בשנים האחרונות, בינה מלאכותית (AI) הפכה לאחד הנושאים הפופולריים ביותר בקהילות מדעיות והדיוטות.
אבל מה זה בעצם AI?
מדריך מקיף זה יחקור את כל מה שאתה צריך לדעת על AI, מההיסטוריה והמקורות שלו ועד ליישומים הנוכחיים והפוטנציאל העתידי שלו.
בין אם אתה טירון מוחלט או איש מקצוע מנוסה, מדריך זה יעניק לך הבנה מקיפה של AI. אז בואו נתחיל!
מהי בינה מלאכותית?
בסך הכל, AI הוא מונח גג לכל צורות ההתנהגות האינטליגנטית. המילה באה מהמילה היוונית ל"אוהב האמנויות" ומהמילה הלטינית ל"אינטליגנציה".
אז בעצם, זה אומר "בינה מלאכותית" במובן שזו מערכת מבוססת מחשב המחקה התנהגויות של בן אדם.
זהו ענף של מדעי המחשב העוסק בחקר הפיכת מחשבים להתנהגות אינטליגנטית. התנהגות זו עשויה להיות כל דבר, החל מזיהוי פנים ועד תגובה לפקודות מדוברות.
היסטוריה של בינה מלאכותית
כמו בהרבה דברים, AI אינו רעיון חדש. זה קיים כבר מאות שנים אבל המריא באמת רק בשנות החמישים. השימוש הראשון בבינה מלאכותית היה על ידי היוונים הקדמונים.
לדוגמה, הם יצרו מערכת לעיבוד שפה ששימשה לעזור להם בצבא ובעסקים.
בסוף שנות ה-1950, הבינה המלאכותית החלה להמריא. אבן הדרך הבולטת הראשונה הייתה יצירת ה-AI הראשון לשימוש כללי, המכונה "אליזה".
ג'וזף וייזנבאום פיתח את אליזה ב-MIT בשנות ה-1960. ה-AI תוכנן לעזור לאנשים לתקשר זה עם זה על ידי שימוש בשיחה כדרך למידה והוראה. אליזה הייתה תוכנת המחשב הראשונה שעברה את מבחן טיורינג.
מבחן טיורינג הוא דרך לקבוע אם מערכת AI מבריקה.
לאחר מכן, שדה הבינה המלאכותית התפוצץ. כיום, AI הוא תחום מאוד פעיל וצומח. אתה יכול לדעת על ההתפתחויות המרגשות ביותר בבינה מלאכותית על ידי קריאה על טכנולוגיית הבינה המלאכותית העדכנית ביותר.
למה אנחנו צריכים AI?
בינה מלאכותית הופכת פופולרית יותר ויותר ככל שיותר ויותר חברות טכנולוגיה מממשות את הפוטנציאל שלה. אחרי הכל, אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית בכל דבר, החל מחיפושים בגוגל ועד סירי באייפון שלנו.
אז מה העניין הגדול?
AI היא דרך מצוינת ליצור מערכות יעילות יותר מהמוח האנושי. מערכות AI יכולות ללמוד מניסיון ולנתח מידע בצורה שבני אדם פשוט לא יכולים.
לדוגמה, מערכות בינה מלאכותית מעולות בלקיחת כל הנתונים שאנו נותנים להן וללמוד כיצד לקבל החלטות על סמך המידע הזה.
דוגמה מצוינת נוספת לבינה מלאכותית היא מנוע החיפוש גוגל. זה כל כך חכם שהוא יכול לחפש מעל 500 מיליון דפי מידע בשבריר שנייה. אבל, בעבר, סוג כזה של חיפוש היה לוקח לבן אדם שלם שנים לעשות.
עובדה מעניינת היא שהוא יכול לעבד הרבה מידע במהירות. מוח אנושי יכול לעבד רק כמאה מילים בדקה. עם זאת, AI יכול לעבד נתונים בסביבות 100,000 מילים לדקה. זה אומר שבינה מלאכותית יכולה להיות הרבה יותר יעילה מאדם.
איך עובד AI?
ראשית, עלינו להבין כיצד מוח אנושי פועל. הכל קשור לאופן שבו אנו מאחסנים מידע. המוח האנושי מורכב ממספר בלתי נספור של תאים הנקראים נוירונים. הנוירונים הללו אחראים לכל החשיבה וקבלת ההחלטות שלנו.
נוירונים מחוברים לנוירונים אחרים באמצעות סינפסות. הסינפסות האלה הן כמו הגשרים הקטנים שמחברים את הנוירונים. כאשר אנו לומדים משהו חדש, הנוירונים במוח שלנו מתחברים ליצירת סינפסות חדשות. כך אנו מאחסנים מידע.
באופן דומה, כאשר אנו רוצים לזכור מידע זה, אנו יכולים לגשת לסינפסות המשמשות לאחסון מידע זה. כך אנו מקבלים החלטות.
עכשיו, כשאנחנו מבינים איך המוח עובד, אנחנו יכולים להתחיל להבין איך AI עובד. ואז, נוכל ללמוד כיצד לגרום ל-AI לעבוד טוב יותר.
ישנם שני סוגים עיקריים של AI. אלה הם הבינה המלאכותית מבוססת הכללים וה-AI הלימודית.
AI מבוסס כללים
זהו הסוג הבסיסי ביותר של AI. זה כאשר אנו נותנים למחשב מערכת כללים שיש לפעול לפיו. כללים אלו נקבעים בצורה שהמחשב יכול להבין. זוהי צורה בסיסית של AI.
לדוגמה, תוכנית שאומרת למחשב לזהות פנים היא AI פשוט מבוסס כללים. התוכנית יכולה לאחסן את כל המידע על הפנים והאדם במאגר.
לאחר מכן, כאשר הוא מוצג עם פנים חדשות, הוא יכול להשוות את הפנים החדשות למאגר הפנים. אם הוא מוצא התאמה, הוא יכול להגיד למחשב לזהות את הפרצוף הזה.
הדוגמה הנפוצה ביותר לסוג זה של AI היא תוכנית משחק.
בעבר, התוכניות הללו נכתבו כולן בצורה מסוימת. המתכנת היה צריך לגרום לתוכנית להבין מהו משחק. לאחר מכן, הוא היה צריך ללמד את התוכנית מה נדרש כדי לנצח במשחק.
כיום ניתן לכתוב מערכות בינה מלאכותית בצורה גנרית יותר. המתכנת לא חייב ללמד את ה-AI מהו משחק. במקום זאת, הוא רק צריך לתת ל-AI את הכללים כיצד לשחק את המשחק.
לימוד AI
זה כאשר אנו מלמדים את המחשב כיצד ללמוד בעצמו. זוהי צורה מתקדמת יותר של AI.
לדוגמה, נניח שאנו בונים רובוט המסוגל להרים קופסה. הרובוט הזה יצטרך להיות מסוגל ללמוד איך לעשות זאת מניסיון. הרובוט יצטרך לאחסן את כל המידע על אופן איסוף הקופסה.
לאחר מכן, כאשר הוא מוצג עם קופסה חדשה, הוא יכול להשתמש במידע זה כדי לאסוף את הקופסה.
זהו סוג הבינה המלאכותית שבה משתמשת אלקסה של אמזון.
פוטנציאל עתידי של בינה מלאכותית
כעת, לאחר שיש לנו הבנה בסיסית כיצד פועלת AI, אנו יכולים לראות כיצד AI יכול לעזור לנו בעתיד. AI יאפשר לנו להפוך הרבה דברים לאוטומטיים. אנחנו יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחפש משרות, לאבחן בעיות רפואיות, לעצב מוצרים חדשים ולעזור לנו לקבל החלטות.
אבל, יש גם חיסרון לבינה מלאכותית. זה יחליף הרבה מקומות עבודה.
נוכל לייצר מוצרים טובים יותר ולעשות יותר דברים עם פחות אנשים. מצד שני, זה מאפשר לנו לעבוד יותר בפחות זמן.
בעתיד, נראה AI לוקח על עצמו תפקידים רבים. אבל כרגע, AI משמש בעיקר לניתוח נתונים ואחזור מידע.
סיכום
יש הרבה פוטנציאל ל-AI.
עם זאת, עתיד הבינה המלאכותית עדיין באוויר. אנחנו לא יודעים מה צופן העתיד.
לכן חיוני להבין כיצד בינה מלאכותית תשפיע על עתיד העבודה. אנחנו צריכים לדעת למה אנחנו נכנסים ואת ההשלכות של AI.
עם זאת, בינה מלאכותית כבר משפיעה משמעותית על חיי היומיום שלנו ועל הכלכלה שלנו.
השאירו תגובה