המודעות לבינה מלאכותית (AI) הפכו למונח נפוץ בקרב קהילת הטכנולוגיה, ובעיקר מאז השחרור של ChatGPT על ידי OpenAI בסוף 2022. למרות פופולריותו, עדיין קיים תרבות בלתי נפוצה סביב מהו בדיוק AI אמיתי בניגוד לתכונות שמסומן פשוט כ-AI מצורף כדי לשווק.
AI יכול להיות מחולק בראש גדול אלוף עשוי כי הוא רובר איי, ידוע גם כ-AI חלש, ו- AI כללי או AI חזק. AI רובר מכיל מערכות המיועדות לטיפול במשימות ספציפיות, כגון תוכנת זיהוי קול או כלים לעיבוד תמונות. מערכות אלה מצוינות באזורים המיועדים אליהם, אך מתעלות ביכולות קוגניטיביות רחבות.
מצד שני, AI חזק, אשר כיום אינו קיים מחוץ לדיונים תיאורטיים, משוער שיגיע לידי ביטוי ביכולתו להבין ללמוד ממגוון שימושיות ביכולות קוגניטיביות כגון מוח אנושי. עבודה לייצור AI חזק ממשיכה להתקדם, אך היא נשארת כמטרה לעתיד.
כמו כן, יכולות AI המכונות כך שאנו נתקלים בהן במוצרים כמו סמסונג גלקסי סמארטפונים לעתים תמצרנת באלגוריתמים מבוססי AI אך אינם חשים כ-AI מלא בפני עצמם. עם זאת, הן עשויות להיות רכיבים של מערכת AI. טכנולוגיות שמיוחסות לדרך ל-AI כוללות:
1. **למידת מכונה**: זו תת-סוגיה של AI המשתמשת באלגוריתמים כדי לזהות תבניות בנתונים וללמוד מהם. שיטות למידת מכונה כוללות רשתות עצבים, המדמות את נוירוני המוח וסינפסותיו, ועצי החלטה, העושים שימוש בשיטת ענפות כדי לבצע תחזיות או החלטות על סמך נתוני קלט.
חלק מהתוכניות והפונקציות מתוותלות בעתים קרובות כ-AI. מערכות מבוססות חוקים, לדוגמה, נמצאות על כללי חוקים ואלגוריתמים מראש. יישומים דיגיטליים כגון Siri ו-Alexa נכנסים לקטגוריה זו – הם פועלים על מילות מפתח ומשתפים תגובות שתוכנמו, אך לא למדו או נוטלים צעד באופן עצמאי.
קיים גם פתרון במבוך לבוסות קושי מונקולי בעזרת ניסיון וכללי אצבע כדי לפתור ביעילות בעיות מורכבות. גוגל מפות משתמש בגישה זו בשימוש בתבניות ידועות לחזות מסלולים במקום ללמוד מנתונים חדשים.
לסיכום, תחום ה-AI מכיל ספקטרום מורכב, ממערכות AI רובריות ל-AI חזק שטרם ממש התמצא, ולא כל תכונות 'מוכשרות' מהוות באמת בינה מלאכותית. חשוב לנו להבין ש-AI היא יותר מטכנולוגיות יחידות – זו תחום דינמי שעמוד בתהליכי תפתחות מתמדת.
טרנדים נוכחיים בתחום האינטליגנציה המלאכותית:
השוק של AI מתרחב במהרה, עם יישומים נרחבים במגוון תעשיות כגון בריאות, פיננסים, רכב ועוד. בתחום הבריאות, AI מיועד לתחזיות מחלות ותוכניות טיפול אישיות. בענייני פיננסים, יישומי AI כוללים גילוי רמאום, ניהול סיכונים ומסחר אוטומטי. טכנולוגיית הנסיעה אוטונומית תלויה מאוד ב-AI לניווט ולקבלת החלטות.
תחזיות לגבי AI:
שוק ה-AI צפוי לגדול באופן משמעותי בשנים הקרובות. לפי דוח מ-Grand View Research, גודל השוק הגלובלי של AI הוערך ב-93.5 מיליארד דולר ב-2021 ומצפה להרחיב בקצב שנתי מרוכב של 38.1% מ-2022 עד 2030. הצמח בולט התואם מתקדמת בעוצמת החישוב, זמינות המידע הגדול ללמידה, ופיתוח כלכלי בגיהות יותר מוכשרות.
אתגרים עיקריים וסכסך:
AI מציב אתגרים כגון שאלות מוסריות, כולל פוטנציאל לעיוות בתהליכי החלטה, השפעת האוטומציה בעבודות על התעסקות, וחששים על מהותם הפרטית עקב איסוף נרחב ושימוש בנתונים. למעבר לכך, פיתוח נשק AI בהקשרים צבאיים מעלים חששים מוסריים ובטיחותיים ניכרים. גם יש עמד פולט בעניין בחידוש הפרצופיה של אלגוריתמי AI וצורך בייקוש חזק יותר לוודא כי יעשה בני-האדם.
שאלות חשובות ביותר:
1. אילו השלכות מוסריות קיימות של AI, בפרט בתחומים רגישים כמו סקריות והיכרת-חלק?
2. איך נוכל לוודא כי מערכות ה-AI הן צודקות, שקופות ואחראיות?
3. אילו צעדים נוכל להצטרף לכדי כדי להפחית בהסגת עבודה עקומה על ידי האוטומציה AI?
4. איך נשים ייזון בין חדשנות לצורך בתיקון בטכנולוגיה AI?
יתרונות של AI:
– ה-AI יכול לעבד ולנתח כמויות גדולות של מידע הרבה מהר יותר מאשר אדם, מביא לקבלת החלטות מהר.
– היא יכולה לאוטומטי כירים שגרתיים ומיהרות, מאפשרת לבני-האדם להתמקד בבעיות יצירתיות ומורכבות.
– ה-AI עוזרת לגלות תבניות ותובנות בקרב נתוני גדול שיוביאו לשיאים בתחומים שונים.
חסרונות של AI:
– עקוב בעיות התעסקות משמעותית כמו אוטומציה עשוי להפחית לבני-האדם צורכו לבעול תפקידים כמוסים.
– מערכות AI יכולות לירש לעסוביות מהנתונים בית לזיהוי לביסותי ונתיבי ייחוס.
– יש סיכון לאובדן שליטה על מערכות AI, במיוחד ככל שהן מתקשרות באופן יותר מתקדמ ואוטונומי.
למי שמעונין במידע נוסף על תחום הברינת מלאכותית הצעימנאי, ניתן לבקר בדומיינים הבאים:
המעבד והמעבד למדעי המחשב ולבריאות מלאכותית ב-MIT (CSAIL),
DeepLearning.AI, ו
OpenAI.
הקישורים הללו מובילים למוסדות וארגונים בחזית המחקר ופיתוח בתחום הAI.
The source of the article is from the blog toumai.es