בינה מלאכותית (AI) כוללת טכנולוגיות מורכבות ומתפתחות רבות, שפעם חייבו קלט אנושי ועכשיו אפשר לבצע אותן במחשב. מחשבים יכולים לבצע פונקציות מתקדמות, שבעבר השתמשו בהן כדי להבין מידע ולהמליץ עליו. עכשיו, בעזרת AI, מחשבים יכולים אפילו ליצור תוכן חדש.
הרבה פעמים משתמשים בראשי תיבות ב-AI כדי לייצג סוגים שונים של טכנולוגיות שמרכיבים את שדה ה-AI.
מושגים נפוצים של AI
יש כמה מונחים ומושגים שמגדירים בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה, שעשויים להיות שימושיים. הנה כמה דוגמאות לדרכים שבהן אפשר לעבוד עם AI בפועל באינטרנט
AI כללי
באופן כללי, בינה מלאכותית (AI) היא תוכנית או מודל לא אנושיים שמדגימים מגוון רחב של פתרון בעיות ויצירתיות. model הוא משוואה מתמטית גדולה מאוד, שכוללת קבוצה של פרמטרים ומבנה שדרושים כדי שהמכונה תחזיר פלט.
בעזרת AI כללי אפשר לבצע כמה משימות, כמו ניתוח נתונים, תרגום טקסט, כתיבת מוזיקה, זיהוי מחלות ועוד.
AI צר
בינה מלאכותית צרה היא מערכת שיכולה לבצע קבוצת משנה של משימות ספציפיות או ספציפיות. לדוגמה, מחשב שמשחק שחמט נגד יריב אנושי (להתבלבל עם הטורק המכני). ל-AI צר יש קבוצה מוגדרת מראש של פרמטרים, אילוצים והקשרים, שעשויים להיראות כמו הבנה, אבל למעשה הם רק תשובות למשוואה.
אתם עשויים לראות את זה בפועל עם מערכות זיהוי פנים, עוזרים קוליים ותחזית מזג האוויר. תוכלו להשתמש במודלים ספציפיים מאוד כדי לשפר פונקציונליות מסוימת וספציפית באתרים ובאפליקציות שלכם.
לדוגמה, יצרתם אתר שמוקדש לסרטים, שבו המשתמשים יכולים להתחבר, לדרג את הסרטים המועדפים עליהם ולגלות סרטים חדשים לצפייה. תוכלו להשתמש במסד נתונים מאוכלס מראש כדי להמליץ על סרטים בהתאם לדף הנוכחי שבו הם מבקרים. לחלופין, אפשר להשתמש במודל AI מצומצם, שמנתח את ההתנהגות וההעדפות של המשתמשים כדי להציג את המידע הרלוונטי ביותר לקורא.
AI גנרטיבי
מודל שפה גדול (LLM) הוא מודל AI ברשת נוירונים עם הרבה פרמטרים, שאפשר להשתמש בהם כדי לבצע מגוון רחב של משימות, כמו יצירה, סיווג או סיכום של טקסט או תמונות.
בינה מלאכותית גנרטיבית מגיבה לקלט ויוצרת תוכן, שמבוסס על ההקשר ועל הזיכרון של מודל שפה גדול (LLM). אנחנו עושים זאת מעבר להתאמה לדפוסים ולחיזויים. כמה מהכלים הנפוצים ביותר של בינה מלאכותית גנרטיבית:
הכלים האלה יכולים ליצור פרופסור כתוב, דוגמאות קוד ותמונות. הן יכולות לעזור לכם לתכנן חופשה, לרכך או להפוך את הטון של האימייל למקצועי או לסווג קבוצות שונות של מידע לקטגוריות.
יש אינסוף תרחישי שימוש, למפתחים ולמפתחים שאינם מפתחים.
למידת מכונה (ML)
למידת מכונה (ML) היא סוג של AI, שבו מחשב לומד ללא תכנות מפורש. כשהבינה המלאכותית (AI) שואפת ליצור בינה, למידת מכונה מאפשרת למחשבים ללמוד מהניסיון. למידת מכונה מורכבת מאלגוריתמים לביצוע תחזיות של קבוצות נתונים.
למידת מכונה היא התהליך של אימון מודל כדי ליצור תחזיות שימושיות או ליצור תוכן מנתונים.
לדוגמה, נניח שרצינו ליצור אתר שמדרג את תחזית מזג האוויר בכל יום נתון. באופן מסורתי, מטאורולוג אחד או יותר יכולים ליצור ייצוג של האטמוספרה ופני השטח של כדור הארץ, לחשב ולחזות את דפוסי מזג האוויר ולקבוע את דירוגם 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 וקווים מנחים ליצירת מזג אוויר טוב או רע ביום מסוים. למעשה, יצרנו את זה באינטרנט.
למידה עמוקה (Deep Learning)
למידה עמוקה (Deep Learning) היא מחלקה של אלגוריתמים של למידת מכונה. אחת הדוגמאות לכך היא רשתות נוירונים עמוקות (DNN), שמנסות ליצור מודלים של האופן שבו המוח האנושי אמור לעבד מידע.
אתגרים עם AI
יש כמה אתגרים בפיתוח של AI ובשימוש בו. בהמשך מופיעות רק כמה נקודות שחשוב להביא בחשבון.
איכות ועדכניות הנתונים
מערכי נתונים גדולים שמשמשים לאימון מודלים שונים של AI הם בדרך כלל לא עדכניים זמן קצר לאחר השימוש בהם. כלומר, אם מחפשים את המידע העדכני ביותר, כדאי להיעזר בהנדסת הנחיות כדי לשפר את הביצועים של מודל ה-AI במשימות ספציפיות ולהפיק פלט טוב יותר.
מערכי נתונים יכולים להיות חלקיים או קטנים מדי, מכדי לתמוך ביעילות בתרחישים מסוימים. כדאי לנסות לעבוד עם כמה כלים או להתאים אישית את המודל לפי הצרכים שלכם.
חששות בנוגע לאתיקה ולדעה קדומה
טכנולוגיית AI היא מלהיבה שיש לה הרבה פוטנציאל. עם זאת, בסופו של דבר, מחשבים ואלגוריתמים נוצרים על ידי בני אדם, מאומנים על נתונים שבני אדם עשויים לאסוף, ולכן הם כפופים לכמה אתגרים. לדוגמה, מודלים יכולים ללמוד ולהעצים הטיה אנושית וסטריאוטיפים מזיקים, ולהשפיע ישירות על הפלט. חשוב לגשת לפיתוח טכנולוגיית AI תוך התמקדות בצמצום הטיות.
יש מספר שיקולים אתיים בנוגע לזכויות יוצרים בתוכן שנוצר על ידי AI: מי הבעלים של התוכן, במיוחד אם התוכן מושפע במידה רבה מחומר המוגן בזכויות יוצרים או מועתק ישירות ממנו?
לפני שיוצרים תוכן ורעיונות חדשים, כדאי לחשוב על כללי המדיניות הקיימים לגבי אופן השימוש בחומר שאתם יוצרים.
אבטחה ופרטיות
מפתחי אתרים רבים אמרו שהשימוש בכלי AI הוא בראש סדר העדיפויות שלהם. הדבר נכון במיוחד בהקשרים עסקיים עם דרישות מחמירות לגבי נתונים, כמו ממשלות וחברות בתחום הבריאות. יש חשש לחשיפת נתוני משתמשים לצדדים שלישיים נוספים באמצעות ממשקי API בענן. חשוב שכל העברת הנתונים תהיה מאובטחת ומנוטרת באופן רציף.
השימוש ב-AI במכשיר עשוי להיות המפתח לטיפול בתרחישים כאלה. MediaPipe הוא פתרון אחד שנמצא בשלבי פיתוח לבעיה, אבל יש עוד הרבה מחקר ופיתוח שצריך לעשות.
מתחילים לעבוד עם AI באינטרנט
עכשיו, אחרי שאתם מכירים את הסוגים הרבים של בינה מלאכותית, אתם יכולים להתחיל לחשוב איך להשתמש במודלים קיימים כדי להיות פרודוקטיביים יותר וליצור אתרים ואפליקציות אינטרנט טובים יותר.
אתם יכולים להשתמש ב-AI כדי:
- ליצור השלמה אוטומטית טובה יותר לחיפוש באתר.
- זיהוי נוכחות של חפצים נפוצים, כמו בני אדם או חיות מחמד, באמצעות מצלמה חכמה
- טיפול בספאם בתגובות באמצעות מודל שפה טבעי.
- כדי לשפר את הפרודוקטיביות, אפשר להפעיל השלמה אוטומטית לקוד שלך.
- תוכלו ליצור חוויית כתיבה לפי WYSIWYG עם הצעות למילה או למשפט הבאים.
- לספק הסבר ידידותי לאנשים לגבי מערך נתונים.
- ועוד...
מודלים של בינה מלאכותית שעברו אימון מראש יכולים להיות דרך מצוינת לשפר את האתרים, אפליקציות האינטרנט והפרודוקטיביות שלנו, בלי שיהיה צורך בהבנה מלאה של אופן הפיתוח של המודלים המתמטיים ואיסוף של מערכי נתונים מורכבים שמפעילים את כלי ה-AI הכי פופולריים.
רוב המודלים עונים על הצרכים שלך באופן מיידי, ללא צורך בהתאמה נוספת. כוונון הוא התהליך של לקיחת מודל שכבר אומן לפי מערך נתונים גדול, ואימון נוסף שיענה על צורכי השימוש הספציפיים שלכם. יש כמה שיטות לכוונן את המודל:
- למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF) היא שיטה שמתבססת על משוב אנושי כדי לשפר את ההתאמה של המודל להעדפות ולכוונות האנושיות.
- Adaption בדירוג נמוך (LoRA) היא שיטה חסכונית בפרמטרים למודלים גדולים של שפה, שמפחיתה את מספר הפרמטרים שניתנים לאימון תוך שמירה על ביצועי המודל.