בינה מלאכותית כללית (AGI), ובינה מלאכותית על-אנושית (ASI) בדרך. יש הרבה התרגשות באוויר לגבי AGI ו-ASI, שזה בעצם בינה מלאכותית שמסוגלת להתמודד עם כל משימה לא פחות טוב מבן אדם. חלק מהמומחים אפילו צופים שנגיע לאבן הדרך הזו בחמש השנים הקרובות.
בעשור האחרון בערך, עולם הבינה המלאכותית נמצא במסלול להשגת אינטליגנציה על-אנושית. גוגל שילמה יותר מ-600 מיליון דולר עבור סטארט-אפ למידת מכונה, שהתמחה בלמידת חיזוק בשם DeepMind בתחילת 2014, מה שהוביל לפיתוח AlphaGo על ידי DeepMind, שסימן אבן דרך משמעותית. לאחרונה, מאז תחילת chatGPT, מודלים גדולים של שפה (LLM) זינקו לחיינו, והפגינו יכולות מרשימות. עם זאת, המסע לעבר אינטליגנציה על-אנושית נמשך. המפתח להשגת מטרה זו טמון בשילוב למידה חיזוק (RL) עם LLMs, כמו LLMs לבד אינם מספיקים.
השילוב של RL בקנה מידה סופר עם LLMs, מספק נתיב ברור להשגת אינטליגנציה על אנושית. כתוצאה מכך, מודלים של בינה מלאכותית יהפכו למותאמים אישית יותר ופחות גנריים. אנחנו קוראים לזה "בינה מלאכותית מותאמת אישית".
הבנת בינה מלאכותית מותאמת אישית
שלא כמו מודלים כלליים של בינה מלאכותית, אשר בנויים להתמודד עם מגוון רחב של משימות באמצעות מערכי נתונים עצומים, מודלי AI מותאמים אישית מכווננים עבור תעשיות ספציפיות, משימות, ובמקרים רבים, עבור משתמשים ספציפיים. מודלים אלה משתמשים בערכות נתונים שנאספו כדי לבצע פונקציות מיוחדות בצורה מדויקת ויעילה יותר. כוחה של בינה מלאכותית מותאמת אישית טמון ביכולתה להבין ולהסתגל לצרכים הייחודיים של מצבים שונים, מה שהופך אותה לסופר מעשית עבור יישומים ספציפיים לתעשייה ותהיה שונה באופן דינמי בהתאם למצב הספציפי. שקול מצב שבו סוכן AI וירטואלי מותאם אישית עוזר ללקוח לשנות טיסה שעוכבה או בוטלה. השירות שסוכן וירטואלי זה מספק חייב להיות מותאם לצרכים הספציפיים של אותו לקוח. באופן דומה, דמיינו מטופל הולך למיון ומקבל מיון מהיר מרופא וירטואלי. יש לקחת בחשבון את ההיסטוריה הרפואית של המטופל בעת הערכת המצב.
מדוע AI מותאם אישית חשוב עבור AGI ואינטליגנציה על-אנושית
אני מאמין גדול בתפקיד של בינה מלאכותית מותאמת אישית בחיפוש שלנו אחר אינטליגנציה על-אנושית. בעוד LLMs כללי לתת לנו בסיס ידע רחב, הם לעתים קרובות חסר את העומק הדרוש עבור ניואנסים, ספציפי לתעשייה קבלת החלטות ואוטומציה. מודלים מותאמים אישית של בינה מלאכותית, לעומת זאת, מתוכננים מהיסוד כדי להתמודד עם המורכבות של משימות ומצבים ספציפיים, ומציעים בסיס מוצק לפיתוח אינטליגנציה על-אנושית.
על ידי שכלול מודלים מיוחדים אלה, אנו יכולים לצייד את הדור הבא של אלגוריתמים של בינה מלאכותית בנתונים איכותיים ורלוונטיים כדי לקבל החלטות מושכלות ולהתמודד עם משימות ומצבים מורכבים.
היתרונות של אינטליגנציה על-אנושית לתעשיות
אינטליגנציה על-אנושית אינה עוסקת רק בהתאמת הביצועים האנושיים; היא מבטיחה לחולל מהפכה בתעשיות על ידי שיפור היכולות האנושיות והנעת יעילות וחדשנות מדהימות. זה יכול להוביל לאבחנות מהירות ומדויקות יותר, תוכניות טיפול מותאמות אישית ותוצאות טובות יותר למטופלים בתחום הבריאות. אינטליגנציה על-אנושית יכולה גם לייעל את תהליכי הייצור בייצור, לצמצם פסולת ולשפר את בקרת האיכות. האפשרויות הן אינסופיות, וההשפעה על עובדים ועסקים יכולה להיות עמוקה.
ב-Aquant, אנו נרגשים מהשלב הבא של AI מכיוון שהוא יאפשר לאנשים האחראים על תיקון ותחזוקה של ציוד ומכונות מורכבים לבצע את עבודתם בצורה יעילה יותר ולהפחית את הצורך בביקורים בשטח. משמעות הדבר היא אבחון מהיר יותר, פתרונות מהירים יותר ופחות זמן השבתה עבור ציוד קריטי. על ידי רתימת העוצמה של בינה מלאכותית מותאמת אישית, אנו יכולים להעצים צוותי שירות לצפות בעיות לפני שהן הופכות לבעיות, לייעל תהליכי תיקון ובסופו של דבר לשפר את היעילות התפעולית. זה חוסך זמן ומשאבים ומבטיח שהמכונות תמיד יפעלו בביצועי שיא, לטובת עסקים ולקוחותיהם.
אתגרים ושיקולים אתיים
בעוד שהמרדף אחר הצעד הבא בבינה מלאכותית הוא מרגש, הוא מגיע עם אתגרים ושיקולים אתיים משלו. פיתוח בינה על-אנושית פירושו התגברות על מכשולים טכניים משמעותיים וטיפול בחששות לגבי פרטיות נתונים, אבטחה והפוטנציאל של בינה מלאכותית להחליף משרות אנושיות. חשוב לגשת למסע הזה באחריות, ולהבטיח שהיתרונות של אינטליגנציה על-אנושית יתממשו באופן ששומר על רווחת החברה ומקדם שימוש אתי בטכנולוגיה.
מבט קדימה
ככל שאנו מתקדמים לעבר המטרה של AI, התמקדות במודלים מותאמים אישית של AI מציעה מסלול מבטיח. על ידי מינוף נתונים מיוחדים ותובנות ספציפיות לתעשייה וטיפול במצבים ייחודיים, אנו יכולים ליצור מערכות AI המצטיינות במשימות הייעודיות שלהן ולסלול את הדרך ליכולות רחבות יותר של AI. ב-Aquant, אנו מחויבים להניע חדשנות זו קדימה, תוך רתימת כוחה של הבינה המלאכותית כדי לשנות תעשיות ולשפר חיים.
צור קשר כדי ללמוד עוד על האופן שבו אנו עושים זאת!
אודות המחבר
אסף מלוחנהנשיא ומייסד שותף, Aquant.,
אסף מלוחנה הוא הנשיא והמייסד השותף של Aquant, שם השילוב של מנהיגות החלטית ומומחיות טכנית מניע את משימת החברה. כמומחה בשירות ובתוכנה ארגונית, התובנה העסקית והטכנית המקיפה של אסף סייעה בעיצוב Aquant.
