פורסם: 17 בפברואר 2024, עדכון אחרון: 22 באפריל 2025
בינה מלאכותית (AI) כוללת טכנולוגיות מורכבות ומתפתחות רבות, שבעבר נדרש בהן קלט אנושי, ועכשיו אפשר לבצע אותן באמצעות מחשב. באופן כללי, AI הוא תוכנה, מודל או מחשב לא אנושיים שמציגים מגוון רחב של יכולות לפתרון בעיות ויצירתיות. מחשבים יכולים לבצע פונקציות מתקדמות, שבעבר שימשו כדי להבין מידע ולהמליץ עליו. באמצעות AI גנרטיבי, מחשבים יכולים אפילו ליצור תוכן חדש.
המונח AI (בינה מלאכותית) משמש לעיתים קרובות לסירוגין לייצוג של סוגים שונים של טכנולוגיות בתחום הבינה המלאכותית, אבל היכולות של AI יכולות להשתנות מאוד.
כאן מפורטים כמה מונחים ומושגים שקשורים ל-AI בפועל, באינטרנט. כדי לקבל מידע נוסף על למידת מכונה, אפשר לעיין במילון המונחים של למידת מכונה.
איך AI עובד?
אימון הוא השלב הראשון בכל מודל. במסגרת האימון, מהנדסי למידת מכונה יוצרים אלגוריתם כדי לספק למודל קלט ספציפי ולהדגים את התפוקות האופטימליות. בדרך כלל, מפתחי אתרים לא צריכים לבצע את השלב הזה, אבל כדאי להבין איך מודל מסוים אומן. אפשר לכוונן מודל, אבל עדיף להשקיע את הזמן בבחירת המודל הכי טוב למשימה.
הסקת מסקנות היא התהליך שבו מודל מסיק מסקנות על סמך נתונים חדשים. ככל שהמודל עובר יותר אימונים בתחום מסוים, כך גדל הסיכוי שההסקה תניב פלט שימושי ונכון. עם זאת, אין אפשרות להבטיח הסקה מושלמת, לא משנה כמה אימון המודל עבר.
לדוגמה, Green Light משתמש במודל AI שאומן על נתונים ממפות Google כדי להבין את דפוסי התנועה. ככל שמתקבלים יותר נתונים, מתבצעת הסקה כדי לספק המלצות לאופטימיזציה של הרמזורים
איפה מתבצעת פעולת ה-AI?
אימון ה-AI מסתיים לפני פרסום המודל. יכול להיות שיהיה עוד אימון, שיביא לגרסאות חדשות של מודלים עם יכולות או דיוק גבוהים יותר.
מפתחי אתרים צריכים לדעת איפה מתבצעת הסקת מסקנות מ-AI. העלות של שימוש ב-AI מושפעת במידה רבה מההסקה. גם טווח היכולות של מודל יחיד מושפע מאוד.
AI בצד הלקוח
רוב התכונות מבוססות-AI באינטרנט מסתמכות על שרתים, אבל AI בצד הלקוח פועל בדפדפן של המשתמש ומבצע הסקה במכשיר של המשתמש. השימוש ב-SDK הזה מאפשר ליהנות מזמן אחזור נמוך יותר, מעלויות מופחתות בצד השרת, מביטול הדרישות למפתח API, מפרטיות משתמשים משופרת ומגישה אופליין. אפשר להטמיע AI בצד הלקוח שפועל בדפדפנים באמצעות ספריות JavaScript, כולל Transformers.js, TensorFlow.js ו-MediaPipe.
יכול להיות שמודל קטן ומותאם בצד הלקוח יניב ביצועים טובים יותר ממודל גדול יותר בצד השרת, במיוחד אם הוא מותאם לביצועים. כדאי לבחון את תרחיש השימוש שלכם כדי להחליט איזה פתרון מתאים לכם.
AI בצד השרת
AI בצד השרת כולל שירותי AI מבוססי-ענן. תחשוב על Gemini 1.5 Pro שפועל בענן. המודלים האלה בדרך כלל גדולים וחזקים יותר. זה נכון במיוחד לגבי מודלים גדולים של שפה.
Hybrid AI
AI היברידי הוא כל פתרון שכולל גם רכיב לקוח וגם רכיב שרת. לדוגמה, אפשר להשתמש במודל בצד הלקוח כדי לבצע משימה, ולעבור למודל בצד השרת אם אי אפשר להשלים את המשימה במכשיר.
למידת מכונה (ML)
למידת מכונה (ML) היא תהליך שבו מחשב לומד ומבצע משימות ללא תכנות מפורש. בעוד שהבינה המלאכותית שואפת ליצור אינטליגנציה, למידת מכונה מורכבת מאלגוריתמים שמטרתם לחזות מערכי נתונים.
לדוגמה, נניח שאנחנו רוצים ליצור אתר שמדרג את מזג האוויר ביום מסוים. באופן מסורתי, התהליך הזה מתבצע על ידי מטאורולוג אחד או יותר, שיכולים ליצור ייצוג של האטמוספרה ופני השטח של כדור הארץ, לחשב ולחזות את דפוסי מזג האוויר ולקבוע דירוג על ידי השוואת הנתונים הנוכחיים להקשר היסטורי.
במקום זאת, אפשר לתת למודל למידת מכונה כמות עצומה של נתוני מזג אוויר, עד שהמודל ילמד את הקשר המתמטי בין דפוסי מזג האוויר, נתונים היסטוריים והנחיות לגבי מה הופך את מזג האוויר לטוב או לרע ביום מסוים. למעשה, בנינו את זה באינטרנט.
בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים גדולים של שפה
בינה מלאכותית גנרטיבית היא סוג של למידת מכונה שעוזרת למשתמשים ליצור תוכן שנראה מוכר ומחקת יצירה אנושית. בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת במודלים של שפה גדולה כדי לארגן נתונים וליצור או לשנות טקסט, תמונות, סרטונים ואודיו על סמך הקשר שסופק. AI גנרטיבי הוא מעבר להתאמת תבניות ולתחזיות.
מודל שפה גדול (LLM) כולל פרמטרים רבים (לעתים קרובות מיליארדים) שאפשר להשתמש בהם כדי לבצע מגוון רחב של משימות, כמו יצירה, סיווג או סיכום של טקסט או תמונות.
צ'אטבוטים הפכו לכלי פופולרי מאוד לשימוש ב-AI גנרטיבי, כולל:
- Gemini מבית Google
- ChatGPT של OpenAI
- Claude מבית Anthropic
- Copilot של מיקרוסופט
- ועוד רבים אחרים.
הכלים האלה יכולים ליצור טקסט רציף, דוגמאות קוד ויצירות אמנות. הם יכולים לעזור לכם לתכנן חופשה, לשנות את הטון של אימייל לנינוח יותר או למקצועי יותר, או לסווג קבוצות שונות של מידע לקטגוריות.
יש אינסוף תרחישי שימוש למפתחים ולמשתמשים שאינם מפתחים.
למידה עמוקה (Deep Learning)
למידה עמוקה (DL) היא סוג של אלגוריתמים של למידת מכונה (ML). דוגמה אחת היא רשתות עצביות עמוקות (DNN) שמנסות ליצור מודל של האופן שבו המוח האנושי מעבד מידע.
יכול להיות שאלגוריתם של למידה עמוקה אומן לשייך תכונות מסוימות בתמונות לתווית או לקטגוריה ספציפית. אחרי האימון, האלגוריתם יכול לחזות ולזהות את אותה קטגוריה בתמונות חדשות. לדוגמה, אפשר לזהות ב-Google Photos את ההבדל בין חתולים לכלבים בתמונה.
עיבוד שפה טבעית (NLP)
עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא סוג של למידת מכונה שמתמקד בעזרה למחשבים להבין שפה אנושית, החל מהכללים של שפה מסוימת ועד למאפיינים הייחודיים, לניב ולסלנג שבהם משתמשים אנשים.
אתגרים שקשורים ל-AI
יש כמה אתגרים בפיתוח של AI ובשימוש בו. ריכזנו כאן כמה נקודות חשובות שכדאי להביא בחשבון.
איכות הנתונים ועדכניות שלהם
מערכי נתונים גדולים שמשמשים לאימון מודלים שונים של AI הם לרוב לא עדכניים במהותם, זמן קצר אחרי השימוש בהם. כלומר, כשמחפשים את המידע העדכני ביותר, כדאי להשתמש בהנדסת הנחיות כדי לשפר את הביצועים של מודל AI במשימות ספציפיות ולקבל תוצאות טובות יותר.
יכול להיות שערכות הנתונים לא יהיו מלאות או שהן יהיו קטנות מדי, ולכן לא יתאימו לתרחישי שימוש מסוימים. כדאי לנסות לעבוד עם כמה כלים או להתאים אישית את המודל כדי שיתאים לצרכים שלכם.
חששות לגבי אתיקה והטיה
טכנולוגיית ה-AI היא מרתקת ויש לה פוטנציאל רב. עם זאת, בסופו של דבר, מחשבים ואלגוריתמים נבנים על ידי בני אדם, מאומנים על נתונים שאולי נאספו על ידי בני אדם, ולכן הם נתונים שנתונים לכמה אתגרים. לדוגמה, מודלים יכולים ללמוד ולהגביר הטיה אנושית וסטריאוטיפים מזיקים, ולהשפיע ישירות על הפלט. חשוב לגשת לבניית טכנולוגיית AI עם מתן עדיפות לצמצום הטיה.
יש שיקולים אתיים רבים בנוגע לזכויות יוצרים על תוכן שנוצר על ידי AI. מי הבעלים של התוצאה, במיוחד אם היא מושפעת מאוד מחומר שמוגן בזכויות יוצרים או מועתקת ממנו ישירות?
לפני שיוצרים תוכן ורעיונות חדשים, כדאי לעיין במדיניות הקיימת בנושא השימוש בחומרים שיוצרים.
אבטחה ופרטיות
מפתחי אתרים רבים אמרו שהפרטיות והאבטחה הם הדברים שהכי חשובים להם בשימוש בכלי AI. זה נכון במיוחד בהקשרים עסקיים עם דרישות נתונים מחמירות, כמו ממשלות וחברות בתחום הבריאות. חשיפת נתוני משתמשים ליותר צדדים שלישיים באמצעות ממשקי API בענן היא בעיה. חשוב שכל העברת נתונים תהיה מאובטחת ותהיה נתונה למעקב מתמשך.
AI בצד הלקוח עשוי להיות הפתרון לתרחישי השימוש האלה. יש עוד הרבה מחקר ופיתוח לעשות.
איך מתחילים להשתמש ב-AI באינטרנט
אחרי שהכרתם את הסוגים השונים של בינה מלאכותית, אתם יכולים להתחיל לחשוב איך להשתמש במודלים קיימים כדי לשפר את הפרודוקטיביות שלכם ולבנות אתרים ואפליקציות אינטרנט טובים יותר.
אפשר להשתמש ב-AI כדי:
- משפרים את ההשלמה האוטומטית של החיפוש באתר.
- זיהוי נוכחות של אובייקטים נפוצים, כמו בני אדם או חיות מחמד, באמצעות מצלמה חכמה
- למנוע ספאם בתגובות באמצעות מודל שפה טבעית.
- כדי לשפר את הפרודוקטיביות, אפשר להפעיל השלמה אוטומטית של הקוד.
- ליצור חוויית כתיבה של WYSIWYG עם הצעות למילה או למשפט הבאים.
- מספקים הסבר ידידותי למשתמש על מערך נתונים.
מודלים של AI שאומנו מראש יכולים לעזור לנו לשפר את האתרים, אפליקציות האינטרנט והפרודוקטיביות שלנו, בלי שנצטרך להבין איך לבנות את המודלים המתמטיים ולאסוף מערכי נתונים מורכבים שמפעילים את כלי ה-AI הפופולריים ביותר.
יכול להיות שתגלו שרוב המודלים מתאימים לצרכים שלכם מיד, בלי שתצטרכו לבצע התאמות נוספות. שיפור הוא תהליך של לקיחת מודל שכבר עבר אימון על מערך נתונים גדול, ואימון נוסף כדי להתאים אותו לצרכים הספציפיים שלכם. יש כמה טכניקות לכוונון מודל:
- למידה ממשוב אנושי (RLHF) היא טכניקה שמשתמשת במשוב אנושי כדי לשפר את ההתאמה של המודל להעדפות ולכוונות של בני אדם.
- Low-Rank Adaption (LoRA) היא שיטה יעילה לשימוש בפרמטרים ב-LLM, שמקטינה את מספר הפרמטרים שאפשר לאמן, תוך שמירה על ביצועי המודל.