פירוט היתרונות והחסרונות של בינה מלאכותית - בלוג IBM

בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לתחומים המתכנסים של מדעי המחשב והנתונים המתמקדים בבניית מכונות עם אינטליגנציה אנושית לביצוע משימות שבעבר היו דורשות אדם. למשל למידה, חשיבה, פתרון בעיות, תפיסה, הבנת שפה ועוד. במקום להסתמך על הוראות מפורשות של מתכנת, מערכות בינה מלאכותית יכולות ללמוד מנתונים, ולאפשר להן להתמודד עם בעיות מורכבות (כמו גם משימות פשוטות אך חוזרות על עצמן) ולהשתפר עם הזמן.

לטכנולוגיית הבינה המלאכותית של היום יש מגוון מקרי שימוש בתעשיות שונות; עסקים משתמשים בבינה מלאכותית כדי למזער טעויות אנוש, להפחית עלויות גבוהות של תפעול, לספק תובנות נתונים בזמן אמת ולשפר את חווית הלקוח, בין יישומים רבים אחרים. ככזה, זה מייצג שינוי משמעותי באופן שבו אנו ניגשים למחשוב, יצירת מערכות שיכולות לשפר זרימות עבודה ולשפר אלמנטים בחיי היומיום.

אבל אפילו עם שלל היתרונות של AI, יש לו חסרונות ראויים לציון בהשוואה לשיטות תכנות מסורתיות. פיתוח ופריסה של בינה מלאכותית יכולים לבוא עם חששות לפרטיות נתונים, עקירת משרות וסיכוני אבטחת סייבר, שלא לדבר על ההתחייבות הטכנית האדירה של הבטחת מערכות בינה מלאכותית מתנהגות כמתוכנן.

במאמר זה, נדון כיצד פועלת טכנולוגיית AI ונפרט את היתרונות והחסרונות של בינה מלאכותית בהשוואה לשיטות מחשוב מסורתיות.

מהי בינה מלאכותית וכיצד היא פועלת?

בינה מלאכותית פועלת על שלושה מרכיבים בסיסיים: נתונים, אלגוריתמים וכוח מחשוב. 

• נתונים: מערכות AI לומדות ומקבלות החלטות על סמך נתונים, והן דורשות כמויות גדולות של נתונים כדי להתאמן ביעילות, במיוחד במקרה של מודלים של למידת מכונה (ML). הנתונים מחולקים לרוב לשלוש קטגוריות: נתוני אימון (עוזרים למודל ללמוד), נתוני אימות (מכוונן את המודל) ונתוני בדיקה (מעריכים את ביצועי המודל). לביצועים מיטביים, מודלים של בינה מלאכותית צריכים לקבל נתונים ממערכי נתונים מגוונים (למשל, טקסט, תמונות, אודיו ועוד), מה שמאפשר למערכת להכליל את הלמידה שלה לנתונים חדשים, בלתי נראים.
• אלגוריתמים: אלגוריתמים הם מערכות הכללים שמערכות AI משתמשות בהן כדי לעבד נתונים ולקבל החלטות. הקטגוריה של אלגוריתמי AI כוללת אלגוריתמי ML, הלומדים ומקבלים תחזיות והחלטות ללא תכנות מפורש. בינה מלאכותית יכולה לעבוד גם מאלגוריתמי למידה עמוקה, תת-קבוצה של ML המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות רב-שכבתיות (ANNs) - ומכאן המתאר "העמוק" - למודל של הפשטות ברמה גבוהה בתוך תשתיות ביג דאטה. ואלגוריתמי למידת חיזוק מאפשרים לסוכן ללמוד התנהגות על ידי ביצוע פונקציות וקבלת עונשים ותגמולים על סמך נכונותם, תוך התאמת המודל באופן איטרטיבי עד להכשרה מלאה.
• כוח מחשוב: אלגוריתמי בינה מלאכותית מצריכים לעתים קרובות משאבי מחשוב משמעותיים כדי לעבד כמויות כה גדולות של נתונים ולהפעיל אלגוריתמים מורכבים, במיוחד במקרה של למידה עמוקה. ארגונים רבים מסתמכים על חומרה מיוחדת, כמו יחידות עיבוד גרפיות (GPUs), כדי לייעל תהליכים אלה. 

מערכות בינה מלאכותית נוטות להיכלל בשתי קטגוריות רחבות:

• אינטליגנציה צרה מלאכותית, הנקרא גם AI צר או AI חלש, מבצע משימות ספציפיות כמו זיהוי תמונה או קול. עוזרים וירטואליים כמו Siri של אפל, Alexa של אמזון, IBM watsonx ואפילו ChatGPT של OpenAI הם דוגמאות למערכות AI צרות.
• בינה כללית מלאכותית (AGI), או Strong AI, יכול לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לבצע; הוא יכול להבין, ללמוד, להתאים ולעבוד מתוך ידע בין תחומים. עם זאת, AGI הוא עדיין רק מושג תיאורטי.

איך עובד תכנות מסורתי?

בניגוד לתכנות בינה מלאכותית, התכנות המסורתי מחייב את המתכנת לכתוב הוראות מפורשות שהמחשב יעקוב אחריו בכל תרחיש אפשרי; לאחר מכן, המחשב מבצע את ההוראות לפתרון בעיה או ביצוע משימה. זוהי גישה דטרמיניסטית, הדומה למתכון, שבה המחשב מבצע הוראות שלב אחר שלב כדי להשיג את התוצאה הרצויה.

הגישה המסורתית מתאימה היטב לבעיות מוגדרות בבירור עם מספר מצומצם של תוצאות אפשריות, אך לרוב זה בלתי אפשרי לכתוב כללים עבור כל תרחיש בודד כאשר המשימות מורכבות או דורשות תפיסה דמוית אדם (כמו בזיהוי תמונה, עיבוד שפה טבעית, וכו.). זה המקום שבו תכנות AI מציע יתרון ברור על פני שיטות תכנות מבוססות כללים.

מהם היתרונות והחסרונות של AI (בהשוואה למחשוב מסורתי)?

הפוטנציאל האמיתי של AI הוא עצום. יישומי בינה מלאכותית כוללים אבחון מחלות, התאמה אישית של עדכוני מדיה חברתית, ביצוע ניתוחי נתונים מתוחכמים למידול מזג האוויר והפעלת הצ'אטבוטים המטפלים בבקשות תמיכת הלקוחות שלנו. רובוטים המונעים על ידי בינה מלאכותית יכולים אפילו להרכיב מכוניות ולמזער את הקרינה משריפות.

כמו בכל טכנולוגיה, יש יתרונות וחסרונות של AI, בהשוואה לטכנולוגיות תכנות מסורתיות. מלבד ההבדלים הבסיסיים באופן שבו הם פועלים, AI ותכנות מסורתיות נבדלים באופן משמעותי גם במונחים של בקרת מתכנת, טיפול בנתונים, מדרגיות וזמינות.

• בקרה ושקיפות: תכנות מסורתי מציע למפתחים שליטה מלאה על ההיגיון וההתנהגות של התוכנה, ומאפשר התאמה אישית מדויקת ותוצאות צפויות ועקביות. ואם תוכנית לא מתנהגת כמצופה, מפתחים יכולים להתחקות אחורה דרך בסיס הקוד כדי לזהות ולתקן את הבעיה. מערכות AI, במיוחד מודלים מורכבים כמו רשתות עצביות עמוקות, יכולות להיות קשות לשליטה ולפרש. לעתים קרובות הם פועלים כמו "קופסאות שחורות", שבהן הקלט והפלט ידועים, אך התהליך שבו משתמש המודל כדי לעבור מאחד לשני אינו ברור. חוסר השקיפות הזה יכול להיות בעייתי בתעשיות שמעדיפות הסבר לתהליכים וקבלת החלטות (כמו שירותי בריאות ופיננסים).
• למידה וטיפול בנתונים: תכנות מסורתי הוא נוקשה; הוא מסתמך על נתונים מובנים כדי להפעיל תוכניות ובדרך כלל מתקשה לעבד נתונים לא מובנים. על מנת "ללמד" תוכנית מידע חדש, על המתכנת להוסיף ידנית נתונים חדשים או להתאים תהליכים. תוכניות מקודדות מסורתיות נאבקות גם עם איטרציה עצמאית. במילים אחרות, ייתכן שהם לא יוכלו להכיל תרחישים בלתי צפויים ללא תכנות מפורש עבור אותם מקרים. מכיוון שמערכות AI לומדות מכמויות אדירות של נתונים, הן מתאימות יותר לעיבוד נתונים לא מובנים כמו תמונות, סרטונים וטקסט בשפה טבעית. מערכות בינה מלאכותית יכולות גם ללמוד ללא הרף מנתונים וחוויות חדשות (כמו בלמידת מכונה), מה שמאפשר להן לשפר את הביצועים שלהן לאורך זמן ולהפוך אותן לשימושיות במיוחד בסביבות דינאמיות שבהן הפתרון הטוב ביותר האפשרי יכול להתפתח לאורך זמן.
• יציבות ומדרגיות: התכנות המסורתי יציב. ברגע שתוכנית נכתבת ומפותלת באגים, היא תבצע פעולות בדיוק באותו אופן, בכל פעם. עם זאת, היציבות של תוכניות מבוססות כללים באה על חשבון מדרגיות. מכיוון שתוכניות מסורתיות יכולות ללמוד רק באמצעות התערבויות תכנות מפורשות, הן דורשות ממתכנתים לכתוב קוד בקנה מידה כדי להגדיל את הפעולות. תהליך זה יכול להתברר כבלתי ניתן לניהול, אם לא בלתי אפשרי, עבור ארגונים רבים. תוכניות AI מציעות יותר מדרגיות מאשר תוכניות מסורתיות אך עם פחות יציבות. תכונות האוטומציה והלמידה המתמשכת של תוכניות מבוססות בינה מלאכותית מאפשרות למפתחים להרחיב תהליכים במהירות ובקלות יחסית, המייצגים את אחד היתרונות המרכזיים של ai. עם זאת, האופי האלתור של מערכות בינה מלאכותית אומר שתוכניות לא תמיד מספקות תגובות עקביות ומתאימות.
• יעילות וזמינות: תוכנות מחשב מבוססות כללים יכולות לספק זמינות 24/7, אבל לפעמים רק אם יש להן עובדים אנושיים להפעיל אותן מסביב לשעון.

טכנולוגיות בינה מלאכותית יכולות לפעול 24/7 ללא התערבות אנושית, כך שהפעילות העסקית יכולה לפעול ברציפות. יתרונות נוספים של בינה מלאכותית הוא שמערכות AI יכולות להפוך עבודות משעממות או חוזרות (כמו הזנת נתונים), לשחרר את רוחב הפס של העובדים למשימות עבודה בעלות ערך גבוה יותר ולהוזיל את עלויות השכר של החברה. עם זאת, ראוי להזכיר שלאוטומציה יכולות להיות השלכות משמעותיות על אובדן עבודה על כוח העבודה. לדוגמה, חברות מסוימות עברו להשתמש בעוזרים דיגיטליים כדי לבחון דוחות עובדים, במקום להאציל משימות כאלה למחלקת משאבי אנוש. ארגונים יצטרכו למצוא דרכים לשלב את כוח העבודה הקיים שלהם בזרימות עבודה חדשות המתאפשרות על ידי רווחי פרודוקטיביות מהשילוב של AI בתפעול.

מקסם את היתרונות של בינה מלאכותית עם IBM Watson

אומדיה צופה ששוק הבינה המלאכותית העולמי יהיה שווה 200 מיליארד דולר עד 2028.¹ פירוש הדבר שעסקים צריכים לצפות שהתלות בטכנולוגיות בינה מלאכותית תגדל, כשהמורכבות של מערכות ה-IT הארגוניות תגדל בעין. אבל עם ה IBM watsonx™ AI ופלטפורמת נתונים, לארגונים יש כלי רב עוצמה בארגז הכלים שלהם להגדלת AI.

IBM watsonx מאפשרת לצוותים לנהל מקורות נתונים, להאיץ זרימות עבודה אחראיות של AI ולפרוס ולהטמיע בקלות AI ברחבי העסק - הכל במקום אחד. watsonx מציעה מגוון תכונות מתקדמות, כולל ניהול עומס עבודה מקיף וניטור נתונים בזמן אמת, שנועדו לעזור לך להגדיל ולהאיץ תשתיות IT המופעלות על ידי בינה מלאכותית עם נתונים מהימנים ברחבי הארגון.

אף על פי שאינו חף מסיבוכים, השימוש בבינה מלאכותית מייצג הזדמנות לעסקים לעמוד בקצב של עולם מורכב ודינמי יותר ויותר על ידי מפגש עם טכנולוגיות מתוחכמות שיכולות להתמודד עם המורכבות הזו.

תן AI לעבוד עם watsonx