למידת מכונה לעומת בינה מלאכותית: מה ההבדל?

מספר מילות באזז נמצאות בשימוש תדיר אך בעלות משמעויות שונות בתחום הטכנולוגי. בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) הן דוגמאות. למרות שהם מחוברים, הם לא זהים. נבחן את ההבחנות בין AI ו-ML, השימושים שלהם ועתידם.

מהי בינה מלאכותית (AI)?

בינה מלאכותית (AI) היא ענף של מדעי המחשב והנדסה המתמקד בבניית מכונות המסוגלות של למידה, פתרון בעיות, קבלת החלטות וכל שאר הפונקציות המבוצעות באופן מסורתי על ידי האדם בִּינָה.

בצורתה הפשוטה ביותר, AI מתייחס ליכולת של מכונה לחשוב ולהתנהג במידה מסוימת כמו אדם. כמויות אדירות של נתונים חייבות להיות מעובדות על ידי מערכות בינה מלאכותית על מנת למצוא דפוסים ותובנות שאנשים עלולים לא לראות מיד. מערכות אלו יכולות לאחר מכן לקבל החלטות, למצוא פתרונות לבעיות או לבצע פעילויות תוך שימוש בידע שהן צברו.

מאז שנות ה-50 התקיימו דיונים על בינה מלאכותית (AI). עם זאת, ההתפתחויות האחרונות בכוח עיבוד, נתונים גדולים וטכניקות למידת מכונה העלו את הרף עבור AI. בינה מלאכותית היא כבר מרכיב הכרחי בחיי היומיום שלנו, ומפעילה מגוון יישומים כולל עוזרים וירטואליים, מערכות המלצות וכלי רכב ללא נהג. ובעתיד,

AI כנראה ישבש הרבה יותר תחומי חיים.

מהי למידת מכונה (ML)?

בניית שיטות ומודלים המאפשרים למחשבים ללמוד מניסיון ולהשתפר עם הזמן ללא תכנות מפורש הוא המוקד של למידת מכונה (ML), תת-קבוצה של מלאכותית אינטליגנציה. במילים אחרות, זוהי טכניקה ללמד מחשבים כיצד לבצע משימות מסוימות על ידי מתן נתונים ולתת להם ללמוד מהם.

ניתוח חזוי, עיבוד שפה טבעית, זיהוי תמונה ואודיו ותחומים אחרים יכולים כולם להפיק תועלת מיכולות הזיהוי והלמידה האוטומטיים של דפוסים של אלגוריתמים של למידת מכונה (ML).

ניתן לחלק למידת מכונה לשלוש קטגוריות: למידת חיזוק, למידה ללא פיקוח ולמידה מפוקחת. בלמידה מפוקחת, המחשב נלמד באמצעות מערך נתונים שסומן עם הפלטים של כל קלט. על ידי לימוד המתאם בין משתני הקלט והפלט באמצעות הנתונים המסומנים הללו, המחשב יכול לחזות פלטים עבור תשומות טריות.

למידה ללא פיקוח מחייבת את המחשב לזהות דפוסים ויחסים בעצמו לאחר שהוצג בפניו מערך נתונים ללא תווית. אחרון חביב, בלימוד חיזוק, המחשב קולט מיומנויות חדשות על ידי אינטראקציה עם סביבתו וקבלת משוב בצורה של תגמולים או עונשים על מעשים מסוימים.

ניתן למכונות ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות או בחירות תוך שימוש במגוון גישות ואלגוריתמים, הנכללים בנושא הרחב יותר של למידת מכונה. באופן דומה, למידה עמוקה היא ענף של למידת מכונה זה כרוך בחשיפת רשתות עצבים מלאכותיות לכמויות אדירות של נתונים על מנת לאמן אותן לזהות דפוסים ולבצע תחזיות. לפיכך, למידה עמוקה היא סוג מאוד מיוחד ומתוחכם של למידת מכונה המשתמשת רשתות עצבים מלאכותיות מרובות שכבות להבנת דפוסים ויחסים מורכבים ב- נתונים.

ההבדלים העיקריים בין AI ל-ML

למרות ש-AI ו-ML קשורים קשר הדוק, ישנם מספר מאפיינים משמעותיים שמבדילים אותם זה מזה. להלן כמה מההבחנות העיקריות בין AI ו-ML:

1. היקף: תחום הבינה המלאכותית הוא עצום וכולל מגוון טכניקות, כולל ML. לעומת זאת, ML הוא ענף של AI המתמקד בשימוש במודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים כדי לעזור למחשבים ללמוד מנתונים ולבצע תחזיות או בחירות.
2. גישה: תכנון אלגוריתמים המחקים את הקוגניציה האנושית ותהליכי קבלת ההחלטות היא אסטרטגיית AI נפוצה. המטרה העיקרית של ML, לעומת זאת, היא לאמן אלגוריתמים על נתונים כדי למצוא קישורים ודפוסים שניתן להשתמש בהם כדי לבצע תחזיות או בחירות.
3. דרישות נתונים: באמצעות כללים והיוריסטיקה מתוכנתים מראש, ניתן ליצור אלגוריתמי בינה מלאכותית לעבודה עם מערכי נתונים קטנים או אפילו ללא נתונים כלל. לעומת זאת, יש להשתמש במערכי נתונים גדולים כדי לאמן אלגוריתמי ML כדי למצוא דפוסים וקישורים.
4. גמישות: אמנם ניתן לעצב אלגוריתמי AI להתמודדות עם מגוון משימות, אך לעתים קרובות הם מותאמים למטרות מסוימות. מצד שני, אלגוריתמי ML הם בדרך כלל מתאימים יותר וניתן להשתמש בהם כדי לפתור מגוון רחב של בעיות ואתגרים.
5. מעורבות אנושית: בינה מלאכותית כרוכה לעתים קרובות בבניית אלגוריתמים שיכולים להשלים או להחליף יכולות אנושיות או קבלת החלטות. מצד שני, ML מיושם בדרך כלל לאוטומציה של תהליכים שחוזרים על עצמם או לתמוך בקבלת החלטות אנושית.

עם התמקדות בהדמיית קוגניציה אנושית ותהליכי קבלת החלטות, AI הוא תחום גדול יותר המשתרע על מגוון גישות, כולל ML. המטרה של למידת מכונה, לעומת זאת, היא לאפשר למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות.

יישומים של AI ו-ML

AI ו-ML משמשים במגוון רחב של יישומים כגון:

1. עיבוד לשוני טבעי (NLP): השימושים כוללים צ'אטבוטים, ניתוח סנטימנטים, זיהוי דיבור ותרגום שפה.
2. איתור הונאה, ניהול סיכונים ואופטימיזציה של תיקים הם יישומים במגזר הפיננסי.
3. מערכות למתן המלצות: דוגמאות כוללות הצעות לספרים וסרטים וכן למוצרים.
4. זיהוי פנים, זיהוי אובייקטים וזיהוי סצינות הם רק כמה שימושים טכנולוגיית זיהוי תמונות ווידאו בינה מלאכותית.
5. מכוניות בנהיגה עצמית ומזל"טים הם שתי דוגמאות לרכבים אוטונומיים בשימוש.
6. תכנון אבחון וטיפול, מציאת תרופות חדשות ומעקב אחר מטופלים הם כל היישומים בתעשיית הבריאות.

הפוטנציאל של AI ו-ML לחולל שינויים טרנספורמטיביים בתחומים שונים הולך וגובר ככל שהיישומים שלהם הופכים מגוונים ומתוחכמים יותר. טכנולוגיות אלו ממוקמות להשפיע עמוקות על עתיד התעשיות בכך שהיא מאפשרת לחברות וארגונים לייעל את פעילותן, לקצץ בעלויות ולקבל החלטות טובות יותר.

יתרונות וחסרונות של AI ולמידת מכונה

שתיים מהטכנולוגיות המרתקות והמבטיחות ביותר בימינו הן בינה מלאכותית ולמידת מכונה.

יש להם את הכוח לשנות מגוון היבטים של חיינו, כולל מערכות היחסים שלנו זה עם זה, האנשים והסביבה שסביבנו, כמו גם את הדרך שבה אנחנו עובדים ולומדים. למרות של-AI ו-ML יש יתרונות רבים, יש גם בעיות אתיות משמעותיות שצריך לקחת בחשבון.

למשל, יש דאגות לגבי כיצד AI עשוי להשפיע על התעסוקה והכלכלה. חשוב גם לוודא שטכנולוגיות חדשות נוצרות ומיושמות באופן שמכבד את האוטונומיה והפרטיות של אנשים.

ל-AI ולמידת מכונה יש השפעה עצומה

שתי הטכנולוגיות שמשנות היבטים רבים בחיינו, AI ו-ML, נפרדות אך קשורות. בעוד ש-ML היא טכנולוגיה מסוימת המשמשת בתחום הבינה המלאכותית, בינה מלאכותית היא תחום הרבה יותר גדול המשלב טכנולוגיות רבות אחרות.

גם AI וגם ML מוכנים לשנות תעשיות רבות בשנים הבאות. יש להם מגוון רחב של יישומים בתחומים כולל שירותי בריאות, בנקאות ותחבורה. הם גם מעלים אתגרים חברתיים ואתיים משמעותיים, כמו בכל טכנולוגיה חדשה, שיש לטפל בהם.