האם אני צריך לדעת תכנות כדי להשתמש בבינה מלאכותית?

בואו נמצא את התשובה המדויקת ביותר לשאלה "האם צריך לדעת תכנות כדי להשתמש בבינה מלאכותית?" ממש במאמר הזה!

הבינה המלאכותית הפכה לחלק מהשגרה: מצ'אטבוטים שעונים על שאלות ועד מחוללי תמונות שיוצרים אמנות לפי דרישה. לשימושים יומיומיים רבים – כתיבה, סיעור מוחות, שיחה עם בוט או יצירת תמונות – אין צורך לכתוב קוד כלל. כלי AI מודרניים מציעים ממשקים ידידותיים או שדות פקודות פשוטים.

למעשה, יש מומחים שאומרים שהיום “שפת התכנות החמה ביותר היא אנגלית” – כלומר, פשוט מדברים עם ה-AI בשפה פשוטה כאילו נותנים הוראות לעוזר.

בפועל, אפשר לפתוח עכשיו את ChatGPT, DALL·E, Bard או כלים דומים ולקבל תוצאות שימושיות רק על ידי הקלדה. פלטפורמות חינוכיות מדגישות ש “שימוש בבינה מלאכותית לא דורש לדעת לכתוב קוד”. למעשה, על ידי שאילת שאלות או תיאור משימה במילים פשוטות, אפשר לגרום ל-AI לעבוד בשבילך ללא כל כישורי תכנות.

מבחינת ממשק משתמש, אפליקציות ואתרי אינטרנט מבוססי AI מיועדים למשתמשים כלליים. ChatGPT וכלים אחרים מאפשרים לכל אחד להקליד פקודות ולקבל תוצאות – ללא צורך בתכנות. אפילו הפיצ'ר החדש של OpenAI “GPT Builder” דורש “ללא קידוד”: פשוט מתארים מה העוזר המותאם צריך לעשות, מעלים קבצי ידע במידת הצורך ובוחרים כלים מתפריטים.

כלים מבוססי גרירה ושחרור או לחיצות כמו Teachable Machine של גוגל או Lobe של מיקרוסופט מאפשרים למתחילים לאמן מודלים פשוטים של AI על ידי מתן דוגמאות, ללא קוד בכלל.

בקיצור, מערכת ענפה של פלטפורמות AI ללא קוד מאפשרת למשתמשים לא טכניים להפעיל AI באמצעות לחיצות או הזנת פקודות בשפה פשוטה. כפי שמדריך AI אחד מציין, אפשר “לנהוג” באפליקציות AI עם כלים ופלטפורמות אינטואיטיביות – ממש כמו לנהוג ברכב בלי להבין את המנוע שלו.

פלטפורמות וכלים של AI ללא קוד

בניית אפליקציית AI או בוט בעצמך הייתה בעבר משמעותה תכנות אלגוריתמים מורכבים, אך כיום פלטפורמות רבות מפשטות את המורכבות הזו. לדוגמה, ממשק GPT המותאם של OpenAI מלווה אותך בתהליך יצירת צ'אטבוט על ידי הנחייתו כיצד להתנהג ואיזה ידע להשתמש – “אין צורך בקידוד”.

שירותים אחרים מציעים ממשקים ויזואליים או טפסים פשוטים למשימות AI: ניתן לעצב צ'אטבוטים, אפליקציות לניתוח נתונים או תהליכים אוטומטיים על ידי גרירת בלוקים, בחירת אפשרויות או כתיבת פקודות בשפה טבעית. בעסקים, פלטפורמות “AutoML” מטפלות במתמטיקה המורכבת מאחורי מודלי חיזוי, כך שמנתחים ללא ניסיון בקידוד יכולים לבנות תרשימים או תחזיות מונעות AI.

• כלי AI ידידותיים למשתמש: ChatGPT (טקסט), DALL·E או Midjourney (תמונות), Canva (עיצוב) ועוד רבים פועלים דרך אתרים או אפליקציות. פשוט מקלידים או לוחצים, וה-AI מייצר תוצאות.
• בוני גרירה ושחרור: כלים כמו Teachable Machine של גוגל או Bubble, ולוחות בקרה של חברות, מאפשרים להרכיב תכונות AI בצורה ויזואלית. הם מטפלים בקוד ברקע.
• למידת מכונה אוטומטית (AutoML): שירותים כמו Google Cloud AutoML מאוטומטים את אימון המודלים וכיוונם, כך שמומחי תחום יכולים לקבל מודלים חזויים מנתונים ללא קידוד.

התפתחויות אלו משמעותן ש כל אחד – גם ללא רקע בתכנות – יכול לחקור את עולם ה-AI. כפי שמורה אחד מסכם, “הבינה המלאכותית נגישה לכולם, לא רק למתכנתים”, הודות לקורסים ללא קוד וכלים ידידותיים למתחילים.

מתי כישורי תכנות עוזרים

בעוד שאפשר בהחלט להשתמש ב-AI ללא קוד, ידע מסוים בתכנות יכול לפתוח אפשרויות מתקדמות. מומחים מציינים כי קידוד בסיסי (במיוחד בפייתון) יכול להרחיב משמעותית את מה שניתן לעשות. לדוגמה, בתחום מסחר במניות מבוסס AI, ההמלצה היא שמשקיעים מתחילים יכולים להסתמך על מסנני AI או רובו-יועצים ללא קידוד כלל, אך מומחי כמות (quants) מקצועיים לעיתים מתאימים אלגוריתמים באמצעות פייתון.

באופן דומה, מפתחים שלומדים לתכנת יכולים לשלב AI באפליקציות מורכבות, לאוטומט תהליכים רחבי היקף, ואפילו לכוונן ולאמן מודלים חדשים.

ייתכן ותרצה ללמוד תכנות אם ברצונך:

• להתאים אישית את התנהגות ה-AI: קידוד מאפשר לשנות פרמטרים, להוסיף לוגיקה מיוחדת או ליצור תכונות ייחודיות שאינן זמינות בכלים סטנדרטיים.
• לשלב AI באפליקציות: אם אתה בונה תוכנה (ניידת, ווב או ארגונית), כישורי תכנות מאפשרים לקרוא ל-API של AI או לשלב רכיבי AI במוצרים שלך.
• לבנות או לאמן מודלים מאפס: מדעני נתונים משתמשים בפייתון או R לאיסוף נתונים, אימון מודלים והערכתם. אפילו AutoML לפעמים דורש סקריפטים לניהול צינור הנתונים.
• לאופטימיזציה או כוונון מודלים: משתמשים מתקדמים כותבים קוד לשיפור ביצועי AI במשימות ספציפיות, באמצעות טכניקות כמו כוונון עדין או כיוונון היפרפרמטרים.

אלו אינם דרישות לשימוש שגרתי, אך אם אתה שואף לפתח מוצרים מבוססי AI או להתאים מודלים ברמה עמוקה, תכנות הופך להיות נכס חשוב. כפי שמדריך מסחר מציין, “אין צורך בכישורי תכנות לשימוש בכלי AI… [אבל] סוחרים מתקדמים עשויים להרוויח מהתאמת אלגוריתמים באמצעות שפות כמו פייתון”.

ומורה ל-AI מוסיף שבעוד שאפשר “לבנות אפליקציות AI עוצמתיות בלי לכתוב שורת קוד אחת,” לימוד תכנות מעניק גמישות וכוח רב יותר.

>>> האם תרצה לדעת: כישורים נדרשים לעבודה עם בינה מלאכותית

לסיכום, לא, אין צורך לדעת תכנות כדי להתחיל להשתמש בבינה מלאכותית. פלטפורמות ה-AI הגנרטיביות והללא-קוד של היום מאפשרות לכל אחד להתנסות, ליצור ולאוטומט באמצעות הוראות בשפה פשוטה או ממשקים פשוטים.

כפי שכותב טכנולוגיה אחד מציין, אנחנו נמצאים ב”נקודת מפנה שבה הבינה המלאכותית נגישה לכולם, לא רק למתכנתים”. עם הכלים הנכונים, סטודנט, משווק, אמן או כל משתמש אחר יכולים לנצל את ה-AI פשוט על ידי שאילת שאלות באנגלית (או בשפתם).

עם זאת, כישורי תכנות יכולים להאיץ את פרויקטי ה-AI שלך אם תבחר ללמוד אותם. קידוד מאפשר לך ללכת מעבר ליסודות – לשלב AI בתוכנה מותאמת, לאמן מודלים מיוחדים ולכוונן תוצאות.

בעיקרון, ה-AI הוריד את מחסום הכניסה: אפשר ליהנות מהרבה יתרונות ללא רקע בתכנות, אך ידע בתכנות עדיין פותח את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיות הללו. זכור, “שותפי הטייס” של ה-AI של היום משמעותם שהמומחיות החדשה היא לשאול את השאלות הנכונות ולהבין את התוצאות – ולעיתים קרובות, זה משהו שאפשר לעשות מבלי לכתוב שורת קוד אחת.