מה זה בינה מלאכותית?

לפני שממשיכים הלאה

מה ההבדל בין AI לבין Machine Learning לבין Deep Learning?

הרבה פעמים אני שומע אנשים מתייחסים למושגים האלו בתור "בינה מלאכותית", יענו כל המושגים האלו זה אותו הדבר,זה אומנם נחמד אבל זה לא מדוייק.

אז הנה אני יעשה לכם סדר, שמישהו ידבר אתכם ויגיד לכם את כל אחד מהמושגים האלו, תדעו להבין על מה הוא מדבר...

בינה מלאכותית (AI):

• תחום מחקר ופיתוח רחב העוסק ביצירת מכונות חכמות המסוגלות ללמוד, לחשוב ולבצע פעולות באופן עצמאי.
• התחום כולל מגוון רחב של טכנולוגיות, כמו למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ועוד.
• בקיצור, המטרה הסופית היא ליצור מכונות המסוגלות לחקות את האינטליגנציה האנושית בכל היבטיה.

מה זה אומר, זה אומר ש AI "בינה מלאכותית" זה שם כללי של הנושא, זה כמו להגיד "תכנות", יש הרבה סוגי תכנות ויש הרבה מטודולוגיות לבצע ולהשתמש בכל סוג של תכנות.

הלאה...

למידת מכונה (Machine Learning):

• תת-תחום של AI העוסק ביצירת מערכות מחשב המסוגלות ללמוד מנתונים ולשפר את ביצועיהן באופן אוטומטי.
• למידת מכונה משתמשת באלגוריתמים מתקדמים כדי לנתח נתונים ולמצוא דפוסים מסויימים, ללא תכנות מפורש של חוקים.

מה זה אומר בעברית פשוטה, שלמידת מכונה זה תת תחום של בינה מלאכותית, אם נחזור לדוגמא של תכנות, יש תכנות ויש למשל "תכנות משחקים" ויש גם "תכנות אתרים".

הלאה בואו נתקדם זריז..

למידה עמוקה (Deep Learning):

• תת-תחום של למידת מכונה המתמקד בשימוש ברשתות נוירונים עמוקות לצורך פתרון בעיות מורכבות.
• רשתות אלו מדמות את אופן פעולת המוח האנושי ומסוגלות ללמוד מ כמויות גדולות של נתונים.

בעצם, למידה עמוקה היא ממש הצורה הטכנית של למידת מכונה, אם למידת מכונה זה עדיין נושא כללי, שהרי למידה עמוקה כבר מתייחס לאיך טכנית אנחנו מלמדים את האלגוריתם להתייחס למידע.

עכשיו שהבנו את זה, אפשר להמשיך הלאה...

איך אפשר לקטרג את הסוגים השונים של בינה מלאכותית?

עוד קצת סדר..

עולם הבינה המלאכותית הוא עולם רחב ומגוון, וניתן לקטרג את סוגי הבינה המלאכותית בידיוק כמו כל "מקצוע" אחר, לדוגמא לפי רמת היכולת, גישת הלמידה, תחום היישום ואופן הפעולה.

לפני שנקפוץ לאנימציות מגניבות שיסבירו לנו איך הדברים עובדים, חשוב להבין איך התחום הזה בנוי ואיך הוא מחולק.

בואו נעבור על זה זריז...

1. על פי רמת האינטליגנציה

בעברית פשוטה, קודם כל, מה הרמה?

• בינה מלאכותית צרה (ANI - Artificial Narrow Intelligence) - מערכות AI המיומנות בתחום ספציפי שלרוב מוגבל תחום בגבול מסויים של ידע, למשל אם ניקח את המשחק אממ שחמט, יש כמות מהלכים מוגבלת, אומנם הרבה אבל עדיין , "מוגבל".
• בינה מלאכותית כללית (AGI - Artificial General Intelligence) - מערכות AI בעלות יכולות קוגניטיביות אנושיות רחבות יותר, כמו למידה, הסקת מסקנות, הבנת שפות. זוהי מטרה עתידית שטרם הושגה, נכון לכתיבת מאמר זה חחחח.
• בינה מלאכותית על-אנושית (ASI - Artificial Super Intelligence) - צורה היפותטית של AI שעולה בהרבה על האינטליגנציה האנושית. ASI תהיה מסוגלת כביכול לפתור בעיות בכל תחום שהוא ברמה גבוהה בהרבה מכל מוח של אדם חכם כזה או אחר.

כרגע המיקוד הוא בפיתוח ANI בתחומים ספציפיים. AGI ו-ASI עדיין נחשבות למטרות עתידיות רחוקות של המחקר ב-AI.

2. על פי טכניקת למידה

טכניקות למידה הן גישות כלליות ללמידה מנתונים. הן מגדירות את אופן איסוף הנתונים, עיבודם ושימושם לצורך אימון מודל. כאשר אנו מדברים על קטגוריות של בינה מלאכותית לפי גישת הלמידה, אנו מתייחסים לאופן שבו מערכות AI לומדות מנתונים. קיימות 3 גישות עיקריות:

• למידה מונחית (Supervised Learning) - בגישה זו, המערכת לומדת מנתונים מסומנים על ידי אדם. הנתונים המסומנים כוללים דוגמאות חיוביות ודוגמאות שליליות, המסייעות למערכת להבין מה היא צריכה לעשות. לדוגמה, מערכת זיהוי פנים יכולה ללמוד מנתונים מסומנים הכוללים תמונות של אנשים עם פנים מזוהות ותמונות ללא פנים.

  יעילה כאשר ישנם נתונים מסומנים זמינים, וניתן להגדיר מראש את התנהגות המערכת הרצויה.

למה הדבר דומה?

תארו לכם שלמידה מונחית היא כמו תלמיד בבית ספר שלומד לפתור בעיות.
בהתחלה, התלמיד (האלגוריתם) לא יודע הרבה ועונה שגוי על שאלות במבחנים.
אחרי כל מבחן, המורה (המפתח) נותן לו את התשובות הנכונות. התלמיד לומד מהטעויות שלו, ומנסה להבין מה היו הסימנים שהצביעו על התשובה הנכונה.במבחן הבא, הוא כבר עונה נכון יותר פעמים בזכות הלמידה.

עם הזמן ועוד מבחנים, התלמיד משפר את היכולת שלו לפתור בעיות ולהגיע לתשובה הנכונה. כך גם אלגוריתמי למידת מכונה לומדים מנתונים ו"מתאמנים" כדי לשפר את ביצועיהם במשימות.

• למידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning) - בגישה זו, המערכת לומדת מנתונים לא מסומנים באופן עצמאי. המערכת צריכה למצוא דפוסים וקשרים בנתונים ללא הכוונה מפורשת. למידה ללא השגחה שימושית במצבים בהם קשה או בלתי אפשרי לסמן נתונים באופן ידני. לדוגמה, מערכת המלצות יכולה ללמוד מנתוני רכישה של משתמשים כדי להמליץ להם על מוצרים חדשים.

  שימושית כאשר קשה או בלתי אפשרי לסמן נתונים באופן ידני. חיזוק למידה: יעילה במצבים בהם קשה להגדיר מראש את התנהגות המערכת הרצויה.

בלמידה בלתי מונחית (unsupervised learning) אין "מורה" או תיוג נכון/לא נכון של הנתונים. האלגוריתם פשוט נחשף לנתונים ומזהה דפוסים וייצוגים טובים יותר שלהם באופן עצמאי.

ואחרון חביב שראוי להזכיר, למידת חיזוקים.

• למידת חיזוקים (Reinforcement learning) - בלמידת חיזוקים יש סוכן (agent) שלומד אילו פעולות יקבלו את התגמול הגבוה ביותר על ידי ניסיון וטעייה בסביבה. הסוכן מקבל תגמול חיובי עבור פעולות טובות ותגמול שלילי עבור פעולות לא טובות. עם הזמן הוא לומד מהן הפעולות האופטימליות שימקסמו את התגמול שהוא מקבל. זוהי שיטת למידה שנפוצה בתחומים כמו רובוטיקה, בקרה, כלכלה ועוד.

  יעילה במצבים בהם קשה להגדיר מראש את התנהגות המערכת הרצויה.

3.לפי תחום היישום

כאשר אנו מדברים על קטגוריות של בינה מלאכותית לפי תחום היישום, אנו מתייחסים לתחומים ספציפיים בהם טכנולוגיות AI מיושמות, בקיצור תחומים שונה בתוך הקטגוריה הגדולה של בינה מלאכותית:

• עיבוד שפה טבעית (Natural Language Processing ) - הבנת והפקת שפה אנושית.

  יישומים: תרגום מכונה, זיהוי דיבור, סיכום טקסט, צ'טבוטים ועוד.

• ראייה ממוחשבת (Computer Vision) - עיבוד וניתוח תמונות וסרטונים.

  יישומים: זיהוי פנים, עיבוד תמונות רפואיות, ניתוח תנועה, נהיגה אוטונומית ועוד.

• רובוטיקה ובקרה (Robotics & Control) - פיתוח רובוטים אוטונומיים המסוגלים לתפיסה, ניווט וקבלת החלטות

  יישומים: ייצור, רפואה, חקלאות, שירות לקוחות ועוד.

• חיפוש ואופטימיזציה (Search & Optimization) - טכנולוגיות אלו משמשות למציאת מידע רלוונטי במאגרי נתונים גדולים ולפתרון בעיות אופטימיזציה מורכבות.

  יישומים: מנועי חיפוש, מערכות המלצה, תכנון מסלולים, ניהול שרשרת אספקה.

• לוגיקה עמומה (Fuzzy Logic) - גישה זו מאפשרת למערכות AI להתמודד עם אי ודאות וחוסר דיוק בנתונים.

  יישומים: מערכות אבחון רפואי, מערכות בקרת איכות, מערכות לזיהוי הונאות.

• סוכנים חכמים (Intelligent Agents) - תוכנות המסוגלות לתקשר עם הסביבה שלהן ולפעול באופן עצמאי כדי להשיג מטרות.

  יישומים: עוזרים וירטואליים, צ'טבוטים, מערכות המלצה.

• תכנון אוטומטי (Automated Planning) - טכניקות המאפשרות למערכות AI לתכנן ולבצע משימות מורכבות באופן אוטומטי.

  יישומים: תכנון מסלולים, תכנון ייצור, תכנון רובוטי.

• קירוב פונקציות (Function Approximation) - טכנולוגיות אלו משמשות לחיזוי התנהגות של מערכות מורכבות.

  יישומים: מודלים כלכליים, מודלים אקלימיים, מודלים רפואיים.

ולבסוף.......

4.על פי ארכיטקטורת למידה

ארכיטקטורות למידה הן מבנים ספציפיים המשמשים ליישום טכניקות למידה. הן מגדירות את אופן ארגון רכיבים שונים של מערכת למידת מכונה, כגון יחידות עיבוד, קשרים ביניהם ופוּנקציות הפעלה.

• רשתות נוירונים (Neural Networks) - רשתות נוירונים הן מודלים מתמטיים המדמים את אופן פעולתם של רשתות עצביות במוח האנושי. הן מורכבות מיחידות עיבוד (נוירונים) המסודרות בשכבות ומחוברות ביניהן באמצעות קשרים.

  רשתות נוירונים לומדות לזהות דפוסים בנתונים על ידי ניתוח מידע ויצירת קשרים סטטיסטיים בין תכונות שונות.

  הן משמשות למגוון רחב של משימות, כגון: זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית, תרגום מכונה, חיזוי נתונים ועוד.

  כמובן שיש עוד ארכיטקטורות שונות ומגוונות שלא נדבר על כולם במאמר הזה.

  • רשתות נוירונים מלאכותיות (ANN)
  • רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNN)
  • רשתות נוירונים חוזרות (RNN)
  • רשתות נוירונים יריבות גנרטיביות (GAN)
  • רשתות נוירונים טרנספורמריות (Transformer)
• למידה עמוקה (Deep Learning) - למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה המשתמש ברשתות נוירונים עמוקות (בעלות מספר רב של שכבות) כדי ללמוד מנתונים מורכבים.

כמובן שיש עוד המון סוגי מודלים שונים של ארכיקטורה לדוגמה:

• עצי החלטה (Decision trees) - עצי ההחלטה הם מודל נפוץ בלמידת מכונה לסיווג ורגרסיה. הרעיון הוא ליצור עץ עם צמתים שמייצגים קריטריונים לקבלת החלטות, ועלים שמייצגים קטגוריות או ערכים. האלגוריתם לומד אילו שאלות לשאול בכל צומת כדי להגיע להחלטה הסופית בעלה. לדוגמה, באבחון רפואי העץ יכול לשאול על סימפטומים ולהגיע לאבחנה. עצי ההחלטה הם מודל פשוט וקל להבנה שמאפשר הסקת החלטות על סמך כללים ברורים.
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Support Vector Machines (SVM)
• ועוד...

מה זה רשת ניורונים?

מה אתה בא לי עכשיו...

רשת ניורונים היא מערכת מחשב המחקה את אופן פעולת המוח האנושי. היא מורכבת מיחידות קטנות הקרויות נוירונים, המחוברות זו לזו ברשתות מורכבות.

איך זה עובד?

הנוירונים מקבלים מידע מהסביבה, מעבדים אותו ומעבירים אותו הלאה לנוירונים אחרים. הקשרים בין הנוירונים קובעים איך המידע זורם ברשת. עם הזמן, הרשת לומדת לזהות דפוסים במידע ולעשות חיזויים.

למה הדבר דומה?

נדמיין רשת נוירונים כמו קבוצת כדורסל,כל שחקן הוא נוירון. השחקנים ערוכים בשורות - אלו השכבות של הרשת. השחקנים בשורה הראשונה (הקלט) מקבלים את הכדור מהמאמן. אז כל שחקן בשורה מעביר את הכדור לשחקן אחר בשורה הבאה, כשהוא עושה איתו פעולה קטנה, כמו דריבלינג או מסירה.

השחקנים בשורה האחרונה (הפלט) צריכים להכניס את הכדור לסל כדי להשיג ניצחון. בהתחלה הם לא טובים בלהכניס סלים, אבל ככל שהם מתאמנים יחד, הם לומדים לשתף פעולה ולהעביר את הכדור ביעילות עד השורה האחרונה. כך גם רשת נוירונים לומדת בהדרגה איך לפתור בעיות מורכבות על ידי "אימון" ושיפור שיתוף הפעולה בין הנוירונים.

איזה אפליקציות ויישומים משתמשים בבינה מלאכותית?

רמז, כולם...

ישנן דוגמאות רבות למוצרים נפוצים שכיום משלבים בתוכם בינה מלאכותית, כמו מערכות המלצת תוכן בנטפליקס ואמזון הממליצות סרטים ומוצרים על בסיס ההעדפות של המשתמש. טכנולוגיית הזיהוי פנים במצלמות וטלפונים ועוד..

אז איך אפשר שלא לסיים את המאמר הזה, עם הכלים שהביאו את צמד המילים "בינה מלאכותית" לקדמת הבמה אם לא מיד ג'רני וסטייבל דיפיושיין.

מה זה מיד ג'רני?

כלי ליצירת תמונות הכי טוב בעולם??

מיד ג'רני הוא כלי ליצירת תמונות מטקסט, ממש ככה, כותבים טקסט שמתאר את התמונה שאנחנו רוצים ליצור, אחת, שתיים שלוש והופלה תמונה ברמה פסיכית.

הכלי הזה כמובן מבוסס על טכנולוגיית VQGAN (Vector Quantized Generative Adversarial Network), שיטה מתקדמת של למידת מכונה המאפשרת יצירת תמונות איכותיות במיוחד.

קבלו סיפור שיעזור לכם להבין איך הקסם של מיד ג'רני עובד!

ברשתות Generative Adversarial Networks (GANs), שני שחקנים מרכזיים חוברים יחדיו למסע מרתק של יצירתיות וחדשנות: Generator ו-Discriminator.

ה-Generator, אמן דיגיטלי מוכשר, לומד את רזי היצירה תוך התבוננות בנתונים אמיתיים. הוא סופג צורות, צבעים, טקסטורות ורגשות, ומפתח את יכולתו לצייר תמונות חדשות ומקוריות.

ה-Discriminator, מבקר אמנות קפדן, בוחן את יצירותיו של ה-Generator ומעריך את אותנטיותן. הוא משווה אותן ליצירות אמנות אמיתיות, ומאתגר את ה-Generator לשפר את כישוריו ולהגיע לרמת דיוק גבוהה יותר.

שיתוף הפעולה בין שני אלה יוצר מעגל של למידה הדדית. ה-Generator לומד מה-Discriminator כיצד להפוך את יצירותיו לריאליסטיות יותר, וה-Discriminator לומד מה-Generator כיצד לזהות דפוסים חדשים ומרתקים.

עם הזמן, יצירותיו של ה-Generator הופכות מתוחכמות יותר ויותר, וקשה יותר ויותר להבחין בינן לבין יצירות אמנות אמיתיות.

מיד ג'רני מאפשר למשתמשים:

• ליצור תמונות ריאליסטיות ומקוריות תוך שימוש בפקודות טקסט פשוטות.
• לבחור מתוך מגוון סגנונות אמנותיים, כמו ציור קלאסי, אנימה ועוד.
• להתאים את הגדרות התמונה, כמו צבעים, תאורה ופרספקטיבה.

הנה כמה קישורים שיכולים לעזור לכם ללמוד עוד על מיד ג'רני:

• אתר מיד ג'רני:https://midjourney.com
• המדריך הרשמי:https://docs.midjourney.com
• קהילת מיד ג'רני:https://discord.gg/midjourney

סטייבל דיפיושיין:

כלי ליצירת תמונות הכי טוב בעולם??

סטייבל דיפיושיין הוא כלי בינה מלאכותית חדשני המאפשר יצירת תמונות מרהיבות ומקוריות תוך שימוש בפקודות טקסט פשוטות.

איך זה עובד?

הטכנולוגיה שמאחורי סטייבל דיפיושיין נקראת DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model). DDPM מתחיל מתמונה "רועשת" ומנקה אותה בהדרגה תוך שימוש ברשת נוירונים עמוקה.

דמיינו פיתוח תמונה מתוך סרט צילום: תחילה, התמונה מטושטשת ומלאת רעשים. בהדרגה, הרעשים מוסרים והפרטים מתחדדים, עד שמתקבלת תמונה ברורה וריאליסטית.

הנה כמה קישורים שיכולים לעזור לכם ללמוד עוד על Stable Diffusion:

• האתר של סטביליטי AI בלינקhttps://stability.ai
• יש לכם פלייליסט מלא שיצרתי עבורכם להורדה התקנה ועבודה עם סטייבל דיפיושייןכאן

סיכום ומבט אל העתיד

בעיניי כן?

בינה מלאכותית (AI) היא תחום מחקר ופיתוח העוסק ביצירת מכונות חכמות המסוגלות ללמוד, לחשוב ולבצע פעולות באופן עצמאי. טכנולוגיות AI משפיעות כיום על מגוון רחב של תחומים בחיינו, החל מעולם העסקים והרפואה ועד לתחבורה והבידור.

הישגים עיקריים:

• רובוטיקה משלבת טכנולוגיות AI וחומרה מתקדמות כדי ליצור רובוטים המסוגלים לבצע משימות מורכבות בעולם האמיתי.
• למידת מכונה מאפשרת למערכות AI ללמוד מנתונים ולשפר את ביצועיהן באופן אוטומטי, תוך שימוש באלגוריתמים מתקדמים.
• פיתוח רשתות נוירונים עמוקות הביא לפריצת דרך משמעותית ביכולות AI, עם יישומים פורצי דרך כמו זיהוי תמונות, יצירת תמונות באמצעות בינה מלאכותית ואף סרטונים.

אתגרים:

• אבטחה: מערכות AI עלולות להיות פגיעות להתקפות סייבר, מה שעלול להוביל לנזק משמעותי.
• שקיפות: קשה להבין את אופן פעולתן של מערכות AI מורכבות, מה שמקשה על ניהול סיכונים ופיקוח.
• הטיה: מערכות AI עלולות להיות מוטות, מה שעלול להוביל להחלטות לא הוגנות ואפילו לאפליה.

העתיד:

• צפוי גידול משמעותי בשימוש בטכנולוגיות AI במגוון רחב של תחומים.
• פיתוח טכנולוגיות AI חדשות יביא ליכולות מתקדמות עוד יותר, כמו למידת חיזוקים וחקר חישובי.
• שיתוף פעולה בין חוקרים, מפתחים ומקבלי החלטות יהיה חיוני כדי להבטיח שימוש אחראי בטכנולוגיות AI לטובת האנושות.

בינה מלאכותית היא תחום מרתק ומתפתח בקצב מהיר, בעל פוטנציאל עצום לשנות את העולם לטובה. עם זאת, חשוב להיות מודעים לאתגרים הכרוכים בפיתוח ובשימוש בטכנולוגיות אלו ולפעול להבטחת עתיד אחראי ומוסרי של AI.