בינה מלאכותית (AI) כוללת טכנולוגיות מתקדמות ומורכבות רבות, שבעבר נדרשה להן קלט אנושי ועכשיו המחשב יכול לבצע אותן. 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 כללית
באופן כללי, בינה מלאכותית כללית היא תוכנית או מודל לא אנושיים שמפגינים מגוון רחב של יצירתיות ופתרון בעיות. מודל הוא משוואה מתמטית גדולה מאוד, שכוללת קבוצה של פרמטרים ומבנה שנדרשים למכונה כדי להחזיר פלט.
בעזרת AI כללי אפשר לבצע כמה סוגים של משימות, כמו ניתוח נתונים, תרגום טקסט, חיבור מוזיקה, זיהוי מחלות ועוד הרבה יותר.
AI מצומצם
AI מצומצם הוא מערכת שיכולה לבצע קבוצת משנה ספציפית או יחידה של משימות. לדוגמה, מחשב שמשחק שחמט נגד יריב אנושי (לא להתבלבל עם Mechanical Turk). ב-AI מצומצם יש קבוצה מוגדרת מראש של פרמטרים, אילוצים והקשרים, שעשויים להיראות כמו הבנה, אבל הם למעשה רק תשובות לנוסחה.
תוכלו לראות את זה בפעולה במערכות לזיהוי פנים, במכשירי עזרה קולית ובתחזיות מזג האוויר. אפשר להשתמש במודלים ספציפיים מאוד כדי לשפר פונקציונליות ספציפית מסוימת באתרים ובאפליקציות שלכם.
לדוגמה, יצרתם אתר שמתמקד בסרטים, שבו המשתמשים יכולים להתחבר, לדרג את הסרטים האהובים עליהם ולגלות סרטים חדשים לצפייה. אפשר להשתמש במסד נתונים מאוכלס מראש כדי להציע סרטים על סמך הדף הנוכחי שהמשתמשים מבקרים בו. לחלופין, אפשר להשתמש במודל AI מצומצם שמנתח את ההתנהגות וההעדפות של המשתמשים כדי להציג את המידע הרלוונטי ביותר לאותו קורא.
AI גנרטיבי
מודל שפה גדול (LLM) הוא מודל AI של רשת עצבית עם הרבה פרמטרים, שאפשר להשתמש בהם לביצוע מגוון רחב של משימות, כמו יצירת טקסט או תמונות, סיווג שלהם או סיכום שלהם.
AI גנרטיבי מגיב לקלט ויוצר תוכן על סמך ההקשר והזיכרון של LLM. המערכת עושה זאת מעבר להתאמה לדפוסים ולחיזויים. אלה כמה מהכלים הנפוצים ביותר של AI גנרטיבי:
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 מצד הלקוח, מצד השרת ומשולב
רוב התכונות של AI באינטרנט מסתמכות על שרתים, אבל AI בצד הלקוח פועל ישירות בדפדפן של המשתמש. כך אפשר ליהנות מהיתרונות הבאים: זמן אחזור קצר, עלויות מופחתות בצד השרת, אין צורך במפתח API, פרטיות משופרת של המשתמשים וגישה אופליין. אפשר להטמיע AI בצד הלקוח שפועל בכל הדפדפנים באמצעות ספריות JavaScript, כולל Transformers.js, TensorFlow.js ו-MediaPipe.
AI בצד השרת כולל שירותי AI מבוססי-ענן. אפשר לחשוב על Gemini 1.5 Pro שפועל בענן. המודלים האלה בדרך כלל גדולים וחזקים יותר. הדבר נכון במיוחד לגבי מודלים גדולים של שפה.
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.
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.
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 מה שגורם למזג האוויר להיות טוב או גרוע בכל יום נתון. 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 הטיות אנושיות וסטריאוטיפים מזיקים, 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.
איך מתחילים להשתמש 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:
- ליצור 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 הבאים.
- הסבר ידידותי למשתמש על מערך נתונים.
- ועוד...
מודלים של AI שהותאמו מראש יכולים להיות דרך מצוינת לשפר את האתרים, אפליקציות האינטרנט והפרודוקטיביות שלנו, בלי צורך בהבנה מלאה של האופן שבו יוצרים את המודלים המתמטיים ומאגרי הנתונים המורכבים 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, ומאמנים אותו שוב 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 שניתן לאמן תוך שמירה על ביצועי המודל.