בינה מלאכותית

מרבית הרוכשים סמארטפונים חדשים מתחשבים באיכות המצלמה בסמארטפון. אנחנו אוהבים לצלם תמונות, להנציח רגעים משמעותיים ולהיזכר בהם כשאנחנו מדפדפים באלבום התמונות – אבל האם תהיתם פעם מהו האלגוריתם המאפשר למצלמה בסמארטפון לזהות את מוקד התמונה ולאפשר חדות מפתיעה דווקא באזור הפנים של מצולמים?

זוהי רק דוגמה אחת לבינה מלאכותית (Artificial Intelligence, או AI), מושג כללי מאוד המשמש לתאר אירועים שבהם מכונות או מחשבים מציעים סוג של פענוח מצבים או ניתוח אירועים. אנחנו רואים בינה מלאכותית כיום בשימוש תדיר: באפשרויות הזיהוי של Google Lens, בזיהוי הפנים לפתיחת נעילה בסמארטפון, בעוזרת המילולית של אייפון, של אנדרואיד או בבוטים של פייסבוק, ועוד ועוד. בינה מלאכותית היא מושג שמלווה את האנושות מאז שנות החמישים, תאמינו או לא, ומאז – היו כאלה שטענו כי מדובר בצעד הענק קדימה הבא של האנושות, וכמותם, היו גם כאלה שדמיינו כיצד מכונות בעלות בינה מלאכותית משתלטות על חיינו והופכות יצורים שיש להם זכות קיום, גם ללא תמיכת האנושות.

בינה מלאכותית, היתרונות והחסרונות

אחד המאפיינים שמבדילים ללא ספק בין אדם למכונה היא יכולת החשיבה העצמאית המאפיינת את האדם, זו שמכונה מכל סוג שהוא אינה ניחנת בו. רק בשנת 2017 זכה פרופסור ריצ’רד ת’אלר בפרס נובל לכלכלה, כאשר הפריך את אחת הטענות הבסיסיות ביותר בכלכלה המודרנית, היא שהבחירות שעושה הצרכן הן רציונאליות. בני אדם מקבלים החלטות אימפולסיביות ורגשיות – ומחשבים בעלי בינה מלאכותית אינם מסוגלים לכך, ה”החלטות” שמקבלים מחשבים מונחי תהליכים של בינה מלאכותית תמיד מבוססים על ניתוח הנתונים והסתברויות סטטיסטיות, וזה היתרון והחיסרון של בינה מלאכותית על פני היכולות האנושיות.

מחד, אין ספק שבתחומים רבים האפשרות לנכס את הבינה המלאכותית בתהליך של קבלת החלטות פותחת דלתות שהאינטליגנציה האנושית פחות מסוגלת לעבור בהן. אלו הן אותן הזדמנויות לשילוב ניתוח מהיר של אלפי אפשרויות ובחירת האפשרות הסבירה מתוכן, כמו למשל במשחקי שחמט או אפילו במשא ומתן פוליטי ומדיני. מאידך, הבינה המלאכותית לעולם לא תהיה רגישה דיו על מנת לספק את אותו היבט אנושי בשיחות, ועל כן במערכות יחסים, בשירות לקוחות ובהיבטים טיפוליים, כנראה שלבינה המלאכותית יש עוד דרך ארוכה לעבור

החידושים האחרונים של בינה מלאכותית

כבר עד סוף העשור האחרון השקיעו ענקיות הטכנולוגיה כמו גוגל, מטא, ואחרות, מעל 50 מיליארדי דולרים. שתי המערכות המובילות של הבינה המלאכותית הן מערכת למידה עמוקה (Deep Learning או DL), המאפשרת התפתחות של המכונה עצמה גם לאחר שלב הפיתוח, המשך קליטת נתונים ועיבודם ושכלול אפשרויות התגובה; ומערכות הסקת מסקנות (Reasoning Systems) המטפחת את המנגנון של ניתוח נתונים והסקת מסקנות מתבקשות, תוך כדי התפתחות הפעילות של המכונה או המחשב אל מול האינטראקציה.

בחדשות של שנת 2022, אנחנו יכולים לראות שפע של שיבוצי בינה מלאכותית: חברת WinWard המתמחה בשילוח ימי וניטור סיכונים השיקה בתחילת שנת 2022 פיתוח ייחודי מבוסס בינה מלאכותית לניטור סיכונים ימיים לכלי שייט הנושאים מטען בשווי מיליארדי דולרים; הסטארט אפ הישראלי אפוריה גייס בפברואר השנה (2022) כ – 25 מיליוני דולרים לטובת פיתוח מערכת בינה מלאכותית לניטור תקלות במערכות מחשוב כמו למשל תקלות במערכות פיננסיות שחוסמות לקוחות מקבלת שירותים קריטיים; גם בפברואר השנה, הודיעה מטא על הגרסה המתקדמת של העוזרת האישית בפלטפורמה, גירסה המשלבת אלמנטים של בינה מלאכותית לחיזוי התנהגות הלקוח ותגובה בהתאם; מנכ”ל גוגל לשעבר, אריק שמידט, משקיע 125 מיליוני דולרים על מנת לקדם מערכות בינה מלאכותית ולפתור בעיות מוסריות המתעוררות עם השילוב וההטמעה של מערכות בינה מלאכותית לשימוש יום יומי.

לבדיקה, השוואה וניתוח אלטרנטיבי בין בתי ההשקעות השאירו פרטים ומומחה מטעמינו יחזור אליכם בהקדם

*אין במאמר זה, בחלקו או במלואו, כל הבטחה להשגת תשואות מהשקעות ואין האמור בו מהווה ייעוץ מקצועי לבצע השקעות בתחום כזה או אחר.

רולס רויס
הקורונה עושה טוב לרולס רויס: זינוק של 62% במכירות כלי רכב
דומינוס פיצה
דומינוס פיצה והמהפכה הטכנולוגית בשירות
etoro
רובין הוד הישראלית? ETORO כובשת את העולם בסערה
הכלכלה הירוקה
בחזרה לעתיד – כיצד תראה הכלכלה הירוקה בעוד מספר שנים?
ניתוח קטרקט
איך תוכלו להחלים מניתוח קטרקט במהרה?