מושגי יסוד בבינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI) – מונח כללי לטכנולוגיות שמחקות חשיבה והתנהגות אנושית כמו למידה, הסקה וקבלת החלטות.
- למידת מכונה (Machine Learning) – תת-תחום בתוך AI שמאפשר למכונה ללמוד מתוך נתונים ולשפר ביצועים מבלי שנכתבה עבורה תוכנית מפורשת.
- למידה עמוקה (Deep Learning) – תחום בלמידת מכונה המשתמש ברשתות עצביות עמוקות, עם מאות או אלפי שכבות, כדי לנתח מידע מורכב כמו תמונות, קול או שפה.
- רשת עצבית (Neural Network) – מודל מתמטי בהשראת המוח האנושי, בנוי משכבות של "נוירונים" שמבצעים חישובים ולומדים ממידע.
- עיבוד שפה טבעית (NLP) – תחום ב-AI שמאפשר למכונה להבין, לפרש וליצור שפה אנושית.
- בינה יוצרת (Generative AI) – בינה מלאכותית שמסוגלת לייצר תוכן חדש: טקסט, תמונות, קוד, מוזיקה ועוד, בהתבסס על נתונים קיימים.
- למידה מונחית (Supervised Learning) – למידה מתוך מערך נתונים שמכיל תשובות נכונות (לייבלים).
- למידה לא מונחית (Unsupervised Learning) – מודל שלומד מתוך נתונים ללא תשובות מוגדרות מראש, ומזהה מבנים או קבוצות בעצמו.
- למידת חיזוק (Reinforcement Learning) – מודל לומד באמצעות ניסוי וטעייה דרך תגמולים או עונשים – שימושי במשחקים ורובוטיקה.
- מודל יסוד (Foundation Model) – מודל גדול ואוניברסלי שמאומן על כמויות ענק של מידע וניתן להתאמה למגוון משימות (כמו GPT או LLaMA).
מונחים טכניים ומבנה פנימי
- נתוני אימון (Training Data) – הנתונים שמוזנים למודל בזמן הלמידה כדי ללמד אותו לבצע משימות.
- הסקה (Inference) – תהליך שבו המודל משתמש בלמידה שלו כדי לייצר תשובה או ניבוי.
- טוקן (Token) – יחידת עיבוד בטקסט – מילה, חלק ממילה או סימן – שאותו AI מפענח.
- פרומפט (Prompt) – הטקסט או השאלה שאנחנו נותנים ל-AI כדי לקבל תשובה.
- הטמעה (Embedding) – ייצוג מתמטי של טקסט, תמונה או מידע אחר – כך שהמכונה "מבינה" הקשרים, הקשרים סמנטיים וכו'.
- טרנספורמר (Transformer) – ארכיטקטורה של רשת עצבית שמאפשרת למודלים כמו GPT להבין הקשרים בטקסט ולייצר תשובות רלוונטיות.
- כוונון עדין (Fine-Tuning) – תהליך של התאמה אישית של מודל קיים למשימה מסוימת על-ידי אימון נוסף.
- למידה ללא דוגמאות (Zero/Few-shot Learning) – היכולת של מודל לבצע משימות גם אם לא התאמן עליהן ישירות, עם מעט או ללא דוגמאות.
שימושים ויישומים בעולם האמיתי
- צ'אטבוט (Chatbot) – אפליקציה המדמה שיחה אנושית (כמו בשרות לקוחות או ChatGPT).
- ראייה ממוחשבת (Computer Vision) – טכנולוגיה שמאפשרת למחשב להבין ולנתח תמונות ווידאו.
- זיהוי קולי (Speech Recognition) – המרת דיבור אנושי לטקסט על-ידי AI.
- טקסט לתמונה (Text-to-Image) – AI שיוצר תמונות לפי תיאור מילולי (כמו DALL·E).
- טקסט לדיבור (Text-to-Speech) – בינה מלאכותית שממירה טקסט מדובר לקול אמיתי.
- בינה שיחתית (Conversational AI) – מערכות שיודעות לנהל שיחה טבעית, רציפה וחכמה עם משתמשים.
- סוכן עצמאי (Autonomous Agent) – מערכת שפועלת עצמאית בעולם דינמי כדי להשיג מטרה (כמו בוט מסחר או בוט רובוטי).
אתיקה, סיכונים והבנה עסקית
- הטיה בבינה מלאכותית (Bias in AI) – כאשר מודלים מבוססי נתונים מראים הטיות חברתיות, מגדריות או תרבותיות עקב חומר הגלם שהוזן להם.
- בינה מוסברת (Explainable AI / XAI) – מאמץ להנגיש ולהבהיר את הדרך בה מודלים מקבלים החלטות – שקיפות ורגולציה.
- הזיה (Hallucination) – מצב שבו ה-AI נותן תשובה שנשמעת אמינה אך היא שגויה או בדויה.
- נתונים סינתטיים (Synthetic Data) – מידע שנוצר ע״י AI לצורך אימון או בדיקה, כאשר אין גישה לנתונים אמיתיים או לצורך שמירה על פרטיות.
- בינה כללית (AGI – Artificial General Intelligence) – היעד הרחוק של AI: מערכת שיכולה לבצע כל משימה אינטלקטואלית ברמת אדם.
