שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מה עושים כלי מחקר ועיון מבוססי AI?
כלי מחקר מבוססי בינה מלאכותית ג'נרטיבית הם סוג של סוכני AI משוכללים (AI agents) המיועדים לחקר וארגון המידע שאנו צוברים בתהליך המחקרי.
מבין מודלי השפה הגדולים (LLMs) בולטים קלוד ו-Chatgpt שפותחו לכלים מולטי-מודאליים. ככאלה הם מתאפיינים ביכולת ללמוד דברים מטקסטים, תמונות, צילומי מסך ועוד ולשפר את הביצועים עם תוצאות בפלט הכולל טקסטים, קוד, אודיו, וידאו, תמונות והבנה מרחבית.
לצידם יש מודל שפה שהוא יותר מחקרי באופיו וכולל מנוע חיפוש. מדובר ב-Perplexity, כלי שהחל בהתבססות על דאטה מחקרי, בעיקר מ-Google Research. כשהפך להיות הצ'טבוט המחפש הראשון, הוא מתבסס על תוכן עדכני ורלוונטי שהוא מאתר באינטרנט בזמן אמת, עם עדיפות לתמציתיות ולנתוני אמת. בנוסף, פרפלקסיטי שומר על כללי הציטוט המדעי, נותן ציטוטים עם ציוני מקור, מנמק ומקשר את טיעוניו למקורות שעליהם התבסס ומהם שאב את המובאות והתשובות.
יש גם את NotebookLM של גוגל, מעין מחברת חכמה בצירוף שותף ללמידה, שמבין אתכם ועוזר להפיק את המרב מהחומר המחקרי או הלימודי. במקום לבזבז זמן על עבודה טכנית ומשעממת, מעלים אליו עשרות חומרים, כולל טקסטים בהעתק-הדבק, מאמרים, לינקים, כתבות וספרים ועד סרטוני יוטיוב והקלטות קוליות. הכלי, שמתבסס על Gemini 2.0, קורא, מבין ומנתח את כל המידע במהירות ובמקום שתבזבזו שעות על קריאת חומר וכתיבת סיכומים, הוא מייצר לכם בקלות סיכומים חכמים, תובנות, מדריכי למידה, צירי זמן ותשובות לכל שאלה. ניתן לצ'טט או ממש לשוחח עם המחברת כאילו היא עוזר אישי וקולי, לשאול שאלות שתרצו על החומר ולקבל תשובות מדויקות ומובנות.
מרשימה גם היכולת של NotebookLM, להפוך את הידע שטענתם אליו לפודקאסט וגם לשאול שאלות עם מיקרופון ולהיות שותפים מלאים לשיחה עם "המגישים". תארו לעצמכם שתוכלו לקחת את הסיכום שיהפוך להרצאה מוקלטת בקול אנושי לחלוטין, או לסרטון לימודי או מקצועי. זו למידה חווייתית, שיתופית ומעניינת הרבה יותר.
עוד כלי מחקר טובים הם עזרי כתיבת פרומפטים ומאגרי פרומפטים המסייעים לתקשורת יעילה עם מודלים גדולים של שפה. כלים כאלה הם חיוניים למגוון עצום של שימושים, כולל שלל אפשרויות מחקר, כתיבה והפקת תובנות מתוכן גולמי וממקורות בינתיים.
ברמה המדעית יש גם יש כלי בינתי, מעין מודל שפה גדול (LLM) בשם Consensus שהוא בעצם מנוע חיפוש אקדמי מבוסס בינה מלאכותית. הוא עצמו משתמש במודלי שפה גדולים (LLMs) כדי לאסוף, לנתח ולהנגיש מידע מדעי בצורה פשוטה ומדויקת. המנוע של "קונצנזוס" מנתח יותר מ-200 מיליון מאמרים מדעיים, מסכם אותם באופן תמציתי ומציג את הקונצנזוס המדעי, מה הדעה הכללית ביחס לשאלות מדעיות בנושאים שונים. לשם כך הוא משתמש בכלים כמו "Consensus Meter", בו רואים את התפלגות הדעות בשאלה המסוימת ולומדים על "מה חושב המדע" לגביה.
עוד שיטה שהוא נוקט היא "Pro Analysis". שימושיה העיקריים בחינוך ובמחקר הם בסיוע לסטודנטים ולמורים במציאת מאמרים רלוונטיים, יצירת סיכומים מותאמים לשואל, ניתוחים מהירים של ספרות מדעית, סינון מאמרים שלא עומדים בדרישות מדעיות מוגדרות (כמו מתודולוגיה, גודל מדגם או מובהקות סטטיסטית) והפקה של ציטוטים אוטומטיים ודוחות מותאמים.
הנה NotebookLM, כלי המחקר לטעינת חומרים מגוונים ומשימות עליהם (עברית):
https://youtu.be/_vML22ACIRs
הוא יכול לייצר אפילו פודקסט:
https://youtu.be/1jgpsGDUXW4
הצ'טבוט שמצטיין במחקר ובחיפוש - Perplexity (עברית):
https://youtu.be/1MkBWfurQL4
כלי AI מקצועי למחקר מדעי בסקירת ספרות ולמידה ממאמרים:
https://youtu.be/LBzrVEG5qsk
מארינר - סוכן AI והעוזר הגלובלי של גוגל:
https://youtu.be/WJnUWldjJQA?long=yes
הבן של גוגל וקלוד - הנה פרפלקסיטי ששילב את שני העולמות (עברית):
https://youtu.be/33nBpKRWMms?long=yes
כמה כלי מחקר מבוססי AI:
https://youtu.be/Rc9R7T8S1c8?long=yes
ומדריך לעבודה עם NotebookLM:
https://youtu.be/UG0DP6nVnrc?long=yes
מהם מנועי תמונות ובינה ויזואלית ב-AI?
הבינה המלאכותית היצירתית (GenAI) כמו DALL-E היא מערכת המסוגלת לייצר תמונות ודימויים ויזואליים דמיוניים, המבוססים על פרומפטים - תיאורי מלל, אינפוטים טקסטואליים שכתב והזין לה המשתמש.
הכל הוא חלק מטכנולוגיה שנקראת "ג'נרטיב AI". זו בינה מלאכותית שבמקום לחשב ולנצח במשחקי טריוויה הפכה ליוצרת AI, לציירת, צלמת ועוד כל מיני סוגי אמנים - אבל במקרה שלה - תמיד באינטליגנציה מלאכותית.
באמצעות פרומפטים, תיאורים מילוליים דוגמת "אביר ימי-בייניימי עשוי מחצילים" או "מגדל מודרני בנוי על שריון של צב בסגנון פיקאסו" מייצרת המערכת תמונות וציורים מרהיבים ואפילו מדהימים.
ליצירת התמונות מהטקסט אחראית הבינה המלאכותית המבוססת על למידה עמוקה, מערכת הלומדת בעצמה רשתות נוירונים מלאכותיות, על סמך דפוסים שהיא מאתרת עצמאית, במיליוני תמונות וציורים המוזנים אליה על ידי המפעילים שלה.
להישג המקורי של DALL-E קמו די מהר מתחרים איכותיים לא פחות ואף יותר. הם מציעים עולם חדש וחסר תקדים של ציירים בינתיים, שרק ממתינים לבקשות מהמשתמשים ומזדרזים לצייר מבחר טיוטות, מהן יכול המשתמש לבחור את התוצר הסופי שמועדף, שיבוצע באיכות גבוהה.
איש לא יודע בדיוק כיצד המנועים השונים פועלים, אבל זו עבודה מדהימה של למידה עמוקה שמעבדת בעצמה את הדאטה ממיליוני תמונות ומלמדת את עצמה לצייר ולפרש את הפרומפטים לפיקסלים ותמונות.
התוצאות של DALL-E 2 היכו די מהר גלים בעולם הבינה המלאכותית ותחרות של חברות ומפתחי קוד פתוח יצרו גם הרבה שיפורים, הן באיכות הטכנית של התמונות והן ביכולות האמנותיות. כך למשל הולכות התמונות ונעשות מפורטות, הרזולוציה גדלה, יכולות הריאליזם, עבודת הצל והתאורה, השימוש במרקמים וציור הנראה כמעט טבעי לחלוטין. השטח מלא במודלים שבראשם מידג'רני, אידיאוגרם ו-Flux, המודל בקוד פותח שמייצר תוצרים שומטי לסתות.
הנה כלי Gen AI מצטיין ליצירה ויזואלית:
https://youtu.be/XZjaHJP0PQE
באיזה כלי לבחור לכל צורך? (עברית)
https://youtu.be/a5wUS6SQ0us?t=1m47s
"דאל-E" שכבר יכולה לצייר דיוקנאות מתיאור מילולי בשפה טבעית של מה שיכיל הציור:
https://youtu.be/qTgPSKKjfVg
על היכולת המופלאה של דאלי ליצור אמנות:
https://youtu.be/hiSgpZUAy2c
הסבר אמנות ה-AI:
https://youtu.be/alJdw4JDJ4o
מנועי יצירת תמונות מתחרים:
https://youtu.be/rGbNJrywLhk
גם היהדות ואפילו החרדית מקבלת אפשרויות שהולכות ומתפתחות (עברית):
https://youtu.be/KR29znIp2LU
ה"אאוט פיינטינג" של דאלי, בו הוא מרחיב תמונה:
https://youtu.be/G-Wsh1vUeVQ
קבלו משפר פרומפטים ליצירת תמונות (עברית):
https://youtu.be/HLhRFaXQ0vQ
מדריך להרחבת תמונות:
https://youtu.be/V1KLG159A2s
קליפ שכולו תמונות שנוצרו ממילות שיר של קינג קרימזון:
https://youtu.be/VR3AWdyVVdU
למה יש לבינה כל הזמן בעיה עם אצבעות?
https://youtu.be/24yjRbBah3w
גם למחוללי תמונות מעולים כמו מידג'רני יש בעיות (עברית):
https://youtu.be/xUpUhHsAWlg?long=yes
הסבר מעמיק וארוך על יצירת תמונות גנרטיבית (עברית):
https://youtu.be/aHPFq-Q6JQ0?long=yes
ויוצר רשת שחודש שלם העלה לרשת החברתית תמונות אושר ואווירה שיצר AI - ואז גילה לעוקביו את האמת:
https://youtu.be/FRClNMC_z-s?long=yes
מה היתרון של כלי פיתוח קוד מבוססי AI?
מחשב מתכנת לבדו? - באופן מסוים כן. כי כלי קוד מבוססי בינה מלאכותית (AI-based code tools) מאפשרים לשלב את הרעיון או המומחיות האנושית עם היכולות של הבינה המלאכותית, כדי לפתח תוכנה ולעשות זאת ללא קידוד של המשתמש או באמצעות שיתוף פעולה בין המשתמש ל-AI.
קידוד מבוסס AI מתבסס על בינה מלאכותית ככותבת הקוד. כתיבת הקוד מתבססת על מודל שפה שאומן על נתוני דאטה עצומים ולמד קידוד.
המשתמש מאפיין את המוצר, אם זה אתר אינטרנט, תוכנה או אפליקציה לטלפון ומתאר אותו באמצעות פרומפט, הנחייה שהוא כותב לבינה היוצרת בלשון טבעית, כלומר שפה רגילה, שפת יום יום וללא צורך בידע בתכנות.
החיבור בין הרעיון והשכל האנושי ובין האינטליגנציה המלאכותית מאפשרים ניהול וביצוע משימות פיתוח, בשיתוף פעולה ועצמאות גם יחד.
באמצעות תכונות של AI מקודד ניתן לתאר ל-AI את המטרה, לקבל קוד, להנחות אותה כיצד להתקדם בפתרון בעיות או באגים בקוד ולהוביל ביחד לקוד איכותי ולמימוש הרעיון.
ה-AI המקודד מודע לפעולות המשתמש בזמן אמת ומציע יתרונות אדירים. הוא מסוגל לערוך קבצים מרובים במהירות אדירה, להציע פקודות, לזהות בעיות ולנפות באגים.
כלי הקוד המשובח "Windsurf AI", למשל, מפעיל סוכני AI מובנים, יחד עם מעין "טייסי משנה" מונעי בינה מלאכותית, שמטרתם להטעין את הקוד ולהפוך את הקידוד למהיר ואינטואיטיבי יותר.
בעצם, Windsurf ודומיו, דוגמת Cursor AI שהיה חלוץ הכלים הללו, הם מעין סביבת פיתוח (IDE) מהדור החדש, המשפרות את הפיתוח בעזרת אוטומציה חכמה ומציעות עריכת קוד בסביבה מרובת קבצים. וינדסרף עושה זאת, בין השאר, בעזרת כלי שנקרא Cascade ומצטיין במודעות עמוקה לקונטקסט, ההקשר הכל כך בסיסי ומרכזי בבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI).
כלי נוסף וקל הרבה יותר הוא Websim AI, המאפשר לתאר אתר או אפליקציה, או סתם לתת שם דומיין מדומה, והיא יוצרת אותם. מכאן אפשר להנחות אותה בצעדים, איטרציות, מה שמאפשר לדייק אותה, לשפר, לשדרג ולבנות הלאה.
הנה כלי קוד מבוססי אינטליגנציה מלאכותית:
https://youtu.be/3cVJxRka4yM
AnyChat מצויד בדיפסיק וסמבה נובה לקידוד פשוט:
https://youtu.be/7BIVWQnAOLk?t=2m54s
השוואה של 3 מודלי שפה LLMs במהירות יצירת קוד למטלה זהה:
https://youtu.be/_JS-LkBrsk8
השוואת 5 כלי קוד מובילים והמנצח המפתיע:
https://youtu.be/WVhJSUtGbYM
יישום של תוכנה שפותחה כך, ללא כתיבת קוד:
https://youtu.be/lkom9ufvxD4
Websim.ai הוא כלי קוד קל מאוד וקסם ללא תכנות:
https://youtu.be/HCw4jCbLgMY
איך ChatGPT בניתוח קוד? (עברית)
https://youtu.be/Z46pqHFuKHs
רפליט הוא כלי קוד בינתי מתקדם יותר:
https://youtu.be/FrMy3Bq7TZA
לקודד אפשר גם בסמארטפון:
https://youtu.be/Cmq3TrS3ccU
מדריך מתחילים לתכנות עם Cursor AI:
https://youtu.be/ocMOZpuAMw4?long=yes
ומדריך לעבודה עם Windsurf:
https://youtu.be/4nCMdQadE08?long=yes
איך התכנות יורד לעם בעזרת בינה מלאכותית יוצרת?
בימי AI אלה, של פברואר 2025, נראה שאנו רואים את השינוי בכתיבת קוד בכלל ובתכנות של אפליקציות לסוגיהן בפרט.
וזה לא ממש תכנות, עם כתיבת קוד וחלוקה למסמכים שיוצרים תוכנה, אלא יותר תהליך של חשיבה וחלוקת הוראות. כולנו יכולים לחשוב על רעיון, לנסח אותו כפרומפט, אולי גם לדמיין ולצייר מסכים, להציגם ל-AI, לראות קוד ואת התוצאה, לאשר או להציע תיקונים, לשפר את המודל ולראות את התוצאה משתפרת.
גם אם זה נשמע בלתי אפשרי, זה בדיוק מה שהבינה היוצרת מאפשרת כיום, כמעט לכל אחד, כולל מי שלא למדו מעולם לקודד ולתכנת. אחד מגאוני ה-AI של הדור החדש, אנדריי קרפאטי (Andrej Karpathy), מסביר שכלי ה-GenAI משנים את אופן פיתוח התוכנה מהיסוד וקורא לזה “תכנות וייב” (Vibe Coding).
תכנות הווייב פירושו תכנות שלא בקוד אלא של מפתחים שמתרכזים ברעיונות הגדולים ונותנים ל-AI לטפל בשאר - מהקוד והאיטרציות (שפירושן שיפור וניסוי שוב ושוב), דרך הפרטים הטכניים, הטיפול בבסיס הנתונים (Database), ב-API ובהעלאת הכלי לאונליין (Deployment).
ומדובר בשינוי של כל החוקים שהכרנו. המעבר הזה מכתיבת הקוד לפתרון בעיות באמצעות חשיבה מדויקת ככל האפשר, הנחיות ל-AI, עיצוב מסכים והעלאתם כטיוטות עיצוב לבינה, כל אלו הם חלום שמתממש. משמעותם הפשוטה היא דמוקרטיזציה של עולם פיתוח התוכנה.
והאפשרויות החדשות הללו מאפשרות עכשיו גם לאנשים ללא רקע תכנותי או היכרות והבנה בקוד, להגשים את רעיונותיהם - על ידי יצירה של תוכנות מקוונות, אפליקציות או כלים שונים, באמצעות כלים בינתיים וטכנולוגיים, המופעלים על ידי אדם ולידו בינה מלאכותית, שמקבלת ומבצעת הוראות.
אז המרחק, שבעבר היה גדול מאוד, בין הרעיון למימושו, תלוי עכשיו במשתמש ורק בו. כלים רבים לקידוד מבוסס פרומפטים יש כיום והם משתכללים מיום ליום. המוח האנושי יידע להנפיק מהם גם שיפורים אישיים ומרהיבים לחיים המודרניים וגם כלים חדשים ומעולים לשימוש בעתיד.
הנה הארטיפקט של קלוד, שאחרי קידוד ניתן לשתף את יצירתכם ב-Publish לאחרים:
https://youtu.be/vUdNaAAc4FY
שיעור תכנות ללא תכנות בכלי Lovable:
https://youtu.be/gqsZGxuymTk?long=yes
Websim.ai הוא כלי קוד שמשלב את העיצוב בקידוד וניתן לתכנת בו ללא תכנות:
https://youtu.be/HCw4jCbLgMY
Replit הוא כלי שבו ניתן לקודד גם בסמארטפון:
https://youtu.be/Cmq3TrS3ccU
כלי קוד מבוססי אינטליגנציה מלאכותית:
https://youtu.be/3cVJxRka4yM
השוואה של 3 מודלי שפה LLMs במהירות יצירת קוד למטלה זהה:
https://youtu.be/_JS-LkBrsk8
יישום של תוכנה שפותחה כך, ללא כתיבת קוד:
https://youtu.be/lkom9ufvxD4
איך ChatGPT בניתוח קוד? (עברית)
https://youtu.be/Z46pqHFuKHs
רפליט הוא כלי קוד בינתי מתקדם יותר:
https://youtu.be/FrMy3Bq7TZA
מדריך מתחילים לתכנות עם Cursor AI:
https://youtu.be/ocMOZpuAMw4?long=yes
ומדריך לעבודה עם Windsurf:
https://youtu.be/4nCMdQadE08?long=yes
מהי הבינה המלאכותית גנרטיבית שיודעת לייצר תוכן?
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI), בעברית "בינה מלאכותית יוצרת", היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון עצום של תוכן חדש. התוכן הזה משתרע על מגוון תחומים גדול, שהולך ומתפתח מיום ליום ובשימוש בצורת כלי איי, כלים שמאפשרים לייצר תכנים ותוצרים באופן מקוון, או בהתקנה על המחשב.
התוכן שבינה גנרטיבית יודעת לייצר כולל החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה, אנימציה ומגוון אדיר של סוגי מדיה ויישומים נוספים. ביניהם נכללים כתיבת קוד, עיצוב גרפי, תכניות באינספור תחומים, ניסוחי מכתבים, מאמרים וספרים ועוד.
#הבינה היוצרת יודעת לעשות 3 דברים עיקריים:
1. לקבל דאטה, כלומר נתונים מסוג כלשהו.
2. ללמוד מהדאטה הזה על הסוג.
3. לייצר לבקשת המשתמש תוצרים חדשים מסוג זה.
התקשורת בין המשתמש למודל השפה של בינה הגנרטיבית (LLM) מתבצעת כיום באמצעות כתיבה של פרומפט (Prompt), שהיא הנחייה מילולית בשפה טבעית, השפה הרגילה שלנו, כולל אנגלית, עברית וכדומה (ראו בתגית "פרומפטים").
לפרומפטים הללו מתווספים לעתים ממשקי משתמש נוספים, נוחים, קלים ולרוב גם יעילים יותר למתחילים. ביניהם אנו מוצאים תפריטים, כפתורים על המסך, תגיות, בחירת אפשרויות בכפתורי רדיו, קופסאות סימון וכדומה. כיום נכנס גם הממשק הקולי בו המשתמש משוחח עם מודל השפה וההוראות מתורגמות מקול לטקסט, על ידי ה-AI ומבוצעות מיד.
ההתחלה, אגב, של פיתוח המודלים הללו הייתה צנועה למדי. היא התבטאה בהכנסת קובץ סאונד כמו MP3 למערכת הבינה וקבלת התמלול שלו כטקסט כתוב. בהמשך הפיתוח הלכו השימושים בהם וגדלו, נעשו מורכבים ומדהימים יותר ויותר וכיום הבינה הגנרטיבית היא מפותחת להפליא.
בעיני רבים הבינה הגנרטיבית מאיימת כיום להחליף אנשים בעבודות שהם עושים. מומחים טוענים שזה לא מדויק ושמה שיוחלף הם תהליכי העבודה (בצירוף עובדים שלא יתעדכנו לחידושי ה-AI). לטענתם, תמיד יידרש המרכיב האנושי שיוודא שהשימוש בבינה המלאכותית ובמיוחד היצירתית, יהיה מוצלח.
אז כדי שיוכלו להמשיך לעבוד, העובדים יצטרכו להתעדכן, ללמוד ולהצטייד ביכולות חדשות, שיותאמו לדרישות החדשות של המעסיקים. קראו על כך בתגית "בינה מלאכותית גנרטיבית, אבטלה".
הנה הסבר על הבינה הגנרטיבית:
https://youtu.be/rwF-X5STYks
הבינה היצירתית והתחומים שהיא עתידה לשבש:
https://youtu.be/vneJieU5qlg
היכולות המטורפות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית (עברית):
https://youtu.be/05oOucZmO8Y
התפתחות התחום הגנרטיבי כפי שהוא מוצג באחת מאלפי חברות Generative AI (עברית):
https://youtu.be/joJVqKTPVsY
מהי בינה גנרטיבית?
https://youtu.be/pWNAtUwnBS8
משמעות ה-AI הגנרטיבי בעולם הכתיבה העיתונאית:
https://youtu.be/3Jopz-V-IRQ
הנה הסבר מעמיק על הבינה המלאכותית היוצרת:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
אוסף חידושי וחדשות AI וידאו מדצמבר 2024:
https://youtu.be/30ZoRlr-TrY?long=yes
וסקירה מקיפה על הבינה המלאכותית הג'נרטיבית:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
מה עושה הפרומפט בעולם הבינה המלאכותית הגנרטיבית?
מהו המקביל של מברשת של הצייר, מקלדת המלחין או הבוס של כותב המאמר, עורך הווידאו או המשורר בעולם הבינה המלאכותית הגנרטיבית? - מיהו זה שאומר מה הוא צריך והם יושבים לעבוד וליצור?
זהו הפרומפט (Prompt), ההנחייה הטקסטואלית שאנחנו נותנים למכונה, כלומר לכלי הבינה הגנרטיבי (Generative AI). את ההנחייה הזו אנו כותבים לו כדי שייצר לנו תוצר בינתי.
בפשטות, פרומפט הוא התיאור המילולי בשפה טבעית של התוצר שרוצים לקבל מהבינה.
היום הפרומפט הוא המלך של עולם הבינה המלאכותית מבוססת הדיאלוג וסוגי מודלים של שפה.
זה אמנם נשמע דומה לביטוי חיפוש, אבל הפרומפט הוא לא המקבילה הפשוטה של ביטוי החיפוש במנועי חיפוש, אלא בניסוח מאוד מוקפד של התוצר הרצוי, שיכול ללכת ולהשתבח במהלך הצ'אט עם הבוט, ככל שנרצה להשביח את התוצאה שקיבלנו.
#לג'נרט אהבה
הפעולה הזו ,של ניסוח הפרומפט, זכתה בעברית החדשה לשם הפעולה "לג'נרט" (To generate). היא זו שבמידה רבה תקבע את האיכות של התוצרים.
יש אפילו מקצוע חדש שהולך ומלבלב בעולם ה-AI. הוא נקרא, החזיקו חזק, "מהנדס פרומפטים" (Prompt Engineer). מדובר באדם שמיומנותו בניסוח של פרומפטים מוצלחים.
#איך להצליח בפרומפט?
כמה מרכיבים יוכלו לסייע בכתיבת הנחיות טובות לבינה הגנרטיבית:
פירוט ודיוק - אמנם הפרומפט יכול להיות משפט פשוט כמו "כתוב סיפור לילדים על החתול שנעלם", או "מתכון לסלט חצילים". אבל במיטבו פרומפט מדויק ומפורט יותר, ישיג דיוק ואיכות טובים יותר. תיאור של התוצר המצופה, עם פרטי פרטים, יביא כמעט תמיד לתוצאות טובות יותר. הקפידו פרומפטים לכתוב:
ספציפיות - במקום לכתוב לצ'ט "צייר לי פרח" מומלץ לפרט ולבקש למשל "פרח אדום עם עלי כותרת גדולים שהקצה שלהם צהוב". אל תדאגו אם מה שאתם כותבים נשמע לכם לא הגיוני. אחד הדברים שהבינה מצויינת בהם זה יצירה של דברים שרק גאון או משוגע יכולים לחשוב עליהם וזו בדיוק היצירתיות שלכם שדרושה לג'ינרוט מוצלח. אל תבקשו מהצ'ט "מתכון לסלט" אלא בקשו "מתכון לסלט חצילים עם טחינה, מעט חריף ועם שמן זית". באופן דומה, הציבו גם מגבלות - מה לא ייכלל בתוצר. במקום לבקש "תכנית לטיול בלונדון" בקשו "תכנית לטיול של 3 ימים בלונדון, למשפחה עם בני נוער, שיהיה חינוכי ויכלול הליכה רגלית בלבד וללא שופינג".
שיפור בשלבים - את הפרומפט, בניגוד לחיפוש במנועי חיפוש, אפשר לשפר בשלבים. הצ'ט בוט של ChatGPT, למשל, זוכר את השיחה וההקשר של מה שאתם כותבים, כל עוד התכתבות היא באותו חלון שיחה. זה אומר שלמתחילים שווה לנסות ולהתחיל בפרומפט כללי ולא מפורט ובהדרגה, ככל שהשיחה והדיוק של התוצר מתקדם לכם וגם התיאבון לתוצר יותר מוצלח גדל, להמשיך ולשפר את הפרומפט ולהפוך אותו למפורט וספציפי יותר.
בקול או טון מתאימים - ניסוח של פרומפטים לטקסטים כדאי שיקל בחשבון את הטון והקול הנכונים. כמו שבפרומפט ויזואלי נוכל לבקש שהציור יהיה בסגנון של ון גוך, פיקסו או דאלי, בתיאור של טקסט החליטו אם אתם רוצים שיהיה מנוסח כרציני, מדעי, עיתונאי, רשמי, או בסגנון של מתבגרים או של החבר'ה. אפשר גם לבקש שהטקסט יהיה קצר או ארוך (כתוב לי שתי פסקאות על.. או "כתוב מאמר מלא על..." וכו').
הסבר כמו למתחיל - בקשו בפרומפט כך:
"Explain [subject] in simple terms. Explain to me as if I'm a beginner."
כך מודגם הפרומפט בפתיחת הסקירה על טכנולוגיית AI של חברת ראנוויי (עברית):
https://youtu.be/joJVqKTPVsY
השיעור הראשון בניסוח הפרומפט:
https://youtu.be/Qos2rG3zVAM
איך משתמשים ב- chatGPT כדי שהוא ינסח פרומפטים טובים למנוע תמונות, במקרה הזה Midjourney? (עברית):
https://youtu.be/zFS7WtovYmo
יש תוכנה לעזרה בניסוח פרומפטים (עברית):
https://youtu.be/HLhRFaXQ0vQ
על הפרומפט שמייצר חדשות קוליות לגיק:
https://youtu.be/5TlsXXTamBs
מודלים לציור גנרטיבי מתיאור מילולי בשפה טבעית:
https://youtu.be/pZsJbYIFCCw
הנה מקצוע מהנדס הפרומפט:
https://youtu.be/Bq-ncjOGeVU
עצות וטיפים לפרומפטים ושיחות עם צ'טבוטים (עברית):
https://youtu.be/R4E_lc_2wtY?long=yes
והסבר מקיף על עבודתם של מהנדסי הפרומפט (Prompt Engineer) בעולם ה-AI:
https://youtu.be/hd7l9F3n4ZM?long=yes
מהי המוסיקה שיוצר ה-AI?
המוסיקה של הבינה מלאכותית הג'נרטיבית היא אחד הפלאים האחרונים והמדהימים של הז'אנר הנפלא הזה.
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון של תוכן חדש, החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה ומגוון סוגי מדיה נוספים.
הבינה המלאכותית המוזיקלית יודעת לעשות 3 דברים:
1. לקבל דאטה מוסיקלי, כלומר נתונים, בכמויות ענק, מכל סגנון של מוסיקה, מכל תקופה או אזור ותרבות בעולם ועם כל קול וכלי מוסיקלי אפשרי.
2. ללמוד מהדאטה הזה איך הדברים נשמעים.
3. לייצר מוסיקה חדשה, לפי דרישות המשתמש כפי שנוסחו בהוראה מילולית פשוטה (פרומפט).
פלטפורמות וכלי בינה פופולריים כמו Suno ו-Udio מאפשרים היום יצירת מוסיקה קלה וחדשנית. יצירה כזו של מוסיקה לא מחייבת את המשתמשים בידע מוסיקלי אלא רק ביכולות ניסוח פרומפטים וטעם טוב, שיאפשר ליצור מוסיקה טובה באמצעות בינה מלאכותית.
את הידע המוסיקלי שנדרש מאז ומעולם, בכדי להלחין ולכתוב שירים ומוסיקה כלית, מחליפים כאן אלגוריתמים מתקדמים ויכולת של המודלים הבינתיים להבין את הפרומפטים, אותם תיאורים טקסטואליים שהמשתמשים כותבים ולהפוך אותם ליצירות מוסיקליות, שכוללות מלודיה (מנגינה), עיבוד והפקה שנשמעת לא פעם מקצועית והולכת ומשתפרת בכל גרסה חדשה.
היכולת המדהימה הזו, שמאפשרת לאנשים ללא רקע מוסיקלי ליצור מוסיקה ושירים שלמים בקלות יחסית, מאפשרת פתיחה של עולם יצירת המוסיקה לציבורים חדשים ופותחת הזדמנויות חדשות לביטוי יצירתי ואמנותי.
פרויקט נחמד ביוטיוב, למשל, נקרא AI Beatles ומייצר שירים שהביטלס מעולם לא שרו. הם מהמילים והמוסיקה ועד לקולות וצורת השירה, הם נשמעים מאוד כמו הדבר האמיתי אבל הם לגמרי בינה מלאכותית. את הקליפים יוצרים שם מחומרים אמיתיים, אבל סביר להניח שעם התפתחות המודלים המדהימים של הווידאו הגנרטיבי גם הם יזכו לשדרוג בינתי ובהמשך יהיו לגמרי AI.
עוד מודל Gen AI מעניין הוא Diff-A-Riff, שיוצר ליווי כלי לריף מוסיקלי שהעלית. הוא משתמש במקודד אוטומטי (CAE) ומודל דיפוזיה סמוי (LDM) כדי ליצור ערוצי מוסיקה, תפקידי כלים נוספים שמתאימים ללוות את הריף המקורי. עם Diff-A-Riff, ניתן לתת רפרנס, מעין השראה או רוח מוסיקלית, או פרומפט - הנחייה מילולית שתנחה את המודל בהפקת הערוצים הנוספים הללו. בכך פותח המודל, כלומר הכלי, אפשרויות חדשות ומרגשות, הן למוסיקאים המחפשים השראה וכן לחובבים או מתעניינים שרוצים לשלב בינה גנרטיבית וכלי AI במוסיקה.
הנה המודל של Suno שמייצר מוסיקת AI בהזמנה:
https://youtu.be/3_pxKK2wqvI
הבינה המוסיקלית המדהימה של Udio:
https://youtu.be/aQC0FI_asKY
המחשה מוקדמת של שיטת הוספת הכלים והתפקידים במודל Diff-A-Riff:
https://youtu.be/dAq0YcOAB4k
ההבטחה של Fugatto של אנבידיה:
https://youtu.be/qj1Sp8He6e4
הדוגמאות של המודל הבא מ-Eleven labs:
https://youtu.be/WA4Aco4rnTA
טעם רע או אזהרה - הקליפ של Apple שמדגים את החשש של המוסיקאים דווקא מ-Ai:
https://youtu.be/ntjkwIXWtrc
תמיד יהיה מנוע וידאו שיאפשר להפוך את זה לקליפ:
https://youtu.be/Xfhulh3iyWQ
מוסיקה קלאסית לכינור וכלי מיתר שיצרה בינה:
https://youtu.be/iQ6ITnYAIok
Ai Beatles - הפרויקט שמייצר שירים שהביטלס מעולם לא שרו:
https://youtu.be/FSbXnOKBK40
Riffusion - הכלי החדש ליצירת מוסיקת AI (עברית):
https://youtu.be/c5_agjg-_Q4?long=yes
ההבטחה המפוקפקת אך אפשרית לעשות כסף ממוסיקת הבינה:
https://youtu.be/cvRJ_izhs28?long=yes
ואיך עובדים עם סונו 4:
https://youtu.be/5zYHm35V998?long=yes
איך יוצרים סרטים וסרטונים ב-AI?
כלי יצירת וידאו בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית מתפתחים במהירות אדירה. עד לא מזמן זו הייתה המהפכה הבאה של הבינה המלאכותית, אבל מהירות הפיתוח של הטכנולוגיה הזו, כמו כל תחום הבינה הגנרטיבית, היא בלתי נתפסת ולכן היא כבר כאן ולא עוצרת לרגע.
וכך, נוסקים מה שהיו שנה קודם סרטונים של 4-5 שניות באיכות תמונה בסיסית עד נמוכה והבנה בינונית למדי של הפרומפטים (ההנחיות הטקסטואליות שבהן מתאר המשתמש את התוצאה המבוקשת). בתוך שנה הם הפכו לסרטונים מעולים, באיכות תמונה מעולה, היצמדות להנחיות הפרומפט ומאפשרים לבקש זוויות צילום, סוגי שוטים, סוג או ז'אנר הסרט ועוד.
וגם קהילת הקוד הפתוח (ראו בתגית "קוד פתוח") לא טומנת ידה בצלחת. לעומת מודלים מסחריים סגורים ויקרים למשתמש, המודלים שלהם מאפשרים יצירת סרטונים בארכיטקטורה עם שקיפות וחדשנות וללא עלות, תוך אימוץ של טכנולוגיות AI מהחדשניות ביותר, גם בחינם להורדה והרצה על המחשב המשתמש וגם אונליין, בהגבלות בשל העלות שעולה לשתפן כך.
מדהים לחשוב שמה שבעבר צולם באלפי דולרים מינימום לשניה של סרט, נוצר עכשיו בכמה פקודות מקלדת, שמייצרות סרטונים שווי ערך להפקה מורכבת, יקרה, עתירת מקצוענות וכוח אדם, כשלא פעם ביצועי אפקטים מיוחדים ו-CGI, יקרים ומורכבים לצילום, מוחלפים במחי פקודת מקלדת פשוטה ודמיון מפותח של היוצרים.
היום הבינה המלאכותית יוצרת סרטונים מעולים וברמה מטורפת, אפילו על בסיס של תמונות סטילס (תמונות רגילות), שהועלו אליה ונוספה להם הנחייה שאומרת מה "עושים" האובייקטים שבתמונה כשהם "משתתפים בצילומים".
וזה בדיוק מה שמדאיג היום רבים בתעשיית הקולנוע. קשה להימלט מהמחשבה כמה ואילו מקצועות עומדים להיעלם בקרוב מהעולם, מהמסך, הגדול או הקטן. בצל הקדמה הזו עלולים כמה א.נשים לאבד את פרנסתם. החלפתם הצפויה בבינה מלאכותית תהיה כי היא זולה, יעילה, צייתנית וכזו שאף פעם לא חולה, לא עצובה ולא מאחרת, כי הילד שלה מרגיש לא טוב בבית...
אז לצד זה שהבינה המלאכותית מרגשת, תורמת ליצירתיות וגלומות בה אינספור אפשרויות בלתי נגמרות, היא טומנת בחובה גם איומים וסכנות לאנושות ולנו בני האדם. תעשיית הקולנוע כולה עלולה להיות מוחלפת בהדרגה במיליוני רובוטים שקוראים להם AI ואין להם אפילו גוף לחבוט בו. רק אינטליגנציה מלאכותית, שלא מרחמת ולא חומלת, כי היא עושה רק מה שאומרים לה. במקלדת, כן?
הפתרון, כי חייבים לדבר אופטימית שוטפת, הוא ללמוד את הכלים החדשים הללו. יידע כל מקצוען קולנוע שבמקום להיות מוחלף ב-AI, עדיף לדעת AI ולהשתלב בעולם החדש הזה.
הנה Google Veo 2 המוביל:
https://youtu.be/VNWLHAnRc0o
הכלי האינטגרטיבי שעושה תהליך שלם מפרומפט קטן:
https://youtu.be/Aw1TQwkCLQs
מודל וידאו בינתי ישראלי (עברית):
https://youtu.be/CkpLiPWLcHo
אפשרויות הווידאו AI שהולכות ומתפתחות במהירות - הנה Neurawik:
https://youtu.be/1HVkzZiv82Q
Sora רצה להחליף את עשיית הסרטים הרגילה (עברית)
https://youtu.be/kx3H1jFHncY
דברים שרק AI יכול לעשות (ללא מילים):
https://youtu.be/f-Vbm-iQ_Xw
הדרכה ל-Image to Video שהופכת תמונה לסרטון וידאו (עברית):
https://youtu.be/mR3rN8vphC8
קליפ AI של שיר של הביטלס:
https://youtu.be/Z9MZdNrGbM4
כך יוצרים מתמונות בעזרת פרומפט וידאו AI בקלות עם Minimax (עברית):
https://youtu.be/F-gl4E5yo60
כך יוצרים לייב פורטרייט - דיוקן עם מחוות שלכם:
https://youtu.be/kM3KSrPrh9c
קליפ מתמונה בשיטה של Image to video:
https://youtu.be/yCczY9PNeao
קדימון AI מדומה לסרט מד"ב שאולי יצולם:
https://youtu.be/oAIrJP4n5sQ
כך מחליפים פנים לדמויות וידאו ב-Faceswap:
https://youtu.be/vVs0DZ8VyGQ
מינימקס המטורף בווידאו AI:
https://youtu.be/4QXCV_TYKZc?long=yes
הנה Dream Machine של לומה:
https://youtu.be/N_hlfwWtgPQ?long=yes
על סקיצה של ג'ון לנון שהושלמה 40 שנה אחרי מותו עם קליפ משולב דמויות AI:
https://youtu.be/APJAQoSCwuA?long=yes
Magic Hour AI - כלי שיוצר סרטונים עד 60 שניות, שזה הכי הרבה:
https://youtu.be/eSpuvmRhcPg?long=yes
KREA - מודל ליצירת סרטונים AI:
https://youtu.be/OBewafac0Xs?long=yes
MINIMAX - עוד מודל וידאו מדהים מסין:
https://youtu.be/7JZLLxV1AGc?long=yes
כלי וידאו שמייצר ישר סרטון רב-סצנות:
https://youtu.be/BCCUNiToo94?long=yes
כלי הווידאו המומלצים לתחילת 2025:
https://youtu.be/K04zRJ8Vl_s?long=yes
וכך מייצרים סרטי וידאו ארוכים ב-Canva תחילת 2025:
https://youtu.be/tWmVbn4rUd0?long=yes
מה דיפ ריסרץ' עושה במחקר AI מעמיק?
אפשר לראות בזה רק עניין מיתוגי, אך לעומת סתם דיפ סרץ' כלי הדיפ ריסרץ' (Deep Research) מבטיח להיות מנוע מחקר, סוג של מנוע חיפוש, איסוף וכתיבה חכם שתוכנן כך שיוכל לבצע מחקרים מעמיקים ולא רק חיפושים לצורך מענה.
אמנם בכלי מחקר מעמיק שכזה המשתמש שואל את הצ'ט באמצעות פרומפט רגיל ופשוט. אך החיפוש יהיה מעמיק יותר וגם התשובה המתקבלת תהיה מעמיקה בהרבה. זו גם הסיבה שזמן ההמתנה לקבלת מענה יהיה של כמה דקות ועד שעה.
כלי DeepResearch טובים ינפיקו בדרך כלל תוצאות תוך דקות, או יותר במקרה של מחקרים סופר מורכבים. המדהים הוא שלצד איכות התוצאות, ההולכת ומשתפרת ברמה של ימים ממש, הן מתקבלות בחיפוש מהיר שכזה ובמחיר כמעט אפסי.
מחקר שמומחה אנושי היה מבצע במשך שבוע ומחירו היה בסדרי גודל של כ-3,000 דולר אורך בדרך כלל דקות ועלותו זניחה.
ביצוע של מחקר עומק עם הדיפ-ריסרץ' של מודלים אופייניים כמו פרפלקסיטי (Perplexity), ChatGPT או Grok3, למשל, יבצע מחקר, איסוף של מקורות, לאחר מכן שלבים שונים, כמו אינטגרציה, השוואה ושילוב ולבסוף ייתן מענה מפורט. כל זאת תוך שהוא מפרט את שלבי העבודה לעיני המשתמש, בשקיפות מירבית.
מודל הדיפ ריסרץ' סורק את האינטרנט ומאתר מקורות מידע רבים יותר ומגוונים ועושה מאמצים לנפק מענה ברמת דוקטור - תשובה מלאה, מנומקת וכזו שבה מוצגים המקורות שעליהם מבוססת התשובה.
ביצוע של מחקר עומק שכזה מסוגל גם לשפר את רמת השקיפות והאינטראקציה והוא אתגר חשוב בדרך לבינה מלאכותית בוגרת עוד יותר.
כלומר, בניגוד למודל AI רגיל שנוהג לענות במהירות ומבצע הליך חפוז של חקר עד לקבלת המענה הסביר, מה שגם מוליד לצערנו את ההזיות המוכרות לנו עדיין, מנוע חיפוש עמוק, כמו אלו של מודלי ה-DeepResearch המובילים בתחום, עובד אחרת.
איך?
מנוע מחקר DeepResearch מפשט שאילתות לחלקים קטנים יותר ומאפשר כמעט תמיד הצצה והבנה שקופה של תהליך החשיבה שלו, צעד אחר צעד. בכך הוא יכול גם להציע תובנות הקשריות עשירות הרבה יותר מחיפוש רגיל באמצעות AI ובמקרים מסוימים גם לנמק.
כך מבצע Perplexity מחקר עומק מבוסס AI בחינם:
https://youtu.be/Z1_M2XtsUwY
החיפוש המעמיק של כלי ה-DeepResearch:
https://youtu.be/zm6F0vo2E64
הדיפ ריסרץ' של Chatgpt שעולה 200$ לחודש:
https://youtu.be/jPR1NEerdEk
מדריך לעבודה עם ה-DeepResearch החינמי ומהיר של Grok 3:
https://youtu.be/7pR3bVWZSao
והשוואה בין כמה מודלי Deep Search:
https://youtu.be/5dRxhqtIbOg?long=yes
כלי מחקר מבוססי בינה מלאכותית ג'נרטיבית הם סוג של סוכני AI משוכללים (AI agents) המיועדים לחקר וארגון המידע שאנו צוברים בתהליך המחקרי.
מבין מודלי השפה הגדולים (LLMs) בולטים קלוד ו-Chatgpt שפותחו לכלים מולטי-מודאליים. ככאלה הם מתאפיינים ביכולת ללמוד דברים מטקסטים, תמונות, צילומי מסך ועוד ולשפר את הביצועים עם תוצאות בפלט הכולל טקסטים, קוד, אודיו, וידאו, תמונות והבנה מרחבית.
לצידם יש מודל שפה שהוא יותר מחקרי באופיו וכולל מנוע חיפוש. מדובר ב-Perplexity, כלי שהחל בהתבססות על דאטה מחקרי, בעיקר מ-Google Research. כשהפך להיות הצ'טבוט המחפש הראשון, הוא מתבסס על תוכן עדכני ורלוונטי שהוא מאתר באינטרנט בזמן אמת, עם עדיפות לתמציתיות ולנתוני אמת. בנוסף, פרפלקסיטי שומר על כללי הציטוט המדעי, נותן ציטוטים עם ציוני מקור, מנמק ומקשר את טיעוניו למקורות שעליהם התבסס ומהם שאב את המובאות והתשובות.
יש גם את NotebookLM של גוגל, מעין מחברת חכמה בצירוף שותף ללמידה, שמבין אתכם ועוזר להפיק את המרב מהחומר המחקרי או הלימודי. במקום לבזבז זמן על עבודה טכנית ומשעממת, מעלים אליו עשרות חומרים, כולל טקסטים בהעתק-הדבק, מאמרים, לינקים, כתבות וספרים ועד סרטוני יוטיוב והקלטות קוליות. הכלי, שמתבסס על Gemini 2.0, קורא, מבין ומנתח את כל המידע במהירות ובמקום שתבזבזו שעות על קריאת חומר וכתיבת סיכומים, הוא מייצר לכם בקלות סיכומים חכמים, תובנות, מדריכי למידה, צירי זמן ותשובות לכל שאלה. ניתן לצ'טט או ממש לשוחח עם המחברת כאילו היא עוזר אישי וקולי, לשאול שאלות שתרצו על החומר ולקבל תשובות מדויקות ומובנות.
מרשימה גם היכולת של NotebookLM, להפוך את הידע שטענתם אליו לפודקאסט וגם לשאול שאלות עם מיקרופון ולהיות שותפים מלאים לשיחה עם "המגישים". תארו לעצמכם שתוכלו לקחת את הסיכום שיהפוך להרצאה מוקלטת בקול אנושי לחלוטין, או לסרטון לימודי או מקצועי. זו למידה חווייתית, שיתופית ומעניינת הרבה יותר.
עוד כלי מחקר טובים הם עזרי כתיבת פרומפטים ומאגרי פרומפטים המסייעים לתקשורת יעילה עם מודלים גדולים של שפה. כלים כאלה הם חיוניים למגוון עצום של שימושים, כולל שלל אפשרויות מחקר, כתיבה והפקת תובנות מתוכן גולמי וממקורות בינתיים.
ברמה המדעית יש גם יש כלי בינתי, מעין מודל שפה גדול (LLM) בשם Consensus שהוא בעצם מנוע חיפוש אקדמי מבוסס בינה מלאכותית. הוא עצמו משתמש במודלי שפה גדולים (LLMs) כדי לאסוף, לנתח ולהנגיש מידע מדעי בצורה פשוטה ומדויקת. המנוע של "קונצנזוס" מנתח יותר מ-200 מיליון מאמרים מדעיים, מסכם אותם באופן תמציתי ומציג את הקונצנזוס המדעי, מה הדעה הכללית ביחס לשאלות מדעיות בנושאים שונים. לשם כך הוא משתמש בכלים כמו "Consensus Meter", בו רואים את התפלגות הדעות בשאלה המסוימת ולומדים על "מה חושב המדע" לגביה.
עוד שיטה שהוא נוקט היא "Pro Analysis". שימושיה העיקריים בחינוך ובמחקר הם בסיוע לסטודנטים ולמורים במציאת מאמרים רלוונטיים, יצירת סיכומים מותאמים לשואל, ניתוחים מהירים של ספרות מדעית, סינון מאמרים שלא עומדים בדרישות מדעיות מוגדרות (כמו מתודולוגיה, גודל מדגם או מובהקות סטטיסטית) והפקה של ציטוטים אוטומטיים ודוחות מותאמים.
הנה NotebookLM, כלי המחקר לטעינת חומרים מגוונים ומשימות עליהם (עברית):
https://youtu.be/_vML22ACIRs
הוא יכול לייצר אפילו פודקסט:
https://youtu.be/1jgpsGDUXW4
הצ'טבוט שמצטיין במחקר ובחיפוש - Perplexity (עברית):
https://youtu.be/1MkBWfurQL4
כלי AI מקצועי למחקר מדעי בסקירת ספרות ולמידה ממאמרים:
https://youtu.be/LBzrVEG5qsk
מארינר - סוכן AI והעוזר הגלובלי של גוגל:
https://youtu.be/WJnUWldjJQA?long=yes
הבן של גוגל וקלוד - הנה פרפלקסיטי ששילב את שני העולמות (עברית):
https://youtu.be/33nBpKRWMms?long=yes
כמה כלי מחקר מבוססי AI:
https://youtu.be/Rc9R7T8S1c8?long=yes
ומדריך לעבודה עם NotebookLM:
https://youtu.be/UG0DP6nVnrc?long=yes
הבינה המלאכותית היצירתית (GenAI) כמו DALL-E היא מערכת המסוגלת לייצר תמונות ודימויים ויזואליים דמיוניים, המבוססים על פרומפטים - תיאורי מלל, אינפוטים טקסטואליים שכתב והזין לה המשתמש.
הכל הוא חלק מטכנולוגיה שנקראת "ג'נרטיב AI". זו בינה מלאכותית שבמקום לחשב ולנצח במשחקי טריוויה הפכה ליוצרת AI, לציירת, צלמת ועוד כל מיני סוגי אמנים - אבל במקרה שלה - תמיד באינטליגנציה מלאכותית.
באמצעות פרומפטים, תיאורים מילוליים דוגמת "אביר ימי-בייניימי עשוי מחצילים" או "מגדל מודרני בנוי על שריון של צב בסגנון פיקאסו" מייצרת המערכת תמונות וציורים מרהיבים ואפילו מדהימים.
ליצירת התמונות מהטקסט אחראית הבינה המלאכותית המבוססת על למידה עמוקה, מערכת הלומדת בעצמה רשתות נוירונים מלאכותיות, על סמך דפוסים שהיא מאתרת עצמאית, במיליוני תמונות וציורים המוזנים אליה על ידי המפעילים שלה.
להישג המקורי של DALL-E קמו די מהר מתחרים איכותיים לא פחות ואף יותר. הם מציעים עולם חדש וחסר תקדים של ציירים בינתיים, שרק ממתינים לבקשות מהמשתמשים ומזדרזים לצייר מבחר טיוטות, מהן יכול המשתמש לבחור את התוצר הסופי שמועדף, שיבוצע באיכות גבוהה.
איש לא יודע בדיוק כיצד המנועים השונים פועלים, אבל זו עבודה מדהימה של למידה עמוקה שמעבדת בעצמה את הדאטה ממיליוני תמונות ומלמדת את עצמה לצייר ולפרש את הפרומפטים לפיקסלים ותמונות.
התוצאות של DALL-E 2 היכו די מהר גלים בעולם הבינה המלאכותית ותחרות של חברות ומפתחי קוד פתוח יצרו גם הרבה שיפורים, הן באיכות הטכנית של התמונות והן ביכולות האמנותיות. כך למשל הולכות התמונות ונעשות מפורטות, הרזולוציה גדלה, יכולות הריאליזם, עבודת הצל והתאורה, השימוש במרקמים וציור הנראה כמעט טבעי לחלוטין. השטח מלא במודלים שבראשם מידג'רני, אידיאוגרם ו-Flux, המודל בקוד פותח שמייצר תוצרים שומטי לסתות.
הנה כלי Gen AI מצטיין ליצירה ויזואלית:
https://youtu.be/XZjaHJP0PQE
באיזה כלי לבחור לכל צורך? (עברית)
https://youtu.be/a5wUS6SQ0us?t=1m47s
"דאל-E" שכבר יכולה לצייר דיוקנאות מתיאור מילולי בשפה טבעית של מה שיכיל הציור:
https://youtu.be/qTgPSKKjfVg
על היכולת המופלאה של דאלי ליצור אמנות:
https://youtu.be/hiSgpZUAy2c
הסבר אמנות ה-AI:
https://youtu.be/alJdw4JDJ4o
מנועי יצירת תמונות מתחרים:
https://youtu.be/rGbNJrywLhk
גם היהדות ואפילו החרדית מקבלת אפשרויות שהולכות ומתפתחות (עברית):
https://youtu.be/KR29znIp2LU
ה"אאוט פיינטינג" של דאלי, בו הוא מרחיב תמונה:
https://youtu.be/G-Wsh1vUeVQ
קבלו משפר פרומפטים ליצירת תמונות (עברית):
https://youtu.be/HLhRFaXQ0vQ
מדריך להרחבת תמונות:
https://youtu.be/V1KLG159A2s
קליפ שכולו תמונות שנוצרו ממילות שיר של קינג קרימזון:
https://youtu.be/VR3AWdyVVdU
למה יש לבינה כל הזמן בעיה עם אצבעות?
https://youtu.be/24yjRbBah3w
גם למחוללי תמונות מעולים כמו מידג'רני יש בעיות (עברית):
https://youtu.be/xUpUhHsAWlg?long=yes
הסבר מעמיק וארוך על יצירת תמונות גנרטיבית (עברית):
https://youtu.be/aHPFq-Q6JQ0?long=yes
ויוצר רשת שחודש שלם העלה לרשת החברתית תמונות אושר ואווירה שיצר AI - ואז גילה לעוקביו את האמת:
https://youtu.be/FRClNMC_z-s?long=yes
מחשב מתכנת לבדו? - באופן מסוים כן. כי כלי קוד מבוססי בינה מלאכותית (AI-based code tools) מאפשרים לשלב את הרעיון או המומחיות האנושית עם היכולות של הבינה המלאכותית, כדי לפתח תוכנה ולעשות זאת ללא קידוד של המשתמש או באמצעות שיתוף פעולה בין המשתמש ל-AI.
קידוד מבוסס AI מתבסס על בינה מלאכותית ככותבת הקוד. כתיבת הקוד מתבססת על מודל שפה שאומן על נתוני דאטה עצומים ולמד קידוד.
המשתמש מאפיין את המוצר, אם זה אתר אינטרנט, תוכנה או אפליקציה לטלפון ומתאר אותו באמצעות פרומפט, הנחייה שהוא כותב לבינה היוצרת בלשון טבעית, כלומר שפה רגילה, שפת יום יום וללא צורך בידע בתכנות.
החיבור בין הרעיון והשכל האנושי ובין האינטליגנציה המלאכותית מאפשרים ניהול וביצוע משימות פיתוח, בשיתוף פעולה ועצמאות גם יחד.
באמצעות תכונות של AI מקודד ניתן לתאר ל-AI את המטרה, לקבל קוד, להנחות אותה כיצד להתקדם בפתרון בעיות או באגים בקוד ולהוביל ביחד לקוד איכותי ולמימוש הרעיון.
ה-AI המקודד מודע לפעולות המשתמש בזמן אמת ומציע יתרונות אדירים. הוא מסוגל לערוך קבצים מרובים במהירות אדירה, להציע פקודות, לזהות בעיות ולנפות באגים.
כלי הקוד המשובח "Windsurf AI", למשל, מפעיל סוכני AI מובנים, יחד עם מעין "טייסי משנה" מונעי בינה מלאכותית, שמטרתם להטעין את הקוד ולהפוך את הקידוד למהיר ואינטואיטיבי יותר.
בעצם, Windsurf ודומיו, דוגמת Cursor AI שהיה חלוץ הכלים הללו, הם מעין סביבת פיתוח (IDE) מהדור החדש, המשפרות את הפיתוח בעזרת אוטומציה חכמה ומציעות עריכת קוד בסביבה מרובת קבצים. וינדסרף עושה זאת, בין השאר, בעזרת כלי שנקרא Cascade ומצטיין במודעות עמוקה לקונטקסט, ההקשר הכל כך בסיסי ומרכזי בבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI).
כלי נוסף וקל הרבה יותר הוא Websim AI, המאפשר לתאר אתר או אפליקציה, או סתם לתת שם דומיין מדומה, והיא יוצרת אותם. מכאן אפשר להנחות אותה בצעדים, איטרציות, מה שמאפשר לדייק אותה, לשפר, לשדרג ולבנות הלאה.
הנה כלי קוד מבוססי אינטליגנציה מלאכותית:
https://youtu.be/3cVJxRka4yM
AnyChat מצויד בדיפסיק וסמבה נובה לקידוד פשוט:
https://youtu.be/7BIVWQnAOLk?t=2m54s
השוואה של 3 מודלי שפה LLMs במהירות יצירת קוד למטלה זהה:
https://youtu.be/_JS-LkBrsk8
השוואת 5 כלי קוד מובילים והמנצח המפתיע:
https://youtu.be/WVhJSUtGbYM
יישום של תוכנה שפותחה כך, ללא כתיבת קוד:
https://youtu.be/lkom9ufvxD4
Websim.ai הוא כלי קוד קל מאוד וקסם ללא תכנות:
https://youtu.be/HCw4jCbLgMY
איך ChatGPT בניתוח קוד? (עברית)
https://youtu.be/Z46pqHFuKHs
רפליט הוא כלי קוד בינתי מתקדם יותר:
https://youtu.be/FrMy3Bq7TZA
לקודד אפשר גם בסמארטפון:
https://youtu.be/Cmq3TrS3ccU
מדריך מתחילים לתכנות עם Cursor AI:
https://youtu.be/ocMOZpuAMw4?long=yes
ומדריך לעבודה עם Windsurf:
https://youtu.be/4nCMdQadE08?long=yes
בימי AI אלה, של פברואר 2025, נראה שאנו רואים את השינוי בכתיבת קוד בכלל ובתכנות של אפליקציות לסוגיהן בפרט.
וזה לא ממש תכנות, עם כתיבת קוד וחלוקה למסמכים שיוצרים תוכנה, אלא יותר תהליך של חשיבה וחלוקת הוראות. כולנו יכולים לחשוב על רעיון, לנסח אותו כפרומפט, אולי גם לדמיין ולצייר מסכים, להציגם ל-AI, לראות קוד ואת התוצאה, לאשר או להציע תיקונים, לשפר את המודל ולראות את התוצאה משתפרת.
גם אם זה נשמע בלתי אפשרי, זה בדיוק מה שהבינה היוצרת מאפשרת כיום, כמעט לכל אחד, כולל מי שלא למדו מעולם לקודד ולתכנת. אחד מגאוני ה-AI של הדור החדש, אנדריי קרפאטי (Andrej Karpathy), מסביר שכלי ה-GenAI משנים את אופן פיתוח התוכנה מהיסוד וקורא לזה “תכנות וייב” (Vibe Coding).
תכנות הווייב פירושו תכנות שלא בקוד אלא של מפתחים שמתרכזים ברעיונות הגדולים ונותנים ל-AI לטפל בשאר - מהקוד והאיטרציות (שפירושן שיפור וניסוי שוב ושוב), דרך הפרטים הטכניים, הטיפול בבסיס הנתונים (Database), ב-API ובהעלאת הכלי לאונליין (Deployment).
ומדובר בשינוי של כל החוקים שהכרנו. המעבר הזה מכתיבת הקוד לפתרון בעיות באמצעות חשיבה מדויקת ככל האפשר, הנחיות ל-AI, עיצוב מסכים והעלאתם כטיוטות עיצוב לבינה, כל אלו הם חלום שמתממש. משמעותם הפשוטה היא דמוקרטיזציה של עולם פיתוח התוכנה.
והאפשרויות החדשות הללו מאפשרות עכשיו גם לאנשים ללא רקע תכנותי או היכרות והבנה בקוד, להגשים את רעיונותיהם - על ידי יצירה של תוכנות מקוונות, אפליקציות או כלים שונים, באמצעות כלים בינתיים וטכנולוגיים, המופעלים על ידי אדם ולידו בינה מלאכותית, שמקבלת ומבצעת הוראות.
אז המרחק, שבעבר היה גדול מאוד, בין הרעיון למימושו, תלוי עכשיו במשתמש ורק בו. כלים רבים לקידוד מבוסס פרומפטים יש כיום והם משתכללים מיום ליום. המוח האנושי יידע להנפיק מהם גם שיפורים אישיים ומרהיבים לחיים המודרניים וגם כלים חדשים ומעולים לשימוש בעתיד.
הנה הארטיפקט של קלוד, שאחרי קידוד ניתן לשתף את יצירתכם ב-Publish לאחרים:
https://youtu.be/vUdNaAAc4FY
שיעור תכנות ללא תכנות בכלי Lovable:
https://youtu.be/gqsZGxuymTk?long=yes
Websim.ai הוא כלי קוד שמשלב את העיצוב בקידוד וניתן לתכנת בו ללא תכנות:
https://youtu.be/HCw4jCbLgMY
Replit הוא כלי שבו ניתן לקודד גם בסמארטפון:
https://youtu.be/Cmq3TrS3ccU
כלי קוד מבוססי אינטליגנציה מלאכותית:
https://youtu.be/3cVJxRka4yM
השוואה של 3 מודלי שפה LLMs במהירות יצירת קוד למטלה זהה:
https://youtu.be/_JS-LkBrsk8
יישום של תוכנה שפותחה כך, ללא כתיבת קוד:
https://youtu.be/lkom9ufvxD4
איך ChatGPT בניתוח קוד? (עברית)
https://youtu.be/Z46pqHFuKHs
רפליט הוא כלי קוד בינתי מתקדם יותר:
https://youtu.be/FrMy3Bq7TZA
מדריך מתחילים לתכנות עם Cursor AI:
https://youtu.be/ocMOZpuAMw4?long=yes
ומדריך לעבודה עם Windsurf:
https://youtu.be/4nCMdQadE08?long=yes
כלי איי
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI), בעברית "בינה מלאכותית יוצרת", היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון עצום של תוכן חדש. התוכן הזה משתרע על מגוון תחומים גדול, שהולך ומתפתח מיום ליום ובשימוש בצורת כלי איי, כלים שמאפשרים לייצר תכנים ותוצרים באופן מקוון, או בהתקנה על המחשב.
התוכן שבינה גנרטיבית יודעת לייצר כולל החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה, אנימציה ומגוון אדיר של סוגי מדיה ויישומים נוספים. ביניהם נכללים כתיבת קוד, עיצוב גרפי, תכניות באינספור תחומים, ניסוחי מכתבים, מאמרים וספרים ועוד.
#הבינה היוצרת יודעת לעשות 3 דברים עיקריים:
1. לקבל דאטה, כלומר נתונים מסוג כלשהו.
2. ללמוד מהדאטה הזה על הסוג.
3. לייצר לבקשת המשתמש תוצרים חדשים מסוג זה.
התקשורת בין המשתמש למודל השפה של בינה הגנרטיבית (LLM) מתבצעת כיום באמצעות כתיבה של פרומפט (Prompt), שהיא הנחייה מילולית בשפה טבעית, השפה הרגילה שלנו, כולל אנגלית, עברית וכדומה (ראו בתגית "פרומפטים").
לפרומפטים הללו מתווספים לעתים ממשקי משתמש נוספים, נוחים, קלים ולרוב גם יעילים יותר למתחילים. ביניהם אנו מוצאים תפריטים, כפתורים על המסך, תגיות, בחירת אפשרויות בכפתורי רדיו, קופסאות סימון וכדומה. כיום נכנס גם הממשק הקולי בו המשתמש משוחח עם מודל השפה וההוראות מתורגמות מקול לטקסט, על ידי ה-AI ומבוצעות מיד.
ההתחלה, אגב, של פיתוח המודלים הללו הייתה צנועה למדי. היא התבטאה בהכנסת קובץ סאונד כמו MP3 למערכת הבינה וקבלת התמלול שלו כטקסט כתוב. בהמשך הפיתוח הלכו השימושים בהם וגדלו, נעשו מורכבים ומדהימים יותר ויותר וכיום הבינה הגנרטיבית היא מפותחת להפליא.
בעיני רבים הבינה הגנרטיבית מאיימת כיום להחליף אנשים בעבודות שהם עושים. מומחים טוענים שזה לא מדויק ושמה שיוחלף הם תהליכי העבודה (בצירוף עובדים שלא יתעדכנו לחידושי ה-AI). לטענתם, תמיד יידרש המרכיב האנושי שיוודא שהשימוש בבינה המלאכותית ובמיוחד היצירתית, יהיה מוצלח.
אז כדי שיוכלו להמשיך לעבוד, העובדים יצטרכו להתעדכן, ללמוד ולהצטייד ביכולות חדשות, שיותאמו לדרישות החדשות של המעסיקים. קראו על כך בתגית "בינה מלאכותית גנרטיבית, אבטלה".
הנה הסבר על הבינה הגנרטיבית:
https://youtu.be/rwF-X5STYks
הבינה היצירתית והתחומים שהיא עתידה לשבש:
https://youtu.be/vneJieU5qlg
היכולות המטורפות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית (עברית):
https://youtu.be/05oOucZmO8Y
התפתחות התחום הגנרטיבי כפי שהוא מוצג באחת מאלפי חברות Generative AI (עברית):
https://youtu.be/joJVqKTPVsY
מהי בינה גנרטיבית?
https://youtu.be/pWNAtUwnBS8
משמעות ה-AI הגנרטיבי בעולם הכתיבה העיתונאית:
https://youtu.be/3Jopz-V-IRQ
הנה הסבר מעמיק על הבינה המלאכותית היוצרת:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
אוסף חידושי וחדשות AI וידאו מדצמבר 2024:
https://youtu.be/30ZoRlr-TrY?long=yes
וסקירה מקיפה על הבינה המלאכותית הג'נרטיבית:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
מהו המקביל של מברשת של הצייר, מקלדת המלחין או הבוס של כותב המאמר, עורך הווידאו או המשורר בעולם הבינה המלאכותית הגנרטיבית? - מיהו זה שאומר מה הוא צריך והם יושבים לעבוד וליצור?
זהו הפרומפט (Prompt), ההנחייה הטקסטואלית שאנחנו נותנים למכונה, כלומר לכלי הבינה הגנרטיבי (Generative AI). את ההנחייה הזו אנו כותבים לו כדי שייצר לנו תוצר בינתי.
בפשטות, פרומפט הוא התיאור המילולי בשפה טבעית של התוצר שרוצים לקבל מהבינה.
היום הפרומפט הוא המלך של עולם הבינה המלאכותית מבוססת הדיאלוג וסוגי מודלים של שפה.
זה אמנם נשמע דומה לביטוי חיפוש, אבל הפרומפט הוא לא המקבילה הפשוטה של ביטוי החיפוש במנועי חיפוש, אלא בניסוח מאוד מוקפד של התוצר הרצוי, שיכול ללכת ולהשתבח במהלך הצ'אט עם הבוט, ככל שנרצה להשביח את התוצאה שקיבלנו.
#לג'נרט אהבה
הפעולה הזו ,של ניסוח הפרומפט, זכתה בעברית החדשה לשם הפעולה "לג'נרט" (To generate). היא זו שבמידה רבה תקבע את האיכות של התוצרים.
יש אפילו מקצוע חדש שהולך ומלבלב בעולם ה-AI. הוא נקרא, החזיקו חזק, "מהנדס פרומפטים" (Prompt Engineer). מדובר באדם שמיומנותו בניסוח של פרומפטים מוצלחים.
#איך להצליח בפרומפט?
כמה מרכיבים יוכלו לסייע בכתיבת הנחיות טובות לבינה הגנרטיבית:
פירוט ודיוק - אמנם הפרומפט יכול להיות משפט פשוט כמו "כתוב סיפור לילדים על החתול שנעלם", או "מתכון לסלט חצילים". אבל במיטבו פרומפט מדויק ומפורט יותר, ישיג דיוק ואיכות טובים יותר. תיאור של התוצר המצופה, עם פרטי פרטים, יביא כמעט תמיד לתוצאות טובות יותר. הקפידו פרומפטים לכתוב:
ספציפיות - במקום לכתוב לצ'ט "צייר לי פרח" מומלץ לפרט ולבקש למשל "פרח אדום עם עלי כותרת גדולים שהקצה שלהם צהוב". אל תדאגו אם מה שאתם כותבים נשמע לכם לא הגיוני. אחד הדברים שהבינה מצויינת בהם זה יצירה של דברים שרק גאון או משוגע יכולים לחשוב עליהם וזו בדיוק היצירתיות שלכם שדרושה לג'ינרוט מוצלח. אל תבקשו מהצ'ט "מתכון לסלט" אלא בקשו "מתכון לסלט חצילים עם טחינה, מעט חריף ועם שמן זית". באופן דומה, הציבו גם מגבלות - מה לא ייכלל בתוצר. במקום לבקש "תכנית לטיול בלונדון" בקשו "תכנית לטיול של 3 ימים בלונדון, למשפחה עם בני נוער, שיהיה חינוכי ויכלול הליכה רגלית בלבד וללא שופינג".
שיפור בשלבים - את הפרומפט, בניגוד לחיפוש במנועי חיפוש, אפשר לשפר בשלבים. הצ'ט בוט של ChatGPT, למשל, זוכר את השיחה וההקשר של מה שאתם כותבים, כל עוד התכתבות היא באותו חלון שיחה. זה אומר שלמתחילים שווה לנסות ולהתחיל בפרומפט כללי ולא מפורט ובהדרגה, ככל שהשיחה והדיוק של התוצר מתקדם לכם וגם התיאבון לתוצר יותר מוצלח גדל, להמשיך ולשפר את הפרומפט ולהפוך אותו למפורט וספציפי יותר.
בקול או טון מתאימים - ניסוח של פרומפטים לטקסטים כדאי שיקל בחשבון את הטון והקול הנכונים. כמו שבפרומפט ויזואלי נוכל לבקש שהציור יהיה בסגנון של ון גוך, פיקסו או דאלי, בתיאור של טקסט החליטו אם אתם רוצים שיהיה מנוסח כרציני, מדעי, עיתונאי, רשמי, או בסגנון של מתבגרים או של החבר'ה. אפשר גם לבקש שהטקסט יהיה קצר או ארוך (כתוב לי שתי פסקאות על.. או "כתוב מאמר מלא על..." וכו').
הסבר כמו למתחיל - בקשו בפרומפט כך:
"Explain [subject] in simple terms. Explain to me as if I'm a beginner."
כך מודגם הפרומפט בפתיחת הסקירה על טכנולוגיית AI של חברת ראנוויי (עברית):
https://youtu.be/joJVqKTPVsY
השיעור הראשון בניסוח הפרומפט:
https://youtu.be/Qos2rG3zVAM
איך משתמשים ב- chatGPT כדי שהוא ינסח פרומפטים טובים למנוע תמונות, במקרה הזה Midjourney? (עברית):
https://youtu.be/zFS7WtovYmo
יש תוכנה לעזרה בניסוח פרומפטים (עברית):
https://youtu.be/HLhRFaXQ0vQ
על הפרומפט שמייצר חדשות קוליות לגיק:
https://youtu.be/5TlsXXTamBs
מודלים לציור גנרטיבי מתיאור מילולי בשפה טבעית:
https://youtu.be/pZsJbYIFCCw
הנה מקצוע מהנדס הפרומפט:
https://youtu.be/Bq-ncjOGeVU
עצות וטיפים לפרומפטים ושיחות עם צ'טבוטים (עברית):
https://youtu.be/R4E_lc_2wtY?long=yes
והסבר מקיף על עבודתם של מהנדסי הפרומפט (Prompt Engineer) בעולם ה-AI:
https://youtu.be/hd7l9F3n4ZM?long=yes
המוסיקה של הבינה מלאכותית הג'נרטיבית היא אחד הפלאים האחרונים והמדהימים של הז'אנר הנפלא הזה.
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון של תוכן חדש, החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה ומגוון סוגי מדיה נוספים.
הבינה המלאכותית המוזיקלית יודעת לעשות 3 דברים:
1. לקבל דאטה מוסיקלי, כלומר נתונים, בכמויות ענק, מכל סגנון של מוסיקה, מכל תקופה או אזור ותרבות בעולם ועם כל קול וכלי מוסיקלי אפשרי.
2. ללמוד מהדאטה הזה איך הדברים נשמעים.
3. לייצר מוסיקה חדשה, לפי דרישות המשתמש כפי שנוסחו בהוראה מילולית פשוטה (פרומפט).
פלטפורמות וכלי בינה פופולריים כמו Suno ו-Udio מאפשרים היום יצירת מוסיקה קלה וחדשנית. יצירה כזו של מוסיקה לא מחייבת את המשתמשים בידע מוסיקלי אלא רק ביכולות ניסוח פרומפטים וטעם טוב, שיאפשר ליצור מוסיקה טובה באמצעות בינה מלאכותית.
את הידע המוסיקלי שנדרש מאז ומעולם, בכדי להלחין ולכתוב שירים ומוסיקה כלית, מחליפים כאן אלגוריתמים מתקדמים ויכולת של המודלים הבינתיים להבין את הפרומפטים, אותם תיאורים טקסטואליים שהמשתמשים כותבים ולהפוך אותם ליצירות מוסיקליות, שכוללות מלודיה (מנגינה), עיבוד והפקה שנשמעת לא פעם מקצועית והולכת ומשתפרת בכל גרסה חדשה.
היכולת המדהימה הזו, שמאפשרת לאנשים ללא רקע מוסיקלי ליצור מוסיקה ושירים שלמים בקלות יחסית, מאפשרת פתיחה של עולם יצירת המוסיקה לציבורים חדשים ופותחת הזדמנויות חדשות לביטוי יצירתי ואמנותי.
פרויקט נחמד ביוטיוב, למשל, נקרא AI Beatles ומייצר שירים שהביטלס מעולם לא שרו. הם מהמילים והמוסיקה ועד לקולות וצורת השירה, הם נשמעים מאוד כמו הדבר האמיתי אבל הם לגמרי בינה מלאכותית. את הקליפים יוצרים שם מחומרים אמיתיים, אבל סביר להניח שעם התפתחות המודלים המדהימים של הווידאו הגנרטיבי גם הם יזכו לשדרוג בינתי ובהמשך יהיו לגמרי AI.
עוד מודל Gen AI מעניין הוא Diff-A-Riff, שיוצר ליווי כלי לריף מוסיקלי שהעלית. הוא משתמש במקודד אוטומטי (CAE) ומודל דיפוזיה סמוי (LDM) כדי ליצור ערוצי מוסיקה, תפקידי כלים נוספים שמתאימים ללוות את הריף המקורי. עם Diff-A-Riff, ניתן לתת רפרנס, מעין השראה או רוח מוסיקלית, או פרומפט - הנחייה מילולית שתנחה את המודל בהפקת הערוצים הנוספים הללו. בכך פותח המודל, כלומר הכלי, אפשרויות חדשות ומרגשות, הן למוסיקאים המחפשים השראה וכן לחובבים או מתעניינים שרוצים לשלב בינה גנרטיבית וכלי AI במוסיקה.
הנה המודל של Suno שמייצר מוסיקת AI בהזמנה:
https://youtu.be/3_pxKK2wqvI
הבינה המוסיקלית המדהימה של Udio:
https://youtu.be/aQC0FI_asKY
המחשה מוקדמת של שיטת הוספת הכלים והתפקידים במודל Diff-A-Riff:
https://youtu.be/dAq0YcOAB4k
ההבטחה של Fugatto של אנבידיה:
https://youtu.be/qj1Sp8He6e4
הדוגמאות של המודל הבא מ-Eleven labs:
https://youtu.be/WA4Aco4rnTA
טעם רע או אזהרה - הקליפ של Apple שמדגים את החשש של המוסיקאים דווקא מ-Ai:
https://youtu.be/ntjkwIXWtrc
תמיד יהיה מנוע וידאו שיאפשר להפוך את זה לקליפ:
https://youtu.be/Xfhulh3iyWQ
מוסיקה קלאסית לכינור וכלי מיתר שיצרה בינה:
https://youtu.be/iQ6ITnYAIok
Ai Beatles - הפרויקט שמייצר שירים שהביטלס מעולם לא שרו:
https://youtu.be/FSbXnOKBK40
Riffusion - הכלי החדש ליצירת מוסיקת AI (עברית):
https://youtu.be/c5_agjg-_Q4?long=yes
ההבטחה המפוקפקת אך אפשרית לעשות כסף ממוסיקת הבינה:
https://youtu.be/cvRJ_izhs28?long=yes
ואיך עובדים עם סונו 4:
https://youtu.be/5zYHm35V998?long=yes
כלי יצירת וידאו בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית מתפתחים במהירות אדירה. עד לא מזמן זו הייתה המהפכה הבאה של הבינה המלאכותית, אבל מהירות הפיתוח של הטכנולוגיה הזו, כמו כל תחום הבינה הגנרטיבית, היא בלתי נתפסת ולכן היא כבר כאן ולא עוצרת לרגע.
וכך, נוסקים מה שהיו שנה קודם סרטונים של 4-5 שניות באיכות תמונה בסיסית עד נמוכה והבנה בינונית למדי של הפרומפטים (ההנחיות הטקסטואליות שבהן מתאר המשתמש את התוצאה המבוקשת). בתוך שנה הם הפכו לסרטונים מעולים, באיכות תמונה מעולה, היצמדות להנחיות הפרומפט ומאפשרים לבקש זוויות צילום, סוגי שוטים, סוג או ז'אנר הסרט ועוד.
וגם קהילת הקוד הפתוח (ראו בתגית "קוד פתוח") לא טומנת ידה בצלחת. לעומת מודלים מסחריים סגורים ויקרים למשתמש, המודלים שלהם מאפשרים יצירת סרטונים בארכיטקטורה עם שקיפות וחדשנות וללא עלות, תוך אימוץ של טכנולוגיות AI מהחדשניות ביותר, גם בחינם להורדה והרצה על המחשב המשתמש וגם אונליין, בהגבלות בשל העלות שעולה לשתפן כך.
מדהים לחשוב שמה שבעבר צולם באלפי דולרים מינימום לשניה של סרט, נוצר עכשיו בכמה פקודות מקלדת, שמייצרות סרטונים שווי ערך להפקה מורכבת, יקרה, עתירת מקצוענות וכוח אדם, כשלא פעם ביצועי אפקטים מיוחדים ו-CGI, יקרים ומורכבים לצילום, מוחלפים במחי פקודת מקלדת פשוטה ודמיון מפותח של היוצרים.
היום הבינה המלאכותית יוצרת סרטונים מעולים וברמה מטורפת, אפילו על בסיס של תמונות סטילס (תמונות רגילות), שהועלו אליה ונוספה להם הנחייה שאומרת מה "עושים" האובייקטים שבתמונה כשהם "משתתפים בצילומים".
וזה בדיוק מה שמדאיג היום רבים בתעשיית הקולנוע. קשה להימלט מהמחשבה כמה ואילו מקצועות עומדים להיעלם בקרוב מהעולם, מהמסך, הגדול או הקטן. בצל הקדמה הזו עלולים כמה א.נשים לאבד את פרנסתם. החלפתם הצפויה בבינה מלאכותית תהיה כי היא זולה, יעילה, צייתנית וכזו שאף פעם לא חולה, לא עצובה ולא מאחרת, כי הילד שלה מרגיש לא טוב בבית...
אז לצד זה שהבינה המלאכותית מרגשת, תורמת ליצירתיות וגלומות בה אינספור אפשרויות בלתי נגמרות, היא טומנת בחובה גם איומים וסכנות לאנושות ולנו בני האדם. תעשיית הקולנוע כולה עלולה להיות מוחלפת בהדרגה במיליוני רובוטים שקוראים להם AI ואין להם אפילו גוף לחבוט בו. רק אינטליגנציה מלאכותית, שלא מרחמת ולא חומלת, כי היא עושה רק מה שאומרים לה. במקלדת, כן?
הפתרון, כי חייבים לדבר אופטימית שוטפת, הוא ללמוד את הכלים החדשים הללו. יידע כל מקצוען קולנוע שבמקום להיות מוחלף ב-AI, עדיף לדעת AI ולהשתלב בעולם החדש הזה.
הנה Google Veo 2 המוביל:
https://youtu.be/VNWLHAnRc0o
הכלי האינטגרטיבי שעושה תהליך שלם מפרומפט קטן:
https://youtu.be/Aw1TQwkCLQs
מודל וידאו בינתי ישראלי (עברית):
https://youtu.be/CkpLiPWLcHo
אפשרויות הווידאו AI שהולכות ומתפתחות במהירות - הנה Neurawik:
https://youtu.be/1HVkzZiv82Q
Sora רצה להחליף את עשיית הסרטים הרגילה (עברית)
https://youtu.be/kx3H1jFHncY
דברים שרק AI יכול לעשות (ללא מילים):
https://youtu.be/f-Vbm-iQ_Xw
הדרכה ל-Image to Video שהופכת תמונה לסרטון וידאו (עברית):
https://youtu.be/mR3rN8vphC8
קליפ AI של שיר של הביטלס:
https://youtu.be/Z9MZdNrGbM4
כך יוצרים מתמונות בעזרת פרומפט וידאו AI בקלות עם Minimax (עברית):
https://youtu.be/F-gl4E5yo60
כך יוצרים לייב פורטרייט - דיוקן עם מחוות שלכם:
https://youtu.be/kM3KSrPrh9c
קליפ מתמונה בשיטה של Image to video:
https://youtu.be/yCczY9PNeao
קדימון AI מדומה לסרט מד"ב שאולי יצולם:
https://youtu.be/oAIrJP4n5sQ
כך מחליפים פנים לדמויות וידאו ב-Faceswap:
https://youtu.be/vVs0DZ8VyGQ
מינימקס המטורף בווידאו AI:
https://youtu.be/4QXCV_TYKZc?long=yes
הנה Dream Machine של לומה:
https://youtu.be/N_hlfwWtgPQ?long=yes
על סקיצה של ג'ון לנון שהושלמה 40 שנה אחרי מותו עם קליפ משולב דמויות AI:
https://youtu.be/APJAQoSCwuA?long=yes
Magic Hour AI - כלי שיוצר סרטונים עד 60 שניות, שזה הכי הרבה:
https://youtu.be/eSpuvmRhcPg?long=yes
KREA - מודל ליצירת סרטונים AI:
https://youtu.be/OBewafac0Xs?long=yes
MINIMAX - עוד מודל וידאו מדהים מסין:
https://youtu.be/7JZLLxV1AGc?long=yes
כלי וידאו שמייצר ישר סרטון רב-סצנות:
https://youtu.be/BCCUNiToo94?long=yes
כלי הווידאו המומלצים לתחילת 2025:
https://youtu.be/K04zRJ8Vl_s?long=yes
וכך מייצרים סרטי וידאו ארוכים ב-Canva תחילת 2025:
https://youtu.be/tWmVbn4rUd0?long=yes
אפשר לראות בזה רק עניין מיתוגי, אך לעומת סתם דיפ סרץ' כלי הדיפ ריסרץ' (Deep Research) מבטיח להיות מנוע מחקר, סוג של מנוע חיפוש, איסוף וכתיבה חכם שתוכנן כך שיוכל לבצע מחקרים מעמיקים ולא רק חיפושים לצורך מענה.
אמנם בכלי מחקר מעמיק שכזה המשתמש שואל את הצ'ט באמצעות פרומפט רגיל ופשוט. אך החיפוש יהיה מעמיק יותר וגם התשובה המתקבלת תהיה מעמיקה בהרבה. זו גם הסיבה שזמן ההמתנה לקבלת מענה יהיה של כמה דקות ועד שעה.
כלי DeepResearch טובים ינפיקו בדרך כלל תוצאות תוך דקות, או יותר במקרה של מחקרים סופר מורכבים. המדהים הוא שלצד איכות התוצאות, ההולכת ומשתפרת ברמה של ימים ממש, הן מתקבלות בחיפוש מהיר שכזה ובמחיר כמעט אפסי.
מחקר שמומחה אנושי היה מבצע במשך שבוע ומחירו היה בסדרי גודל של כ-3,000 דולר אורך בדרך כלל דקות ועלותו זניחה.
ביצוע של מחקר עומק עם הדיפ-ריסרץ' של מודלים אופייניים כמו פרפלקסיטי (Perplexity), ChatGPT או Grok3, למשל, יבצע מחקר, איסוף של מקורות, לאחר מכן שלבים שונים, כמו אינטגרציה, השוואה ושילוב ולבסוף ייתן מענה מפורט. כל זאת תוך שהוא מפרט את שלבי העבודה לעיני המשתמש, בשקיפות מירבית.
מודל הדיפ ריסרץ' סורק את האינטרנט ומאתר מקורות מידע רבים יותר ומגוונים ועושה מאמצים לנפק מענה ברמת דוקטור - תשובה מלאה, מנומקת וכזו שבה מוצגים המקורות שעליהם מבוססת התשובה.
ביצוע של מחקר עומק שכזה מסוגל גם לשפר את רמת השקיפות והאינטראקציה והוא אתגר חשוב בדרך לבינה מלאכותית בוגרת עוד יותר.
כלומר, בניגוד למודל AI רגיל שנוהג לענות במהירות ומבצע הליך חפוז של חקר עד לקבלת המענה הסביר, מה שגם מוליד לצערנו את ההזיות המוכרות לנו עדיין, מנוע חיפוש עמוק, כמו אלו של מודלי ה-DeepResearch המובילים בתחום, עובד אחרת.
איך?
מנוע מחקר DeepResearch מפשט שאילתות לחלקים קטנים יותר ומאפשר כמעט תמיד הצצה והבנה שקופה של תהליך החשיבה שלו, צעד אחר צעד. בכך הוא יכול גם להציע תובנות הקשריות עשירות הרבה יותר מחיפוש רגיל באמצעות AI ובמקרים מסוימים גם לנמק.
כך מבצע Perplexity מחקר עומק מבוסס AI בחינם:
https://youtu.be/Z1_M2XtsUwY
החיפוש המעמיק של כלי ה-DeepResearch:
https://youtu.be/zm6F0vo2E64
הדיפ ריסרץ' של Chatgpt שעולה 200$ לחודש:
https://youtu.be/jPR1NEerdEk
מדריך לעבודה עם ה-DeepResearch החינמי ומהיר של Grok 3:
https://youtu.be/7pR3bVWZSao
והשוואה בין כמה מודלי Deep Search:
https://youtu.be/5dRxhqtIbOg?long=yes
מה זה סטוריבורד?
סטוריבורד (StoryBoard) בקולנוע הוא תיאור של השוטים המתוכננים לצילום, לרוב כשהם מצויירים על גבי נייר, כמו בקומיקס. מדובר בלוח תכנון שביצירתו יוצרי סרטים מקילים ומשביחים את תהליך הפרה-פרודקשן של הסרט.
בסטוריבורד מתוארים הצילומים המתוכננים מראש, בצורה ויזואלית, כדי לתאר את צילומי הווידאו או הפילם המתוכננים, עוד לפני הצילום.
המטרה של הסטוריבורד, בעברית "לוח סיפור", היא להקל על הבמאי ועל בעלי המקצוע השונים, בתכנון של צילומי הסרט.
הסטורי בורד מאפשר להבין את הסרט כפי שייראה על ציר הזמן, תמונה אחרי תמונה. הוא מסייע להמחיש את הסיפור, שוט אחרי שוט.
בעזרת הסטורי בורד ניתן לבדוק ולבקר מראש ובקלות רבה יותר דברים כמו מה עובד בסיפור ומה לא, לסמן כמה זמן ייקח כל שוט בסרט, לבחון האם הזרימה בין השוטים עובדת היטב והאם החיתוכים בין השוטים עובדים נכון.
בתור ייצוג גרפי של האופן שבו הסרט יתפתח, צילום אחר צילום, ייתכן שיצירת סטוריבורד נראה כמו שלב נוסף ואולי מיותר בתהליך הכנת סרט קצר או סרטון, אבל מדובר בשלב שמומלץ לעשות מה שניתן כדי לא לדלג עליו.
מקור השם "סטורי בורד" מגיע מהנוהג שהיה באולפני האנימציה הגדולים של פעם, לתלות איורים של כל שוט ושוט בסרט, על גבי לוח גדול על קיר האולפן. האיורים הללו איפשרו לצוות להתייחס לתכנית-העל של הסרט והוא היווה מעין מתכון להכנתו.
הנה דוגמה קצרה לסטורי בורד (עברית):
https://youtu.be/Rz1E0O3PSSw
מה זה סטורי בורד?
https://youtu.be/bpZjnH9wA4k
איך הסטוריבורד עובד?
https://youtu.be/6aTnEanIXBk
דוגמה לסטורי בורד מומחז בווידאו (עברית):
https://youtu.be/udK6HLxpaJE
הדרכה כיצד לעשות סטורי בורד, גם אם אינכם ציירים:
https://youtu.be/ux_Em1lVsjI
ויצירת סטוריבורד באמצעות כלי AI בסגנון של "Black and white sketch drawing style":
https://youtu.be/MKOG__oIe1o
סטוריבורד (StoryBoard) בקולנוע הוא תיאור של השוטים המתוכננים לצילום, לרוב כשהם מצויירים על גבי נייר, כמו בקומיקס. מדובר בלוח תכנון שביצירתו יוצרי סרטים מקילים ומשביחים את תהליך הפרה-פרודקשן של הסרט.
בסטוריבורד מתוארים הצילומים המתוכננים מראש, בצורה ויזואלית, כדי לתאר את צילומי הווידאו או הפילם המתוכננים, עוד לפני הצילום.
המטרה של הסטוריבורד, בעברית "לוח סיפור", היא להקל על הבמאי ועל בעלי המקצוע השונים, בתכנון של צילומי הסרט.
הסטורי בורד מאפשר להבין את הסרט כפי שייראה על ציר הזמן, תמונה אחרי תמונה. הוא מסייע להמחיש את הסיפור, שוט אחרי שוט.
בעזרת הסטורי בורד ניתן לבדוק ולבקר מראש ובקלות רבה יותר דברים כמו מה עובד בסיפור ומה לא, לסמן כמה זמן ייקח כל שוט בסרט, לבחון האם הזרימה בין השוטים עובדת היטב והאם החיתוכים בין השוטים עובדים נכון.
בתור ייצוג גרפי של האופן שבו הסרט יתפתח, צילום אחר צילום, ייתכן שיצירת סטוריבורד נראה כמו שלב נוסף ואולי מיותר בתהליך הכנת סרט קצר או סרטון, אבל מדובר בשלב שמומלץ לעשות מה שניתן כדי לא לדלג עליו.
מקור השם "סטורי בורד" מגיע מהנוהג שהיה באולפני האנימציה הגדולים של פעם, לתלות איורים של כל שוט ושוט בסרט, על גבי לוח גדול על קיר האולפן. האיורים הללו איפשרו לצוות להתייחס לתכנית-העל של הסרט והוא היווה מעין מתכון להכנתו.
הנה דוגמה קצרה לסטורי בורד (עברית):
https://youtu.be/Rz1E0O3PSSw
מה זה סטורי בורד?
https://youtu.be/bpZjnH9wA4k
איך הסטוריבורד עובד?
https://youtu.be/6aTnEanIXBk
דוגמה לסטורי בורד מומחז בווידאו (עברית):
https://youtu.be/udK6HLxpaJE
הדרכה כיצד לעשות סטורי בורד, גם אם אינכם ציירים:
https://youtu.be/ux_Em1lVsjI
ויצירת סטוריבורד באמצעות כלי AI בסגנון של "Black and white sketch drawing style":
https://youtu.be/MKOG__oIe1o
איך הפכה שפת התכנות פייתון ללוהטת?
מבין שפות התכנות הרבות נחשבת שפת התכנות פייתון (Python) לאחת משפות הפיתוח הפופולריות ביותר בעולם. זוהי שפה אינטואיטיבית, מובנת ובעלת תחביר קליט ופשוט למדי.
המקור לשם השפה איננו מנחש החנק הענקי, הפיתון. ההשראה היא דווקא סדרת המערכונים הבריטית “מונטי-פייתון”, שהמתכנת ההולנדי שפיתח את שפת התכנות כל כך העריץ.
כשפת תכנות פייתון פופולרית ומועדפת על ידי מתכנתים, מסטארט-אפים וחברות קטנות ועד מי שמפתחים בחברות ענק, כולל גוגל ואינסטגרם.
בשפת פייתון משתמשים כיום מרבית החוקרים והמפתחים בתחומי הבינה המלאכותית, לצד מדעני נתונים ומנתחי מידע, במיוחד עם צמיחת טכנולוגיות כמו למידת מכונה (Machine learning) ולמידה עמוקה (Deep learning) בעשור האחרון.
סוגי פרויקטים שנוטים לפתח בפייתון הם בתחומי תוכנה וקוד מגוונים. ביניהם בולטים יישומי WEB, כלי בינה מלאכותית, פרויקטים של אוטומציה, עיבוד נתונים, מדע נתונים (Data science), אנליזה או ניתוח נתונים (Data analysis), רשתות, אינטרנט, כלים לעיבוד תמונה ועוד.
למעשה, בשנת 2024 פייתון היא כל כך פופולרית, שלראשונה עברה את ג'אווה סקריפט (JavaScript) בתור שפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם. בדו"ח שפרסם אתר הקוד העיקרי "גיטהאב" הוא הודיע לראשונה שפייתון עקפה את JavaScript והפכה לשפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם.
הסיבה לצמיחה ולשינוי הזה לטובת פייתון היא הזינוק המטורף בשימוש ב-GenAI, בינה יצירתית או גנרטיבית (Generative AI). הפיתוח הגובר של כלי GenAI, על פי גיטהאב, והזינוק בפיתוחים מבוססי דאטה סיינס ודאטה אנליטיקס, הביאו לנסיקה בשימוש בפייתון, הידועה כשפה העיקרית בה משתמשים לפיתוחים אלו.
#יתרונות פייתון
כבר שנים רבות שמהנדסי תוכנה ומתכנתים ותיקים ממליצים על פייתון או ג'אווה סקריפט, בתור שפות התכנות שהכי כדאי להם להתחיל בהן. מי שמשקיעים שעתיים ביום יכולים כבר אחרי 3 חודשים לכתוב תוכנה של ממש.
לאחר מכן כדאי להתמחות באחד התחומים שהיא מאפשרת וטובה בהם, כמו פיתוח יישום ווב (web application), תוכנה רגילה למחשב (Desktop program), למידת מכונה (Machine learning) או בינה מלאכותית (Artificial intelligence).
הנה סקירה קצרה על שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/cKZ0miaDtkw
עוד קצת היכרות עם שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/A7XXmxU3o4o
תמצית בדקה של מה שלומדים בפייתון בשנה:
https://youtu.be/AfR-lJghs4w
היכרות באנגלית:
https://youtu.be/poJfwre2PIs
קורס באורך מלא של תכנות בשפת פייתון:
https://youtu.be/_uQrJ0TkZlc?long=yes
מבין שפות התכנות הרבות נחשבת שפת התכנות פייתון (Python) לאחת משפות הפיתוח הפופולריות ביותר בעולם. זוהי שפה אינטואיטיבית, מובנת ובעלת תחביר קליט ופשוט למדי.
המקור לשם השפה איננו מנחש החנק הענקי, הפיתון. ההשראה היא דווקא סדרת המערכונים הבריטית “מונטי-פייתון”, שהמתכנת ההולנדי שפיתח את שפת התכנות כל כך העריץ.
כשפת תכנות פייתון פופולרית ומועדפת על ידי מתכנתים, מסטארט-אפים וחברות קטנות ועד מי שמפתחים בחברות ענק, כולל גוגל ואינסטגרם.
בשפת פייתון משתמשים כיום מרבית החוקרים והמפתחים בתחומי הבינה המלאכותית, לצד מדעני נתונים ומנתחי מידע, במיוחד עם צמיחת טכנולוגיות כמו למידת מכונה (Machine learning) ולמידה עמוקה (Deep learning) בעשור האחרון.
סוגי פרויקטים שנוטים לפתח בפייתון הם בתחומי תוכנה וקוד מגוונים. ביניהם בולטים יישומי WEB, כלי בינה מלאכותית, פרויקטים של אוטומציה, עיבוד נתונים, מדע נתונים (Data science), אנליזה או ניתוח נתונים (Data analysis), רשתות, אינטרנט, כלים לעיבוד תמונה ועוד.
למעשה, בשנת 2024 פייתון היא כל כך פופולרית, שלראשונה עברה את ג'אווה סקריפט (JavaScript) בתור שפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם. בדו"ח שפרסם אתר הקוד העיקרי "גיטהאב" הוא הודיע לראשונה שפייתון עקפה את JavaScript והפכה לשפת התכנות הפופולרית ביותר בעולם.
הסיבה לצמיחה ולשינוי הזה לטובת פייתון היא הזינוק המטורף בשימוש ב-GenAI, בינה יצירתית או גנרטיבית (Generative AI). הפיתוח הגובר של כלי GenAI, על פי גיטהאב, והזינוק בפיתוחים מבוססי דאטה סיינס ודאטה אנליטיקס, הביאו לנסיקה בשימוש בפייתון, הידועה כשפה העיקרית בה משתמשים לפיתוחים אלו.
#יתרונות פייתון
כבר שנים רבות שמהנדסי תוכנה ומתכנתים ותיקים ממליצים על פייתון או ג'אווה סקריפט, בתור שפות התכנות שהכי כדאי להם להתחיל בהן. מי שמשקיעים שעתיים ביום יכולים כבר אחרי 3 חודשים לכתוב תוכנה של ממש.
לאחר מכן כדאי להתמחות באחד התחומים שהיא מאפשרת וטובה בהם, כמו פיתוח יישום ווב (web application), תוכנה רגילה למחשב (Desktop program), למידת מכונה (Machine learning) או בינה מלאכותית (Artificial intelligence).
הנה סקירה קצרה על שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/cKZ0miaDtkw
עוד קצת היכרות עם שפת פייתון (עברית):
https://youtu.be/A7XXmxU3o4o
תמצית בדקה של מה שלומדים בפייתון בשנה:
https://youtu.be/AfR-lJghs4w
היכרות באנגלית:
https://youtu.be/poJfwre2PIs
קורס באורך מלא של תכנות בשפת פייתון:
https://youtu.be/_uQrJ0TkZlc?long=yes
מהי טפשת ה-AI שתפגע באיכות התוכן והקוד?
אחת התופעות שמתחילות להתגלות בשנים האחרונות, מאז הפריצה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, היא של טפשת שגורמת הבינה הגנרטיבית למידע ולתוכן באינטרנט.
ברור שהשימוש הכל כך קל ב-Generative AI מקל על המשתמשים, אבל ידוע לכל שיש לבדוק את המידע שהיא יוצרת לפני שמחזירים אותו לציבור כמידע שיצרו בני אדם. מסתבר שרבים לא מבינים את החולשות והפגמים שעדיין מלאים בהם מודלי השפה, אותם מודלים גדולים (LLMs) שעושים היום את הידע. אם אלה תכנים שהתקבלו מקלוד או ChatGPT, רכיבי AI שנועדו לייצר קוד בתכנות, וידאו או תמונות גנרטיביות שיוצרים מנועים שונים ועוד.
התופעה הזו כבר פוגעת באיכות המידע באינטרנט, לפי בדיקות אובייקטיביות שעורכים באופן תקופתי לאיכות הרשת. מסתבר שלא זו בלבד שבני אדם מסתמכים על מידע שחלקו לא מדויק בלשון המעטה, אלא שהקרולרים עצמם, אותן תוכנות שאוספות את המידע מהרשת לצורך אימון, הזנת ועדכון מודלי השפה הגדולים - מסתבר שהם עצמם מסתמכים על המידע הגרוע הזה. ובדיוק כך, הוא חוזר למודל השפה ונכנס לתוכן שמקוטלג לטוקנים (Tokens) ובחזרה לדאטה שעליו הם מסתמכים. התוצאה היא שיותר ויותר מידע לא בדוק ולא אחראי, שהגיע מלכתחילה לרשת ממודלי שפה לא בשלים מספיק, חוזר ומפרה את המודלים הבוגרים, שאמורים לקבל מידע אנושי ואיכותי ולא תמיד יודעים לאתר את השגיאות שבו.
גם בעולם העסקים והארגונים יש כבר החמרה. הירידה באיכות התוכן שבאינטרנט נובעת מהשימוש הגובר והולך בחומר בינוני, שהגיע מהבינה המלאכותית הגנרטיבית, אך לא בוגרת, של הדור הראשון. כבר עם ההשקה של ChatGPT ב-2022, גילו מנהלים את הצ'טבוט שמאפשר להם ליצור חומרים באמצעות בינה מלאכותית יוצרת (generative AI) וחיפשו דרכים להשתמש בהם, במקום בעבודה של עובדים או חברות מיקור החוץ שבהם השתמשו בעבר. מעט מאותם מאמצים התגלו כיעילים ומרביתם נשארו בפוטנציאל יותר מאשר החליפו עובדים.
אך בתחום התכנות זה כן קרה. מסתבר שמודלים כמו CoPilot, Claude ואחרים מייצרים קוד במהירות ומחליפים את הג'וניורים, המתכנתים הצעירים בתעשייה. לפי סקרים שמתפרסמים בעולם נראה שקצב האימוץ של המנועים הללו הוא גבוה, במיוחד ביחס לזמן הקצר שבו הם פועלים. אלא שבסוף 2024 מתחיל להסתבר שכ-40% מהמתכנתים בעולם משתמשים בכלים כאלה ומשגרים קוד שלפחות בחלקו הוא פחות מוצלח. קוד זה חוזר ו"נלמד" על ידי המודלים ומוריד את איכות התכנות שלהם באופן מתמשך, שעלול אף להחמיר.
אחת התופעות שמתחילות להתגלות בשנים האחרונות, מאז הפריצה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, היא של טפשת שגורמת הבינה הגנרטיבית למידע ולתוכן באינטרנט.
ברור שהשימוש הכל כך קל ב-Generative AI מקל על המשתמשים, אבל ידוע לכל שיש לבדוק את המידע שהיא יוצרת לפני שמחזירים אותו לציבור כמידע שיצרו בני אדם. מסתבר שרבים לא מבינים את החולשות והפגמים שעדיין מלאים בהם מודלי השפה, אותם מודלים גדולים (LLMs) שעושים היום את הידע. אם אלה תכנים שהתקבלו מקלוד או ChatGPT, רכיבי AI שנועדו לייצר קוד בתכנות, וידאו או תמונות גנרטיביות שיוצרים מנועים שונים ועוד.
התופעה הזו כבר פוגעת באיכות המידע באינטרנט, לפי בדיקות אובייקטיביות שעורכים באופן תקופתי לאיכות הרשת. מסתבר שלא זו בלבד שבני אדם מסתמכים על מידע שחלקו לא מדויק בלשון המעטה, אלא שהקרולרים עצמם, אותן תוכנות שאוספות את המידע מהרשת לצורך אימון, הזנת ועדכון מודלי השפה הגדולים - מסתבר שהם עצמם מסתמכים על המידע הגרוע הזה. ובדיוק כך, הוא חוזר למודל השפה ונכנס לתוכן שמקוטלג לטוקנים (Tokens) ובחזרה לדאטה שעליו הם מסתמכים. התוצאה היא שיותר ויותר מידע לא בדוק ולא אחראי, שהגיע מלכתחילה לרשת ממודלי שפה לא בשלים מספיק, חוזר ומפרה את המודלים הבוגרים, שאמורים לקבל מידע אנושי ואיכותי ולא תמיד יודעים לאתר את השגיאות שבו.
גם בעולם העסקים והארגונים יש כבר החמרה. הירידה באיכות התוכן שבאינטרנט נובעת מהשימוש הגובר והולך בחומר בינוני, שהגיע מהבינה המלאכותית הגנרטיבית, אך לא בוגרת, של הדור הראשון. כבר עם ההשקה של ChatGPT ב-2022, גילו מנהלים את הצ'טבוט שמאפשר להם ליצור חומרים באמצעות בינה מלאכותית יוצרת (generative AI) וחיפשו דרכים להשתמש בהם, במקום בעבודה של עובדים או חברות מיקור החוץ שבהם השתמשו בעבר. מעט מאותם מאמצים התגלו כיעילים ומרביתם נשארו בפוטנציאל יותר מאשר החליפו עובדים.
אך בתחום התכנות זה כן קרה. מסתבר שמודלים כמו CoPilot, Claude ואחרים מייצרים קוד במהירות ומחליפים את הג'וניורים, המתכנתים הצעירים בתעשייה. לפי סקרים שמתפרסמים בעולם נראה שקצב האימוץ של המנועים הללו הוא גבוה, במיוחד ביחס לזמן הקצר שבו הם פועלים. אלא שבסוף 2024 מתחיל להסתבר שכ-40% מהמתכנתים בעולם משתמשים בכלים כאלה ומשגרים קוד שלפחות בחלקו הוא פחות מוצלח. קוד זה חוזר ו"נלמד" על ידי המודלים ומוריד את איכות התכנות שלהם באופן מתמשך, שעלול אף להחמיר.
מהם סוכני AI ומה הם עושים?
סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, מבוססי AI, יישומים שנתמכים בבינה מלאכותית ומסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולנקוט פעולות להשגת מטרות ספציפיות עבורנו המשתמשים.
בשנת 2025 החלה תעשיית ה-AI במרוץ לפיתוח מה שנקראים בשפה הפופולרית "סוכנים חכמים" (AI agents), סוכני AI או LLM Agents.
אבל איך זה קורה?
סוכני AI הם עוזרים דיגיטליים בעלי יכולות לפתור בעיות. אלה לא מודלי שפה שעונים על כל השאלות האפשריות או מבצעים משימות מכל הסוגים, אבל באופן בינוני, אלא מנועי בינה ממוקדים, בעלי מומחיות ומצוידים ביכולות לשלב כלים שונים ואמצעים מגוונים בכדי להגיע לפתרונות ב"תחום מומחיותם", כלומר התחום שלשמו פותחו.
סוכני AI הם מנועי תוכנה מבוססי בינה מלאכותית שיכולים לבצע משימות באופן אוטונומי, כלומר עצמאי, בתהליך מעגלי ואיטרטיבי, כלומר עם תיקונים ושיפורים של כל שלב שלא השיג את מטרתו, עד להשגת התוצאה.
מטרתם של סוכני AI טובים היא לחקות את תהליכי התכנון והביצועים הכי טובים של בני אדם מוכשרים ומיומנים בתחומם ומעבר להם...
הבינה המלאכותית מאפשרת כיום לסוכן AI שכזה לבצע פעולות בעצמו. בניגוד לכלי GenAI שמתמקדים בדרך כלל ביצירה של תוכן כמו טקסט, תמונות, סרטונים ומוסיקה - הסוכנים החכמים, ה-AI Agents הללו, מיועדים לפתרון בעיות ממוקד ולביצוע של משימות מורכבות.
סוכן AI מבין שפה טבעית לחלוטין והתקשורת איתו פשוטה ורגילה ולא מחייבת מיומנות מיוחדת, מצידנו בני האדם.
סוכני ה-AI נקראים כך מכיוון שהם עושים את העבודה במקום המשתמש. הם יודעים לדמות התנהגות ויכולות אנושיות, אך בה בעת גם יכולות לא אנושיות. במילים אחרות, סוכני בינה כאלה ממירים את הידע של כיצד לעשות דברים ליכולת אמיתית לעשות אותם ולעשייה ממוקדת כזו, לפי צרכי המשתמש.
סוכנים בינתיים כאלו מאפשרים אוטומציות של פעולות מורכבות ותובעניות מבחינת זמן ובכך הם מביאים להחזר השקעה מהיר. לארגונים וחברות הם מאפשרים להגדיל את הצמיחה ולחסוך לטווח הארוך הרבה כסף. הם מחליפים ויחליפו בעתיד רופאים, מהנדסים, חוקרים ועוד בעלי מקצוע רבים.
סוכן ה-AI הוא המשך של הצ'טבוטים הוותיקים והעוזרים החכמים שעזרו לנו בעשור השני של המאה ה-21. הוא הופך את האינטליגנציה של הבינה המלאכותית לפעולה וליכולות ביצוע. הוא מבין את ההוראות שלך, מעבד את המידע הזה ומספקים את מה שביקשת - תשובה, פתרון, הסבר או עזרה בהשלמת משימה.
ברגע שהוא מוגדר היטב ומצויד בכלי ה-AI המתאימים, הסוכן החכם מטפל במשימות באופן מושכל ומדויק, מתכנן, מקבל החלטות ומבצע באופן אוטומטי פעולות מעייפות ושוחקות, לצד "עבודות שחורות". כך הוא משחרר את המשתמשים להתמקד בעניינים חשובים יותר.
כשהסוכנים החכמים הללו עובדים, כולנו מבינים שהמשימה תבוצע. בהתחייבות של AI. זו מהפכה שעומדת להיות מהפכה מטורפת ומובילי הטכנולוגיה חוזים שהאייג'נטים הללו, אותם סוכני AI, יהיו התוכנות החדשות, שהעולם יהיה מלא בהם.
אבל מיהם אותם סוכנים ומה בדיוק הם מאומנים ויכולים לעשות בשבילנו?
#מה זה סוכן AI?
אם AI באנגלית הוא ראשי התיבות של בינה מלאכותית, צריך להבין שבינה מלאכותית לכשעצמה היא מוח גולמי עם ים של פוטנציאל. אבל עד שלא נשאל אותה, עד שלא נבקש ממנה לעשות משהו ספציפי, ניתן לה תפקיד או משימה, היא לא תהיה ממש שימושית.
וזו בדיוק המשמעות של סוכן חכם, או סוכן AI. אם בינה מלאכותית היא גאון עם המון יכולת, אך סוג של "ראש קטן", סוכן AI הוא ביצועיסט, בינה מעשית שבאמת נותנת עבודה. יש לה יכולות מסוימות ומוגדרות והיא מתמחה בהן ורק בהן ואותן היא מבטיחה לבצע.
במילים פשוטות, האייג'נט עם ה-AI הוא עוזר וירטואלי חכם שמסוגל לבצע בעצמו משימות ספציפיות, תוך שימוש יעיל ביכולות הבינה המלאכותית. כמו ששעון מעורר יכול להעיר אותנו בבוקר, סוכני בינה ספציפיים כאלו יכולים לבדוק ולענות על המיילים שלנו, לקבוע לנו פגישות, לערוך קניות, למכור שירותים ומוצרים ללקוחות, לתכנן טיול או חופשה בחו"ל, חיפוש באינטרנט, הזמנת טיסות, למצוא לנו בדיחות לערב סטנדאפ בכיכובנו, או לנגן לנו מוסיקה לפי מצב הרוח שלנו.
כלומר, בזמן שבינה מלאכותית עניינה להיות חכמה נורא ולדעת הכל, הסוכן החכם עם ה-AI הוא הגרסה המעשית. הוא זה שמבצע משימות מוגדרות ומבצע אותן היטב. אפשר לדמות אותו למישהו מוכשר שמתגייס לצבא ואחרי שאומן לביצוע משימות מסוימות. הוא ממתין לפקודות שיקבל, או מבצע משימות לפי זמנים ותגובות, וכשהגיע הזמן לבצע את המשימה, או כשהוא מקבל פקודה לביצוע, הוא "עושה את מה שצריך" ומבצע וממלא את ההוראות.
#איך הם עושים זאת?
התשובה הכי קצרה היא: באמצעות ביצוע של משימות בצורה חכמה, עצמאית ויעילה.
סוכני AI מאומנים ומצוידים, כך שהם יידעו כיצד להגיב הכי טוב לדרישות, למצבים ולצרכים שונים. הם מבצעים את המבוקש מהם, לאחר שקיבלו הוראות מפורטות וגם נתונים שהם צריכים לקבל או לאתר.
סוכנים מצוידי AI נבנו כך שיהיו מסוגלים להבין דרישות, לחוש את המשתמש, לפרש נתונים, להבין את הסביבה, לקבל החלטות מושכלות ולבצע פעולות מורכבות יחסית - עד שיצליחו להשיג את המטרות שהוגדרו מראש.
כך מצליחים סוכני בינה מלאכותית כאלו להגביר את היעילות שלהם עבורנו, בני האדם. הם עושים זאת למשל, על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות שמוטלות עלינו, מה שנקרא לא פעם "עבודה שחורה".
בכך מאפשרים הסוכנים הבינתיים הללו לעובדים האנושיים שאנחנו, להתרכז באסטרטגיה ויצירתיות.
מודלי השפה הרחבים (LLMs) שבהם הם מצוידים מאפשרים לאייג'נטים הללו לבצע משימות בצורה עצמאית ויעילה. עוד משולבים בהם מודלים מתקדמים לעיבוד שפה טבעית, מה שמאפשר להם להבין פרומפטים, הוראות, הנחיות וטקסטים בכתיבה טבעית. תוך יישום של טכניקות ניתוח מתקדמות כמו "העץ המחשבה" או "שרשרת המחשבה" (Chain of Thought) וביחד עם טכניקות ויכולות של למידת מכונה, הם יכולים להציע ביצועים מדהימים.
הסוכנים משפרים את הפרודוקטיביות, מפחיתים טעויות ומאפשרים שיתוף. חלקם ממלאים משימות מוגדרות מראש, אחרים עונים על שאלות, יש היכולים לתקשר בקול אנושי ולנהל שיחה רגילה. לעתים הם מתוכנתים לנהוג ולחשוב כאילו הם פקיד, מזכירה, מנהל חשבונות, מדענית, סוכן נסיעות או תחקירן - רבים מהם ספציפיים וממלאים משימה אחת היטב ואחרים ממלאים מגוון של משימות ואפילו בו-זמנית.
ההבנה היא שבאמצעות יכולת ניתוח של נתונים מורכבים ויכולת למידה מתמשכת הסוכנים החכמים הללו ימשיכו לפעול ולצבור ניסיון, תוך שהם הופכים ומתחדדים, לכלים נבונים ובעלי ביצועים טובים יותר ויותר.
#איך עובדים איתם?
אתם נכנסים לסוכן אינטליגנטי שאתם יודעים שמבצע משימה מסוימת ונותנים לו הוראות. מצידו, תהליך העבודה מתחיל בקבלת המטרה המוגדרת שנתתם לו. הוא מפתח במהירות הבזק תוכנית פעולה, בוחר את הכלים המתאימים לביצוע של המשימה שלא פעם הוא יפרק למשימות משנה וכאן מגיע ביצוע המשימות בפועל והערכה של התוצאות.
הכל מתבצע בצורה אוטונומית, מבלי להיעזר בכם. בדרך כלל הסוכן מסתמך על נתונים והקשרים שנאספו במהלך ה"שיחות" הקודמות שלכם ו"לומד אתכם" ומה הציפיות שלכם ממנו.
כי אחת התכונות החשובות של סוכני AI נעוצה ביכולת שלהם ללמוד ולהשתפר לאורך זמן. הם מנתחים כל הזמן את תגובותיכם והפעולות שלכם, לומדים מהמשוב שקיבלו מכם ומבצעים התאמות שישפרו את הביצועים שלהם. כך יכולים סוכני AI להתפתח ולהתאים את עצמם לצרכים המשתנים שלכם ולהגיב טוב ומדויק יותר למגוון רחב של צרכים וסיטואציות.
סוכן ה-AI מגיש לכם את התוצאות ואתם מוזמנים להמשיך ולנהל איתו דיאלוג. אפשר לבקש ממנו הרחבות ושיפורים. תוכלו גם להכניס שינויים בבקשה המקורית או עדכונים, להטיל עליו לבצע פעולות שישפרו את הדיוק למה שיתאים לצרכים שלכם וכך הלאה.
#דוגמאות?
האפשרויות כמעט אינסופיות. כבר היום יש סוכנים חכמים רבים. יש מהם שיכולים לבצע חישובים, לחפש באינטרנט, להבין תמונות, לנתח מסמכים מורכבים, לגשת למאגרי מידע ולהפעיל המון כלים נוספים.
יש סוכנים שנותנים תשובות על שאלות בתחומים שונים כמו משפטים או מיסים, אחרים בונים תכנית טיול שמותאמת לבקשותינו ולכלל המשתנים, יש שמזמינים כרטיסים להופעות או מקומות במסעדות, אחרים מנסחים טקסטים וכדומה.
בבית חכם יכול AI אג'נטי לשלוט בתאורה, בחימום ובאבטחה - על ידי שילוב עם מערכות אחרות, במטרה ליצור סביבת מגורים נוחה וקלה.
יש מהם שמבצעים אוטומציות שעושות בשבילך את העבודה, ממיינות את המיילים או מטפלות ב-To do list, כלומר ניהול המשימות האישי ועוד.
סוכני AI ייעודיים אחרים מפיקים טקסטים מותאמים אישית, למטרות כמו אימיילים, דו"חות, קורות חיים וחומרי שיווק. יכולותיהם מתגלות במיטבן כשהם מצליחים להתאים את רמת האוטונומיה שלהם, בהתאם לצרכים של המשתמשים ומטרותיהם.
הנה הסבר פשוט ולעניין של סוכני ה-AI:
https://youtu.be/wazHMMaiDEA
הבשלת היכולות של סוכנים חכמים מצוידי AI היא תוצאה של שנות התפתחות רבות:
https://youtu.be/WftLJZw6Cf8
צריך לתת סיכוי לסוכני AI חכמים (מתורגם):
https://youtu.be/xq8Ws1jyBX4
כך יוצרים סוכן AI בכלי שנקרא n8n:
https://youtu.be/6DLZK7XDOGo
סוכן AI לפיתוח כלי תוכנה ואפליקציות רשת:
https://youtu.be/aWBiZc5XKJM
הצ'טבוט המתקדם של Open AI שמשמש מתורגמן:
https://youtu.be/c2DFg53Zhvw
הכירו את ה-Projects של קלוד לבניית ושימוש בסוכני AI (עברית):
https://youtu.be/8mWR1r28ia4
הנה הסבר מקיף של סוכני ה-AI החדשים:
https://youtu.be/S9dc0y_Zesc?long=yes
סוכן ה-AI המתכנת המוביל:
https://youtu.be/Wvyc2E6OHm8?long=yes
והדגמת GPT 4o שהופך לסוכן AI ומסוגל לעשות פעולות שונות בשירותך:
https://youtu.be/DrKkKLEditU?long=yes
סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, מבוססי AI, יישומים שנתמכים בבינה מלאכותית ומסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולנקוט פעולות להשגת מטרות ספציפיות עבורנו המשתמשים.
בשנת 2025 החלה תעשיית ה-AI במרוץ לפיתוח מה שנקראים בשפה הפופולרית "סוכנים חכמים" (AI agents), סוכני AI או LLM Agents.
אבל איך זה קורה?
סוכני AI הם עוזרים דיגיטליים בעלי יכולות לפתור בעיות. אלה לא מודלי שפה שעונים על כל השאלות האפשריות או מבצעים משימות מכל הסוגים, אבל באופן בינוני, אלא מנועי בינה ממוקדים, בעלי מומחיות ומצוידים ביכולות לשלב כלים שונים ואמצעים מגוונים בכדי להגיע לפתרונות ב"תחום מומחיותם", כלומר התחום שלשמו פותחו.
סוכני AI הם מנועי תוכנה מבוססי בינה מלאכותית שיכולים לבצע משימות באופן אוטונומי, כלומר עצמאי, בתהליך מעגלי ואיטרטיבי, כלומר עם תיקונים ושיפורים של כל שלב שלא השיג את מטרתו, עד להשגת התוצאה.
מטרתם של סוכני AI טובים היא לחקות את תהליכי התכנון והביצועים הכי טובים של בני אדם מוכשרים ומיומנים בתחומם ומעבר להם...
הבינה המלאכותית מאפשרת כיום לסוכן AI שכזה לבצע פעולות בעצמו. בניגוד לכלי GenAI שמתמקדים בדרך כלל ביצירה של תוכן כמו טקסט, תמונות, סרטונים ומוסיקה - הסוכנים החכמים, ה-AI Agents הללו, מיועדים לפתרון בעיות ממוקד ולביצוע של משימות מורכבות.
סוכן AI מבין שפה טבעית לחלוטין והתקשורת איתו פשוטה ורגילה ולא מחייבת מיומנות מיוחדת, מצידנו בני האדם.
סוכני ה-AI נקראים כך מכיוון שהם עושים את העבודה במקום המשתמש. הם יודעים לדמות התנהגות ויכולות אנושיות, אך בה בעת גם יכולות לא אנושיות. במילים אחרות, סוכני בינה כאלה ממירים את הידע של כיצד לעשות דברים ליכולת אמיתית לעשות אותם ולעשייה ממוקדת כזו, לפי צרכי המשתמש.
סוכנים בינתיים כאלו מאפשרים אוטומציות של פעולות מורכבות ותובעניות מבחינת זמן ובכך הם מביאים להחזר השקעה מהיר. לארגונים וחברות הם מאפשרים להגדיל את הצמיחה ולחסוך לטווח הארוך הרבה כסף. הם מחליפים ויחליפו בעתיד רופאים, מהנדסים, חוקרים ועוד בעלי מקצוע רבים.
סוכן ה-AI הוא המשך של הצ'טבוטים הוותיקים והעוזרים החכמים שעזרו לנו בעשור השני של המאה ה-21. הוא הופך את האינטליגנציה של הבינה המלאכותית לפעולה וליכולות ביצוע. הוא מבין את ההוראות שלך, מעבד את המידע הזה ומספקים את מה שביקשת - תשובה, פתרון, הסבר או עזרה בהשלמת משימה.
ברגע שהוא מוגדר היטב ומצויד בכלי ה-AI המתאימים, הסוכן החכם מטפל במשימות באופן מושכל ומדויק, מתכנן, מקבל החלטות ומבצע באופן אוטומטי פעולות מעייפות ושוחקות, לצד "עבודות שחורות". כך הוא משחרר את המשתמשים להתמקד בעניינים חשובים יותר.
כשהסוכנים החכמים הללו עובדים, כולנו מבינים שהמשימה תבוצע. בהתחייבות של AI. זו מהפכה שעומדת להיות מהפכה מטורפת ומובילי הטכנולוגיה חוזים שהאייג'נטים הללו, אותם סוכני AI, יהיו התוכנות החדשות, שהעולם יהיה מלא בהם.
אבל מיהם אותם סוכנים ומה בדיוק הם מאומנים ויכולים לעשות בשבילנו?
#מה זה סוכן AI?
אם AI באנגלית הוא ראשי התיבות של בינה מלאכותית, צריך להבין שבינה מלאכותית לכשעצמה היא מוח גולמי עם ים של פוטנציאל. אבל עד שלא נשאל אותה, עד שלא נבקש ממנה לעשות משהו ספציפי, ניתן לה תפקיד או משימה, היא לא תהיה ממש שימושית.
וזו בדיוק המשמעות של סוכן חכם, או סוכן AI. אם בינה מלאכותית היא גאון עם המון יכולת, אך סוג של "ראש קטן", סוכן AI הוא ביצועיסט, בינה מעשית שבאמת נותנת עבודה. יש לה יכולות מסוימות ומוגדרות והיא מתמחה בהן ורק בהן ואותן היא מבטיחה לבצע.
במילים פשוטות, האייג'נט עם ה-AI הוא עוזר וירטואלי חכם שמסוגל לבצע בעצמו משימות ספציפיות, תוך שימוש יעיל ביכולות הבינה המלאכותית. כמו ששעון מעורר יכול להעיר אותנו בבוקר, סוכני בינה ספציפיים כאלו יכולים לבדוק ולענות על המיילים שלנו, לקבוע לנו פגישות, לערוך קניות, למכור שירותים ומוצרים ללקוחות, לתכנן טיול או חופשה בחו"ל, חיפוש באינטרנט, הזמנת טיסות, למצוא לנו בדיחות לערב סטנדאפ בכיכובנו, או לנגן לנו מוסיקה לפי מצב הרוח שלנו.
כלומר, בזמן שבינה מלאכותית עניינה להיות חכמה נורא ולדעת הכל, הסוכן החכם עם ה-AI הוא הגרסה המעשית. הוא זה שמבצע משימות מוגדרות ומבצע אותן היטב. אפשר לדמות אותו למישהו מוכשר שמתגייס לצבא ואחרי שאומן לביצוע משימות מסוימות. הוא ממתין לפקודות שיקבל, או מבצע משימות לפי זמנים ותגובות, וכשהגיע הזמן לבצע את המשימה, או כשהוא מקבל פקודה לביצוע, הוא "עושה את מה שצריך" ומבצע וממלא את ההוראות.
#איך הם עושים זאת?
התשובה הכי קצרה היא: באמצעות ביצוע של משימות בצורה חכמה, עצמאית ויעילה.
סוכני AI מאומנים ומצוידים, כך שהם יידעו כיצד להגיב הכי טוב לדרישות, למצבים ולצרכים שונים. הם מבצעים את המבוקש מהם, לאחר שקיבלו הוראות מפורטות וגם נתונים שהם צריכים לקבל או לאתר.
סוכנים מצוידי AI נבנו כך שיהיו מסוגלים להבין דרישות, לחוש את המשתמש, לפרש נתונים, להבין את הסביבה, לקבל החלטות מושכלות ולבצע פעולות מורכבות יחסית - עד שיצליחו להשיג את המטרות שהוגדרו מראש.
כך מצליחים סוכני בינה מלאכותית כאלו להגביר את היעילות שלהם עבורנו, בני האדם. הם עושים זאת למשל, על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות שמוטלות עלינו, מה שנקרא לא פעם "עבודה שחורה".
בכך מאפשרים הסוכנים הבינתיים הללו לעובדים האנושיים שאנחנו, להתרכז באסטרטגיה ויצירתיות.
מודלי השפה הרחבים (LLMs) שבהם הם מצוידים מאפשרים לאייג'נטים הללו לבצע משימות בצורה עצמאית ויעילה. עוד משולבים בהם מודלים מתקדמים לעיבוד שפה טבעית, מה שמאפשר להם להבין פרומפטים, הוראות, הנחיות וטקסטים בכתיבה טבעית. תוך יישום של טכניקות ניתוח מתקדמות כמו "העץ המחשבה" או "שרשרת המחשבה" (Chain of Thought) וביחד עם טכניקות ויכולות של למידת מכונה, הם יכולים להציע ביצועים מדהימים.
הסוכנים משפרים את הפרודוקטיביות, מפחיתים טעויות ומאפשרים שיתוף. חלקם ממלאים משימות מוגדרות מראש, אחרים עונים על שאלות, יש היכולים לתקשר בקול אנושי ולנהל שיחה רגילה. לעתים הם מתוכנתים לנהוג ולחשוב כאילו הם פקיד, מזכירה, מנהל חשבונות, מדענית, סוכן נסיעות או תחקירן - רבים מהם ספציפיים וממלאים משימה אחת היטב ואחרים ממלאים מגוון של משימות ואפילו בו-זמנית.
ההבנה היא שבאמצעות יכולת ניתוח של נתונים מורכבים ויכולת למידה מתמשכת הסוכנים החכמים הללו ימשיכו לפעול ולצבור ניסיון, תוך שהם הופכים ומתחדדים, לכלים נבונים ובעלי ביצועים טובים יותר ויותר.
#איך עובדים איתם?
אתם נכנסים לסוכן אינטליגנטי שאתם יודעים שמבצע משימה מסוימת ונותנים לו הוראות. מצידו, תהליך העבודה מתחיל בקבלת המטרה המוגדרת שנתתם לו. הוא מפתח במהירות הבזק תוכנית פעולה, בוחר את הכלים המתאימים לביצוע של המשימה שלא פעם הוא יפרק למשימות משנה וכאן מגיע ביצוע המשימות בפועל והערכה של התוצאות.
הכל מתבצע בצורה אוטונומית, מבלי להיעזר בכם. בדרך כלל הסוכן מסתמך על נתונים והקשרים שנאספו במהלך ה"שיחות" הקודמות שלכם ו"לומד אתכם" ומה הציפיות שלכם ממנו.
כי אחת התכונות החשובות של סוכני AI נעוצה ביכולת שלהם ללמוד ולהשתפר לאורך זמן. הם מנתחים כל הזמן את תגובותיכם והפעולות שלכם, לומדים מהמשוב שקיבלו מכם ומבצעים התאמות שישפרו את הביצועים שלהם. כך יכולים סוכני AI להתפתח ולהתאים את עצמם לצרכים המשתנים שלכם ולהגיב טוב ומדויק יותר למגוון רחב של צרכים וסיטואציות.
סוכן ה-AI מגיש לכם את התוצאות ואתם מוזמנים להמשיך ולנהל איתו דיאלוג. אפשר לבקש ממנו הרחבות ושיפורים. תוכלו גם להכניס שינויים בבקשה המקורית או עדכונים, להטיל עליו לבצע פעולות שישפרו את הדיוק למה שיתאים לצרכים שלכם וכך הלאה.
#דוגמאות?
האפשרויות כמעט אינסופיות. כבר היום יש סוכנים חכמים רבים. יש מהם שיכולים לבצע חישובים, לחפש באינטרנט, להבין תמונות, לנתח מסמכים מורכבים, לגשת למאגרי מידע ולהפעיל המון כלים נוספים.
יש סוכנים שנותנים תשובות על שאלות בתחומים שונים כמו משפטים או מיסים, אחרים בונים תכנית טיול שמותאמת לבקשותינו ולכלל המשתנים, יש שמזמינים כרטיסים להופעות או מקומות במסעדות, אחרים מנסחים טקסטים וכדומה.
בבית חכם יכול AI אג'נטי לשלוט בתאורה, בחימום ובאבטחה - על ידי שילוב עם מערכות אחרות, במטרה ליצור סביבת מגורים נוחה וקלה.
יש מהם שמבצעים אוטומציות שעושות בשבילך את העבודה, ממיינות את המיילים או מטפלות ב-To do list, כלומר ניהול המשימות האישי ועוד.
סוכני AI ייעודיים אחרים מפיקים טקסטים מותאמים אישית, למטרות כמו אימיילים, דו"חות, קורות חיים וחומרי שיווק. יכולותיהם מתגלות במיטבן כשהם מצליחים להתאים את רמת האוטונומיה שלהם, בהתאם לצרכים של המשתמשים ומטרותיהם.
הנה הסבר פשוט ולעניין של סוכני ה-AI:
https://youtu.be/wazHMMaiDEA
הבשלת היכולות של סוכנים חכמים מצוידי AI היא תוצאה של שנות התפתחות רבות:
https://youtu.be/WftLJZw6Cf8
צריך לתת סיכוי לסוכני AI חכמים (מתורגם):
https://youtu.be/xq8Ws1jyBX4
כך יוצרים סוכן AI בכלי שנקרא n8n:
https://youtu.be/6DLZK7XDOGo
סוכן AI לפיתוח כלי תוכנה ואפליקציות רשת:
https://youtu.be/aWBiZc5XKJM
הצ'טבוט המתקדם של Open AI שמשמש מתורגמן:
https://youtu.be/c2DFg53Zhvw
הכירו את ה-Projects של קלוד לבניית ושימוש בסוכני AI (עברית):
https://youtu.be/8mWR1r28ia4
הנה הסבר מקיף של סוכני ה-AI החדשים:
https://youtu.be/S9dc0y_Zesc?long=yes
סוכן ה-AI המתכנת המוביל:
https://youtu.be/Wvyc2E6OHm8?long=yes
והדגמת GPT 4o שהופך לסוכן AI ומסוגל לעשות פעולות שונות בשירותך:
https://youtu.be/DrKkKLEditU?long=yes
אילו מקצועות ייפגעו מהבינה המלאכותית הגנרטיבית?
אנו בעידן הצ'אט בוט המדהים של Open AI שנקרא ChatGPT. ה-GPT הוא קיצור בראשי תיבות של Generative Pre-trained Transformer. הצ'ט בוט הזה מוביל שורה של פיתוחים דומים ולמעשה הוליד, כמעט יש מאין, עולם חדש של טכנולוגיות. יצירתיות, חדשניות ומדהימות.
העניין הזה כבר הוליד פועל חדש בעברית, כשהמערכות הללו מתחילות לג'נרט (מלשון generate), כלומר לייצר תוכן באופן אוטומטי על ידי מחשבים ומודלי שפה תבוניים, דוגמת ChatGPT, Claude, Gemini ודומיהם.
מודלי השפה הללו מתקדמים במהירות והמירוץ לפתחם ימשיך. במקביל לעבודה המדהימה שעושים המפתחים של O.AI יוצאים כל הזמן כלים מתחרים, כולל של ענקיות כמו גוגל, פייסבוק ואמזון, העובדות על מוצרים דומים.
ביחס לכל מוצר AI שהיה נגיש לציבור בעבר, ChatGPT ומקביליו עושים דברים מדהימים, מהפכניים וכמעט בלתי נתפשים במהירות שהם מבוצעים.
אז נכון שיש לצ'אט הזה ולעמיתיו עוד דרך עד שנוכל לסמוך עליו ועל הידע והמידע שהיא מציע לנו בכל התחומים, אבל בתחומים מסוימים הם כבר כאן ועם יכולות בינה מלאכותית שהן די מהפכניות. בעניינים אחרים המרוץ לבשלות ככל הנראה ימשיך והם יגיעו די מהר...
קשה אולי להאמין שהמקצועות שאנו מכירים ייעלמו לגמרי. וגם אלו שאכן ייעלמו - זה לא יקרה מיד, אבל זה תהליך שיימשך, תהליך בו מקצועות עבודה יהפכו יותר ויותר למקצועות של פיקוח על הבינה המלאכותית שעושה אותה.
כשהאדם מפקח על עבודת המכונה, הוא יצטרך להיות בתחום כדי להיכנס לפעולה כשהמכונה נתקלת בבעיה שהיא לא יודעת לפתור, לא מתפקדת, מתקלקלת וכדומה.
אז אילו סוגי מקצועות ייפגעו מהבינה? - ההערכה היא שבעיקר מדובר בעבודות הקשורות בשפה. כל מי שמשתמשים בעבודה שלהם בשפה, באופן ישיר ומשמעותי ולא הכרח ביכולות אחרות, פיזיות, ליטרלי שריריות, יכולים לשער שהבינה המלאכותית תוכל לבצע במעלה ההתפתחות שלה את מלאכתם.
עיתונאים, מידענים, תחקירנים, אנשי שיווק, פרסום ויוצרי תוכן, מתכנתים ואפילו מוסיקאים - אצל כולם השפה היא כלי מרכזי בו הם עושים שימוש בליבת שיטת העבודה. אז זה לא שלא יהיו עיתונאי-על, או מוסיקאים אנושיים - הם פשוט יהיו מעטים ומעולים. השאר ימצאו את עצמם מוקפים באנשים שאינם אנשי מקצוע, אך למדו לנצל כלי AI ולייצר תוצרים שייתחרו בשלהם.
גם אנשי מדיה צריכים לדעת שהמקצועות שלהם יעברו שינויים משמעותיים ולמעשה כבר עוברים. עורכי סרטים, צלמים, יוצרי סרטים, מקליטים, עובדי אולפנים, טכנאי סאונד, עורכי אפקטים ומעצבים גרפיים - המקצועות הללו כבר עוברים שינויים וכדאי שיתעדכנו בהם היטב כי כך יוכלו להשתנות עם התחום ולהתבגר לחידושי ה-AI שייכנסו אליו, למצוינות והובלה בו.
הנה השפעת הבינה המלאכותית על העולם האנושי שלנו (מתורגם):
https://youtu.be/RzkD_rTEBYs
יחליף את המורים? - למה בחינוך מודאגים ממודל השפה החדש?
https://youtu.be/Fn8jDanbf0c
האם הג'י פי טי יחליף למשל את הסופרים ויכתוב ספרים, כמו שהוא מייצר היום ספרי ילדים (עברית):
https://youtu.be/sDjFRAP0Szg
ומה הוא עושה לתלמידים והמורים (עברית):
https://youtu.be/vmmUiyeGNB8?long=yes
אנו בעידן הצ'אט בוט המדהים של Open AI שנקרא ChatGPT. ה-GPT הוא קיצור בראשי תיבות של Generative Pre-trained Transformer. הצ'ט בוט הזה מוביל שורה של פיתוחים דומים ולמעשה הוליד, כמעט יש מאין, עולם חדש של טכנולוגיות. יצירתיות, חדשניות ומדהימות.
העניין הזה כבר הוליד פועל חדש בעברית, כשהמערכות הללו מתחילות לג'נרט (מלשון generate), כלומר לייצר תוכן באופן אוטומטי על ידי מחשבים ומודלי שפה תבוניים, דוגמת ChatGPT, Claude, Gemini ודומיהם.
מודלי השפה הללו מתקדמים במהירות והמירוץ לפתחם ימשיך. במקביל לעבודה המדהימה שעושים המפתחים של O.AI יוצאים כל הזמן כלים מתחרים, כולל של ענקיות כמו גוגל, פייסבוק ואמזון, העובדות על מוצרים דומים.
ביחס לכל מוצר AI שהיה נגיש לציבור בעבר, ChatGPT ומקביליו עושים דברים מדהימים, מהפכניים וכמעט בלתי נתפשים במהירות שהם מבוצעים.
אז נכון שיש לצ'אט הזה ולעמיתיו עוד דרך עד שנוכל לסמוך עליו ועל הידע והמידע שהיא מציע לנו בכל התחומים, אבל בתחומים מסוימים הם כבר כאן ועם יכולות בינה מלאכותית שהן די מהפכניות. בעניינים אחרים המרוץ לבשלות ככל הנראה ימשיך והם יגיעו די מהר...
קשה אולי להאמין שהמקצועות שאנו מכירים ייעלמו לגמרי. וגם אלו שאכן ייעלמו - זה לא יקרה מיד, אבל זה תהליך שיימשך, תהליך בו מקצועות עבודה יהפכו יותר ויותר למקצועות של פיקוח על הבינה המלאכותית שעושה אותה.
כשהאדם מפקח על עבודת המכונה, הוא יצטרך להיות בתחום כדי להיכנס לפעולה כשהמכונה נתקלת בבעיה שהיא לא יודעת לפתור, לא מתפקדת, מתקלקלת וכדומה.
אז אילו סוגי מקצועות ייפגעו מהבינה? - ההערכה היא שבעיקר מדובר בעבודות הקשורות בשפה. כל מי שמשתמשים בעבודה שלהם בשפה, באופן ישיר ומשמעותי ולא הכרח ביכולות אחרות, פיזיות, ליטרלי שריריות, יכולים לשער שהבינה המלאכותית תוכל לבצע במעלה ההתפתחות שלה את מלאכתם.
עיתונאים, מידענים, תחקירנים, אנשי שיווק, פרסום ויוצרי תוכן, מתכנתים ואפילו מוסיקאים - אצל כולם השפה היא כלי מרכזי בו הם עושים שימוש בליבת שיטת העבודה. אז זה לא שלא יהיו עיתונאי-על, או מוסיקאים אנושיים - הם פשוט יהיו מעטים ומעולים. השאר ימצאו את עצמם מוקפים באנשים שאינם אנשי מקצוע, אך למדו לנצל כלי AI ולייצר תוצרים שייתחרו בשלהם.
גם אנשי מדיה צריכים לדעת שהמקצועות שלהם יעברו שינויים משמעותיים ולמעשה כבר עוברים. עורכי סרטים, צלמים, יוצרי סרטים, מקליטים, עובדי אולפנים, טכנאי סאונד, עורכי אפקטים ומעצבים גרפיים - המקצועות הללו כבר עוברים שינויים וכדאי שיתעדכנו בהם היטב כי כך יוכלו להשתנות עם התחום ולהתבגר לחידושי ה-AI שייכנסו אליו, למצוינות והובלה בו.
הנה השפעת הבינה המלאכותית על העולם האנושי שלנו (מתורגם):
https://youtu.be/RzkD_rTEBYs
יחליף את המורים? - למה בחינוך מודאגים ממודל השפה החדש?
https://youtu.be/Fn8jDanbf0c
האם הג'י פי טי יחליף למשל את הסופרים ויכתוב ספרים, כמו שהוא מייצר היום ספרי ילדים (עברית):
https://youtu.be/sDjFRAP0Szg
ומה הוא עושה לתלמידים והמורים (עברית):
https://youtu.be/vmmUiyeGNB8?long=yes
מה זה UBI שישמור בעתיד על מובטלי ה-AI?
מדובר ברעיון מסעיר ויצירתי. הוא נקרא "הכנסה בסיסית אוניברסלית" (Universal Basic Income בקיצור UBI) ובעזרתו יש מי שמנסים לקדם את פני הרעה של הקדמה הבינתית, המאיימת על כל עולם התעסוקה של העתיד.
כוונתו להעמיד לרשות כל אדם הכנסה בסיסית, שמטרתה לסייע בהפחתת ההשפעות של הטכנולוגיה על העובדים. הכנסה בסיסית כזו תחושב על ידי "חישוב בסיסי אוניברסלי" ודי אחיד.
הרעיון הוא להציע הכנסה בסיסית אוניברסלית, מעין תשלום מזומן, ללא תנאים, שיינתן לכל מבוגרי האוכלוסייה, ללא קשר לעושרם ולמצבם התעסוקתי. המטרה היא לספק רשת ביטחון לאנשים שהמשרות והתעסוקה שלהם מאוימות על ידי חידושי הטכנולוגיה, כולל ובמיוחד הרובוטיקה והבינה המלאכותית.
הכוונה היא לאפשר להם לחפש עבודה בתחומים שמדברים אליהם ומעניינים אותם, בדברים שיסייעו להם לממש את עצמם והם יכולים להצליח בהם, לבלוט ולנצנץ - אולי אפילו ליזום עסק משלהם וליצור לעצמם בסיס כלכלי מבלי להיות שכירים, באיום מתמיד של אבטלה...
גם אם שמרנים רבים נוטים לדחות את מה שהם תופסים כרווחה שתקטין את המוטיבציה של אנשים לחפש עבודה ולעבוד, ניסיונות לחלק UBI לתושבי ערים ומדינות בארצות הברית הראו תוצאות חיוביות בדרך כלל. חלק מהתוכניות הללו, אגב, העניקו את התשלומים באופן סלקטיבי לאנשים, על סמך הצורך המוכח או המעמד החברתי שלהם ולא לכל האוכלוסייה כולה.
בין התומכים ביוזמה הזו ניתן למצוא גם רבים מראשי ומצליחני ההייטק, כולל מי שמובילים את התפוצצות ה-AI הנוכחית, ביניהם מנכ"ל חברת OpenAI והאדם הכי חזק בעולם הבינה המלאכותית כרגע, סם אלטמן.
לשיטתו, דווקא בשל החשש שהבינה המלאכותית תלך ותחליף אינספור עובדים אנושיים, כולל אנשים שלמדו מקצועות ורכשו תארים ומומחיות ויהפכו למובטלים, אולי אפילו מובטלים כרוניים, דווקא בצל החשש הזה כדאי לתת את ההכנסה הבסיסית המדוברת.
לשיטתו של אלטמן, כל אזרח יקבל, אולי במקום כסף, חלק ממחשב סופר-מתקדם, שהוא מכנה לצורך העניין GPT-7. כל מקבל כזה, אלטמן גורס, יכול יהיה לעשות כרצונו בחלק שקיבל. יהיו מי שישתמשו בו ויקימו מיזם, למשל טכנולוגי, או יהיו שותפים במיזם כזה, אחרים ירצו אולי למכור את החלק שלהם לאחרים, יהיו שיעדיפו לתרום אותו לטובת מחקר בפתרון בעיות עולמיות, כמו משבר האקלים או חקר הסרטן.
ההנחה של מנכ"ל OpenAI היא שעם הטמעתה של הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר ויותר היבטים של חיינו, הבעלות על יחידה של מודל שפה גדול, כזה שהוא מכנה GPT7, עשויה להיות בעלת ערך גדול יותר מאשר כסף. אלטמן רואה עולם בו כל אדם בחברה העתידית יחזיק למעשה חלק מהקידמה והיצרנות העתידית ויוכלו להבטיח לעצמם ולמשפחתם פרנסה בעתיד.
הנה רעיון ההכנסה הבסיסית אוניברסלית (עברית):
https://youtu.be/8rM_-49DPe4
בטלנות? רוגע כלכלי? - על ניסוי ראשון איך זה ישפיע על בני אדם? (עברית)
https://youtu.be/u_-N_AWQQiI
בעלי מקצוע מפחדים על העבודה שלהם (עברית):
https://youtu.be/0AGYOv0sGHg
וסרטון מקיף על ה-UBI ומשמעויותיו (מתורגם):
https://youtu.be/kl39KHS07Xc?long=yes
מדובר ברעיון מסעיר ויצירתי. הוא נקרא "הכנסה בסיסית אוניברסלית" (Universal Basic Income בקיצור UBI) ובעזרתו יש מי שמנסים לקדם את פני הרעה של הקדמה הבינתית, המאיימת על כל עולם התעסוקה של העתיד.
כוונתו להעמיד לרשות כל אדם הכנסה בסיסית, שמטרתה לסייע בהפחתת ההשפעות של הטכנולוגיה על העובדים. הכנסה בסיסית כזו תחושב על ידי "חישוב בסיסי אוניברסלי" ודי אחיד.
הרעיון הוא להציע הכנסה בסיסית אוניברסלית, מעין תשלום מזומן, ללא תנאים, שיינתן לכל מבוגרי האוכלוסייה, ללא קשר לעושרם ולמצבם התעסוקתי. המטרה היא לספק רשת ביטחון לאנשים שהמשרות והתעסוקה שלהם מאוימות על ידי חידושי הטכנולוגיה, כולל ובמיוחד הרובוטיקה והבינה המלאכותית.
הכוונה היא לאפשר להם לחפש עבודה בתחומים שמדברים אליהם ומעניינים אותם, בדברים שיסייעו להם לממש את עצמם והם יכולים להצליח בהם, לבלוט ולנצנץ - אולי אפילו ליזום עסק משלהם וליצור לעצמם בסיס כלכלי מבלי להיות שכירים, באיום מתמיד של אבטלה...
גם אם שמרנים רבים נוטים לדחות את מה שהם תופסים כרווחה שתקטין את המוטיבציה של אנשים לחפש עבודה ולעבוד, ניסיונות לחלק UBI לתושבי ערים ומדינות בארצות הברית הראו תוצאות חיוביות בדרך כלל. חלק מהתוכניות הללו, אגב, העניקו את התשלומים באופן סלקטיבי לאנשים, על סמך הצורך המוכח או המעמד החברתי שלהם ולא לכל האוכלוסייה כולה.
בין התומכים ביוזמה הזו ניתן למצוא גם רבים מראשי ומצליחני ההייטק, כולל מי שמובילים את התפוצצות ה-AI הנוכחית, ביניהם מנכ"ל חברת OpenAI והאדם הכי חזק בעולם הבינה המלאכותית כרגע, סם אלטמן.
לשיטתו, דווקא בשל החשש שהבינה המלאכותית תלך ותחליף אינספור עובדים אנושיים, כולל אנשים שלמדו מקצועות ורכשו תארים ומומחיות ויהפכו למובטלים, אולי אפילו מובטלים כרוניים, דווקא בצל החשש הזה כדאי לתת את ההכנסה הבסיסית המדוברת.
לשיטתו של אלטמן, כל אזרח יקבל, אולי במקום כסף, חלק ממחשב סופר-מתקדם, שהוא מכנה לצורך העניין GPT-7. כל מקבל כזה, אלטמן גורס, יכול יהיה לעשות כרצונו בחלק שקיבל. יהיו מי שישתמשו בו ויקימו מיזם, למשל טכנולוגי, או יהיו שותפים במיזם כזה, אחרים ירצו אולי למכור את החלק שלהם לאחרים, יהיו שיעדיפו לתרום אותו לטובת מחקר בפתרון בעיות עולמיות, כמו משבר האקלים או חקר הסרטן.
ההנחה של מנכ"ל OpenAI היא שעם הטמעתה של הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר ויותר היבטים של חיינו, הבעלות על יחידה של מודל שפה גדול, כזה שהוא מכנה GPT7, עשויה להיות בעלת ערך גדול יותר מאשר כסף. אלטמן רואה עולם בו כל אדם בחברה העתידית יחזיק למעשה חלק מהקידמה והיצרנות העתידית ויוכלו להבטיח לעצמם ולמשפחתם פרנסה בעתיד.
הנה רעיון ההכנסה הבסיסית אוניברסלית (עברית):
https://youtu.be/8rM_-49DPe4
בטלנות? רוגע כלכלי? - על ניסוי ראשון איך זה ישפיע על בני אדם? (עברית)
https://youtu.be/u_-N_AWQQiI
בעלי מקצוע מפחדים על העבודה שלהם (עברית):
https://youtu.be/0AGYOv0sGHg
וסרטון מקיף על ה-UBI ומשמעויותיו (מתורגם):
https://youtu.be/kl39KHS07Xc?long=yes
מהם סרטוני דיפ פייק ומה הבעיה בהם?
דיפ פייק (Deep fake או Deepfake) הוא שמה של טכנולוגיית וידאו, מבוססת בינה מלאכותית (AI), המאפשרת לייצר מציאות שנראית אמיתית ומבוססת על אנשים אמיתיים, אך לא התרחשה מעולם.
זה נעשה על ידי לקיחת תמונות, סרטונים וקולות ושינוי שלהם באמצעות AI, באופן שמאפשר לייצר תכנים דומים, הנראים אמיתיים, אך מעולם לא קרו, התרחשו או נאמרו באמת.
טכנולוגיה זו הולכת ותופסת בשנים האחרונות את מקומה ברשתות החברתיות שבאינטרנט.
העיקרון המוביל בסרטוני ה-Deepfakes הוא שחזורי פנים מדויקים, המולבשים על סרטוני וידאו, תמונות או אנימציה ומייצרים מראות הנראים אמיתיים לגמרי.
בסרטונים, למשל, מדובר על החלפת פניו של מי שצולם בווידאו, באמצעות למידת מכונה. התוצאה של זה היא יצירה בקלות של סרטוני וידאו המציגים אנשים העושים מעשים שמעולם לא עשו באמת או אומרים דברים שלא נאמרו.
#תולדות ה"דיפ פייק"
את לידת הטכנולוגיה הזו סימנה אפליקציה בשם FakeApp, שפותחה בסין על ידי מיזם בשם MoMo. המיזם היה ככל הנראה החלוץ בכך שאפשר להמונים להדביק את פניהם לזמרים, שחקנים ודמויות ממשחקי וידאו. לראשונה ראו המשתמשים שמספיקה תמונה אחת של פניהם, כדי שהאפליקציה תדביק ותמפה אותה באופן אוטומטי על גבי הקליפים שהיא מציעה.
בשנת 2016 כבר פותחו מערכות למידת מכונה אוטומטיות וחזקות יחסית, כאלה שלומדות ומשתפרות בעצמן, ככל שהן מופעלות. המערכות הללו חזרו שוב ושוב על תהליכי יצירת Deepfake וככל שהתהליך נמשך, לאחר מיליוני פעמים, הן שיפרו את התוצר. בשנה זו יצאו כבר תוכנות שאפשרו זאת גם על מחשבי PC ביתיים וחלשים יחסית.
את שמה קיבלה הטכנולוגיה הזו בשנת 2017, ממשתמש באתר Reddit שכינויו "זיופים עמוקים". הוא טבע את המונח לאחר שערך כמה סרטונים פורנוגרפיים ובהם הוא הטמיע, באמצעות טכנולוגיית "למידה עמוקה" (Deep learning), את פניהם של ידוענים ומפורסמים שונים.
את פרסומה העיקרי חייבת הטכנולוגיה הזו לסרטוני "פייק ניוז", חדשות כזב, שיצרו תומכי פוליטיקאים בארצות הברית, במהלך קמפיין הבחירות לנשיאות 2020. לפתע החלו להופיע סרטונים בהם ממליצים ומסבירים נשיאי עבר ומשפיענים פוליטיים שונים על דברים בדויים ומנוגדים לאמת. על התחום הזה שווה לקרוא בתגית "פייק ניוז".
#למה משמשים סרטונים אלו?
טכנולוגיית ה-Deepfake משמשת ליצירת תוכן וידאו המציג מציאות בדויה לחלוטין, דברים שנראים ונשמעים אמיתיים ומצולמים, אך למעשה לא התרחשו מעולם.
ביטויי הסרטונים הללו, שזכו לכינוי Deepfakes, הם רבים. הם מתחילים מפוליטיקה בה מיוצרים כך נאומים שלא ננאמו ומעבירים מסרים בדויים מפיהם של ידוענים, מנהיגים ומפורסמים ומסתיימים כיום בסרטונים "פסאודו-תיעודיים", המציגים מעשים, מראות וטקסטים מדוברים, הנראים אמיתיים לחלוטין אך מעולם לא צולמו והוקלטו.
מדובר בעניין מהפכני. מעולם לא עמדה טכנולוגיה כה חזקה וריאליסטית לטובת תעשיית השקר, או בשמה המכובס, תעשיית ה"פוסט אמת".
בעולם של ה-Deepfakes השתפרו האפשרויות ליצירה והפצה של שקרים פראיים. הן כה מרשימות, עד כדי כך שמיליונים "נופלים בפח", מאמינים לסרטוני הדיפ פייק הללו ומשנים בגללם את דעותיהם ואף את התנהגותם והעדפותיהם הפוליטיות. ראו את סרטון הטבע שאנו מציגים למטה ובו בעלי חיים בדויים וכמה שהוא נראה אמיתי.
#סיכום
הכלים ליצירת סרטוני ה"דיפ פייקס" הם כלים טכנולוגיים, מתוחכמים מכל טכנולוגיה שעמדה בעבר לטובת השקרנים ומקדמי מה שזכה לכינויים כמו "אמת אלטרנטיבית", תיאוריות קונספירציה וכדומה.
מעולם לא עמדו טכנולוגיות כה חזקות לרשות השקרים הקטנים, להם מתאפשר עתה להמציא ולהפיק את הבדיות שלהם באופן מוחשי וריאליסטי מאי-פעם.
מצד שני, מעולם הדיפ פייק נולד עם הזמן גם יישום ה"דיפ נוסטלגיה". עד שימצאו גם לו שימושים מזיקים ואף מחרידים, זהו עולם חיובי, סנטימנטלי ומעורר התרגשות אמיתי, בהנחה שנוסטלגיה אינה מזיקה לאיש. ניתן לקרוא עליו בתגית "דיפ נוסטלגיה".
הסבר לטכנולוגיה (עברית):
https://youtu.be/lk-1hBpAyiU
אובמה מדבר פייק:
https://youtu.be/gLoI9hAX9dw
סרט טבע פיקטיבי שיצרו בעזרת Sora ומציג פייק חיות:
https://youtu.be/ObUBUKOn-bo
ההשלכות של זה מטורפות (עברית):
https://youtu.be/4BsiYnt51ok
כך יוצרים פנים ממאפיינים או שילובי פנים אמיתיים:
https://youtu.be/kSLJriaOumA
ושעשוע עם טראמפ ומיסטר בין:
https://youtu.be/HN-qlGf2mZw
דיפ פייק (Deep fake או Deepfake) הוא שמה של טכנולוגיית וידאו, מבוססת בינה מלאכותית (AI), המאפשרת לייצר מציאות שנראית אמיתית ומבוססת על אנשים אמיתיים, אך לא התרחשה מעולם.
זה נעשה על ידי לקיחת תמונות, סרטונים וקולות ושינוי שלהם באמצעות AI, באופן שמאפשר לייצר תכנים דומים, הנראים אמיתיים, אך מעולם לא קרו, התרחשו או נאמרו באמת.
טכנולוגיה זו הולכת ותופסת בשנים האחרונות את מקומה ברשתות החברתיות שבאינטרנט.
העיקרון המוביל בסרטוני ה-Deepfakes הוא שחזורי פנים מדויקים, המולבשים על סרטוני וידאו, תמונות או אנימציה ומייצרים מראות הנראים אמיתיים לגמרי.
בסרטונים, למשל, מדובר על החלפת פניו של מי שצולם בווידאו, באמצעות למידת מכונה. התוצאה של זה היא יצירה בקלות של סרטוני וידאו המציגים אנשים העושים מעשים שמעולם לא עשו באמת או אומרים דברים שלא נאמרו.
#תולדות ה"דיפ פייק"
את לידת הטכנולוגיה הזו סימנה אפליקציה בשם FakeApp, שפותחה בסין על ידי מיזם בשם MoMo. המיזם היה ככל הנראה החלוץ בכך שאפשר להמונים להדביק את פניהם לזמרים, שחקנים ודמויות ממשחקי וידאו. לראשונה ראו המשתמשים שמספיקה תמונה אחת של פניהם, כדי שהאפליקציה תדביק ותמפה אותה באופן אוטומטי על גבי הקליפים שהיא מציעה.
בשנת 2016 כבר פותחו מערכות למידת מכונה אוטומטיות וחזקות יחסית, כאלה שלומדות ומשתפרות בעצמן, ככל שהן מופעלות. המערכות הללו חזרו שוב ושוב על תהליכי יצירת Deepfake וככל שהתהליך נמשך, לאחר מיליוני פעמים, הן שיפרו את התוצר. בשנה זו יצאו כבר תוכנות שאפשרו זאת גם על מחשבי PC ביתיים וחלשים יחסית.
את שמה קיבלה הטכנולוגיה הזו בשנת 2017, ממשתמש באתר Reddit שכינויו "זיופים עמוקים". הוא טבע את המונח לאחר שערך כמה סרטונים פורנוגרפיים ובהם הוא הטמיע, באמצעות טכנולוגיית "למידה עמוקה" (Deep learning), את פניהם של ידוענים ומפורסמים שונים.
את פרסומה העיקרי חייבת הטכנולוגיה הזו לסרטוני "פייק ניוז", חדשות כזב, שיצרו תומכי פוליטיקאים בארצות הברית, במהלך קמפיין הבחירות לנשיאות 2020. לפתע החלו להופיע סרטונים בהם ממליצים ומסבירים נשיאי עבר ומשפיענים פוליטיים שונים על דברים בדויים ומנוגדים לאמת. על התחום הזה שווה לקרוא בתגית "פייק ניוז".
#למה משמשים סרטונים אלו?
טכנולוגיית ה-Deepfake משמשת ליצירת תוכן וידאו המציג מציאות בדויה לחלוטין, דברים שנראים ונשמעים אמיתיים ומצולמים, אך למעשה לא התרחשו מעולם.
ביטויי הסרטונים הללו, שזכו לכינוי Deepfakes, הם רבים. הם מתחילים מפוליטיקה בה מיוצרים כך נאומים שלא ננאמו ומעבירים מסרים בדויים מפיהם של ידוענים, מנהיגים ומפורסמים ומסתיימים כיום בסרטונים "פסאודו-תיעודיים", המציגים מעשים, מראות וטקסטים מדוברים, הנראים אמיתיים לחלוטין אך מעולם לא צולמו והוקלטו.
מדובר בעניין מהפכני. מעולם לא עמדה טכנולוגיה כה חזקה וריאליסטית לטובת תעשיית השקר, או בשמה המכובס, תעשיית ה"פוסט אמת".
בעולם של ה-Deepfakes השתפרו האפשרויות ליצירה והפצה של שקרים פראיים. הן כה מרשימות, עד כדי כך שמיליונים "נופלים בפח", מאמינים לסרטוני הדיפ פייק הללו ומשנים בגללם את דעותיהם ואף את התנהגותם והעדפותיהם הפוליטיות. ראו את סרטון הטבע שאנו מציגים למטה ובו בעלי חיים בדויים וכמה שהוא נראה אמיתי.
#סיכום
הכלים ליצירת סרטוני ה"דיפ פייקס" הם כלים טכנולוגיים, מתוחכמים מכל טכנולוגיה שעמדה בעבר לטובת השקרנים ומקדמי מה שזכה לכינויים כמו "אמת אלטרנטיבית", תיאוריות קונספירציה וכדומה.
מעולם לא עמדו טכנולוגיות כה חזקות לרשות השקרים הקטנים, להם מתאפשר עתה להמציא ולהפיק את הבדיות שלהם באופן מוחשי וריאליסטי מאי-פעם.
מצד שני, מעולם הדיפ פייק נולד עם הזמן גם יישום ה"דיפ נוסטלגיה". עד שימצאו גם לו שימושים מזיקים ואף מחרידים, זהו עולם חיובי, סנטימנטלי ומעורר התרגשות אמיתי, בהנחה שנוסטלגיה אינה מזיקה לאיש. ניתן לקרוא עליו בתגית "דיפ נוסטלגיה".
הסבר לטכנולוגיה (עברית):
https://youtu.be/lk-1hBpAyiU
אובמה מדבר פייק:
https://youtu.be/gLoI9hAX9dw
סרט טבע פיקטיבי שיצרו בעזרת Sora ומציג פייק חיות:
https://youtu.be/ObUBUKOn-bo
ההשלכות של זה מטורפות (עברית):
https://youtu.be/4BsiYnt51ok
כך יוצרים פנים ממאפיינים או שילובי פנים אמיתיים:
https://youtu.be/kSLJriaOumA
ושעשוע עם טראמפ ומיסטר בין:
https://youtu.be/HN-qlGf2mZw
מה בין צ'אטבוט, LLM וסוכן AI שמבצע משימות?
צ'אטבוט (Chatbot) הוא סוג של סייען חכם וממוחשב, שניתן לשוחח איתו בהתכתבות צ'אט, או במקרה של צ'אטבוט מתקדם יותר גם שיחה מבוססת דיבור.
כמובן שהצ'אטבוט הוא מערכת מבוססת AI (בינה מלאכותית, או אינטליגנציה מלאכותית) שמייצרת שיחה מלאכותית עם המשתמש - מבלי שבצד השני נמצא אדם אמיתי.
בעשור השני של המאה ה-21 הצ'אטבוט הלך ותפס את מקומו ברשת ובאפליקציות שונות והפך לדרך חדשה לחלוטין להשתמש באינטרנט. לקוחות מצאו את עצמם מנהלים התכתבות בצ'אט או שיחה אוטומטיות עם בוט, שנתן מענה מותאם אישית ושיפר את עצמו עם הזמן.
הצ'טבוט הבטיח לספק שירות לאורך כל שעות היממה, 24/7. הוא סימן הפחתה של המון מהעומס של שירות הלקוחות האנושי, חסך זמן למתעניינים וללקוחות שביקשו שירות וחסך לעסקים הרבה כסף.
התגלה שבוט AI ממוקד ואיכותי מסוגל להציע תגובות מהירות ומדויקות, מה שהוביל לשיפור ניכר בחוויית הלקוח ולעלייה בשביעות הרצון, אף שהיו לקוחות שהתעקשו לשוחח עם בן אדם, שהיה עמוס עכשיו פחות ולכן גם זמין להם הרבה יותר.
היתרונות של הצ'טבוט בטיפול אישי במשתמש ובלקוח היו עצומים. שולבו בו טכנולוגיות פרסונליזציה מתקדמות שהלכו והתפתחו, תוך גיוס הבינה המלאכותית לצרכי השיווק, המכירות והתמיכה.
רבים חזו שצ'אטבוטים עשויים להחליף חלק ניכר מהשימוש באתרי שירותים שונים ולייתר אותם בעתיד, מה שהתממש אבל חלקית.
בזמנו החליטה פייסבוק להשתמש בצ'אטבוטים בתוך שירות המסרים שלה מסנג'ר. היא אפשרה למפתחים חיצוניים לפתח צ'אטבוטים שיתנו שירותים ומידע מאתרים אחרים. ההכרזה על פלטפורמת הצ'אט בוט של פייסבוק מסנג'ר קדמה את רעיון הצ'אטבוטים המקוונים באופן משמעותי, במיוחד למשתמש הנייד בסמארטפונים ושעונים חכמים, אם כי הזינוק הטרנדי שנוצר עם ההשקה הלך ונרגע עם הזמן.
ההבשלה של אותם צ'אטבוטים באה בעשור הבא דווקא. זה קרה עם הגעתו של ChatGPT, מודל השפה הגדול הראשון (LLM), שאחריו הגיעו נוספים, כמו Gemini או Claude. מודל השפה הזה הוא בעיקרון מנוע בינה מלאכותית גדול ורחב-אופקים, המצויד ביכולת להבין שפה טבעית, אנושית, ויכול לעשות המון דברים, כלומר להתמודד עם מגוון ענקי של משימות ושהיכולות שלו הולכות וגדלות מיום ליום. ראו בתגית "LLM".
ממודלי השפה הגדולים התפתחו גם מנועי היצירה של הבינה הג'נרטיבית (Generative AI), המייצרים תמונות, שירים, וידאו ועוד. הכירו בתגית "GenAI".
אחריו נולדו סוכני ה-AI, צ'אטבוטים שממלאים משימות עבורך, על ידי שילוב בין היכולת הבינתית של מודל השפה הגדול כמו ChatGPT, עם היכולת של רכיב תוכנה שיכול לפעול באופן עצמאי וממוקד, למילוי של משימה ספציפית עבורנו, כמו לתכנן טיול, לקנות מוצרים אונליין, לטפל בדואר האלקטרוני שלנו וכדומה.
אותם סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, יישומים מבוססי בינה מלאכותית, המסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולפעול לביצוע או השגת מטרות ממוקדות בשירות המשתמש. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".
כלומר, אם הצ'טבוט של העשור שהחל ב-2010 היה עובד חרוץ אך לא חכם מדי, הצ'טבוט הבינתי של מודל השפה הגדול בעשור שאחריו רכש השכלה ופיתח את יכולותיו האינטליגנטיות באופן שהפך אותו למומחה ואז מגיע הסוכן הבינתי, AI agent והוא כבר עובד שמתמחה במשימה מסוימת ועושה אותה בצורה מיומנת וחרוצה.
עסקה טובה לרובנו.
פעילות נחמדה
============
בקישורים שלמטה יש לינק לצ'ט בוט נהדר. נסו לשוחח איתה (באנגלית) ולהכיר קצת את חוויית השיחה עם צ'ט בוט אופייני.
הנה עולם הצ'אטבוט:
http://youtu.be/iE9LtfQAYYU
עוד על השימוש בצ'אטבוטים ברשת:
http://youtu.be/G8z--x5tFOI
ההכרזה על הצ'אט בוט במסנג'ר של פייסבוק:
http://youtu.be/EOYnFUJyOlQ
ומנגד - כשהושק הצ'אטבוט של מיקרוסופט הוא "הסתבך" עם ביטויי גזענות קשים:
http://youtu.be/LA49GBcbudg
צ'אטבוט (Chatbot) הוא סוג של סייען חכם וממוחשב, שניתן לשוחח איתו בהתכתבות צ'אט, או במקרה של צ'אטבוט מתקדם יותר גם שיחה מבוססת דיבור.
כמובן שהצ'אטבוט הוא מערכת מבוססת AI (בינה מלאכותית, או אינטליגנציה מלאכותית) שמייצרת שיחה מלאכותית עם המשתמש - מבלי שבצד השני נמצא אדם אמיתי.
בעשור השני של המאה ה-21 הצ'אטבוט הלך ותפס את מקומו ברשת ובאפליקציות שונות והפך לדרך חדשה לחלוטין להשתמש באינטרנט. לקוחות מצאו את עצמם מנהלים התכתבות בצ'אט או שיחה אוטומטיות עם בוט, שנתן מענה מותאם אישית ושיפר את עצמו עם הזמן.
הצ'טבוט הבטיח לספק שירות לאורך כל שעות היממה, 24/7. הוא סימן הפחתה של המון מהעומס של שירות הלקוחות האנושי, חסך זמן למתעניינים וללקוחות שביקשו שירות וחסך לעסקים הרבה כסף.
התגלה שבוט AI ממוקד ואיכותי מסוגל להציע תגובות מהירות ומדויקות, מה שהוביל לשיפור ניכר בחוויית הלקוח ולעלייה בשביעות הרצון, אף שהיו לקוחות שהתעקשו לשוחח עם בן אדם, שהיה עמוס עכשיו פחות ולכן גם זמין להם הרבה יותר.
היתרונות של הצ'טבוט בטיפול אישי במשתמש ובלקוח היו עצומים. שולבו בו טכנולוגיות פרסונליזציה מתקדמות שהלכו והתפתחו, תוך גיוס הבינה המלאכותית לצרכי השיווק, המכירות והתמיכה.
רבים חזו שצ'אטבוטים עשויים להחליף חלק ניכר מהשימוש באתרי שירותים שונים ולייתר אותם בעתיד, מה שהתממש אבל חלקית.
בזמנו החליטה פייסבוק להשתמש בצ'אטבוטים בתוך שירות המסרים שלה מסנג'ר. היא אפשרה למפתחים חיצוניים לפתח צ'אטבוטים שיתנו שירותים ומידע מאתרים אחרים. ההכרזה על פלטפורמת הצ'אט בוט של פייסבוק מסנג'ר קדמה את רעיון הצ'אטבוטים המקוונים באופן משמעותי, במיוחד למשתמש הנייד בסמארטפונים ושעונים חכמים, אם כי הזינוק הטרנדי שנוצר עם ההשקה הלך ונרגע עם הזמן.
ההבשלה של אותם צ'אטבוטים באה בעשור הבא דווקא. זה קרה עם הגעתו של ChatGPT, מודל השפה הגדול הראשון (LLM), שאחריו הגיעו נוספים, כמו Gemini או Claude. מודל השפה הזה הוא בעיקרון מנוע בינה מלאכותית גדול ורחב-אופקים, המצויד ביכולת להבין שפה טבעית, אנושית, ויכול לעשות המון דברים, כלומר להתמודד עם מגוון ענקי של משימות ושהיכולות שלו הולכות וגדלות מיום ליום. ראו בתגית "LLM".
ממודלי השפה הגדולים התפתחו גם מנועי היצירה של הבינה הג'נרטיבית (Generative AI), המייצרים תמונות, שירים, וידאו ועוד. הכירו בתגית "GenAI".
אחריו נולדו סוכני ה-AI, צ'אטבוטים שממלאים משימות עבורך, על ידי שילוב בין היכולת הבינתית של מודל השפה הגדול כמו ChatGPT, עם היכולת של רכיב תוכנה שיכול לפעול באופן עצמאי וממוקד, למילוי של משימה ספציפית עבורנו, כמו לתכנן טיול, לקנות מוצרים אונליין, לטפל בדואר האלקטרוני שלנו וכדומה.
אותם סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, יישומים מבוססי בינה מלאכותית, המסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולפעול לביצוע או השגת מטרות ממוקדות בשירות המשתמש. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".
כלומר, אם הצ'טבוט של העשור שהחל ב-2010 היה עובד חרוץ אך לא חכם מדי, הצ'טבוט הבינתי של מודל השפה הגדול בעשור שאחריו רכש השכלה ופיתח את יכולותיו האינטליגנטיות באופן שהפך אותו למומחה ואז מגיע הסוכן הבינתי, AI agent והוא כבר עובד שמתמחה במשימה מסוימת ועושה אותה בצורה מיומנת וחרוצה.
עסקה טובה לרובנו.
פעילות נחמדה
============
בקישורים שלמטה יש לינק לצ'ט בוט נהדר. נסו לשוחח איתה (באנגלית) ולהכיר קצת את חוויית השיחה עם צ'ט בוט אופייני.
הנה עולם הצ'אטבוט:
http://youtu.be/iE9LtfQAYYU
עוד על השימוש בצ'אטבוטים ברשת:
http://youtu.be/G8z--x5tFOI
ההכרזה על הצ'אט בוט במסנג'ר של פייסבוק:
http://youtu.be/EOYnFUJyOlQ
ומנגד - כשהושק הצ'אטבוט של מיקרוסופט הוא "הסתבך" עם ביטויי גזענות קשים:
http://youtu.be/LA49GBcbudg
