בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה
בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה אינם מונחים נרדפים; יש ביניהם קשר היררכי והבדלים ברורים.
בעידן הטכנולוגי של היום, המונחים בינה מלאכותית, למידת מכונה ו-למידה עמוקה הופכים נפוצים יותר ויותר. רבים אף משתמשים בהם לסירוגין, אך במציאות אלו שלוש מושגים קרובים אך מובחנים.
לדוגמה, כאשר AlphaGo של גוגל ניצח את אלוף המשחק גו לי סדול ב-2016, התקשורת השתמשה לסירוגין במונחים בינה מלאכותית, למידת מכונה ו-למידה עמוקה כדי לתאר את הניצחון. למעשה, בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה כולם תרמו להצלחת AlphaGo, אך הם אינם אותו הדבר.
מאמר זה יעזור לכם להבין בבירור את ההבדלים בין בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה, וכן את הקשרים ביניהם. בואו נחקור את הפרטים יחד עם INVIAI !
מהי בינה מלאכותית (AI)?
בינה מלאכותית (AI) היא תחום רחב במדעי המחשב המתמקד ביצירת מערכות המסוגלות לדמות אינטליגנציה ופעולות קוגניטיביות אנושיות.
במילים אחרות, AI כוללת את כל הטכניקות המאפשרות למחשבים לבצע משימות שדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית, כגון פתרון בעיות, קבלת החלטות, תפיסת הסביבה, הבנת שפה ועוד. AI אינה מוגבלת לשיטות למידה מבוססות נתונים אלא כוללת גם מערכות מבוססות חוקים או ידע המתוכנתות על ידי בני אדם.
קטגוריות של AI
בינה מלאכותית צרה (AI חלשה)
בינה מלאכותית כללית (AI חזקה)
מהי למידת מכונה?
למידת מכונה (ML) היא תת-תחום של AI המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים המאפשרים למחשבים ללמוד מנתונים ולשפר בהדרגה את הדיוק ללא תכנות מפורש של כל שלב. במקום שבני אדם יכתבו את כל ההוראות, אלגוריתמים של ML מנתחים נתוני קלט כדי לחלץ דפוסים ולבצע תחזיות או החלטות כאשר הם נתקלים בנתונים חדשים.
תחום הלימוד המאפשר למחשבים ללמוד ללא תכנות מפורש.
— ארתור סמואל, 1959
סוגי למידת מכונה
למידה מונחית
מודלים המאומנים על מערכי נתונים מתויגים שבהם התשובות הנכונות ידועות.
- חיזוי מחירי דירות
- זיהוי דואר זבל
- אבחון רפואי
למידה בלתי מונחית
מודלים שמוצאים מבנים או קבוצות בנתונים לא מתויגים ללא קטגוריות מוגדרות מראש.
- סגמנטציה של לקוחות
- זיהוי חריגות
- גילוי דפוסים
למידת חיזוק
מודלים שמתקשרים עם הסביבה ולומדים התנהגויות דרך תגמולים או עונשים.
- AI למשחקים
- בקרת רובוטיקה
- אופטימיזציה של משאבים
מהי למידה עמוקה?
למידה עמוקה (DL) היא ענף מיוחד של למידת מכונה המשתמש ברשתות עצביות מלאכותיות רב-שכבתיות ללמידה מנתונים.
המונח "עמוקה" מתייחס לרשתות עם שכבות נסתרות רבות (בדרך כלל יותר משלוש) – מבנה רב-שכבתי זה מאפשר למודל ללמוד תכונות מורכבות ברמות הפשטה גבוהות. למידה עמוקה שואבת השראה מתפקוד המוח האנושי, עם "נוירונים" מלאכותיים המחוברים כדי לחקות רשתות עצביות ביולוגיות.
חילוץ תכונות אוטומטי
ארכיטקטורה רב-שכבתית
דרישות מול יתרונות
מה שדרוש ללמידה עמוקה
- מערכי נתונים גדולים מאוד (מיליוני דגימות)
- משאבי חישוב חזקים (GPU, TPU)
- זמן אימון ממושך (שעות עד ימים)
- עלויות תשתית גבוהות
מה שתקבלו בתמורה
- דיוק גבוה במשימות מורכבות
- זיהוי תמונות ודיבור מצוין
- עיבוד שפה טבעית מתקדם
- ביצועים ברמת אדם או טובים יותר
הקשר בין AI, ML ולמידה עמוקה
הבנת הקשר ההיררכי בין הטכנולוגיות הללו היא חיונית: למידה עמוקה ⊂ למידת מכונה ⊂ בינה מלאכותית. AI הוא התחום הרחב ביותר, למידת מכונה היא תת-תחום של AI, ולמידה עמוקה היא חלק מלמידת מכונה.
בינה מלאכותית (הרחבה ביותר)
כל הטכניקות המאפשרות למכונות לדמות אינטליגנציה, כולל מערכות מבוססות חוקים ונתונים. לדוגמה: תוכנית שחמט המשתמשת באלגוריתמים קבועים היא AI אך לא ML.
למידת מכונה (תת-תחום של AI)
שיטות AI המבוססות על למידה מנתונים לשיפור ביצועים. לדוגמה: מסנני דואר זבל שלומדים מדפוסים במיילים מתויגים.
למידה עמוקה (תת-תחום של ML)
שיטות ML המשתמשות ברשתות עצביות רב-שכבתיות לזיהוי דפוסים מורכבים. לדוגמה: מערכות זיהוי תמונות שלומדות תכונות ויזואליות באופן אוטומטי.
ההבדלים העיקריים בין AI, ML ולמידה עמוקה
למרות שיש ביניהם קשר היררכי, ל-AI, ML ו-DL יש הבדלים ברורים בהיקף, בפעולה ובדרישות טכניות. בואו נבחן את ההבדלים המרכזיים:
היקף והגדרה
- AI: מושג כללי הכולל את כל השיטות המאפשרות למכונות לדמות אינטליגנציה (מבוססות חוקים ונתונים)
- למידת מכונה: מצמצמת לשיטות AI המבוססות על למידה מנתונים
- למידה עמוקה: מצמצמת עוד יותר ל-ML המשתמשת ברשתות עצביות רב-שכבתיות
DL היא גם ML וגם AI, אך AI כוללת הרבה מעבר לשיטות מבוססות למידה בלבד.
שיטת למידה ומעורבות אנושית
מעורבות אנושית גבוהה
- מהנדסים בוחרים תכונות
- נדרש חילוץ תכונות ידני
- נדרשת מומחיות בתחום
- דוגמה: הגדרת צורות, צבעים, קצוות לזיהוי תמונות
למידת תכונות אוטומטית
- חילוץ תכונות אוטומטי
- לומדת תכונות ברמות שונות
- מעורבות אנושית מופחתת
- דוגמה: גילוי דפוסים ויזואליים אוטומטי מתמונות גולמיות
דרישות נתונים
למידת מכונה
- מתפקדת היטב עם מערכי נתונים בינוניים
- יכולה לעבוד עם כמויות נתונים קטנות יותר
- דורשת נתונים איכותיים ונקיים
- תכונות חייבות להיות מוגדרות בבירור
למידה עמוקה
- דורשת מערכי נתונים גדולים מאוד
- מיליוני דגימות נדרשות
- דוגמה: עשרות אלפי שעות לזיהוי דיבור
- אידיאלית לתרחישי ביג דאטה
דרישות תשתית חישובית
| היבט | למידת מכונה | למידה עמוקה |
|---|---|---|
| חומרה | מעבד מרכזי (CPU) מספיק | נדרש GPU/TPU |
| זמן אימון | דקות עד שעות | שעות עד ימים |
| תשתית | מחשבים אישיים מתאימים | נדרשים אשכולות ביצועים גבוהים |
| עלות | נמוכה עד בינונית | גבוהה |
| יכולת הרחבה | מוגבלת על ידי מורכבות האלגוריתם | ניתנת להרחבה גבוהה עם משאבים |
מודלים של למידה עמוקה דורשים תמיכה ב-GPU להאצת חישובי מטריצות במקביל, מה שהופך את ההשקעה בתשתית לשיקול מרכזי.
ביצועים ודיוק
- מטרת AI: לפתור בהצלחה את המשימה הנתונה, לא בהכרח באמצעות למידה מנתונים
- מטרת ML: למקסם את דיוק התחזיות על ידי למידה ממערכי אימון
- יתרון DL: להשיג דיוק גבוה מאוד, העולה על ML מסורתי עם מספיק נתונים וכוח חישוב
יישומים מתאימים
יישומי למידת מכונה
מתאים לנתונים מובנים עם מורכבות ונפח בינוניים:
- חיזוי התנהגות לקוחות
- ניתוח סיכון אשראי
- זיהוי הונאות
- סינון דואר זבל
- תחזיות עסקיות
- מערכות המלצה
יישומי למידה עמוקה
מצטיינת עם נתונים בלתי מובנים וזיהוי דפוסים מורכבים:
- זיהוי תמונות ופנים
- זיהוי ודיבור סינתטי
- עיבוד שפה טבעית
- נהיגה אוטונומית
- ניתוח תמונות רפואיות
- בינה מלאכותית יוצרת (ChatGPT, DALL-E)
יישומים מעשיים של AI, ML ולמידה עמוקה
כדי להבין טוב יותר את ההבדלים, נבחן דוגמאות טיפוסיות ליישום כל טכנולוגיה בתרחישים בעולם האמיתי:
יישומי בינה מלאכותית (AI)
AI קיימת במערכות חכמות רבות סביבנו, מאלגוריתמים לחיזוי ועד מערכות אוטונומיות:
- מנועי חיפוש: אלגוריתמים לחיזוי דרישות משתמש והבנת שאילתות של גוגל
- תחבורה: אפליקציות נסיעות כמו Uber/Grab המייעלות מסלולים ותמחור
- תעופה: מערכות טייס אוטומטי במטוסים מסחריים
- משחקים: Deep Blue במשחק שחמט, AlphaGo במשחק גו
- פיתוח משחקים: AI השולטת בדמויות לא שחקניות (NPC) באמצעות מערכות מבוססות חוקים
יישומי למידת מכונה
למידת מכונה מיושמת באופן נרחב בתחומים רבים, במיוחד שם זיהוי דפוסים ותחזיות הם בעלי ערך:
עוזרים וירטואליים
מערכות אבטחה
אנליטיקה עסקית
מערכות המלצה
יישומי למידה עמוקה
למידה עמוקה מהווה בסיס לפריצות דרך אחרונות ב-AI, במיוחד בתחומים הדורשים זיהוי דפוסים מורכבים:
זיהוי דיבור
המרת דיבור לטקסט, הפעלת עוזרים וירטואליים עם הבנת שפה טבעית.
ראייה ממוחשבת
זיהוי עצמים, זיהוי פנים, ניתוח תמונות רפואיות בדיוק גבוה.
רכבים אוטונומיים
רכבים אוטונומיים מנתחים וידאו בזמן אמת ונתוני חיישנים לקבלת החלטות ניווט.
עיבוד שפה טבעית
תרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים, יצירת טקסט עם הבנה הקשרית.
בינה מלאכותית יוצרת
GPT-4 המפעיל את ChatGPT, DALL-E היוצר תמונות, מודלים בסיסיים ליצירת תוכן חדש.
אבחון רפואי
ניתוח סריקות רפואיות, חיזוי תוצאות מחלות, האצת גילוי תרופות.
מסקנות מרכזיות
הבנת ההבדלים בין בינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה חיונית לקבלת החלטות טכנולוגיות מושכלות ושימוש נכון במונחים.
בינה מלאכותית
למידת מכונה
למידה עמוקה
בעתיד, ככל שהנתונים יגדלו והדרישות יעלו, צפוי שלמידה עמוקה תמשיך למלא תפקיד מרכזי בקידום התפתחויות חדשות בתחום ה-AI. הסינרגיה בין הטכנולוגיות הללו תפתח אפשרויות חסרות תקדים בתעשיות השונות.
