עד עכשיו מונחים הקשורים לפיתוח טכנולוגיית העל של העתיד, בינה מלאכותית, נכנסו בכוח לאוצר המילים שלנו, ועוררו ויכוחים סוערים בין מומחים, פוליטיקאים, איגודי צרכנים ותעשיות היי-טק. האזרח מבולבל ורוצה להבין יותר על המהפכה הזו שעלולה להרגיז את חייו האמיתיים בקרוב: לטוב ולרע זה תלוי בנקודת המבט שלך.
מסימיליאנו D'Elia
אירופה הייתה הראשונה שניסתה להסדיר עםחוק IA שימוש באלגוריתמים חכמים. תקנה המתקבלת בברכה על ידי פוליטיקאים ומומחים אך עדיין מותירה ספקות ובקשות למידע נוסף מצד איגודי צרכנים וארגונים אחרים הרחוקים מדינמיקה פוליטית וחברתית. עסקים.
ההסכם המקדים בין המועצה לפרלמנט האירופי, שנקבע בתחילת דצמבר, התווה את ארכיטקטורת החוק, אך את המשא ומתן בין המוסדות והחברות האירופיות מנהיג במגזר הבינה המלאכותית הוא עדיין בים.
האישור הסופי של חוק הבינה המלאכותית צפוי בין מרץ למאי הקרוב. עם זאת, השפעותיו ייראו רק בשנת 2025, כאשר החוק ייכנס לתוקף במטרה לקדם חדשנות טכנולוגית ולהגן על זכויות היסוד של האזרחים.
המסגרת הרגולטורית האירופית בנושא בינה מלאכותית, לעת עתה, התבססה על גישה "מבוסס סיכונים" עם כללים פרוגרסיביים מחמירים יותר ויותר למערכות בסיכון גבוה, שלמפתחיהן יש חובת רישום והצורך להפוך את הנתונים המשמשים ב- הַדְרָכָה של אלגוריתמים. למרות שכמה מדינות אירופיות ניסו בתחילה להגן על מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית מפני כללים ובקרות קפדניות, ההסכם הסופי קבע כמה ויתורים מוגבלים, כגון לביטחון לאומי, ולכן לכל אותן פעילויות הקשורות למחקר ומחקר. חדשנות של מערכות צבאיות ו כוחות משטרה.
זיהוי ביומטרי ומעקב המוני מוגבלים באישור של רשויות לאומיות ייעודיות. כיסוי משפטי לשימוש בטכנולוגיות חיזוי יובטח רק לכוחות אכיפת החוק וכוחות הביטחון. לפיכך החוק האירופי מטיל חובות שקיפות למערכות בינה מלאכותית למטרות כלליות לפני שחרורן לשוק וניהול זהיר יותר של נתונים רגישים.
כניסתו לתוקף של חוק הבינה המלאכותית תגרור תקופה של שנתיים ליישום הרגולציה על ידי המדינות החברות ושישה חודשים נוספים לקביעת שימושים אסורים. יתר על כן, א הסכם AI, כלומר מערכת ציות מרצון הצופה הוראות אירופיות.
הקנסות בגין הפרות של חוק הבינה המלאכותית ינועו בין מינימום של 7,5 מיליון או 1,5% מהמחזור למקסימום של 35 מיליון או 17% מהמחזור. לאור המשתנים הפרשניים הרבים, האינטרסים של חברות ואיגודי צרכנים, הרגולציה של האיחוד האירופי רחוקה מלהיות מוגדרת ועשויה לעבור שינויים מהותיים, ובכך לשנות את הרוח השיתופית שהניעה את ניסוח המסמך הראשוני שאושר בתחילת דצמבר 2023.
בינה מלאכותית והשפעתה על הטבע, על זהב כחול
צריכת מים בשרתי בינה מלאכותית (AI) היא היבט חשוב מאוד בעת הערכת ההשפעה הסביבתית הכוללת של מערכת AI או מרכז נתונים. עם זאת, חשוב לציין שצריכת מים היא לרוב היבט עקיף הקשור לגורמים שונים, ולא תחום שימוש ישיר כמו במקרה של אנרגיה. הנה כמה גורמים שיכולים לתרום לצריכת מים בשרתי AI:
קירור מרכז נתונים: מרכזי נתונים, המארחים שרתים לעיבוד עומסי עבודה של AI, דורשים מערכות קירור כדי לשמור על טמפרטורות ברמות מקובלות. מערכות אלו יכולות להשתמש במים כדי לפזר חום שנוצר על ידי השרתים.
ייצור חומרה: ייצור חומרת AI ייעודית, כגון יחידות עיבוד גרפיות (GPUs) או מעבדים מיוחדים, דורשת לעתים קרובות כמויות משמעותיות של מים לתהליכי ייצור וקירור.
הפקת אנרגיה: אם האנרגיה המשמשת להפעלת שרתי ה-AI מגיעה ממקורות הדורשים כמויות גדולות של מים (כגון תחנות כוח פחמיות או גרעיניות), מחזור החיים המלא של המערכת יכול להשפיע על צריכת המים הכוללת.
משאבי ייצור חומרה: מיצוי המשאבים הטבעיים הדרושים לייצור חומרה עלולה להשפיע על המים, במיוחד אם מדובר בחומרים כמו סיליקון.
מיקום גאוגרפי: הזמינות והניהול של משאבי המים יכולים להשתנות מאוד בהתבסס על המיקום הגיאוגרפי של מרכזי הנתונים. באזורים עם מקורות מים דלים, צריכת מים עלולה להיות נושא קריטי.
חברות מסוימות מאמצות אסטרטגיות לצמצום ההשפעה הסביבתית הכוללת של מערכות הבינה המלאכותית שלהן, כולל צריכת מים. זה עשוי לכלול אימוץ טכנולוגיות חסכוניות יותר באנרגיה, שימוש במערכות קירור חדשניות הדורשות פחות מים ומעבר למקורות אנרגיה מתחדשים. חשוב לציין ששיקולים סביבתיים הקשורים לבינה מלאכותית, לרבות צריכת מים, הופכים יותר ויותר רלוונטיים, וארגונים רבים מחפשים ליישם פרקטיקות בר קיימא בתכנון וניהול מערכות הבינה המלאכותית שלהם.
הדקלוג
להלן ההסבר של כמה מונחים שנכנסו בכוח לאוצר המילים שלנו ואשר עלולים לשבש את חיינו האמיתיים מהר יותר מאשר תקנות חקיקה המתעוררות.
בינה מלאכותית
"אינטליגנציה מלאכותית" מתייחסת לרמה מתקדמת של בינה מלאכותית (AI) העולה באופן משמעותי על היכולות הקוגניטיביות האנושיות במספר תחומים. מונח זה מזוהה לעתים קרובות עם AI שמצטיין במשימות אינטלקטואליות מגוונות, למידת מכונה ופתרון בעיות מורכבות. בינה-על מלאכותית היא חזון עתידני המציע יצירת מערכות אינטליגנטיות שלא רק עולות על יכולות הלמידה וההבנה האנושיות, אלא שיכולות גם לפתח הבנה אוטונומית של העולם, לנמק, ללמוד ולפתור בעיות בדרכים שאינן בהישג ידו של אינטליגנציה אנושית.
היום עוד לא הגענו לרמה של בינה-על מלאכותית, המחקר והפיתוח של היום מתמקד במערכות בינה מלאכותית שיכולות לבצע פעילויות או משימות ספציפיות בצורה יעילה או מדויקת יותר מבני אדם. בינה-על מלאכותית היא יותר סיכוי עתידי שראוי להרהור אתי מעמיק יותר על האפשרות ליצור ישויות בעלות אינטליגנציה המסוגלת לעלות על זו של בני אדם.
בינה מלאכותית גנרטיבית
"בינה מלאכותית גנרטיבית" מתייחסת לתת-תחום של בינה מלאכותית (AI) העוסקת ביצירת מערכות שיכולות ליצור באופן אוטונומי נתונים, תוכן או מידע חדשים. מערכות אלו משתמשות בגישות למידת מכונה, במיוחד רשתות עצביות גנרטיביות, כדי לייצר נתונים שלעתים קרובות מחקים או אינם ניתנים להבחנה מאלה שנוצרו על ידי בני אדם.
דוגמה לבינה מלאכותית גנרטיבית היא המושג "Generative Adversarial Networks" (GAN), שבו שתי רשתות עצביות, מחולל ומפלה, מאומנות בו זמנית באמצעות תהליך תחרות. המחולל מנסה ליצור נתונים מציאותיים יותר ויותר, בעוד המאבחן מנסה להבחין בין נתונים אמיתיים לנתונים שנוצרו. תחרות זו מובילה לשיפור מתמיד של יכולתו של המחולל ליצור נתונים יותר ויותר משכנעים.
היישומים של בינה מלאכותית גנרטיבית מגוונים וכוללים יצירת תמונות, טקסטים, מוזיקה ועוד. לדוגמה, ניתן להשתמש ב-GAN ליצירת פנים אנושיות מלאכותיות שנראות אותנטיות או ליצירת תמונות נוף שנראות מציאותיות. עם זאת, חשוב לציין כי השימוש בטכנולוגיות מסוג זה מעלה גם שאלות אתיות, כמו אפשרות של מניפולציה של תוכן או יצירת מידע כוזב על ידי גורמים בינלאומיים כמו טרוריסטים ממוצא שונה.
בינה מלאכותית כללית
בינה כללית מלאכותית (AIG) מייצגת רמה של בינה מלאכותית שמטרתה להבין, ללמוד ולבצע כל פעילות קוגניטיבית אנושית בצורה דומה או אפילו עדיפה על בני האדם עצמם. בניגוד לבינה מלאכותית רגילה, שנועדה לפתור משימות ספציפיות או מוגבלות, IAG שואפת לצורה רחבה וגמישה יותר של בינה מלאכותית, המסוגלת להסתגל וללמוד על פני מספר תחומים.
מאפייני המפתח של בינה כללית מלאכותית כוללים
למידה כללית: היכולת ללמוד ממגוון רחב של נתונים וליישם ידע זה בהקשרים שונים. סוג זה של למידה חורג מהלמידה הספציפית של משימות פשוטות.
נימוק אנלוגי: היכולת לפתור בעיות מורכבות וליצור קשרים באמצעות חשיבה אנלוגית, בדומה לאופן שבו בני אדם ניגשים למצבים חדשים המבוססים על חוויות העבר.
הבנת ההקשר: היכולת להבין את ההקשר בו האדם נמצא, בהתחשב בגורמים סביבתיים, חברתיים ותרבותיים. מיומנות זו חיונית להסתגלות למצבים חדשים ובלתי צפויים.
מודעות עצמית: מודעות לקיומו וליכולותיו, לרבות הכרה במגבלות ויכולת ללמוד מטעויות.
סְגִילוּת: היכולת להסתגל למשימות או סביבות חדשות ללא תכנות מחדש משמעותי.
נכון לעכשיו, IAG הוא אחד היעדים השאפתניים והמורכבים ביותר בבינה מלאכותית. רוב טכנולוגיות הבינה המלאכותית הנוכחיות מתמחות במשימות ספציפיות ואינן בעלות את הגמישות והרוחב הקוגניטיבי שיאפיין בינה מלאכותית כללית. השגת בינה כללית מלאכותית מעלה אתגרים טכניים, אתיים ואבטחים משמעותיים ונשארת מטרה ארוכת טווח במחקר בינה מלאכותית.
נוירונים תחושתיים ב-AI
בתחום הבינה המלאכותית, "נוירונים תחושתיים"יכול להיות קשור לרכיבים של רשתות עצביות מלאכותיות שנועדו לעבד נתונים מחיישנים, בדומה לאופן שבו מערכת העצבים האנושית משתמשת בתאי עצב תחושתיים כדי לתפוס גירויים חיצוניים.
ברשת עצבית מלאכותית, המונח "נוירון" מתייחס ליחידת מחשוב שמקבלת תשומות, מעבדת אותן באמצעות פונקציית הפעלה ומייצרת פלט. בשכבות הראשונות של רשת עצבית, אשר נקראות לעתים קרובות "שכבות קלט" או "שכבות חושיות", נוירונים אחראים על קליטה והפיכת מידע ראשוני מחיישנים או נתוני קלט.
לדוגמה, ביישום ראייה ממוחשבת, נוירונים תחושתיים יכולים לייצג את הקלט הגולמי מפיקסלים בתמונה. כל נוירון בשכבה ראשונית זו יכול להיות קשור לפיקסל מסוים וניתן לאמן אותו להגיב לתבניות או תכונות מסוימות בתמונה. במילים אחרות, נוירונים תחושתיים אלה לומדים לזהות היבטים מסוימים של תמונות, כגון קווי מתאר, צבעים או צורות.
נוירונים תחושתיים הם רק חלק אחד ממודל AI גדול יותר, והפלט שלהם מעובד דרך שכבות עוקבות של הרשת העצבית. המטרה הסופית היא שהרשת תלמד ייצוגים מורכבים ומשמעותיים יותר ויותר של המידע הקיים בנתוני הקלט, תוך ניצול המבנה והארכיטקטורה של הרשת העצבית כדי ללמוד מודלים וקשרים.
לסיכום, נוירונים תחושתיים בבינה מלאכותית ממלאים תפקיד מפתח בעיבוד מידע ראשוני מחיישנים או נתוני קלט, מה שמאפשר לרשת העצבית ללמוד ולפרש מידע מורכב בשכבות הבאות שלה.
chatbot
צ'טבוט, הנובע מהשילוב של המילים "צ'אט" (שיחה) ו"רובוט", מייצג יישום מחשב שנועד לדמות אינטראקציות אנושיות באמצעות שיחה. על ידי ניצול אינטליגנציה מלאכותית, הצ'אטבוט מסוגל לפרש ולהגיב באופן עקבי להודעות משתמשים, ולספק חוויה אינטראקטיבית. ניתן לשלב עוזרים וירטואליים אלה על פני פלטפורמות שונות, כולל אתרים, אפליקציות הודעות, מדיה חברתית וממשקים קוליים. היישומים שלהם מגוונים וכוללים תמיכת לקוחות אוטומטית, אספקת מידע, ניהול הזמנות ועוד ועוד.
ישנם בעיקר שני סוגים של צ'אטבוטים:
מבוסס על כללים: צ'אטבוטים אלה עוקבים אחר קבוצה מוגדרת מראש של כללי תכנות ומגיבים בהתאם לדפוסים שנקבעו מראש. האינטראקציה שלהם מוגבלת להיגיון שנקבע במהלך התכנות.
עם בינה מלאכותית (AI): צ'אטבוטים אלה משתמשים באלגוריתמים של למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להבין את הודעות המשתמש. הם מסוגלים ללמוד מניסיון העבר, להשתפר עם הזמן ולהתמודד בצורה יותר מסתגלת עם אינטראקציות מורכבות.
צ'טבוטים הפכו פופולריים יותר ויותר, וממלאים תפקיד חיוני בתחומים כמו שירות לקוחות, יישומים עסקיים ופלטפורמות מקוונות. הנוכחות שלהם נועדה לפשט את האינטראקציות בין המשתמש למכונה, לשפר את הנגישות ולהציע חוויה אינטואיטיבית יותר.
הירשם לניוזלטר שלנו!