בינה מלאכותית (AI) הופכת לנפוצה יותר ויותר בחיי היומיום שלנו, החל מהמלצות סרטים של Netflix ועד לרכבים אוטונומיים כמו של חברת Waymo. האם אי פעם תהיתם איך AI פועל?? מאחורי כל יישום חכם עומד תהליך שבו המכונה לומדת מנתונים ומקבלת החלטות.

במאמר זה נלמד בצורה פשוטה את עקרונות הפעולה של AI, עם דגש על מערכות למידת מכונה (machine learning) שהן הלב של רוב מערכות ה-AI המודרניות.

AI "לומד" ומקבל החלטות על בסיס נתונים

בעיקרון, AI פועל על בסיס למידה מנתונים. במקום להיות מתוכנת מראש להגיב בכל מצב, מערכות AI (ובמיוחד אלו המשתמשות בלמידת מכונה) מקבלות כמות גדולה של נתונים ומאתרות תבניות או חוקים נסתרות בנתונים אלו.

לאחר מכן, הן משתמשות במה שלמדו כדי לחזות או לקבל החלטות כאשר הן נתקלות בנתונים חדשים. התהליך דומה ללמידת האדם: אנו צופים בדוגמאות רבות, מסיקים מסקנות ומיישמים אותן במצבים חדשים.

לדוגמה, אם רוצים ללמד AI להבחין בין תמונות של חתולים וכלבים, נאסוף אלפי תמונות של חתולים וכלבים ונסמן אותן (למשל: איזו תמונה היא של חתול ואיזו של כלב). האלגוריתם ינתח את מאגר התמונות העצום הזה כדי למצוא מאפיינים שמבדילים בין חתול לכלב – למשל, חתול עשוי להיות עם שפם, צורת הפנים שונה וכו'. במהלך הלמידה, המערכת תתאים בהדרגה את הפרמטרים הפנימיים שלה כך שתוכל לזהות בדיוק רב יותר.

כתוצאה מכך, AI יוצר מודל שמסוגל להבחין בין חתול לכלב. כאשר מזינים תמונה חדשה (שטרם נראתה), המודל ינסה לחזות אם זו תמונה של חתול או כלב על סמך מה שלמד. אם החיזוי שגוי, ניתן לכוונן את המודל (בהתבסס על האלגוריתם) כדי לשפר את הדיוק בפעם הבאה.

לסיכום בפשטות, תהליך הלמידה והפעולה של AI כולל את השלבים המרכזיים הבאים:

• איסוף נתונים (Input)

ראשית, AI זקוק לנתוני קלט ללמידה. הנתונים יכולים להיות במגוון פורמטים: מספרים, טקסט, תמונות, קול ועוד, והם בדרך כלל נאספים ומעובדים בקפידה. לדוגמה, כדי לאמן AI לזהות חתולים, נאסוף עשרות אלפי תמונות של חתולים (וגם לא חתולים) ונסמן אותן בהתאם. איכות וכמות הנתונים בשלב זה חשובה מאוד – ככל שיש יותר ונתונים מגוונים, כך AI ילמד טוב יותר.

• אימון המודל (Learning/Training)

בשלב הבא, המערכת לומדת מנתונים. נתוני הקלט מוזנים לאלגוריתם למידת מכונה. האלגוריתם מחפש תבניות או קשרים בנתונים ומכוון בהדרגה את הפרמטרים הפנימיים כדי להתאים לנתונים.

במקרה של רשתות עצביות מלאכותיות (שכיחות בלמידה עמוקה), תהליך האימון כולל כוונון משקלים (weights) של הקשרים בין הנוירונים במספר רב של איטרציות. ה-AI מנסה לחזות על בסיס נתוני האימון ומתקן את טעויותיו בהתבסס על הפער בין החיזוי לתוצאה האמיתית (תהליך זה נקרא הפצת שגיאה לאחור – backpropagation).

חשוב שבשלב זה, AI לומד מניסיון (דגימות נתונים), בדומה לתלמיד שמתאמן על תרגילים: טועה, לומד ומתקן.

• חיזוי/הסקת מסקנות (Inference)

לאחר האימון, ל-AI יש מודל מאומן. כעת, כאשר הוא מקבל נתוני קלט חדשים (שטרם נראו), הוא יכול להפעיל את המודל כדי לחזות או לקבל החלטות.

לדוגמה, לאחר האימון, מודל AI שמסווג חתולים וכלבים יכול להסתכל על תמונה חדשה ולחזות "זו חתול" עם רמת ביטחון מסוימת. באופן דומה, AI שלמד מנתוני עסקאות בנקאיות יכול לחזות אם עסקה חדשה היא הונאה; או מודל רפואי יכול להציע אבחנה למטופל חדש. שלב זה נקרא הסקת מסקנות (inference) – AI מיישם את הידע שנלמד במציאות.

• כיוונון ושיפור (Feedback & Improvement)

תכונה חשובה של AI (ובמיוחד מערכות למידת מכונה) היא היכולת להשתפר עם הזמן. אם AI מספק תוצאה ומקבל משוב על הדיוק (למשל: אדם מציין אם החיזוי נכון או שגוי), הוא יכול לכוונן את המודל כדי להתאים טוב יותר.

בחזרה לדוגמת סיווג החתולים והכלבים: אם המודל טועה במקרים מסוימים (למשל, מזהה כלב כחתול), המהנדסים יכולים להוסיף נתונים למקרים קשים או לכוונן את הארכיטקטורה/הפרמטרים של המודל, כדי שה-AI ילמד טוב יותר. בזכות עדכונים מתמשכים כאלה, AI נעשה מדויק וחכם יותר עם הזמן.

שלב זה דומה לתיקון תרגילים על פי הערות המורה ולמידה מהטעויות. במערכות AI מיוחדות (כמו למידה מחזקת במשחקים), הכיוונון מתבצע באופן רציף במהלך ההפעלה: AI מנסה פעולות, אם התוצאה לא טובה הוא נמנע מהן בעתיד, ואם טובה הוא מחזק את ההתנהגות.

בסך הכל, מערכות AI פועלות באמצעות שילוב של שלוש יכולות עיקריות: למידה מנתונים, יישום לוגיקה להסקת מסקנות, וכיוונון עצמי מתיקון טעויות. בשלב הלמידה, AI אוסף ומחלץ מידע מנתונים (יוצר "ידע").

בשלב ההסקת מסקנות, AI משתמש בידע שנלמד כדי לטפל במצבים חדשים ולהפיק תוצאות. ובאמצעות תיקון עצמי, AI משפר כל הזמן את אופן פעולתו כדי להעלות את הדיוק. השילוב של למידה, הסקה וכיוונון זה הוא שמעניק למערכות AI מודרניות את כוחן.

דוגמה פשוטה להבנת אופן פעולת AI

נבחן דוגמה מעשית להמחשת התהליך: צ'אטבוט AI שמגיב להודעות באופן אוטומטי. נניח שאתם רוצים לבנות צ'אטבוט לתמיכה בלקוחות, שיכול לענות על שאלות בוייטנאמית בצורה טבעית.

• איסוף נתונים: יש צורך בכמות עצומה של שיחות כדי ללמד את הצ'אטבוט להבין את השפה ואת אופן התגובה. הנתונים יכולים לכלול מיליוני שאלות ותשובות לדוגמה משיחות שירות לקוחות קודמות, או נתונים מהאינטרנט (כמו פורומים ורשתות חברתיות) שעובדו ונוקו. כל שאלה מלווה בתשובה נכונה (כמו תווית) כדי שהצ'אטבוט ילמד בהתאם.
• אימון הצ'אטבוט: בוחרים מודל שפה מבוסס AI (למשל רשת עצבית מסוג Transformer גדולה) ומאפשרים לו "לקרוא" את כל מאגר השיחות שנאסף. המודל ילמד לקשר בין שאלות לתשובות מתאימות, ולפתח הבנה של שפה טבעית זורמת. בהדרגה, הצ'אטבוט משפר את היכולת שלו להבין הקשר ולספק תגובות רלוונטיות. הוא לומד שכאשר לקוח שואל "שכחתי את הסיסמה, מה לעשות?", התשובה צריכה להדריך כיצד לשחזר סיסמה במקום לענות תשובה לא קשורה. התהליך דומה לעובד חדש שקורא אלפי תסריטי שיחות כדי לשלוט במקצוע.
• מענה למשתמש: כאשר הצ'אטבוט מופעל, לקוח מזין שאלה חדשה (שטרם נראתה במלואה). הצ'אטבוט מנתח את השאלה, מחלץ את הכוונה המרכזית (למשל: הלקוח שואל על שכחת סיסמה) בהתבסס על מה שלמד, ואז מייצר תשובה מתאימה על סמך הידע שצבר. אם האימון טוב, התשובה תהיה טבעית ומדויקת, בדומה לתשובה שנכתבה על ידי אדם.
• שיפור לאורך זמן: לאחר כל אינטראקציה, ניתן לסמן לצ'אטבוט אם התשובה הייתה נכונה או שגויה (בהתבסס על משוב הלקוח או הערכת צוות התמיכה). אם התשובה לא הייתה טובה, נתוני האינטראקציה יתווספו למאגר האימון לשיפור עתידי. כך, הצ'אטבוט משתפר כל הזמן בידע ובאופן התגובה. זהו למעשה מעגל המשוב שמאפשר ל-AI להשתפר באופן עצמאי.

הדוגמה מראה בבירור כיצד AI בפועל לומד ופועל: לומד מנתונים מהעבר כדי ליישם במצבים עתידיים. בין אם לסיווג חתולים וכלבים או למענה לשאלות לקוחות, העקרונות הבסיסיים זהים.

איך פועלת בינה מלאכותית יוצרת?

מגמה בולטת לאחרונה בתחום ה-AI היא בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) – מערכות AI שמסוגלות ליצור תוכן חדש כמו טקסט, תמונות, קול שלא היו קיימים קודם. אז איך AI יוצרת פועלת, ומה מייחד אותה?

בעצם, AI יוצרת מבוססת גם היא על למידה עמוקה מנתונים עצומים, אך במקום רק לחזות או לסווג, המודל מאומן ליצור פלט חדש בהתבסס על דפוסי הלמידה.

לדוגמה, מודל שפה גדול כמו ChatGPT: המודל אומן על מיליארדי מילים מטקסטים (ספרים, מאמרים, אתרים) כדי ללמוד את הקשרים בין מילים ומשפטים. המבנה שלו הוא רשת עצבית עמוקה מאוד (עם עשרות מיליארדי פרמטרים) שמסוגלת לחזות את המילה הבאה במשפט.

בעת השימוש, במקום להחזיר תשובה שמורה בזיכרון, ChatGPT יוצר תשובה חדשה על ידי בחירת כל מילה הבאה בהתבסס על ההסתברות שלמד. התוצאה היא טקסט זורם, שמשקף את סגנון השפה מהאימון אך עם תוכן מקורי.

במילים אחרות, מערכות Generative AI כמו ChatGPT או AI לציור (Midjourney, DALL-E) פועלות על ידי למידה מעמיקה של "שפת" התחום (אנושית, חזותית, מוזיקלית וכו') ואז יוצרות מוצר חדש לפי דרישה בהתבסס על הידע שנרכש. הן מצוידות במודלים גדולים מאוד ללמידה עמוקה – המכונים מודלים בסיסיים (foundation models) או מודלים גדולים של שפה (LLM) – שאומנו על כמויות עצומות של נתונים באמצעות אלגוריתמים מיוחדים (כמו Transformer בעיבוד שפה).

זה מאפשר לתוכניות כמו ChatGPT או Midjourney ליצור תוכן חדש (טקסט, תמונות, מוזיקה וכו') בהתבסס על הידע שנלמד, במקום רק להגיב בבחירת תשובה קיימת. לדוגמה, כשאתם מבקשים "לכתוב סיפור על חתול שיודע לתכנת", ChatGPT משתמש בידע שלו על שפה ומספרים רבים שקרא כדי ליצור סיפור חדש לחלוטין לפי הנושא.

הייחודיות של AI יוצרת היא שהיא לא רק מזהה או מנתחת, אלא יוצרת במידה מסוימת. כמובן, היצירתיות הזו מבוססת על מה שלמד ה-AI – היא משלבת ומעוותת דפוסים קיימים כדי ליצור משהו חדש. אך התוצאה יכולה להיות מגוונת ועשירה, מה שהופך את AI יוצרת לכלי עוצמתי ביצירת תוכן, עיצוב, בידור ועוד.

>>> לחצו כדי ללמוד עוד על:

היסטוריה של היווצרות והתפתחות הבינה המלאכותית

סוגי הבינה המלאכותית הנפוצים

לסיכום, AI פועל על ידי למידה מניסיון (נתונים) בדומה לאופן שבו בני אדם לומדים מניסיון. באמצעות תהליך אימון, המכונות מגלות בהדרגה ידע כללי מתוך דגימות הנתונים ויוצרות מודל ליישום עתידי.

למרות שקיימים אלגוריתמים שונים – מעצי החלטה פשוטים ועד רשתות עצביות עמוקות עם מיליארדי פרמטרים – המטרה המשותפת של AI היא לזהות חוקים נסתרות המסייעים בפתרון בעיות. בזכות כמות הנתונים העצומה וכוח המחשוב הגבוה של היום, AI השיג הישגים מרשימים, החל מזיהוי תמונות וקול מדויק ועד ליכולת כתיבה אוטומטית, ציור ועוד.

מקווים שההסבר לעיל נתן לכם מבט ברור ואינטואיטיבי על האופן שבו AI "חושב" ופועל מאחורי הקלעים. AI כבר אינו "קופסה שחורה" מסתורית – זהו תוצר של תהליך למידה וטעייה, שיפור מתמיד, בדומה לאופן שבו אנו, בני האדם, רוכשים ידע וכישורים.

עקבו אחרי INVIAI כדי להתעדכן בידע חדש על AI!