בינה מלאכותית (AI) היא תחום רחב הכולל מגוון טכנולוגיות שמחקות או מממשות פעולות חשיבה אנושית. לכל סוג של AI יש יתרונות שונים, וההבדלים ביניהם מתבטאים בשימושים וביכולות. באופן כללי, AI יכולה לזהות דפוסים, להסיק מסקנות, לבצע חישובים מורכבים ולייצר מידע חדש. את עולם מוצרי ה‑AI ניתן לחלק לארבע קטגוריות עיקריות.
סוגי מערכות בינה מלאכותית
Core AI – בינה מלאכותית בסיסית
מערכות שמתמקדות בזיהוי תבניות בתוך נתונים כדי לבצע סיווגים, תחזיות או דירוג של מידע. בניגוד למערכות יוצרות, ה-Core AI נועד לתמוך בקבלת החלטות עקביות ומבוססות כללים ולא ביצירת תוכן חדש.
איפה רואים את זה : המלצות תוכן בפלטפורמות כמו נטפליקס וספוטיפיי, זיהוי הונאות, ניתוב פניות (Tickets) לצוותים המתאימים וחיזוי ביקושים.
בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI)
אלו הן מערכות שיוצרות תוכן חדש כגון טקסט, תמונות, קוד או אודיו על בסיס דפוסים שנלמדו מכמויות אדירות של נתונים. ה-Generative AI פועל באופן "תגובתי" (Reactive) – הוא ממתין להנחיה (Prompt) מהמשתמש ורק אז מייצר פלט.
המערכות אלו מותאמות לשטף שפה (Fluency) ולאו דווקא לדיוק עובדתי; וזו הסיבה שהן יכולות להישמע בטוחות מאוד בעצמן גם כשהמידע שהן מספקות שגוי או חסר.
- איפה נראה אותן? כתיבת אימיילים, סיכום תכנים ארוכים, יצירת תיאורים וסיעור מוחות.
מודלי שפה גדולים (LLMs)
ה-LLMs זו הטכנולוגיה הרצינית, היא עמוד השדרה של Generative AI מבוסס הטקסט ושל מערכות סוכני ה-AI. תפקידם הוא לחזות את המילה הבאה במשפט על בסיס הסתברות סטטיסטית ודפוסי שפה. פעולת ה-LLM מחולקת לשני שלבים עיקריים:
- שלב האימון (Training): המודל לומד דפוסי שפה ממאגרי נתונים עצומים לפני שחרורו.
- שלב ההסקה (Inference): כאשר המודל מייצר תשובה לפרומפט. בשלב זה המודל אינו לומד או בודק עובדות, אלא חוזה את הטקסט הסביר ביותר.
סוכני בינה מלאכותית AI Agentic
בניגוד ל-Generative AI הממתין להנחיות, סוכני AI הם מערכות פרו-אקטיביות השואפות להשיג מטרות מורכבות דרך סדרת פעולות. סוכן AI פועל במחזוריות: הוא תופס את סביבתו, מחליט על פעולה, מבצע אותה ולומד מהתוצאה – כל זאת במינימום התערבות אנושית.
- יכולת חשיבה: הסוכנים משתמשים ב-LLMs כ"מנוע חשיבה" המאפשר להם לפרק משימה מורכבת לצעדים לוגיים קטנים (תהליך הנקרא Chain of Thought).
- דוגמאות לשימוש: סוכן קניות אישי שמוצא מוצר, עוקב אחר שינויי מחירים ומבצע רכישה, או סוכן לתכנון כנסים המנהל את כל שלבי ההפקה.
שיפור אמינות AI באמצעות Grounding
שיפור אמינות המערכת: Grounding וזה החלק החשוב!
כדי שנוכל לקבל תוצאות טובות יותר ולהתגבר על הנטייה של AI להמציא מידע, נשתמש בטכניקת Grounding . נספק למערכת מקורות מידע ספציפיים ומדויקים(מסמכים, לינקים, מקורות ידע) כדי לייצר תשובות, מה שהופך את הפלט לאמין יותר ופחות מבוסס על "ניחושים".