בינה מלאכותית, מכונות לומדות ומדע הנתונים – מושגי יסוד, מתודולוגיות פיתוח וסקירת יישומים עסקיים

ההרצאה סוקרת ומציגה מושגי יסוד ופרקטיקות שימוש בניתוח נתונים מבוסס בינה מלאכותית (Artificial Intelligence) ומגוון סוגי אלגורתימים של למידת מכונה (Machine Learning). כל זאת בראייה ארגונית תוך שימוש בכלים של אנליטיקה עסקית לצורכי שיפור תהליכי קבלת החלטות וטיוב תהליכים עסקיים. כמויות המידע הרב הנאספות באנושות בכלל ובארגונים עתירי נתונים בפרט מתאפיינות בקצב גדל ומסחרר. היכולת להפיק ידע משטף נתונים הולך וגובר זה, הינה משאב ארגוני קריטי לצרך השגת מגוון רחב של תוצאות עסקיות. לפיכך, שיטות וכלים לצורך עיבוד, ניתוח, חיזוי והצגת נתוני עתק זאת בנוסף להקניית מאפייני חשיבה אנליטית, הינם כלים בעל ערך תחרותי ועסקי לארגונים הפועלים בסביבות שונות. מדע הנתונים (Data Science) הנו תחום חדשני ומולטי דיצפלינרי המאפשר ניתוח אנליטי לצורך מיצוי ידע (Knowledge) מתוך מרחב נתונים מבוסס פורמטים שונים (Structured/Unstructured). ההרצאה תכלול סקירת מושגי יסוד במדע הנתונים כולל שיטות מדעיות סטטיסיטיות, מתודולוגיות וכלים לצורך הפקת תובנות עסקיות ממגוון סוגי  נתונים. כמו כן, במסגרת ההרצאה יובהרו ויונגשו מושגי יסוד במגוון סוגי אלגורתימים כדוגמת למידה מונחית (Supervised Learning), למידה שאינה-מונחית(Unsupervised Learning) , למידת חיזוק,(Reinforcement Learning)  למידה עמוקה  (Deep Learning) ועוד כולל אלגורתימים חדשניים כדוגמת Self Supervised Learning . ההרצאה תכלול גם סקירה שלמה ומקיפה של כל השלבים השונים הכלולים במחזור חיים של פרויקטי פיתוח ישומים עסקיים מבוססי בינה מלאכותית כולל הגדרת משימות, בעלי תפקיד, אחריות ותוצרים.

ההרצאה מיועדת ומותאמת בעיקר לארגונים וחברות.

בינה מלאכותית, מוסר אנושי וגורל האנושות

בינה מלאכותית הופכת להיות נוכחת יותר ויותר בחיינו. היא מוטמעת במגוון מוצרים ושירותים שאנו צורכים על בסיס יומי, לעיתים אנו מודעים לקיומה וברוב המקרים היא שקופה לנו לחלוטין.

ישומים רבים כדוגמת מנועי חיפוש, רכבים אוטונומיים או עוזרים דיגיטליים, מסווגים תחת ההגדרה של 'בינה מלאכותית צרה'  (Narrow AI) אשר לעיתים אף מתחרים בהצלחה מרובה ביכולת אנושית זהה. אולם  הגביע הקדוש של תחום הבינה המלאכותית הקרוי 'בינה מלאכותית כללית' (General AI) עשוי יום אחד לאפשר למכונה יכולות למידה כלליות, אוטונומיות, עצמאיות ורב-גוניות. המשימה העיקרית שלה תהיה להבין את האינטלגנציה האנושית הוורסטלית ולשחזר אותה בצורה מלאכותית. הדיעה הרווחת בקרב קהילת מדעני הבינה המלאכותית אינה מתייחסת 'לשאלת האם' אלא 'לשאלת המתי' אירוע כזה יקרה? הטענה הכללית היא כי יום אחד נגיע לשלב, בו חומר או מכונה, ירכשו ויסגלו לעצמם יכולות למידה כאילו המשתוות ואף עולות על המוח הביולוגי האנושי. בפתחו של אותו יום תפציע על הכדור שלנו ישות על-תבונית שתהיה חכמה מכל יצור אנושי שחי פה אי פעם ומכל בני האדם גם יחד. שאלת זהותה של אותה ישות עדיין לא ברורה לנו, אפשר שהיא תהיה מחשב-על, רובוט, רשת מחשבים או אולי רקמת מוח אנושית המחוברת למכונה…. הישות הזאת תהייה הבינה המלאכותית האולטימטיבית. זאת שתצמח מתוך התהליך המואץ של אבולוציה טכנולוגית שאנו בני האדם מקדמים ללא הרף. הישות הזאת תסמן יותר מכל את תחילת הסוף של ההגמוניה האנושית על הכדור הזה… השאלה הגדולה העולה מתחזית זאת היא מה יהיה טיב מערכת היחסים שלנו בני האדם עם הישות הזאת – האם היא תהיה מרושעת? האם תהיה לה מודעות? האם היא תסגל מוסר, אתיקה וחמלה אנושית? והאם בני אנוש יחשפו מכאן ואילך לרודנות אלגורתימית?

הספקנים בנינו ודאי יטענו כי תמיד נוכל לכבותה או לנתקה מן החשמל …אז זהו שלא.

ויש לכך לא מעט סיבות…

במסגרת ההרצאה ייסקרו מספר נושאים עיקריים:

• מה זאת בינה )מלאכותית(
• למה היא (עדיין) אינה קיימת
• למה (בכל זאת) אנו אמורים לחשוש ממנה
• מה אנו בני האדם, אמורים לעשות על מנת לתבוע את העתיד הדיגיטלי (שלנו)
• מה תהיה השאלה הראשונה (ביותר) שנציג לאותה ישות–על
• ולבסוף, מה תהיה תשובתה…(המפתיעה)

מה כל כך גדול בביג דאטה (Big Data) ?

כמויות המידע הנאספות באנושות בכלל ובארגונים מוטי נתונים בפרט הולכות וגדלות בקצב מסחרר ומציבות אתגר של ממש הנדרש לצורך עיבוד, אחסון, ניתוח, חיזוי ומיצוי תובנות מתוך מגוון ועושר של מידע בפורמטים שונים (structured/unstructured). התפתחויות בטכנולוגיות המידע מאפשרות איסוף, עיבוד  וניתוח כמויות עצומות של נתונים ממגוון רחב של מקורות מידע הן פנימיים והן חיצוניים לארגון. נתונים אלו, המכונים נתוני עתק (Big Data) מאפשרים לחברות במגוון ורטיקליים שונים שיפור בתהליכי קבלת החלטות וטיוב תהליכים עסקיים. לפיכך, היכולת להפיק ידע מנתונים הופכת להיות משאב ארגוני קריטי לצורך השגת מגוון רחב של תוצאות עסקיות. מטרת הרצאת המבוא זה הינה להסביר עקרונות יסוד שעומדים בבסיס Big Data.  ייסקרו  בעיקר מגוון שיטות לאפליקציות ושימושים של Big Data Analytics וייוצגו מגוון שיטות לבחינה ומניפולציה של כריית נתונים עסקיים והצגתם.

ההרצאה תכלול דוגמאות ו- Use Cases מעולם המכירות כמו גם שימושים בארגונים מוטי מכירה ושיווק.

ד"ר אילן ששון,

מנכ"ל Data Science Group, מומחה לבינה מלאכותית ומרצה לתארים מתקדמים במדע הנתונים ומכונות לומדות בפקולטה להנדסה באוניברסיטת תל אביב.