אחרי שהבינה המלאכותית הזניקה את העולם הדיגיטלי קדימה, טובי החוקרים רוצים לפצח את האתגר האמיתי: לגרום למחשב ללמוד לגמרי לבד, בלי עזרה אנושית.
המערכת שפיתחה מג'יק פוני נראתה עד לאחרונה כלקוחה מסרטי מדע בדיוני, שמאחוריהם עומדים תסריטאים שלא מבינים איך באמת טכנולוגיה עובדת. היא משפרת תמונות וסרטונים באיכות ירודה, ומוסיפה להם פרטים יש מאין. תמונת פנים מפוקסלת הופכת חדה, וצילום של חלק קטן ומטושטש מקיר לבנים ייהפך לתמונה אמינה ומפורטת להפליא של הקיר כולו.
הטכנולוגיה שעליה נשען ההישג המרשים מעניינת אפילו יותר: היא מבוססת על בינה מלאכותית מתקדמת במיוחד, מהסוג המכונה בז'רגון המקצועי "למידה עמוקה בלתי מונחית" (Deep Unsupervised Learning).
מאחורי הכינוי המעורפל הזה מסתתרת, כך נראה, אחת מפריצות הדרך הגדולות שעולם המחשוב צפוי לחוות בשנים הקרובות. אם כיום הבינה המלאכותית תלויה במשוב אנושי מתמיד, שמצריך לא מעט עובדים ויוצר לא מעט מגבלות, הרי שטכנולוגיות כמו אלה של מג'יק פוני פועלות ללא מגע יד אדם. המערכת שלה סורקת כמות אדירה של תמונות וסרטונים, מבינה בכוחות עצמה את האלמנטים הכלולים בהם, מוצאת את האלמנטים האלה באינטרנט ברזולוציה גבוהה יותר, מרכיבה תמונות חדשות ואיכותיות יותר ומשפרת את ביצועיה כל הזמן…
לכתבה המלאה של נמרוד צוק במוסף השבועי של עיתון "כלכליסט"
למידה עמוקה (Deep Learning) – המחשב והמוח
האם ניתן ללמד מחשב…ללמוד?
צמד המילים 'למידה עמוקה' מלווה כמעט כל פריצת דרך טכנולוגית בשלוש השנים האחרונות – מטכנולוגיית זיהוי הפרצופים של פייסבוק ועד המכונית האוטונומית של גוגל. סקירה מקיפה של רן לוי אודות ההיסטוריה של רשתות נוירונים מלאכותיים המסייעת לנו להבין את העקרונות שמאחורי למידה עמוקה.
GO הוא משחק יפני עתיק ופופולרי אשר נחשב למשחק מורכב וקשה יותר אפילו משח-מט. לראייה, מחשבים מסוגלים לנצח את בני האדם המוכשרים ביותר בשח-מט כבר מאז 1997 – אבל עד לפני פחות משנה, אף תוכנת מחשב אחת לא הצליחה לשחק שחקן Go מקצועני. מומחי הבינה המלאכותית שיערו שידרשו עוד עשר שנים לפחות עד שמחשב יוכל להשתוות לאדם בGo , אך ה"למידה העמוקה" שינתה את מצב העניינים הזה במהירות. ב-2014 פיתחה גוגל תוכנה בשם AlphaGo, המבוססת על הטכנולוגיה החדשנית הזו, ועוד באותה השנה ניצחה AlphaGo את כל חמש מאות תכנות ה- Go האחרות שהיו זמינות בשוק באותה העת.
ב-2015 ניצחה התכנה את אלוף אירופה ב-Go בתוצאה חמש-אפס, והטורניר ב-2016 הפגיש אותה עם לי סידול (Sedol) הדרום-קוראני, הנחשב לאחד מארבעת שחקני ה- Go הטובים בתבל.
AlphaGo הביסה אותו בתוצאה ארבע-אחת .דהיינו, בתוך כשנה הביאה טכנולוגיית הלמידה העמוקה את המחשב מנחיתות ברורה מול שחקני Go אנושיים – למצב שבו ברור למדי שדומיננטיות מוחלטת של המחשב בענף הזה היא עניין של חודשים או שנים ספורות.
המכונות הלומדות
המונח למידה עמוקה מתאר הדמיה של רשתות נוירונים ש"לומדות" בהדרגה לזהות תמונות, להבין דיבור ואפילו לקבל החלטות בעצמן. טכניקה זו מסתמכת על רשתות נוירונים מלאכותיות – מרכיב ליבה של המחקר כיום בתחום הבינה המלאכותית. רשתות נוירונים מלאכותיות אינן מחקות במדויק את אופן הפעולה של תאי העצב (הנוירונים) הביולוגיים, אלא מתבססות על עקרונות מתמטיים כלליים המאפשרים להן ללמוד, מתוך דוגמאות, איך לזהות אנשים או חפצים בתמונות, או לתרגם בין השפות הנפוצות בעולם.
לסקירה המלאה בעברית באתר סיינטיפיק אמריקן ישראל
המכונות הלומדות – סיינטיפיק אמריקן ישראל
Deep Learning – הכיוון החדשני כיום בהיי-טק
למידה עמוקה, היא מודל חישובי המכיל קבוצת אלגוריתמים, ונשען על תשתית של רשתות נוירונים המחקים את תהליך הלמידה במוח האנושי. התחום, שכבש בשנה האחרונה את דמיונם של מדעני המחשב, וחלקים הולכים וגדלים של העולם העסקי, עתיד להפוך לחלק אינטגרלי מתעשיית ההיי-טק העולמית. התחום מצליח לא כי הוא דמיוני, אלא להפך, מכיוון שהוא מייצר פתרונות לבעיות ולתהליכים שגרתיים ויומיומיים: מזיהוי דיבור בסמארטפונים, ועד לשדרוג של חלקים מעולם הרפואה וההתקדמות לעבר תחבורה אוטונומית, תעשייה יעילה וחכמה יותר וכלים פיננסיים.
לסקירה המלאה של אלירן רובין בעיתון "כלכליסט"
הכירו: Deep Learning – הדבר הכי לוהט בהיי-טק עכשיו –
ראה גם :
למידה חישובית – (סקירה בעברית).
למצגת באנגלית של ד"ר Andrew Ng
