מדריך לבינה מלאכותית למתחילים בשנת 2024 | למד מדריך AI ממומחים

מדריך זה של בינה מלאכותית מספק מידע בסיסי ובינוני על מושגים של בינה מלאכותית. זה נועד לעזור לסטודנטים ואנשי מקצוע עובדים שהם מתחילים לגמרי. במדריך זה, ההתמקדות שלנו תהיה בבינה מלאכותית, אם ברצונך ללמוד עוד על למידת מכונה, תוכל לעיין במדריך זה עבור הדרכה מלאה למתחילים של למידת מכונה.

דרך מהלך זה הדרכה בבינה מלאכותית, נבחן מושגים שונים כמו המשמעות של בינה מלאכותית, רמות הבינה המלאכותית, מדוע AI חשוב, היישומים השונים, עתיד הבינה המלאכותית ועוד.

בדרך כלל, כדי לעבוד בתחום ה-AI, אתה צריך להיות בעל ניסיון רב. לפיכך, נדון גם בפרופילי התפקיד השונים הקשורים לבינה מלאכותית ובסופו של דבר יסייעו לך להשיג ניסיון רלוונטי. אינך צריך להיות מרקע ספציפי לפני שתצטרף לתחום הבינה המלאכותית מכיוון שניתן ללמוד ולהשיג את הכישורים הדרושים. בעוד שהמונחים Data Science, בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה נופלות באותו תחום ומחוברות, יש להן יישומים ומשמעות ספציפיים. במילים פשוטות, בינה מלאכותית מכוונת לאפשר למכונות לבצע היגיון על ידי שכפול אינטליגנציה אנושית. מכיוון שהמטרה העיקרית של תהליכי בינה מלאכותית היא ללמד מכונות מניסיון, הזנת המידע הנכון והתיקון העצמי הוא חיוני.

מהי בינה מלאכותית?

התשובה לשאלה זו תלויה במי שואלים. הדיוט, בעל הבנה חולפת בטכנולוגיה, יקשר אותה לרובוטים. אם תשאל חוקר בינה מלאכותית על בינה מלאכותית, הוא יגיד שמדובר בקבוצה של אלגוריתמים שיכולים להפיק תוצאות בלי צורך לקבל הוראה מפורשת לעשות זאת. שתי התשובות הללו נכונות. אז לסיכום, בינה מלאכותית היא:

• ישות אינטליגנטית שנוצרה על ידי בני אדם.
• מסוגל לבצע משימות בצורה חכמה מבלי לקבל הוראה מפורשת.
• מסוגל לחשוב ולפעול בצורה רציונלית ואנושית.

בליבת הבינה המלאכותית, זהו ענף של מדעי המחשב שמטרתו ליצור או לשכפל אינטליגנציה אנושית במכונות. אבל מה הופך מכונה לחכמה? מערכות AI רבות מופעלות בעזרת למידת מכונה ו למידה עמוקה אלגוריתמים. בינה מלאכותית מתפתחת כל הזמן, מה שנחשב לחלק מבינה מלאכותית בעבר עשוי כעת להיראות כפונקציית מחשב. לדוגמה, ייתכן שמחשבון נחשב לחלק מבינה מלאכותית בעבר. כעת, זה נחשב לפונקציה פשוטה. באופן דומה, ישנן רמות שונות של AI, הבה נבין אותן.

מדוע חשובה בינה מלאכותית?

המטרה של בינה מלאכותית היא לסייע ליכולות האנושיות ולעזור לנו לקבל החלטות מתקדמות עם השלכות מרחיקות לכת. מנקודת מבט טכנית, זו המטרה העיקרית של AI. כאשר אנו מסתכלים על החשיבות של AI מנקודת מבט פילוסופית יותר, אנו יכולים לומר שיש לה פוטנציאל לעזור לבני אדם לחיות חיים משמעותיים יותר נטולי עבודת פרך. בינה מלאכותית יכולה גם לסייע בניהול הרשת המורכבת של אנשים, חברות, מדינות ואומות המחוברות זו לזו כדי לתפקד באופן שמועיל לאנושות כולה.

נכון לעכשיו, בינה מלאכותית משותפת לכל הכלים והטכניקות השונות שהומצאו על ידינו במהלך אלף השנים האחרונות - כדי לפשט את המאמץ האנושי, ולעזור לנו לקבל החלטות טובות יותר. בינה מלאכותית היא יצירה כזו שתעזור לנו להמשיך ולהמציא כלים ושירותים פורצי דרך שישנו באופן אקספוננציאלי את האופן בו אנו מנהלים את חיינו, על ידי בתקווה להסיר סכסוכים, אי שוויון וסבל אנושי.

אנחנו עדיין רחוקים מתוצאות מסוג זה. אבל זה עשוי להופיע בעתיד. בינה מלאכותית נמצאת כיום בשימוש בעיקר על ידי חברות כדי לשפר את יעילות התהליכים שלהן, לבצע אוטומציה של משימות כבדות משאבים וכדי לבצע תחזיות עסקיות על סמך נתונים הזמינים לנו. כפי שאתה רואה, בינה מלאכותית משמעותית עבורנו בכמה מובנים. זה יוצר הזדמנויות חדשות בעולם, עוזר לנו לשפר את הפרודוקטיביות שלנו, ועוד הרבה יותר. 

היסטוריה של בינה מלאכותית

הרעיון של יצורים תבוניים קיים כבר זמן רב וכעת מצא את דרכו למגזרים רבים כמו בינה מלאכותית בחינוך, רכב, בנקאות ופיננסים, שירותי בריאות בינה מלאכותית וכו'. ליוונים הקדמונים היו מיתוסים לגבי רובוטים כמו המהנדסים הסינים והמצריים אוטומטונים בנויים. עם זאת, ראשיתו של ה-AI המודרני נמשכה לתקופה שבה ניסו פילוסופים קלאסיים לתאר את החשיבה האנושית כמערכת סמלית. בין שנות ה-1940 ל-50, קומץ מדענים מתחומים שונים דנו באפשרות ליצור מוח מלאכותי. זה הוביל לעלייתו של תחום חקר הבינה המלאכותית - שנוסד כדיסציפלינה אקדמית ב-1956 - בכנס בדארטמות' קולג', בהאנובר, ניו המפשייר. המילה נטבעה על ידי ג'ון מקארתי, שנחשב כיום לאבי הבינה המלאכותית.

למרות מאמץ עולמי ממומן היטב במשך עשרות שנים, מדענים התקשו מאוד ליצור אינטליגנציה במכונות. בין אמצע שנות ה-1970 ל-1990, מדענים נאלצו להתמודד עם מחסור חריף במימון למחקר בינה מלאכותית. שנים אלו זכו לכינוי 'חורף AI'. עם זאת, בסוף 1990, תאגידים אמריקאים שוב התעניינו בבינה מלאכותית. יתר על כן, גם ממשלת יפן העלתה תוכניות לפתח מחשב דור חמישי לקידום הבינה המלאכותית. לבסוף, בשנת 1997, הכחול העמוק של יבמ הביס את המחשב הראשון שגבר על אלוף העולם בשחמט, גארי קספרוב.

ככל שה-AI והטכנולוגיה שלה המשיכו לצעוד - בעיקר בגלל שיפורים בחומרת המחשב, גם תאגידים וממשלות החלו להשתמש בהצלחה בשיטות שלה בתחומים צרים אחרים. ב-15 השנים האחרונות, אמזון, גוגל, באידו ורבות אחרות, הצליחו למנף את טכנולוגיית הבינה המלאכותית ליתרון מסחרי עצום. AI, כיום, מוטמע ברבים מהשירותים המקוונים שבהם אנו משתמשים. כתוצאה מכך, הטכנולוגיה הצליחה לא רק לשחק תפקיד בכל מגזר, אלא גם להניע חלק גדול משוק המניות. 

כיום, בינה מלאכותית מחולקת לתתי תחומים, כלומר בינה כללית מלאכותית, בינה צרה מלאכותית, ואינטליגנציה סופר מלאכותית עליהם נדון בפירוט במאמר זה. נדון גם בהבדל בין AI ל-AGI.

רמות של בינה מלאכותית

בינה מלאכותית ניתן לחלק לשלוש רמות עיקריות:

1. אינטליגנציה צרה מלאכותית
2. בינה כללית מלאכותית
3. בינה-על מלאכותית

אינטליגנציה צרה מלאכותית (ANI)

המכונה גם בינה מלאכותית צרה או בינה מלאכותית חלשה, אינטליגנציה צרה מלאכותית מכוונת מטרה ונועדה לבצע משימות בודדות. למרות שהמכונות הללו נחשבות אינטליגנטיות, הן פועלות תחת מגבלות מינימליות, ולפיכך, מכונות בינה מלאכותית חלשה. הוא אינו מחקה אינטליגנציה אנושית; זה מעורר התנהגות אנושית על סמך פרמטרים מסוימים. AI צר עושה שימוש ב-NLP או עיבוד שפה טבעית לביצוע משימות. זה ניכר בטכנולוגיות כמו צ'טבוטים ומערכות זיהוי דיבור כמו Siri. שימוש בלמידה עמוקה מאפשר לך להתאים אישית את חוויית המשתמש, כגון עוזרים וירטואליים שמאחסנים את הנתונים שלך כדי לשפר את החוויה העתידית שלך. 

דוגמאות ל-AI חלש או צר:

1. סירי, אלכסה, קורטנה
2. ווטסון של יבמ
3. מכוניות בנהיגה עצמית
4. תוכנות לזיהוי פנים
5. מסנני דואר זבל 
6. כלי חיזוי 

בינה כללית מלאכותית (AGI)

המכונה גם AI חזק או AI עמוק, בינה כללית מלאכותית מתייחסת לתפיסה שבאמצעותה מכונות יכולות לחקות אינטליגנציה אנושית תוך הצגת היכולת ליישם את האינטליגנציה שלהן כדי לפתור בעיות. מדענים עדיין לא הצליחו להגיע לרמה זו של אינטליגנציה. צריך לעשות מחקר משמעותי לפני שניתן להגיע לרמה זו של אינטליגנציה. מדענים יצטרכו למצוא דרך שבאמצעותה מכונות יכולות להפוך למודעות באמצעות תכנות מערך של יכולות קוגניטיביות. כמה מאפיינים של AI עמוק הם-

• הכרה
• להיזכר 
• בדיקת השערה 
• דמיון
• אֲנָלוֹגִיָה
• מַשְׁמָעוּת

קשה לחזות אם בינה מלאכותית חזקה תמשיך להתקדם או לא בעתיד הנראה לעין, אבל עם זיהוי דיבור וזיהוי פנים המציגים התקדמות ללא הרף, ישנה אפשרות קלה שאנו יכולים לצפות לצמיחה גם ברמה זו של בינה מלאכותית. 

בינה-על מלאכותית (ASI)

נכון לעכשיו, אינטליגנציה על היא רק מושג היפותטי. אנשים מניחים שאולי ניתן יהיה לפתח בינה מלאכותית כזו בעתיד, אבל היא לא קיימת בעולם הנוכחי. אינטליגנציה-על יכולה להיות ידועה כרמה שבה המכונה עולה על היכולות האנושיות והופכת להיות מודעת לעצמה. הרעיון הזה היה המוזה לכמה סרטים ורומני מדע בדיוני שבהם רובוטים שמסוגלים לפתח את רגשותיהם ורגשותיהם יכולים לגבור על האנושות עצמה. הוא יוכל לבנות רגשות משלו, ובאופן היפותטי, יהיה טוב יותר מבני אדם באמנות, ספורט, מתמטיקה, מדעים ועוד. יכולת קבלת ההחלטות של אינטליגנציה-על תהיה גדולה מזו של בן אדם. המושג של אינטליגנציה-על מלאכותית עדיין לא ידוע לנו, לא ניתן לנחש את ההשלכות שלו, ולא ניתן למדוד את השפעתו עדיין. 

הבה נבין כעת את ההבדל בין AI חלש לבינה מלאכותית חזקה. 

יישומים של בינה מלאכותית

בינה מלאכותית סללה את דרכה למספר תעשיות ותחומים כיום. מגיימינג ועד בריאות, היישום של AI גדל מאוד. האם ידעת שיישומי מפות Google וזיהוי פנים כמו באייפון משתמשים כולם בטכנולוגיית AI כדי לתפקד? בינה מלאכותית נמצאת סביבנו והיא חלק מחיי היומיום שלנו יותר ממה שאנו מכירים אותו. אם ברצונך ללמוד עוד על AI, תוכל להשתמש ב קורס PGP בינה מלאכותית ולמידת מכונה המוצע על ידי למידה נהדרת. להלן מספר יישומים של בינה מלאכותית.

היישומים הטובים ביותר של בינה מלאכותית בשנת 2024

1. התחזיות של גוגל המופעלות בבינה מלאכותית (מפות גוגל)
2. אפליקציות לשיתוף נסיעות (Uber, Lyft)
3. טייס אוטומטי בינה מלאכותית בטיסות מסחריות
4. מסנני דואר זבל באימיילים
5. בודק וכלים לגניבת דעת
6. זיהוי פנים
7. המלצות לחיפוש
8. תכונות קול לטקסט
9. עוזרות אישיות חכמות (סירי, אלכסה)
10. הגנה ומניעת הונאה

עכשיו כשאנחנו יודעים שאלו הם התחומים שבהם מיושמת AI. הבה נבין אותם בצורה מפורטת יותר. גוגל שיתפה פעולה עם DeepMind כדי לשפר את הדיוק של תחזיות תנועה. בעזרת נתוני תעבורה היסטוריים כמו גם הנתונים החיים, הם יכולים לבצע תחזיות מדויקות באמצעות טכנולוגיית AI ואלגוריתמים של למידת מכונה. עוזר אישי אינטליגנטי יכול לבצע משימות על פי פקודות שניתנו על ידינו. זהו סוכן תוכנה ויכול לבצע משימות כמו שליחת הודעות, ביצוע חיפוש בגוגל, הקלטת הערה קולית, צ'אט בוטים ועוד. 

מטרות של בינה מלאכותית

עד כה, ראית מה המשמעות של AI, הרמות השונות של AI והיישומים שלה. אבל מהן המטרות של AI? מהי התוצאה שאנו שואפים להשיג באמצעות AI? המטרה הכוללת תהיה לאפשר למכונות ולמחשבים ללמוד ולתפקד בצורה חכמה. כמה מהמטרות האחרות של AI הן כדלקמן:

1. פתרון בעיות: חוקרים פיתחו אלגוריתמים שהצליחו לחקות את התהליך שלב אחר שלב שבו משתמשים בני אדם בזמן פתרון חידה. בסוף שנות ה-1980 וה-1990, המחקר הגיע לשלב שבו פותחו שיטות להתמודדות עם מידע חלקי או לא ודאי. אבל לבעיות קשות, יש צורך במשאבי חישוב עצומים ובכוח זיכרון. לפיכך, החיפוש אחר אלגוריתמים יעילים לפתרון בעיות הוא אחת המטרות של בינה מלאכותית.

2. ייצוג ידע: מכונות צפויות לפתור בעיות הדורשות ידע נרחב. לפיכך, ייצוג ידע הוא מרכזי בבינה מלאכותית. בינה מלאכותית מייצגת אובייקטים, מאפיינים, אירועים, סיבה ותוצאה ועוד הרבה יותר. 

3. תכנון: אחת המטרות של AI צריכה להיות להגדיר מטרות אינטליגנטיות ולהשיג אותן. היכולת לחזות כיצד פעולות ישפיעו על השינוי, ומהן האפשרויות הזמינות. סוכן AI יצטרך להעריך את סביבתו ובהתאם לכך לבצע תחזיות. זו הסיבה שתכנון חשוב ויכול להיחשב כמטרה של AI. 

4. למידה: אחד המושגים הבסיסיים של AI, למידת מכונה, הוא חקר אלגוריתמי מחשב שממשיכים להשתפר עם הזמן באמצעות ניסיון. ישנם סוגים שונים של ML. הסוגים הידועים בדרך כלל הם למידת מכונה ללא פיקוח ולמידת מכונה מפוקחת. כדי ללמוד עוד על מושגים אלה, תוכל לקרוא את הבלוג שלנו ב- מה המשמעות של ML ואיך זה עובד. 

5. אינטליגנציה חברתית: מחשוב אפקטיבי הוא בעצם חקר מערכות שיכולות לפרש, לזהות ולעבד מאמצים אנושיים. זהו מפגש של מדעי המחשב, פסיכולוגיה ומדע קוגניטיבי. אינטליגנציה חברתית היא מטרה נוספת של AI מכיוון שחשוב להבין את התחומים הללו לפני בניית אלגוריתמים. 

לפיכך, המטרה הכוללת של AI היא ליצור טכנולוגיות שיכולות לשלב את המטרות הנ"ל וליצור מכונה חכמה שיכולה לעזור לנו לעבוד ביעילות, לקבל החלטות מהר יותר ולשפר את האבטחה. 

משרות בבינה מלאכותית

הביקוש לכישורי בינה מלאכותית יותר מהכפיל את עצמו בשלוש השנים האחרונות, לפי Indeed. משרות משרות בתחום הבינה המלאכותית עלו ב-119%. המשימה של אימון אלגוריתם לעיבוד תמונה יכולה להיעשות בתוך דקות היום, בעוד שלפני כמה שנים, המשימה לקחה שעות. כאשר אנו משווים את אנשי המקצוע המיומנים בשוק למספר המשרות הפנויות הקיימות כיום, אנו יכולים לראות מחסור באנשי מקצוע מיומנים בתחום הבינה המלאכותית.

רשת בייסיאנית, רשתות עצביות, מדעי המחשב (כולל ידע על שפות תכנות), פיזיקה, רובוטיקה, חשבון ומושגים סטטיסטיים הם כמה מיומנויות שחייבים לדעת לפני צלילה עמוקה לקריירה בבינה מלאכותית. אם אתה מישהו שמחפש לבנות קריירה בבינה מלאכותית, עליך להיות מודע לתפקידי העבודה השונים הזמינים. הבה נסתכל מקרוב על תפקידי העבודה השונים בעולם הבינה המלאכותית ובאילו מיומנויות אדם חייב להחזיק עבור כל תפקיד. 

גם לקרוא: שאלות ראיון בבינה מלאכותית 2020

1. מהנדס מכונות

אם אתה מישהו שמקורו ברקע במדעי נתונים או מחקר יישומי, התפקיד של א מהנדס מכונות מתאים לך. עליך להפגין הבנה בשפות תכנות מרובות כגון Python, Java. הבנה של מודלים חזויים והיכולת למנף את עיבוד השפה הטבעית תוך כדי עבודה עם מערכי נתונים עצומים יתבררו כמועילות. היכרות עם כלי IDE לפיתוח תוכנה כגון IntelliJ ו-Eclipse תעזור לך לקדם עוד יותר את הקריירה שלך כמהנדס למידת מכונה. אתה תהיה אחראי בעיקר על בנייה וניהול של מספר פרויקטים של למידת מכונה בין שאר האחריות.

כמהנדס ML, תקבל שכר חציוני שנתי של $114,856. חברות מחפשות אנשי מקצוע מיומנים בעלי תואר שני בתחום הקשור ובעלי ידע מעמיק לגבי מושגי למידת מכונה, Java, Python ו-Scala. הדרישות ישתנו בהתאם לחברה המגייסת, אך כישורים אנליטיים ויישומי ענן נתפסים כנקודת יתרון. 

2. מדען נתונים 

כמדען נתונים, המשימות שלך כוללות איסוף, ניתוח ופירוש מערכי נתונים גדולים ומורכבים על ידי מינוף למידת מכונה וכלי ניתוח חזוי. מדעני נתונים אחראים גם לפיתוח אלגוריתמים המאפשרים איסוף וניקוי נתונים להמשך ניתוח ופרשנות. החציון השנתי משכורת של מדען נתונים הוא $120,931, והכישורים הנדרשים הם כדלקמן: 

• כוורת
• Hadoop
• MapReduce
• חזיר
• לעורר
• פיתון
• סולם
• SQL 

הכישורים הנדרשים עשויים להשתנות מחברה לחברה, ובהתאם לרמת הניסיון שלך. רוב חברות הגיוס מחפשות תואר שני או דוקטורט בתחום מדעי הנתונים או מדעי המחשב. אם אתה מדען נתונים שרוצה להיות מפתח בינה מלאכותית, תואר מתקדם במדעי המחשב מוכיח את עצמו כמועיל. עליך להיות בעל יכולת להבין נתונים לא מובנים, ולהיות בעל כישורים אנליטיים ותקשורתיים חזקים. מיומנויות אלו חיוניות מכיוון שתעבדו על העברת ממצאים עם מנהיגים עסקיים. 

3. מפתח בינה עסקית 

כאשר אתה מסתכל על תפקידי העבודה השונים ב-AI, זה כולל גם את עמדת מפתח בינה עסקית (BI). המטרה של תפקיד זה היא לנתח מערכי נתונים מורכבים שעוזרים לנו לזהות מגמות עסקיות ושוק. מפתח BI מרוויח שכר חציוני שנתי של $92,278. מפתח BI אחראי על תכנון, מודלים ותחזוקה של נתונים מורכבים בפלטפורמות נתונים מבוססות ענן. אם אתה מעוניין לעבוד כמפתח BI, עליך להיות בעל כישורים טכניים ואנליטיים חזקים.

מיומנויות תקשורת מעולות חשובות מכיוון שתעבדו על העברת פתרונות לעמיתים שאין להם ידע טכני. אתה צריך גם להציג כישורי פתרון בעיות. מפתח BI נדרש בדרך כלל להיות בעל תואר ראשון בכל תחום קשור, וניסיון עבודה יעניק לך גם נקודות נוספות. הסמכות הן רצויות מאוד ונראות כאיכות נוספת. המיומנויות הנדרשות למפתח BI יהיו כריית נתונים, שאילתות SQL, שירותי דיווח של שרת SQL, טכנולוגיות BI ועיצוב מחסני נתונים. 

4. מדען מחקר 

מדען מחקר הוא אחת הקריירות המובילות בתחום הבינה המלאכותית. אתה צריך להיות מומחה במגוון דיסציפלינות, כגון מתמטיקה, למידה עמוקה, למידת מכונה וסטטיסטיקה חישובית. על המועמדים להיות בעלי ידע הולם לגבי תפיסת מחשב, מודלים גרפיים, למידת חיזוק ו-NLP. בדומה למדעני נתונים, מדעני מחקר צפויים להיות בעלי תואר שני או דוקטורט במדעי המחשב. השכר החציוני השנתי אמור להיות $99,809. רוב החברות מחפשות מישהו שיש לו הבנה מעמיקה של מחשוב מקביל, מחשוב מבוזר, בנצ'מרק ולמידת מכונה. 

5. מהנדס/אדריכל ביג דאטה 

למהנדס/אדריכלים ביג דאטה יש את העבודה המשתלמת ביותר מבין כל התפקידים הנכללים תחת בינה מלאכותית. השכר החציוני השנתי של מהנדס/אדריכל ביג דאטה הוא 151,307 דולר. הם ממלאים תפקיד חיוני בפיתוח של מערכת אקולוגית המאפשרת למערכות עסקיות לתקשר זו עם זו ולאסוף נתונים. בהשוואה למדעני נתונים, אדריכלי ביג דאטה מקבלים משימות הקשורות לתכנון, עיצוב ופיתוח סביבת ביג דאטה יעילה בפלטפורמות כמו Spark ו Hadoop. חברות בדרך כלל רוצות להעסיק אנשים שמפגינים ניסיון ב-C++, Java, פיתון, וסקאלה. 

כריית מידע, נתונים להדמיה, וכישורי העברת נתונים הם יתרון נוסף. בונוס נוסף יהיה דוקטורט במתמטיקה או כל תחום קשור במדעי המחשב.

יתרונות הבינה המלאכותית

בדיוק כפי שקורה ברוב הדברים בעולם, ל-AI יש יתרונות וחסרונות. ראשית, הבה נבין את היתרונות של בינה מלאכותית וכיצד היא הקלה על חיינו בהשוואה לתקופות קודמות. 

• הפחתה בטעויות אנוש
• זמין 24 × 7
• עוזר בעבודה שחוזרת על עצמה
• סיוע דיגיטלי 
• החלטות מהירות יותר
• מקבל החלטות רציונאלי
• יישומים רפואיים
• משפר את האבטחה
• תקשורת יעילה

בואו נסתכל מקרוב על כל אחת מהנקודות שהוזכרו לעיל. 

1. הפחתה בטעויות אנוש

כל ההחלטות המתקבלות במודל בינה מלאכותית נלקחות ממידע שנאסף קודם לכן לאחר החלת סט של אלגוריתמים. זה מאפשר להפחית את השגיאות, וסיכויי הדיוק גדלים במידה רבה יותר של דיוק. במקרה של בני אדם שמבצעים משימה כלשהי, תמיד יש סיכוי קל לטעות. מכיוון שאנו מסוגלים לעשות שגיאות, עדיף להשתמש בתוכנות ובאלגוריתמים באמצעות AI מכיוון שהם מורידים את הסיכוי לשגיאות. 

2. זמין 24×7

מודלים של בינה מלאכותית בנויים לעבוד 24/7 ללא הפסקות או שעמום. בהשוואה לאדם ממוצע שיכול לעבוד שש עד שמונה שעות ביום, זה יעיל יותר באופן משמעותי. לבני אדם אין את היכולת לעבוד במשך פרקי זמן ארוכים יותר, מכיוון שהיינו דורשים מנוחה וזמן כדי להתחדש. לפיכך, AI זמין 24/7 ומשפר את היעילות במידה רבה יותר. 

3. עוזר בעבודה שחוזרת על עצמה

בינה מלאכותית יכולה להפוך באופן פרודוקטיבי משימות אנושיות ארציות לאוטומטיות. זה יכול לעזור לנו להפוך ליותר ויותר יצירתיים - החל משליחת דואר תודה ועד לטהר או לענות לשאלות. זה גם יכול לעזור לנו באימות מסמכים. משימה שחוזרת על עצמה כמו הכנת אוכל במסעדה או במפעל עלולה להיהרס בגלל שבני אדם מתעייפים או חסרי עניין לאחר עבודה ארוכה. בינה מלאכותית יכולה לעזור לנו בביצוע משימות חוזרות ונשנות אלו ביעילות וללא שגיאות. 

4. סיוע דיגיטלי

מספר ארגונים מתקדמים ביותר משתמשים בעוזרים דיגיטליים כדי ליצור אינטראקציה עם משתמשים. פעולה זו עוזרת לארגון לחסוך בעלויות על משאבי אנוש. עוזרים דיגיטליים כגון Chatbots משמשים בדרך כלל באתר ארגוני כדי לענות על שאילתות משתמשים. זה גם מספק ממשק תפקוד חלק וחווית משתמש טובה. צ'אטבוטים הם דוגמה מצוינת לאותו דבר. קרא כאן כדי לדעת יותר על איך לבנות צ'טבוט של AI.

5. החלטות מהירות יותר 

AI, לצד טכנולוגיות אחרות כאלה, יכול לעזור למכונות לקבל החלטות מהירות יותר בהשוואה לבן אדם ממוצע. זה עוזר בביצוע פעולות במהירות. הסיבה לכך היא שבזמן קבלת החלטה, בני אדם נוטים לנתח גורמים באמצעות רגשות, בניגוד למכונות המופעלות על ידי בינה מלאכותית המספקות תוצאות מתוכנתות במהירות.

6. מקבל החלטות רציונלי

אנחנו כבני אדם אולי התפתחנו במידה רבה מבחינה טכנולוגית, אבל כשזה מגיע לקבלת החלטות, אנחנו עדיין מאפשרים לרגשות שלנו להשתלט. במצבים מסוימים, באמת חשוב לקבל החלטות מהירות, יעילות והגיוניות מבלי שהרגשות שלנו ייכנסו לתמונה. קבלת החלטות מבוססת בינה מלאכותית נשלטת על ידי אלגוריתמי בינה מלאכותית, ולפיכך, אין מקום לאי התאמה רגשית כלשהי. החלטות רציונליות בעזרת AI מבטיחות שהיעילות לא תושפע, וגם מעלה את רמת הפרודוקטיביות של הארגון. 

7. יישומים רפואיים

בין כל יתר היתרונות של AI, אחד היישומים הגדולים ביותר בשימוש בו בתחום הרפואי. רופאים יכולים להעריך את הסיכונים הבריאותיים של המטופלים שלהם בעזרת יישומים רפואיים המופעלים על ידי בינה מלאכותית. רדיוכירורגיה משמשת לניתוח גידולים בצורה כזו שלא תפגע ברקמות שמסביב ויגרום לבעיות נוספות. אנשי מקצוע רפואיים הוכשרו להשתמש בבינה מלאכותית לניתוחים. הם יכולים גם לסייע באיתור ובניטור יעיל של הפרעות נוירולוגיות שונות ולעורר את תפקודי המוח. 

8. משפר את האבטחה

ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם, יש סיכוי גבוה יותר שאנשים ישתמשו בה מסיבות לא אתיות כמו הונאה או גניבת זהות. אם נעשה בו שימוש בצורה הנכונה ומהסיבות הנכונות, AI יכול להתגלות כמשאב נהדר בשיפור האבטחה של הארגון שלנו. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להגן על הנתונים והכספים שלנו. AI מיושמת בעיקר בתחום אבטחת הסייבר. זה שינה את היכולת שלנו לאבטח את הנתונים האישיים שלנו מפני כל איומי סייבר או התקפות מכל צורה שהיא. קרא עוד כדי לדעת על AI באבטחת סייבר וכיצד זה עוזר, כאן.

9. תקשורת יעילה 

אנשים ממקומות שונים בעולם מדברים שפות שונות ולכן, מתקשים לתקשר אחד עם השני. כאשר אנו מסתכלים על העבר, אנו רואים כיצד מתרגמים אנושיים יעזרו לאנשים לתקשר זה עם זה אם האדם השני לא הבין את אותה שפה כמונו. בעיות כאלה אינן מתרחשות אם אנו עושים שימוש ב-AI. עיבוד שפה טבעית מאפשר למערכות לתרגם מילים משפה טבעית אחת לאחרת, ובכך לבטל את המתווך. אחת הדוגמאות הטובות ביותר לכך היא Google translate, וכיצד זה התקדם עם הזמן. כעת, הוא מספק דוגמאות אודיו כיצד יש לבטא מילים/משפטים. כך, שיפור הדיוק והיכולת שלנו לתקשר ביעילות.

החסרונות של בינה מלאכותית

כעת, לאחר שהבנו את היתרונות של AI, הבה נסתכל על כמה חסרונות. 

• צפות עלות
• מחסור בכישרון
• חוסר במוצרים פרקטיים
• היעדר סטנדרטים בפיתוח תוכנה
• פוטנציאל לשימוש לרעה
• תלוי מאוד במכונות
• דורש השגחה

בואו נסתכל מקרוב על החסרונות של AI. 

1. חריגות בעלויות

קנה המידה של הפעולות של מודל מופעל בינה מלאכותית בהשוואה לפיתוח תוכנה גבוה באופן מסיבי. בשל כך, המשאבים הנדרשים גדלים בקצב גבוה בהרבה. זה דוחף את עלות התפעול לרמה גבוהה יותר.

2. מחסור בכישרון 

AI הוא עדיין תחום שמתפתח. לפיכך, מציאת אנשי מקצוע המצוידים בכל הכישורים הנדרשים אינה פשוטה. קיים פער בין מספר המשרות הזמינות בתחום הבינה המלאכותית לעומת כוח העבודה המיומן בתחום. העסקת מישהו שיש לו את כל הכישורים הדרושים מגדילה עוד יותר את העלויות שנגרמות לארגון.

3. היעדר סטנדרטים בפיתוח תוכנה

הערך האמיתי של בינה מלאכותית טמון בשיתוף פעולה כאשר מערכות בינה מלאכותית שונות מתחברות יחד ליצירת יישום גדול יותר ובעל ערך רב יותר. אבל חוסר בסטנדרטים בפיתוח תוכנת בינה מלאכותית אומר שקשה למערכות שונות 'לדבר' זו עם זו. פיתוח תוכנת בינה מלאכותית עצמו הוא איטי ויקר בגלל זה, מה שפועל עוד כמכשול לפיתוח AI.

4. פוטנציאל לשימוש לרעה

ל-AI יש פוטנציאל להשיג דברים גדולים, ויש לו כוח עצום בשוק היום. למרבה הצער, עם כוח רב מגיע הפוטנציאל של שימוש לרעה. אם כוחה של AI נופל בידיו של אדם שיש לו מניעים לא אתיים, יש סיכוי גבוה יותר לשימוש לרעה.

5. תלוי מאוד במכונות

אפליקציות כמו Siri ואלקסה הפכו לחלק מחיי היומיום שלנו. אנו תלויים מאוד ביישומים אלו ומקבלים סיוע מיישומים אלו ובכך מצמצמים את יכולת היצירתיות שלנו. אנו נעשים תלויים מאוד במכונות ומאבדים את לימוד מיומנויות פשוטות, ובכך נעשים עצלנים יותר. 

6. דורש השגחה

שימוש באלגוריתמים של AI הוא בעל יתרונות רבים והוא יעיל ביותר. אבל זה גם דורש סיוע והשגחה מתמדת. האלגוריתמים האלה לא יכולים לעבוד בלי שנתכנת אותם ונבדוק אם הם פועלים בצורה הנכונה או לא. דוגמה אחת היא צ'אט-בוט הבינה המלאכותית של מיקרוסופט בשם 'Tay'. טיי עוצבה לדבר כמו נערה מתבגרת על ידי למידה דרך שיחות מקוונות. אבל מכיוון שהוא תוכנת ללמוד מיומנויות שיחה בסיסיות ולא ידע את ההבדל בין נכון לרע, הוא המשיך וצייץ מידע פוליטי מאוד ולא נכון בגלל טרולים באינטרנט.

עתיד הבינה המלאכותית

תמיד הוקסמנו משינויים טכנולוגיים. נכון לעכשיו, אנו חיים בתוך התקדמות הבינה המלאכותית הגדולה ביותר בהיסטוריה שלנו. בינה מלאכותית התגלתה בתור ההתקדמות הגדולה נטו בתחום הטכנולוגיה. זה לא רק השפיע על העתיד של כל תעשייה, אלא גם שימש כמניע של טכנולוגיות מתפתחות כמו ביג דאטה, רובוטיקה ו-IoT. בקצב הזה שבו הבינה המלאכותית מתקדמת, אין ספק שהיא תמשיך לפרוח בעתיד. לפיכך, אנו יכולים לומר שבינה מלאכותית היא תחום מצוין להיכנס אליו החל משנת 2020. עם התקדמות הבינה המלאכותית והטכנולוגיות שלה, יהיה צורך גדול יותר באנשי מקצוע מיומנים בתחום זה.

הסמכת AI תעניק לך יתרון על פני משתתפים אחרים בתעשייה. בתור זיהוי פנים, בינה מלאכותית בבריאות, צ'אט-בוטים ממשיכים להראות צמיחה, עכשיו זה הזמן הנכון לעבוד לבניית קריירת בינה מלאכותית מצליחה. עוזרים וירטואליים הם כבר חלק מחיי היומיום שלנו מבלי שנדע זאת. מכוניות בנהיגה עצמית של ענקיות טכנולוגיה כמו טסלה הראו לנו הצצה לאיך ייראה העתיד. יש עוד כל כך הרבה התקדמות שאפשר לגלות, זו רק ההתחלה. על פי פורום הכלכלי עולמי, 133 מיליון משרות חדשות בבינה מלאכותית אמורים ליצור על ידי בינה מלאכותית עד שנת 2022. העתיד של AI בהחלט ורוד.

מיני-פרויקט פשוט של בינה מלאכותית

לפני המעבר לפרויקט, הייתי מציע לעבור את זה מדריך למידת מכונה אם אינך מכיר כלל למידת מכונה. זה גם יעזור לך עם הפרויקט הזה אם אתה יודע על אלגוריתם רגרסיה לוגיסטית.

סיווג חיות בגן החיות

במיני-פרויקט זה, נשתמש באלגוריתמים שונים הנמצאים תחת תחום למידת המכונה של בינה מלאכותית כדי לסווג בעלי חיים בגן חיות, על סמך התכונות שלהם. אנחנו הולכים להשתמש במערך הנתונים הזה של Kaggle, המורכב מ-101 בעלי חיים מגן חיות. ישנם 16 משתנים בעלי תכונות שונות לתיאור בעלי החיים. 7 סוגי הכיתה הם: יונק, ציפור, זוחל, דגים, דו-חיים, חרקים וחסרי חוליות.

מטרת מערך הנתונים היא להיות מסוגל לחזות את הסיווג של בעלי החיים על סמך המשתנים. אתה יכול גם למצוא את המידע על התכונות השונות המשמשות במערך נתונים זה מדף ההורדה המקושר כאן.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

פלט:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

תְפוּקָה:
דיוק אימון: 1.0
דיוק בדיקה: 0.9215686274509803 

כפי שאתה יכול לראות, המודל התפקד בצורה יוצאת דופן על ידי קבלת דיוק של 92% בנתוני הבדיקה. כעת, אם נותנים לך את התכונות של כל אחת מהחיות במערך הנתונים שלמעלה, תוכל לסווג אותה בעזרת המודל שלמעלה.

• האם בינה מלאכותית תפחית משרות בעתיד?

AI עדיין מתפתח. יש מרחב עצום לשיפור והתקדמות בתחום הבינה המלאכותית, ולמרות שייתכן שיידרש מידה מסוימת של כישורים כדי לעמוד בקצב של המגמות המשתנות, סביר להניח שבינה מלאכותית לא תחליף או תפחית משרות בעתיד. למעשה, מחקר של גרטנר מצביע על כך שמשרות הקשורות לבינה מלאכותית יגיעו לשני מיליון משרות חדשות נטו עד שנת 2025. אימוץ הבינה המלאכותית יעזור להקל על משימות לארגון. כדי להישאר רלוונטי בעולם המשתנה ללא הרף, יש צורך לשפר מיומנות וללמוד את המושגים החדשים הללו.

• איך AI עובד?

בניית מערכת בינה מלאכותית היא תהליך זהיר של הנדסה הפוכה של תכונות ויכולות אנושיות במכונה, ושימוש ביכולת החישובית שלה כדי להתעלות על מה שאנחנו מסוגלים לו. בינה מלאכותית יכולה להיבנות על קבוצה מגוונת של רכיבים ותתפקד כמיזוג של:

• פִילוֹסוֹפִיָה
• מתמטיקה
• כלכלה
• Neuroscience
• פסיכולוגיה
• הנדסת מחשבים
• תורת בקרה וקיברנטיקה
• בלשנות

• כיצד משתמשים בבינה מלאכותית ברובוטיקה?

בינה מלאכותית ורובוטיקה נתפסים בדרך כלל כשני דברים שונים. בינה מלאכותית כוללת תכנות אינטליגנציה ואילו רובוטיקה כוללת בניית רובוטים פיזיים. עם זאת, שני המושגים מתואמים. רובוטיקה אכן משתמשת בטכניקות ואלגוריתמים של AI ובינה מלאכותית מגשרת על הפער בין השניים. רובוטים אלה יכולים להיות נשלטים על ידי תוכנית AIs.

• מדוע חשובה בינה מלאכותית?

מהמלצות מוזיקה, הנחיות מפות, בנקאות סלולרית ועד למניעת הונאות, AI וטכנולוגיות אחרות השתלטו. AI חשוב בגלל מספר סיבות. ישנם מספר יתרונות לבינה מלאכותית, כגון, הפחתת טעויות אנוש, זמין 24×7, עוזר בעבודה חוזרת, סיוע דיגיטלי, החלטות מהירות יותר ועוד.

• מהן שיטות חלשות בבינה מלאכותית?

AI חלש הוא יישום צר עם היקף מוגבל. הוא משתמש בלמידה מפוקחת ובלתי מפוקחת לעיבוד נתונים. דוגמה: סירי, אלכסה.

• מהם הענפים של AI?

בינה מלאכותית ניתן לחלק בעיקר לשישה ענפים. הם, למידת מכונה, רשתות עצביות, למידה עמוקה, ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, מחשוב קוגניטיבי. 

• איך אני יכול להתחיל ללמוד בינה מלאכותית?

כדי ללמוד בינה מלאכותית, אתה צריך להיות בעל מיומנויות כמו מתמטיקה, מדעים ומדעי המחשב. אתה יכול גם לבחור כמה הדרכות מקוונות וללמוד בינה מלאכותית מהנוחות של הבית שלך.

• מהם 4 סוגי הבינה המלאכותית? 

 ארבעת הסוגים האופייניים של בינה מלאכותית הם מכונות ריאקטיביות, זיכרון מוגבל, תורת הנפש ומודעות עצמית.

• מהם הדברים הבסיסיים ללמוד בינה מלאכותית?

היסודות של בינה מלאכותית הם מתמטיקה וסטטיסטיקה מתקדמת, שפת תכנות, למידת מכונה והרבה סבלנות. אתה חייב לדעת שבינה מלאכותית ולמידת מכונה כוללים למידת מכונה, קוד פיתון, מדעי המחשב, עיבוד שפה טבעית, מדעי נתונים, מתמטיקה, פסיכולוגיה, מדעי המוח ודיסציפלינות רבות אחרות.

• האם קשה ללמוד AI?

 בינה מלאכותית אינה קשוחה; עם זאת, תידרש להשקיע בזה זמן. ככל שמספר הפרויקטים שתעבוד עליהם יותר, כך תשתפר. יחד עם מיומנויות, אתה צריך את הנחישות ללמוד AI.

זה מביא אותנו לסוף המדריך לבינה מלאכותית. הנה א קורס חינם על AIML שיכול לעזור לך להפוך את היסודות שלך לחזקים הרבה יותר.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/