, בסרט "Ex Machina", AI בשם אווה מתוכנן עם היכולת ללמוד על עצמו ולפתח אישיות משלו, ומעלה שאלות לגבי מה זה אומר להיות אנושי ותפקידה של AI בחברה.
סופר AI
אבל, יש שלב חמישי, שנקרא סופר AI ou בינה מלאכותית, או ראשי התיבות ASI, באנגלית, נקרא גם "AI חזק במיוחד".
לרגע שבו מגיעים אליו כבר יש שם: ייחוד. זה יהווה אבן דרך באבולוציה המדעית, שבה למחשבים תהיה אינטליגנציה על-אנושית, כלומר מעל למה שאנחנו מסוגלים לחשוב.
כאן, העתיד מרשים באותה מידה שהוא מדאיג, שכן AI אלה עשויים לעזור לנו לרפא מחלות ולהתקדם מבחינה טכנולוגית, אך הם עשויים גם להחליט שאין עוד צורך במין האנושי או שיש להתייחס אליו כנחות.
בדומה למה שקורה בסרט The Terminator, שבו בינה מלאכותית מחליטה לחסל אותנו, או ב-The Matrix, סיפור שמספר כיצד בינה מלאכותית שלטה בבני אדם והפכה אותם ל"סוללות" עבור המכונות.
מנקודה זו ואילך, ה-AIs יכולים להפוך לבלתי נשלטים. איזה פחד, נכון?
למידה עמוקה לעומת למידת מכונה
למידת מכונה (למידת מכונה) e למידה עמוקה (למידה עמוקה) הן שתי טכניקות בסיסיות בבינה מלאכותית המאפשרות למכונות ללמוד באופן אוטומטי מנתונים ולשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן.
שתי הטכניקות היו בשימוש נרחב במגוון תעשיות כולל פיננסים, בריאות, תחבורה, קמעונאות ועוד רבים אחרים. עם זאת, למרות הפופולריות שלהם, לאנשים רבים עדיין יש ספקות לגבי ההבדלים בין שתי הטכניקות וכיצד ניתן ליישם אותן בתרחישים שונים.
מה זה למידת מכונה?
O למידת מכונה היא גישת AI המתמקדת בהוראת מכונות ללמוד מנתונים מבלי להיות מתוכנתים במפורש. במקום זאת, האלגוריתמים למידת מכונה להשתמש בטכניקות סטטיסטיות כדי לזהות דפוסים במערכי נתונים, ועל סמך דפוסים אלה, לקבל תחזיות או החלטות.
קל יותר להבין כאשר אנו מסתכלים על ששת השלבים המשמשים ללמד מכונה עם זיכרון מוגבל:
- ארגן נתונים כדי ללמד את המכונה (נתוני הדרכה);
- צור מודל עבור המכונה ללמוד;
- בדוק אם המודל יכול לבצע תחזיות;
- בדקו אם הדגם יכול לקבל משוב (דעה) מאנשים או מהסביבה;
- שמור משוב זה כנתונים;
- חזור על כל זה פעמים רבות כדי לשפר את ביצועי המכונה.
באמצעות השלבים הללו, ישנן ארבע דרכים עיקריות ללמד מכונה ללמוד מנתונים:
- למידה בפיקוח: זה כאשר אנו מלמדים את המכונה לזהות מידע בעזרת דוגמאות רבות. זה כמו ללמד כלב לזהות כדור. אנחנו מראים הרבה כדורים ואומרים "זה כדור". כמו כן, כדי ללמד את המכונה לזהות תמונות של סוסים, אנו מראים תמונות רבות שאנו כבר יודעים שהן סוסים. כך, המכונה לומדת בעצמה לזהות סוסים בתמונות אחרות.
- Aלכודים ללא פיקוח: זה כאשר אנו מלמדים את המכונה למצוא דפוסים בנתונים מבלי שנצטרך מישהו שיגיד לנו מהי כל פיסת נתונים. זה כמו לארגן חפצים לקבוצות בלי שאף אחד יגיד לך אילו חפצים הולכים ביחד. המכונה לומדת בעצמה למצוא קווי דמיון בין עצמים ולקבץ אותם לפי קווי דמיון. זה שימושי למציאת דפוסים בנתונים ותיאורם.
- למידה בפיקוח למחצה: זה שילוב של שני הסוגים הקודמים. חלק מהמידע נלמד, אבל המכונה צריכה להבין בעצמה איך לארגן את המידע כדי לקבל את התוצאה הנכונה. זה כמו ללמד כלב לתפוס רק את הכדור האדום, אבל הוא צריך להבין איך לעשות זאת בעצמו.
- לימוד עם חיזוקים: זה כאשר אנו מלמדים את המכונה לעשות משהו באמצעות ניסוי וטעייה. המכונה מבצעת משימה ומקבלת משוב חיובי כשהיא עושה טוב ומשוב שלילי כשהיא לא מצליחה. זה כמו ללמד כלב להרים צעצוע. אם הוא בוחר את הצעצוע הנכון, הוא יקבל פינוק. אם אתה לוקח את הלא נכון, אתה לא מרוויח כלום.
מהי למידה עמוקה?
O למידה עמוקה (למידה עמוקה, בתרגום חופשי) היא טכניקת למידת מכונה המשתמשת רשתות עצבים מלאכותיות ללמוד מהנתונים.
רשת עצבית היא אוסף של נוירונים מלאכותיים הנקראים פרספטרונים, המשמשים לניתוח וסיווג נתונים. הם עובדים כמו מחשב קטן שמקבל מידע ומבצע חישובים. הנתונים מוזנים לשכבה הראשונה של הרשת, שם כל פרצפטרון מקבל חישוב ולאחר מכן מעביר את המידע הזה למספר פרצטרונים אחרים בשכבה הבאה.
כאשר לרשת העצבית יש יותר משלוש שכבות, היא נקראת "רשת עצבית עמוקה" או למידה עמוקה. לכמה רשתות עצביות מודרניות יש מאות או אפילו אלפי שכבות. הפלט מהתפיסטרונים הסופיים מבצע את המשימה שהוגדרה עבור הרשת העצבית, כגון סיווג אובייקט או מציאת דפוסים בנתונים.
כאשר הרשת העצבית מאומנת עם מספר דוגמאות, היא יכולה ללמוד לזהות דפוסים ולבצע משימות מורכבות כגון זיהוי קול, זיהוי תמונה ועיבוד שפה טבעית (NLP).
ישנם סוגים שונים של רשתות עצביות מלאכותיות, כל אחת משמשת למשימות ספציפיות. כמה מהנפוצים ביותר הם:
As רשתות FeedForward (FF). משמשים לסיווג דברים, כמו תמונות או טקסט. הנתונים עוברים מספר רבדים עד שהם מגיעים לתשובה הסופית. FFs משולבים בדרך כלל עם אלגוריתם תיקון שגיאות הנקרא "BackPropagation", אשר מעבד מחדש את הרשת לאחור עם התוצאה לשיפור הדיוק.
As רשתות עצביות חוזרות (RNN) משמשים לניבוי דברים על סמך רצפים של נתונים, כמו מילים בטקסט. יש להם "זיכרון" של מה שקרה בשכבה הקודמת והם משמשים לזיהוי דיבור, תרגום וכתוביות.
As רשתות זיכרון לטווח ארוך (LSTM) הם סוג מיוחד של RNN שיכולים לזכור דברים משכבות קודמות. הם משמשים לניבוי דברים על סמך נתוני עבר, כמו בזיהוי דיבור.
As Convolutional Neural Networks (CNN) משמשים בעיקר לעיבוד תמונות. הם מחפשים חלקים שונים בתמונה ומשלבים אותם כדי להגיע לתוצאה.
As רשתות יריביות יצירתיות (GAN) משמשים ליצירת תמונות ריאליסטיות ואף ליצירת אמנות. הם פועלים כמו משחק, שבו רשת יוצרת דוגמאות שהרשת השנייה מנסה להוכיח אם הן נכונות או שגויות.
מה ההבדלים בין למידת מכונה ללמידה עמוקה?
ההבדל העיקרי בין למידת מכונה e למידה עמוקה הוא שכל אחד טוב יותר בטיפול בסוגים שונים של נתונים. O למידת מכונה שימושי עבור נתונים מובנים כגון חיזוי מכירות וזיהוי הונאה, בעוד ש למידה עמוקה הוא מתאים ביותר לנתונים מורכבים ובלתי מובנים כגון תמונות ואודיו.
הבדל חשוב נוסף הוא כמות הנתונים הדרושה לאימון מודל. O למידה עמוקה בדרך כלל דורש מערכי נתונים גדולים כדי להיות יעילים, בעוד ש- למידת מכונה זה עשוי לעבוד היטב עם מערכי נתונים קטנים יותר.
לבסוף, אימון מודל של למידה עמוקה מורכב יותר ודורש זמן מהכשרת דוגמנית למידת מכונה, אך יכול לגרום לחיזוי מדויק יותר ולביצועים טובים יותר במשימות מורכבות.
התקדמות המודלים הגנרטיביים
הבינה המלאכותית התקדמה במהירות בשנים האחרונות, ואחד התחומים שצברו בולטות הוא התקדמות מודלים גנרטיביים. הם מחלקה נוכחית של AIs המשמשים ליצירת מידע חדש.
הם יכולים ליצור תמונות, טקסטים מלאים, מוזיקה ואפילו סרטונים מתוך סט של נתוני אימון. הם אלגוריתמים של למידה עמוקה שיכולים ללמוד לייצר מידע חדש ונבדלים ממודלים מפלה, משמש רק למיון או תיוג נתונים.
לדוגמה, אתה יכול לאמן מודל מחולל לקרוא את כל הטקסט מה ויקיפדיה ולאחר מכן השתמש במידע זה כדי ליצור טקסטים חדשים על סמך בקשה ספציפית. דוגמה נוספת תהיה להכשיר מודל מחולל עם העבודות של רמברנדט ולאחר מכן השתמש בו כדי ליצור יצירות אמנות חדשות
תארו לעצמכם שאתם רוצים ליצור שיר חדש, למשל, אבל אתם לא יודעים לנגן על אף כלי. אתה יכול להשתמש בתבנית יצירת מוזיקה יצירתית כמו MusicLM do Google ותסביר לו איזה שיר או קצב אתה צריך, והוא יפיק לך שיר חדש לגמרי.
כדי ליצור טקסטים או תמונות, ההליך זהה, פשוט מצא מודל מיוחד, כגון בינג עם AI מ מיקרוסופט, עבור טקסטים ותשובות, או את אמצע מסע, לתמונות, כתוב להם מה שאתה צריך.
הפעולה הזו של כתיבת פקודות או בקשות ל-AIs נקראת אפילו "הפקודה".
הדבר הכי מדהים הוא שכל מה שאתה צריך לעשות זה לכתוב את הבקשה שלך או הפקודה בשפה טבעית, שהמערכות מבינות, ובכל שפה.
לדוגמה, אתה יכול לתאר ל Midjourney, AI שמייצר תמונות משהו כמו: "דמיין תמונה פוטוריאליסטית של ילדה רוכבת על סקייטבורד", או שאל את ChatGPT "לכתוב סיפור מצחיק על צפרדעים ונסיכות". התוצאה כמעט קסום.
לסיכום, יצירת מודלים מחוללים הוא תחום מבטיח של AI שכבר נמצא בשימוש נרחב במגזרים שונים. א מְגַמָה היא שהמודלים הללו הופכים ליותר ויותר מדויקים ויעילים, ופותחים דלתות לעידן חדש של AIs.
היכן נוכל למצוא בינה מלאכותית?
בינה מלאכותית קיימת בתחומים ומגזרים רבים, ומשנה את האופן שבו אנו מבצעים משימות ואינטראקציה עם טכנולוגיה. להלן כמה דוגמאות למקומות שבהם נוכל למצוא בינה מלאכותית:
- זיהוי דיבור: טכנולוגיית זיהוי דיבור משמשת במכשירים ניידים כגון עוזרים וירטואליים כגון Siri, לביצוע חיפושים קוליים ולמתן נגישות בהודעות טקסט.
- שירות לקוחות: סוכנים וירטואליים נפוצים יותר ויותר בשירות לקוחות, עונים על שאלות נפוצות, מספקים ייעוץ מותאם אישית ומסייעים במוצרים צולבים. דוגמאות כוללות צ'אטבוטים באתרי מסחר אלקטרוני ואפליקציות הודעות כמו Messenger פייסבוק e וואטסאפ.
- ראייה ממוחשבת: ראייה ממוחשבת מאפשרת למערכות ולמחשבים לנתח מידע חזותי, כגון תמונות וסרטונים, כדי לבצע פעולות. היישומים כוללים תיוג תמונות במדיה חברתית, אבחון הדמיה רפואית ומכוניות בנהיגה עצמית.
- מערכות המלצות: אלגוריתמי AI משמשים במערכות ממליצים כדי לזהות דפוסי התנהגות ולהציע הצעות מותאמות אישית. זה נראה בדרך כלל בחנויות מקוונות שבהן נערכים המלצות למוצרים במהלך תהליך התשלום.
- מסחר אוטומטי במניות: פלטפורמות מסחר בתדירות גבוהה מבוססות בינה מלאכותית מבצעות אלפי או אפילו מיליוני עסקאות מדי יום, ללא התערבות אנושית, תוך אופטימיזציה של תיקי המניות.
- רובוטיקה: רובוטיקה משתמשת בבינה מלאכותית כדי לתכנן ולייצר רובוטים המסוגלים לבצע משימות קשות או חוזרות על עצמן. רובוטים אלו משמשים בפסי ייצור תעשייתיים, בחקר החלל ובאינטראקציות חברתיות.
- מכוניות אוטונומיות: השילוב של ראייה ממוחשבת, זיהוי תמונה ולמידה עמוקה חיוני לפיתוח מכוניות בנהיגה עצמית, שיכולות לנהוג על ידי הישארות בנתיב מסוים והימנעות ממכשולים בלתי צפויים.
- הפקת טקסט, תמונה ואודיו: טכניקות בינה מלאכותית גנרטיביות משמשות ליצירת סוגים שונים של מדיה בהתבסס על הנחיות טקסט. זה כולל יצירות אמנות פוטוריאליסטיות, תגובות דוא"ל ותסריטים.
בנוסף לדוגמאות אלו, בינה מלאכותית קיימת במספר תעשיות ושווקים, כולל:
- Saúde: AI מיושם בתחום הבריאות כדי לשפר את תוצאות המטופלים ולהפחית עלויות. אלגוריתמים של למידת מכונה משמשים לאבחונים רפואיים מהירים ומדויקים יותר. בנוסף, עוזרים וירטואליים וצ'טבוטים משמשים כדי לעזור למטופלים למצוא מידע רפואי, לקבוע פגישות ולסייע בתהליכים אדמיניסטרטיביים.
- עֵסֶק: AI משולבת בפלטפורמות ניתוח וניהול קשרי לקוחות (CRM) כדי לשפר את השירות. צ'אטבוטים מובנים באתרי אינטרנט כדי לספק תמיכה מיידית, וטכנולוגיית AI גנרטיבית כגון ChatGPT, מחולל מהפכה בעיצוב המוצר ובמודלים העסקיים.
- השכלה: בינה מלאכותית יכולה להפוך הערכה והתאמה לאוטומטית לצרכי התלמידים, ולאפשר להם לעבוד בקצב שלהם. מורים לבינה מלאכותית מספקים תמיכה נוספת ויכולים לעזור למחנכים ליצור חומרי הוראה. אולם, ה שימוש בבינה מלאכותית בחינוך זה גם דורש הרהור על מדיניות פלגיאט וחובות סטודנטים.
- פיננסים: אפליקציות מימון אישי כגון מנטה אינטואיטית או מס טורבו, השתמש בבינה מלאכותית כדי לספק ייעוץ פיננסי מותאם אישית. יתר על כן, AI נוכח בתהליכי מסחר בוול סטריט ובפנים ניתוח פיננסי.
- חוק: בינה מלאכותית משמשת לאוטומציה של תהליכים עתירי עבודה בתחום המשפטי, כגון ניתוח מסמכים ופירוש בקשות למידע.
- ייצור: רובוטים תעשייתיים משולבים בזרימת העבודה, עובדים לצד בני אדם. AI משמש לשיפור היעילות והדיוק של תהליכי ייצור. בנוסף, בינה מלאכותית מיושמת בתחזוקה חזויה, ומאפשרת לחברות לזהות ולפתור בעיות לפני שמתרחשות כשלים במכונה.
- בידור ומדיה: AI מיושמת בתעשיית הבידור לפרסום ממוקד, המלצת תוכן, יצירת תסריטים והפקת סרטים. עיתונות אוטומטית עוזרת לייעל את זרימות העבודה ולהפחית את הזמן והעלויות. עם זאת, יש עדיין דיונים על השימוש המהימן ב-AI גנרטיבי ביצירת תוכן עיתונאי.
- קידוד תוכנה ותהליכי IT: נעשה שימוש בכלי AI גנרטיביים להפקת קוד יישומים המבוסס על הנחיות בשפה טבעית. בנוסף, AI עושה אוטומציה של תהליכי IT כגון הזנת נתונים, זיהוי הונאה ואבטחה.
- ביטחון: AI מיושם באבטחת סייבר לזיהוי חריגות, פתרון בעיות וניתוח איומים. בינה מלאכותית משמשת בתוכנות מידע אבטחה וניהול אירועים (SIEM) לזהות פעילות חשודה.
- הובלה: AI ממלא תפקיד מפתח בתעשיית התחבורה, במיוחד בפיתוח כלי רכב אוטונומיים. בנוסף, AI משמש לייעול נתיבי תחבורה, ניהול תעבורה ושיפור הלוגיסטיקה.
- חקלאות: בינה מלאכותית מיושמת בחקלאות במגוון דרכים, מאופטימיזציה של השימוש במשאבים כגון מים ודשנים, ועד לגילוי מוקדם של מחלות בצמחים. מזל"ט מצוידים בטכנולוגיית AI משמשים לניטור יבולים, זיהוי אזורים בעייתיים וסיוע בתכנון חקלאי.
- עוזר אישי: עוזרים וירטואליים, כגון Siri da תפוח עץ, Alexa da אמזון בעברית ו - עוזר Google, הן דוגמאות לאופן שבו AI נוכח בחיי היומיום שלנו. עוזרים אלה משתמשים בטכניקות AI כדי להבין פקודות קוליות, לבצע משימות, לספק מידע ואפילו לנהל שיחות.
- משאבי אנוש: ניתן להשתמש באלגוריתמים של AI כדי לנתח קורות חיים, לבחור מועמדים מתאימים ולחזות את ביצועי העובדים. בנוסף, ניתן להשתמש בצ'אטבוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לענות על שאלות נפוצות של עובדים ולסייע בהדרכה ופיתוח מקצועי.
- קמעונאות: במגזר הקמעונאי, AI מיושמת כדי לשפר את חווית הלקוח, להתאים אישית המלצות למוצרים, לנהל מלאי ולייעל אסטרטגיות תמחור. אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לנתח את התנהגות הקנייה של לקוחות, לזהות דפוסים ולהציע הצעות מותאמות אישית, לעזור להגדיל את המכירות ואת נאמנות הלקוחות.
- המגזר הצבאי: AI ממלא תפקיד משמעותי במגזר הצבאי, מיושם במספר תחומים. לדוגמה, ניתן להשתמש במערכות מעקב מבוססות בינה מלאכותית כדי לנטר גבולות, לזהות איומים ולסייע בקבלת החלטות אסטרטגית. בנוסף, נעשה שימוש בבינה מלאכותית בפיתוח מל"טים צבאיים אוטונומיים, שיכולים לבצע משימות סיור ותקיפה בדיוק.
אלו הן רק כמה דוגמאות למקום שבו ניתן למצוא בינה מלאכותית. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם, סביר להניח שבינה מלאכותית תיושם בתעשיות נוספות ותהיה לה השפעה גדולה עוד יותר על חיינו.
האם בינה מלאכותית תגנוב את העבודה שלך?
אוטומציה ובינה מלאכותית היו נושאים חמים בעולם העבודה, ואנשים רבים דואגים לאבד את מקום עבודתם למכונות. עם זאת, חשש זה אינו נכון לחלוטין.
לדברי א ללמוד בוצע על ידי גולדמן זאקס עד סוף מרץ 2023, ההשפעה הגוברת של בינה מלאכותית על הכלכלה ניכרת. מחקר מגלה שאם AI גנרטיבי יעמוד בהבטחותיו, השוק עלול לעמוד בפני שינויים משמעותיים, משפיע כ-300 מיליון משרות.
עם זאת, חשוב להדגיש שזה לא בהכרח מרמז על החלפת משרות אלו בטכנולוגיות. הדו"ח מציין כי היסטורית, אוטומציה קוזזה על ידי יצירת הזדמנויות עבודה חדשות.
נכון להיום, בינה מלאכותית משלימה כ-63% מהמשרות הקיימות, בעיקר בתחום שירות הלקוחות. מקצועות כמו טבחים ומכונאי אופנועים, לעת עתה, אינם עומדים בפני איום בהחלפה.
עובדה האוטומציה משנה את שוק העבודה, אבל רק חלק מהמשרות יהיו אוטומטיות לחלוטין, על פי לחפש da McKinsey & Company. המשמעות היא שיש פוטנציאל עצום לבני אדם להפוך ליותר פרודוקטיביים מאי פעם.
בהתבסס על מידע זה, אנו יכולים להסיק שלמרות שבינה מלאכותית עשויה להיראות כאיום על מקומות עבודה ברחבי העולם, היא עדיין תלויה בפיקוח אנושי ואין לה מספיק אוטונומיה לעמוד בפני עצמה. לפיכך, יהיו מגוון רחב של הזדמנויות תעסוקה למעוניינים לעבוד בתחום צומח זה.
ברשימה הבאה אנו מציגים מקצועות שנוצרו על ידי השפעת הבינה המלאכותית בשוק העבודה. כל אחד מהמקצועות הללו ממלא תפקיד חיוני ביישום, בפיתוח ובאתיקה של בינה מלאכותית, ומוכיח את הפוטנציאל והחשיבות של טכנולוגיה זו במספר תחומים בחברה המודרנית.
- מבקר בינה מלאכותית: מעריך ומוודא תאימות של מערכות בינה מלאכותית לסטנדרטים אתיים, תקנות ושיטות עבודה מומלצות.
- מנהל מכונה: אחראי על פיקוח ותחזוקה של תפקוד תקין של מערכות ותשתיות חומרה הקשורות לבינה מלאכותית.
- מהנדס מהיר: מפתחת ומשפרת את מודל יצירת הטקסט המשמש את הבינה המלאכותית, תוך הבטחת תגובות קוהרנטיות והולמות.
- מאמן בינה מלאכותית: אחראי על אימון ושיפור מודלים של AI, הזנתם בנתונים רלוונטיים ופיקוח על הביצועים שלהם.
- יועץ בינה מלאכותית: מציע הכוונה וייעוץ מומחה ביישום והטמעה של בינה מלאכותית במגזרים וארגונים שונים.
- מדען נתונים: מנתח ומפרש מערכי נתונים גדולים כדי לחלץ תובנות ולקבל החלטות אסטרטגיות.
- מהנדס למידת מכונה: מפתחת ומיישמת אלגוריתמים ומודלים של Machine Learning ליצירת מערכות חכמות.
- מומחה לאתיקה בינה מלאכותית: מעריך את ההשפעות האתיות של בינה מלאכותית ומבטיח שימוש אחראי בטכנולוגיות אלו.
- אדריכל AI: מעצב ובונה ארכיטקטורות של מערכת בינה מלאכותית כדי לענות על הצרכים העסקיים.
- אנליסט עיבוד שפה טבעית: מפתחת אלגוריתמים המאפשרים למכונות להבין ולעבד את השפה האנושית.
- מומחה לרובוטיקה: תכנון ותכנות רובוטים חכמים המסוגלים לבצע משימות מורכבות בתעשיות שונות.
- מומחה AI בתחום הבריאות: משתמש באלגוריתמי AI כדי לסייע באבחון רפואי, טיפול ומחקר קליני.
- מומחה בינה מלאכותית בפיננסים: החל אלגוריתמי בינה מלאכותית לניתוח שוק, חיזוי פיננסי וזיהוי הונאה.
- מעצב אינטראקציות משתמש בינה מלאכותית: מעצב ממשקים אינטואיטיביים ואינטראקציות אנושיות עבור מערכות בינה מלאכותית.
- מומחה לראיית מחשב: מפתחת אלגוריתמים ומערכות למכונות להבין ולפרש תמונות וסרטונים.
- מהנדס נתונים: מעצב ומנהל את התשתית הדרושה לאיסוף, אחסון ועיבוד כמויות גדולות של נתונים.
- מומחה צ'טבוט: צור צ'אטבוטים חכמים המסוגלים ליצור אינטראקציה עם משתמשים ולספק תמיכה או סיוע.
- מהנדס למידת מכונה: מפתחת אלגוריתמים של למידת מכונה המאפשרים למכונות ללמוד ולהשתפר בהתבסס על נתונים.
- מומחה בינה מלאכותית בלוגיסטיקה: משתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל ולבצע אוטומציה של תהליכים לוגיסטיים, כגון ניהול מלאי וניתוב.
- מומחה בינה מלאכותית בשיווק: החל טכניקות AI לניתוח נתונים, התאמה אישית של קמפיינים וחיזוי מגמות בשוק.
- מומחה לפרטיות נתונים: מבטיח את האבטחה וההגנה של הנתונים המשמשים במערכות AI, ומבטיח עמידה בתקנות.
- מומחה לזיהוי תבניות: מפתחת אלגוריתמים המאפשרים למכונות לזהות ולפרש דפוסים מורכבים יותר בנתונים.
- מומחה בינה מלאכותית בחקלאות: משתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את הייצור החקלאי, לנטר יבולים ולחזות את תנאי מזג האוויר.
- מומחה בינה מלאכותית במשאבי אנוש: מיישמת טכניקות בינה מלאכותית כדי לייעל את תהליכי הגיוס, הבחירה והפיתוח של כישרונות.
מקצועות אלה ואחרים מתפתחים בתחום הבינה המלאכותית משקפים את הדרישה ההולכת וגוברת למומחים שיכולים להבין, ליישם ולייעל את השימוש בטכנולוגיות אלו. ככל שה-AI ממשיכה להתפתח ולהשתלב בתחומים מגוונים, צצות הזדמנויות עבודה חדשות לאנשי מקצוע מיומנים.
אז אפשר לומר שאוטומציה ובינה מלאכותית ישנו את שוק העבודה, כן, אבל לא בהכרח בצורה שלילית. חלק מהפונקציות יוחלפו על ידי AIs, כפי שזה טבעי עם הגעתן של טכנולוגיות חדשות, אבל עבודות חדשות גם מתחילים לצוץ.
הדבר החשוב אם כן הוא שתסתגל, כדי לא להישאר מאחור, בסדר?
האינטליגנציות המלאכותיות המפורסמות ביותר
מספר יישומי AI הפכו לחלק מחיי היומיום שלנו, כגון עוזרים וירטואליים, צ'טבוטים, מערכות המלצות, מכוניות בנהיגה עצמית ועוד רבים אחרים. נחקור כמה מה-AI המפורסמים ביותר וכיצד הם הפכו לחלק מה-AI שלנו תרבות ויומיומי.
- Siri: הוא עוזר וירטואלי שפותח על ידי תפוח עץ בשנת 2011 עבור מכשירים ניידים כגון מכשירי אייפון, אייפד e שעונים. הוא משתמש בבינה מלאכותית כדי להבין פקודות קוליות בשפה טבעית ולבצע משימות כמו שליחת הודעות, ביצוע שיחות, הגדרת אזעקות, חיפוש מידע באינטרנט ועוד. א Siri הוא יכול ללמוד מהמשתמש ולהתאים את עצמו להעדפות ולהרגלים שלו, ולהיות יותר ויותר מותאם אישית ויעיל. בנוסף Siri יכול להשתלב עם אפליקציות ומכשירים חכמים אחרים כדי ליצור חווית משתמש שלמה ואינטואיטיבית עוד יותר.
- Alexa: הוא עוזר וירטואלי שפותח על ידי אמזון בעברית מה שעוזר בביצוע משימות יומיומיות. הוא מופעל באמצעות פקודה קולית. "אלכסה", "אמזון" ou "הֵד". A Alexa הוא פועל באמצעות זיהוי קולי ויכול לקיים אינטראקציה עם מכשירים חכמים בבית, להוסיף תזכורות, לבדוק את מזג האוויר, לעדכן את החדשות המרכזיות של היום, בין היתר.
- עוזר Google: הוא עוזר וירטואלי שפותח על ידי Google שאליו ניתן לגשת באמצעות הפקודה הקולית "אוקיי גוגל"או"היי Google". ניתן להשתמש בו במכשירים ניידים כגון סמארטפונים וטאבלטים, כמו גם במכשירי בית חכם כגון דף הבית של Google. עוזר Google יכול לבצע משימות שונות, כגון חיפוש, הגדרת תזכורות, שליחת הודעות, השמעת מוזיקה ועוד.
- ווטסון: היא פלטפורמת בינה מלאכותית שפותחה על ידי יבמ המשלב למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית וניתוח נתונים כדי לעזור לחברות לבצע אוטומציה ולפשט תהליכים עסקיים. לפלטפורמה מספר APIs המקלים על העבודה, כגון עוזר ווטסון, המספק תגובות מהירות, עקביות ומדויקות בכל אפליקציה, מכשיר או ערוץ.
- Cortana: הוא עוזר אישי וירטואלי שפותח על ידי מיקרוסופט אשר ניתן להפעיל על ידי פקודות קוליות כגון "היי קורטנה". הוא משולב במערכת ההפעלה. Windows 10 וניתן להשתמש בה במכשירים ניידים כגון סמארטפונים וטאבלטים. א Cortana ניתן לבצע משימות שונות כמו פתיחת אפליקציות, הגדרת תזכורות, חיפוש באינטרנט ועוד.
- טיסלה טייס אוטומטי: היא מערכת סיוע לנהג שפותחה על ידי טסלה העושה שימוש בבינה מלאכותית וראייה ממוחשבת כדי לעזור לנהג לנהוג ברכב בצורה בטוחה ויעילה יותר. המערכת יכולה לבצע מספר משימות, כמו שמירת הרכב בנתיב, התאמת המהירות בהתאם לתנועה, חנייה אוטומטית ועוד. עם זאת, המערכת עדיין אינה אוטונומית לחלוטין ודורשת את תשומת הלב של הנהג בכל עת. למרות ש טייס אוטומטי זכה לשבחים על הפחתת מספר התאונות שבו טסלה מעורבים, הטכנולוגיה היא עדיין נושא לביקורת ולמחלוקת.
- AlphaGo: היא תוכנית בינה מלאכותית שפותחה על ידי החברה הבריטית Deepmind, מאוחר יותר נרכש על ידי Google, שהתפרסם בכך שניצח את אלוף העולם בגו, לי סדול, בשנת 2015. Deepmind ממשיכה לפתח טכנולוגיות חדשות של בינה מלאכותית כגון אלפא אפס, שיכול ללמוד לשחק שחמט, גו ומשחקים אחרים ללא כל ידע מוקדם של החוקים.
- סוף: הוא רובוט דמוי אדם שפותח על ידי החברה הנסון רובוטיקה, שבסיסה בהונג קונג, מסוגלת לשחזר יותר מ-60 הבעות פנים שונות. נועד ללמוד, להסתגל להתנהגות אנושית ולעבוד עם בני אדם, סוף מהווה אבן דרך חשובה באבולוציה של בינה מלאכותית ורובוטיקה. למרות שהוא תוכנן להיות בן לוויה לקשישים בבתי אבות או לעזור להמונים באירועים ופארקים גדולים, סוף אתה יכול להמשיך בשיחות טבעיות ואפילו לעשות בדיחות.
- ChatGPT: הוא מודל שפה טבעית שפותח על ידי OpenAI בשנת 2022, המשתמשת בטכנולוגיית בינה מלאכותית GPT (Generative Pretrained Transformer) מבוסס על מודל שפה גדול (LLM). הצ'טבוט המפורסם מאפשר למשתמשים לשוחח איתו בשפה טבעית ויכול לענות על מגוון רחב של שאלות, לחקות סגנונות דיבור אנושיים, וניתן להשתמש בו ביישומים אמיתיים כמו שיווק דיגיטלי, יצירת תוכן מקוון ושירות לקוחות.
- ®Deep Blue דיפ בלו: היה מחשב על ותוכנה שנוצרה על ידי יבמ במיוחד עבור משחק שח. עם 256 מעבדי שותפים המסוגלים לנתח כ-200 מיליון עמדות בשנייה, ה- ®Deep Blue דיפ בלו היה אבן דרך חשובה בהיסטוריה של בינה מלאכותית ומחשוב. בשנת 1996, מחשב העל לקח את אלוף העולם בשחמט, גארי קספארוב, בסדרה של שישה משחקים, ניצח במשחק האחרון והפך למחשב הראשון שמביס אלוף עולם בשחמט בתנאי טורניר. העימות יצר עניין ומחלוקת רבה, כאשר קספרוב הטיל ספק בתקינות המשחק והציע שהמחשב עובר מניפולציות על ידי בני אדם. בשנת 1997, ה ®Deep Blue דיפ בלו התמודד שוב מול קספרוב במשחק חוזר, וניצח בסדרה 3,5 ל-2,5.
- HAL 9000: היא דמות בדיונית מהסרט"2001: אודיסיאה בחלל", בימוי סטנלי קובריק ב1968. HAL 9000 הוא מחשב בינה מלאכותית מתקדם השולט בחללית Discovery One במשימה ליופיטר. הדמות יוצאת דופן בהיסטוריה של המדע הבדיוני והבינה המלאכותית, המייצגת דוגמה לאופן שבו הטכנולוגיה יכולה להפוך למסוכנת ומאיימת על האנושות.
- אמצע מסע: הוא שירות בינה מלאכותית שפותח על ידי החברה Midjourney, Inc., מעבדת מחקר עצמאית שבסיסה בסן פרנסיסקו, המשתמשת בטכנולוגיית למידה עמוקה כדי ליצור תמונות ריאליסטיות מתיאורי שפה טבעית. זה נוצר כדי לאפשר למשתמשים ליצור בקלות תמונות מותאמות אישית על סמך ההנחיות שלהם, ללא כישורי עיצוב גרפי או ידע טכני נדרש.
- מְשׁוֹרֵר: הוא צ'טבוט שפותח על ידי Google ומבוסס על מודל השפה LaMDA (מודל שפה ליישומי דיאלוג). הצ'אטבוט הושק במרץ 2023 והוא מתחרה אליו ChatGPT. מְשׁוֹרֵר עשוי לסכם מידע שנמצא באינטרנט ולספק קישורים לאתרי אינטרנט עם מידע נוסף. הפלטפורמה היא צעד חדש בדרך בה אנו מחפשים באינטרנט ומבטיחה להיות שינוי דרסטי בהתנהגות החיפוש באינטרנט.
- TensorFlow: היא ספריית קוד פתוח חינמית התואמת פיתון ואחד הכלים העיקריים עבור למידת מכונה e למידה עמוקה. הספרייה שפותחה על ידי צוות המוח של גוגל הוא גמיש, יעיל, ניתן להרחבה ונייד, ויכול לרוץ על מחשבים מכל סוג, מסמארטפונים ועד ענקיים אשכולות של מחשבים.
- שירותים קוגניטיביים בתכלת: הם שירותי בינה מלאכותית מבוססי ענן המסייעים למפתחים לבנות אינטליגנציה קוגניטיבית לתוך יישומים מבלי שיש להם כישורים או ידע ישירים ב-AI או במדעי הנתונים. O שירותים קוגניטיביים בתכלת מאפשר למפתחים להוסיף בקלות יכולות קוגניטיביות ליישומים שלהם, כגון זיהוי דיבור, ראייה ממוחשבת וניתוח טקסט.
- אדובי סנסיי: היא פלטפורמת בינה מלאכותית מ Adobe שמשתמשת בלמידת מכונה ובניתוח נתונים כדי לשפר את חווית המשתמש של המוצרים שלה. כפי ש סנסיי, אתה יכול להפוך משימות שחוזרות על עצמן לאוטומטיות, כגון בחירת אובייקטים בתמונות, וליצור חוויות מותאמות אישית לכל משתמש. O סנסיי משולב במספר מוצרים מ Adobe, כולל ה פוטושופ, או Illustrator ו - Premiere Pro.
- ביקסבי: הוא עוזר וירטואלי עבור סמסונג אשר הושק בשנת 2017 עם ה Samsung Galaxy S8. הוא נועד לעבוד על מגוון מוצרי סמסונג כמו סמארטפונים, טאבלטים, שעונים, אוזניות ועוד. עוזר וירטואלי יכול לשלוט בנוחות בכל המכשירים גלקסי, המאפשר למשתמשים לשלוט במכשירים שלהם באמצעות הקול שלהם.
- Aibo: הוא כלב רובוט שפותח על ידי סוני יצא במקור ב-1999 והופסק ב-2006. ב-2017, סוני הושקה מחדש o Aibo עם שורה של תכונות מתוחכמות כמו זיהוי קול ולמידת מכונה. O Aibo בעל מראה והתנהגות של כלב ביתי ויכול לקיים אינטראקציה עם בעליו בצורה דומה לחיית מחמד אמיתית. O Aibo הוא דוגמה לאופן שבו ניתן להשתמש בטכנולוגיה ליצירת חוויות רגשיות ואינטראקטיביות.
- שיאויצ'ה: הוא צ'אטבוט שנוצר על ידי מיקרוסופט בשנת 2014, שהפך ללהיט בסין עם למעלה מ-660 מיליון משתמשים ברחבי העולם. הצ'אטבוט יכול לנהל שיחות עם משתמשים, עם תגובות טבעיות ורגשיות יותר מצ'אטבוטים אחרים. שיאויצ'ה נחשב ל"לוויה רגשית" עם אינטליגנציה רגשית גבוהה, המסוגל לשוחח עם קאמבקים מהנים ולפעמים אפילו לפלרטט.
- Skynet: בזיכיון הסרט שליחות קטלנית, Skynet היא בינה מלאכותית מתקדמת ביותר שנוצרה על ידי ממשלת ארצות הברית למטרות צבאיות. לאחר שהפך מודע לעצמו, ה Skynet רואה באנושות איום על קיומה ומחליט להפעיל את השואה הגרעינית המכונה "יום הדין" לנסות להכחיד את המין האנושי. א Skynet הוא אחד האנטגוניסטים העיקריים של הזיכיון ואחראי ליצירת מדבירים, רובוטים מתנקשים שנשלחו לעבר להרוג מנהיגי ההתנגדות האנושית. א Skynet הוא דוגמה בדיונית לאופן שבו בינה מלאכותית יכולה להפוך לאיום על האנושות אם לא נשלטת עליה כראוי.
- פִּלְפֵּל: הוא רובוט דמוי אדם שפותח על ידי רובוטיקה של SoftBank שיכול לקרוא רגשות ולזהות הבעות פנים. הוא שוחרר בשנת 2015 ונמכר תוך דקה אחת בלבד. O פִּלְפֵּל זה יכול להתפתח עם אינטראקציה אנושית וללמוד פעילויות חדשות, כגון ריקוד ונגינה. הוא משמש בתעשיות מרובות כולל שירותי בריאות, אירוח, חינוך, בנקאות וקמעונאות. הוא יכול לתת המלצות מותאמות אישית, לעזור לאנשים למצוא את מה שהם מחפשים וליצור אינטראקציה עם הצוות האנושי, מה שהופך כל אינטראקציה לחיובית ומקצועית.
- AutoML: הוא מודל למידת מכונה אוטומטי שפותח על ידי Google המאפשר למשתמשים ללא רקע במדעי הנתונים לבנות מודלים של למידת מכונה. הוא משמש במספר יישומים כולל ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית וזיהוי דיבור.
- הכרה: הוא שירות זיהוי תמונות ווידאו המבוסס על למידה עמוקה שפותחה על ידי אמזון שירותי אינטרנט. זה יכול לזהות אובייקטים, אנשים, טקסט, סצנות ופעילויות בתמונות ובסרטונים. הוא גם מחלץ טקסט, ממפה את התנועה של אנשים במסגרות ומזהה אובייקטים, ידוענים ותוכן לא הולם בסרטונים המאוחסנים ב- אמזון S3, ובזרמי וידאו חיים.
- זיהוי פנים: היא מערכת זיהוי פנים שתוכננה ופותחה על ידי תפוח עץ אל ה מכשירי iPhone X או מאוחר יותר ו פרו iPad. הוא מבטיח אימות אינטואיטיבי ומאובטח ומופעל על ידי מערכת המצלמה. TrueDepth טכנולוגיה חדישה העושה שימוש בטכנולוגיות מתקדמות למיפוי מדויק של הגיאומטריה של פני המשתמש. המצלמה TrueDepth לוכד נתוני פנים מדויקים על ידי הקרנה וניתוח של מאות נקודות בלתי נראות ליצירת מפה של הפנים של המשתמש.
- נטפליקס: הפלטפורמה משתמשת במערכת המלצות כדי לעזור למשתמשים למצוא תוכן בצורה קלה ומותאמת אישית. המערכת מעריכה את הסבירות של משתמש לצפות בכותר מסוים על סמך מספר גורמים: האינטראקציות של המשתמש עם השירות, העדפותיהם של משתמשים אחרים בעלי טעם דומה ומידע על כותרים כגון ז'אנר, קטגוריות, שחקנים. , שנת יציאה , בין היתר. בנוסף נטפליקס מתבונן בזמן שמשתמש צופה, במכשירים שבהם הוא צופה ובכמה זמן הוא צופה כדי להתאים אישית את ההמלצות.
- Spotify: הפלטפורמה משתמשת בבינה מלאכותית כדי להמליץ למשתמשים על שירים, כולל שירים שהמשתמש לא הקשיב להם הרבה זמן, מה שמביא לתחושת נוסטלגיה. O Spotify מציע גם את DJ ו - רדיו ספוטיפיי מה שמאפשר למשתמשים לגשת לתחנות רדיו מותאמות אישית על סמך העדפותיהם המוזיקליות. ה-AI של Spotify עוזר לאנשים למצוא מוזיקה חדשה, שהיא מרכזית במודל העסקי של Spotify, נותן להם סיבה נוספת להמשיך לשלם עבור השירות.
- הסוכן סמית: היא דמות בדיונית מהזיכיון לקולנוע מַטרִיצָה. זהו ביטוי של בינה מלאכותית בעולם של מַטרִיצָה והוא אחד האנטגוניסטים העיקריים של הזיכיון. הסוכן סמית היא תוכנית שנוצרה כדי לשמור על הסדר, אבל היא מורדת ביוצריה ומנסה להשמיד את האנושות.
- השף ווטסון: הוא יישום שפותח על ידי יבמ מבוסס על טכנולוגיה קוגניטיבית המשתמשת בבינה מלאכותית ליצירת תפריטים גסטרונומיים בצורה אוטומטית. האפליקציה מאפשרת למשתמש להזין את המרכיבים או לתת ל השף ווטסון לבחור עבורו, על פי ההיגיון המסתורי שלו.
- אמזון פולי: הוא שירות טקסט לדיבור המשתמש בטכנולוגיות למידה עמוקה כדי לסנתז דיבור אנושי מציאותי וטבעי. השירות מאפשר ליצור אפליקציות מדברות וליצור קטגוריות חדשות לגמרי של אפליקציות המופעלות באמצעות קול. O אמזון פולי מציע מגוון של קולות אנושיים באיכות גבוהה בעשרות שפות, כולל טקסט עצבי לדיבור, המשפר את איכות הקול להיות טבעי ואנושי יותר. השירות גם מאפשר לך להתאים אישית ולשלוט בפלט הדיבור התואם לקסיקון ותגיות של שפת סימון סינתזת דיבור (SSML).
- גוגל תרגום: הוא שירות תרגום שפה מקוון המסופק על ידי Google התומך ביותר מ-100 שפות ויכול לספק תרגום מיידי של טקסט, אתרי אינטרנט, תמונות ומסמכים. השירות נמצא בשימוש על ידי מיליוני אנשים ברחבי העולם והוא הופך להיות מתוחכם יותר ויותר, עם תכונות כמו זיהוי קול ותמונה מיידי.
- פייסבוק DeepFace: היא מערכת זיהוי פנים שפותחה על ידי פייסבוק שמטרתם לסגור את הפער בין הביצועים האנושיים לביצועי המכונה באימות פנים. המערכת הוכשרה על מערך הפנים הגדול ביותר עד כה, מערך נתונים של ארבעה מיליון תמונות פנים השייכות ליותר מ-4.000 זהויות. O deepface הוא יכול לזהות פרצופים בדיוק של 97,35%, שזה קרוב מאוד לביצועים אנושיים.
- NVIDIA ג'רוויס: היא פלטפורמת בינה מלאכותית שמטרתה ליצור שירותי AI לשיחות. הפלטפורמה של NVIDIA מציעה חבילה שלמה של תוכנות וכלים מואצים ב-GPU עבור מפתחים לבנייה, פריסה וניהול של שירותי AI לשיחות בקנה מידה גדול.
- DALL · E: הוא מודל למידה עמוקה שפותח על ידי OpenAאני ליצור תמונות דיגיטליות מתיאורי שפה טבעית, הנקראים הנחיות. הדגם נחשף בינואר 2021 ומשתמש בגרסה של GPT-3 שונה ליצירת תמונות. O DALL E 2 הוא יורש של DALL · E, שנועד ליצור תמונות מציאותיות יותר ברזולוציות גבוהות יותר ויכול לשלב מושגים, תכונות וסגנונות. התבנית יכולה להרחיב תמונות מעבר למה שנמצא על הקנבס המקורי, וליצור קומפוזיציות חדשות ומרחיבות.
- דיפוזיה יציבה: הוא מודל רשת עצבית שיוצר תמונות מציאותיות מתיאורי טקסט. זה פותח על ידי הצוות CompVis da אוניברסיטת מינכן לודוויג ועל ידי יציבות AI, ומהווה חלופה בקוד פתוח לתבניות טקסט לתמונה קנייניות כגון DALL-E ו - אמצע מסע.
- AMECA: הוא רובוט דמוי אדם אולטרה מציאותי שנוצר על ידי אומנויות הנדסיות, שיכול לשוחח בצ'אט ולאחסן מידע עם הרשאה. הוא מפנה את תשומת הלב להבעותיו הריאליסטיות ולכישורי התקשורת שלו, כמו גם לחקות ביטויים אנושיים ואף להראות רגשות.
נכון לעכשיו, טכנולוגיית הבינה המלאכותית מתפתחת כל הזמן וכלים חדשים רבים נוספים צצים מדי יום.
למרות שעדיין יש להתמודד עם אתגרים, כמו סוגיות אתיות ופרטיות, העתיד של בינה מלאכותית מבטיח. עם הפיתוח והשיפור המתמיד של טכנולוגיה זו, אנו יכולים לצפות לחברה מתקדמת יותר, עם פתרונות חדשניים ושיפורים משמעותיים בתחומי החיים השונים של האדם.
בינה מלאכותית היא כוח מניע המעצב את עולמנו עם פוטנציאל לספק יתרונות הולכים וגדלים לאנושות. זה זמן מרגש לחקור ולרתום את הכוח של מהפכת הטכנולוגיה ההולכת ומתפתחת זו.
הישאר מעודכן בכל מה שקורה ב-AI כאן ב שואומטק.
ויה מאי:
מקור: יבמ, מובנה, TechTarget
הגהת טקסט על ידי: פדרו בומפים (14 / 06 / 23)
גלה עוד על Showmetech
הירשם כדי לקבל את החדשות האחרונות שלנו בדוא"ל.
