האם בינה מלאכותית יכולה ללמוד ללא נתונים?
הבינה המלאכותית של היום אינה יכולה ללמוד לחלוטין ללא נתונים. למידת מכונה ולמידה עמוקה תלויות בנתונים לזיהוי דפוסים, הפקת כללים ושיפור ביצועים. אפילו מודלים מתקדמים, כמו GPT או מערכות למידה בחיזוק, עדיין זקוקים לנתוני קלט או לניסיון סביבתי כדי "ללמוד" ולבצע תחזיות מדויקות. במילים אחרות, הנתונים הם הדלק החשוב ביותר לצמיחת הבינה המלאכותית, וללא נתונים, הבינה אינה יכולה להבין או לקבל החלטות מועילות.
הבנת הקשר בין בינה מלאכותית לנתונים
אתה תוהה, "האם בינה מלאכותית יכולה ללמוד בעצמה ללא כל נתון?" כדי לקבל את התשובה המפורטת וההגיונית ביותר, בואו נחקור את הנושא לעומק עם INVIAI.
לדוגמה, בלמידה מונחית, הבינה המלאכותית לומדת ממאגרי נתונים עצומים שתויגו על ידי בני אדם (תמונות, טקסט, אודיו וכו') כדי לזהות דפוסים.
גם בלמידה לא מונחית, הבינה המלאכותית עדיין זקוקה לנתונים גולמיים ללא תיוג כדי לגלות מבנים או דפוסים נסתרים בתוך הנתונים בעצמה.
לכן, ללא קשר לשיטה, הבינה המלאכותית חייבת "להתזונן" בנתונים—בין אם נתונים מתויגים, נתונים מתויגים בעצמה (למידה עצמית מונחית), או נתונים מהסביבות האמיתיות. ללא כל נתוני קלט, המערכת אינה יכולה ללמוד דבר חדש.
שיטות למידה נפוצות בבינה מלאכותית
כיום, מודלי הבינה המלאכותית לומדים בעיקר באמצעות הגישות הבאות:
למידה מונחית
למידה לא מונחית
למידה עצמית מונחית
למידה בחיזוק (RL)
למידה בחיזוק היא הוראת סוכן תוכנה כיצד להתנהג בסביבה על ידי מתן מידע על תוצאות פעולותיו.
— ויקיפדיה
למידה מבוזרת
לנתונים רגישים, כמו תמונות רפואיות אישיות, למידה מבוזרת מאפשרת למספר מכשירים (או ארגונים) לאמן מודל משותף בלי לשתף את הנתונים הגולמיים.
- מודל גלובלי נשלח לכל מכשיר
- אימון על נתונים מקומיים בלבד
- שיתוף רק של עדכוני מודל
- הנתונים הגולמיים אינם עוזבים את המכשיר
למידה ללא דוגמאות (Zero-Shot Learning)
יכולת הבינה להסיק מושגים חדשים ללא דוגמאות ספציפיות, בהתבסס על ידע רחב שנרכש קודם.
- מזהה מושגים שלא נראו קודם
- משתמש בבסיס ידע קודם
- מאומן מראש על מאגרי נתונים עצומים
- מאפשר הסקה על רעיונות חדשים
מודל בינה מלאכותית מאומן לזהות או לסווג עצמים/מושגים שמעולם לא ראה דוגמאות שלהם קודם.
— IBM, הגדרת למידה ללא דוגמאות
לסיכום: כל השיטות הללו מראות כי אין דרך קסם שבה הבינה יכולה ללמוד ללא נתונים—בצורה זו או אחרת. הבינה עשויה להפחית את התלות בנתונים מתויגים על ידי אדם או ללמוד מניסיון, אך אינה יכולה ללמוד מאין.
מגמות מתקדמות: למידה מ"ניסיון" במקום נתונים סטטיים
חוקרים בוחנים כיום דרכים שבהן הבינה המלאכותית תוכל להסתמך פחות על נתונים שסופקו על ידי בני אדם. לדוגמה, DeepMind הציעה לאחרונה מודל "זרמים" בעידן של "בינה מבוססת ניסיון," שבו הבינה לומדת בעיקר מהאינטראקציות שלה עם העולם במקום מבעיות ושאלות שתוכננו על ידי אדם.
ניתן להשיג זאת על ידי מתן אפשרות לסוכנים ללמוד באופן רציף מניסיונם שלהם—כלומר, נתונים שנוצרו על ידי הסוכן עצמו בעת האינטראקציה עם הסביבה… הניסיון יהפוך לאמצעי העיקרי לשיפור, ויעקוף את היקף הנתונים שסופקו על ידי בני אדם כיום.
— מחקר DeepMind, צוטט ב-VentureBeat
במילים אחרות, בעתיד, הבינה עצמה תייצר את הנתונים שלה דרך ניסויים, תצפיות והתאמת פעולות—בדומה לאופן שבו בני אדם לומדים מניסיון בעולם האמיתי.
נתונים שסופקו על ידי אדם
- דורש מאגרי נתונים מתויגים
- תלוי במומחיות אנושית
- מוגבל בדוגמאות זמינות
- גישה ללמידה סטטית
נתונים שנוצרים בעצמה
- יוצרת אתגרים משלה
- לומדת ממשוב מהסביבה
- שיפור מתמשך
- גישה ללמידה דינמית
למרות שלא משתמשת בנתוני אימון חיצוניים, AZR משיגה ביצועים מובילים במשימות מתמטיקה ותכנות, ואף עולה על מודלים שאומנו על עשרות אלפי דוגמאות מתויגות. זה מראה כי הבינה יכולה ליצור "מאגר נתונים" משלה על ידי הצגת פתרון אתגרים באופן רציף.
מערכות למידה אוטונומיות
בנוסף ל-AZR, מחקרים רבים נוספים חוקרים בינה שלומדת באופן אוטונומי. מערכות סוכנים אינטליגנטיים יכולות לתקשר עם תוכנות ועולמות וירטואליים כדי לצבור נתוני ניסיון.
- אינטראקציה עם כלים ואתרים
- למידה ממשחקי סימולציה
- הגדרת מטרות ותגמולים עצמאית
- פיתוח הרגלים אוטונומיים
נקודות מפתח
במקום זאת, הבינה יכולה ללמוד פחות מנתונים שסופקו על ידי אדם על ידי:
- שימוש בנתונים ללא תיוג (למידה לא מונחית)
- למידה ממשוב סביבתי (למידה בחיזוק)
- יצירת אתגרים משלה (למשל, מודל AZR)
רבים מהמקצוענים סבורים שבעתיד הבינה תלמד יותר ויותר דרך הניסיון שהיא אוספת בעצמה, מה שהופך את הניסיון ל"נתון" העיקרי המסייע לה להשתפר.
