גור תירוש | הרצאות וסדנאות

יש אנשים ששינו את ההיסטוריה – אבל לא רק בדרך שאנחנו רגילים לחשוב עליה. לא עם חרב, ולא עם פוליטיקה, אלא עם רעיונות. אחד מהם היה אלן טיורינג. מתמטיקאי, גאון מחשבים, פורץ דרך... ואדם ששילם מחיר כבד על מי שהיה.

העולם של מודלי הבינה המלאכותית מתחדש בקצב מסחרר – ועם כל גרסה חדשה מגיעות גם יכולות חדשות, הבדלים טכניים, ושאלות לא פשוטות: במה שונה GPT-4o מ-Gemini 2.5? מתי כדאי להשתמש ב-Claude Opus, ומתי דווקא ב-Haiku? כדי לעזור לכם להבין את ההבדלים ולהשתמש במודל הכי מתאים למשימה שלכם, ריכזנו כאן את כל המידע שאתם צריכים – כולל דוגמאות פרקטיות להנחיות לכל מודל.

The body content of your post goes here. To edit this text, click on it and delete this default text and start typing your own or paste your own from a different source.

מדריך ליצירת Prompt (הנחייה) מיטבי לכלי בינה מלאכותית יוצרת ליצירת תמונות מטקסט

כיום, הבינה המלאכותית (AI) מתפתחת במהירות ומשפיעה על תחומים רבים בחיינו, ובמרכז ההתקדמות הזו עומד ChatGPT. כדי להבין את ChatGPT ואת התרומה שלו לעולם הטכנולוגיה, חשוב להכיר את המונחים המרכזיים הקשורים בו. מאמר זה יספק לכם את הכלים וההבנה הדרושים להבנת ChatGPT באופן מעמיק, דרך הסברים על 21 מונחים חיוניים שנמצאים בלב הטכנולוגיה הזו. בינה מלאכותית (AI): זהו המונח הכללי לכל מערכת המדמה אינטליגנציה אנושית. זה יכול לכלול כל דבר מזיהוי דיבור וקבלת החלטות ועד תפיסה חזותית ותרגום שפה. אם תחפשו "הגדרה מילונית" למונח בינה מלאכותית, להלן אחד: שם מטאפורי למצב בו מנסים לדמות יכולות חשיבה אנושית באמצעים טכנולוגיים. או במילים אחרות, בינה מלאכותית: מערכת המקבלת קלט יחד עם הגדרת הישג נדרש ומייצרת תוצאה רצויה. עיבוד שפה טבעית (NLP): זהו התחום ב-AI המתמקד באינטראקציה בין מחשבים ובני אדם באמצעות שפה טבעית. המטרה הסופית של NLP היא לקרוא, לפענח, להבין ולהעניק משמעות לשפה האנושית בצורה בעלת ערך. למידת מכונה (ML): זהו סוג של AI המספק למערכות את היכולת ללמוד ולשפר באופן אוטומטי מניסיון מבלי להיות מתוכנתות במפורש. למידת מכונה מתמקדת בפיתוח תוכנות מחשב שיכולות לגשת לנתונים ולהשתמש בהם כדי ללמוד בעצמן. אחד ההישגים המפורסמים ביותר בתחום זה היה "כחול עמוק" (Deep Blue), מערכת מחשב שפותחה על ידי IBM. בשנת 1996, "כחול עמוק" התמודדה לראשונה מול גארי קספרוב, אלוף העולם בשחמט, והפסידה. אולם, למידת מכונה כאמור, המערכת עברה שיפורים משמעותיים, ובשנת 1997 הצליחה לנצח את קספרוב בסדרת משחקים. הניצחון הזה סימן פריצת דרך משמעותית בתחום הבינה המלאכותית והראה את היכולות של מערכות מחשב לנתח כמויות עצומות של נתונים ולהשתמש באלגוריתמים מתקדמים כדי לקבל החלטות אסטרטגיות בזמן אמת. הישג זה הדגיש את הפוטנציאל של למידת מכונה והשפעתה האפשרית על תחומים רבים אחרים. בעקבות הניצחון של "כחול עמוק", תחום למידת המכונה המשיך להתפתח בקצב מהיר, והביא ליצירת מודלים מתקדמים יותר כמו רשתות עצביות ולמידה עמוקה. כיום, טכנולוגיות למידת מכונה נמצאות בשימוש רחב במגוון יישומים, כולל זיהוי תמונות וקול, עיבוד שפה טבעית, מערכות המלצה, וכלים לניתוח נתונים. הן מאפשרות למערכות להבין ולהסתגל לסביבות משתנות, לנתח מידע מורכב, ולקבל החלטות בצורה אוטונומית ומבוססת נתונים. למידה עמוקה: זהו תת-תחום של למידת מכונה המבוסס על רשתות עצביות מלאכותיות עם למידת ייצוג. מודלים של למידה עמוקה יכולים להשיג דיוק ברמה עולמית, לעיתים עולים על הביצועים של בני אדם במשימות מסוימות. אחת הדוגמאות הבולטות ביותר לכך היא AlphaGo, מערכת שפותחה על ידי חברה בשם DeepMind אשר נרכשה לאחר מכן על ידי Google. תוכנת AlphaGo הצליחה לנצח את לי סדול, מדרום קוריאה, אחד השחקנים הטובים בעולם במשחק הגו, בשנת 2016. משחק הגו נחשב לאחד המשחקים המורכבים ביותר בשל מספר האפשרויות העצום בכל מהלך והדרישה לחשיבה אסטרטגית מעמיקה. הניצחון של AlphaGo הדגים את הפוטנציאל העצום של למידה עמוקה ואת היכולת של מערכות מבוססות למידה עמוקה להתמודד עם אתגרים מסובכים בצורה מוצלחת. למי שמחפש ללמוד יותר, ביו-טיוב, ניתן למצוא את את סרט הדוקו שהופק לציון האירוע של המשחק מול לי סידול. לחצו כאן למעבר לסרט . ההישגים של AlphaGo, יחד עם אלו של "כחול עמוק", מראים את ההתקדמות המהירה בתחום הבינה המלאכותית ולמידת המכונה, ואת הפוטנציאל שלהם לשנות את הדרך בה אנו פותרים בעיות ומקבלים החלטות. טכנולוגיות למידה עמוקה נמצאות כיום בשימוש רחב במגוון יישומים, כולל זיהוי תמונות וקול, עיבוד שפה טבעית, מערכות המלצה, וכלים לניתוח נתונים. היכולות שלהן להבין ולהסתגל לסביבות משתנות, לנתח מידע מורכב, ולקבל החלטות מבוססות נתונים פותחות דלתות חדשות למגוון אפשרויות ויישומים חדשניים. מודל חיזוי שפה אוטורגרסיבי - Generative Pre-training Transformer (GPT): מודל חיזוי שפה אוטורגרסיבי הוא סוג של מודל למידת מכונה המשתמש בלמידה עמוקה כדי לייצר טקסט דמוי אנושי. המונח "אוטורגרסיבי" מתייחס לשיטה שבה המודל חוזה את המילה הבאה בטקסט בהתבסס על המילים הקודמות ברצף. GPT, שהוא ראשי תיבות של Generative Pre-training Transformer, הוא דוגמה למודל כזה. GPT משתמש בארכיטקטורת Transformer, שהוכחה כיעילה במיוחד לעיבוד טקסטים ולהבנת הקשרים מורכבים בשפה. בשלב הראשון של ההכשרה, המודל עובר תהליך של "Pre-training" שבו הוא נחשף לכמות עצומה של טקסטים ונלמד לחזות את המילה הבאה בטקסט נתון. תהליך זה מאפשר למודל ללמוד את מבנה השפה, כללי הדקדוק, ואוצר המילים. לאחר מכן, המודל עובר תהליך של "Fine-tuning" שבו הוא מותאם למשימות ספציפיות כמו מענה על שאלות, יצירת טקסטים לפי הנחיות מסוימות, או ניהול שיחות. דוגמה תיאורטית יכולה להמחיש את התהליך הזה בצורה טובה יותר. נניח שאנחנו רוצים להשתמש ב-GPT כדי לכתוב סיפור קצר. נתחיל בהזנת פתיחה לסיפור, כמו: "היה היה פעם, בכפר קטן על שפת הנהר, ילד בשם יוסי". המודל, בהתבסס על המילים שניתנו, יתחיל לחזות את המילים הבאות וליצור המשך לסיפור. התוצאה עשויה להיות: "יוסי אהב לשוט בסירתו הקטנה ולחקור את היערות הסמוכים. יום אחד, כשהיה בשיט הרגיל שלו, גילה מערה מסתורית." במהלך החיזוי, המודל משתמש בכל המילים הקודמות שכתב כדי לחזות את המילה הבאה בצורה שנראית טבעית ומתאימה להקשר. המודל לומד להבין את ההקשרים והמשמעות של המילים, ומייצר טקסט שמרגיש טבעי וזורם. בנוסף, היכולת של GPT לייצר טקסטים דמויי אנוש מאפשרת שימושים רבים נוספים, כמו כתיבת מאמרים, יצירת תסריטים, מענה לשאלות, ואפילו ניהול שיחות עם משתמשים. GPT הוא הבסיס למודלים כמו ChatGPT, שמסוגלים לנהל שיחות מורכבות ולהבין מגוון רחב של נושאים, והכל באמצעות אותו מנגנון חיזוי אוטורגרסיבי. באופן כללי, מודל חיזוי שפה אוטורגרסיבי כמו GPT הוא כלי עוצמתי המאפשר יצירת טקסטים מגוונים ואיכותיים, והופך למשאב חשוב בעולם הבינה המלאכותית ועיבוד השפה הטבעית. הנחיה (Prompt): בהקשר של ChatGPT, הנחיה היא קלט הניתן למודל, שעליו הוא מגיב. נרחיב... הנחיה יכולה להיות משפט, שאלה, בקשה ליצירת תוכן, או כל סוג אחר של טקסט שהמשתמש מזין למערכת. למעשה, הנחיה היא הדרך שבה המשתמש מתקשר עם המודל ומנחה אותו לייצר את התגובה הרצויה. ככל שההנחיה מדויקת ומפורטת יותר, כך הסבירות שהתגובה תהיה רלוונטית ומועילה עולה. בהקשר של יצירת תוכן, הנחיות יכולות לכלול הוראות ספציפיות לגבי הסגנון, הטון, או הנושא של הטקסט. לדוגמה, ניתן לבקש מ-ChatGPT לכתוב מאמר על נושא מסוים בטון פורמלי או ידידותי, או לכתוב שיר בסגנון מסוים. בהקשר של פיתוח תוכנה, הנחיות יכולות לכלול בקשות לכתיבת קוד, פתרון בעיות טכניות, או מתן הסברים על מושגים טכניים. המודל מסוגל להבין את ההנחיות ולייצר תגובות המתאימות לצרכים של המפתחים. הנחיה יכולה גם להיות חלק ממערכת רב-שלבית, שבה כל שלב מבוסס על תגובות המודל להנחיות קודמות. זה מאפשר למשתמשים לנהל שיחות מורכבות עם ChatGPT ולבקש ממנו לבצע משימות מרובות שלבים בצורה אינטראקטיבית. בנוסף, איכות ההנחיה משפיעה על איכות התגובה. הנחיות ברורות ומדויקות מסייעות למודל להבין טוב יותר את הציפיות של המשתמש ולספק תגובות רלוונטיות ומדויקות יותר. ChatGPT משתמש במידע מההנחיה כדי לזהות את ההקשר והכוונה של השאלה או הבקשה, ובכך לשפר את איכות התשובות שהוא מספק. באופן כללי, הנחיות הן הכלי המרכזי לתקשורת עם ChatGPT, ומאפשרות למשתמשים למצות את היכולות של המודל במגוון רחב של יישומים, החל מכתיבת תוכן יצירתי ועד למענה על שאלות טכניות מורכבות. אסימון (Token): חלק מכלל, כך שמילה היא אסימון במשפט, ומשפט הוא אסימון בפסקה. אסימונים הם אבני הבניין של עיבוד שפה טבעית. למעשה, אסימון יכול להיות מילה שלמה, חלק ממילה, או אפילו תו בודד, בהתאם לאופן שבו המודל מגדיר את האסימונים. לדוגמה, במילה "מחשבים", ניתן לפרק אותה לאסימונים כמו "מחשב" ו-"ים", אם זה יועיל לעיבוד השפה. בתהליך העיבוד, המודל מפרק את הטקסט לאסימונים על מנת לנתח ולהבין את המשמעות שלו בצורה יעילה יותר. אסימונים הם קריטיים בפעולות כמו תרגום מכונה, זיהוי דיבור, וניתוח טקסט. לדוגמה, במשפט "הכלב רץ מהר", כל מילה במשפט יכולה להיחשב כאסימון נפרד: "הכלב", "רץ", "מהר". כאשר המודל מעבד את המשפט, הוא משתמש באסימונים כדי להבין את המשמעות הכוללת ולייצר תגובה מתאימה. במקרים מסוימים, האסימונים יכולים לכלול גם סימני פיסוק ותיוגים, כך שהמשפט "הכלב, רץ מהר!" יכול להיפרד לאסימונים "הכלב", ",", "רץ", "מהר", "!". בעת שימוש במודלים של עיבוד שפה טבעית כמו GPT-3, מספר האסימונים בטקסט חשוב גם כן, מכיוון שלמודל יש מגבלה על כמות האסימונים שהוא יכול לעבד בפעם אחת. לדוגמה, אם למודל יש מגבלה של 2048 אסימונים, הוא יכול לעבד טקסטים ארוכים מאוד, אך חייב לפרק אותם לאסימונים כדי לנתח את המידע בצורה אפקטיבית. אסימונים גם מאפשרים למודלים להתמודד עם מילים לא מוכרות או חדשות. לדוגמה, אם ניתקל במילה חדשה כמו "טכנולוגיה", המודל עשוי לפרק אותה לאסימונים "טכנו" ו-"לוגיה", ובכך להבין את המשמעות שלה גם אם המילה המלאה לא הייתה בתהליך ההכשרה. לסיכום, אסימונים הם היחידות הבסיסיות שמודלים של עיבוד שפה טבעית משתמשים בהן כדי לפרק ולנתח טקסט. הם מאפשרים למודלים להבין את המשמעות הכוללת של הטקסט ולבצע משימות כמו תרגום, מענה על שאלות, ויצירת טקסטים בצורה מדויקת ורלוונטית. כוונון עדין (Fine-Tuning): זהו תהליך המתרחש לאחר שלב ההכשרה הראשוני, שבו המודל מותאם או מכוון למשימות ספציפיות, כגון מענה על שאלות או תרגום שפה. חלון הקשר (Context Window): ב-ChatGPT, זהו כמות היסטוריית השיחה האחרונה שהמודל יכול להשתמש בה כדי לייצר תגובה. חלון ההקשר מאפשר למודל לשמור ולהתייחס להודעות קודמות בשיחה, ובכך להבין את ההקשר הרחב יותר של השיחה הנוכחית. הדבר חשוב במיוחד כאשר מתקיימת שיחה מורכבת עם מספר שלבים, שאלות ותשובות מרובות, או כאשר יש צורך לשמור על קוהרנטיות וזרימה טבעית בשיחה. לדוגמה, אם בתחילת השיחה המשתמש שואל "איך מזג האוויר היום?" והמודל משיב, ולאחר מכן המשתמש ממשיך בשיחה ושואל "ומה עם מחר?", חלון ההקשר מאפשר למודל להבין שהשאלה השנייה מתייחסת למזג האוויר ביום שאחרי. בלי חלון ההקשר, המודל עשוי לא להבין את הקשר בין השאלות ולתת תשובה לא רלוונטית. חלון ההקשר משפיע גם על היכולת של המודל לנהל שיחות ארוכות ומשמעותיות. עם חלון הקשר רחב יותר, המודל יכול לשמור יותר מידע מהשיחה ולהתייחס אליו במדויק. לעומת זאת, חלון הקשר מוגבל יותר עלול לגרום לכך שהמודל ישכח חלקים חשובים מהשיחה הקודמת, מה שיכול לפגוע בקוהרנטיות ובאיכות התגובות. בנוסף, חלון ההקשר חשוב גם לתהליכים כמו סיפור סיפורים או כתיבת טקסטים ארוכים. כאשר המשתמש מבקש מהמודל לכתוב סיפור, חלון ההקשר מאפשר למודל להתייחס לדמויות, אירועים ומקומות שהוזכרו קודם לכן ולהמשיך את הסיפור בצורה קוהרנטית ומעניינת. באופן כללי, חלון ההקשר הוא מרכיב חיוני בתפקוד של ChatGPT ומודלים דומים, מכיוון שהוא מאפשר להם להבין ולשמור על ההקשר של השיחה, להגיב בצורה יותר רלוונטית ומדויקת, ולספק חווית משתמש משופרת וטבעית יותר. ב-ChatGPT, חלון ההקשר מוגבל לכ-2048 אסימונים (tokens), שהם בדרך כלל בין 1500 ל-3000 מילים, תלוי במורכבות השפה והמבנה שלה. כאשר השיחה עוברת את מגבלת האסימונים הזו, המודל מתחיל לשכוח את המידע המוקדם ביותר וממשיך לשמור רק על האסימונים האחרונים כדי לשמור על ההקשר העדכני ביותר. זאת אומרת שאם השיחה נמשכת זמן רב, ייתכן שהמודל לא יזכור פרטים שנאמרו בתחילתה, וחשוב לקחת זאת בחשבון בניהול שיחות ארוכות עם המודל. מנגנון תשומת לב (Attention Mechanism): זו טכניקה בשימוש במודלים של למידה עמוקה, שבה המודל מקצה משקלים או "תשומת לב" שונים למילים או תכונות שונות בעת עיבוד נתונים. טכניקה זו פותחה במקור על ידי חוקרים בגוגל, אשר פרסמו את המאמר המפורסם " Attention is All You Need " בשנת 2017. המחקר הזה שינה את האופן שבו מתמודדים עם בעיות של עיבוד שפה טבעית והביא ליצירת מודל ה-Transformer, המבוסס כולו על מנגנון תשומת הלב. במאמר, החוקרים הציגו איך מנגנון תשומת הלב מאפשר למודל להתמקד בחלקים הרלוונטיים ביותר של הקלט בזמן עיבוד הנתונים, דבר שמוביל לשיפור משמעותי בביצועים של המשימות השונות כמו תרגום מכונה, זיהוי שפה, וסיכום טקסט. השיטה הזו אפשרה להתמודד עם בעיות שהיו קיימות במודלים קודמים, כמו הקושי לטפל בתלות ארוכת-טווח בטקסט. כתוצאה מהמחקר הזה, מנגנון תשומת הלב הפך לאבן יסוד במודלים מודרניים של למידת מכונה ולמידה עמוקה, כולל GPT (Generative Pre-trained Transformer) שעליו מבוסס ChatGPT. מנגנון זה משפר את היכולת של המודלים להבין את ההקשר הרחב של הטקסט, לזהות את החשיבות של כל מילה או תכונה, ולייצר תגובות מדויקות ורלוונטיות יותר. למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF): זו שיטת כוונון עדין בשימוש ב-ChatGPT, שבה מודלים לומדים ממשוב הניתן על ידי בני אדם. התהליך כולל שילוב של למידת חיזוק (Reinforcement Learning) עם אינטראקציה אנושית כדי לשפר את הביצועים והדיוק של המודל. בלמידת חיזוק, המודל לומד באמצעות התנסות, קבלת תגמולים (או עונשים) על ביצועים, ושיפור התנהגותו על סמך המשוב שקיבל. כאשר משלבים את התהליך הזה עם משוב אנושי, מתקבלת מערכת שיכולה ללמוד ולשפר את עצמה בצורה יעילה ומדויקת יותר. ב-RLHF, המודל מקבל סט של משימות או שאלות ומייצר תשובות. התשובות האלה מועברות לבני אדם (מאמני AI) שמדרגים את האיכות והרלוונטיות של התשובות. הדירוגים האלה משמשים כמשוב עבור המודל, המאפשר לו לשפר את התגובות העתידיות שלו. המאמנים האנושיים יכולים לספק משוב מדויק ונרחב, כמו האם התשובה הייתה נכונה, ברורה, שימושית, וכדומה. לדוגמה תיאורטית, נניח שיש לנו מודל של ChatGPT שמטרתו לספק המלצות על ספרים. בשלב הראשוני, המודל עשוי להציע ספרים על סמך מידע מוגבל. אם משתמש מבקש המלצה על ספר מדע בדיוני, המודל עשוי להמליץ על ספרי מדע בדיוני פופולריים כמו "חולית" או "המדריך לטרמפיסט בגלקסיה". לאחר מכן, מאמן אנושי בודק את ההמלצות ומספק משוב: "ההמלצה על 'חולית' טובה מאוד, אבל 'המדריך לטרמפיסט בגלקסיה' פחות רלוונטי לסגנון המבוקש". בעזרת המשוב הזה, המודל לומד לשפר את ההמלצות שלו. בפעם הבאה שמישהו יבקש המלצה על ספר מדע בדיוני, המודל עשוי להציע ספרים מדויקים יותר על סמך המשוב שקיבל, כמו "המוסד" מאת אייזק אסימוב. תהליך זה חוזר על עצמו ומאפשר למודל ללמוד ולשפר את ביצועיו באופן מתמשך. למידת חיזוק ממשוב אנושי מאפשרת למודלים של ChatGPT לא רק ללמוד מתשובות נכונות ולא נכונות, אלא גם לשפר את היכולת שלהם להבין ניואנסים, הקשרים והעדפות אישיות, מה שמוביל לשיפור ניכר באיכות התגובות ובשביעות רצון המשתמשים. ממירים - Transformers: ממירים (Transformers) הם ארכיטקטורה של רשת עצבית שהוצגה לראשונה במאמר "Attention is All You Need" על ידי חוקרים מגוגל בשנת 2017. ארכיטקטורה זו חוללה מהפכה בתחום עיבוד השפה הטבעית ולמידת מכונה, ומשמשת כבסיס למודלים מתקדמים רבים, כולל GPT שעליו מבוסס ChatGPT. ה-Transformer משתמש במנגנוני תשומת לב עצמית (Self-Attention) ובשכבות תשומת לב מרובות (Multi-Head Attention) כדי לעבד ולנתח את הקשרים בין האסימונים בטקסט בצורה מקבילית ויעילה. בניגוד למודלים קודמים שהיו מבוססים על רשתות חוזרות (RNN) או רשתות קונבולוציה (CNN), ה-Transformer אינו תלוי ברצף הטקסט כדי להבין את ההקשרים והמשמעות, אלא מבצע את עיבוד הנתונים בצורה מקבילית. זה מאפשר לו להתמודד עם טקסטים ארוכים ומורכבים במהירות וביעילות רבה יותר. בארכיטקטורת ה-Transformer, הקלט עובר דרך שכבות רבות של עיבוד, כולל שכבות של תשומת לב מרובות ושכבות פיד-פורוורד, ובכך מאפשר למודל ללמוד ולהבין את ההקשרים המורכבים בין המילים והמשפטים בטקסט. תכונה זו מאפשרת ל-Transformer להבין ולהפיק טקסטים ברמה גבוהה, מה שהופך אותו לכלי מרכזי במגוון יישומים של עיבוד שפה טבעית, כמו תרגום מכונה, זיהוי דיבור, וסיכום טקסט. בנוסף, ה-Transformer מאפשר למודלים כמו GPT ואחרים ללמוד כמויות עצומות של נתונים ולבצע משימות מורכבות בצורה מדויקת ומהירה. היכולת שלו לטפל בהקשרים ארוכי טווח בטקסט ולהבין את המשמעות הכוללת של התכנים הפכה אותו לאחד הכלים החשובים והמשפיעים ביותר בתחום הבינה המלאכותית ועיבוד השפה הטבעית. ממשק תכנות יישומים (API): מאפשר אינטראקציה בין תוכנות שונות. OpenAI מספקת API למפתחים לשלב את ChatGPT בתוך היישומים והשירותים שלהם, וכך מאפשרת למפתחים להשתמש ביכולות ההבנה והתגובה של ChatGPT ליצירת חוויות משתמש מתקדמות. באמצעות API זה, ניתן לבצע משימות כגון מענה על שאלות, יצירת טקסטים מותאמים אישית, ניתוח נתונים ועוד, בצורה פשוטה ויעילה.

בינה מלאכותית (AI) היא תחום מסעיר ומתפתח בקצב מסחרר, המשפיע על מגוון עצום של תחומים ותעשיות. מהיכולת של מכונות ללמוד ולשפר את ביצועיהן באופן עצמאי ועד להבנה וניתוח מעמיק של שפה אנושית, הבינה המלאכותית מחוללת מהפכה באופן שבו אנו חיים ועובדים. במאמר זה נחקור את מושגי היסוד בבינה המלאכותית ואת אנשי המפתח שהניחו את היסודות להתפתחותה המדהימה. נתעמק במונחים כגון למידת מכונה, רשתות נוירונים, למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית, ונכיר את המדענים והחוקרים שהובילו פריצות דרך משמעותיות בתחום. קריאה מהנה ומעשירה! מושגי יסוד בבינה מלאכותית למידת מכונה (Machine Learning) - למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית המתמקדת בפיתוח אלגוריתמים שמאפשרים למחשבים ללמוד מתוך נתונים ולשפר את ביצועיהם עם הזמן. לדוגמה, ניתן לפתח אלגוריתם למידת מכונה שמסוגל לזהות מיילים חשודים כדואר זבל על ידי ניתוח מיילים קודמים שסומנו כדואר זבל ולמצוא תבניות המשותפות ביניהם. ככל שהאלגוריתם נחשף ליותר דוגמאות של דואר זבל, הוא משתפר ביכולת הזיהוי שלו. רשתות נוירונים (Neural Networks) - רשתות נוירונים הן מבנים חישוביים המורכבים מיחידות עיבוד קטנות הקרויות נוירונים, הדומים לתאים במוח האדם. כל נוירון מקבל קלט, מבצע עליו חישוב פשוט ומעביר את הפלט לנוירונים אחרים. לדוגמה, רשת נוירונים יכולה לשמש לזיהוי תמונות, כאשר כל נוירון מזהה תכונה מסוימת בתמונה כמו קצוות, צבעים או צורות, ובסופו של דבר הרשת כולה מחליטה מהי התמונה (כמו זיהוי חתול או כלב). למידה עמוקה (Deep Learning) - למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה המשתמשת ברשתות נוירונים עם מספר רב של שכבות (עומק), מה שמאפשר למידה של תבניות מורכבות יותר. לדוגמה, רשת נוירונים עמוקה יכולה לשמש לזיהוי פנים בתמונות, כאשר השכבות הראשונות מזהות תכונות בסיסיות כמו קצוות וצורות, והשכבות העמוקות מזהות תכונות מורכבות יותר כמו חלקי פנים ספציפיים (עיניים, אף, פה) ומבנה כללי של הפנים. עיבוד שפה טבעית (Natural Language Processing, NLP) - עיבוד שפה טבעית הוא תחום בבינה מלאכותית המתמקד בהבנה וניתוח של שפה אנושית על ידי מחשבים. לדוגמה, עיבוד שפה טבעית משמש לפיתוח מערכות תרגום אוטומטי שמסוגלות לתרגם טקסט משפה אחת לשפה אחרת בצורה מדויקת, או ליצירת צ'אטבוטים שמבינים ומגיבים לשאלות של משתמשים בשפה טבעית. למידת חיזוק (Reinforcement Learning) - למידת חיזוק היא שיטה בלמידת מכונה שבה אלגוריתם לומד לקבל החלטות על ידי אינטראקציה עם הסביבה וקבלת חיזוקים (תגמולים) על פי הפעולות שהוא מבצע. לדוגמה, אלגוריתם למידת חיזוק יכול ללמוד לשחק במשחק וידאו על ידי קבלת נקודות על פעולות מוצלחות והפסדים על פעולות לא מוצלחות, כך שבסופו של דבר הוא ילמד לבצע את הפעולות הנכונות כדי להשיג את מירב הנקודות. רשתות נוירונים קונבולוציוניות (Convolutional Neural Networks, CNN)- רשתות נוירונים קונבולוציוניות הן סוג מיוחד של רשתות נוירונים שנמצאות בשימוש בעיקר בזיהוי תמונות ועיבוד נתונים חזותיים. רשתות אלו משתמשות בשכבות קונבולוציה שמסוגלות לזהות תבניות בתמונות (כמו קצוות, טקסטורות וצורות) בצורה אוטומטית ויעילה. לדוגמה, CNN משמשות במערכות לזיהוי אובייקטים בתמונות וסרטונים, כמו זיהוי כלי רכב בתמונות מצילומי אבטחה. אנשי מפתח בבינה מלאכותית אלן טיורינג - אלן טיורינג נחשב לאחד מהאבות המייסדים של מדעי המחשב ובינה מלאכותית. הוא פיתח את מבחן טיורינג, מבחן המיועד לקבוע אם מחשב יכול להפגין אינטיליגנציה אנושית. תובנותיו ומחקריו היוו בסיס למחשבים מודרניים ולבינה מלאכותית. ג'ון מקארתי - ג'ון מקארתי טבע את המונח "בינה מלאכותית" והיה חלוץ בתחום זה. הוא גם היה אחד מהמארגנים של ועידת דארטמות' ב-1956, שבה נקבעו עקרונות היסוד של תחום הבינה המלאכותית. מקארתי פיתח את שפת התכנות Lisp, שהייתה שפה ראשונית בתחום זה. מרווין מינסקי - מרווין מינסקי היה חוקר מוביל בתחום הבינה המלאכותית ושותף להקמת מעבדת ה-AI של MIT. הוא תרם תרומות משמעותיות בתחום הידע הייצוגי וההבנה של מבנים מנטליים. מינסקי גם פיתח תאוריות חשובות על איך ניתן להטמיע אינטיליגנציה במכונות. ג'פרי הינטון - ג'פרי הינטון הוא אחד מהחלוצים בתחום הלמידה העמוקה ורשתות נוירונים. מחקריו בתחום זה הובילו לפריצות דרך משמעותיות, ובמיוחד ביישום של רשתות נוירונים עמוקות לבעיות כמו זיהוי תמונות ועיבוד שפה טבעית. הוא פיתח את האלגוריתם של "backpropagation" ששיפר בצורה משמעותית את היכולת לאמן רשתות נוירונים. יאן לקון - יאן לקון הוא מדען מחשב שהתמקד בלמידה עמוקה ורשתות נוירונים קונבולוציוניות. מחקריו ותרומותיו בתחום זה הובילו לפיתוח מערכות זיהוי תמונות והבנה חזותית מדויקות ביותר. לקון משמש כראש תחום הבינה המלאכותית בפייסבוק (Meta). אנדרו נג - אנדרו נג הוא אחד המובילים בתחום הלמידה העמוקה ובינה מלאכותית. הוא היה ממקימי Google Brain, פרויקט שנועד לקדם את המחקר והפיתוח בתחום הבינה המלאכותית. הוא גם פיתח קורסים מקוונים בתחום זה שעזרו להפיץ ידע ולהכשיר אנשי מקצוע רבים בתחום הבינה המלאכותית. יושואה בנג'יו - יושואה בנג'יו הוא אחד מהחוקרים המובילים בתחום הלמידה העמוקה. מחקריו עוסקים בפיתוח אלגוריתמים שמסוגלים ללמוד ולזהות תבניות מורכבות בנתונים. הוא זכה בפרס טיורינג בשנת 2018 יחד עם ג'פרי הינטון ויאן לקון על תרומתו המשמעותית לפיתוח תחום הלמידה העמוקה. ריי קורצווייל - ריי קורצווייל הוא עתידן, ממציא וסופר שתרם רבות לתחום הבינה המלאכותית. הוא ידוע בחזונותיו על עתיד הבינה המלאכותית והסינגולריות הטכנולוגית, שבה מכונות יגיעו לרמת אינטיליגנציה אנושית ויעברו אותה. קורצווייל פיתח מספר טכנולוגיות חדשניות והיה פעיל בקידום התחום באמצעות הרצאות וספרים. קורצווייל מצוטט לא מעט עבור המפשט הבא: "קבעתי את התאריך של הסינגולריות (נקודת ייחוד) - המייצגת שינוי בעל השפעה עצומה ליכולת האנושית - לשנת 2045. האינטליגנציה הלא-ביולוגית שתיווצר באותה שנה תהיה חזקה פי מיליארד מכל האינטליגנציה האנושית כיום".