ההישגים האחרונים בתחום הבינה המלאכותית מעניקים הצצה לעתיד הקרוב

השימוש בבינה מלאכותית מתרחב בכל התחומים: מכוניות חכמות ללא נהג, מנועי חיפוש, מודלי ניתוח לתעשייה הרפואית ומערכות פרדיקטיביות. בשנים הקרובות זה צפוי להשפיע משמעותית על החיים של כולנו

אלגוריתמים ללמידה אוטומטית הפכו למרכיב מרכזי בעולם. אמנם המונח נשמע כאילו הוא לקוח מתחום המדע הבדיוני, או לפחות מרוחק מאוד מחיי היומיום שלנו, אך למעשה האפליקציות והשירותים שאנו צורכים כיום כבר מבוססים על אלגוריתמים חדשניים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה. מדובר בשני תחומים חמים בעולם המיחשוב, ובמיוחד בחברות טכנולוגיה, וזו הסיבה שחשוב לנתח ולחקור את השינויים שייכנסו לחיינו כתוצאה מהבינה המלאכותית והטמעתה.

אך לפני שנסתכל קדימה בניסיון להבין מה צופן העתיד, נביט לאחור על ההיסטוריה של הבינה המלאכותית והסיבות להיווצרותה. הצעדים הראשונים בתחום נעשו עוד במאה ה-17, ואולם רק במאה שעברה, או ליתר דיוק ב-1959, טען ארתור סמואל, מחלוצי הבינה המלאכותית, שבמקום שהמחשב יקבל את כל הדרוש לו מהמתכנתים יש לאפשר לו ללמוד באופן עצמאי. אמונה זו המשיכה להתגבש במשך השנים, ועם האינטרנט והשימוש המוגבר בחיישנים והתקנים ניידים, התאפשר סוף סוף גם ליצור כמויות עצומות של נתונים שמתוכם יכולים המחשבים למצות מידע בעל משמעות.

בעולם הבינה המלאכותית למידת מכונה (או למידה אוטומטית) היא צעד נוסף קדימה, וכיום הודות ליישומים שתוכננו לשם כך במיוחד, מכונות מסוגלות ללמוד באופן אוטונומי על סמך ניתוח והשוואה של נתונים. תפקידם של בני האדם הוא להגדיר את האופן שבו התכנית תלמד, לבחור את הדוגמאות והמידע שיש לאחסן ולקבוע כיצד המכונה תיישם את הידע על מנת לקבל החלטות. ישנן אינספור טכניקות שמשמשות לניתוח, מהשיטות הבסיסיות ביותר, דרך שילוב של גיאומטריה אנליטית ואלגברה ליניארית ועד אלגוריתמים מורכבים ביותר.

אחת הטכניקות החשובות ביותר היא למידה עמוקה, שעושה שימוש ברשתות עצביות – מודל מתמטי המדמה את התנהגות המוח האנושי ויכול להופיע בצורת תוכנה או מערכת מבוססת חומרה. ניצול הפוטנציאל של רשתות עצביות מלאכותית המבוססות על הרבה רמות, קשרים וכיוונים של הפצת נתונים, מאפשר לבצע שירותים ולהטמיע יישומים בדרך שעד לפני שנים בודדות נחשבה לבלתי אפשרית.

המחשב שניצח את האדם

השנה מחשב AlphaGo הגיע לציון דרך חשוב בתחום הבינה המלאכותית בצורת תוכנה למשחק Go שפותח על-ידי צוות המחקר של DeepMind. המחשב שיחק נגד אחד משחקני ה-Go הטובים בעולם, לי סדול (Sedol), בסדרה של חמישה משחקים. סדול ניצח בארבעה והפסיד באחד בלבד. זו הייתה הפעם הראשונה שבן אנוש הובס על ידי מחשב באחד המשחקים העתיקים והמורכבים ביותר.

הטכנולוגיות שהוטמעו ב-AlphaGo אפשרו לתוכנה לנתח כל צעד וצעד, להבין את התנהגותו של סדול ולצפות אותה. זוהי דוגמה ברורה של הפוטנציאל של הטכנולוגיות בימינו. חשוב להבין, זה אינו עוד סיפור מסקרן על מחשב שהביס אדם, אלא להיפך: זוהי המחשה של העוצמה הטמונה בשילוב של ידע אנושי עם עוצמה מחשובית של מחשב.

ההתפשטות של טכנולוגיות למידת מכונה ולמידה עמוקה משנה את חיי היומיום שלנו. דוגמה מעניינת נוספת – אם כי טריוויאלית בהתחשב בכך שאנו כבר משתמשים בה כל הזמן – היא המקלדת של הסמארטפון שלנו. המקלדות האלו מבוססות על מערכת פרדיקטיבית, שמספקת לנו הצעות על סמך ההקשר וסגנון הכתיבה שלנו. מערכות אלו פועלות באמצעות למידה וניתוח בזמן אמת וחוזות את המלים הבאות שנקליד. אפילו אפליקציות של זיהוי פנים, זיהוי שירים ותוכנות דומות מבוססות על טכנולוגיות למידה אוטומטיות כאלו.

השימוש בבינה מלאכותית מתרחב בכל התחומים: מכוניות חכמות ללא נהג, מנועי חיפוש, מודלי ניתוח לתעשייה הרפואית ומערכות פרדיקטיביות הם רק כמה מהיישומים שבהם בינה מלאכותית כבר משתמשת כיום והם ממשיכים ומתפתחים בהתמדה.

מה צופן העתיד?

ניתוח ההשפעה שתהיה לבינה המלאכותית על חיינו הוא חלק מדיון רחב מאוד, גם בקהילה המדעית. אחת מהאסכולות חוששת מעתיד שבו הבינה המלאכותית תצליח להחליף את בני האדם. זהו רעיון מוכר שמופיע בסרטי מדע בדיוני, שמראים תרחישים של יצורים בעלי יכולות קוגניטיביות גבוהות מאלה של בני אדם משתלטים על האנושות. ואולם בחיים האמיתיים הרבה יותר חשוב ונכון לראות ולהבין כיצד בני האדם יכולים להשתמש בטכנולוגיות האלו לתועלתם. למעשה, מה שיחולל את ההבדל אינו הטכנולוגיה עצמה, אלא אופן השימוש בה והשיפורים שכבר היום אנו חווים בחיי היומיום שלנו הם מדהימים.

מה שבטוח הוא שאנו עדים לשינוי תפיסתי באופן שבו אנו מנהלים את חיינו. הפוטנציאל של טכנולוגיית בינה מלאכותית הוא עצום, ואין ספק שמה שאנו עדים לו כיום הוא רק הפרק הראשון בסיפור שימשיך וייכתב בשנים הבאות.

 

הכתבה בחסות אינטל

אינטל היא חברת ההייטק הגדולה בישראל. המעבדים של אינטל מותקנים במאות מיליוני מחשבים – רבים מהם פרי פיתוח וייצור ישראלי. אולם אינטל היא הרבה יותר משבבים. בשנים הקרובות החברה תתמקד בפתרונות ענן, אינטרנט של הדברים, זיכרונות מתקדמים, רובוטים, רחפנים, לצד פיתוחים פורצי דרך נוספים.

גיא גרימלנד

גיא גרימלנד הוא דובר אינטל בישראל.

הגב

10 תגובות על "ההישגים האחרונים בתחום הבינה המלאכותית מעניקים הצצה לעתיד הקרוב"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* שימו לב: תגובות הכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, לרבות דברי הסתה, הוצאת דיבה וסגנון החורג מהטעם הטוב ו/או בניגוד לדין ימחקו. Geektime מחויבת לחופש הביטוי, אך לא פחות מכך לכללי דיון הולם, אתיקה, כבוד האדם והדין הישראלי.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
חיים
Guest

כותרת מעניינת ומבטיחה,
אבל לא מקיימת.

מנהל המוצר יהושפט
Guest
מנהל המוצר יהושפט

מסכים, כתבה רדודה מאד

משה
Guest

פעם הקשבנו לתקליטים. בד״כ הקשבנו במהירות 33 והיינו יכולים לחרב את היצירה במהירות 45.
אם במקרה היינו מקשבים במהירות 45 היינו מזהים את היצירה.
מה שמסקרן זה, האם אותו מחשב לומד (נניח שהוא יודע לזהות שירים), ידע לזהות את יצירה מסויימת גם אם היא רצה מהר יותר, נניח ב 45 במקום 33?

Asaf Shelly
Guest

כן כי היחס בין התדרים נשמר. צריך להגדיר את זה כפרמטר

צומח דומם
Guest

אתה חייב לי 15 שניות על שאלה רטורית ללא פואנטה. לאן לשלוח את החשבונית ?

משה
Guest

כמה זה יוצא בכסף? ואיך בדיוק את מתכוון להוסיף לי מע״מ על 22 אג׳?
לא אכפת לי לשלם גם לזה שמעליך חרף העובדה שהוא טועה.

hola
Guest

שני תיקונים קטנים:
רשמתם שסדול ניצח בארבעה משחקים והפסיד באחד, זה בדיוק ההפך.
נוסף על כך זו לא פעם ראשונה שמחשב מנצח שחקן גו אלא פעם ראשונה שמחשב מנצח שחקן גו 9 דאן פרו בלי האנדיקאפ.

Elad
Guest

מסכים.
בנוסף AlphaGo כבר לא האלופה.. יש את AlphaGo Zero שניצחה 100-0 את AlphaGo …

שחר
Guest

שרה קונור ידעה זאת לפניכם. זהו סופו של עידן (:

שחר
Guest

שרה קונור ידעה זאת לפניכם. זהו סופו של עידן (:

wpDiscuz

תגיות לכתבה:

נותרו עוד
00
ימים
:
00
שעות
:
00
דקות
:
00
שניות
לכנס המפתחים הגדול בישראל