אלגוריתם (Algorithm)
"מתכון" לביצוע משימה, שמורכב מהוראות חד-משמעיות. תחשבו פחות על "בשלו ביצה" ויותר על "פתחו את דלת המקרר, שלפו ביצה, הניחו את הביצה על משטח העבודה…", או פשוט צפו בסרטון הזה, שמדגים היטב כמה קשה לנו להבין מה זה חד-משמעי. מדובר במושג כללי, שאינו בהכרח קשור לבינה מלאכותית. בקונטקסט הרלוונטי, חשבו על דוגמאות כמו הפיד של פייסבוק (או של טיקטוק) - הוא לא כרונולוגי, אלא מבוסס על אלגוריתמים שנותנים משקל לפוסטים אפשריים ומוציאים מהמתכון הזה פיד עם סידור מותאם-אישית במיוחד עבורכם.
בינה מלאכותית (Artificial Intelligence)
תיאור כללי לכל דבר אפשרי שיכול להישמע טוב למשקיעים ו/או לקוחות. חלק ניכר מהמוצרים שנמכרים באמצעות שילוב האותיות AI לא באמת קשורים לתחומים כמו למידת מכונה. גם אוטומציה בסיסית נמכרת כ-AI בימינו, וזה במקרה הטוב - לפעמים מאחורי הקלעים יש אנשים שפשוט מבצעים את המשימות ידנית. רוצים את ההסבר הלא שיווקי? יש לנו כתבה שלמה על זה.
בינה מלאכותית כללית (General Artificial Intelligence)
פנטזיית מדע בדיוני שעדיין לא באמת קרובה ללהפוך למציאות, שבה יש מערכת בינה מלאכותית שפועלת לא בתחום אחד אלא בכולם, ויכולה ללמוד כל דבר שאנשים יכולים ללמוד. כמעט כל ייצוג של AI במדע בדיוני הוא בינה מלאכותית כללית - מסקיינט והרובוטים ב"שליחות קטלנית" ועד לסמנתה בסרט "היא".
עיבוד שפה טבעית (NLP)
לא, לא הדבר הניו-אייג'י, פסאודו-מדעי, שעוסק בשינוי הרגלים דרך שינוי בדפוסי חשיבה. אנחנו מדברים על ה-NLP המגניב יותר, שגם קשור בימינו לבינה מלאכותית וגם נמצא בבסיס החידושים הצרכניים המגניבים ביותר בתחום. אלה ראשי התיבות של Natural Language Processing (עיבוד שפה טבעית) - היכולת של מחשבים לעבד תוכן מילולי שאנשים יצרו לכדי דברים שאפשר לעבוד איתם. תחום ה-NLP אמנם קיים עוד משנות ה-50, אבל העלייה בכוח העיבוד ופיתוח יכולת למידה עמוקה מאפשרים למחשבים היום להבין דברים שאנחנו מבקשים מהם בכתב או בעל פה. אתם פוגשים את הטכנולוגיה הזאת בין היתר ביישומים כמו סירי, גוגל אסיסטנט, אלכסה וכו'.
למידת מכונה (Machine Learning)
בצורה הכי פשוטה, זה אוסף פתרונות שבאמצעותם מחשב יכול ללמוד, אבל במובן שבו מחשבים ולא בני אדם לומדים - להשתמש במידע כדי לשפר את יכולותיו בדבר מאוד ספציפי. בימינו, הרבה פעמים מדברים על אלגוריתמים שבאמצעותם מערכות "מתאמנות" על סט של מידע (דאטה סט) קיים כדי להשתפר במשימה שקשורה למידע הזה. תחשבו על מנגנוני זיהוי ספאם. הם לא יודעים בוודאות שהמייל שמודיע לכם כי קיבלתם ירושה של 54 מיליון דולר הוא ספאם, אבל על בסיס המידע שעליו המנגנון התאמן הוא יכול לזהות בוודאות גבוהה שאתם לא הפכתם עכשיו בין רגע למיליונרים אלא שמנסים להונות אתכם.
למידה עמוקה (Deep Learning)
אחד התחומים בתוך למידת מכונה, שמנסה לקחת השראה מהמוח האנושי, ומאמן מחשבים באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות. התוצאה היא אלגוריתם שבין השאר משתמש בשגיאותיו שלו כדי להשתפר, בלי שנצטרך לתקן אותו ידנית. בתחום ראיית מחשב, למשל, שבו מלמדים מכונה להתמודד עם מידע ויזואלי, אפשר ללמד מחשב לזהות חתול דרך מידע אימון של אלפי תמונות חתולים. המחשב לא יידע שהוא למד לזהות חיית מחמד שעושה מיאו ושורטת בלי סיבה נראית לעין, אלא שלפריט שמוצג בפניו יש כמות מספקת של דמיון לחומרי האימון כדי להגיד ברמת וודאות גבוהה שהוא, כמותם, "חתול".
למידה מפוקחת/לא מפוקחת (Supervised/Unsupervised Learning)
מדובר בשני סוגים שונים של למידת מכונה. כשהלמידה היא מפוקחת, זה לא אומר שאדם יושב ומפקח על המחשב, אלא שהמחשב מקבל מידע שכבר עבר תיוג. באותה דוגמת חתולים מהסעיף הקודם, המחשב מקבל סט תמונות שכבר הוגדרו על ידי אדם כתמונות של חתולים, ומטרתו להגיע להבנה איך נראה חתול. גם בדוגמת הספאם, צריך לתת למחשב דוגמאות של ספאם והוא לומד מהן. בלמידה לא מפוקחת, המידע שאיתו הבינה המלאכותית עובדת לא עברה תיוג, והמערכת מחפשת בתוך ים של מידע לא מתויג הקשרים ודמיון. נגיד, אם יש לכם מנוע המלצות תוכן יחד עם נתונים דמוגרפיים של אנשים שנכנסים לתכנים שונים, המערכת יכולה לטייב אותו לא על בסיס קטגוריות אלא על בסיס מציאת הקשרים שאינם בהכרח ברורים לנו בין ההמלצה לעלייה במספר הכניסות.
צ׳אטבוט (Chatbot)
תוכנת מחשב שמטרתה לנהל שיחה שמדמה שיחה אנושית עם בני אדם. אם כבר התנסיתם בשירות דרך וואטסאפ או צ׳אט עם ״נציגי שירות לקוחות״ שלא מבינים מה אתם רוצים מהם וחוזרים על אותם הדברים שוב ושוב, יש סיכוי גבוה שמדובר בצ׳אטבוט. צ׳אטבוטים בנויים היטב הם דרך מעניינת לתקשר עם מערכות ממוחשבות, אך אל תטעו לחשוב שבאמת יש להם מחשבות.
בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI)
מערכות בינה מלאכותיות שמטרתן לייצר דברים חדשים ולא, נגיד, לסווג דברים קיימים. הדוגמאות החמות ביותר הן מחוללי תמונות מסוגו של DALL-E2, שמייצרים תמונות על בסיס כיתובים טקסטואליים, ומודלים של שפה מסוגו של GPT-3 שיכולים לכתוב סלוגן שיווקי עבור העסק שלכם. חייבים לומר שהיצירות החדשות נמצאות הרבה רמות מתחת למה שקרוי בשפה האנושית דמיון, ולא מתעלות עדיין מעל לרמה של חקיינות.
FSD
הדוגמה העכשווית המובהקת ביותר לסכנת הישענות על פנטזיות בתחום ה-AI. לרכבי טסלה בארה״ב יש מצב בשם "Full Self-Driving" (נהיגה עצמית מלאה). זו יכולת שאמנם מסווגת כגרסת בטא (ניסוי), אבל עולה כסף. יש לא מעט אנשים שבאמת סומכים על כך שהמכונית המגניבה שלהם יכולה לנהוג בעצמה בכבישים עירוניים הומי אדם. הרשת מלאה בסרטונים של אנשים שנאלצים לסטות ברגע האחרון כאשר FSD עושה טעות, ויש גם דיווחים על תאונות שמערבות את המערכת. האם זה עדיין יותר בטוח מנהיגה אנושית? בהחלט, אבל בואו נאמר שלא מומלץ להוריד את העיניים מהכביש גם כשתוצר הבינה המלאכותית של טסלה הוא זה שנוהג.
4 צפייה בגלריה
מיסטר בין ב"גמביט המלכה". דוגמה לשימוש חיובי (?) בטכנולוגיית דיפ פייק
(מתוך היוטיוב של Tech Solo)
דיפ פייק (Deep Fake)
תחום חדש יחסית, ומבהיל למדי, שנולד כחלק מגל התקדמות הבינה המלאכותית בשנים האחרונות, במסגרתו פותחו ומוסחרו אלגוריתמים שמאפשרים בקלות רבה יחסית להלביש פנים של אדם על גוף של אדם אחר בתמונות וסרטונים. זיהוי של סרטוני דיפ פייק הופך לקשה יותר משנה לשנה, ולא מן הנמנע שבשנים הקרובות סרטונים כאלה יופצו כדי להשפיע על דעת הקהל בנושאים מהותיים.
