New-Tech Magazine | July 2017

המהפכה הטכנולוגית הרביעית כבר כאן: הלמידה העמוקה והבינה המלאכותית צפויה להשפיע על כל תחום בחיינו NVIDIA , אופיר זמיר

הבינה המלאכותית מסוגלת לפתור בעיות ודילמות שהיו נראות הרבה מעבר להישג ידינו עד לפני מספר שנים. מערכות מחשב מבוססי בינה יכולות לזהות דפוסי התנהגות מורכבים ומתוחכמים למדי, מה שיכול להיות אפילו בלתי אפשרי למכונה רגילה או לבני אדם. Deep ההתפתחות של הלמידה העמוקה ( ) מסוגלת לפתור ולהתמודד בצורה Learning מהירה יחסית עם האתגרים הגדולים ביותר איתם מתמודדת האנושות בכל תחומי החיים: מכוניות אוטונומיות שינהגו בצורה עצמאית וישנו את הדרך שבה אנחנו מתניידים ברחבי הערים ומחוץ להן, איתור מוקדם של מחלות קשות כמו סרטן, פיתוח תרופות, למידה וניתוח של מחקרים מדעיים - כל אלה ועוד, עשויים להשתנות מן הקצה לקצה בעקבות ההתפתחות המואצת של הבינה המלאכותית ולמעשה היא זו שתניע המהפכה הטכנולוגית הרביעית, זו שבאה אחרי מהפכת האנרגיה, הייצור ההמוני והאוטומציה, ותיגע בכל אספקט בחיינו. מחלום למציאות: מהפכת הבינה המלאכותית כבר כאן האינטיליגנציה הייתה שמורה עד היום לבינה האנושית בלבד. מטרת הלמידה העמוקה היא לגרום למחשב ללמוד בעצמו, מתוך ניסיון

ומאגרי מידע גדולים. כלומר, לחקות את פעולת המוח האנושי. כאשר אותה מערכת תחווה יותר ניסיון ותיחשף לאובייקטים חדשים בדפוסי דיבור, תמונות וצלילים, כך היא תהיה "חכמה יותר" מפעם לפעם. כאשר מאגרי המידע הגדולים משולבים עם אלוגריתמים וכוח מחשוב אדיר הזמין היום ), מתקבלות תוצאות GPU במעבדים גראפיים ( שבעבר היו בגדר חלום בלבד. ואנחנו על סיפה של המהפכה. מערכות הלמידה העמוקה יודעות כבר היום לנתח ולזהות מידע מתוך מאגרים עצומים. יתרה מזאת, בעתיד אנו צפויים לאוטומציה מלאה של מערכות הלמידה העמוקה והמכונות ילמדו לבד ללא צורך במגע יד אדם. בקרוב, כל מערכת תהיה עשירה בחוכמה מלאכותית משל עצמה. פריצות דרך בשנים האחרונות בתחום הלמידה עמוקה עוררו את עולם הבינה המלאכותית. מה שקשה, ולפעמים בלתי אפשרי להבנה ופתירה בידי המוח האנושי, יהיה בר ביצוע בעזרת טכנולוגיה פורצת דרך זו. בעוד שבתכנות המסורתי תהליך קידוד הפקודות היה רחב מאוד, במודל החדש תהליך עיבוד המידע יהיה מאוד מאסיבי. התהליך הוא מהיר, ואנו מאמינים שגם ההשפעה על חלקים נרחבים בתחומי החיים תגיע במהירות.

, בונים מערכת בינה מלאכותית Nvidia אנחנו ב- שלמה שתדע לקבל ולנתח מידע ממגוון מכשירים ומערכות טכנולוגיות. כמודל תכנות חדש, הלמידה העמוקה של המאיצים הגראפיים מגדירה את האופן בו התוכנה מפותחת וכיצד היאפועלת. בעבר, מתכנתיםהגדירו אלגוריתמים מקודדים לתוך המערכת. עכשיו, האלגוריתמים יכתבו את עצמם מתוך למידה והבנה ממאגרי מידע עצומים מהניסיון ומהמציאות עצמה. ככל שהמערכת "תלמד" יותר, כך היא תצבור יותר "ניסיון", ותדע לנתח בחוכמה ולדייק בנתונים ובתוצאות הניתנות על-ידיה, לדוגמא ממצלמות, מכוניות או רובוטים. ההימור שלנו הוא שמאיצים גראפיים עוצמתיים הם המפתח לטכנולוגיה ולהצלחה. מדענים אמרו לאחרונה ש"מאיצים גראפיים הם סוס העבודה של הבינה מסכימים. NVIDIA המלאכותית". אנחנו ב- למידה עמוקה - תשפיע על כל כל תחום בחיינו מצא KPMG מחקר שנערך לאחרונה ע"י תאגיד כי טכנולוגיות נהיגה ממוחשבות למשל, יסייעו 80 במשך 20%- להפחית את תאונות הדרכים בכ השנים הבאות - כלומר, מניעת מוות של כמעט מיליון בני אדם בשנה! חשיבה עמוקה תהיה טכנולוגיית הבסיס של מערכות אלו.

New-Tech Magazine l 26