בינה מלאכותית (AI) כוללת טכנולוגיות מתקדמות ומורכבות רבות, שבעבר נדרשה להן קלט אנושי ועכשיו המחשב יכול לבצע אותן. באופן כללי, AI הוא תוכנית או מודל לא אנושיים שמציגים מגוון רחב של יצירתיות ופתרון בעיות.
מחשבים יכולים לבצע פונקציות מתקדמות, שבעבר שימשו להבנת מידע ולהמלצות. עכשיו, בעזרת AI, מחשבים יכולים אפילו ליצור תוכן חדש.
בדרך כלל משתמשים בראשי התיבות AI לסירוגין כדי לייצג סוגים שונים של טכנולוגיות שמרכיבות את תחום ה-AI.
מושגים נפוצים של AI
יש כמה מונחים ומושגים שמגדירים בינה מלאכותית ולמידת מכונה, שיכולים להיות שימושיים. ריכזנו כאן כמה דרכים שבהן אפשר לעבוד עם AI באינטרנט
בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים גדולים של שפה
בינה מלאכותית גנרטיבית מגיבה לקלט ויוצרת תוכן על סמך ההקשר והזיכרון של מודל שפה גדול (LLM).
מודל שפה גדול (LLM) הוא מודל AI עם פרמטרים רבים (לרוב מיליארדים) שאפשר להשתמש בהם לביצוע מגוון רחב של משימות, כמו יצירת טקסט או תמונות, סיווג שלהם או סיכום שלהם.
AI גנרטיבי חורג מהתאמת דפוסים וחיזויים. חלק מהכלים הנפוצים ביותר של AI גנרטיבי כוללים:
בעזרת הכלים האלה אפשר ליצור טקסטים, דוגמאות קוד ותמונות. הם יכולים לעזור לכם לתכנן חופשה, לרכך או לשדרג את הטון של אימייל או לסווג קבוצות שונות של מידע לקטגוריות.
יש אינסוף תרחישים לדוגמה, למפתחים ולאנשים שאינם מפתחים.
AI בצד הלקוח
רוב התכונות של AI באינטרנט מסתמכות על שרתים, אבל AI בצד הלקוח פועל בדפדפן של המשתמש ומבצע הסקת מסקנות במכשיר של המשתמש. כך אפשר ליהנות מזמן אחזור קצר יותר, מעלויות נמוכות יותר בצד השרת, מחיסכון בדרישה למפתחות API, מפרטיות משופרת של המשתמשים וגישה אופליין. אפשר להטמיע AI בצד הלקוח שפועל בדפדפנים שונים באמצעות ספריות JavaScript, כולל Transformers.js, TensorFlow.js ו-MediaPipe.
מודל קטן ומותאם בצד הלקוח יכול להניב ביצועים טובים יותר מאשר מודל גדול יותר בצד השרת, במיוחד כשמבצעים אופטימיזציה לשיפור הביצועים. כדאי לבחון את התרחיש לדוגמה כדי לקבוע איזה פתרון מתאים לכם.
AI בצד השרת
AI בצד השרת כולל שירותי AI מבוססי-ענן. אפשר לחשוב על Gemini 1.5 Pro שפועל בענן. המודלים האלה בדרך כלל גדולים וחזקים יותר. זה נכון במיוחד לגבי מודלים גדולים של שפה.
AI היברידי
AI היברידי מתייחס לכל פתרון שכולל גם רכיב לקוח וגם רכיב שרת. לדוגמה, אפשר להשתמש במודל בצד הלקוח כדי לבצע משימה, ולהשתמש במודל בצד השרת אם לא ניתן להשלים את המשימה במכשיר.
למידת מכונה (ML)
למידת מכונה (ML) היא סוג של בינה מלאכותית, שבה המחשב לומד בלי תכנות מפורשת. בעוד שבינה מלאכותית שואפת ליצור אינטליגנציה, למידת מכונה מאפשרת למחשבים ללמוד מניסיון. למידת מכונה מורכבת מאלגוריתמים שמאפשרים לבצע תחזיות לגבי קבוצות נתונים.
למידת מכונה היא תהליך אימון של מודל כדי לבצע חיזויים שימושיים או ליצור תוכן מנתונים.
לדוגמה, נניח שאנחנו רוצים ליצור אתר שמדרג את מזג האוויר בכל יום נתון. באופן מסורתי, תחזית מזג האוויר נוצרת על ידי מטאורולוג אחד או יותר, שיכולים ליצור ייצוג של האטמוספרה והקרקע של כדור הארץ, לחשב ולחזות את דפוסי מזג האוויר ולקבוע דירוג על ידי השוואת הנתונים הנוכחיים להקשר ההיסטורי.
במקום זאת, אפשר לתת למודל למידת מכונה כמות עצומה של נתוני מזג אוויר, עד שהמודל ילמד את הקשר המתמטי בין דפוסי מזג האוויר, הנתונים ההיסטוריים וההנחיות לגבי הגורמים שמשפיעים על מזג האוויר ביום מסוים. למעשה, פיתחנו את הכלי הזה באינטרנט.
למידה עמוקה (Deep Learning)
למידה עמוקה (DL) היא סוג של אלגוריתמים של למידת מכונה. דוגמה לכך היא רשתות נוירונליות עמוקות (DNN), שמנסות ליצור מודל של האופן שבו המוח האנושי מעבד מידע.
אתגרים בתחום ה-AI
יש כמה אתגרים בפיתוח ובשימוש ב-AI. ריכזנו כאן רק כמה נקודות חשובות שכדאי להביא בחשבון.
איכות הנתונים ועדכניותם
מערכי נתונים גדולים שמשמשים לאימון מודלים שונים של AI הם לרוב לא מעודכנים מטבעם זמן קצר אחרי השימוש בהם. המשמעות היא שכדי לקבל את המידע העדכני ביותר, כדאי להשתמש בהנדסת הנחיות כדי לשפר את הביצועים של מודל ה-AI במשימות ספציפיות ולקבל תוצאות טובות יותר.
ייתכן שקבוצות נתונים יהיו חלקיות או קטנות מדי כדי לתמוך ביעילות בתרחישי שימוש מסוימים. כדאי לנסות לעבוד עם כמה כלים או להתאים אישית את המודל בהתאם לצרכים שלכם.
חששות לגבי אתיקה ותופעות של הטיה
טכנולוגיית ה-AI מרתקת ויש לה פוטנציאל עצום. עם זאת, בסופו של דבר, מחשבים ואלגוריתמים נוצרים על ידי בני אדם, מאומנים על נתונים שעשויים להיות שנאספו על ידי בני אדם, ולכן הם כפופים למספר אתגרים. לדוגמה, מודלים יכולים ללמוד ולשפר את ההטיות האנושיות ואת הסטריאוטיפים המזיקים, וכך להשפיע ישירות על הפלט. חשוב להתייחס לפיתוח טכנולוגיית AI כעדיפות ראשית, תוך צמצום הטיות.
יש הרבה שיקולים אתיים לגבי זכויות יוצרים על תוכן שנוצר על ידי AI. מי הבעלים של הפלט, במיוחד אם הוא מושפע מאוד מחומר המוגן בזכויות יוצרים או העתיק אותו ישירות?
לפני שיוצרים רעיונות ותוכן חדשים, כדאי לקרוא את כללי המדיניות הקיימים בנושא השימוש בחומרים שאתם יוצרים.
אבטחה ופרטיות
מפתחי אתרים רבים אמרו שפרטיות ואבטחה הן הבעיות העיקריות שלהם בשימוש בכלי AI. זה נכון במיוחד בהקשרים עסקיים עם דרישות מחמירות לגבי נתונים, כמו ממשלות וחברות בריאות. חשיפה של נתוני משתמשים ליותר צדדים שלישיים באמצעות ממשקי API בענן היא בעיה. חשוב שהעברת הנתונים תהיה מאובטחת ומנוטרת באופן שוטף.
AI בצד הלקוח עשוי להיות המפתח לטיפול בתרחישי השימוש האלה. יש עוד הרבה מחקר ופיתוח שצריך לבצע.
תחילת השימוש ב-AI באינטרנט
עכשיו, אחרי שהכרתם את הסוגים הרבים של בינה מלאכותית, תוכלו להתחיל לחשוב איך להשתמש במודלים קיימים כדי לשפר את הפרודוקטיביות שלכם וליצור אתרים ואפליקציות אינטרנט טובים יותר.
אפשר להשתמש ב-AI כדי:
- יצירת השלמה אוטומטית טובה יותר לחיפוש באתר.
- זיהוי נוכחות של אובייקטים נפוצים, כמו אנשים או חיות מחמד, באמצעות מצלמה חכמה
- טיפול בספאם בתגובות באמצעות מודל שפה טבעית.
- כדי לשפר את הפרודוקטיביות, כדאי להפעיל את ההשלמה האוטומטית של הקוד.
- יצירת חוויית כתיבה מסוג 'מה שרואים זה מה שמקבלים' עם הצעות למילה או למשפט הבא.
- הסבר ידידותי למשתמש על מערך נתונים.
- ועוד...
מודלים של AI שהותאמו מראש יכולים לשפר את האתרים, אפליקציות האינטרנט והפרודוקטיביות שלנו, בלי צורך בהבנה מלאה של האופן שבו יוצרים את המודלים המתמטיים ומאספים מערכי נתונים מורכבים שמניעים את הכלים הפופולריים ביותר ל-AI.
יכול להיות שרוב המודלים יענו על הצרכים שלכם באופן מיידי, בלי צורך בהתאמה נוספת. התאמה אישית היא תהליך שבו לוקחים מודל שכבר עבר אימון במערך נתונים גדול, וממשיכים לאמן אותו כדי לענות על הצרכים הספציפיים שלכם. יש כמה שיטות לכוונון מודל:
- למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF) היא טכניקה שמשתמשת במשוב אנושי כדי לשפר את ההתאמה של מודל להעדפות ולכוונות של בני אדם.
- התאמה ברמה נמוכה (LoRA) היא שיטה יעילה למודלים גדולים של שפה (LLMs), שמפחיתה את מספר הפרמטרים שאפשר לאמן תוך שמירה על ביצועי המודל.