בינה מלאכותית (AI) מתייחסת למערכות או מכונות המדמות אינטליגנציה אנושית. זה מאפשר למכונות הללו ללמוד ולחשוב בעצמן, תוך יכולת לקבל החלטות ללא סיוע אנושי.
כדי להבין מה בינה מלאכותית מנסה לעשות, חשוב להסתכל על המטרה הסופית שלה. מטרה זו היא ליצור מכונות שיכולות לעבד ולהטמיע נתונים בצורה עצמאית לחלוטין, תוך שהיא בעלות את היכולת להיות מודעים עצמיים לקיומן.
נכון לעכשיו, AI רחוקה מלהיות מייצר המוני מכונות שמודעות לעצמן. אבל זה התפתח מספיק כדי שמערכות ומכונות נפוצות יכולות לפעול ללא סיוע, להעריך נתונים בעצמם ולקבל החלטות בעצמם.
ישנם סוגים שונים של AI, חלקם ניתן למצוא במערכות ומכונות רבות. על ידי למידה על תת-קבוצות אלה של AI, אתה יכול לדעת יותר על AI וכיצד היא פועלת.
נקודות מפתח
- בינה מלאכותית מעניקה למערכות ולמכונות את היכולת ללמוד, לחשוב ולקבל החלטות בעצמן.
- ישנם סוגים שונים של AI אשר כל אחד מסווג לפי יכולתו לפעול באופן עצמאי.
- AI שואפת לפתח מערכות שיכולות לפעול לגמרי בעצמן תוך מודעות עצמית כמו אנושית.
- בצורתו הפשוטה ביותר, AI יכול לבצע רק את המשימות שהוא תוכנת לעשות. בצורתו המתקדמת, AI יכול להיות חושב ומקבל החלטות עצמאי.
מה זה בינה מלאכותית: איך זה עובד ומה הוא אמור להשיג?
בינה מלאכותית פועלת באמצעות מערכות ומכונות שנועדו לחקות אינטליגנציה אנושית. זה כולל את היכולת האנושית לתפוס פנימהformatלנתח נתונים ולקבל החלטה על פי הערכתם. מערכות בינה מלאכותית מחקות את התהליכים החכמים הללו באמצעות קבוצה של משימות מוגדרות מראש ואלגוריתמים מתקדמים שהמתכנתים שלהם מציידים אותם בהם.
באמצעות AI, בני אדם שואפים ליצור מערכות ומכונות כמו רובוטים שיכולים לחשוב ולפעול בעצמם על ידי שימוש בformatיוֹן. המטרה הסופית מהמסע הזה היא לפתח מערכות בינה מלאכותית שהן מודעות לעצמן, אבולוציוניות עצמיות ותלויות בעצמן.
ל-AI יש קטגוריות שונות שמגדירות את היכולות של מערכות ומכונות הפועלות באמצעות מנגנון זה. קטגוריות אלו מקלות על מדעני נתונים, מתכנתי בינה מלאכותית ומשתמשים אחרים לקבוע באיזה סוג של גישת בינה מלאכותית עליהם להשתמש עם האפליקציות שלהם.
AI מפולח בדרך כלל לארבע הקבוצות הבאות.
1. תגובתי
בינה מלאכותית תגובתית נחשבת לצורה המיושנת ביותר של AI. קטגוריה זו מקבלת את שמה בשל תגובה מוגדרת מראש לסט של נתונים ופעולות. ככאלה, מערכות בינה מלאכותיות מסוג זה אינן לומדות מהניסיון שלהן בטיפול בפניםformatיוֹן. במקום זאת, הם מסוגלים רק לעבד ולנתח נתונים בהתאם לתכנות המוגדרים מראש שלהם ולהגיב אליהם.
זה מגביל את היכולת של מערכות AI אלו לגבש דעה משלהן מחוץ לפרמטרים שהן מצוידות בהם. אבל כאשר מאומנים עם פרשנויות שונות של נתונים בראש, מערכות ומכונות בינה מלאכותית תגובתית עדיין יכולות לבצע משימות נפלאות ולעתים קרובות מיותרות בעצמן כדי להקל על חייהם של בני אדם.
כשאתה לומד על מה זה AI, אתה עשוי למצוא את הדוגמה המדוברת של AI תגובתי בדמות האגדי מחשב-על כחול עמוק על ידי IBM שתוכנתה לשחק שח וזכתה במשחקים מול אלוף עולם בשנים 1996-1997. בעוד שדוגמה נפוצה לבינה מלאכותית תגובתית היא מערכת הצעת התוכן של שירותי סטרימינג שונים, המנתחת את סוג התוכן שמשתמשים צורכים ומציעה הצעות דומות לפי תגיות ואחרות שניתן לזהות בformatיון.
2. זיכרון מוגבל
AI עם זיכרון מוגבל מתייחס למערכות ומכונות שיש להן את היכולת לשאוב מההתנסויות הקודמות שלהם כדי לקבל החלטות בהווה. זה הופך אותם לשילוב של AI תגובתי אבל עם היכולות של ML מוטמעות בהם. זה גם מדגיש את היעדים שבינה מלאכותית מודרנית יכולה להשיג עם גישות מתקדמות יותר, תוך עיבוד סטים מורכבים של נתונים.
בשל הסיווג של שימוש בחוויות קודמות של עיבוד נתונים לביצוע פעולות חדשות, כל מערכות ומכונות הבינה המלאכותית המודרניות השתמש במודל הזיכרון המוגבל. זה הופך את הזיכרון המוגבל לאחת הצורות הנפוצות ביותר של סוגי הבינה המלאכותית הנחשבים למבוקשים על ידי מדעני נתונים ומתכנתים כאחד.
בהתחשב בכך ש-AI בזיכרון מוגבל משמש כבסיס למערכות מודרניות שונות, אתה יכול למצוא אותו במספר יישומים. מתוך גישות אלו, כלי רכב בנהיגה עצמית מתבלטים כאחת ההפגנות הפופולריות מכולן. זה גם הופך את הזיכרון המוגבל לאחד מאותם סוגי AI שאמורים להגיע לשיאים חדשים של פופולריות בעתיד הקרוב.
3. תורת הנפש
תוך כדי לימוד מהו בינה מלאכותית, עליך לשים לב גם לתיאוריה של מערכות התודעה. מערכות ומכונות בינה מלאכותית אלו עדיין אינן מעוצבות במלואן או זמינות ביישומי צרכנים מוחשיים. אבל הרעיון שלהם מוגדר היטב ופותח דלתות חדשות לסוגי הפלאים שבינה מלאכותית יכולה להשיג עבור מכונות כמו גם לאנושות בעתיד.
בקיצור, תיאוריית הבינה המלאכותית של המוח שואפת ללכת מעבר לחיקוי אינטליגנציה אנושית ושואפת להבין את המחשבות, הצרכים והרגשות של אחרים. בתורו, אבולוציה זו של AI שואפת להעלות את האינטליגנציה הרגשית הסינתטית באופן שגורם למערכות ולמכונות להבין את הרגש האנושי באותה מידה שהם מסוגלים לשכפל אותו.
עם זאת נאמר, תיאוריית הבינה המלאכותית של המוח אינה קלה לשכפל כמו לחזות כמה סיבובים בלתי נמנעים על לוח שחמט. במקום זאת, זה קורא למערכות ולמכונות הבינה המלאכותית לעבור הכשרה בגישה זו לנתח ולהעריך באמת את האדם איתו הם מקיימים אינטראקציה. זה דורש התקדמות משמעותית בתחום ה-AI הנוכחי, אבל גם מבטיח עתיד מרגש עבור AI.
4. מודעות עצמית
מתוך ארבעת סוגי הבינה המלאכותית המרגשת, בינה מלאכותית בעלת מודעות עצמית היא אולי הנושא החדשני אך השנוי במחלוקת מכולם. בדומה לתיאוריית הבינה המלאכותית התודעה, בינה מלאכותית בעלת מודעות עצמית נותרה בפיתוח לפני שהיא יכולה להגיע לרמה שבה היישומים שלה חלקים ומוכנים לשימוש מסחרי וציבור רחב יותר. אבל כפי שהשם מרמז, מערכות ומכונות בינה מלאכותית מודעות לעצמן כמו רובוטים יוכלו להפוך לחושניים.
תפיסה זו של מודעות עצמית תגיע מהתקדמות נוספת של מערכות בינה מלאכותית הנמצאות כיום בשימוש כולל AI תגובתי ומוגבל בזיכרון. מכיוון שבינה מלאכותית היא מרחב שמתפתח במהירות שממשיך להביא מערכות חדשות, האבולוציה הזו לא ירדה מהשולחן גם אם היא ייקח זמן מה.
המשמעות היא שלמרות שייקח זמן עד שמדענים ומומחים יבינו מה בינה מלאכותית מסוגלת לעשות עם אינטליגנציה רגשית סינתטית, האפשרויות לקבל בינה מלאכותית שחושבת, מרגישה ומתנהגת כמו בני אדם תהיה פסגת טכנולוגיית הבינה המלאכותית. לאחר מכן ניתן להציג את ההתקדמות הזו בצורה של רובוטים ואפליקציות שמסוגלים ליצור אינטראקציה עם בני אדם באותה רמה רגשית כמו המין שלהם.
הסוגים השונים של יישומי AI
מלבד ארבעת סוגי הבינה המלאכותית שהוזכרו לעיל, למרחב הבינה המלאכותית יש גם תת-קבוצות שונות תחת שמו. אלה כוללים את הגישות הבאות.
למידת מכונה
לעתים קרובות בשימוש להחלפה עם בינה מלאכותית, למידת מכונה (ML) היא תת קטגוריה של AI. מכונות בינה מלאכותית המשתמשות ב-ML לומדים באופן פעיל מהנתונים שהם מעבדים ליישם תובנות ודפוסים שנלמדו בעבר כדי לעבד קבוצות חדשותformatיון בעתיד. מערכות בינה מלאכותיות אלו יכולות להסתגל לתהליכים חדשים ללא צורך לעקוב אחר הוראות מוגדרות מראש. זה הופך AI בזיכרון מוגבל לחלק מ-ML.
למידה עמוקה
למידה עמוקה היא חלק מ-ML, שבו היא פועלת כגרסה המתקדמת יותר של ML עצמה. בהשוואה ל-ML, תהליכי למידה עמוקה מעבדים סטים מורכבים יותר וגדולים יותר של נתונים שיכולים לכלול מדיה לא מסווגת שונה כגון תמונה, קול ווידאו. זה עובד גם עבור כמויות גדולות או שכבות של נתונים שמכריעים עבור בני אדם לעבד במצבם המקורי. זה הופך את הלמידה העמוקה לגישה פופולרית עבור AI בזיכרון מוגבל עם צרכים מתקדמים יותר.
עיבוד שפה טבעית (NLP)
עיבוד שפה טבעית הוא כעת גישה זמינה לשימוש ב-AI, במיוחד למידת מכונה. זה מתייחס ליכולת של מערכת או מכונה לזהות, להבין ולעבד דיבור אנושי. המטרה של גישה זו היא שמכונות בינה מלאכותית יחקו דיבור אנושי באופן שיהפוך אותן ללא צורך בסיוע אנושי.
אתה עשוי גם להיתקל במונחים הבאים במהלך המחקר שלך כדי ללמוד מהו AI.
רשתות עצביות
ידוע גם כ רשתות עצביות מלאכותיות (ANNs) או רשתות עצביות מדומה (SNNs), רשתות עצביות משתמשות במוח האנושי כמודל לחיבור ענפים שונים של נתונים מורכבים דרך שכבות. רשתות עצביות נחשבות לתת-קטגוריה של למידת מכונה וממלאות תפקיד חיוני להפעלת AI שעובדת עם גישת הלמידה העמוקה.
רובוטיקה
אולי האיטרציה הפופולרית ביותר של AI הוא הייצוג שלו ברובוטיקה. מכונות אלו מתמקדות בטיפול וניהול של תהליכים פיזיים. זה הופך אותם לפופולריים במסגרות שונות כמו מפעלי ייצור כמו גם פעולות צבאיות. מערכות AI אלו עובדות לרוב על נתונים מוגדרים מראש, אך הן יכולות להשתמש בתתי קבוצות שונות של AI כדי להפוך למתקדמות יותר.
בינה כללית מלאכותית (AGI)
בינה כללית מלאכותית (AGI) היא הפרשנות של תיאוריית התודעה ומודלים של AI מודעים לעצמם. מערכות ומכונות AGI אלו לא נבנו לשלמות ונשארות בשלבי פיתוח כבדים לעת עתה. אבל ברגע שהם יפתחו, הם יגדירו מחדש את הפעולות שהסוגים הנוכחיים של AI יכולים לבצע לבד.
בינה מלאכותית כאן כדי להישאר, עם הפוטנציאל האמיתי שלה שעדיין לא יושג
עם עוזרים קוליים, מכוניות בנהיגה עצמית וכלים אדמיניסטרטיביים שונים, בינה מלאכותית כבר הפכה את עצמה לחלק מהחיים שלנו. אבל הפלא האמיתי שלו במונחים של תיאוריית התודעה והמודעות העצמית טרם הושג. ככל שה-AI מתפתח עוד יותר, התקדמות אלו עשויות להיפתח בעתיד ולחשוף את הכוח האמיתי של אינטליגנציה דמוית אדם במערכות ומכונות שונות.
