Intelligence בינה מלאכותית: מה זה ודוגמאות מעשיות עדכניות?

במשך כמה שנים חברות מדברות איתנו ללא הרף על בינה מלאכותית שהן מציגות בשירותיהן, היישומים והמעבדים שלהן. עם זאת, למרות שהם נושאים את אותו שם, ברוך השם, האינטליגנציה המלאכותית של מכונת הכביסה שלנו (מסיבות שנמלטות מאיתנו) ושל הטלפון החכם שלנו אינה כל כך מפותחת כדי לגרום להם לשקף את קיומם ועל כוחנו עליהם. לעת עתה…

כפי שכבר אמרנו לכם במאמר על פיתוח ה- AI אינטל מובידיוס USB, בינה מלאכותית כאן כדי להישאר ולעזור לנו לפתור בעיות יום-יומיות. אבל מה בדיוק בינה מלאכותית?

מקור: Dexeter מקור

ה- gif שתראה למעלה מראה בצורה מאוד פשוטה כיצד פועלת רשת עצבית עמוקה. מערכות אלה דורשות אימונים קשים בכדי מאוחר יותר, למשל, לזהות תמונות, לייעל פתרונות או פשוט ללמוד עוד. במהותה מדובר במערכת אלגוריתמים שנוכל לקטלג כ- AIs ושייכים לתחום הלמידה העמוקה.

מדד התוכן

בינה מלאכותית: תכנות חדשה

כיום בינה מלאכותית אינה מהווה מערכות מעורבות מורכבות של טכנולוגיה עם מצפון כפי שרואים לעתים קרובות בעבודות מדע בדיוני. זו שאנו יוצרים נופלת על הגדרת אלגוריתמים מורכבים המחזירים תוצאות המבוססות על התשומות והפקודות שנלמדו להם. למרות שזו רק אחת המשמעויות שיש.

ישנן דרכים שונות להבנת בינה מלאכותית, אך אנו יכולים לחלק אותה לארבע קבוצות עיקריות:

AIs שחושבים כמו בני אדם

רובוט החמאה ריק ומורטי

מערכות מחשב מורכבות עם מצפונם האישי שחושבים ומחליטות על פי רצונם ועוברות את המאפיינים שלגביהם תוכנתו ( רוח רפאים במעטפת). זה עדיין לא בהישג ידנו ואנחנו אפילו לא יודעים אם זה יהיה אפשרי בעתיד, כך שאין הרבה מה להגיב.

רשות העתיקות שמתנהגת כמו בני אדם

לחשוב כמו בן אדם זה לא כמו להעמיד פנים שהוא מתנהג כמו בן אנוש. כיום אנו יוצרים מערכות כאלו בהן מוצגים אקראיות ופונקציות קונקרטיות כדי לתת תחושה שהאינטליגנציה חושבת כמו אדם.

עוזר חכם של פלפל

במשחקי וידאו אנו רואים זאת ברציפות, שכן לעתים קרובות אויבים בשליטת מכונה מבקשים לדמות התנהגויות דומות לבני אדם. מופרד ממשחקי וידיאו הושג כי בינה מלאכותית יכולה לכתוב עם פגמים ואי סדרים כפי שאדם היה עושה.

רשות העתיקות חושבת בצורה רציונלית

ייתכן שהגרסה הנפוצה ביותר לטכנולוגיה זו כיום. אנו אומרים שהם חושבים בצורה רציונלית מכיוון שאנו נותנים להם כלים להציע תוצאות יעילות ומשמעותיות. הם מסוגלים להסתגל לסביבה בה הם נמצאים בקלות, למרות שהם רחוקים מלחשוב בעצמם.

לימוד AlphaStar

דוגמה לכך היא בינה מלאכותית שמשחקת משחקי וידאו כמו AlphaStar (StarCraft II) או AlphaZero (שחמט, שוגי וגו). מכונות אלה אפילו מסוגלות להילחם במתנגדי אנוש וכבר הביסו את אלופת העולם המזדמנות.

רשות העתיקות הפועלת באופן רציונלי

מכיוון שהם 'פועלים' אנו מגלים שהם אינם מעבדים את הנתונים שאנו מעבירים להם, נראה שהם רק חושבים בצורה רציונלית. זו הגרסה הפשטנית ביותר לטכנולוגיה זו וזה שלב שכבר עברנו ברובו. מערכות מחשב מסוימות נוקטות בטכנולוגיה זו, מכיוון שקל בהרבה לתכנת ועבודתם בדרך כלל פשוטה.

שואב אבק חכם

לדוגמא, המכונות שמקבלות שיחות ומדריכות אתכם דרך האפשרויות שלהם או העוזרים החכמים של דפי אינטרנט, שבדרך כלל מבקשים מכם להמליץ ​​על פתרונות קשורים.

כבר עם דימוי מקובל על אופן ההפצה של המודיעין לפי מידת מורכבותם, בואו ניקח אותך ללב העניין.

המתמטיקה של המחשבה

אחת הדרכים לתכנת בינה מלאכותית היא טיפול בנתונים כיחידות דמיוניות הנקראות טנורים. טנסורים הם יחידה אלגברית מורכבת (של סקלרים, וקטורים ומטריצות) הדורשת ידע במתמטיקה כדי לעבוד איתם כראוי. כתוצאה מכך, ביצועי יישומי AI יהיו טובים ככל שבוצעו מניפולציות מתמטיות של הנתונים.

הסבר מפושט על פרצופים

כדי להרחיב את פיתוח תוכנה מסוג זה, קבוצות רבות יצרו ופתחו את ספריות הקוד שלהם לציבור כדי לשתף פעולה וליצור, יחד עם הקהילה, מערכות חכמות יותר. TensorFlow של גוגל, CNTK של מיקרוסופט, תיאנו, Caffe2 ו Keras הם כמה מהדוגמאות הרלוונטיות ביותר. כל אחת מהספריות מתמקדת בבעיה מזוויות שונות ובזכותה עומד לרשותנו פיתוח ה- AI ברמות הפשטה שונות.

אם אינך יודע מהן דרגות ההפשטה, זוהי מערכת המודדת את מידת הדוק בין שפת מחשב לשפה המדוברת. ככל שרמת ההפשטה גבוהה יותר, כך היא דומה לשפה אנושית ונמוכה יותר, כך מכונה יותר קוד, כלומר העולם שעובד רק עם אפסים וכאלה.

מערכות חדשות, חומרה חדשה

ברור שכל התוכנה פועלת בתוך חומרה, עם זאת, קל ליפול לאשליה שהענן יכול להתמודד עם הכל, אך המציאות אינה כה מתוקה. תלוי באופן אופטימיזציה של הקוד, יתכן כי ה- AI עובד באופן מקומי (בסמארטפון, PC או Internet of Things). או שניתן לאפשר למכשירים לשלוח את החישובים לשרתים, לעבד אותם, ואלה מחזירים את התוצאה.

שירותי ענן

במקרים רבים , המכשיר ה"קטן "מנסה לבצע חלק גדול מהחישובים באופן מקומי ושולח לשרת רק חלק מהבעיה ובכך חוסך עלויות רבות של ניהול שירות.

בינה מלאכותית ביום יום

אנו יודעים שחשיבה על העתיד של זה זה משהו מאוד מעניין ואצל חלקם אפילו מרגש, אבל לא צריך להרחיק לכת כדי לראות את הביכורים. היכן נוכל למצוא עקבות של בינה מלאכותית בחברה של ימינו?

בינה מלאכותית בנייד

נראה שזה לא משתנה, אבל זה מקיף אותנו מכל הצדדים. החל ממכשירים ביתיים, לרוב מכשירים ניידים חדשים כוללים מערכות מובנות קטנות הנקראות בינה מלאכותית המסייעות לך לצלם תמונות טובות יותר. התמקדו באופן סלקטיבי בתמונות שלאחר התהליך כדי לגרום להן להיראות חדות יותר, צבעוניות יותר או מנוגדות. חלקם אף מסוגלים לזהות את האובייקטים שאנו תופסים ולהציע לנו חיפושים קשורים.

בתחום זה בולטת גם הקולגה שנמצאת 'בסדר גוגל', שלומדת מכל מה שאנחנו מספרים לה ומסוגלת לעבד אינסוף בקשות. אמנם אנו יכולים למצוא אותך 'במכונה' בקלות רבה (כמו לא להיות מסוגלת לנהל שיחה), אך איננו יכולים לבטל את העבודה הקשה שאנו יודעים שעומדת מאחוריה.

עוזר גוגל

עלינו לדבר גם על הנהיגה האוטונומית הממשמשת ובאה. מכוניות כמו טסלה כבר מציעות את אותן חלופות בשליטת AI במדינות מסוימות. מערכות אלה מסוגלות לכבוש את הסביבה סביב המכונית, לעבד איסורים, סכנות וכדומה, ולנהוג באופן בטוח בהתאם.

למרות שאנחנו לא צריכים ללכת לרמות אינטליגנציה כה גבוהות בעולם הרכב. אנו יכולים לראות שכמה מכוניות כבר כוללות מערכות מעניינות כמו איתור עצירת חירום או חניה אוטומטית.

המלכה בצללים:

נכון לעכשיו אתם כבר חושבים ש- AI נמצא בכל מקום ושכל רגע הם מורדים, אך סמוך ובטוח, הטוסטר שלכם לא הולך להרוג אתכם בזמן שאתם ישנים. מה שאנחנו יכולים לאשר הוא שטכנולוגיה זו שולטת יותר ממה שאתה חושב ואחראית לרבים מהמגמות בחברה.

מודעות יוטיוב, טוויטר, גוגל… כל זה נשלט במידה מסוימת על ידי ההגדרות שציינת, אך גם על ידי בינה מלאכותית המחליטה מה להראות לך. האם אתה שומע הודעה דומה ל: "אני רוצה לשתף את הנתונים שלי עם גוגל כך שהיא תציע לי מודעות שעשויות לעניין אותי" ?

איך זה עובד? ובכן, תוכלו לראות, על סמך מה שאתם צורכים באינטרנט, נוצר פרופיל לפי טעמכם ואתם קשורים להרבה אנשים אחרים. כששירותי אינטרנט צריכים להראות לכם משהו, הם משתמשים בפרופיל זה שמורכב ממיליוני אנשים כדי להעריך מה עשוי לעניין אתכם.

הסבר Big Data מפושט

דרך זו לנתח כמויות עצומות של נתונים (ביג דאטה) באמצעות מכשירי AI דורשת כוח רב והקריירה מופיעה בכל העולם מוכנה להכין את העתיד בנושא זה. כפי שתבינו, הנתונים שמשתמשים משתמשים בהם נספרים על ידי TeraBytes בכל שנייה, כך שאדם אינו מסוגל לנתח את כולם. זה המקום בו בינה מלאכותית עובדת עם הנתונים ומדובר באנשים שמשתמשים בהם בכדי לערוך הערכות וכן הלאה, משתמשים למשל בסטטיסטיקה.

אנו ממליצים לכם על Google Home Mini: מה הוא מיועד ומה הוא מיועד, תכונות

הקרן: למידה עמוקה, מכונה

אנו הולכים לנווט קצת בעולם משחקי הווידאו כדי להבין את Deep Learning קצת יותר טוב, מכיוון שה- AI נכנסה לתחום משחקי הווידיאו הן כשחקן (כפי שציינו קודם), והן כמתכנתת וכמעצבת. אם תעקוב אחר התקדמות הענף, NVIDIA זכתה לשמצה בטכנולוגיות שונות וביניהן מערכת ה- DLSS (Deep Learning Super Sampling) שלה, בינה מלאכותית המסוגלת לשנות גודל של תמונות.

השוואה של DLSS

תפקידו של DLSS הוא להפוך תמונה מ- FullHD (1080p) ל- UltraHD (4k) כדי שתוכל לשחק בכותרות התובעניות ביותר עם שיעורי מסגרות טובים יותר. בהתחלה, המשתמשים התלוננו שהתמונות נראו מטושטשות וממוקדות, אבל רק כמה חודשים אחר כך התוצאות נהדרות.

זאת בזכות למידה עמוקה, מערכת דרכה לומדת בינה מלאכותית בעזרת תרגול וטעייה. במקרה של DLSS, NVIDIA Intelligence ניתח באופן רציף תמונות ברזולוציית UltraHD וניסה לשחזר אותן באמצעות תמונת FullHD כבסיס. במילים אחרות, זה כאילו נתנו לך רבע תמונה והיית צריך למלא את החסר שאתה לא מכיר. למידה עמוקה היא סוג של מערכת השייכת למה שמכונה ספרדית למידה או למידה אוטומטית בספרדית.

למידת מכונה ולמידה עמוקה

למידת מכונה יכולה להיות מסווגת כאבן היסוד של בינה מלאכותית. אלה קבוצות שונות של אלגוריתמים המשמשים לרוב למכונות ללימוד משימות, בין היתר. לדוגמא, זיהוי תמונה, משחק שחמט או גילוי מצבי רוח הם אתגרים שניתן ללמוד ולהשתמש בסוגים שונים של אלגוריתמים בהתאם לאתגר.

למידת מכונה נאמרת כמערכת האלגוריתמים המאפשרים למכונה ללמוד מהניסיון שהיא צוברת. מצד שני, למידה עמוקה מתמקדת בלמידה עם תשומות הטרוגניות. שתי הדיסציפלינות מפותחות ונלמדות באנרגיה שכן עתידה של בינה מלאכותית אינו ודאי.

העתיד של בינה מלאכותית

מבחינתנו, האפשרויות של בינה מלאכותית נראות אינסופיות. אנו עדיין לא יודעים מה הגבול שלנו וכבר אנו עובדים על יצירת דמות אחרת שאנו דומים לנו, אך למה אנו יכולים לצפות בעתיד?

שום דבר שנעיר עליו לא יכול להיות מובן מאליו, אך מדובר בהצהרות המבוססות על טיעונים מסוימים הנגזרים בעיקר מהתבוננות כיצד מכונות אלה התפתחו.

אינטרנט

ראשית, נראה בלתי נמנע כי אנו מתקדמים לעבר עולם הנשלט על ידי האינטרנט, וזו הסיבה של- AIs תהיה יותר רלוונטיות וכוח על המדיום. זה לא דבר שצריך להפחיד אותנו, מכיוון שזו הדרך היחידה בה אנו יכולים להבטיח את תחזוקת הרציף. בעזרת זה יכולנו לגלוש באינטרנט במרחב קצת יותר שמור, אך יחד עם זאת הרבה יותר בטוח. כחלוצים ראשונים בנושא זה יש לנו בוטים בפייסבוק המנתחים ומעריכים אם מחשבות אובדניות עוברות דרכם ואם הם מזהים זאת, הם פונים אליכם.

באופן דומה, בעולם הפיזי מכוניות אוטונומיות וסיוע יהפכו דומיננטיות יותר ויותר עד לרגע בו הנהיגה היא רק בילוי. אולי השינוי לא קורה במשך מאה שנה, אבל השינוי יקרה.

שינוי נוסף שצפו גם הוא החלפת עבודה קשה למכונות. זו מהפכה שרבים חוששים ממנה, אך היא נראית בלתי נמנעת, ולכן עלינו להיות מוכנים.

סייבורג ניל הרביסון

ולמרות שזה נראה משהו אופייני למדע הבדיוני, סביר מאוד שבעתיד נצטרך למצוא דרכים לשלב טכנולוגיה ואינטליגנציה מלאכותית בגופנו. למעשה, הסייבורג הראשון בהיסטוריה כבר קיים ומכונה ניל הרביסון.

מעבר לחוף הזה ים הרעיונות הוא עצום. מי יודע? אולי המכונות של מפעל פועלות כל אחת תחת פיקוד של מכונה ראשית עם שפות המכונה הפרימיטיביות. אולי יום אחד הספקולציה הטובה ביותר בשוק המניות תהיה בינה מלאכותית או אפילו האופנוען הטוב ביותר ב- motoGP.

בינה מלאכותית

זה אולי נראה כמו עתיד מוזר, מפחיד, אבל אין ספק שיש לנו בעיות אחרות לנסות לפתור!

ומה אתה יודע על מכשירי AI? האם אתה להוט לראות מה יבוא? ספר לנו מה הרעיונות שלך לגבי בינה מלאכותית.

PowerDataIberdrolaIndraNews גופן לחדר