בשנים האחרונות אנו שומעים את זה יותר ויותר, תחום ה-AI רק צובר תאוצה ומתפשט בקצב מסחרר על פני כמעט כל דבר בעולם. החל ממכשירים רפואיים, מכשירים בייתיים ועד לרכבים וזה כמובן עוד לא הכל.
אמנם המשמעות של AI – בינה מלאכותית – Artificial intelligence, הרבה יותר גדולה ורחבה ממה שאנחנו רגילים לראות ולחוות ביום יום שלנו כרגע. באופן יום יומי אנו פוגשים בצורה כזו או אחרת שימוש ב AI, החל מהעוזרת הקולית Siri במכשירי Apple, עם פקודות פשוטות ומורכבות. כמו להציג ולחפש מידע, להזמין שולחן או טיסה, או לנסות להבין דברים שקרו והתרחשו לאחרונה. אלו שכבר ניסו, בוודאי יסכימו כמה זה מקל על ניהול הבית ואורח החיים. גם חברת Amazon – אמזון השיקה בשנת 2014 את שירות אלכסה Alexa לציבור, עם הרבה רעש והבטחות בנוגע לניהול משק הבית, בדגש על שימוש ותפעול בבית חכם- דלת חכמה, חלונות, מזגנים ועוד המון. והאמת, שמאחורי הקלעים, כל דבר שהוא מחובר לחשמל ובפרט גם לאינטרנט בצורה כלשהי, גם הוא נחשב “חכם”.
בעידן הטכנלוגי שלנו היום, כמעט כל מכשיר בבית מחובר בדרך מסויימת לרשת הביתית, ומשם לאינטרנט. המשמעות היא כפולה, לטובה כמובן, ופעמים מסויומות גם יכולה להביא בעיות אבטחה בתחום הסייבר. אבל איך כל זה נוגע לתחום המרתק של בינה מלאכותית בכלל? בימי קדם, בשביל לכבס לא היה צורך ביותר מכלי עם מים והרבה כוח בשביל לשפשף ולנקות. בימנו, מכונות כביסה משוכללות כבר מזמן יודעות לבצע את הפעולה הפשוטה הזו, עוד מהמאה הקודמת, ואפילו גם לסחוט ולהתאים תכוניות ייחודיות לכל כביסה. אבל זה עדיין לא מספיק “טכנלוגי”. מה עם שימוש בשליטה מרחוק? ולציין שעות עבודה? ועבודה רציפה של מספר פעולות אחת אחרי השנייה? כל אלו, כל הפעולות שמכשיר אחד, או מספר גדול של מכשירים מבצעים, הם מספקים מידע וכמות גדולה של נתונים.
לא לחינם, בעשור האחרון התפתח בעולם תחום ה Date בצורה בלתי רגילה, כי הוא בעל קשר ישיר לבנייה ועיצוב כל מערכת AI בכל תחום. כאשר אנליסטים בתחום הנתונים אוספים מידע רב על תחום מסויים, החל מנתונים על זמנים, מגדר, חשמל, דמוגרפיה וכו’, המטרה היא לנסות לנתח את הנתונים ולהבין כיצד בסוף בקצה – לייעל פעולה או כיצד להנגיש מידע בצורה רלוונטית יותר ללקוח. למשל, כמה שעות ניתן לייעל עבודה רציפה של מכונת כביסה באזור מסויים, עם שימוש בתכוניות X ו Y? כיצד ניתן לשלוט ולהנחות את המוכנה בשליטה מרחוק על ביצוע פעולות באופן עצמאי? נכון, זה עוד לא לגמרי AI, אבל זה ממש שם, מעורבות של נתונים בכל תחום בסופו של דבר תתפתח להיות AI במוקדם או במאוחר. והינה לכם דוגמה נוספת שתמחיש בדיוק את הכוונה. אנו עוברים לידם כל יום, וחלקנו אף נתקלים בהם במכוון, במקומות עבודה למשל.
מצלמות! הם מסביבנו כל הזמן, מהמקום הקרוב אלינו ביותר- הסמארטפון, דרך המצלמות של הבית, של הבניין או בעיר, וגם מצלמות במקומות פרטיים וציבוריים – קניונים וכו’. עולם הבינה מלכותית בתחום הויזואליזציה עובר שלבי התפתחות מואצים ב3 שנים האחרונות. אחת הסיבות היא הקורונה והאבטחה המוגברת. היכולת לקבל החלטות מהירות לביצוע פעולות על סמך זיהוי פנים, לבוש, סביבה וכו’ רצופה בכמויות עצומות של מידע ונתונים. לפתח מערכת זיהוי פנים בנוגע לאבטחה, אשר מסוגלת לזהות פנים מוכרחת להיות כזו שיודעת להבדיל בניהם גם. בטוחים שזה כזה קל? רק בפנים יש לבני האדם יותר מ40 שרירים! שכל אחד מהם אחראי באופן מודע או לא מודע על תווי פנים שונים באזורים אנטומיים שונים. כלומר, להבדיל בין פרצוף אחד לאחר, זו משימה קשה, אבל להבדיל בין הבעות והשלכות שלהן לרגשות זו כבר משימה מורכבת בהרבה.
אני מקווה שהצלחתם להבין עד כה, שכל תחום ה AI, מתחיל ונגמר ב Data, כאשר תחום “מדעי הנתונים” הוא התשתית, הבונה והמעצב של כל מערכת בכל תחום. אם נוכל לנתח כמות גדולה של מידע, לנסות להבין, להבדיל ובעיקר להסיק מסקנות, זה התהליך לייצרת מערכת בינה מלאכותית מושלמת. האמת היא שכל טירון בתחום הנתונים יודע שסיכויי הצלחה גבוהים לפעולות מדוייקות ככל שיותר, עומדים תמיד על כמות המידע שיש ברושתך לנתח.
