תוכן שיווקי
לקראת אירוע - Future of AI, יום ג' 20 במרץ, דייויד אינטרקונטיננטל תל אביב

מנמ״ר יקר, מהי אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלנו?

14/02/2018 14:11
נתי קטאלן, Director of Strategic Accounts בקראודפלאוור ישראל. צילום: יח"צ

כתב: נתי קטאלן, Director of Strategic Accounts בקראודפלאוור ישראל

הנושא של בינה מלאכותית הגיע להתרגשות קיצונית כזאת בתקשורת, עם סיקורים של מכוניות אוטונומיות, צ'אטבוטים ואפילו סרטים שנעשו על ידי בינה מלאכותית, שזה רק עניין של זמן עד שכל מנכ"ל יתחיל לשאול את המנמ״ר שלו – "מהי אסטרטגיית הבינה המלאכותית שלנו"?

עבור מנמ״רים רבים זה יהיה רגע של הפתעה מפני שהנושא של בינה מלאכותית הוא בעל היבטים רבים כל כך שקשה לדעת מאיפה להתחיל.

לקראת אירוע - Future of AI, יום ג' 20 במרץ, דייויד אינטרקונטיננטל תל אביב

בינה מלאכותית, AI (ר"ת Artificial Intelligence) היא טכנולוגיה משבשת (Distruptive Technology). טכנולוגיה משבשת מאפשרת לשווקים חדשים להתגלות ומשבשת שוק קיים.

ההצלחה של המנכ"ל שלכם תלויה בכמה טוב הוא יכול לצפות שיבושים טכנולוגיים אלה ולהשתמש בהם לטובת החברה שלכם. בסופו של דבר, החברה שלכם תהיה חלק מהכלכלה החדשה הנובעת מהשיבוש, או חלק מן הסדר הישן הדוהה אל השכחה. ואם בינה מלאכותית היא השיבוש הטכנולוגי הגדול הבא להכות בחברות, אזי שהמנכ"ל שלכם ירצה להיות בצד הנכון של שיבוש זה.

גיבוש מסגרת עבור בינה מלאכותית

בוא נתחיל עם מספר הגדרות של מה אינו בינה מלאכותית. זה הכרחי מכיוון שהסיקור התקשורתי של בינה מלאכותית אינו מחושב, ולעתים קרובות מופרז או מופרך.

בינה מלאכותית ≠ מכונות > בני אדם

במשך 30 השנים האחרונות, התקשורת נהנתה לתאר את הבינה המלאכותית כתחליף של בני האדם על ידי המכונות. זהו המודל המנטלי השגוי לבינה מלאכותית בארגון. המסגרת הנכונה היא כיצד מכונות יכולות להעצים בני אדם, לא להחליף אותם.

למכונות יש יתרונות שלבני האדם אין: מהירות, עלות ועקביות.

לבני אדם יש יתרונות שלמכונות אין: מורכבות משימות ומרחב יכולות של משימות.

האתגר הוא למצוא את הדרך הנכונה לשלב בני אדם ומכונות, לא להחליף בני אדם במכונות.

בינה מלאכותית ≠ האלגוריתם הטוב ביותר

בינה מלאכותית ואלגוריתם אינם מונחים נרדפים. אלגוריתמים הם מרכיב הכרחי של בינה מלאכותית, אך לא מרכיב מגדיר. מומחים מובילים רבים, כגון אלכסנדר ויסנר-גרוס, טוענים כעת כי נתונים ולא אלגוריתמים הם הגורם המגביל העיקרי לפיתוח אינטליגנציה מלאכותית ברמת בני אדם.

ויסנר-גרוס בחן את העיתוי של התקדמויות הבינה המלאכותית המפורסמות ביותר במהלך 30 השנים האחרונות, והראיות מצביעות על כך שפריצות דרך רבות בתחום הבינה המלאכותית הוגבלו למעשה על ידי זמינות של אוסף נתונים להדרכה  (Training Data = TD) באיכות גבוהה.

AI = ML + TD + HITL

זו המשוואה המהותית שעל המנמ״ר להבין על מנת שבינה מלאכותית תהיה הצלחה מסחרית בתוך הארגון.

TD (ר"ת Training Data) הינם נתוני הדרכה. נתוני הדרכה הם אוסף של קלטים עם הפלטים הנכונים או דוגמאות עם התוויות הנכונות שניתן להשתמש בהם כדי להדריך את המכונה.

ML (ר"ת Machine Learning) הינה למידת מכונה. למידת מכונה היא היכולת להמיר את נתוני ההדרכה למודל ניבוי שניתן להחיל על קלטים חדשים.

אחד היתרונות של המכונות לעומת בני האדם הוא היכולת שלהן להבין את רמת הביטחון שלהן. בני האדם ידועים לשמצה בביטחון העצמי המופרז שלהם בהערכת ההחלטות שלהם. אז אתם יכולים לקבל או לדחות את התחזית על בסיס ההערכה של המכונה עצמה ושל רמת הביטחון שלה.

HITL (ר"ת Human in the Loop) הינו האדם בלולאה. זהו המרכיב השלישי הקריטי של בינה מלאכותית מסחרית בת קיימא. אם מודל למידת המכונה אינו בטוח בתחזיתו, הוא יכול לנתב אותה לבני האדם לשם סקירה ומענה. במודל מעורב זה, אתה מנצל את המהירות ואת קנה המידה של למידת המכונה כדי לתת מענה למשימות פחות קשות, בעוד שבני האדם יתמודדו עם המשימות הקשות יותר.

התוצאה: תהליך עסקי אוטומטי מהיר ומדויק יותר מאשר בני אדם או מכונות לבדם. בני אדם ומכונות טובים יותר יחדיו.
human in the loop

וכעת לעסק…

כעת כשיש לכם את המודל המושגי AI=TD+ML+HITL להחלה על העסק שלכם, זה הזמן להתחיל לעבוד עם העמיתים שלכם במחלקות השיווק, המוצרים, המכירות, ובשירות הלקוחות ולגבש את אסטרטגית הבינה מלאכותית של הארגון.

בעסקים, הצמיחה המואצת של נתונים מורכבים ורגישים לזמן מאפשרת לקבל החלטות שיכולות לתת לכם יתרון תחרותי, אך החלטות אלה תלויות בניתוח במהירות, בנפח ובמורכבות הגדולה מדי עבור בני אדם. בינה מלאכותית משלימה את הפער הזה בעוד שהיא הופכת למוטבעת בתשתית טכנולוגיית ניתוח המידע בתעשיות כגון בריאות, ביטחון, שירותים פיננסיים, לוגיסטיקה, קמעונאות, תיירות ועוד.

קראודפלאוור (CrowdFlower) הינה פלטפורמת הבינה מלאכותית החיונית לצוותי מדעני מידע ואלגוריתמים לומדים. פלטפורמת התוכנה של קראודפלאוור מאמנת, בודקת ומכוונת מודלים של לימוד מכונה כדי באמת להצליח ליצור בינה מלאכותית בעולם האמיתי.

הטכנולוגיה והמומחיות של קראודפלאוור תומכות במגוון רחב של מקרי שימוש, כולל כלי רכב אוטונומיים, סייענים אישיים חכמים, תיוג תמונות רפואיות, זיהוי מוצרים, סיווג תוכן, סיווג שרות לתמיכת לקוחות, תובנות נתונים מרשתות חברתיות, העשרת נתוני CRM, סיווג מוצרים ורלוונטיות לחיפוש.

קראודפלאוור ישראל הינה שלוחה של החברה מסן פרנסיסקו המשרתת את לקוחות פורצ'ן 500 (Fortune 500) וכן ארגונים מבוססי מידע המתפתחים במהירות על פני מגוון רחב של תעשיות. לקבלת מידע נוסף, לחצו כאן.

להרשמה לאירוע לחץ כאן

אירועים קרובים