שאלת הבנת הנקרא בנושא דיגיטציה ובינה מלאכותית: אילו מודלים נוספים של בינה מלאכותית קיימים מלבד מודל שפת הבינה המלאכותית?

בחירת קול 📢

פורסם בתאריך: 6 בספטמבר 2024 / עודכן בתאריך: 6 בספטמבר 2024 – מחבר: Konrad Wolfenstein

אילו מודלים נוספים של בינה מלאכותית קיימים מלבד מודל שפת הבינה המלאכותית? – תמונה: Xpert.Digital

🌟 בינה מלאכותית והמודלים המגוונים שלה

🌐 בינה מלאכותית: עיבוד שפה ומודלים מיוחדים

בינה מלאכותית (AI) עשתה צעדים אדירות בשנים האחרונות, במיוחד בתחום עיבוד השפה הטבעית. מודלים של שפה של בינה מלאכותית, כמו מודל GPT שפותח על ידי OpenAI, ידועים ביצירה, תרגום וניתוח של טקסטים בשפה אנושית. עם זאת, בנוסף למודלים אלה של שפה של בינה מלאכותית, ישנם מודלים וטכניקות רבים אחרים המשמשים בבינה מלאכותית. מודלים אלה מתמחים במשימות שונות ומציעים פתרונות מגוונים בתחומים שונים.

📸 מודלים של עיבוד תמונה (ראייה ממוחשבת)

בנוסף למודלים של שפה, ישנם גם מודלים של בינה מלאכותית שפותחו לעיבוד וזיהוי תמונה. מודלים אלה יכולים לנתח תמונות וסרטונים, לזהות אובייקטים ואף למצוא דפוסים או מאפיינים ספציפיים בתוך תמונות. דוגמה ידועה היא רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNN). רשתות CNN מסוגלות לזהות מאפיינים חשובים בתמונות, המשמשים למשימות כמו זיהוי פנים, ניתוח תמונות רפואיות וכלי רכב אוטונומיים.

מודל בולט נוסף בתחום זה הוא YOLO (You Only Look Once), המאפשר זיהוי עצמים בזמן אמת. דגמי YOLO מאומנים לזהות עצמים שונים ולקבוע את מיקומם במעבר אחד על תמונה. מודלים אלה נמצאים בשימוש נרחב במעקב וידאו, בקרת רכב אוטונומית ורחפנים.

🔄 מודלים גנרטיביים

מודלים גנרטיביים הם מערכות בינה מלאכותית המסוגלות לייצר נתונים חדשים בדומה לקבוצת האימונים. דוגמה בולטת לכך היא רשתות יריבות גנרטיביות (GAN). רשתות GAN מורכבות משתי רשתות עצביות - מחולל ומבחין - שפועלות זו נגד זו כדי ליצור נתונים מציאותיים, כגון תמונות או טקסט.

יישום ראוי לציון במיוחד של רשתות GAN הוא יצירת תמונות פוטוריאליסטיות. לדוגמה, רשת GAN יכולה ליצור תמונה חדשה לחלוטין של פנים שאינן קיימות במציאות, אך נראות כה מציאותיות עד שקשה להבחין בין תמונה אמיתית לתמונה שנוצרה. טכנולוגיה זו משמשת לעתים קרובות באמנות, ביצירת דמויות במשחקי וידאו ובתעשיית הקולנוע.

🎮 למידה חיזוקית

סוג חשוב נוסף של מודלים של בינה מלאכותית מבוסס על עקרון למידת החיזוקים (RL). בלמידת חיזוקים, סוכן לומד על ידי אינטראקציה עם סביבתו ועל ידי צבירת תגמולים או עונשים. דוגמה ידועה לסוג זה של בינה מלאכותית היא AlphaGo, משחק ה-Go שפותח על ידי DeepMind. AlphaGo עקף את השחקנים האנושיים הטובים ביותר במשחק אסטרטגיה מורכב זה על ידי למידה באמצעות ניסוי וטעייה ושכלול האסטרטגיות שלו באמצעות מיליוני משחקים.

למידה באמצעות חיזוק משמשת גם ברובוטיקה, בקרת רכב אוטונומית ופיתוח משחקים. היא מאפשרת למכונות לקבל החלטות מורכבות בסביבות דינמיות ולהשתפר ללא הרף.

🤖 דגמי רובוטריק

מודלים של טרנספורמרים הם ארכיטקטורה חדשה יחסית שתוכננה במיוחד עבור משימות עיבוד שפה טבעית (NLP). אולי מודל הטרנספורמר הידוע ביותר הוא GPT (Generative Pre-trained Transformer), המשמש ליצירת טקסט, תרגום ומשימות עיבוד שפה רבות אחרות. עם זאת, מודלים של טרנספורמרים אינם מוגבלים לשפה. ניתן להשתמש בהם גם עבור משימות עיבוד תמונה ונתונים סדרתיים אחרים.

מודל ידוע נוסף בקטגוריה זו הוא BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), שפותח על ידי גוגל, והוא מתאים במיוחד למשימות כמו הבנת טקסט, סיווג טקסט ומענה על שאלות. BERT מסוגל לתפוס את ההקשר של מילה במשפט בשני הכיוונים, מה שמשפר משמעותית את ביצועיו במשימות עיבוד שפה טבעית.

🌳 עצי החלטה ויער אקראי

מלבד רשתות נוירונים, קיימים גם מודלים פשוטים יותר אך עדיין יעילים מאוד כמו עצי החלטה ויערות אקראיים. מודלים אלה משמשים לעתים קרובות למשימות סיווג ורגרסיה. עץ החלטה הוא מודל פשוט שמקבל החלטות על סמך קבוצת כללים שנלמדו מנתוני אימון.

יער אקראי הוא אבולוציה של עץ ההחלטות, המשלב עצי החלטה מרובים כדי להשיג תחזיות מדויקות יותר. מודלים אלה משמשים לעתים קרובות בתחומים כמו אבחון רפואי, חיזוי פיננסי וגילוי הונאות מכיוון שהם קלים לפרשנות וחזקים יחסית.

🕰️ רשתות נוירונים חוזרות (RNN) וזיכרון ארוך טווח קצר (LSTM)

רשתות נוירונים חוזרות (RNN) הן סוג של רשת נוירונים שתוכננה במיוחד לעיבוד נתונים סדרתיים. רשתות RNN מסוגלות ללמוד תלויות זמניות ומשמשות לעתים קרובות למשימות כגון מידול שפה טבעית, חיזוי סדרות זמן ותרגום מכונה.

יורש ידוע לרשתות זיכרון לטווח קצר (RNN) הוא רשתות זיכרון ארוך טווח (LSTM), המסוגלות ללמוד טוב יותר תלות ארוכת טווח בנתונים. מודלים אלה משמשים לעתים קרובות במשימות עיבוד שפה טבעית, כגון זיהוי דיבור אוטומטי או תרגום, מכיוון שהם יכולים לשמור הקשר לאורך רצפים ארוכים יותר.

🧩 מקודד אוטומטי

מקודד אוטומטי הוא רשת נוירונים שאומנה לדחוס נתוני קלט ולאחר מכן לשחזר אותם. מקודד אוטומטי משמש לעתים קרובות למשימות כגון דחיסת נתונים, הפחתת רעשי תמונה וחילוץ תכונות. הם לומדים ייצוג יעיל של הנתונים והם שימושיים במיוחד בתרחישים שבהם מערך הנתונים גדול אך מיותר.

יישום אחד של אוטו-אנקודרים הוא זיהוי אנומליות. ניתן לאמן אוטו-אנקודר ללמוד דפוסי נתונים רגילים, וכאשר הוא נתקל בנתונים חדשים שאינם תואמים דפוסים אלה, הוא יכול לזהות אותם כאנומליות.

🚀 תמיכה במכונות וקטור (SVM)

מכונות וקטור תמיכה (SVM) הן אחת השיטות הוותיקות יותר, אך עדיין חזקות מאוד, בלמידת מכונה. מכונות SVM משמשות לעתים קרובות למשימות סיווג ופועלות על ידי מציאת קו הפרדה (או היפר-תוכנית) בין נקודות נתונים של מחלקות שונות. היתרון העיקרי של מכונות SVM הוא שהן מתפקדות היטב גם עם מערכי נתונים קטנים ובמרחבים בעלי מימדים גבוהים.

מודלים אלה משמשים בתחומים כמו זיהוי כתב יד, סיווג תמונות וביואינפורמטיקה, מכיוון שהם יעילים יחסית ולעתים קרובות משיגים תוצאות טובות מאוד.

🌍 רשתות נוירונים לנתונים זמניים ומרחביים

רשתות עצביות מיוחדות משמשות לניתוח נתונים זמניים ומרחביים, כגון אלה המצויים בתחזיות מזג אוויר או במודלים של תנועה, ומאפשרות לכידת קשרים מרחביים וזמניים כאחד. אלה כוללים מודלים כמו רשתות עצביות קונבולוציוניות תלת-ממדיות או רשתות עצביות גרפיות מרחביות-זמניות.

מודלים אלה נועדו ללמוד את הקשרים בין נקודות נתונים במרחב ובזמן, מה שהופך אותם לשימושיים במיוחד למשימות כגון חיזוי זרימת תנועה, זיהוי אנומליות מזג אוויר או ניתוח נתוני וידאו.

🍁 ניתן להשתמש במודלים של בינה מלאכותית במגוון רחב של תחומים

מלבד מודלים של שפה של בינה מלאכותית, קיים מגוון רחב של גישות בינה מלאכותית נוספות המשמשות בתחומים מגוונים. בהתאם ליישום, מודלים שונים מציעים יתרונות שונים. החל מעיבוד תמונה ויצירת תוכן חדש ועד לניתוח נתונים עוקבים - מגוון מודלי הבינה המלאכותית הוא מגוון. מתברר כי פיתוח הבינה המלאכותית משתרע הרבה מעבר לעיבוד שפה וממלא תפקיד טרנספורמטיבי בתחומים רבים בחיי היומיום.