מהו AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה? מהם ההבדלים בין שלושת המונחים הללו?

בעידן הטכנולוגי של היום, המונחים AI, למידת מכונה ו למידה עמוקה מופיעים לעיתים קרובות יותר ויותר. רבים אפילו משתמשים בהם כמונחים שווים, אך למעשה אלו שלוש מושגים קשורים באופן הדוק אך אינם זהים.

לדוגמה, כאשר תוכנית AlphaGo של גוגל ניצחה את אלוף המשחק לי סדול בשנת 2016, התקשורת השתמשה לסירוגין במונחים AI, למידת מכונה ו למידה עמוקה כדי לתאר את הניצחון. למעשה, AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה כולם תרמו להצלחת AlphaGo, אך הם אינם אותו הדבר.

מאמר זה יעזור לכם להבין טוב יותר את ההבדלים בין AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה, וכן את הקשרים ביניהם. יחד עם INVIAI נלמד לעומק עכשיו!

מהי אינטליגנציה מלאכותית (AI)?

אינטליגנציה מלאכותית (Artificial Intelligence - AI) היא תחום מדעי מחשב רחב, המתמקד ביצירת מערכות מחשב המסוגלות לחקות אינטליגנציה ויכולות קוגניטיביות של בני אדם.

במילים אחרות, AI כולל כל טכניקה שמאפשרת למחשב לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אינטליגנציה אנושית, כגון פתרון בעיות, קבלת החלטות, תפיסת הסביבה, הבנת שפה ועוד. AI אינו מוגבל רק לשיטות למידה מנתונים, אלא כולל גם מערכות מבוססות חוקים או ידע שתוכנתו מראש על ידי בני אדם.

בעשייה המעשית, מערכות AI יכולות להיות מעוצבות בדרכים שונות: מבוססות חוקים קבועים, מבוססות ידע מומחה, או מבוססות נתונים ויכולת למידה עצמית. בדרך כלל מחלקים את AI לשתי קטגוריות עיקריות:

• AI צר (AI חלש): אינטליגנציה מלאכותית עם תחום מוגבל, המתמחה במשימה ספציפית אחת (למשל: שחמט, זיהוי פנים). רוב מערכות ה-AI כיום שייכות לסוג זה.
• AI כללי (AI חזק): אינטליגנציה מלאכותית עם יכולת להבין ולבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לבצע. זהו יעד עתידי שעדיין לא קיים במציאות.

>>> לחצו כדי ללמוד עוד על: מהי בינה מלאכותית?

מהי למידת מכונה (Machine Learning)?

למידת מכונה (ML) היא תת-תחום של AI, המתמקד בפיתוח אלגוריתמים ומודלים סטטיסטיים שמאפשרים למחשב ללמוד מנתונים ולשפר את הדיוק שלו בהדרגה מבלי להיות מתוכנת במפורש בכל שלב. במקום שאדם יכתוב את כל ההוראות מראש, אלגוריתמי ML מנתחים את הנתונים כדי למצוא דפוסים, ומבצעים תחזיות או קבלת החלטות על סמך נתונים חדשים.

הגדרה קלאסית של ארתור סמואל מ-1959 מתארת את למידת המכונה כ"תחום מחקר שמאפשר למחשב ללמוד בעצמו מבלי להיות מתוכנת במפורש". אלגוריתמי ML מחולקים למספר סוגים עיקריים:

• למידה מונחית (supervised learning): מודל מאומן על מערך נתונים עם תוויות (למשל: חיזוי מחירי דירות מנתוני מחירי דירות בעבר).
• למידה בלתי מונחית (unsupervised learning): מודל שמוצא מבנים או קבוצות בנתונים ללא תוויות (למשל: קיבוץ לקוחות לקבוצות עם התנהגויות דומות).
• למידת חיזוק (reinforcement learning): מודל שמתקשר עם הסביבה ולומד לפעול דרך תגמולים או עונשים (למשל: AI שמשחק משחק ומשפר את יכולותיו בכל סיבוב).

חשוב לזכור שלא כל מערכות AI הן למידת מכונה, אך כל אלגוריתמי למידת מכונה הם חלק מ-AI. AI רחב יותר מ-ML – בדומה לכך שכל ריבוע הוא מלבן, אך לא כל מלבן הוא ריבוע.

מערכות AI מסורתיות רבות, כמו תוכניות שחמט מבוססות אלגוריתמי חיפוש, אינן "לומדות" מנתונים אלא פועלות לפי חוקים שנכתבו על ידי בני אדם – הן נחשבות AI אך לא ML.

מהי למידה עמוקה (Deep Learning)?

למידה עמוקה (DL) היא ענף מיוחד של למידת מכונה, שבו משתמשים במודלים של רשתות עצביות מלאכותיות רב-שכבתיות (neural networks) ללמידה מנתונים.

המונח "עמוק" מתייחס לכך שהרשת כוללת שכבות נסתרות רבות (בדרך כלל מעל 3 שכבות) – מבנה רב-שכבתי זה מאפשר למודל ללמוד תכונות מורכבות ברמות אבסטרקטיות גבוהות. למידה עמוקה שואבת השראה מאופן פעולת המוח האנושי, עם "נוירונים" מלאכותיים המקושרים זה לזה ומחקים את רשת הנוירונים הביולוגית.

הכוח של למידה עמוקה טמון ביכולת לחלץ תכונות באופן אוטומטי מנתונים גולמיים: מודלים של למידה עמוקה יכולים למצוא דפוסים ותכונות חשובות מבלי שצריך לספק להם מראש תכונות קלט. בזכות זאת, למידה עמוקה יעילה במיוחד עם סוגי נתונים מורכבים כמו תמונות, קול, שפה טבעית – שבהם זיהוי תכונות ידני הוא קשה מאוד.

עם זאת, כדי להשיג ביצועים גבוהים, מודלים של למידה עמוקה דורשים כמות גדולה מאוד של נתונים ומשאבי חישוב חזקים (GPU, TPU וכו') לאימון. בתמורה, כאשר יש מספיק נתונים וחישוב, למידה עמוקה יכולה להצטיין במשימות כמו זיהוי תמונות, זיהוי דיבור, תרגום מכונה, משחקים ועוד, ולעיתים להשיג תוצאות ברמה שווה או גבוהה מזו של בני אדם.

הקשר בין AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה

כפי שצוין, למידה עמוקה ⊂ למידת מכונה ⊂ AI: AI הוא התחום הרחב ביותר, למידת מכונה היא חלק מ-AI, ולמידה עמוקה היא חלק מלמידת מכונה. משמעות הדבר היא שכל אלגוריתם למידה עמוקה הוא אלגוריתם למידת מכונה, וכל שיטת למידת מכונה היא חלק מ-AI.

עם זאת, ההפך אינו תמיד נכון – לא כל מערכות AI משתמשות בלמידת מכונה, ולמידת מכונה היא רק אחת מהגישות הרבות למימוש AI.

לדוגמה, מערכת AI יכולה להתבסס רק על מערך חוקים שנכתבו על ידי בני אדם (ללא למידת מכונה), כמו תוכנית AI לסיווג פירות המבוססת על קודי ברקוד. לעומת זאת, כאשר הבעיה מורכבת יותר ויש יותר נתונים, משתמשים בשיטות למידת מכונה ולמידה עמוקה כדי להשיג תוצאות טובות יותר.

ההבדלים העיקריים בין AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה

למרות הקשר ההיררכי, ל-AI, ML ו-DL יש הבדלים ברורים בתחום, באופן הפעולה ובדרישות הטכניות:

תחום היישום

AI הוא מושג כולל, הכולל כל שיטה שמאפשרת למחשב לחקות אינטליגנציה (מבוסס חוקים ולמידה מנתונים). למידת מכונה מצמצמת את התחום לשיטות AI המבוססות על למידה מנתונים. למידה עמוקה מצמצמת עוד יותר – היא תת-קבוצה של ML המשתמשת ברשתות עצביות רב-שכבתיות, ולכן DL היא גם ML וגם AI.

אופן הלמידה ומעורבות האדם

בלמידת מכונה המסורתית, האדם מעורב משמעותית – למשל, מהנדס בוחר ומחלץ תכונות מתאימות מנתונים כדי לספק לאלגוריתם.

לעומת זאת, בלמידה עמוקה, רוב תהליך חילוץ התכונות מתבצע אוטומטית; רשתות עצביות רב-שכבתיות לומדות תכונות חשובות ברמות אבסטרקטיביות שונות מנתונים גולמיים, ומפחיתות את התלות במומחים.

פשוט לומר, במשימות מורכבות (כגון זיהוי תמונות), מודל ML מסורתי עשוי להזדקק למהנדס שיספק תכונות כמו צורה, צבע, קצוות לזיהוי האובייקט, בעוד שמודל DL יכול "לראות" את התמונה וללמוד את התכונות הללו באופן אוטומטי.

דרישות נתונים

אלגוריתמי למידת מכונה בדרך כלל מניבים תוצאות טובות גם עם כמות נתונים בינונית או קטנה, בתנאי שהנתונים איכותיים וברורים. לעומת זאת, מודלים של למידה עמוקה דורשים בדרך כלל מאגר נתונים עצום (מיליוני דוגמאות) כדי לממש את היתרון שלהם.

לדוגמה, מערכת זיהוי דיבור מבוססת למידה עמוקה עשויה להזדקק לאימונים של עשרות אלפי שעות דיבור כדי להגיע לדיוק גבוה. זה הופך את למידה עמוקה למתאימה במיוחד בעידן "הנתונים הגדולים", שבו מעל 80% מנתוני הארגון הם בלתי מובנים (כגון טקסט ותמונות) ודורשים שיטות למידה עמוקה לעיבוד יעיל.

דרישות תשתית חישובית

מכיוון שמודלים של למידה עמוקה מורכבים מאוד וצריכים לעבד כמויות עצומות של נתונים, האימון שלהם דורש כוח חישוב גבוה. אלגוריתמים ML מסורתיים יכולים לפעול היטב על מעבדים רגילים (CPU), אפילו במחשבים אישיים, בעוד שלמידה עמוקה כמעט תמיד דורשת תמיכה של GPU (או TPU, FPGA) להאצת חישובים מקבילים במטריצות.

זמן האימון של מודלים בלמידה עמוקה ארוך משמעותית מזה של מודלים ML פשוטים, ולעיתים נמדד בשעות או ימים בהתאם לכמות הנתונים.

ביצועים ודיוק

המטרה העליונה של AI היא לפתור משימות בהצלחה, לא בהכרח באמצעות למידה מנתונים. לעומת זאת, למידת מכונה שואפת למקסם את דיוק התחזיות באמצעות למידה מנתוני אימון, תוך ויתור על יכולת "הסבר" של המודל.

למידה עמוקה יכולה להשיג דיוק גבוה בהרבה בהשוואה לשיטות ML מסורתיות, אם יש לה מספיק נתונים וכוח חישוב – משימות רבות של זיהוי באמצעות למידה עמוקה שברו שיאי דיוק, אך עם עלות חישובית גבוהה.

יישומים מתאימים

למידת מכונה משמשת לרוב ליישומים של ניתוח נתונים ותחזיות כאשר כמות הנתונים בינונית ודרישות החישוב אינן גבוהות מדי. לדוגמה, ML שימושית מאוד לחיזוי התנהגות לקוחות, ניתוח סיכוני אשראי, גילוי הונאות וסינון דואר זבל – משימות עם נתונים מובנים יחסית.

לעומת זאת, למידה עמוקה מצטיינת במשימות מורכבות הדורשות דיוק גבוה, ועיבוד נתונים בלתי מובנים כמו זיהוי תמונות, דיבור, עיבוד שפה טבעית, נהיגה אוטונומית ועוד. תחומים אלה כוללים כמויות עצומות של נתונים ודורשים מהמודלים "להבין" תכונות מורכבות, דבר שרשתות עצביות רב-שכבתיות מבצעות היטב.

יישומים מעשיים של AI, ML ולמידה עמוקה

כדי להבין טוב יותר את ההבדלים, נסקור כמה דוגמאות יישום טיפוסיות של כל טכנולוגיה:

אינטליגנציה מלאכותית (AI): AI קיימת במערכות חכמות רבות סביבנו, החל מאלגוריתמים לחיזוי דרישת משתמשים בגוגל, אפליקציות הזמנת נסיעות Uber/Grab למציאת המסלול האופטימלי, ועד מערכות נהיגה אוטונומיות במטוסים מסחריים. תוכניות כמו Deep Blue לשחמט ו-AlphaGo לגו נחשבות גם הן AI.

חשוב לציין שחלק ממערכות AI אינן משתמשות בלמידת מכונה, למשל תוכניות AI שמנהלות דמויות במשחקים (NPC) המבוססות על חוקים קבועים שנכתבו על ידי מתכנתים.

למידת מכונה: למידת מכונה מיושמת במגוון תחומים. דוגמאות בולטות הן עוזרים וירטואליים חכמים כמו Siri, Alexa ו-Google Assistant – הם לומדים מנתוני משתמשים כדי להבין פקודות ולהגיב בהתאם. מסנני דואר זבל ותוכנות זדוניות משתמשים גם הם באלגוריתמי ML לזיהוי דואר זבל בהתבסס על דוגמאות שנלמדו.

בנוסף, ML מסורתית משמשת בתחזיות עסקיות, ניתוח סיכונים פיננסיים, ומערכות המלצה כמו הצעות סרטים ב-Netflix או מוצרים ב-Amazon.

למידה עמוקה: למידה עמוקה עומדת מאחורי ההתקדמות המרשימה האחרונה ב-AI. מערכות זיהוי דיבור (כגון המרת דיבור לטקסט, עוזרים וירטואליים), זיהוי תמונות (זיהוי עצמים, פנים בתמונות), ורכבים אוטונומיים לניתוח וידאו בזמן אמת – כולן משתמשות בלמידה עמוקה להשגת דיוק גבוה.

למידה עמוקה היא גם הטכנולוגיה הבסיסית למודלים AI גנרטיביים (Generative AI) בולטים כיום, כמו GPT-4 שמאחורי ChatGPT. מודלים עצומים אלו, המכונים foundation models, מאומנים על כמויות עצומות של טקסט ותמונות, ומאפשרים יצירת תוכן חדש וביצוע משימות מגוונות. בפועל, השימוש במודלים חזקים של למידה עמוקה כמו generative AI יכול להאיץ את יצירת הערך פי כמה לעומת שיטות מסורתיות.

לסיכום, AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה אינם מונחים נרדפים, אלא קשורים במבנה היררכי ובהבדלים ברורים.

AI הוא התמונה הכוללת של אינטליגנציה ממוחשבת, שבה למידת מכונה ולמידה עמוקה הן גישות מרכזיות למימוש המטרה הזו. למידת מכונה מאפשרת למכונות ללמוד מנתונים ולשפר את עצמן, בעוד שלמידה עמוקה מתקדמת יותר באמצעות מודלים של רשתות עצביות רב-שכבתיות שיכולות להשיג ביצועים גבוהים במיוחד עם נתונים גדולים.

הבנת ההבדלים בין AI, ML ו-DL לא רק מסייעת לנו להשתמש במונחים נכונים, אלא גם בבחירת פתרונות טכנולוגיים מתאימים: לעיתים מודל ML פשוט מספיק לפתרון בעיה, אך בעיות מורכבות דורשות למידה עמוקה. בעתיד, עם גידול בכמות הנתונים ודרישות גבוהות יותר, למידה עמוקה צפויה להמשיך לשחק תפקיד מרכזי בקידום ההתקדמות בתחום AI.