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 פתרון בעיות ויצירתיות.
מחשבים יכולים לבצע פונקציות מתקדמות, שבעבר שימשו להבנת מידע ולמתן המלצות. עכשיו, בעזרת AI, מחשבים יכולים אפילו ליצור תוכן חדש.
הקיצור AI משמש לעתים קרובות לביטוי סוגים שונים של טכנולוגיות בתחום הבינה המלאכותית, אבל ההיקף שלהן יכול להשתנות מאוד.
יש כמה מונחים ומושגים שמגדירים בינה מלאכותית ולמידת מכונה, שיכולים להועיל לכם. ריכזנו כאן כמה דרכים שבהן אפשר לעבוד עם AI באינטרנט
בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים גדולים של שפה
AI גנרטיבי הוא סוג של למידת מכונה שעוזר למשתמשים ליצור תוכן שנראה מוכר ומחקה יצירה אנושית. בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת במודלים גדולים של שפה כדי לארגן נתונים וליצור או לשנות טקסט, תמונות, סרטונים וקטעי אודיו, על סמך ההקשר שסופק. AI גנרטיבי מעבר להתאמה לדפוסים ולחיזויים.
מודל שפה גדול (LLM) כולל פרמטרים רבים (לרוב מיליארדים) שאפשר להשתמש בהם לביצוע מגוון רחב של משימות, כמו יצירת טקסט או תמונות, סיווג שלהם או סיכום שלהם.
צ'אטבוטים הפכו לכלים פופולריים מאוד לשימוש ב-AI גנרטיבי, כולל:
בעזרת הכלים האלה אפשר ליצור טקסטים, דוגמאות קוד ויצירות גרפיות. 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 מופחתות בצד השרת, מחיסכון בדרישה למפתחות API, מפרטיות משופרת של המשתמשים וגישה אופליין. אפשר להטמיע AI בצד הלקוח שפועל בכל הדפדפנים 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 לדמיין ש-Gemini 1.5 Pro פועל 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 תהליך שבו המחשב לומד ומבצע משימות בלי תכנות מפורשת. בעוד שבינה מלאכותית שואפת ליצור אינטליגנציה, למידת מכונה מורכבת מאלגוריתמים שמאפשרים לבצע תחזיות לגבי קבוצות נתונים.
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 ספציפי. 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.
אפשר לאמן אלגוריתם של למידת עומק כדי לשייך תכונות מסוימות בתמונות לתווית או לקטגוריה ספציפית. אחרי האימון, האלגוריתם יכול להפיק תחזיות שיזהו את אותה קטגוריה בתמונות חדשות. לדוגמה, Google Photos יכולה לזהות את ההבדל בין חתולים לכלבים בתמונה.
עיבוד שפה טבעית (NLP)
עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא סוג של למידת מכונה שמתמקדת בסיוע למחשבים להבין שפה אנושית, החל מהכללים של שפה מסוימת ועד למאפיינים הייחודיים, הניב והסלנג שבהם אנשים משתמשים.
אתגרים בתחום ה-AI
יש כמה אתגרים בפיתוח ובשימוש ב-AI. ריכזנו כאן רק כמה נקודות חשובות שכדאי להביא בחשבון.
איכות הנתונים ועדכניותם
קבוצות נתונים גדולות שמשמשות לאימון מודלים שונים של AI לרוב לא מעודכנות כבר זמן קצר אחרי השימוש בהן. כלומר, כשמחפשים 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, הם 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 הדאגות העיקריות שלהם בשימוש בכלי AI. זה נכון במיוחד בהקשרים עסקיים עם דרישות מחמירות לגבי נתונים, כמו ממשלות וחברות שירותי 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, האפליקציות לאינטרנט 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 שניתן לאמן תוך שמירה על ביצועי המודל.