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.
»
«
מהי שפה טבעית ואיך היא קשורה למחשבים?
שפה טבעית (Natural language) היא שפה שמדברים בה בני אדם. בניגוד ל"שפות מלאכותיות" כמו שפות המחשב שבעזרתן מתקשרים עם מחשבים, או שפות לוגיות ואחרות, השפה הטבעית נוצרה באופן טבעי, על ידי בני אדם וכדי לתקשר אחד עם השני.
אנגלית, צרפתית או עברית, למשל, הן שפות טבעיות. מדהים שיש בעולם כ-6,000 שפות טבעיות ועד לפני מספר שנים לא ניתן היה לתקשר עם מחשב באף אחת מהן.
התקשורת עם מחשב בשפה טבעית, כיום, אם על ידי דיבור או בכתיבה בשפה רגילה, היא נוחה וטבעית יותר. בשנים האחרונות שופרו היכולות הללו של תקשורת בין אדם למחשב בעזרת שפות טבעיות.
זה תחום שנקרא "עיבוד שפה טבעית" (Natural language processing, או בקיצור NLP). הוא מבוצע בין השאר על ידי פיתוח תוכנות חכמות ולומדות, המנצלות בינה מלאכותית כדי שהמחשב "יבין" על מה המשתמש מדבר, כשהוא מתקשר אתו בשפה טבעית ויוכל לסייע בצורה שהמשתמש יבין.
ממחשבי-על חכמים ועד לסייענים אישיים באפליקציות סלולאריות - תוכנות רבות כיום מבינות ברמות שונות "שפות טבעיות" (Natural languages), שמאפשרות תקשורת עם המשתמש בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב מיוחדת.
הסבר מקיף של המושג "עיבוד שפה טבעית" יש בתגית "NLP".
הנה קדימון הסרט "היא" על אדם שמתאהב במערכת הפעלה חכמה, שמבינה שפה טבעית:
https://youtu.be/4F_tHMxx23I?t=5s
שיחה עם קווירי, אפליקציה המסייעת בחיפושים, ה"מבינה" שפה טבעית:
https://youtu.be/-jrjfIDGYAE
ועוזר רפואי באפליקציה שמשתמשת ב-NLP להבנת הדיבור של המשתמש:
https://youtu.be/foQIVavHA4Y
מהו המחשוב הקוגניטיבי?
יתכן ששאלתם את עצמכם פעם איך זה שהמחשבים המשוכללים והמהירים כל כך יכולים לבצע כיום משימות שלא ייאמנו, אבל לא מסוגלים לבצע דברים שאפילו תינוקות עושים בקלות.
מזיהוי אנשים ועד להבנת השפה המדוברת, דרך למידה מטעויות או הבנת ההקשר בשיחה, להסיק מסקנות ועוד, יש לא מעט דברים שבני אדם מקבלים כמובנים מאליהם ואף כפשוטים, בעוד המחשבים מתקשה בהם מאד.
בדיוק לשם כך נוצר תחום חשוב במדעי המחשב. מחשוב קוגניטיבי (cognitive computing) הוא תחום בתוכנה המדמה את החשיבה האנושית.
מדובר בתוכנות שאמורות להיות מסוגלות לבנות ולנתח ידע, לבצע תהליך ארוך ומשמעותי של למידה עצמית, להבין את המידע לעומקו, לנתח טקסטים בצורה תבונית ולתקשר עם בני אדם בדרך שמבינה מצבי רוח, הקשרים חברתיים ואישיים ועוד, בקיצור כל דבר מהמרכיבים הקטנים של השפה האנושית ועד לסתם ללמוד מהניסיון.
במחשוב הקוגניטיבי מנסים לשלב בין יכולות שונות, שחלקן בפיתוח כבר שנים רבות. למידת מכונה, כריית מידע, זיהוי עצמים ייחודיים בתמונות, עיבוד שפה טבעית או איתור של דפוסים ותבניות במידע גולמי - כל אלה ואחרות אמורות לאפשר יצירה של מחשב שיכול לחקות את הדרך בה המוח האנושי עובד ולהפיק תוצאות ברמה גבוהה במיוחד, לקבל החלטות חכמות ועוד.
אם זה מזכיר לכם תחומים כמו אינטליגנציה מלאכותית או למידת מכונה, זה לא מקרה. מדובר בתחומי מחקר קרובים ומשיקים בהרבה מובנים.
מטרת החוקרים והמהנדסים העוסקים בתחום המחשוב הקוגניטיבי להביא לכך שבעתיד יוכלו מחשבים לבצע משימות פשוטות עבור בני-אדם, כמו חשיבת מומחה והבנת השפה האנושית.
כמובן שבצד פעולות "אנושיות" אלה ישלבו המחשבים גם את יכולותיהם המסורתיות כמו עיבוד נתונים בכמויות עצומות, מה שמוכר מתחום הביג דאטה, על מנת להפוך ליועצים נבונים לאנשי מקצוע בתחומים שונים, מרפואה ועד מדע והייטק.
יישומים נוספים שמצפים לפתח בעזרת מחשבים קוגניטיביים הם מערכות תקשורת בשפה טבעית, "נהגים ממוחשבים" ברכבים אוטונומיים (מכונית ללא נהג), עיבוד סמנטי, מנועי חיפוש שלומדים ועוד.
הנה המחשוב הקוגניטיבי המודרני בחצי דקה:
https://youtu.be/1tsFTBqXDdI
מצגת וידאו שמראה מה מאפשרות מערכות מחשוב קוגניטיביות:
https://youtu.be/1mPO-rXcmaw
מומחים מחברת יבמ מסבירים על העתיד של המחשוב הקוגניטיבי:
https://youtu.be/xRamODPdU1U
עולם זיהוי העצמים הממוחשב (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI?long=yes
והאם אנו מתקרבים למחשבים עם תודעה:
https://youtu.be/JTOMNkZJRao?long=yes
איך פועלות תוכנות תרגום?
בספר "מדריך הטרמפיסט לגלקסיה" של דאגלס אדמס מוזכר "דג בבל". בספר תוקעים את הדג הזה באוזן וכך מבינים בלי הגבלה שפות שונות מכל שפות העולם. חברת יאהו קראה לשירות שלה על שמו Babel Fish והוא מתרגם טקסטים לבקשת הגולשים. כמו כל המתחרים, גם התוצאות של השירות המקוון הזה צנועות מעט יותר..
תרגום מכונה (Machine Translation) הוא פעולת תרגום משפה אחת לשפה אחרת שמבצעת תוכנת מחשב לבדה. בניגוד לתוכנת מילון, המתרגמת מילים בודדות, תרגום מכונה מתרגם טקסטים שלמים. תרגום מכונה כזה נקרא בשמות נוספים כמו "תרגום ממוחשב", "תרגום אוטומטי", או "תרגום באמצעות מחשב".
אחת הדוגמאות של שימוש בתרגום מכונה היא תוכנת התרגום של גוגל (Google Translate). תוכנה מקוונת זו היא כבר מזמן אגדה. לא שהיא הראשונה מסוגה והיא אפילו לא המהירה ביותר, אבל היא מתרגמת יותר שפות מכל תוכנה אחרת ועושה זאת לעיתים קרובות בצורה סבירה. אף על פי כן, היא מתרגמת בשגיאות רבות אל ומשפות שאינן שפות אירופיות. על אף שמבחינה טכנולוגית היא מהווה הישג של ממש, הרשת מלאה במקומות שבהם מוצגים התרגומים העילגים שלה באופן הומוריסטי ובלעג.
בניגוד לתוכנות התרגום אשר מבוססות על מסדי נתונים, נמנית גוגל טרנסלייט על התוכנות שמתבססות על לימוד וטעייה. תוכנה כזו לומדת ומתפתחת כל הזמן, על ידי כך שהיא נעזרת במשתמשים המתבקשים, במידה והם מוצאים שגיאות בתרגום, להזין לתוכנה את התיקונים שהם מציעים. כך התוכנה "לומדת" והולכת ומשפרת את כלי התרגום שלה ואת יכולת התרגום העתידי שתעשה.
יש חוקרים שסבורים שתרגום מכונה ללא סיוע אנושי יהיה אפשרי בעתיד והאדם יזכה בעתיד לתרגום מכונה מלא. אחרים סבורים שגם אם יחלפו עוד שנים רבות עד שהמחקר בתחום הזה יבשיל, לעולם לא יתקבל תרגום מכונה שהוא מושלם.
במדעי המחשב נקרא הענף שעוסק בין השאר בתרגום מכונה "עיבוד שפה טבעית", או בלועזית "Natural Language Processing", בקיצור NLP.
הנה תרגום סימולטני, בזמן אמת, של שיחות בתוכנת סקייפ:
https://youtu.be/LKB3FdgjexU
כך מתרגמות תוכנות תרגום בזמן אמת, על המקום:
https://youtu.be/X4BmV2t83SM
כך פועלת תוכנת תרגום של גוגל:
https://youtu.be/_GdSC1Z1Kzs
כך משתמש שחקן כדורגל כדי לתקשר עם המאמן שלו בעזרת תוכנת תרגום סלולארית:
https://youtu.be/oaVQxtzSkp4
לפעמים התרגום של המכונה נשמע מוזר, כמו כאן (מתורגם):
https://youtu.be/Qro3ObmS_0g
וסרטון תיעודי קצר על ההתפתחות של גוגל טרנסלייט:
https://youtu.be/OPTKlycwIkM?long=yes
מהו מבחן טיורינג?
אלן טיורינג עסק רבות בנושא של בינה מלאכותית. הוא לא מצא טעם בשאלה "האם מכונות מסוגלות לחשוב?" והציע דרך מעניינת ופשוטה לקבוע האם מכונה היא אינטיליגנטית. הוא קרא לדרך שלו "מבחן טיורינג".
מבחן טיורינג הוא הכינוי שנתן אלן טיורינג למבחן שעליו המליץ במאמר שפרסם בשנת 1950. הדרך שהציע טיורינג לוודא האם למכונה יש בינה מלאכותית היא שחוקר יקיים שיחה טקסטואלית בשפה טבעית (היום הוא היה קורא לזה צ'אט) עם שניים שנסתרים מעיניו: אדם ומכונה. אם לאחר השיחה לא יצליח החוקר לקבוע בביטחון מיהו האדם ומי המכונה, הרי שהמכונה עברה את המבחן ויש לה בינה מלאכותית. בתחילה קרא לזה טיורינג "משחק החיקוי" ועם השנים השתרש המושג "מבחן טיורינג".
לאחרונה דווח שמתכנתים רוסים פיתחו את תוכנת המחשב "יוג'ין גוסטמן" שלראשונה הצליחה לשטות בחוקרים ולהתחזות לנער בן 13 מאוקראינה, ובכך לעבור את מבחן טיורינג בהצלחה. למרות ביקורת רבה על המבחן, זוהי דוגמה נוספת לניסיונות הרבים לעבור את המבחן בהצלחה ולהגיע לשלב הבא בהתפתחות תחום הבינה המלאכותית וחקר התודעה האנושית.
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
הסבר מעמיק יותר עם תרגום לעברית, על המבחן של טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
רובוטים כמו ג'ולס, היכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
על מבחן טיורינג ועושה מבחן טיורינג המוני (עברית):
http://youtu.be/gfMtkfVkqaA
הסבר של מבחן טיורינג באנגלית:
http://youtu.be/1uDa7jkIztw
הסרט הנהדר "אקס מאכינה" מציג בתסריט מרהיב בעיות יסוד בנושא:
https://youtu.be/EoQuVnKhxaM
ודוגמה למערכות שעושות שימוש באינטיליגנציה מלאכותית כדי לתקשר עם לקוחות (עברית):
http://youtu.be/KpCJldSYMTQ
מהם טוקנים ב-AI ולמידת מכונה?
מאסימוני הטלפונים ועד עולם אבטחת מערכות מחשוב, טוקן (Token), בעברית “אסימון”, הוא מושג המשתנה בהתאם להקשר שבו הוא מוזכר. אפילו בתוך עולם המחשבים יש למושג טוקן כמה שימושים.
בלמידת מכונה, אחת הזירות המרתקות של העידן המודרני והתחום בו פועלים מודלי השפה הפופולריים של ימינו, כמו Claude או ChatGPT, לטוקנים יש משמעות אדירה.
אותם מודלים גדולים, LLMs, הם מודלים מתמטיים. כדי לבצע את המשימות שאנו מבקשים מהם, תוך כדי תקשורת איתם בשפה טבעית, כמו אנגלית, עברית וכדומה, הם משתמשים בתהליך שנקרא "טוקניזציה" (Tokenization).
במרכז הטוקניזציה נעשה פילוח של הטקסטים שהמודלים הללו מקבלים כנתונים, כדאטה, ליחידות קטנות יותר, תרגום של חלקי המידע הקטנים למספרים, כשאת יחידות המידע הללו, שהומרו למספרים, הם ינתחו בהמשך.
כך, אחרי שמסתיימת הטוקניזציה, הם מייצרים מהמידע טוקנים, מספרים שכל אחד מהם מייצג פריט מידע קטן. ה"טוקן" משמש בהם בתפקיד "אסימון למידת המכונה", שמתאר באופן מתמטי את יחידות הטקסט הקטנות. אלה מעין יחידות מידה שהמודלים המוכרים יוצרים מהקונטקסט.
לאחר שסיימו להפוך את המידע לטוקנים, מרבית המודלים שאנו מכירים הטוקנים משמשים לייצוג של הטקסט, ביחידות קטנות שהמודל מעבד בצורה מתמטית.
כשאנו משתמשים בטוקנים, זה כדי לסייע למודל להבין את המבנה של הטקסט, כך שיוכל לבצע על פיו את החישובים שלו. טוקן אחד יכול להיות כל חלק ממילה בשפה הרגילה שלנו, או אפילו תו אחד.
כדי להבין ולהגיב לקלט, המודל משתמש בכמות מסוימת של טוקנים. וטוקן יכול להיות כל פיסת מידע, מתו בודד ועד מילה שלמה ולעתים גם יותר. יש שיטות שונות של טוקניזציה והבחירה ביניהן היא בהתאם לאלגוריתם בו משתמשים. יש שהאסימון הוא לפי תווים (Character tokenization), אסימון לפי מילים, לפי משפט, ביטויים, טוקניזציה לפי מילת משנה ולפי מספר.
בשיחה על מודל AI (ה-LLM, כמו ChatGPT או Claude) משמש הטוקן לציון גודל השיחה על המודל והיקף המידע שיכול להיות בה. לכל מודל יש מגבלה של זיכרון התוכן שהוא יכול לעבד בשיחה אחת ולהתבסס עליו בתשובות שלו ובמהלך השיחה.
כל הטקסט שהמודל מכיל ובא מהקלט שמזרים לו המשתמש, כולל השאלות והתשובות וכל מידע נוסף, כל אלו מכונים "קונטקסט" (Context), כלומר "ההקשר".
חלון ההקשר (Context window), או "חלון הקונטקסט", מייצג את כמות התוכן שהמודל יכול לעבד בשיחה עם משתמש. הכמות הזו נספרת בטוקנים. אם קלוד, למשל, תומך ב-200 אלף טוקנים, זה אומר שהשיחה יכולה לכלול כ-40 אלף מילים. אם לג'מיני של גוגל יש מיליון טוקנים, זה אומר פי 5 יותר מילים וגודל חלון הקונטקסט שלה, כלומר השיחות עם ג'מיני הוא של כ-2 ספרים ממוצעים.
גם מהירויות של מודלים מודגמת לא פעם בטוקנים לשנייה. לא נדיר לראות השוואת מהירויות כמו "מודל ה-Sonar החדש של Perplexity מגיע לביצועים של עד 1200 טוקנים לשניה, בהשוואה ל-75 טוקנים לשניה בלבד של המודל Claude 3.5 Sonnet" או 140 טוקנים לשניה של Gemini 2.0 Flash של גוגל".
טוקניזציה כפי שהיא נעשית בידי מדעני נתונים:
https://youtu.be/fNxaJsNG3-s
פרמטרים וטוקנים הם לא הכל במודלים:
https://youtu.be/a1nqXQMOCks
הסבר של Machine Learning Token באנגלית:
https://youtu.be/mnqXgojQCJI
וטוקניזציה באתרי אינטרנט שיכולה לשמש בהקשר אחר כאמצעי אבטחה:
https://youtu.be/Y7I4IDojhJk
למה מחשבים לא חכמים או נבונים כמו בני אדם?
מחשבים יודעים לעשות המון דברים מצוין, אפילו יותר מבני אדם. אבל זה לא אומר שהם נבונים או חכמים מבני אדם. עדיין...
מהירות הפעולה של המחשבים מאפשרת להם לבצע חישובים מסובכים ביותר, בשבריר מהמהירות שאפילו הגאון האנושי הכי גדול יכול רק לקנא בה. הם יכולים לחשב מתמטיקה ולבצע פעולות על תמונות, וידאו, תקשורת ועוד, אפילו לנצח את רובנו בשחמט... מחשב כבר ניצח את האלופים האנושיים, אפילו בשעשועון טלוויזיה שהתנהל בשפה טבעית, שהיא שפה אנושית.
אבל האם זה אומר שהם נבונים או חכמים באמת? ואם לא, האם בעתיד יוכל המחשב להיות חכם כמו ואפילו יותר מבני אדם? ונבון?
כרגע מחשבים הם ממש לא נבונים כבני אנוש. הם מחשבים מצוין, אבל חושבים ברמה של ילד קטן. החשיבה האנושית היא מפותחת כל כך, שהם אפילו לא קרובים לחיקוי שלה.
בקשר לחוכמה, הם לומדים ועושים זאת לא רע, אפילו טוב. למידת מכונה, למשל, מחייבת עדיין בני אדם מקצועיים שיאמנו את המחשב וזו עדיין מלאכה למומחים. זה אומר שמדובר במשהו כמו מורים ברמת פרופסור המלמדים תלמידים בבית הספר היסודי.
אבל למידה עמוקה היא סיפור אחר. כבר היום מחשבים מלמדים את עצמם, באמצעות טיפול בכמויות אדירות של נתונים, מה שקרוי לעתים "ביג דאטה", לזהות ולהסיק מסקנות שמעט מאוד בני אדם יכולים היו להגיע אליהם. זו כבר סוג של תבונה ולא סתם זהו חלק מובחר בעולם של ה"בינה המלאכותית" של ימינו.
ישנם מדענים שמאמינים שבקרוב, ממש בתוך כמה עשרות שנים, יהיו כבר מחשבים נבונים ובעלי רגשות כמו של בני אדם. זה ייצור עולם חדש ומשונה שבו מחשבים יוכלו לבצע ולחשוב בשבילנו. יש אפילו מי שטוענים שזה יאריך את חיינו בהמון שנים. האם זה טוב או שיש בזה גם רע? - כנראה שגם וגם, אבל בכל מקרה זה מעניין וראוי למחשבה!
הנה סרטון על חוכמת המחשב לעומת חוכמת האדם (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U
אולי המחשב כן יכול להיות חכם כמו בן אדם? (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
איך מזהים מחשב תבוני?
את התוספת של בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית מצמידים היום לתוכנות רבות, אבל יש לדעת שיש הגדרה מדויקת ומדידה ושרק מחשבים או תוכנות שעומדים בה יכולים להיקרא "מחשבים חכמים".
ההגדרה הזו לבינה מלאכותית ידועה בשם 'מבחן טיורינג'. לפי מבחן זה, מחשב ייחשב לבעל תבונה, אם אדם שינהל עמו שיחה, בדרך שאינה מסגירה אם זה מחשב או בן-אנוש (בממשק כמו צ'אט ממוחשב למשל), לא יצליח לזהות האם מולו ניצב אדם או מכונה.
בשנת 2014 עמדה לראשונה תוכנת מחשב במבחן טיורינג, כשהצליחה לעבור את סף 30% מהמשוחחים שחשבו שהם שוחחו עם בן-אדם.
עוד על הנושא כדאי ללמוד באאוריקה, בתגית "מבחן טיורינג".
הנה סיפורו של מבחן טיורינג (מתורגם):
https://youtu.be/_fLVGl7SM9w
תיאור מבריק של המבחן שפיתח טורינג:
https://youtu.be/sXx-PpEBR7k
על מבחן טורינג באנגלית:
https://youtu.be/LKn56HwdAOk
ומבחן טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
מהי בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית?
הגדרה פשוטה של האינטליגנציה המלאכותית או הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence) היא: כל דבר שמחקה את האינטליגנציה שלנו כבני אדם באמצעות מחשבים.
בינה מלאכותית היא תוכנה או מכונה שיכולה לפתור בעיות שאדם יכול לפתור. בניגוד למחשבים של פעם, שהיו מסוגלים להתמודד עם בעיות חישוביות, אך לא לחשוב, מערכת כזו מסוגלת לחקות חשיבה של ממש, כולל חשיבה מופשטת (על מושגים), דמיון, הסקת מסקנות לוגיות, ראייה, הבנת שפה טבעית, דיבור, הבנת העולם והכי חשוב, למידה.
מערכת כזו יכולה לא פעם ללמוד ולהתפתח מבחינת יכולותיה, ממש כמו שאנו לומדים כל הזמן וכך נעשים חכמים יותר. כך תלמד ותפעל המערכת על פי הבנתה ואז היא תהיה "מכונה לומדת". תחום למידת המכונה מתמחה ברעיון הזה, של פיתוחי מערכות לומדות ואימון שלהם, כמו שהורה או מורה מאמן ילד שגדל. קראו על כך בתגית "למידת מכונה".
יש גם תחום של "למידה עמוקה", בו המכונה "לא צריכה" אנשים שילמדו ויאמנו אותה, אלא לומדת, מסיקה מסקנות ומפתחת יכולות בעצמה. הרחיבו על כך בתגית "למידה עמוקה".
באופן כללי, בינה מלאכותית יכולה לחשוב. שימוש במידע שנאסף מבחוץ (בעזרת החושים) וזה שבפנים (ממאגרי הזיכרון והידע שצברנו בעבר) מאפשר את החשיבה הזו. לחשוב פירושו להשתמש במידע הזה ולארגן אותו מחדש ובכך ליצור מידע חדש. המידע שנוצר הוא הלמידה שלנו, ההמצאות שלנו, היצירות האמנותיות, ההומור וכדומה.
המבחן למערכת שיש בה בינה מלאכותית הוא "מבחן טיורינג". על פי מבחן זה, רק תוכנה אחת הצליחה עד היום להצטייר כבעלת תבונה ברמה שכזו (ראו באאוריקה בתגית "מבחן טיורינג").
הנה הסבר קצר ומהיר על הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/acnIX2b2lpY?t=11s
דברים שמייצר ה-AI וכיצד הוא התפתח כל כך:
https://youtu.be/XtlC-rCjUyM
לאט ופשוט על הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/hE74j-nD-q8
העולם של האינטליגנציה המלאכותית (עברית):
https://youtu.be/xcOw84E93MI
כך ה-AI ישנה ומשנה את העולם (מתורגם):
https://youtu.be/RzkD_rTEBYs
על רובוטים ומערכות תיב"ם (תכנון באמצעות מחשב), שמשתמשים בבינה מלאכותית (עברית):
https://youtu.be/g0yEDyEppeM
רובוט יצירתי שיכול להמציא בעצמו ולא רק לחזור על דברים שהוכנסו לתוכו:
https://youtu.be/-U-lQYwzFAQ
קבלו את iCub שיכול להבחין בדברים שתינוק יכול לדעת:
https://youtu.be/2oJSJa6P_EI
מה שאומר שיצירתיות היא חלק מהבינה המלאכותית (מתורגם):
https://youtu.be/Rh9vBczqMk0
הרצאת טד על הבינה המלאכותית שתשחרר אותנו מעבודה שחורה ולא יעילה (מתורגם):
https://youtu.be/ajGgd9Ld-Wc?long=yes
וסרטון תיעודי על האינטליגנציה המלאכותית:
https://youtu.be/53K1dMyslJg?long=yes
מהם עוזרת וירטואלית וסוכן AI?
עוזרת וירטואלית אישית היא מערכת טכנולוגית, בצורת מכשיר או אפליקציה לטלפון הנייד, שמסייעים במציאת תשובות, ארגון לוח הפעילויות, תזכורות לדברים שביקשתם שתזכיר לכם ועוד.
עוזרות וירטואליות משתמשות במרכיבים של בינה מלאכותית כדי להבין ולמלא תפקידים מורכבים שעד לא מזמן רק בני-אדם הצליחו למלא. סייענים אישיים מודרניים מבינים "שפה טבעית" (Natural language) כלומר המשתמש מתקשרים איתם בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב או בכתיבה. העוזרת הווירטואלית מדברת בזכות סינתסייזר קולי, שמייצר את הדיבור שלה.
בסמארטפונים כיום מוכרות העוזרות האישיות שנקראות סירי, קורטנה ו-Google Now - שלוש עוזרות כאלה, שפותחו למערכות הפעלה שונות.
עוזרת אישית שונה היא "אלקסה" (Alexa) שפותחה על ידי חברת אמזון. הסייעת הדיגיטלית הזו מתחרה בעוזרות הווירטואליות הללו אבל היא אינה אפליקציה אלא מוח שמוטמע במכשירים שפיתחה אמזון, כמו אמזון אקו (Amazon Echo), או אקו דוט הקומפקטי. אלו הם רמקולים חכמים, שמשוטטים בבית החכם ומאזינים לפקודות בני הבית. הם מסוגלים למלא הוראות מגוונות, החל מחיפוש מידע, דרך טיפול בהזמנות מוצרים ועד להשכמה, השמעת מוסיקה והפעלת מגוון שירותים של מפתחים עצמאיים, כמו הזמנת מוניות, שליחת פרחים וכדומה.
אמזון מתכננת בעצם ליצור מעין אב-בית דיגיטלי לעולם הבית החכם ולתחום המתפתח של "האינטרנט של הדברים", מה שאומר שמכשירי האקו יפתחו ממש בקרוב לבקשתכם את החנייה, ידליקו מזגן או את הדוד החשמלי ועוד. ואגב, גם גוגל נאו הוכנס לתוך מכשיר דומה.
כיום כבר ברור שהעולם הולך לעוזרות חכמות יותר ויותר, שיאפשר מגוון של תפקידים שכיום ממלאים בני אדם, לרוב מזכירות ועוזרות אישיות אנושיות, אך גם תחליף לשירותי מודיעין, אספקה של שירותים ומוצרים, תיאומי ביקורים ועוד.
באמצע שנת 2024 מתחילה תעשיית ה-AI במרוץ של פיתוח "סוכנים חכמים", שכבר זוכים לכינוי "סוכני AI" ויכולים לתקשר בקול אנושי ובשיחה רגילה ולהפוך לסוכן, מזכיר, מדען ותחקירן בו-זמנית, של כל אחד מאיתנו. זו עומדת להיות מהפכה מטורפת.
כך פועלת עוזרת אישית בסמארטפון:
http://youtu.be/vHMaSR7kjr4
השוואת היכולות בין עוזרות אישיות שונות:
http://youtu.be/Hg8mjR1TCNs
אקו דוט של אמזון והמכשיר המקביל של גוגל:
https://youtu.be/dAsZVQvjCt8
קדימון הסרט "Her" על אדם שמתאהב בעוזרת דיגיטלית שבטלפון שלו:
https://youtu.be/4F_tHMxx23I?t=6s
הצ'טבוט המתקדם של Open AI שמשמש מתורגמן:
https://youtu.be/c2DFg53Zhvw
והדגמת GPT 4o שהופך לסוכן AI ועושה המון דברים:
https://youtu.be/DrKkKLEditU?long=yes
שפה טבעית (Natural language) היא שפה שמדברים בה בני אדם. בניגוד ל"שפות מלאכותיות" כמו שפות המחשב שבעזרתן מתקשרים עם מחשבים, או שפות לוגיות ואחרות, השפה הטבעית נוצרה באופן טבעי, על ידי בני אדם וכדי לתקשר אחד עם השני.
אנגלית, צרפתית או עברית, למשל, הן שפות טבעיות. מדהים שיש בעולם כ-6,000 שפות טבעיות ועד לפני מספר שנים לא ניתן היה לתקשר עם מחשב באף אחת מהן.
התקשורת עם מחשב בשפה טבעית, כיום, אם על ידי דיבור או בכתיבה בשפה רגילה, היא נוחה וטבעית יותר. בשנים האחרונות שופרו היכולות הללו של תקשורת בין אדם למחשב בעזרת שפות טבעיות.
זה תחום שנקרא "עיבוד שפה טבעית" (Natural language processing, או בקיצור NLP). הוא מבוצע בין השאר על ידי פיתוח תוכנות חכמות ולומדות, המנצלות בינה מלאכותית כדי שהמחשב "יבין" על מה המשתמש מדבר, כשהוא מתקשר אתו בשפה טבעית ויוכל לסייע בצורה שהמשתמש יבין.
ממחשבי-על חכמים ועד לסייענים אישיים באפליקציות סלולאריות - תוכנות רבות כיום מבינות ברמות שונות "שפות טבעיות" (Natural languages), שמאפשרות תקשורת עם המשתמש בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב מיוחדת.
הסבר מקיף של המושג "עיבוד שפה טבעית" יש בתגית "NLP".
הנה קדימון הסרט "היא" על אדם שמתאהב במערכת הפעלה חכמה, שמבינה שפה טבעית:
https://youtu.be/4F_tHMxx23I?t=5s
שיחה עם קווירי, אפליקציה המסייעת בחיפושים, ה"מבינה" שפה טבעית:
https://youtu.be/-jrjfIDGYAE
ועוזר רפואי באפליקציה שמשתמשת ב-NLP להבנת הדיבור של המשתמש:
https://youtu.be/foQIVavHA4Y
יתכן ששאלתם את עצמכם פעם איך זה שהמחשבים המשוכללים והמהירים כל כך יכולים לבצע כיום משימות שלא ייאמנו, אבל לא מסוגלים לבצע דברים שאפילו תינוקות עושים בקלות.
מזיהוי אנשים ועד להבנת השפה המדוברת, דרך למידה מטעויות או הבנת ההקשר בשיחה, להסיק מסקנות ועוד, יש לא מעט דברים שבני אדם מקבלים כמובנים מאליהם ואף כפשוטים, בעוד המחשבים מתקשה בהם מאד.
בדיוק לשם כך נוצר תחום חשוב במדעי המחשב. מחשוב קוגניטיבי (cognitive computing) הוא תחום בתוכנה המדמה את החשיבה האנושית.
מדובר בתוכנות שאמורות להיות מסוגלות לבנות ולנתח ידע, לבצע תהליך ארוך ומשמעותי של למידה עצמית, להבין את המידע לעומקו, לנתח טקסטים בצורה תבונית ולתקשר עם בני אדם בדרך שמבינה מצבי רוח, הקשרים חברתיים ואישיים ועוד, בקיצור כל דבר מהמרכיבים הקטנים של השפה האנושית ועד לסתם ללמוד מהניסיון.
במחשוב הקוגניטיבי מנסים לשלב בין יכולות שונות, שחלקן בפיתוח כבר שנים רבות. למידת מכונה, כריית מידע, זיהוי עצמים ייחודיים בתמונות, עיבוד שפה טבעית או איתור של דפוסים ותבניות במידע גולמי - כל אלה ואחרות אמורות לאפשר יצירה של מחשב שיכול לחקות את הדרך בה המוח האנושי עובד ולהפיק תוצאות ברמה גבוהה במיוחד, לקבל החלטות חכמות ועוד.
אם זה מזכיר לכם תחומים כמו אינטליגנציה מלאכותית או למידת מכונה, זה לא מקרה. מדובר בתחומי מחקר קרובים ומשיקים בהרבה מובנים.
מטרת החוקרים והמהנדסים העוסקים בתחום המחשוב הקוגניטיבי להביא לכך שבעתיד יוכלו מחשבים לבצע משימות פשוטות עבור בני-אדם, כמו חשיבת מומחה והבנת השפה האנושית.
כמובן שבצד פעולות "אנושיות" אלה ישלבו המחשבים גם את יכולותיהם המסורתיות כמו עיבוד נתונים בכמויות עצומות, מה שמוכר מתחום הביג דאטה, על מנת להפוך ליועצים נבונים לאנשי מקצוע בתחומים שונים, מרפואה ועד מדע והייטק.
יישומים נוספים שמצפים לפתח בעזרת מחשבים קוגניטיביים הם מערכות תקשורת בשפה טבעית, "נהגים ממוחשבים" ברכבים אוטונומיים (מכונית ללא נהג), עיבוד סמנטי, מנועי חיפוש שלומדים ועוד.
הנה המחשוב הקוגניטיבי המודרני בחצי דקה:
https://youtu.be/1tsFTBqXDdI
מצגת וידאו שמראה מה מאפשרות מערכות מחשוב קוגניטיביות:
https://youtu.be/1mPO-rXcmaw
מומחים מחברת יבמ מסבירים על העתיד של המחשוב הקוגניטיבי:
https://youtu.be/xRamODPdU1U
עולם זיהוי העצמים הממוחשב (מתורגם):
https://youtu.be/Cgxsv1riJhI?long=yes
והאם אנו מתקרבים למחשבים עם תודעה:
https://youtu.be/JTOMNkZJRao?long=yes
בספר "מדריך הטרמפיסט לגלקסיה" של דאגלס אדמס מוזכר "דג בבל". בספר תוקעים את הדג הזה באוזן וכך מבינים בלי הגבלה שפות שונות מכל שפות העולם. חברת יאהו קראה לשירות שלה על שמו Babel Fish והוא מתרגם טקסטים לבקשת הגולשים. כמו כל המתחרים, גם התוצאות של השירות המקוון הזה צנועות מעט יותר..
תרגום מכונה (Machine Translation) הוא פעולת תרגום משפה אחת לשפה אחרת שמבצעת תוכנת מחשב לבדה. בניגוד לתוכנת מילון, המתרגמת מילים בודדות, תרגום מכונה מתרגם טקסטים שלמים. תרגום מכונה כזה נקרא בשמות נוספים כמו "תרגום ממוחשב", "תרגום אוטומטי", או "תרגום באמצעות מחשב".
אחת הדוגמאות של שימוש בתרגום מכונה היא תוכנת התרגום של גוגל (Google Translate). תוכנה מקוונת זו היא כבר מזמן אגדה. לא שהיא הראשונה מסוגה והיא אפילו לא המהירה ביותר, אבל היא מתרגמת יותר שפות מכל תוכנה אחרת ועושה זאת לעיתים קרובות בצורה סבירה. אף על פי כן, היא מתרגמת בשגיאות רבות אל ומשפות שאינן שפות אירופיות. על אף שמבחינה טכנולוגית היא מהווה הישג של ממש, הרשת מלאה במקומות שבהם מוצגים התרגומים העילגים שלה באופן הומוריסטי ובלעג.
בניגוד לתוכנות התרגום אשר מבוססות על מסדי נתונים, נמנית גוגל טרנסלייט על התוכנות שמתבססות על לימוד וטעייה. תוכנה כזו לומדת ומתפתחת כל הזמן, על ידי כך שהיא נעזרת במשתמשים המתבקשים, במידה והם מוצאים שגיאות בתרגום, להזין לתוכנה את התיקונים שהם מציעים. כך התוכנה "לומדת" והולכת ומשפרת את כלי התרגום שלה ואת יכולת התרגום העתידי שתעשה.
יש חוקרים שסבורים שתרגום מכונה ללא סיוע אנושי יהיה אפשרי בעתיד והאדם יזכה בעתיד לתרגום מכונה מלא. אחרים סבורים שגם אם יחלפו עוד שנים רבות עד שהמחקר בתחום הזה יבשיל, לעולם לא יתקבל תרגום מכונה שהוא מושלם.
במדעי המחשב נקרא הענף שעוסק בין השאר בתרגום מכונה "עיבוד שפה טבעית", או בלועזית "Natural Language Processing", בקיצור NLP.
הנה תרגום סימולטני, בזמן אמת, של שיחות בתוכנת סקייפ:
https://youtu.be/LKB3FdgjexU
כך מתרגמות תוכנות תרגום בזמן אמת, על המקום:
https://youtu.be/X4BmV2t83SM
כך פועלת תוכנת תרגום של גוגל:
https://youtu.be/_GdSC1Z1Kzs
כך משתמש שחקן כדורגל כדי לתקשר עם המאמן שלו בעזרת תוכנת תרגום סלולארית:
https://youtu.be/oaVQxtzSkp4
לפעמים התרגום של המכונה נשמע מוזר, כמו כאן (מתורגם):
https://youtu.be/Qro3ObmS_0g
וסרטון תיעודי קצר על ההתפתחות של גוגל טרנסלייט:
https://youtu.be/OPTKlycwIkM?long=yes
אלן טיורינג עסק רבות בנושא של בינה מלאכותית. הוא לא מצא טעם בשאלה "האם מכונות מסוגלות לחשוב?" והציע דרך מעניינת ופשוטה לקבוע האם מכונה היא אינטיליגנטית. הוא קרא לדרך שלו "מבחן טיורינג".
מבחן טיורינג הוא הכינוי שנתן אלן טיורינג למבחן שעליו המליץ במאמר שפרסם בשנת 1950. הדרך שהציע טיורינג לוודא האם למכונה יש בינה מלאכותית היא שחוקר יקיים שיחה טקסטואלית בשפה טבעית (היום הוא היה קורא לזה צ'אט) עם שניים שנסתרים מעיניו: אדם ומכונה. אם לאחר השיחה לא יצליח החוקר לקבוע בביטחון מיהו האדם ומי המכונה, הרי שהמכונה עברה את המבחן ויש לה בינה מלאכותית. בתחילה קרא לזה טיורינג "משחק החיקוי" ועם השנים השתרש המושג "מבחן טיורינג".
לאחרונה דווח שמתכנתים רוסים פיתחו את תוכנת המחשב "יוג'ין גוסטמן" שלראשונה הצליחה לשטות בחוקרים ולהתחזות לנער בן 13 מאוקראינה, ובכך לעבור את מבחן טיורינג בהצלחה. למרות ביקורת רבה על המבחן, זוהי דוגמה נוספת לניסיונות הרבים לעבור את המבחן בהצלחה ולהגיע לשלב הבא בהתפתחות תחום הבינה המלאכותית וחקר התודעה האנושית.
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
הסבר מעמיק יותר עם תרגום לעברית, על המבחן של טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
רובוטים כמו ג'ולס, היכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
על מבחן טיורינג ועושה מבחן טיורינג המוני (עברית):
http://youtu.be/gfMtkfVkqaA
הסבר של מבחן טיורינג באנגלית:
http://youtu.be/1uDa7jkIztw
הסרט הנהדר "אקס מאכינה" מציג בתסריט מרהיב בעיות יסוד בנושא:
https://youtu.be/EoQuVnKhxaM
ודוגמה למערכות שעושות שימוש באינטיליגנציה מלאכותית כדי לתקשר עם לקוחות (עברית):
http://youtu.be/KpCJldSYMTQ
שפה טבעית
מאסימוני הטלפונים ועד עולם אבטחת מערכות מחשוב, טוקן (Token), בעברית “אסימון”, הוא מושג המשתנה בהתאם להקשר שבו הוא מוזכר. אפילו בתוך עולם המחשבים יש למושג טוקן כמה שימושים.
בלמידת מכונה, אחת הזירות המרתקות של העידן המודרני והתחום בו פועלים מודלי השפה הפופולריים של ימינו, כמו Claude או ChatGPT, לטוקנים יש משמעות אדירה.
אותם מודלים גדולים, LLMs, הם מודלים מתמטיים. כדי לבצע את המשימות שאנו מבקשים מהם, תוך כדי תקשורת איתם בשפה טבעית, כמו אנגלית, עברית וכדומה, הם משתמשים בתהליך שנקרא "טוקניזציה" (Tokenization).
במרכז הטוקניזציה נעשה פילוח של הטקסטים שהמודלים הללו מקבלים כנתונים, כדאטה, ליחידות קטנות יותר, תרגום של חלקי המידע הקטנים למספרים, כשאת יחידות המידע הללו, שהומרו למספרים, הם ינתחו בהמשך.
כך, אחרי שמסתיימת הטוקניזציה, הם מייצרים מהמידע טוקנים, מספרים שכל אחד מהם מייצג פריט מידע קטן. ה"טוקן" משמש בהם בתפקיד "אסימון למידת המכונה", שמתאר באופן מתמטי את יחידות הטקסט הקטנות. אלה מעין יחידות מידה שהמודלים המוכרים יוצרים מהקונטקסט.
לאחר שסיימו להפוך את המידע לטוקנים, מרבית המודלים שאנו מכירים הטוקנים משמשים לייצוג של הטקסט, ביחידות קטנות שהמודל מעבד בצורה מתמטית.
כשאנו משתמשים בטוקנים, זה כדי לסייע למודל להבין את המבנה של הטקסט, כך שיוכל לבצע על פיו את החישובים שלו. טוקן אחד יכול להיות כל חלק ממילה בשפה הרגילה שלנו, או אפילו תו אחד.
כדי להבין ולהגיב לקלט, המודל משתמש בכמות מסוימת של טוקנים. וטוקן יכול להיות כל פיסת מידע, מתו בודד ועד מילה שלמה ולעתים גם יותר. יש שיטות שונות של טוקניזציה והבחירה ביניהן היא בהתאם לאלגוריתם בו משתמשים. יש שהאסימון הוא לפי תווים (Character tokenization), אסימון לפי מילים, לפי משפט, ביטויים, טוקניזציה לפי מילת משנה ולפי מספר.
בשיחה על מודל AI (ה-LLM, כמו ChatGPT או Claude) משמש הטוקן לציון גודל השיחה על המודל והיקף המידע שיכול להיות בה. לכל מודל יש מגבלה של זיכרון התוכן שהוא יכול לעבד בשיחה אחת ולהתבסס עליו בתשובות שלו ובמהלך השיחה.
כל הטקסט שהמודל מכיל ובא מהקלט שמזרים לו המשתמש, כולל השאלות והתשובות וכל מידע נוסף, כל אלו מכונים "קונטקסט" (Context), כלומר "ההקשר".
חלון ההקשר (Context window), או "חלון הקונטקסט", מייצג את כמות התוכן שהמודל יכול לעבד בשיחה עם משתמש. הכמות הזו נספרת בטוקנים. אם קלוד, למשל, תומך ב-200 אלף טוקנים, זה אומר שהשיחה יכולה לכלול כ-40 אלף מילים. אם לג'מיני של גוגל יש מיליון טוקנים, זה אומר פי 5 יותר מילים וגודל חלון הקונטקסט שלה, כלומר השיחות עם ג'מיני הוא של כ-2 ספרים ממוצעים.
גם מהירויות של מודלים מודגמת לא פעם בטוקנים לשנייה. לא נדיר לראות השוואת מהירויות כמו "מודל ה-Sonar החדש של Perplexity מגיע לביצועים של עד 1200 טוקנים לשניה, בהשוואה ל-75 טוקנים לשניה בלבד של המודל Claude 3.5 Sonnet" או 140 טוקנים לשניה של Gemini 2.0 Flash של גוגל".
טוקניזציה כפי שהיא נעשית בידי מדעני נתונים:
https://youtu.be/fNxaJsNG3-s
פרמטרים וטוקנים הם לא הכל במודלים:
https://youtu.be/a1nqXQMOCks
הסבר של Machine Learning Token באנגלית:
https://youtu.be/mnqXgojQCJI
וטוקניזציה באתרי אינטרנט שיכולה לשמש בהקשר אחר כאמצעי אבטחה:
https://youtu.be/Y7I4IDojhJk
מחשבים יודעים לעשות המון דברים מצוין, אפילו יותר מבני אדם. אבל זה לא אומר שהם נבונים או חכמים מבני אדם. עדיין...
מהירות הפעולה של המחשבים מאפשרת להם לבצע חישובים מסובכים ביותר, בשבריר מהמהירות שאפילו הגאון האנושי הכי גדול יכול רק לקנא בה. הם יכולים לחשב מתמטיקה ולבצע פעולות על תמונות, וידאו, תקשורת ועוד, אפילו לנצח את רובנו בשחמט... מחשב כבר ניצח את האלופים האנושיים, אפילו בשעשועון טלוויזיה שהתנהל בשפה טבעית, שהיא שפה אנושית.
אבל האם זה אומר שהם נבונים או חכמים באמת? ואם לא, האם בעתיד יוכל המחשב להיות חכם כמו ואפילו יותר מבני אדם? ונבון?
כרגע מחשבים הם ממש לא נבונים כבני אנוש. הם מחשבים מצוין, אבל חושבים ברמה של ילד קטן. החשיבה האנושית היא מפותחת כל כך, שהם אפילו לא קרובים לחיקוי שלה.
בקשר לחוכמה, הם לומדים ועושים זאת לא רע, אפילו טוב. למידת מכונה, למשל, מחייבת עדיין בני אדם מקצועיים שיאמנו את המחשב וזו עדיין מלאכה למומחים. זה אומר שמדובר במשהו כמו מורים ברמת פרופסור המלמדים תלמידים בבית הספר היסודי.
אבל למידה עמוקה היא סיפור אחר. כבר היום מחשבים מלמדים את עצמם, באמצעות טיפול בכמויות אדירות של נתונים, מה שקרוי לעתים "ביג דאטה", לזהות ולהסיק מסקנות שמעט מאוד בני אדם יכולים היו להגיע אליהם. זו כבר סוג של תבונה ולא סתם זהו חלק מובחר בעולם של ה"בינה המלאכותית" של ימינו.
ישנם מדענים שמאמינים שבקרוב, ממש בתוך כמה עשרות שנים, יהיו כבר מחשבים נבונים ובעלי רגשות כמו של בני אדם. זה ייצור עולם חדש ומשונה שבו מחשבים יוכלו לבצע ולחשוב בשבילנו. יש אפילו מי שטוענים שזה יאריך את חיינו בהמון שנים. האם זה טוב או שיש בזה גם רע? - כנראה שגם וגם, אבל בכל מקרה זה מעניין וראוי למחשבה!
הנה סרטון על חוכמת המחשב לעומת חוכמת האדם (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U
אולי המחשב כן יכול להיות חכם כמו בן אדם? (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
את התוספת של בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית מצמידים היום לתוכנות רבות, אבל יש לדעת שיש הגדרה מדויקת ומדידה ושרק מחשבים או תוכנות שעומדים בה יכולים להיקרא "מחשבים חכמים".
ההגדרה הזו לבינה מלאכותית ידועה בשם 'מבחן טיורינג'. לפי מבחן זה, מחשב ייחשב לבעל תבונה, אם אדם שינהל עמו שיחה, בדרך שאינה מסגירה אם זה מחשב או בן-אנוש (בממשק כמו צ'אט ממוחשב למשל), לא יצליח לזהות האם מולו ניצב אדם או מכונה.
בשנת 2014 עמדה לראשונה תוכנת מחשב במבחן טיורינג, כשהצליחה לעבור את סף 30% מהמשוחחים שחשבו שהם שוחחו עם בן-אדם.
עוד על הנושא כדאי ללמוד באאוריקה, בתגית "מבחן טיורינג".
הנה סיפורו של מבחן טיורינג (מתורגם):
https://youtu.be/_fLVGl7SM9w
תיאור מבריק של המבחן שפיתח טורינג:
https://youtu.be/sXx-PpEBR7k
על מבחן טורינג באנגלית:
https://youtu.be/LKn56HwdAOk
ומבחן טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
הגדרה פשוטה של האינטליגנציה המלאכותית או הבינה המלאכותית (Artificial Intelligence) היא: כל דבר שמחקה את האינטליגנציה שלנו כבני אדם באמצעות מחשבים.
בינה מלאכותית היא תוכנה או מכונה שיכולה לפתור בעיות שאדם יכול לפתור. בניגוד למחשבים של פעם, שהיו מסוגלים להתמודד עם בעיות חישוביות, אך לא לחשוב, מערכת כזו מסוגלת לחקות חשיבה של ממש, כולל חשיבה מופשטת (על מושגים), דמיון, הסקת מסקנות לוגיות, ראייה, הבנת שפה טבעית, דיבור, הבנת העולם והכי חשוב, למידה.
מערכת כזו יכולה לא פעם ללמוד ולהתפתח מבחינת יכולותיה, ממש כמו שאנו לומדים כל הזמן וכך נעשים חכמים יותר. כך תלמד ותפעל המערכת על פי הבנתה ואז היא תהיה "מכונה לומדת". תחום למידת המכונה מתמחה ברעיון הזה, של פיתוחי מערכות לומדות ואימון שלהם, כמו שהורה או מורה מאמן ילד שגדל. קראו על כך בתגית "למידת מכונה".
יש גם תחום של "למידה עמוקה", בו המכונה "לא צריכה" אנשים שילמדו ויאמנו אותה, אלא לומדת, מסיקה מסקנות ומפתחת יכולות בעצמה. הרחיבו על כך בתגית "למידה עמוקה".
באופן כללי, בינה מלאכותית יכולה לחשוב. שימוש במידע שנאסף מבחוץ (בעזרת החושים) וזה שבפנים (ממאגרי הזיכרון והידע שצברנו בעבר) מאפשר את החשיבה הזו. לחשוב פירושו להשתמש במידע הזה ולארגן אותו מחדש ובכך ליצור מידע חדש. המידע שנוצר הוא הלמידה שלנו, ההמצאות שלנו, היצירות האמנותיות, ההומור וכדומה.
המבחן למערכת שיש בה בינה מלאכותית הוא "מבחן טיורינג". על פי מבחן זה, רק תוכנה אחת הצליחה עד היום להצטייר כבעלת תבונה ברמה שכזו (ראו באאוריקה בתגית "מבחן טיורינג").
הנה הסבר קצר ומהיר על הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/acnIX2b2lpY?t=11s
דברים שמייצר ה-AI וכיצד הוא התפתח כל כך:
https://youtu.be/XtlC-rCjUyM
לאט ופשוט על הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/hE74j-nD-q8
העולם של האינטליגנציה המלאכותית (עברית):
https://youtu.be/xcOw84E93MI
כך ה-AI ישנה ומשנה את העולם (מתורגם):
https://youtu.be/RzkD_rTEBYs
על רובוטים ומערכות תיב"ם (תכנון באמצעות מחשב), שמשתמשים בבינה מלאכותית (עברית):
https://youtu.be/g0yEDyEppeM
רובוט יצירתי שיכול להמציא בעצמו ולא רק לחזור על דברים שהוכנסו לתוכו:
https://youtu.be/-U-lQYwzFAQ
קבלו את iCub שיכול להבחין בדברים שתינוק יכול לדעת:
https://youtu.be/2oJSJa6P_EI
מה שאומר שיצירתיות היא חלק מהבינה המלאכותית (מתורגם):
https://youtu.be/Rh9vBczqMk0
הרצאת טד על הבינה המלאכותית שתשחרר אותנו מעבודה שחורה ולא יעילה (מתורגם):
https://youtu.be/ajGgd9Ld-Wc?long=yes
וסרטון תיעודי על האינטליגנציה המלאכותית:
https://youtu.be/53K1dMyslJg?long=yes
עוזרת וירטואלית אישית היא מערכת טכנולוגית, בצורת מכשיר או אפליקציה לטלפון הנייד, שמסייעים במציאת תשובות, ארגון לוח הפעילויות, תזכורות לדברים שביקשתם שתזכיר לכם ועוד.
עוזרות וירטואליות משתמשות במרכיבים של בינה מלאכותית כדי להבין ולמלא תפקידים מורכבים שעד לא מזמן רק בני-אדם הצליחו למלא. סייענים אישיים מודרניים מבינים "שפה טבעית" (Natural language) כלומר המשתמש מתקשרים איתם בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב או בכתיבה. העוזרת הווירטואלית מדברת בזכות סינתסייזר קולי, שמייצר את הדיבור שלה.
בסמארטפונים כיום מוכרות העוזרות האישיות שנקראות סירי, קורטנה ו-Google Now - שלוש עוזרות כאלה, שפותחו למערכות הפעלה שונות.
עוזרת אישית שונה היא "אלקסה" (Alexa) שפותחה על ידי חברת אמזון. הסייעת הדיגיטלית הזו מתחרה בעוזרות הווירטואליות הללו אבל היא אינה אפליקציה אלא מוח שמוטמע במכשירים שפיתחה אמזון, כמו אמזון אקו (Amazon Echo), או אקו דוט הקומפקטי. אלו הם רמקולים חכמים, שמשוטטים בבית החכם ומאזינים לפקודות בני הבית. הם מסוגלים למלא הוראות מגוונות, החל מחיפוש מידע, דרך טיפול בהזמנות מוצרים ועד להשכמה, השמעת מוסיקה והפעלת מגוון שירותים של מפתחים עצמאיים, כמו הזמנת מוניות, שליחת פרחים וכדומה.
אמזון מתכננת בעצם ליצור מעין אב-בית דיגיטלי לעולם הבית החכם ולתחום המתפתח של "האינטרנט של הדברים", מה שאומר שמכשירי האקו יפתחו ממש בקרוב לבקשתכם את החנייה, ידליקו מזגן או את הדוד החשמלי ועוד. ואגב, גם גוגל נאו הוכנס לתוך מכשיר דומה.
כיום כבר ברור שהעולם הולך לעוזרות חכמות יותר ויותר, שיאפשר מגוון של תפקידים שכיום ממלאים בני אדם, לרוב מזכירות ועוזרות אישיות אנושיות, אך גם תחליף לשירותי מודיעין, אספקה של שירותים ומוצרים, תיאומי ביקורים ועוד.
באמצע שנת 2024 מתחילה תעשיית ה-AI במרוץ של פיתוח "סוכנים חכמים", שכבר זוכים לכינוי "סוכני AI" ויכולים לתקשר בקול אנושי ובשיחה רגילה ולהפוך לסוכן, מזכיר, מדען ותחקירן בו-זמנית, של כל אחד מאיתנו. זו עומדת להיות מהפכה מטורפת.
כך פועלת עוזרת אישית בסמארטפון:
http://youtu.be/vHMaSR7kjr4
השוואת היכולות בין עוזרות אישיות שונות:
http://youtu.be/Hg8mjR1TCNs
אקו דוט של אמזון והמכשיר המקביל של גוגל:
https://youtu.be/dAsZVQvjCt8
קדימון הסרט "Her" על אדם שמתאהב בעוזרת דיגיטלית שבטלפון שלו:
https://youtu.be/4F_tHMxx23I?t=6s
הצ'טבוט המתקדם של Open AI שמשמש מתורגמן:
https://youtu.be/c2DFg53Zhvw
והדגמת GPT 4o שהופך לסוכן AI ועושה המון דברים:
https://youtu.be/DrKkKLEditU?long=yes
מהם ומה עושים הפרמטרים במודלי AI?
פרמטרים בלמידת מכונה (Machine Learning parameters), אם רוצים להבין מהם, אז כדאי לחשוב עליהם בתור המשתנים שקובעים את איכות ה"חשיבה" של מודל AI.
תפקידי הפרמטרים במודל שפה הם להבין הקשרים מורכבים בשפה, לחזות את המילה הבאה ברצף הטקסט שמפיק המודל ובסופו של דבר להצליח לייצר טקסט קוהרנטי (הגיוני) ומשמעותי.
אגב, במקום במילים זכרו שהטקסטים נבנים באמצעות טוקנים - ראו בתגית "טוקנים".
אבל עכשיו, אחרי שהסברנו בפשטות, הבה נפרט יותר ונרד לאיך זה נעשה: פרמטרים הם שלוכדים את הקשרים הסטטיסטיים שבין מילים ומושגי שפה שנמצאו בנתוני האימון. אפשר לדמות אותם למעין "כפתורים" בתוך המודל, שניתן לכוונם בכדי לשפר את יכולת המודל לעבד ולייצר שפה אנושית ומרשימה כל כך.
דמיינו שהידע על השפה מזוקק לתוך הפרמטרים ואז, בדומה למערכת סאונד שבה טכנאי הקול מכוונן את הכפתורים כדי להשיג את איכות הצליל הטובה ביותר, מהנדסי ה-AI מכוונים את מיליארדי הפרמטרים כדי להגיע לאיכות הגבוהה ביותר של התוצרים שהמודל ייצר.
בעצם, פרמטרים במודלים של בינה מלאכותית הם בקרי הגדרות פנימיות במודל שניתן לכוון במהלך האימון ועל ידי כך לשפר את יכולתו לעבד ולייצר שפה, תשובות ותגובות טובים יותר.
כלומר, ככל שיש במודל שפה יותר פרמטרים, גדלה גם חוכמתו ויכולתו לעשות שימוש במגוון המידע שנאגר בו. באמצעות הפרמטרים שולטים המהנדסים ברמה בה מודל AI מבין ויוצר שפה.
במהלך האימון, ערכי הפרמטרים מכוונים ומתעדכנים כדי לקודד דפוסים ממערכי הנתונים העצומים עליהם מאומנים המודלים הללו. הפרמטרים לוכדים את הקשרים הסטטיסטיים בין מילים ומושגי שפה שנמצאו בנתוני האימון. עבודה טובה איתם מאפשרת חשיבה טובה ומורכבת יותר ושימוש יותר מוצלח בידע שהמודל צבר, מה שיאפשר תגובות ותוצרים מדויקים יותר.
אגב, מספר הפרמטרים משקף בדרך כלל את גודל המודל. מודלים גדולים יותר יכולים להבין או לתפוס מורכבויות רבות יותר של שפה. מצד שני, הם גם יקרים יותר להפעלה, דורשים כוח מחשוב רב יותר ויש להם השפעה סביבתית רבה יותר, שהיא המחיר שאנו משלמים על כל ה-AI הזה.
אבל חשוב להבין שמספר הפרמטרים אינו המדד היחידי ליעילות המודל. לא פחות חשובה היא איכות הנתונים שעליהם אומן המודל. מודל קטן יותר שאומן על נתונים איכותיים יותר עשוי לבצע את המשימות טוב יותר ממודל גדול יותר שאומן על נתונים פחות מוצלחים.
כלומר, חיבור של כמות הפרמטרים, לצד איכות האימון, רמת הדאטה שעליו אומן המודל והיעילות הכוללת שלו הם המפתח ליכולות של מודל שפה.
הנה הפרמטרים במודל AI ואיך הם משתלבים בתמונה הכללית:
https://youtu.be/mnqXgojQCJI
פרמטרים וטוקנים הם לא הכל במודלים:
https://youtu.be/a1nqXQMOCks
והפרמטרים כחלק מהבינה היוצרת בכללה:
https://youtu.be/r17HV0TzAWw?long=yes
פרמטרים בלמידת מכונה (Machine Learning parameters), אם רוצים להבין מהם, אז כדאי לחשוב עליהם בתור המשתנים שקובעים את איכות ה"חשיבה" של מודל AI.
תפקידי הפרמטרים במודל שפה הם להבין הקשרים מורכבים בשפה, לחזות את המילה הבאה ברצף הטקסט שמפיק המודל ובסופו של דבר להצליח לייצר טקסט קוהרנטי (הגיוני) ומשמעותי.
אגב, במקום במילים זכרו שהטקסטים נבנים באמצעות טוקנים - ראו בתגית "טוקנים".
אבל עכשיו, אחרי שהסברנו בפשטות, הבה נפרט יותר ונרד לאיך זה נעשה: פרמטרים הם שלוכדים את הקשרים הסטטיסטיים שבין מילים ומושגי שפה שנמצאו בנתוני האימון. אפשר לדמות אותם למעין "כפתורים" בתוך המודל, שניתן לכוונם בכדי לשפר את יכולת המודל לעבד ולייצר שפה אנושית ומרשימה כל כך.
דמיינו שהידע על השפה מזוקק לתוך הפרמטרים ואז, בדומה למערכת סאונד שבה טכנאי הקול מכוונן את הכפתורים כדי להשיג את איכות הצליל הטובה ביותר, מהנדסי ה-AI מכוונים את מיליארדי הפרמטרים כדי להגיע לאיכות הגבוהה ביותר של התוצרים שהמודל ייצר.
בעצם, פרמטרים במודלים של בינה מלאכותית הם בקרי הגדרות פנימיות במודל שניתן לכוון במהלך האימון ועל ידי כך לשפר את יכולתו לעבד ולייצר שפה, תשובות ותגובות טובים יותר.
כלומר, ככל שיש במודל שפה יותר פרמטרים, גדלה גם חוכמתו ויכולתו לעשות שימוש במגוון המידע שנאגר בו. באמצעות הפרמטרים שולטים המהנדסים ברמה בה מודל AI מבין ויוצר שפה.
במהלך האימון, ערכי הפרמטרים מכוונים ומתעדכנים כדי לקודד דפוסים ממערכי הנתונים העצומים עליהם מאומנים המודלים הללו. הפרמטרים לוכדים את הקשרים הסטטיסטיים בין מילים ומושגי שפה שנמצאו בנתוני האימון. עבודה טובה איתם מאפשרת חשיבה טובה ומורכבת יותר ושימוש יותר מוצלח בידע שהמודל צבר, מה שיאפשר תגובות ותוצרים מדויקים יותר.
אגב, מספר הפרמטרים משקף בדרך כלל את גודל המודל. מודלים גדולים יותר יכולים להבין או לתפוס מורכבויות רבות יותר של שפה. מצד שני, הם גם יקרים יותר להפעלה, דורשים כוח מחשוב רב יותר ויש להם השפעה סביבתית רבה יותר, שהיא המחיר שאנו משלמים על כל ה-AI הזה.
אבל חשוב להבין שמספר הפרמטרים אינו המדד היחידי ליעילות המודל. לא פחות חשובה היא איכות הנתונים שעליהם אומן המודל. מודל קטן יותר שאומן על נתונים איכותיים יותר עשוי לבצע את המשימות טוב יותר ממודל גדול יותר שאומן על נתונים פחות מוצלחים.
כלומר, חיבור של כמות הפרמטרים, לצד איכות האימון, רמת הדאטה שעליו אומן המודל והיעילות הכוללת שלו הם המפתח ליכולות של מודל שפה.
הנה הפרמטרים במודל AI ואיך הם משתלבים בתמונה הכללית:
https://youtu.be/mnqXgojQCJI
פרמטרים וטוקנים הם לא הכל במודלים:
https://youtu.be/a1nqXQMOCks
והפרמטרים כחלק מהבינה היוצרת בכללה:
https://youtu.be/r17HV0TzAWw?long=yes
איך לדעת מתי אנו משוחחים עם טכנולוגיה תבונית?
ניתן להצמיד את התוספת של בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית לכל תוכנה או מחשב, אבל יש לדעת שיש הגדרה מדויקת ומדידה, שרק מחשבים או תוכנות שעומדים בה יכולים להיקרא "מחשבים חכמים".
ההגדרה הידועה ביותר למהי בינה מלאכותית ידועה בשם 'מבחן טיורינג'. לפי מבחן זה מחשב ייחשב לבעל תבונה, אם אדם שינהל עמו שיחה, בדרך שאינה מסגירה אם זה מחשב או בן-אנוש (בממשק כמו צ'אט ממוחשב למשל), לא יוכל לזהות האם מולו ניצב אדם או מכונה.
בשנת 2014 עמדה לראשונה תוכנת מחשב במבחן טיורינג, כשהצליחה לעבור את סף 30% מהמשוחחים שחשבו שהם שוחחו עם בן-אדם.
עוד על הנושא אפשר ללמוד באאוריקה, בתגית "מבחן טיורינג".
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
רובוטים כמו ג'ולס, שיכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
והסבר על מבחן טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
ניתן להצמיד את התוספת של בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית לכל תוכנה או מחשב, אבל יש לדעת שיש הגדרה מדויקת ומדידה, שרק מחשבים או תוכנות שעומדים בה יכולים להיקרא "מחשבים חכמים".
ההגדרה הידועה ביותר למהי בינה מלאכותית ידועה בשם 'מבחן טיורינג'. לפי מבחן זה מחשב ייחשב לבעל תבונה, אם אדם שינהל עמו שיחה, בדרך שאינה מסגירה אם זה מחשב או בן-אנוש (בממשק כמו צ'אט ממוחשב למשל), לא יוכל לזהות האם מולו ניצב אדם או מכונה.
בשנת 2014 עמדה לראשונה תוכנת מחשב במבחן טיורינג, כשהצליחה לעבור את סף 30% מהמשוחחים שחשבו שהם שוחחו עם בן-אדם.
עוד על הנושא אפשר ללמוד באאוריקה, בתגית "מבחן טיורינג".
הנה הסבר פשוט לגבי מבחן טיורינג (עברית):
http://youtu.be/YTNasDfDE6U?t=1m8s
רובוטים כמו ג'ולס, שיכולים לנהל שיחה, הם העתיד של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/IhVu2hxm07E
והסבר על מבחן טיורינג כאמצעי לזיהוי תבונת מחשב (מתורגם):
https://youtu.be/3wLqsRLvV-c
מיהם העוזרים החכמים שבבית המודרני?
בהמשך לעוזרים וירטואליים אישיים, כמו סירי וקורטנה, המשתמשים בבינה מלאכותית כדי להבין את המשתמש ולסייע מהסמארטפון בניהול החיים האישיים שלנו, מתפתח והולך דור של מכשירים חיצוניים, עם הבינה המלאכותית של ענקיות הטכנולוגיה, כדי לסייע לנו בניהול חיים נוחים ופשוטים יותר.
אלקסה של אמסון, ג'ארביס של פייסבוק או גוגל הום של גוגל - גם העוזרים החכמים הללו מבינים "שפה טבעית" (Natural language). הם מסתובבים בבית ובני הבית יכולים לשוחח ולתקשר איתם בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב או בכתיבה.
מדובר במעין רמקולים חכמים, המשוטטים בבית החכם וממתינים לפקודות בני הבית. הם מסוגלים למלא הוראות מגוונות, מחיפוש מידע, דרך טיפול בהזמנות מוצרים ועד להשכמה, השמעת מוסיקה והפעלת מגוון שירותים של מפתחים עצמאיים, כמו הזמנת מוניות, שליחת פרחים וכדומה.
החזון הוא להפעיל משהו שהוא בין "באטלר" ואב-בית דיגיטלי לעולם הבית החכם ולתחום המתפתח של "האינטרנט של הדברים". כך פותחים העוזרים החכמים, לבקשתכם, את החנייה, מפעילים מזגן או הדוד החשמלי ועוד.
העוזרים החכמים והעוזרות החכמות נעשים חכמים מיום ליום וההערכה היא שהם ימלאו בבית העתיד יותר ויותר תפקידים שכיום ממלאים בני אדם, משירותי מזכירות ועזרה אישית, ועד תחזוקת בית, שירותי מודיעין, אספקת שירותים ומוצרים, הזמנת בעלי מקצוע, ארגון אירועים משפחתיים וחברתיים ועוד.
הנה ג'ארוויס של פייסבוק (בעברית):
https://youtu.be/0fNPG9SLZvc
גוגל הום של גוגל (בעברית):
https://youtu.be/LYaXf_QWnAk
אמזון אקו הוא עוזר מדומה ביתי שמדברים אליו:
https://youtu.be/vVYcOi8R8dg
העוזר החכם של EmoSpark:
http://youtu.be/odQw5BDnCRs
ואקו דוט של אמזון והעוזר החכם של גוגל:
https://youtu.be/dAsZVQvjCt8
בהמשך לעוזרים וירטואליים אישיים, כמו סירי וקורטנה, המשתמשים בבינה מלאכותית כדי להבין את המשתמש ולסייע מהסמארטפון בניהול החיים האישיים שלנו, מתפתח והולך דור של מכשירים חיצוניים, עם הבינה המלאכותית של ענקיות הטכנולוגיה, כדי לסייע לנו בניהול חיים נוחים ופשוטים יותר.
אלקסה של אמסון, ג'ארביס של פייסבוק או גוגל הום של גוגל - גם העוזרים החכמים הללו מבינים "שפה טבעית" (Natural language). הם מסתובבים בבית ובני הבית יכולים לשוחח ולתקשר איתם בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב או בכתיבה.
מדובר במעין רמקולים חכמים, המשוטטים בבית החכם וממתינים לפקודות בני הבית. הם מסוגלים למלא הוראות מגוונות, מחיפוש מידע, דרך טיפול בהזמנות מוצרים ועד להשכמה, השמעת מוסיקה והפעלת מגוון שירותים של מפתחים עצמאיים, כמו הזמנת מוניות, שליחת פרחים וכדומה.
החזון הוא להפעיל משהו שהוא בין "באטלר" ואב-בית דיגיטלי לעולם הבית החכם ולתחום המתפתח של "האינטרנט של הדברים". כך פותחים העוזרים החכמים, לבקשתכם, את החנייה, מפעילים מזגן או הדוד החשמלי ועוד.
העוזרים החכמים והעוזרות החכמות נעשים חכמים מיום ליום וההערכה היא שהם ימלאו בבית העתיד יותר ויותר תפקידים שכיום ממלאים בני אדם, משירותי מזכירות ועזרה אישית, ועד תחזוקת בית, שירותי מודיעין, אספקת שירותים ומוצרים, הזמנת בעלי מקצוע, ארגון אירועים משפחתיים וחברתיים ועוד.
הנה ג'ארוויס של פייסבוק (בעברית):
https://youtu.be/0fNPG9SLZvc
גוגל הום של גוגל (בעברית):
https://youtu.be/LYaXf_QWnAk
אמזון אקו הוא עוזר מדומה ביתי שמדברים אליו:
https://youtu.be/vVYcOi8R8dg
העוזר החכם של EmoSpark:
http://youtu.be/odQw5BDnCRs
ואקו דוט של אמזון והעוזר החכם של גוגל:
https://youtu.be/dAsZVQvjCt8
מה זה NLP או עיבוד שפה טבעית ב-AI?
עיבוד שפה טבעית, או NLP, משתמש במחשבים ובטכנולוגיות של בינה מלאכותית, המתמקדות בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשבים לקרוא, להבין ולתקשר בשפה רגילה, כתובה או מדוברת אבל טבעית, שפה של בני אדם.
NLP הם ראשי תיבות של "Natural Language Processing" ובעברית "עיבוד שפה טבעית". זהו תת-תחום בבינה מלאכותית, הקשור בצד הבלשני שלה, צד השפה המדוברת.
ניתן לומר בפשטות שהמטרה של עיבוד שפה טבעית היא שמחשבים יוכלו לתקשר עם בני אדם באותו אופן בו אנו, בני האדם, מתקשרים בינינו.
עיבוד השפה הטבעית קשור לתחום הבלשנות החישובית והוא משלב רעיונות מתחום מדעי המחשב בחקר השפה האנושית. התחום הזה במחשוב עוסק בבעיות הקשורות לעיבוד, טיפול ושינויים או מניפולציה של השפה הטבעית האנושית.
מטרת ה-NLP היא להבין שפות אנושיות, לנתח את התוכן והכוונה של המסרים שבהן ולהצליח לפרש את משמעותם הבסיסית, כך שניתן יהיה לגרום למחשבים "להבין" דברים שנכתבים או נאמרים בשפה הטבעית, כלומר בשפות של בני-אדם.
לשם כך, מודלים של NLP משתמשים בנוסחאות או בעצם אלגוריתמים של למידת מכונה, יחד עם שילוב כללים מוגדרים מראש.
בשנים האחרונות זוכה התחום לעניין רב, כחלק מהפיתוח של יישומי מחשב, רובם מבוססי בינה מלאכותית, יישומים שהתקשורת עימם היא בשפה אנושית.
רבים מהכלים הללו מחייבים תיאורים מילוליים של התוצר המצופה מהם, מנהלים שיחה עם המשתמש או מטפלים בטקסטים באופנים שונים. חלקם מייצרים ויוצרים יצירות באופן דומה ליצירה אנושית, מה שמחייב הנחיות, פרומפטים המהווים תיאור טקסטואלי של תוכן ואופי התוצרים המצופים, כמו תמונות, סרטים, מוסיקה, קוד ועוד.
עיבוד השפה הטבעית קשור לתחום הבלשנות החישובית והוא משלב רעיונות מתחום מדעי המחשב בחקר השפה האנושית.
הנה הסבר פשוט של NLP במדעי המחשב:
https://youtu.be/pqgUfv7UP4A
היישומים המדהימים של עיבוד שפה טבעית לתקשורת בינינו ובין מערכות AI:
https://youtu.be/TZMZvULBVio
זה עיבוד שפה טבעית בלמידת מכונה:
https://youtu.be/CMrHM8a3hqw
מטרת ה-NLP בעולם של ימינו:
https://youtu.be/7NObIGHhQWA
עיבוד השפה הטבעית בטכנולוגיות AI יומיומיות:
https://youtu.be/43cXcuXGnXk
אי אפשר לדבר על NLP בלי לדבר על LLM (עברית):
https://youtu.be/ugxgxqRg2-I
פרמטרים וטוקנים הם לא הכל במודלים:
https://youtu.be/a1nqXQMOCks
עיבוד שפה טבעית, או NLP, משתמש במחשבים ובטכנולוגיות של בינה מלאכותית, המתמקדות בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשבים לקרוא, להבין ולתקשר בשפה רגילה, כתובה או מדוברת אבל טבעית, שפה של בני אדם.
NLP הם ראשי תיבות של "Natural Language Processing" ובעברית "עיבוד שפה טבעית". זהו תת-תחום בבינה מלאכותית, הקשור בצד הבלשני שלה, צד השפה המדוברת.
ניתן לומר בפשטות שהמטרה של עיבוד שפה טבעית היא שמחשבים יוכלו לתקשר עם בני אדם באותו אופן בו אנו, בני האדם, מתקשרים בינינו.
עיבוד השפה הטבעית קשור לתחום הבלשנות החישובית והוא משלב רעיונות מתחום מדעי המחשב בחקר השפה האנושית. התחום הזה במחשוב עוסק בבעיות הקשורות לעיבוד, טיפול ושינויים או מניפולציה של השפה הטבעית האנושית.
מטרת ה-NLP היא להבין שפות אנושיות, לנתח את התוכן והכוונה של המסרים שבהן ולהצליח לפרש את משמעותם הבסיסית, כך שניתן יהיה לגרום למחשבים "להבין" דברים שנכתבים או נאמרים בשפה הטבעית, כלומר בשפות של בני-אדם.
לשם כך, מודלים של NLP משתמשים בנוסחאות או בעצם אלגוריתמים של למידת מכונה, יחד עם שילוב כללים מוגדרים מראש.
בשנים האחרונות זוכה התחום לעניין רב, כחלק מהפיתוח של יישומי מחשב, רובם מבוססי בינה מלאכותית, יישומים שהתקשורת עימם היא בשפה אנושית.
רבים מהכלים הללו מחייבים תיאורים מילוליים של התוצר המצופה מהם, מנהלים שיחה עם המשתמש או מטפלים בטקסטים באופנים שונים. חלקם מייצרים ויוצרים יצירות באופן דומה ליצירה אנושית, מה שמחייב הנחיות, פרומפטים המהווים תיאור טקסטואלי של תוכן ואופי התוצרים המצופים, כמו תמונות, סרטים, מוסיקה, קוד ועוד.
עיבוד השפה הטבעית קשור לתחום הבלשנות החישובית והוא משלב רעיונות מתחום מדעי המחשב בחקר השפה האנושית.
הנה הסבר פשוט של NLP במדעי המחשב:
https://youtu.be/pqgUfv7UP4A
היישומים המדהימים של עיבוד שפה טבעית לתקשורת בינינו ובין מערכות AI:
https://youtu.be/TZMZvULBVio
זה עיבוד שפה טבעית בלמידת מכונה:
https://youtu.be/CMrHM8a3hqw
מטרת ה-NLP בעולם של ימינו:
https://youtu.be/7NObIGHhQWA
עיבוד השפה הטבעית בטכנולוגיות AI יומיומיות:
https://youtu.be/43cXcuXGnXk
אי אפשר לדבר על NLP בלי לדבר על LLM (עברית):
https://youtu.be/ugxgxqRg2-I
פרמטרים וטוקנים הם לא הכל במודלים:
https://youtu.be/a1nqXQMOCks
מה זה אג'נטיק AI?
בינה מלאכותית אג'נטית (Agentic Al) היא סוג של בינה מלאכותית שמשלבת את מודלי השפה, כמו ה-GPT, עם כלי פיתוח, ידע ופעולות שנועדו לאפשר בנייה של "סוכנים בינתיים" (AI agent) שיסייעו לנו במשימות שונות.
המושג הזה והכלים המיועדים עבור Agentic Al מכוונים בדרך כלל למתכנתים. אך לעולם של בניית סוכני AI הולכים ונכנסים, ללא כתיבת קוד, גם מי שאינם מתכנתים.
נזכיר שאותם סוכני AI שהאג'נטיק AI מאפשר הם כבר לא לאו דווקא מודלי שפה כלליים שעושים או יודעים לעשות הכל, כמו ה-LLMים הגדולים, אלא מנועים מתמחים, מתוכנתים עם יעדים ברורים ומכוונים לביצוע של משימות ספציפיות, עבור אנשים פרטיים או לארגונים ועסקים.
כי בניגוד למנועי השפה הגדולים (LLM) שהתמחו בהמלצות, עזרה וחשיבה, אבל בעיקר בטקסט, הסוכנים החכמים יכולים לעשות וממש עושים פעולות בעולם האמיתי ומהחיים עצמם - הם מתכנתים, בונים אתרים, משווקים, יוצרים תוכן, משרתים לקוחות, נותנים תמיכה ושירות, מעדכנים גיליון אלקטרוני, נותנים תמיכה טכנית, עונים לאימיילים, קונים מוצרים ועוד המון.
#שלוש תכונות בסיס יש לסוכני AI:
אוטונומיה - שמשמעותה פעילות ללא צורך מתמיד בהנחיה אנושית.
סתגלנות - יכולתם ללמוד מהאינטראקציות שלהם ולהגדיר מחדש את האלגוריתמים שלהם על סמך הידע שרכשו.
מכוונות למטרה - הם מתוכנתים להשגת יעדים ברורים, כמו נהיגה ברכב אוטונומי, טיפול במיילים שלנו, או תזמון פגישות.
#אג'נטיק AI בתעשיה
בחברות ענק מפתחים כל הזמן סוכנים חכמים שיכולים לבצע משימות, בפיקוח של מנהלים וראשי צוותים כמובן. אלה מערכות אוטונומיות ואג'נטיות, מבוססות בינה מלאכותית, המסוגלות לבצע משימות מורכבות, ממש כמו "מערכות המומחה", שמדענים חלמו עליהן בשנות ה-80 המאוחרות ומתגשמות עכשיו כסוכני בינה מלאכותית (AI Agents) שעובדים על סטרואידים.
אותם סוכנים, מבוססי בינה מלאכותית, ממש עובדים בשביל החברה וכבר בהתחלה משתמשים בכלים יומיומיים כמו Gmail, Salesforce, Office365, Google Sheets ועוד. הם מקבלים משימות מורכבות, מסוגלים לפרקן לתתי-משימות ולחלק את העבודה על ידי שיוך כל תת-משימה כזו לסוכן ה-AI המתאים ביותר לבצעה. כך ניתן לקבל את הפתרונות המתאימים ביותר גם למשימות מורכבות ביותר.
#עתיד מרובה סוכנים
השלב הבא הוא כמובן שלב החיבור של מספר סוכנים ועובדים חכמים שכאלה, לעבודה משותפת ומילוי משימות משותף. כי אחת היכולות המשמעותיות ביותר של סוכן AI היא לתקשר ולשתף פעולה עם מערכות AI אחרות, לצד תשתיות דיגיטליות. זה מה שמאפשר גישה משולבת ויעילה יותר, למשל לפתרון בעיות וניהול משימות בבית. זה נקרא בתעשייה "מערכות מרובות סוכנים" (Multi-Agent Systems).
דמיינו שרשרת של מכונות חכמות הפועלות כמו משרד אנושי, בו לכל עובד יש התמחות ותפקיד תואם. השלם בה הוא גדול מסכום חלקיו, קצת כמו הקובוטים (Cobots), עדרי הרובוטים המסונכרנים להפליא, שעובדים במחסני ומרכזי השילוח של Amazon.
מהחזון האג'נטי הזה קל לדמיין כיצד קם ז'אנר חדש ואולטרה מודרני של עסקים. אלה מפעלים תעשייתיים, וירטואליים לחלוטין, כמעט ללא בני אדם, או עם בני האדם המפקחים ומנהלים את הבינות, כשהם מייצרים בקבוצות קטנות את מה שבעבר חייב מאות או אלפי עובדים ויותר.
זה העתיד והוא מתחיל עכשיו. אג'נטיק AI מבטיח בפשטות שאם פעם השמיים היו הגבול, היום האופק הוא השמיים ואת הגבול לא ניתן לראות.
הנה הסבר על Agentic AI:
https://youtu.be/-pqzyvRp3Tc
אלה הם סוכני AI:
https://youtu.be/Fyo6vnM8BBk
כך יוצרים סוכן AI ב-Claude בתחילת 2025:
https://youtu.be/amCjKc9O_Bo
Windsurf האג'נטי הוא סוכן AI שמייצר קוד לתוכנות ואתרים:
https://youtu.be/pOvI02of5oo
הבשלת היכולות של סוכנים חכמים מבוססי AI היא תוצאה של התפתחות אדירה. הנה "Do Browser" שיודע לתת לנו שירות מופלא אונליין:
https://youtu.be/vMFWeCMrFNU
וזה החזון המבהיל או מבטיח - תאגיד של אחד או אחת:
https://youtu.be/6EGqLE0Y6Z0?long=yes
בינה מלאכותית אג'נטית (Agentic Al) היא סוג של בינה מלאכותית שמשלבת את מודלי השפה, כמו ה-GPT, עם כלי פיתוח, ידע ופעולות שנועדו לאפשר בנייה של "סוכנים בינתיים" (AI agent) שיסייעו לנו במשימות שונות.
המושג הזה והכלים המיועדים עבור Agentic Al מכוונים בדרך כלל למתכנתים. אך לעולם של בניית סוכני AI הולכים ונכנסים, ללא כתיבת קוד, גם מי שאינם מתכנתים.
נזכיר שאותם סוכני AI שהאג'נטיק AI מאפשר הם כבר לא לאו דווקא מודלי שפה כלליים שעושים או יודעים לעשות הכל, כמו ה-LLMים הגדולים, אלא מנועים מתמחים, מתוכנתים עם יעדים ברורים ומכוונים לביצוע של משימות ספציפיות, עבור אנשים פרטיים או לארגונים ועסקים.
כי בניגוד למנועי השפה הגדולים (LLM) שהתמחו בהמלצות, עזרה וחשיבה, אבל בעיקר בטקסט, הסוכנים החכמים יכולים לעשות וממש עושים פעולות בעולם האמיתי ומהחיים עצמם - הם מתכנתים, בונים אתרים, משווקים, יוצרים תוכן, משרתים לקוחות, נותנים תמיכה ושירות, מעדכנים גיליון אלקטרוני, נותנים תמיכה טכנית, עונים לאימיילים, קונים מוצרים ועוד המון.
#שלוש תכונות בסיס יש לסוכני AI:
אוטונומיה - שמשמעותה פעילות ללא צורך מתמיד בהנחיה אנושית.
סתגלנות - יכולתם ללמוד מהאינטראקציות שלהם ולהגדיר מחדש את האלגוריתמים שלהם על סמך הידע שרכשו.
מכוונות למטרה - הם מתוכנתים להשגת יעדים ברורים, כמו נהיגה ברכב אוטונומי, טיפול במיילים שלנו, או תזמון פגישות.
#אג'נטיק AI בתעשיה
בחברות ענק מפתחים כל הזמן סוכנים חכמים שיכולים לבצע משימות, בפיקוח של מנהלים וראשי צוותים כמובן. אלה מערכות אוטונומיות ואג'נטיות, מבוססות בינה מלאכותית, המסוגלות לבצע משימות מורכבות, ממש כמו "מערכות המומחה", שמדענים חלמו עליהן בשנות ה-80 המאוחרות ומתגשמות עכשיו כסוכני בינה מלאכותית (AI Agents) שעובדים על סטרואידים.
אותם סוכנים, מבוססי בינה מלאכותית, ממש עובדים בשביל החברה וכבר בהתחלה משתמשים בכלים יומיומיים כמו Gmail, Salesforce, Office365, Google Sheets ועוד. הם מקבלים משימות מורכבות, מסוגלים לפרקן לתתי-משימות ולחלק את העבודה על ידי שיוך כל תת-משימה כזו לסוכן ה-AI המתאים ביותר לבצעה. כך ניתן לקבל את הפתרונות המתאימים ביותר גם למשימות מורכבות ביותר.
#עתיד מרובה סוכנים
השלב הבא הוא כמובן שלב החיבור של מספר סוכנים ועובדים חכמים שכאלה, לעבודה משותפת ומילוי משימות משותף. כי אחת היכולות המשמעותיות ביותר של סוכן AI היא לתקשר ולשתף פעולה עם מערכות AI אחרות, לצד תשתיות דיגיטליות. זה מה שמאפשר גישה משולבת ויעילה יותר, למשל לפתרון בעיות וניהול משימות בבית. זה נקרא בתעשייה "מערכות מרובות סוכנים" (Multi-Agent Systems).
דמיינו שרשרת של מכונות חכמות הפועלות כמו משרד אנושי, בו לכל עובד יש התמחות ותפקיד תואם. השלם בה הוא גדול מסכום חלקיו, קצת כמו הקובוטים (Cobots), עדרי הרובוטים המסונכרנים להפליא, שעובדים במחסני ומרכזי השילוח של Amazon.
מהחזון האג'נטי הזה קל לדמיין כיצד קם ז'אנר חדש ואולטרה מודרני של עסקים. אלה מפעלים תעשייתיים, וירטואליים לחלוטין, כמעט ללא בני אדם, או עם בני האדם המפקחים ומנהלים את הבינות, כשהם מייצרים בקבוצות קטנות את מה שבעבר חייב מאות או אלפי עובדים ויותר.
זה העתיד והוא מתחיל עכשיו. אג'נטיק AI מבטיח בפשטות שאם פעם השמיים היו הגבול, היום האופק הוא השמיים ואת הגבול לא ניתן לראות.
הנה הסבר על Agentic AI:
https://youtu.be/-pqzyvRp3Tc
אלה הם סוכני AI:
https://youtu.be/Fyo6vnM8BBk
כך יוצרים סוכן AI ב-Claude בתחילת 2025:
https://youtu.be/amCjKc9O_Bo
Windsurf האג'נטי הוא סוכן AI שמייצר קוד לתוכנות ואתרים:
https://youtu.be/pOvI02of5oo
הבשלת היכולות של סוכנים חכמים מבוססי AI היא תוצאה של התפתחות אדירה. הנה "Do Browser" שיודע לתת לנו שירות מופלא אונליין:
https://youtu.be/vMFWeCMrFNU
וזה החזון המבהיל או מבטיח - תאגיד של אחד או אחת:
https://youtu.be/6EGqLE0Y6Z0?long=yes
האם בית יכול להיות גאון?
כל אחד שמע על הבית החכם, אבל כמה אנשים שמעו על בית ממש חכם? גאון?
עזרים חדשים, מעין עוזרים וירטואליים חדשניים שהם חלק מהבית, אמורים ללוות את בני הבית ולענות להם על שאלות, להציע להם הצעות לשיפור האווירה והלימודים, המיזוג, האוכל ועוד. חברה בשם EmoSPARK יצרה מכשיר כזה, שהופך לעוזר ביתי המסייע לבני הבית בשלל תחומים. היופי בטכנולוגיה הזו היא שהיא לומדת כל הזמן את העדפות בני הבית ומה שהם רגילים ומסייעת להם כל הזמן באמצעות מה שהיא יודעת עליהם.
הילד לומד? - המערכת מסייעת בשיעורי הבית. רואים טלוויזיה וצריכים מידע על השחקן שעל המסך, רוצים טיפים לשיפור הארוחה שמכינים במטבח? - אתם כבר הבנתם ודאי...
מערכת נוספת היא ה"אקו" של אמזון, רמקול ביתי שמכיל את העוזרת האישית של אמזון, אלקסה. אקו נמצא כל הזמן בקשב, מאזין לפקודות אישיות קוליות של בני הבית ומסוגל למלא את רצונותיהם השונים, מלהשיג להם מידע, דרך הזמנת פיצה או משלוח ממסעדה ועד נגינה של שירים לפי פרמטרים שונים.
הנה סרטון על האינטליגנציה של הבית העתידי:
http://youtu.be/odQw5BDnCRs
אמזון אקו הוא עוזר מדומה ביתי שמדברים אליו:
https://youtu.be/vVYcOi8R8dg
עוזרים וירטואליים מתבססים על שפה טבעית:
https://youtu.be/h9D5_BWiL-Y
כל אחד שמע על הבית החכם, אבל כמה אנשים שמעו על בית ממש חכם? גאון?
עזרים חדשים, מעין עוזרים וירטואליים חדשניים שהם חלק מהבית, אמורים ללוות את בני הבית ולענות להם על שאלות, להציע להם הצעות לשיפור האווירה והלימודים, המיזוג, האוכל ועוד. חברה בשם EmoSPARK יצרה מכשיר כזה, שהופך לעוזר ביתי המסייע לבני הבית בשלל תחומים. היופי בטכנולוגיה הזו היא שהיא לומדת כל הזמן את העדפות בני הבית ומה שהם רגילים ומסייעת להם כל הזמן באמצעות מה שהיא יודעת עליהם.
הילד לומד? - המערכת מסייעת בשיעורי הבית. רואים טלוויזיה וצריכים מידע על השחקן שעל המסך, רוצים טיפים לשיפור הארוחה שמכינים במטבח? - אתם כבר הבנתם ודאי...
מערכת נוספת היא ה"אקו" של אמזון, רמקול ביתי שמכיל את העוזרת האישית של אמזון, אלקסה. אקו נמצא כל הזמן בקשב, מאזין לפקודות אישיות קוליות של בני הבית ומסוגל למלא את רצונותיהם השונים, מלהשיג להם מידע, דרך הזמנת פיצה או משלוח ממסעדה ועד נגינה של שירים לפי פרמטרים שונים.
הנה סרטון על האינטליגנציה של הבית העתידי:
http://youtu.be/odQw5BDnCRs
אמזון אקו הוא עוזר מדומה ביתי שמדברים אליו:
https://youtu.be/vVYcOi8R8dg
עוזרים וירטואליים מתבססים על שפה טבעית:
https://youtu.be/h9D5_BWiL-Y
מהו ווטסון, מחשב העל הלומד?
המודל הבינתי שנקרא "ווטסון" (Watson) הוא ככל הנראה הראשון שפותח על ידי חברת IBM, על מחשב-העל שלה. זה מודל AI קוגניטיבי, כמעט המחשב החושב שדורות של מדעני מחשב דיברו על בואו, אבל עם רגליים אי-שם בעתיד.
ווטסון נחשב עם הצגתו לציבור למחשב החכם בעולם וזכה להכרה בינלאומית. הוא החליף את "כחול עמוק". גם הוא פותח על ידי אותה חברה (Ibm) וזכה להישג היסטורי וחסר תקדים, כשניצח בעבר את אלוף העולם בשחמט.
ווטסון נקרא על שם תומאס ווטסון, מייסד IBM, אם כי לפי גרסה אחרת ווטסון קיבל את שמו מהעוזר של שרלוק הולמס, אותו עוזר שכמו מודל כזה, תמיד מסייע לו בחקר ובתשובות שונות לצרכי הבלש הנודע.
זה היה כשהיה הראשון שניצח בני אדם בשעשועון טריוויה בטלוויזיה. ווטסון השתתף אז בתוכנית הטלוויזיה הוותיקה בארה"ב, "ג'פרדי" ("מלך הטריוויה"). במהלך התכנית הוא הראה ידע עצום ושלט גם בטקטיקה של משחקי הטלוויזיה מסוג זה.
הניצחון של המחשב בנוק אאוט על פני המוח האנושי היה מהפכני בכל קנה מידה, במיוחד בזכות העובדה שווטסון לא היה מחובר לאינטרנט ולמנועי חיפוש דוגמת "גוגל", אלא רק מצויד במידע של אנציקלופדיות, מילונים, מאגרי חדשות, יצירות ספרות ושירה וכדומה.
ווטסון היווה ממש מהפכה, ביכולתו לחבר יכולות מתקדמות בחיפוש מידע מהיר ויעיל עם אינטליגנציה מלאכותית מהסוג הדרוש למכונה כזו. טכנולוגיות מתקדמות של למידה ממוחשבת (Machine Learning), עיבוד שפה טבעית (NLP), זיהוי קול אנושי (Speech Recognition) ומגוון שיטות לאיחזור מידע (שליפה מהירה ממאגרים עצומים), היקנו לו את היכולת לתפקד באופן חסר תקדים בתחום המחשוב.
הנה סרטון על מחשב-העל ווטסון ואיך יבמ יצרה אותו:
https://youtu.be/U6rvaWaiZNg
רגע היסטורי - לראשונה ווטסון מנצח בני אדם בשעשועון הידע הטלוויזיוני:
https://youtu.be/WFR3lOm_xhE
כיום הוא כלי מרכזי בניסיונות למצוא תרופה לסרטן:
https://youtu.be/HkEOJnn_zlg
כאן ווטסון לומד לבשל:
https://youtu.be/yrfMcNE0y9s
והוא פתוח לשימוש של סטארטאפים ומפתחים הזקוקים לכוח המחשוב המטורף שלו:
https://youtu.be/RBF4hhgAJJc
ומסביבו יש כנסים מרתקים גם בארץ (עברית):
https://youtu.be/M_q5z6VXRzI
המודל הבינתי שנקרא "ווטסון" (Watson) הוא ככל הנראה הראשון שפותח על ידי חברת IBM, על מחשב-העל שלה. זה מודל AI קוגניטיבי, כמעט המחשב החושב שדורות של מדעני מחשב דיברו על בואו, אבל עם רגליים אי-שם בעתיד.
ווטסון נחשב עם הצגתו לציבור למחשב החכם בעולם וזכה להכרה בינלאומית. הוא החליף את "כחול עמוק". גם הוא פותח על ידי אותה חברה (Ibm) וזכה להישג היסטורי וחסר תקדים, כשניצח בעבר את אלוף העולם בשחמט.
ווטסון נקרא על שם תומאס ווטסון, מייסד IBM, אם כי לפי גרסה אחרת ווטסון קיבל את שמו מהעוזר של שרלוק הולמס, אותו עוזר שכמו מודל כזה, תמיד מסייע לו בחקר ובתשובות שונות לצרכי הבלש הנודע.
זה היה כשהיה הראשון שניצח בני אדם בשעשועון טריוויה בטלוויזיה. ווטסון השתתף אז בתוכנית הטלוויזיה הוותיקה בארה"ב, "ג'פרדי" ("מלך הטריוויה"). במהלך התכנית הוא הראה ידע עצום ושלט גם בטקטיקה של משחקי הטלוויזיה מסוג זה.
הניצחון של המחשב בנוק אאוט על פני המוח האנושי היה מהפכני בכל קנה מידה, במיוחד בזכות העובדה שווטסון לא היה מחובר לאינטרנט ולמנועי חיפוש דוגמת "גוגל", אלא רק מצויד במידע של אנציקלופדיות, מילונים, מאגרי חדשות, יצירות ספרות ושירה וכדומה.
ווטסון היווה ממש מהפכה, ביכולתו לחבר יכולות מתקדמות בחיפוש מידע מהיר ויעיל עם אינטליגנציה מלאכותית מהסוג הדרוש למכונה כזו. טכנולוגיות מתקדמות של למידה ממוחשבת (Machine Learning), עיבוד שפה טבעית (NLP), זיהוי קול אנושי (Speech Recognition) ומגוון שיטות לאיחזור מידע (שליפה מהירה ממאגרים עצומים), היקנו לו את היכולת לתפקד באופן חסר תקדים בתחום המחשוב.
הנה סרטון על מחשב-העל ווטסון ואיך יבמ יצרה אותו:
https://youtu.be/U6rvaWaiZNg
רגע היסטורי - לראשונה ווטסון מנצח בני אדם בשעשועון הידע הטלוויזיוני:
https://youtu.be/WFR3lOm_xhE
כיום הוא כלי מרכזי בניסיונות למצוא תרופה לסרטן:
https://youtu.be/HkEOJnn_zlg
כאן ווטסון לומד לבשל:
https://youtu.be/yrfMcNE0y9s
והוא פתוח לשימוש של סטארטאפים ומפתחים הזקוקים לכוח המחשוב המטורף שלו:
https://youtu.be/RBF4hhgAJJc
ומסביבו יש כנסים מרתקים גם בארץ (עברית):
https://youtu.be/M_q5z6VXRzI
איך הופך הצ'אטבוט לרובוט האינטרנט החדש?
בעשור האחרון אנו הולכים ונחשפים לשירותים, כמו פייסבוק שפתחה את שירות ההודעות שלה, Messenger, לצ'ט-בוטים (Chatbots) או ל-OpenAI שמנפיקה בוט חכם במיוחד כמו ChatGPT ומאפשרת לאלפי שירותים של צ'אט בוטים כאלה להיווצר תוך זמן קצר, תוך התבססות על GPT, הבינה המלאכותית שהיא פיתחה.
הן לא היחידות כמובן.
צ'אט בוטים הם רכיבי תוכנה קטנים, מעין תוכנות זעירות, שחוסכות לנו זמן ומאמץ. למעשה, הצ'אט-בוט הוא מעין רובוט תוכנה שמקבל מאיתנו הוראות ורץ לבצע.
יש בוטים אינטליגנטיים, המצוידים ביכולות של "עיבוד שפה טבעית" (NLP). כלומר, ניתן להתכתב עם בוטים שכאלה, ממש כאילו היו בני אנוש - כותבים להם בשפה יומיומית, שפה אנושית, והם "מבינים" אותנו. היכולת של NLP לחסוך לנו כתיבה טכנית, בתחביר שמיועד להפעלת מכונה אבל לא באמצעות קוד, היא נפלאה.
מאז סוף שנת 2022 היכולת הזו מתפתחת במהירות אדירה ועתידה להתפתח עוד ולהקל את התקשורת מולם, עם בוטים חכמים שמבינים גם דיבור אנושי ומנהלים שיחה קולית, באמצעות Speech To Text.
כמה מהר עברנו מבוטים שהתבססו על בחירה מתוך תפריטי אפשרויות מוכנים מראש לשיחה חופשית בכתיבה ודיבור בלשון יומיומית, כלומר שפה טבעית.
מסתבר שאת רוב הפעולות בעולם יכולים צ'ט-בוטים לבצע בלי למצמץ ולחסוך לנו זמן רב ואף שגיאות ששוות לא פעם להמון כסף. צ'אטבוט שמאפשר הזמנת פיצה, למשל, יחליף את איש הפיצריה שעונה לטלפון. לבקשתכם הוא יציג את התפריט, יאפשר להזמין, לבקש תוספות מתפריט או לבחור את מידת החריפות ולשלם בקלות ובמהירות. אחרי שהבוט מטפל בכל שלבי ההזמנה ומוציא הוראת הכנה למטבח הפיצריה, נותר ללקוח רק להמתין לפיצה המהבילה שתגיע אליו.
כלומר, כל מה שהיום עושים החבר'ה המותשים בסניף הפיצריה, יכול הבוט לבצע בנינוחות ממוחשבת ובדייקנות מביכה, אם מהמסנג'ר של פייסבוק או מאפליקציות כמו ווטסאפ וטלגרם.
כמובן שמטרתה של פייסבוק הייתה ונשארה שהמשתמשים יעשו הכל בפלטפורמה של החברה, מבלי להשתמש בתוכנות, אפליקציות או כלים חיצוניים. כמה שיותר נקבל אצלה בבית - נישאר עוד יותר זמן, נחזק את שביעות הרצון מהרשת החברתית שלה ובעיקר נכניס לה כסף.
על הדרך היא חוסכת לנו הורדה והתקנת של אפליקציה נפרדת לכל עסק, לימוד של הממשק של כל אפליקציה כזו (כלומר של הדרך שבה היא מתקשרת עם המשתמש) וכדומה.
צ'ט-בוטים הם לא דבר חדש. כבר בימי ה-IRC, עידן הדינוזאורים של הרשת, פעלו בוטים שונים שאפשרו ביצוע פעולות פשוטות מול תוכנה. היום יכולים גופים עסקיים ואתרים שונים לבצע פעולות דרך הצ'אט-בוטים, אבל הרעיון נשאר כשהיה - אדם מצ'טט עם תוכנה, שמבצעת בשבילו משימות, במהירות ויעילות ובקרוב גם בלי שיהיה הבדל לעומת שיחה עם נציג אנושי.
הנה הסבר של הצ'ט בוטים החדשים:
https://youtu.be/mmmaLe8KM-o
מארק צוקרברג מנכ"ל פייסבוק מציג את הצ'אטבוטים ומדגים:
https://youtu.be/EOYnFUJyOlQ
הסבר איך הצ'ט-בוט עובד:
https://youtu.be/MT4JWtm5n5M
ובפינת ההומור שלנו - זה מה שקורה כשמדענים נותנים לשני בוטים אינטליגנטיים לשוחח זה עם זה:
https://youtu.be/WnzlbyTZsQY
בעשור האחרון אנו הולכים ונחשפים לשירותים, כמו פייסבוק שפתחה את שירות ההודעות שלה, Messenger, לצ'ט-בוטים (Chatbots) או ל-OpenAI שמנפיקה בוט חכם במיוחד כמו ChatGPT ומאפשרת לאלפי שירותים של צ'אט בוטים כאלה להיווצר תוך זמן קצר, תוך התבססות על GPT, הבינה המלאכותית שהיא פיתחה.
הן לא היחידות כמובן.
צ'אט בוטים הם רכיבי תוכנה קטנים, מעין תוכנות זעירות, שחוסכות לנו זמן ומאמץ. למעשה, הצ'אט-בוט הוא מעין רובוט תוכנה שמקבל מאיתנו הוראות ורץ לבצע.
יש בוטים אינטליגנטיים, המצוידים ביכולות של "עיבוד שפה טבעית" (NLP). כלומר, ניתן להתכתב עם בוטים שכאלה, ממש כאילו היו בני אנוש - כותבים להם בשפה יומיומית, שפה אנושית, והם "מבינים" אותנו. היכולת של NLP לחסוך לנו כתיבה טכנית, בתחביר שמיועד להפעלת מכונה אבל לא באמצעות קוד, היא נפלאה.
מאז סוף שנת 2022 היכולת הזו מתפתחת במהירות אדירה ועתידה להתפתח עוד ולהקל את התקשורת מולם, עם בוטים חכמים שמבינים גם דיבור אנושי ומנהלים שיחה קולית, באמצעות Speech To Text.
כמה מהר עברנו מבוטים שהתבססו על בחירה מתוך תפריטי אפשרויות מוכנים מראש לשיחה חופשית בכתיבה ודיבור בלשון יומיומית, כלומר שפה טבעית.
מסתבר שאת רוב הפעולות בעולם יכולים צ'ט-בוטים לבצע בלי למצמץ ולחסוך לנו זמן רב ואף שגיאות ששוות לא פעם להמון כסף. צ'אטבוט שמאפשר הזמנת פיצה, למשל, יחליף את איש הפיצריה שעונה לטלפון. לבקשתכם הוא יציג את התפריט, יאפשר להזמין, לבקש תוספות מתפריט או לבחור את מידת החריפות ולשלם בקלות ובמהירות. אחרי שהבוט מטפל בכל שלבי ההזמנה ומוציא הוראת הכנה למטבח הפיצריה, נותר ללקוח רק להמתין לפיצה המהבילה שתגיע אליו.
כלומר, כל מה שהיום עושים החבר'ה המותשים בסניף הפיצריה, יכול הבוט לבצע בנינוחות ממוחשבת ובדייקנות מביכה, אם מהמסנג'ר של פייסבוק או מאפליקציות כמו ווטסאפ וטלגרם.
כמובן שמטרתה של פייסבוק הייתה ונשארה שהמשתמשים יעשו הכל בפלטפורמה של החברה, מבלי להשתמש בתוכנות, אפליקציות או כלים חיצוניים. כמה שיותר נקבל אצלה בבית - נישאר עוד יותר זמן, נחזק את שביעות הרצון מהרשת החברתית שלה ובעיקר נכניס לה כסף.
על הדרך היא חוסכת לנו הורדה והתקנת של אפליקציה נפרדת לכל עסק, לימוד של הממשק של כל אפליקציה כזו (כלומר של הדרך שבה היא מתקשרת עם המשתמש) וכדומה.
צ'ט-בוטים הם לא דבר חדש. כבר בימי ה-IRC, עידן הדינוזאורים של הרשת, פעלו בוטים שונים שאפשרו ביצוע פעולות פשוטות מול תוכנה. היום יכולים גופים עסקיים ואתרים שונים לבצע פעולות דרך הצ'אט-בוטים, אבל הרעיון נשאר כשהיה - אדם מצ'טט עם תוכנה, שמבצעת בשבילו משימות, במהירות ויעילות ובקרוב גם בלי שיהיה הבדל לעומת שיחה עם נציג אנושי.
הנה הסבר של הצ'ט בוטים החדשים:
https://youtu.be/mmmaLe8KM-o
מארק צוקרברג מנכ"ל פייסבוק מציג את הצ'אטבוטים ומדגים:
https://youtu.be/EOYnFUJyOlQ
הסבר איך הצ'ט-בוט עובד:
https://youtu.be/MT4JWtm5n5M
ובפינת ההומור שלנו - זה מה שקורה כשמדענים נותנים לשני בוטים אינטליגנטיים לשוחח זה עם זה:
https://youtu.be/WnzlbyTZsQY
