תחום הבינה המלאכותית ( AI ) חייב להיות חלק מתכנית העבודה שלכם

כולם מדברים על AI . חלקינו גם משתמש בכלי בינה מלאכותית ליצירת תוכן וסוגים אחרים של פעילות אבל מרבית החברות שאני פוגש , לא ממש יודעות איך להפוך את היכולת הזו לכוח מניע בתכניות העבודה שלהן. לפני שעוים זאת כדאי להבין את הבסיס של התחום הזה .

מהי בינה מלאכותית?

בינה מלאכותית מתייחסת לסימולציה של אינטליגנציה אנושית במכונות.

היא כוללת פיתוח של מערכות אינטליגנטיות המסוגלות לתפוס, לנמק, ללמוד ולפתור בעיות, תוך חיקוי יכולות קוגניטיביות אנושיות.

על ידי שימוש באלגוריתמים מורכבים וכוח מחשוב מתקדם AI מספק אפשרויות, ומחולל מהפכה באופן שבו אנו חיים, עובדים ומתקשרים.

מרכיבים עקריים של תחום הבינה מלאכותית השימושית

·Machine Learning and Deep Learning תת-קבוצה בולטת של בינה מלאכותית, מאפשרת למכונות ללמוד מנתונים ללא תכנות מפורש. אלגוריתמים של ML מנתחים מערכי נתונים עצומים כדי לחשוף דפוסים, לבצע תחזיות ולהפיק תובנות. לדוגמה, מערכות המלצה בפלטפורמות כמו נטפליקס משתמשות ב-ML כדי לנתח את התנהגות המשתמשים ולהציע תוכן מותאם אישית. ·

למידה עמוקה (DL) לוקחת את ML לרמה מתקדמת יותר על ידי שימוש ברשתות עצביות עם שכבות מרובות. אלגוריתמי DL מצטיינים בעיבוד נתונים מורכבים ובחילוץ תכונות מורכבות. דוגמה מצוינת היא כלי רכב אוטונומיים המשתמשים ב-DL כדי לזהות ולפרש תמרורים, הולכי רגל ואלמנטים חיוניים אחרים לניווט בטוח ·

עיבוד שפה טבעית (NLP): עיבוד שפה טבעי מאפשר למכונות להבין, לפרש וליצור שפה אנושית. אלגוריתמי NLP מעבדים ומבינים נתונים טקסטואליים, ומאפשרים יישומים כמו זיהוי דיבור, תרגום שפה, ניתוח סנטימנט וצ'אטבוטים. לדוגמה, עוזרים קוליים כמו סירי וגוגל אסיסטנט משתמשים ב- NLP כדי להבין ולהגיב לשאילתות משתמשים. ·

·ראייה ממוחשבת: ראייה ממוחשבת מתמקדת בהוראת מכונות לפרש ולהבין מידע חזותי מתמונות או סרטונים. מערכות AI משתמשות בטכניקות כגון עיבוד תמונה, זיהוי תבניות ולמידה עמוקה כדי לנתח נתונים חזותיים. יישומים בולטים כוללים מערכות זיהוי פנים המשמשות לאימות זהות. ·

·רובוטיקה ואוטומציה: רובוטיקה ואוטומציה מונחות בינה מלאכותית שואפות ליצור מכונות חכמות המסוגלות לבצע משימות פיזיות בדיוק וביכולת הסתגלות דמויי אדם. מכונות אלה משתמשות באלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי לתפוס את סביבתן, לעבד מידע חושי ולבצע תנועות מדויקות. בתעשיות הייצור, רובוטים המצוידים בבינה מלאכותית יכולים להפוך משימות חוזרות ונשנות בפס הייצור לאוטומטיות, ובכך לשפר את היעילות והפרודוקטיביות.

סוגי בינה מלאכותית

בינה מלאכותית צרה: בינה ממוקדת למשימות ספציפיות

בינה מלאכותית צרה, הידועה גם בשם בינה מלאכותית חלשה, מייצגת את המצב הנוכחי של טכנולוגיית הבינה המלאכותית. הוא מתמחה בביצוע משימות ספציפיות. מעוזרות קוליות כמו סירי ואלכסה ועד אלגוריתמי המלצה וכלי רכב אוטונומיים, N

מומחיות ספציפית למשימה: בינה מלאכותית צרה מצטיינת בפתרון בעיות מוגדרות היטב בתחום מוגבל. היא ממנפת אלגוריתמים של למידת מכונה ליצירת טקסט ותמונה , לזיהוי תמונות,

בינה מלאכותית כללית: החיפוש אחר אינטליגנציה ברמת האדם

בינה מלאכותית כללית, המכונה לעתים קרובות בינה מלאכותית חזקה, שואפת לשכפל אינטליגנציה והבנה דמויי אדם. שלא כמו בינה מלאכותית צרה, לבינה מלאכותית כללית יש את היכולת להבין, ללמוד וליישם ידע בתחומים מגוונים. השגת AI כללי נותרה מאמץ מתמשך, אך השלכותיו עמוקות.

·למידה אדפטיבית: בינה מלאכותית כללית מפגינה יכולות למידה אדפטיבית, המאפשרות לה לצבור ידע ממקורות שונים, לנמק באופן הגיוני וליישם ידע זה במצבים חדשים. הוא אינו מוגבל למשימות מוגדרות מראש ובעל הבנה מקיפה יותר של העולם. שיקולים אתיים: ככל שהבינה המלאכותית הכללית הופכת מתוחכמת יותר, שיקולים אתיים מקבלים משמעות

טכניקות בבינה מלאכותית

למידה בפיקוח

מכונות אימון עם נתונים מתויגים – מכונות מוזנות בנתונים מתויגים, כאשר כל נקודת נתונים משויכת לתווית או פלט תואמים. המטרה היא שהמכונה תלמד את הדפוסים והקשרים הבסיסיים בין נתוני הקלט לבין הפלט הרצוי.

מודלים של למידה מפוקחת יכולים לבצע תחזיות או לסווג נתונים חדשים  .

היופי בלמידה מפוקחת טמון ביכולתה להתמודד עם מגוון רחב של בעיות. בין אם מדובר בזיהוי דואר זבל בהודעות דוא"ל, ניתוח סנטימנט של ביקורות לקוחות או אפילו חיזוי מחירי מניות,.

למידה ללא פיקוח

בעוד למידה מפוקחת מסתמכת על נתונים מתויגים, למידה ללא פיקוח נוקטת בגישה שונה. בטכניקה זו, מכונות מקבלות נתונים ללא תווית, ללא תוצאות או יעדים מוגדרים מראש. המטרה היא לחשוף את המבנה והדפוסים הטבועים בנתונים, ולאפשר תובנות יקרות ערך וגילוי ידע.

אשכולות הוא יישום בולט של למידה ללא פיקוח, שבו נקודות נתונים דומות מקובצות יחד על בסיס המאפיינים המשותפים שלהן. טכניקה זו סייעה בפילוח לקוחות

למידת חיזוק

למידת חיזוק שואבת השראה מהאופן שבו בני אדם לומדים באמצעות ניסוי וטעייה. ן אינטראקציה עם סביבה וקבלת החלטות אופטימליות על ידי קבלת משוב בצורה של תגמולים או עונשים. המטרה היא למקסם את התגמולים המצטברים לאורך זמן, מה שיוביל להתנהגות מושכלת ולקבלת החלטות.

חשבו על מערכת נהיגה אוטונומית שלומדת לנווט בעיר. באמצעות למידת חיזוק, המערכת לומדת מפעולותיה, מקבלת משוב חיובי לנהיגה בטוחה ויעילה ומשוב שלילי על עבירות תנועה או תאונות. עם הזמן,

ביג דאטה ובינה מלאכותית

ביג דאטה מתייחס למערכי הנתונים הגדולים והמורכבים שהם מעבר ליכולות של שיטות עיבוד נתונים מסורתיות. טכניקות AI, כגון למידת מכונה, מצטיינות בחילוץ תובנות יקרות ערך מכמויות עצומות אלה של נתונים.

ביג דאטה ובינה מלאכותית מצטלבים בדרכים רבות. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לעבד ולנתח מערכי נתונים עצומים, ולחשוף דפוסים ומתאמים שאנליסטים אנושיים עשויים להתעלם מהם.

הזמינות של כמויות גדולות של נתונים מתויגים מאפשרת הכשרה של מודלים מדויקים וחזקים יותר.

טכניקות AI יכולות לשפר את היעילות של עיבוד נתונים גדולים, ולאפשר ניתוח נתונים מהיר ומדויק יותר.

בינה מלאכותית עושה מה שהמצאת החשמל עשתה לעולם – שינוי מוחלט בכל תחום . הנה כמה דוגמאות :

 

בינה מלאכותית במימון ובנקאות

·זיהוי הונאות: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות הונאות בעסקאות פיננסיות. חברות בינה מלאכותית בתחום זה יודעות לנתח מיליוני עסקאות פיננסיות ביום, ולסייע  לבנקים לזהות ולמנוע הונאות. ·

·הערכת סיכונים: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית להערכת הסיכון בעסקאות פיננסיות. לדוגמה, מודי'ס משתמשת בבינה מלאכותית כדי להעריך את האשראי של חברות, ומסייעת למשקיעים לקבל החלטות מושכלות. ·

·ניהול תיקים: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לניהול תיקי השקעות. לדוגמה, BlackRock משתמשת בבינה מלאכותית כדי לבנות ולנהל תיקי השקעות עבור לקוחותיה, ומסייעת להם להשיג את יעדיהם הפיננסיים. ·

·שירות לקוחות: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לספק שירות לקוחות בתעשייה הפיננסית. לדוגמה, בנק אוף אמריקה משתמש בבינה מלאכותית כדי לענות על שאלות של לקוחות ולפתור בעיות 24/7. ·

·מסחר: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לסחור במניות ובמכשירים פיננסיים אחרים. לדוגמה, Kensho משתמשת בבינה מלאכותית כדי לנתח נתוני שוק ולקבל החלטות מסחר, מה שעוזר ללקוחותיה להרוויח מתנועות שוק.

בינה מלאכותית בשירות לקוחות

·צ'אטבוטים: צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לענות על שאלות של לקוחות ולפתור בעיות 24/7, מה שמשחרר נציגי שירות לקוחות אנושיים להתמקד במשימות מורכבות יותר. לדוגמה, LivePerson משתמשת בבינה מלאכותית כדי להפעיל את הצ'אטבוטים שלה, שטיפלו ביותר ממיליארד אינטראקציות עם לקוחות. ·

·ניתוח סנטימנט: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנתח משוב לקוחות, ולעזור לעסקים להבין מה הלקוחות אומרים על המוצרים והשירותים שלהם. לדוגמה, Salesforce משתמשת בבינה מלאכותית כדי לנתח משוב לקוחות, ·

·התאמה אישית: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להתאים אישית את חוויות הלקוח. לדוגמה, אמזון משתמשת בבינה מלאכותית כדי להמליץ על מוצרים ללקוחות בהתבסס על היסטוריית הרכישות שלהם בעבר. ·

·ניתוח תחזיתי: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות התנהגות לקוחות, ולעזור לעסקים לזהות לקוחות שסביר להניח שיתעניינו במוצרים או בשירותים חדשים. לדוגמה, Netflix משתמשת בבינה מלאכותית כדי לחזות מאילו סרטים ותוכניות טלוויזיה הלקוחות צפויים ליהנות, ועוזרת להם לשמור על מעורבות הלקוחות. ·

·ניהול ידע: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לניהול בסיסי ידע, מה שמקל על נציגי שירות הלקוחות למצוא את המידע הדרוש להם כדי לסייע ללקוחות. לדוגמה, IBM Watson משתמשת בבינה מלאכותית כדי לנהל בסיסי ידע, ומסייעת לנציגי שירות לקוחות לספק תמיכה מהירה ומדויקת יותר.

בינה מלאכותית בחינוך

·למידה מותאמת אישית: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להתאים אישית חוויות למידה לתלמידים. לדוגמה, Knewton משתמשת בבינה מלאכותית כדי ליצור תכניות למידה מותאמות אישית לתלמידים, ·

·הערכה: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להעריך את למידת התלמידים. לדוגמה, פירסון משתמש בבינה מלאכותית כדי לתת ציונים לחיבורים של תלמידים ·

·מורים וירטואליים: מורים וירטואליים המופעלים על ידי AI יכולים לספק שיעורים פרטיים אחד על אחד לתלמידים. לדוגמה, TutorCruncher ·

·פיתוח תכניות לימודים: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לפיתוח תכניות לימודים. לדוגמה, Carnegie Learning משתמשת בבינה מלאכותית כדי לפתח תכניות לימודים במתמטיקה ·

·מחקר: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לביצוע מחקר. לדוגמה, Google AI משתמשת בבינה מלאכותית כדי לערוך מחקר במגוון נושאים, כולל עיבוד שפה טבעית, למידת מכונה וראייה ממוחשבת.

בינה מלאכותית בייצור ורובוטיקה

·רובוטיקה: AI משמש לפיתוח רובוטים שיכולים לבצע משימות בסביבות ייצור. לדוגמה, FANUC משתמשת בבינה מלאכותית כדי לפתח רובוטים שיכולים לרתך חלקי רכב.  ·

·בקרת איכות: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לבדוק מוצרים לאיתור פגמים. לדוגמה, Intel משתמשת בבינה מלאכותית כדי לבדוק פגמים בשבבי מחשב. ·

·תחזוקה תחזיתית: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות מתי סביר להניח תהיינה תקלות טכניות , ובכך לסייע במניעת זמני השבתה לא מתוכננים. לדוגמה, ג'נרל אלקטריק משתמשת בבינה מלאכותית כדי לחזות מתי מנועי סילון צפויים להיכשל, מה שעוזר לשמור על מטוסים טסים. ·

·אופטימיזציה: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את תהליכי הייצור. לדוגמה, אמזון משתמשת בבינה מלאכותית כדי לייעל את פעולות המחסנים שלה, מה שעוזר להפחית עלויות ולשפר את היעילות.

בינה מלאכותית בשיווק ופרסום

·התאמה אישית: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי להתאים אישית קמפיינים שיווקיים ופרסומיים. לדוגמה, פייסבוק משתמשת בבינה מלאכותית כדי להציג למשתמשים מודעות רלוונטיות לתחומי העניין שלהם. ·

·ניתוח תחזיתי: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחזות התנהגות לקוחות, ולעזור לעסקים למקד את מסעות הפרסום השיווקיים שלהם בצורה יעילה יותר. לדוגמה, Google משתמשת בבינה מלאכותית כדי לחזות אילו לקוחות צפויים ללחוץ על מודעה, מה שעוזר לעסקים להפיק יותר מתקציבי הפרסום שלהם. ·

·יצירת תוכן: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי ליצור תוכן המותאם לקהלים ספציפיים. לדוגמה, BuzzFeed משתמש בבינה מלאכותית כדי ליצור עדכוני חדשות מותאמים אישית למשתמשים. ·

·זיהוי הונאות: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות הונאות בקמפיינים שיווקיים ופרסומיים. לדוגמה, טוויטר משתמשת בבינה מלאכותית כדי לזהות חשבונות מזויפים המשמשים להפצת דואר זבל.

העתיד – מודל היברידי

בני אדם ובינה מלאכותית עובדים יחד כדי ליצור עולם פרודוקטיבי יותר, יעיל יותר ויצירתי יותר.

·עוזרים וירטואליים: עוזרים וירטואליים כמו Alexa של Amazon וסירי של Apple יכולים לעזור לנו במשימות כמו הגדרת התראות, קביעת פגישות והשמעת מוזיקה. הם יכולים גם לענות על שאלותינו ולספק לנו מידע.

·מכוניות אוטונומיות: מכוניות אוטונומיות מפותחות על ידי חברות כמו Waymo ו- Uber. מכוניות אלה משתמשות בבינה מלאכותית כדי לנווט בכבישים ולהימנע ממכשולים. יש להם פוטנציאל להפוך את התחבורה לבטוחה ויעילה יותר.

·אבחון רפואי: AI משמש לפיתוח כלי אבחון רפואיים חדשים. כלים אלה יכולים לסייע לרופאים לזהות מחלות בצורה מדויקת ומהירה יותר.

·חינוך: AI משמש לפיתוח כלים חינוכיים חדשים. כלים אלה יכולים לעזור לתלמידים ללמוד בצורה יעילה ויעילה יותר.

זיכרו : יותר מאשר אנשים יוחלפו על ידי מכונה – הם יוחלפו על ידי אנשים שיודעים להשתמש במכונה