בינה מלאכותית (AI) כוללת הרבה טכנולוגיות מורכבות ומתפתחות, שבעבר היה צורך בקלט אנושי ועכשיו אפשר לבצע אותן במחשב. מחשבים יכולים לבצע פונקציות מתקדמות, שבעבר השתמשו בהן כדי להבין מידע ולהמליץ עליו. כיום, בעזרת AI, מחשבים יכולים אפילו ליצור תוכן חדש.
לעיתים קרובות נעשה שימוש ב-AI לסירוגין כדי לייצג סוגים שונים של טכנולוגיות שמרכיבים את שדה ה-AI.
מושגי AI נפוצים
יש כמה מונחים ומושגים שמגדירים בינה מלאכותית ולמידת מכונה, ויכול להיות שהם יהיו שימושיים. דוגמאות לדרכים שבהן אפשר לעבוד עם AI באינטרנט
AI כללי
באופן כללי, AI כללי הוא תוכנית או מודל לא אנושיים שמדגימים מגוון רחב של יצירתיות ופתרון בעיות. model הוא משוואה מתמטית גדולה מאוד, שכוללת קבוצת פרמטרים ומבנה שדרושים למכונה כדי להחזיר פלט.
בעזרת בינה מלאכותית כללית תוכלו לבצע כמה סוגים של משימות, כמו ניתוח נתונים, תרגום טקסט, כתיבת מוזיקה, זיהוי מחלות ועוד.
AI צר
Narrow AI היא מערכת שיכולה לבצע קבוצת משנה יחידה או ספציפית של משימות. לדוגמה, מחשב שבו משחק שחמט נגד יריב אנושי (להבדיל מ-Mechanical Turk ). ב-AI צר יש קבוצה מוגדרת מראש של פרמטרים, אילוצים והקשרים, שיכולים להיראות כמו הבנה, אבל למעשה הם רק תשובות למשוואה.
תוכלו לראות את זה בתרגול עם מערכות לזיהוי פנים, עוזרים קוליים וחיזוי מזג אוויר. אפשר להשתמש במודלים ספציפיים מאוד כדי לשפר פונקציונליות מסוימת וספציפית באתרים ובאפליקציות שלכם.
לדוגמה, יצרתם אתר שמוקדש לסרטים, שבו משתמשים יכולים להתחבר, לדרג את הסרטים האהובים עליהם ולגלות סרטים חדשים לצפייה. אפשר להשתמש במסד נתונים מאוכלס מראש כדי להמליץ על סרטים על סמך הדף הנוכחי שבו הם מבקרים. לחלופין, תוכלו להשתמש במודל AI מצומצם שמנתח את התנהגות המשתמשים וההעדפות שלהם, כדי להציג להם את המידע שהכי רלוונטי להם.
Generative AI
מודל שפה גדול (LLM) הוא מודל AI של רשת נוירונים עם פרמטרים רבים שאפשר להשתמש בהם כדי לבצע מגוון רחב של משימות, כמו יצירה, סיווג וסיכום של טקסט ותמונות.
_בינה מלאכותית גנרטיבית _מגיבה לקלט ויוצרת תוכן, שמבוססת על ההקשר והזיכרון של LLM. זה יותר מהתאמה לדפוסים וחיזויים. אלה כמה מהכלים הנפוצים ביותר של בינה מלאכותית גנרטיבית:
בעזרת הכלים האלה אפשר ליצור כתובות פרוזה, דוגמאות קוד ותמונות. הן יכולות לעזור לכם לתכנן חופשה, לרכך או למטב את הקושי של אימייל או לסווג קבוצות שונות של מידע לקטגוריות.
יש אינספור תרחישים לדוגמה – גם למפתחים וגם למשתמשים שלא מפתחים.
למידת מכונה (ML)
למידת מכונה (ML) היא סוג של בינה מלאכותית, שבה המחשב לומד בלי תכנות מפורש. במה שבינה מלאכותית שואפת ליצור בינה, למידת מכונה מאפשרת למחשבים ללמוד מהניסיון. למידת מכונה מורכבת מאלגוריתמים שמספקים תחזיות של קבוצות נתונים.
למידת מכונה היא התהליך של אימון מודל ליצור חיזויים שימושיים או ליצור תוכן מנתונים.
לדוגמה, נניח שרצינו ליצור אתר שמדרג את מזג האוויר בכל יום נתון. באופן מסורתי, מטאורולוג אחד או יותר שיכול ליצור ייצוג של האטמוספירה ופני השטח של כדור הארץ, לחשב ולחזות את דפוסי מזג האוויר ולקבוע דירוג על ידי השוואת הנתונים הנוכחיים להקשר ההיסטורי.
במקום זאת, אנחנו יכולים לתת למודל למידת מכונה כמות עצומה של נתוני מזג אוויר, עד שהמודל ילמד את הקשר המתמטי בין דפוסי מזג אוויר, נתונים היסטוריים והנחיות לגבי מה שמסמן את מזג האוויר טוב או רע בכל יום נתון. למעשה, בנינו את זה באינטרנט.
למידה עמוקה (Deep Learning)
למידה עמוקה (DL) היא מחלקה של אלגוריתמים של למידת מכונה. דוגמה לכך היא רשתות נוירונים עמוקות (DNN) שמנסות ליצור מודלים של האופן שבו חושבים שהמוח האנושי מעבד מידע.
האתגרים באמצעות AI
יש כמה אתגרים בפיתוח AI ושימוש בו. בהמשך ניתן למצוא כמה נקודות חשובות שיש להביא בחשבון.
איכות ועדכניות הנתונים
מערכי נתונים גדולים שמשמשים לאימון מודלים שונים של AI הם לרוב לא עדכניים מיד אחרי שמשתמשים בהם. כלומר, כשאתם מחפשים את המידע העדכני ביותר, יכול להיות שכדאי לכם להשתמש בהנחיות הנדסת תוכנה כדי לשפר את הביצועים של מודל ה-AI במשימות ספציפיות ולהפיק תוצאות טובות יותר.
מערכי הנתונים יכולים להיות חלקיים או קטנים מדי מכדי לתמוך ביעילות בתרחישים מסוימים. מומלץ לנסות לעבוד עם מספר כלים או להתאים את המודל לצרכים שלכם.
חששות לגבי אתיקה והטיה
טכנולוגיית ה-AI היא מרגשת ויש לה פוטנציאל רב. אבל בסופו של דבר מחשבים ואלגוריתמים נוצרים על ידי בני אדם, מאומנים על סמך נתונים שבני אדם עשויים לאסוף, ולכן כפופים לכמה אתגרים. לדוגמה, מודלים יכולים ללמוד ולהגביר הטיה אנושית וסטריאוטיפים מזיקים, ולהשפיע ישירות על התפוקה. חשוב לפתח טכנולוגיית AI עם צמצום ההטיות.
יש אינספור שיקולים אתיים לגבי זכויות יוצרים בתוכן שנוצר על ידי AI. מי הבעלים של התוכן, במיוחד אם הוא מושפע במידה רבה מחומר שמוגן בזכויות יוצרים או הועתק ישירות ממנו?
לפני שיוצרים תוכן ורעיונות חדשים, כדאי לחשוב על כללי המדיניות הקיימים לגבי אופן השימוש בחומר שיצרתם.
אבטחה ופרטיות
הרבה מפתחי אתרים אמרו שנושא הפרטיות והאבטחה הם החששות העיקריים שלהם בשימוש בכלי AI. הדבר נכון במיוחד בהקשרים עסקיים שבהם יש דרישות מחמירות לגבי נתונים, כמו ממשלות וחברות של שירותי בריאות. חשיפת נתוני משתמשים לצדדים שלישיים נוספים באמצעות ממשקי API בענן היא בעיה. חשוב להקפיד על האבטחה ועל המעקב של כל העברת הנתונים.
הבינה המלאכותית במכשיר עשויה להיות המפתח לטיפול בתרחישים האלה. MediaPipe הוא פתרון אחד שנמצא בתהליך עבודה לבעיה, אבל נותר עוד הרבה מחקר ופיתוח שצריך לעשות.
תחילת העבודה עם AI באינטרנט
עכשיו, אחרי שלמדתם להכיר את הסוגים הרבים של בינה מלאכותית, תוכלו להתחיל לחשוב איך להשתמש במודלים קיימים כדי לשפר את הפרודוקטיביות וליצור אתרים ואפליקציות אינטרנט טובים יותר.
אפשר להשתמש ב-AI כדי:
- ליצור השלמה אוטומטית טובה יותר עבור החיפוש באתר.
- משתמשים במצלמה חכמה כדי לזהות אם נמצאים חפצים נפוצים, כמו בני אדם או חיות מחמד.
- טיפול בתגובות ספאם באמצעות מודל שפה טבעית.
- אפשר להפעיל השלמה אוטומטית לקוד שלך כדי לשפר את הפרודוקטיביות.
- ליצור חוויית כתיבה של WYSIWYG עם הצעות למילה או למשפט הבאים.
- מתן הסבר ידידותי (לבני אדם) על מערך נתונים.
- ועוד...
מודלים של AI שעברו אימון מראש יכולים להיות דרך נהדרת לשפר את האתרים, אפליקציות האינטרנט והפרודוקטיביות, בלי שיהיה צורך בהבנה מלאה של בניית המודלים המתמטיים ולאסוף מערכי נתונים מורכבים שמפעילים את כלי ה-AI הפופולריים ביותר.
רוב הדגמים עשויים לענות על הצרכים שלך באופן מיידי, ללא צורך בכוונון נוסף. כוונון הוא תהליך של יצירת מודל שכבר עבר אימון על מערך נתונים גדול, יחד עם עוד אימונים שמותאמים לצורכי השימוש הספציפיים שלכם. יש כמה שיטות לכוונן מודל:
- חיזוק הלמידה ממשוב אנושי (RLHF) היא שיטה שמשתמשת במשוב אנושי כדי לשפר את ההתאמה של המודל להעדפות ולכוונות האנושיות.
- התאמה עם דירוג נמוך (LoRA) היא שיטה יעילה בפרמטרים של מודלי LLM, שמפחיתה את מספר הפרמטרים שניתן לאמן תוך שמירה על ביצועי המודל.