בינה מלאכותית יוצרת לעומת סוגים אחרים של בינה מלאכותית

בינה מלאכותית היא ההדמיה של בינה אנושית על ידי מכונה. למרות הסיפורים במיתולוגיות העתיקות ומאות שנים של מאמצים ליצור מכונות שיכולות לתפקד כבני אדם, הדוגמה האמיתית הראשונה של למידה חישובית הגיעה ב‑1951, כאשר תוכנית דמקה באוניברסיטת מנצ'סטר למדה איך לשחק ברמה טובה מספיק כדי לנצח בני אדם. זו הייתה הצורה המוקדמת ביותר של בינה מלאכותית של משחקים.

היום אפשר למצוא את הבינה המלאכותית בכל במקום, במיוחד בטלפונים וביישומים למכשירים ניידים, שבהם היא מבצעת משימות נפוצות כמו זיהוי פנים, זיהוי דיבור, סינון תגובות זבל, הצעות דקדוקיות ותרגום שפות.

אין סוג אחד של בינה מלאכותית שעושה כל דבר. בדיוק כפי שאנחנו משתמשים בתוכניות מחשב שונות לעיבוד תמלילים, לחשבונאות ולקומפוזיציה דיגיטלית, יש סוגים שונים של בינה מלאכותית שעובדים באופן שונה כדי להשיג יעדים שונים. הסוגים של הבינה המלאכותית שככל הנראה תפגשו בכל יום נתון מחולקים לשלוש קטגוריות בסיסיות.

סוג זה של בינה מלאכותית מבצע משימות ספציפיות ולא לומד מעבר להן. זיהוי תמונות, מעבדי שפה טבעית ומחוללי תמונות הם צורות של בינה מלאכותית צרה. Siri, ‏Google Assistant ו-Alexa הם צורות של בינה מלאכותית צרה. הם יכולים להבין פקודות קוליות ולהגיב להן, אבל הם לא יכולים לתת אבחנות רפואיות מדויקות.

כפי שמציע השם, המכונות האלו יכולות רק להגיב לגירוי, כמו תזוזה של כלי שחמט בלוח שחמט וירטואלי. הן לא בונות זיכרונות שהן יוכלו לשלוף בעתיד כמו מכונות בינה מלאכותית עם זיכרון מוגבל, אבל הן חלקים שימושיים של החיים הדיגיטליים. מסנני תגובות זבל ומערכות המלצה שמבחינות בהתנהגות שלכם וממליצות לכם במה לצפות עכשיו או מה אולי תרצו לקנות הם מכונות ריאקטיביות.

השלב הבא בהתפתחות של הבינה המלאכותית לאחר מכונות ריאקטיביות הוא בינה מלאכותית עם זיכרון מוגבל. בינה מלאכותית זו יכולה לשמור ידע, ללמוד ממנו ולבצע משימות חדשות על בסיס אותה למידה. סוג זה של בינה מלאכותית יעיל לביצוע תחזיות והוא משמש לחזות מגמות עתידיות בכל תחום, מפיננסים ועד מזג אוויר. זהו הסוג הנפוץ ביותר של בינה מלאכותית שנעשה בו שימוש היום, והוא מופיע בצ'אטבוטים וברכבים אוטונומיים.

בדיוק כפי שקבוצות משנה של בינה מלאכותית נבנות למטרות ספציפיות, בינה מלאכותית יוצרת כוללת סוגים שונים של דגמים שנבנו כדי להפיק סוגים שונים של תוכן.

יצירת טקסט הוא אולי הסוג המדובר ביותר של בינה מלאכותית, ודגמי בינה מלאכותית של צ'אטבוט הפכו פופולריים ומופיעים בחדשות באופן קבוע. אנשים משתמשים במחוללי טקסט אלו לכל דבר, החל מהגהה, עבור לכתיבת סקרים וכלה ביצירת קוד.

מחוללי בינה מלאכותית כמו Adobe Firefly יכולים להפוך הנחיית טקסט לתמונה. יש להם טווח רחב של שימושים עבור אמנים, יוצרי תוכן ומשווקים. מחוללי תמונות באמצעות בינה מלאכותית מאומנים על בסיס מאות מיליונים של תמונות וכתוביות, נותנים לכל אחד את היכולת לתאר את מה שהוא רוצה וליצור במהירות תמונה חדשה על סמך תיאור טקסט.

אמנים ומעצבים יכולים להשתמש בטכנולוגיה הזו כדי לבצע סיעור מוחות למציאת רעיונות חדשים ולנסות דרכים חדשות לדמיין את העבודה שלהם בלי להקדיש שעות לכל חזרה. משווקים ויוצרי תוכן עצמאיים יכולים להפיק תמונות יפהפיות במהרה, אפילו אם הם לא אמנים מנוסים.

בדיוק כמו שמחוללי תמונות מאמנים על בסיס אוספי נתונים ענקיים, מחוללי מוזיקה באמצעות בינה מלאכותית מאומנים על בסיס מוזיקה ומטא-נתונים. הם יכולים לזהות דפוסים בסגנונות מוזיקה ואת העבודה של אמנים ספציפיים, וליצור מוזיקה חדשה על בסיס אותם מאפיינים.

הצורה הזו של בינה מלאכותית יוצרת משלבת את שלוש צורות היצירה של וידאו, צליל ותמונה. דגמים אלה מאומנים על בסיס נתונים שכוללים אודיו, וידאו וטקסט, והם יכולים לעזור למפיקי וידאו לחסוך זמן על עריכה, הוספת כתוביות, שינוי גודל לפלטים שונים ואפילו ליצור תוכן וידאו חדש על בסיס הנחיות טקסט.