בשיתוף קורל טכנולוגיות
ישנם מספר סוגים שונים של מערכות מבוססות בינה מלאכותית
- מכונות ריאקטיביות – מכונות ריאקטיביות הן הצורה הבסיסית ביותר של בינה מלאכותית שמסוגלות להגיב רק לסביבה. למכונה ריאקטיבית אין יכולת ללמוד או לקבל החלטות על סמך נתוני העבר.
- זיכרון מוגבל – מערכות בינה מלאכותיות היכולות לקבל החלטות על סמך חוויות העבר, אך הן יכולות לעבד רק כמות מוגבלת של מידע.
- התאוריה של התודעה (ToM) – מערכות בינה מלאכותיות אלו יכולות להבין ולצבור נתונים מתוך מצבים נפשיים של אחרים.
- מערכות מודעות (Self-aware) – למערכות הבינה המלאכותית הללו יש תחושת עצמיות ומסוגלות להתבוננות פנימית.
יישומי בינה מלאכותית
יישומי AI הם עצומים ומגוונים, והם כוללים יישומים בתחומים כמו בריאות, פיננסים, תחבורה וייצור.
בתחום הבריאות, למשל, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנתח תמונות רפואיות ולסייע באבחנות, בעוד שבפיננסים ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות מגמות שוק ולמנוע הומאות.
בתחום התחבורה ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל מסלולים של אוטובוסים, להפחית פקקים ולהפחית את צריכת הדלק, ובייצור ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לשיפור יעילות הייצור ובקרת האיכות
אתיקה בתחום הבינה המלאכותית
שכלול ופיתוח הבינה הלאכותית מעלה גם שאלות אתיות חשובות, כמו אובדן פוטנציאלי של מקומות עבודה, חששות לפרטיות ואפשרות של השלכות לא ידועות, לא מכוונות וזדוניות. לכן חיוני שפיתוח הבינה המלאכותית יונחה על ידי מסגרת אתית חזקה שלוקחת את מכלול השיקולים האלה בחשבון.
מה ההבדל בין בינה מלאכותית ללמידת מכונה (machine learning)
דורון בסון ואלמוג כהן מחברת קורל טכנולוגיות מסבירים על ההבדלים בין התחומים המשיקים. בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) הם תחומים קשורים אך שונים. בינה מלאכותית מתייחסת לתפיסה הכוללת של יצירת מכונות או מערכות מחשב שיכולות לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אינטליגנציה אנושית, כגון זיהוי דפוסים, הבנת שפה וקבלת החלטות. תחום הבינה המלאכותית הוא תחום רחב הכולל טכניקות וגישות רבות, כולל מערכות מבוססות כללים, מערכות מומחה ורשתות עצביות. למידת מכונה לעומת זאת, היא תת-תחום של בינה מלאכותית המתמקדת בפיתוח של אלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים המאפשרים למכונות ללמוד מנתוני עבר, לשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן ולבצע תחזיות או החלטות מבלי להיות מתוכנתים לכך במפורש. ניתן לחלק אלגוריתמי למידת המכונה לשלוש קטגוריות עיקריות:למידה מונחית, למידה בלתי מונחית, ולמידת חיזוק.
שפות הפיתוח המובילות לפיתוח בינה מלאכותית
אין שפת פיתוח אחת שהיא הטובה ביותר עבור פיתוח מערכות בינה מלאכותית, שכן בחירת שפת הפיתוח תהיה תלויה בצורך הספציפי ובדרישות הפרויקט. עם זאת, כמה משפות הפיתוח הפופולריות והנפוצות ביותר עבור AI ולמידת מכונה (ML) כוללות:
- Python- Python היא שפת פיתוח פופולרית ורב-תכליתית שנמצאת בשימוש נרחב בתחום הבינה המלאכותית והמשין לרנינג בשל הפשטות שלה וקהילה גדולה של מפתחים.
- לפייתון יש לו ספריות ופריימוורקים פופולריים ללמידת מכונה כמו TensorFlow, PyTorch ו-skit-learn שנמצאים בשימוש נרחב עבור ניתוח ועיבוד נתונים, שימושים מדעיים ומשימות בתחום למידת המכונה.
- R – R היא שפה המשמשת בעיקר לניתוח נתונים ועיבודים סטטיסטיים.
- לשפת R יש ספריות ופריימוורקים רבי עוצמה כמו KernLab, caret, randomForest ו-,ggplot2 המשמשים לביצוע הדמיית נתונים ופרויקטים בתחום למידת המכונה.
- Java – Java היא שפת פיתוח למטרות כלליות שנמצאת בשימוש נרחב בתעשייה בשל היכולות שלה ומדרגיות שלה. יש לג’אווה ספריות ופריימוורקים כמו Weka, Deeplearning4j ו-MOA המשמשים במשימות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
- CPP – CPP היא שפה רבת עוצמה, בעלת ביצועים גבוהים, הנמצאת בשימוש נרחב בתחום פיתוח המשחקים, המציאות מדומה ומערכות זמן אמת (Real Time). יש לה ספריות ופריימוורקס כגון TensorFlow, Caffe ו-Torch המשמשים במשימות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
- MATLAB: MATLAB היא שפת פיתוח קניינית של חברת MathWorks שנמצאת בשימוש נרחב באקדמיה ובתעשייה עבור ביצוע חישובים מורכבים, ניתוח נתונים והדמיות. יש לה מבחר פונקציות מובנות וארגזי כלים ללמידת מכונה ולמידה עמוקה (Deep Learning).
בסופו של דבר, בחירת שפת הפיתוח תהיה תלויה בדרישות מימוש הפרויקט, במיומנות צוות הפיתוח ובהשקפת עולמו של מנהל הפיתוח (CTO). ראוי גם לציין שבפיתוח פרויקטים רבים של בינה מלאכותית ולמידת מכונה נעזרים בשילוב של מספר שפות פיתוח שלכל אחת מהן את היתרונות והחסרונות שלה..
בשיתוף קורל טכנולוגיות
