מהי בינה מלאכותית? או מה זה AI?
בינה מלאכותית או AI (Artificial intelligence), היא סימולציה של אינטליגנציה אנושית המיושמת
במכונות המתוכנתות לחשוב וללמוד כמו בני אנוש.
טכנולוגיית בינה מלאכותית משמשת במגוון יישומים, כולל ראייה ממוחשבת (Computer Vision),
עיבוד שפה טבעית (NLP) ומערכות קבלת החלטות.
בינה מלאכותית (AI) מחוללת מהפכה בדרך שבה אנו חיים ועובדים.
זהו ענף של מדעי המחשב שמטרתו ליצור מכונות לומדות שיכולות לבצע משימות הדורשות אינטליגנציה אנושית,
כמו הבנת שפה טבעית, זיהוי עצמים וקבלת החלטות מרובות משתנים.
מערכות בינה מלאכותית מאופיינות ביכולת שלהן ללמוד מנתונים ולהשתפר עם הזמן.
סט כלים זה ידוע בשם למידת מכונה (משין לרנינג), והוא מרכיב מרכזי במערכות בינה מלאכותית.
ניתן “לאמן” אלגוריתמים של למידת מכונה על קבוצות גדולות של נתונים, כגון תמונות, טקסט או אודיו,
ולאחר מכן להשתמש בהם כדי לבצע תחזיות או פעולות על סמך נתונים חדשים.
אחד היישומים הנפוצים ביותר של בינה מלאכותית היא ראייה ממוחשבת, המאפשרת למכונות להבין ולפרש מידע חזותי.
ראיה ממוחשבת משמשת במגוון אפליקציות, כגון מכוניות אוטונומיות, מערכות וכלי זיהוי פנים והדמיה רפואית.
תחום חשוב נוסף של בינה מלאכותית הוא עיבוד שפה טבעית (NLP), המאפשרת למכונות ללמוד, להבין וליצור שפות אנושיות.
NLP משמש במגוון רחב של יישומים, כולל צ’אטבוטים ועוזרים וירטואליים (כמו סירי).
בינה מלאכותית משמשת גם לקבלת החלטות ולביצוע פעולות במגוון רחב של תחומים, כגון פיננסים, בריאות ייצור, ולוגיסטיקה.
לדוגמה, מערכות בינה מלאכותית משמשות לאיתור הונאות, חיזוי תקלות בציוד וייעול שרשראות האספקה במפעלים וברשתות קמעונאיות.
ההיסטוריה של הבינה המלאכותית
ההיסטוריה של הבינה המלאכותית (AI) היא היסטוריה ארוכה ומרתקת, שראשיתה בשנות ה-50 של
המאה הקודמת כאשר התחום הופיע לראשונה.
הימים הראשונים של הבינה המלאכותית היו מרגשים מאוד.
חוקרים האמינו שהם יכולים ליצור מכונות שיכולות לחשוב וללמוד כמו בני אדם.
עם זאת, האופטימיות התמתנה בשל שורה של אתגרים שהגדירו את התחום לאורך השנים (עד היום למעשה).
אבן הדרך הראשונה בתולדות הבינה המלאכותית הייתה ועידת דארטמות’ שהתקיימה בשנת 1956.
ועידת דארטמות’ כינסה קבוצה של חוקרים ממגוון תחומים, כולל מתמטיקה, פסיכולוגיה והנדסה,
שהתעניינו ברעיון של יצירת מכונות שיכולות לחשוב כמו בני אדם.
הכנס סימן את הלידה הרשמית של תחום הבינה המלאכותית, והתווה את הדרך למחקר שיבוא בעקבותיו.
אחת מפריצות הדרך המשמעותיות ביותר הייתה פיתוח של מערכת מומחה (expert system) בשנות ה-60 וה-70.
מערכות אלו תוכננו לחקות את יכולות קבלת ההחלטות של מומחים אנושיים בתחומים ספציפיים, כגון רפואה והנדסה.
עם זאת, מערכות אלו הוגבלו על ידי כמות הידע שניתן היה לקודד בהן, והן לא היו מסוגלות ללמוד או להסתגל למידע חדש.
בשנות ה-80 וה-90, חקר הבינה המלאכותית עבר לשימוש באלגוריתמים של למידת מכונה (ML).
אלגוריתמים אלו הצליחו ללמוד מנתונים מתוייגים ולהשתפר כל הזמן, מה שהווה התקדמות משמעותית
ביחס למערכות מבוססות כללים (IFים) בעבר.
בתקופה זו התפתחו גם הרשתות העצביות הראשונות (ANN – Artificial Neural Network),
שעוצבו לפי מבנה המוח האנושי.
בשנים האחרונות, תחום הבינה המלאכותית חווה התעוררות מחודשת של עניין והשקעות הון, בין היתר הודות לזמינות
של כמויות גדולות של נתונים (פייסבוק, גוגל, טלפונים חכמים וכו…) והתקדמות בכוח המחשוב
(מחשוב קוונטי למשל – על מחשוב קוונטי נרחיב במאמר אחר).
זה הוביל לפריצות דרך משמעותיות בתחומים כמו ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ומערכות קבלת החלטות.
עם זאת, חשוב לציין שבינה מלאכותית היא עדיין תחום שעומד בפני אתגרים ממשיים, כמו הטיה,
בטיחות ונושאים אתיים שונים.
יסודות הבינה המלאכותית
ניתן לחלק את יסודות הבינה המלאכותית לשתי קטגוריות עיקריות (בגס):
- מערכות מבוססות כללים.
- למידת מכונה.
מהן מערכות מבוססות כללים?
מערכות מבוססות כללים הן סוג של בינה מלאכותית העוקבת אחר קבוצה של כללים מוגדרים מראש
כדי לקבל החלטות או לבצע פעולות.
מערכות אלו מבוססות על סדרה של אילוצי אם ככה – אז ככה (IF כמו באקסל), וניתן לתכנת אותן לביצוע משימות ספציפיות,
כגון זיהוי אובייקטים ספציפיים בתמונה או הבנת פקודה ספציפית בשפה טבעית (NLP).
מהן מערכות מבוססת למידת מכונה?
למידת מכונה, לעומת זאת, היא סוג של בינה מלאכותית המאפשרת למכונות ללמוד מנתונים ולהשתפר עם הזמן.
זה נעשה באמצעות תהליך שנקרא אימון, שבו האלגוריתם מוזן בכמות עצומה של נתונים והוא לומד לבצע תחזיות
או פעולות על סמך הדפוסים שהוא מזהה בנתונים.
ישנם שלושה סוגים של למידת מכונה: למידה מונחית (Supervised learning), למידה בלתי מונחית
(Unsupervised learning) ולמידת חיזוק (Reinforced learning).
מהי למידה מונחית (Supervised learning)?
למידה מונחית מתבצעת כאשר האלגוריתם מאומן על מערך נתונים מתוייג, מה שאומר שהפלט הרצוי עבור כל קלט כבר ידוע.
סוג זה של למידת מכונה משמש למשימות כמו סיווג תמונות ועיבוד שפה טבעית (NLP).
מהי למידה בלתי מונחית (Unsupervised learning)?
למידה בלתי מונחית מתבצעת כאשר האלגוריתם מאומן על מערך נתונים לא מתוייג, מה שאומר שהפלט הרצוי
עבור כל קלט אינו ידוע.
סוג זה של למידה משמש למשימות כגון זיהוי אנומליות (ארביטראז’ בשוק ההון לדוגמא או נסיונות חדירה
בתחום אבטחת המידע) ובתהליך הפחתת מימד (צמצום מספר המשתנים).
מהי למידת חיזוק (Reinforced learning)?
למידת חיזוק היא סוג של למידת מכונה שבה האלגוריתם לומד לבצע פעולות כדי למקסם את התגמול המתקבל.
סוג זה של למידה משמש במשימות כמו משחק (אסטרטגיות שחמט) ושליטה ברובוטים.
פתרון בעיות וקבלת החלטות באמצעות בינה מלאכותית
פתרון בעיות וקבלת החלטות הן שתיים מהיכולות החשובות ביותר של בינה מלאכותית (AI).
יכולות אלו חיוניות ליצירת מכונות אינטליגנטיות שיכולות לבצע משימות שדורשות אינטליגנציה אנושית,
כגון הבנת שפה, זיהוי עצמים וקבלת החלטות.
אחת הגישות המרכזיות לפתרון בעיות בינה מלאכותית היא השימוש באלגוריתמי חיפוש.
אלגוריתמים אלה פועלים על ידי חיפוש במרחב גדול של פתרונות אפשריים כדי למצוא את הפתרון הטוב ביותר.
דוגמה נפוצה לשימוש באלגוריתמי חיפוש בבינה מלאכותית היא תחום המשחקים, כאשר האלגוריתם מחפש את כל המהלכים
האפשריים כדי למצוא את זה שיוביל לתוצאה הטובה ביותר (שחמט לדוגמא).
גישה נוספת לפתרון בעיות ב-AI היא השימוש באלגוריתמי תכנון.
אלגוריתמי תכנון פועלים על ידי פירוק בעיה לתתי-בעיות קטנות יותר ולאחר מכן יצירת תוכנית לפתרון כל תתי-בעיית.
גישה זו משמשת לעתים קרובות ברובוטיקה, שבה הרובוט חייב לתכנן סדרה של פעולות כדי להשלים את המשימה המבוקשת.
קבלת החלטות באמצעות בינה מלאכותית היא עוד יכולת חשובה.
אחת הגישות הנפוצות ביותר לקבלת החלטות ב-AI היא השימוש בעצי החלטה.
עצי החלטה הם סוג של אלגוריתמים שמפרקים בעיה לסדרה של החלטות ולאחר מכן בוחרים את דרכי הפעולה הטובות
ביותר בהתבסס על התוצאות של החלטות אלו.
גישה זו משמשת לעתים קרובות באבחון רפואי ובאיתור הונאות אשראי.
עתיד הבינה המלאכותית
עתיד הבינה המלאכותית צפוי להביא להתקדמות משמעותית במגוון רחב של תחומים, כולל שירותי בריאות, תחבורה, פיננסים וייצור.
למידת מכונה וטכניקות למידה עמוקה עשויות להפוך לעוצמתיות עוד יותר, מה שיאפשר למערכות AI לבצע משימות שנחשבו בעבר
כנחלתם הבלעדית של בני אדם.
בנוסף, צפוי להיות שימוש מוגבר ב-AI בתחומים כמו עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ורובוטיקה.
פיתוח מערכות אוטונומיות ושילוב של AI באינטרנט של הדברים (IoT) ימלאו גם הם תפקיד מרכזי בעיצוב העתיד של AI.
עם זאת, ככל שהטכנולוגיה תמשיך לצמוח ולהשתלב בעוד תחומי חיים, יתעוררו גם חששות אתיים ויהיה צורך לטפל בהם בהתאם.
