הסוד השמור של הבינה המלאכותית – אפוק טיימס

הסוד השמור של הבינה המלאכותית

הם לומדים כל דבר בעצמם ומקבלים החלטות במקומנו, אבל אף אחד לא באמת יודע כיצד האלגוריתמים המתקדמים ביותר עושים את מה שהם עושים

תמונה: Fotolia

תמונה: Fotolia

אם הכול ילך כשורה, מערכות של בינה מלאכותית יחליפו בעתיד הקרוב את "מרגלי" הסוכנות למודיעין חזותי וגיאוגרפי של קהילת המודיעין האמריקני (NGA), האחראית על איסוף ועל ניתוח מידע חזותי מלוויינים, ממל"טים וממקורות אחרים ברחבי העולם. כך החליט ראש הסוכנות, רוברט קרדילו.

במקום שהאנליסטים של קרדילו יצפו במיליוני תמונות לוויין של צפון קוריאה או של איראן, יבדקו תזוזת כוחות, שינויים במתקנים צבאיים ומאפיינים אחרים, בינה מלאכותית תעשה זאת, ותתריע כשמשהו משתנה על הקרקע.

קרדילו למעשה מצטרף למגמה צוברת תאוצה בחודשים האחרונים – עוד ועוד פעילויות מועברות לאחריות כלי הבינה המלאכותית. בחלק מהמקרים מדובר בהחלטות של חיים ומוות. כלים חדשים למשל מסוגלים כעת לנתח את תצלומי הרנטגן וה-MRI שלנו כדי לאבחן בעזרתם גידולים סרטניים פוטנציאליים. כלי ה"אבחון באמצעות תוכנה", מסייעים כעת לרופאים בתהליכי העבודה שלהם, וייתכן שבעתיד גם יחליפו אותם בחלק מהתהליכים.

ובנקודה הזו צפה בעיה שמטרידה מומחים רבים בתחום, הקשורה ליכולת שלנו לנתח את אופן הפעולה של המחשבים, או בעצם להבין את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם. רבים מתארים את הטכנולוגיות החדשות שתיארנו כסוג של "קופסה שחורה", שלעולם לא נוכל לנתח לפרטים את אופן פעולתה.

וכשמתכוונים ל"קופסה שחורה" לא מדברים על הבינה המלאכותית שתלו בה תקוות שווא, אלא בטכנולוגיה מתקדמת יותר – ה"למידה העמוקה" (Deep Learning) שהחלה לקרום עור וגידים בערך ב-2005 ולצבור תאוצה החל מ-2012. הודות לשכלולים טכנולוגיים, סוף סוף הצליחו לפתח מערכות ממוחשבות שמצליחות להבין מה קורה מסביבן – מה בעצם רואים בתמונה ומי האיש שמצולם בה, או איך להבין ואפילו לתרגם את אוסף המילים שמושמע להן.

אם בטכנולוגיה הישנה של הבינה המלאכותית המפתחים הגדירו לכלי הבינה המלאכותית אוסף כללים והנחיות (את האלגוריתם שלפיו עבדו המערכות), בלמידה עמוקה כבר אין צורך בהוראות הפעלה מפורטות שכאלה. הן "מסתכלות" על העולם שמסביבן ולומדות ממנו, באמצעות ניתוחים סטטיסטיים. הן בעצם נעזרות בדוגמאות שהן מקבלות מעולם היום-יום ומשכללות את היכולת שלהן לפענח את התמונות או את הקולות שהן קולטות.

אנחנו יכולים לבנות את המודלים האלה, אבל אנחנו לא יודעים איך הם באמת עובדים

איך הן עושות את זה? בהפשטה גסה, הן מחקות את פעולת המוח. מערכות הלמידה העמוקה מורכבות משכבות שכבות של "נוירונים" וירטואליים שמגיבים לקלטים שהם מקבלים, ולומדים, מתוך הדוגמאות, איך הם אמורים לפרש את הקלטים וכיצד כדאי להגיב להם.

הירשמו לחשבון ניסיון

ותוכלו לקרוא את כל הכתבות למשך 24 שעות.

נא להכניס שם פרטי

נא להכניס שם משפחה

נא להכניס דואר אלקטרוני תקין

נא להכניס מספר טלפון תקין

התחברות למנויים רשומים

תודה! שלחנו לכם את סיסמת הכניסה לדואר האלקטרוני. המשך קריאה נעימה!