בינה מלאכותית

המונח "אינטליגנציה מלאכותית" מפנה לכאן. לערך העוסק בסרט קולנוע בשם זה, ראו אינטליגנציה מלאכותית (סרט). בינה מלאכותית (באנגלית: אינטליגנציה מלאכותית – Artificial intelligence, ובראשי תיבות: AI) היא שם מטאפורי למצב שבו מנסים לדמות את יכולות החשיבה האנושית באמצעים טכנולוגיים. הגדרה רחבה יותר לתחום זה ניתנה על ידי מרווין מינסקי: "לגרום למכונה להתנהג בדרך שהייתה נחשבת לאינטליגנטית לו אדם התנהג כך". ה-OECD הגדיר: מערכת בינה מלאכותית היא מערכת מבוססת מכונה, שלמטרות מפורשות או משתמעות, מסיקה, מהקלט שהיא מקבלת, כיצד ליצור פלט כגון תחזיות, תוכן, המלצות או החלטות שיש ביכולתן להשפיע על סביבות פיזיות או וירטואליות. למערכות בינה מלאכותית שונות ישנן רמות שונות של אוטונומיה ויכולת הסתגלות לסביבתן לאחר פריסתן." יישומי בינה מלאכותית כוללים מנועי חיפוש מתקדמים באינטרנט (למשל, חיפוש גוגל), מערכות המלצות (בשימוש על ידי YouTube, אמזון ונטפליקס), הבנת דיבור אנושי (כגון סירי ואלקסה), מכוניות אוטונומיות, ובינה מלאכותית יוצרת (ChatGPT, ג'מיני, Midjourney ועוד), והיכולת להתחרות ברמה הגבוהה ביותר במשחקים אסטרטגיים (כגון שחמט ו-Go). בינה מלאכותית נוסדה כדיסציפלינה אקדמית בשנת 1956. בעשור הראשון של המאה ה-21, למידת מכונה מתמטית וסטטיסטית הוכיחה את עצמה כמוצלחת ביותר, וסייעה בפתרון בעיות מאתגרות רבות ברחבי התעשייה והאקדמיה. למידה עמוקה עלתה על כל טכניקות הבינה המלאכותית הקודמות במדדים בתעשייה, מה שהוביל לעלייה עצומה במימון ובעניין. הבינה המלאכותית (AI) התקדמה במהירות בשנים האחרונות, הן מבחינת כמות המשאבים שהוקצו לה והן מבחינת התפוקות שלה. האקונומיסט מעריך שמיזוגים ורכישות הקשורים לבינה מלאכותית היו גדולים פי 26 ב-2017 מאשר ב-2015. לגידול בהשקעה תרמה גם העלייה מהירה ביכולות הטכניות של בינה מלאכותית (AI). לדוגמה, על פי מדד הבינה המלאכותית, שיעורי השגיאות של זיהוי תמונה ירדו מ-29% לפחות מ-3% בין 2010 ל-2017. המבחן המקובל ביותר לבינה מלאכותית הוגדר בשנת 1950 על ידי אלן טיורינג, וידוע בשם "מבחן טיורינג": מכונה תיחשב לתבונית, אם יינתן לאדם היושב בחדר סגור, לנהל שיחה באמצעות ממשק מחשב עם שתי ישויות שנמצאות בחדר השני, כאשר אחת מהן תהיה מכונה והשנייה אנושית, והמשוחח לא יוכל לזהות מי משתי הישויות היא מכונה או אדם. ערך מורחב – היסטוריה של הבינה המלאכותית באיליאדה ובאודיסיאה של הומרוס ניתן למצוא סממנים של בינה מלאכותית. באיליאדה: ”...וּנְעָרוֹת שְׁפָחוֹת עֲשׂוּיוֹת זָהָב מִזְדָּרְזוֹת וְעוֹזְרוֹת לַמּוֹשֵׁל, וּכְאִלּוּ הֵן חַיּוֹת. חָכְמָה וּבִינָה בְלִבָּן, וִיפִי־קוֹל וְכֹחַ לָהֵנָּה, וְלָמְדוּ מִבְּנֵי־הָאַלְמָוֶת כָּל־מְלֶאכֶת יָד וּמַחֲשָׁבֶת”. וגם באודיסיאה: ”לְמַעַן יְבִיאוּךָ שָׁמָּה אֳנִיּוֹת־בִּינוֹת שֶׁלָּנוּ, יַעַן כִּי אֵין לַפֵיאַקִּים כָּל־קַבַּרְנִיט רַב־חוֹבֵל [...] וּנְמֵלִים בָּאִי לָאֳנִיּוֹת הֶגֶה אֵין לִסְפִינוֹתָם כְּמוֹ לָאֳנִיּוֹת אֲחֵרוֹת, וְיוֹדְעוֹת הֵן בְּעַצְמָן עֶשְׁתֹּנוֹת אָדָם וְכָל־אֲשֶׁר בְּלִבּוֹ”. הגולם מפראג שנוצר על פי האגדה במאה ה-16 על ידי המהר"ל מפראג הוא דוגמה נוספת לאחד הניסיונות המוקדמים ביותר ליצור סוג של בינה מלאכותית. דוגמה נוספת הוא השחמטאי המכני "הטורקי" שנבנה ב-1770 על ידי וולפגנג פון קמפלן. המכונה יכלה כביכול לשחק שחמט נגד בן אדם; שנים אחר כך היא התבררה כתרמית. הרבה מההתמקדות המקורית של מחקר הבינה המלאכותית נובע מגישה ניסויית לפסיכולוגיה, ומדגישה את מה שאפשר לכנות תבונה לשונית (אותה אפשר לראות באופן מובהק במבחן טיורינג). גישות לבינה מלאכותית שאינן מתמקדות בבינה לשונית כוללות רובוטיקה וגישות של בינה קולקטיבית, המדגישות שינוי פעיל של הסביבה, או קבלת החלטות בקונצנזוס, ומקבלות את השראתן מהביולוגיה או הפוליטיקה כשהן מחפשות מודלים לצורת הארגון של התנהגות "תבונית". אבני דרך בפיתוח הבינה המלאכותית הן המחקרים "תחשיב לוגי של הרעיונות שמאחורי הפעילות העצבית" (1943), מאת וורן מק'קולוך ו־וולטר פיטס (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity (1943), by Warren McCulloch and Walter Pitts), ו"מכונות חישוב ותבונה" (1950), מאת אלן טיורינג (Computing Machinery and Intelligence (1950), by Alan Turing), וכן "סימביוזת אדם־מחשב" מאת ג'. סי. ר. ליקלידר (Man-Computer Symbiosis by J.C.R. Licklider). ראו קיברנטיקה ומבחן טיורינג לדיון נוסף. הבינה המלאכותית החלה כתחום ניסויי בשנות ה־50, עם חלוצים כמו אלאן ניואל והרברט סימון, שייסדו את מעבדת הבינה המלאכותית הראשונה באוניברסיטת קרנגי מלון, וג'ון מקארתי ומרווין מינסקי, שייסדו את המעבדה ב־MIT ב־1959. ציון דרך בהתפתחות המחקר בבינה מלאכותית הוא כנס שנערך בשנת 1956 בדרטמות קולג'. בכנס זה השתתפו חלוצי התחום, ובהם מינסקי, מקארתי וסימון (כל אחד מהשלושה זכה מאוחר יותר בפרס טיורינג). במסגרת הכנס טבע מקארתי את המונח "בינה מלאכותית" (Artificial Intelligence - AI). בעבר היו שני סוגים כלליים של מחקר בינה מלאכותית – ה"מסודרים" וה"בלגניסטים". הגישה ה"מסודרת", ה"קלאסית" או ה"סימבולית", באופן כללי, עוסקת במניפולציה סימבולית של מושגים מופשטים, וזוהי המתודולוגיה שבה משתמשים בדרך כלל במערכות המתקדמות. הגישה המקבילה היא ה"בלגניסטית", או ה"קישורית", שרשתות נוירונים מלאכותיות הן הדוגמה הטובה ביותר שלה, המנסות "לפתח" תבונה על ידי בניית מערכות ושיפור שלהן בעזרת תהליך סטטיסטי כלשהו, במקום לתכנן מראש מערכת שתשלים את המשימה. שתי הגישות הופיעו כבר בתחילת ההיסטוריה של התחום. בשנות ה־60 ובה־70 הגישות הבלגניסטיות לא היו מקובלות, אך העניין בהן עלה שוב בשנות ה־80 כאשר התגלו המגבלות של הגישות ה"מסודרות" של אותו הזמן. במשך הזמן התברר שלשתי הגישות יש מגבלות חמורות. המחקר בבינה מלאכותית מומן בחלקו הגדול על ידי הסוכנות לפרויקטים מתקדמים במחקר ביטחוני בארצות הברית (DARPA), ועל ידי מיזם הדור החמישי ביפן. חוסר ההצלחה של המחקר שמומן באותו הזמן להביא לתוצאות מיידיות, למרות ההבטחות הגדולות, הביא לקיצוצים גדולים במימון של הסוכנויות הממשלתיות בסוף שנות ה־80, מה שהביא לירידה בהתעסקות בתחום. בעשור שלאחר מכן, חוקרי בינה מלאכותית רבים עברו לתחומים שכנים עם מטרות צנועות יותר, כמו מערכות לומדות, רובוטיקה, ואופטיקת מחשבים, אם כי מחקר של בינה מלאכותית טהורה עדיין המשיך. צעדים ראשונים בבינה מלאכותית כללו הענקת יכולת מילולית למחשב, כלומר מתן יכולת למחשב להבין שפה מדוברת ולהגיב בשפה מדוברת. מבחן טיורינג, שמקורו במאמר שפרסם אלן טיורינג בשנת 1950, מוביל לכיוון זה, ואחד הצעדים הראשונים למימושו נעשה בתוכנית "אלייזה", שפיתח ג'וזף וייצנבאום מ־MIT. תוכנית זו (הקרויה על שם גיבורת מחזהו של ג'ורג' ברנרד שו, "פיגמליון"), יוצרת סימולציה של פסיכיאטר. האדם, המקיים דיאלוג עם התוכנית באמצעות מקלדת, זוכה ממנה לתגובות אינטליגנטיות לכאורה, כפי שפסיכיאטר אנושי היה מגיב. ספרו של המשורר דוד אבידן "הפסיכיאטור האלקטרוני שלי" (1974) כולל שמונה שיחות של אבידן עם "אלייזה" (לדעת צבי ינאי, שהיה מעורב ביצירת הקשר בין אבידן ל"אלייזה", המשורר נטל לעצמו חירות רבה בעריכת השיחות, שאינן משקפות את יכולתה האמיתית של "אלייזה"). אלא שבהדרגה התברר שהיכולת לבנות תוכנה השולטת בשפה טבעית היא משימה מורכבת ביותר, הדורשת גם שילוב של ידע נרחב בבלשנות ובמדעים קוגניטיביים אחרים. הישג נוסף לתחום הבינה המלאכותית הוא תוכנות היודעות לשחק משחקים "אינטליגנטיים" המצריכים "חשיבה". דוגמה בתחום זה היא תוכנות השחמט המנצחות בימינו את השחקן הממוצע בנקל. על היתרון האנושי (יכולת לשלול מהר מצבים לא מעניינים, אינטואיציה) מפצות התוכנות במאגרי מידע עצומים של ידע תאורטי (ספרי פתיחות וסיומים בשחמט לדוגמה) ובאלגוריתמים הפורסים את כל אפשרויות המשחק מספר רב של מהלכים קדימה - הרבה יותר מהיכולת האנושית. בבסיסן, אותן תוכנות נעזרות במבנה נתונים הנקרא עץ מינימקס לשם כך. ערך מורחב – סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית בשנות ה־60 של המאה ה־20, מספר מחקרים דחו את האפשרות של בינת מכונה מסיבות פילוסופיות או לוגיות, כגון "השכל, המכונה וגדל" (1961) מאת ג'ון לוקאס. עם ההתפתחות של טכניקות פרקטיות המבוססות על מחקר הבינה המלאכותית, עלו טענות כי המתנגדים לבינה מלאכותית שינו כל הזמן את עמדתם ביחס למשימות כמו שחמט ממוחשב או הבנת שפה שקודם נחשבו כ"תבוניות", על מנת להכחיש את ההצלחות של הבינה המלאכותית. דאגלס הופשטטר בספרו "גדל, אשר, באך" (Gödel, Escher, Bach) אומר, כי הזזת היעדים הזו היא למעשה אמירה ש"תבונה" היא "כל מה שאדם יכול לעשות ומחשבים לא יכולים". מדען המחשב א.וו. דייקסטרה לא התלהב מייחוס יכולת חשיבה למחשב, וטען כי "השאלה האם מחשב יודע לחשוב דומה לשאלה האם צוללת יודעת לשחות". היינו שמעשה מכונה מכח תיכנות, אינו מעשה תבוני, ששייך להגדירו כידיעה. נכון ל־2017, ישנם מדענים הטוענים, כי בינה מלאכותית היא "הקבוצה של הבעיות במדעי המחשב שאין להן פתרונות טובים כרגע".[דרוש מקור] כלומר, ברגע שתת־תחום כלשהו מגיע לתוצאה מוצלחת, הוא מוצא מתחום הבינה המלאכותית וניתן לו שם אחר. דוגמאות לזה הן זיהוי תבניות, עיבוד תמונה, רשתות נוירונים, עיבוד שפה טבעית, רובוטיקה ותורת המשחקים. אם כי השורשים של כל אחת מהדיסציפלינות האלה בבינה המלאכותית, בהדרגה הפכו לתחומים נפרדים. ביקורת נוספת, טוענת שהטמעת AI באופן שגוי עלולה לגרום לבעיות בטיחות מידע. בסוף העשור השני של המאה ה-21 החלו להופיע התייחסויות ראשוניות לבינה מלאכותית גם בחוקים ותקנות. בהסכמי הסחר שנחתמו בין ארצות הברית, קנדה ומקסיקו, הייתה התייחסות גם לקיום זרימת נתונים חוצת גבולות של בינה מלאכותית, לצד התחייבות להגנה על זכות הפרטיות של אזרחים מפני טכנולוגיות בינה מלאכותית. אזכורים אחרים היו גם בהסכמי סחר נוספים. השימוש של סין בבינה מלאכותית נחשב במערב לכזה שאינו תואם את ערכי החירות של הדמוקרטיות הליברליות. אף על פי כן, בשנת 2021 הייתה סין למדינה הראשונה בעולם שפרסמה תקנות אתיקה הנוגעות לשימוש בבינה מלאכותית, שמטרתן לאפשר לגולשים, בכל פעם שאמורה לפעול מולם מערכת של בינה מלאכותית, לבחור באופן אקטיבי האם להפעיל או לבטל אותה. כלומר, על ספק השירות להציע במקביל גם אפשרות שאינה מבוססת על בינה מלאכותית שתהייה נגישה לגולשים שיבחרו בכך. עם זאת, נושא האתיקה בסין מורכב, מכיוון שבמקרים שונים גישתה של סין, שבאופן כללי אינה נוטה לכבד את זכותם לפרטיות של אזרחיה, סייעה להתפתחות תחום הבינה במלאכותית במדינה תוך גישה להיקפי מידע שאין בנמצא במדינות אחרות, דוגמת מסד נתונים רחב של צילומי וידאו עם טכנולוגיה של זיהוי תווי פנים, ותוך שימוש במערכת אשראי חברתי המנוגדת למתווים הבינלאומיים העוסקים באתיקה של בינה מלאכותית. בשנת 2023, בייג'ינג ריככה את ההנחיות לחברות המפתחות מודלים של בינה מלאכותית, אך היא עדיין דרשה שצ'אטבוטים יעברו תהליך של הערכה ביטחונית וידבקו בסוציאליזם. מנגד הרגולציה במדינה גרמה לכך שחברות הטכנולוגיה הסיניות לא מיהרו להשיק את צ'אטבוטים שלהן. שבוע אחרי הסינים, הממשל האמריקאי הודיע על כך שהצליח להוציא התחייבויות וולונטריות משבע חברות טכנולוגיה אמריקניות בכל הנוגע לניהול סיכונים הנשקפים מבינה מלאכותית. למשל, יפותחו מנגנונים כמו "סימון מים כדי לעזור למשתמשים להבחין מתי תוכן אודיו או ויז'ואל נוצר בעזרת בינה מלאכותית. לאחרונה אישר הפרלמנט האירופי את חוק הבינה המלאכותית, החוק מחלק את השימושים בבינה מלאכותית לקטגוריות. החוק אוסר שימושים מסוימים בבינה מלאכותית בגלל הסיכונים לבטיחות, לפרנסה ולזכויות של אזרחי האיחוד האירופי. במאי 2024 קראו 25 חוקרים בעלי שם עולמי, ביניהם ממדעני המחשב החשובים בעולם, להשית אחריות משפטית על נזקי AI שאפשר לחזות ולמנוע. הם דורשים מחברות הבינה המלאכותית להקצות לפחות שליש מתקציבן לבחינת בטיחות ומניעת סיכונים. הם מסבירים כי כבר היום מזרזת בינה מלאכותית באופן דרמטי את פיתוחה שלה עצמה ונזקים עצומים כמו במדע בדיוני עלולים להיגרם תוך שנתיים-שלוש. לדוגמה, רובוטים לוחמים שיוכלו למנוע את כיבויים והם "יבחרו" נגד מי לפעול וגם לפגוע בתשתיות. יובל נח הררי, שהשתתף בכתיבת המאמר ב-Science הבהיר כי נראה שהאבולוציה עוברת מהישרדותם של החזקים ביותר, להכחדתם של החכמים ביותר. המודלים משתמשים בכמויות עצומות של מידע מהרשת. חלק מיוצרי המידע כבר אינם מוכנים לספק אותו בחינם. לדוגמה, הניו יורק טיימס. באוגוסט 2023 פורסם כי הניו יורק טיימס, CNN והשידור הציבורי באוסטרליה החליטו לחסום את הבוט של OpenAI מלקצור את תוכניהם. המחקר המודרני מתמקד בכמה משימות הנדסיות עיקריות (התומכים בבינה מלאכותית "חזקה" עשויים לכנות זאת כבינה מלאכותית "חלשה"). מחקר הבינה המלאכותית המודרני עוסק ביצירת תוכנות ומכונות מועילות על מנת לעשות משימות שבני אדם מבצעים, המצריכות תבונה, באופן אוטומטי. למשל תזמון משאבים - כמו יחידות צבאיות - ביעילות המרבית, מענה על שאלות לגבי מוצרים עבור לקוחות, עיבוד והבנת שפה טבעית (אנ') וזיהוי פנים במצלמות טלוויזיה במעגל סגור. לכן בינה מלאכותית נעשתה לדיסציפלינה הנדסית, העוסקת בפתרון בעיות מעשיות. לדוגמה, על־פי שיטות של בינה מלאכותית אורגנו המשאבים הצבאיים של ארצות הברית במלחמת המפרץ, והכספים שנחסכו בעקבות כך עלו בהרבה על ההשקעה של הממשלה האמריקאית בתחום הבינה המלאכותית מאז תחילת המחקר בשנות ה־50. מערכות בינה מלאכותית נכנסו לשימוש בעסקים רבים, בתי חולים ויחידות צבאיות סביב העולם, וכן מורכבות בתוכנות ובמשחקים רגילים. שיטות של בינה מלאכותית משמשות גם פעמים רבות במחקר המדע הקוגניטיבי, שמנסה ליצור מודל של תת־מערכות של ההבנה והחשיבה האנושית. בעבר המטרה הסופית של חוקרי בינה מלאכותית הייתה "בינה מלאכותית חזקה", כלומר חיקוי של בינה אנושית ממש. אפשר לראות מחשבים כאלה בסרטי מדע בדיוני רבים, כמו המחשב HAL 9000 בסרט "2001: אודיסיאה בחלל". מטרה זו כנראה לא תמומש בעתיד הקרוב, וכבר כיום הוא אינו המטרה של מחקר הבינה המלאכותית הרציני. בגלל אי־המילוי של ציפיות בעבר יצא לתחום מוניטין רע, וכן בשל ציפיות שהתעוררו על ידי המדע הבדיוני. מסיבה זו, חוקרי בינה מלאכותית רבים אומרים כי הם עובדים בתחום הקוגניציה, אינפורמטיקה, הסקה סטטיסטית או הנדסת מידע (אנ'). ישנן פרדיגמות מחקריות רבות בתחום, ועדיין אין קונצנזוס על הצורה הטובה ביותר להמשיך במחקר. תחומי מחקר מהעת האחרונה כוללים רשתות בייאסיניות וחיים מלאכותיים; דוגמה לתוכנת חיים מלאכותיים היא Boids. תחום חשוב בבינה המלאכותית הוא שפה טבעית. לתחומים רבים בבינה מלאכותית פותחו תוכנות או שפות תכנות במיוחד בשבילם. לדוגמה, אחת מתוכנות הדיבור (chatterbot) הדומות ביותר לאדם, "אלייס" (A.L.I.C.E), משתמשת בשפת תכנות AIML שהיא ספציפית בשבילה, ולתוכנות שהתפתחו ממנה. ובכל זאת, A.L.I.C.E מבוססת על התאמת תבניות ללא כל הסקת מסקנות, בדומה לתוכנות ישנות יותר. ג'אברוואקי (Jabberwacky) קרוב קצת יותר לבינה מלאכותית חזקה, מכיוון שהוא לומד כיצד לדבר רק מאינטראקציה עם המשתמש. למרות זאת, התוצאות עדיין חלשות מאוד, וכיום ניתן לומר שעדיין אין בינה מלאכותית לדיבור כללי. אם כי ההתקדמות לקראת המטרה הסופית של בינה מלאכותית דמוית־אדם איטית למדי, היו תוצרים מועילים רבים בדרך. דוגמאות בולטות הן שפת התכנות LISP ופרולוג, שהומצאו עבור מחקר בינה מלאכותית אך שכיום משמשים למשימות אחרות. מערכות מועילות רבות פותחו בעזרת טכנולוגיות שהיו פעם תחומים פעילים במחקר הבינה המלאכותית. לדוגמה: צ'ינוק (Chinook) הוכרז כאלוף העולם בתחרות אדם־מחשב בדמקה ב־1994. כחול עמוק, מחשב ששיחק שחמט, ניצח את גארי קספרוב בתחרות שחמט מפורסמת ב־1997 ווטסון, מחשב ששיחק במשחק מלך הטריוויה (אנ'), הצליח לנצח מתחרים שזכו בעבר ב־2011. אינפו־טיים (Info Tame), מנוע חיפוש בטקסט שפותח על ידי הק.ג.ב. עבור מיון אוטומטי של מיליוני דפים של תקשורות. לוגיקה עמומה, שיטה לחשיבה הגיונית בתנאים של חוסר ודאות, משמשת במערכות שליטה תעשייתיות רבות. קיימות מערכות תרגום מכונה כמו SYSTRAN, ורבים משתמשים בהן, אם כי התוצאות עדיין אינן באיכות של תרגום אדם. עיבוד שפה טבעית רשתות נוירונים משמשים למשימות רבות, ממערכות גלאי־פריצה למשחקי מחשב ("Creatures", לדוגמה). מערכות הכרת סימנים אופטיות (OCR) יכולות לתרגם כל טקסט המודפס בגופנים מקובלים לטקסט ממוחשב. הכרת והבנת כתב יד בידי, או בעיני מחשב. מערכות ראיית מחשב, פועלות ביישומים תעשייתיים רבים. רובוטיקה מערכת למיון תכנים תומכי טרור ברשתות החברתיות, לצורך הסרה מהירה שלהם. מערכת הוכחה אוטומטית - מערכת המבצעת הוכחת משפטים מתמטיים באמצעות תוכנה. תהליך ההוכחה מבוסס על תחשיב פסוקים ועל לוגיקה מסדר ראשון ובו רעיונות מתחום הבינה המלאכותית באים לידי ביטוי. כיסא גלגלים רובוטי המיועד להקל על חייהם של אנשים בעלי מוגבלות. הכיסא משלב טכנולוגיות איסוף מידע (חיישנים) ובינה מלאכותית, על מנת לחשב תמידית את המדדים המסמנים מצוקה ולהגיב אוטומטית למניעת פצעי לחץ ופגעים הנוצרים מישיבה ממושכת. הרעיון של בינה מלאכותית שתחליף שיפוט אנושי עלה פעמים רבות בהיסטוריה של התחום, וכיום ישנם תחומים מסוימים שבהן "מערכות מומחיות" מחליפות או תומכות בשיפוט אנושי, בהנדסה או ברפואה. דוגמה למערכת כזו היא מערכת העזרה של מיקרוסופט אופיס, שבו המערכת מנסה לנבא את העזרה שהמשתמש יזדקק לה. בשנת 1986 פרופסור רודני ברוקס פרסם סדרת מאמרים ששינו באופן מהותי את כיווני פיתוח בתחום הבינה המלאכותית. החל מ-2012, חלה תנופה משמעותית בתחום למידה עמוקה וענף זה נחשב כענף מרכזי לפתרון סוגיות בתחום הבינה המלאכותית. "למידה עמוקה" נשענת על רשתות עצביות מלאכותיות. החל מ-2017, מדינות רבות בעולם החליטו להיכנס לנושא ברמה הלאומית ולמעלה מעשרים מהן, פרסמו אסטרטגיה לאומית בנושא. בשנת 2015 ניצחה מערכת AlphaGo של חברת DeepMind את אלוף העולם במשחק GO, הנחשב למשחק בו עץ המשחק הוא הענף ביותר, מה שדרש ממתכנני המערכת לחשוב על שיטה שונה ללמידת / פתרון המשחק, לעומת שיטת העבודה של כחול עמוק. המערכת התקרבה לשיטה הנקראת בינה מלאכותית חזקה (באנגלית Artificial general intelligence (אנ')). שיטה זו נחשבת לגביע הקדוש בבינה מלאכותית, ומתכונתה היא למעשה למידת מכונה ללא הכוונה מראש היכולה לפתור כל בעיה. ב-11 ביולי 2019, תוכנת מחשב שנקראת Pluribus, ניצחה חמישה שחקנים ברמה הכי גבוהה שיש בעולם, במשחק "טקסס הולדם" - בסדרה ארוכה של משחקים כנדרש להוכיח מובהקות סטטיסטית. תוכנת המחשב Pluribus פותחה על ידי מדענים מפייסבוק ומאוניברסיטת קרנגי מלון בהובלת פרופסור Tuomas Sandholm ונועם בראון. בניגוד למשחק שחמט או, אפילו, משחק ה"גו", בטקסס הולדם, אין לשחקנים מידע מלא על "המציאות" וזאת מכיוון שהם רואים רק את הקלפים שהם עצמם קיבלו ואת "קלפי הקהיליה". כלומר, מדובר במשחק רב פעמי, מרובה משתתפים ועם מידע חסר. מכיוון שכך, המשחק נחשב מבחן משמעותי מאוד ליכולת של "בינה מלאכותית" להשתוות לבינה אנושית. העולם האמיתי מלא בפרטים רבים, המסיחים את הדעת מהעיקר: באופן כללי, המדע מנסה להתמקד במודלים מלאכותיים ופשוטים של המציאות (בפיזיקה, משטחים חסרי־חיכוך וגופים קשיחים לחלוטין, לדוגמה). ב־1970 מרווין מינסקי וסימור פאפרט, מהמעבדה ב-MIT, הציעו כי מחקר הבינה המלאכותית יתמקד גם הוא בפיתוח תוכנות שיכולות להתנהג באופן תבוני במצבים פשוטים ומלאכותיים הידועים כמיקרו־עולמות (MicroWorlds). מחקר רב התמקד ב"עולם הקוביות", שמורכב מקוביות בצבעים וצורות שונות המסודרים על משטח ישר. יישומים בתחום הבינה המלאכותית כוללים: חישה מלאכותית: זיהוי תווים אופטי (OCR), שדוגמה שלו היא תוכנת המילון "בבילון", וזיהוי ממוחשב של כתב יד, כפי שיש במחשב כף יד PDA. מערכת זיהוי דיבור: היכולת לקלוט דיבור אנושי ולפענח אותו, כלומר להפוך אותו לטקסט כתוב, אך לא בהכרח להבין אותו. מערכת זיהוי תווי פנים: למשל, כמערכת זיהוי פרצופים של חשודים בביצוע עבירה. מערכת זיהוי תמונות:פירוק את התמונות למטריצות RGB, וזיהוי אובייקתים תוך התמונות על ידי פיקסלים ולמידה עמוקה, למשל:איתור ומעקב אחר הולך רגל על ידי ניתוח תמונות ולכידת תנועה, זיהוי אוטומטי של הרכב אבנים בכליות מתצלומים דיגיטליים של אבנים. הבנת שפה טבעית. מערכות מומחה: מערכות המתבססות על הידע של מומחים בתחום מסוים ועל תהליכי קבלת החלטות בתחום זה, ומסייעות בתהליכים אלה. רובוטים: זיהוי מכשולים למשל. מחשוב קוונטי היסטוריה של הבינה המלאכותית ציר הזמן של בינה מלאכותית אתיקה של בינה מלאכותית למידה חישובית מדעי המחשב מונחים בתוכנה CAPTCHA המוח הכחול מחשוב אוטונומי סינגולריות טכנולוגית רשת עצבית מלאכותית אמנות מבוססת בינה מלאכותית יוצרת מערכת חיסון מלאכותית הפרדוקס של מורבק אוריינות AI דאגלס הופשטטר, גדל, אשר, באך, 1979 פאמלה מק'קורדק, מכונות חושבות, מסדה, 1985 ריי קורצוייל, עידן המכונות החושבות, הוצאת כנרת, 2001 ג'ף הוקינס וסנדרה בלייקסלי (אנ'), על האינטליגנציה, הוצאת אריה ניר, 2005 מרכוס דו סוטוי, תוכנת היצירתיות - איך לומדת הבינה המלאכותית לכתוב, לצייר ולחשוב, תרגמה: מיכל קירזנר-אפלבוים, ספרי עליית הגג וידיעות ספרים, 2022. J Furman, R Seamans - Innovation policy and the economy, 2019 - journals.uchicago.edu) AI and the economy ) Brigadier General Y.S. The Human Machine Team, How to Create Synergy Between Human & Artificial Intelligence That Will Revolutionize Our World, Independent Publisher, 2021 מילון למונחי בינה מלאכותית | 1997 | 2004 | באתר האקדמיה ללשון העברית דוד גורביץ' ודן ערב, הערך "אינטליגנציה מלאכותית", באתר אנציקלופדיה של הרעיונות נחמן גבעולי, ‏הנבון המחשב?, מחשבות 20, פברואר 1967, עמ' 11–14 אבי בליזובסקי, ‏הרובוט שפתר קובייה הונגרית בשתי שניות, הוא תוצר של 60 שנות מחקר בתחום הבינה המלאכותית, באתר "הידען", 19 במאי 2014 רובוטים ובינה מלאכותית עם פרופ' גל קמינקא - חלק א, חלק ב, באתר גלי צה"ל, נובמבר 2015 Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence – הרצאה מאתר TED על הגדרת האינטליגנציה כשאיפה למיקסום אפשרויות עתידיות נמרוד צוק, מכונת העצמאות, באתר כלכליסט, 14 ביולי 2016 אליחי וידל, זאת מלחמה על הרבה כסף - אל תתנו לתמונות של חתלתולים חמודים לבלבל אתכם, באתר TheMarker‏, 28 בספטמבר 2017 מייקל שרמר, האם הבינה המלאכותית מסכנת את האנושות?, 21 באוקטובר 2017 אילן גטניו, המהפכה שכולם מחכים לה כבר כאן, באתר ישראל היום, 29 ביוני 2018 טוני מלינקוביץ', בינה מלאכותית – כל מה שרציתם לדעת ולא העזתם לשאול, באתר Tech-IL,‏ 20 באפריל 2019 שמואל אבן ודוד סימן טוב, המחקר בקהילת המודיעין בעידן הבינה המלאכותית, הבמה המחקרית, עדכן אסטרטגי, כרך 23, גיליון 4, המכון למחקרי ביטחון לאומי, אוקטובר 2020, עמודים 28–37 ויקי אוסלנדר, לא אינטליגנציה ולא מלאכותית: מה באמת מסתתר מאחורי המונח הנוצץ?, באתר כלכליסט, 6 במאי 2021 נבו טרבלסי, ‏המדרון החלקלק של הבינה המלאכותית, באתר גלובס, 3 ביוני 2022 טל סוקולוב, השורשים העמוקים של הבינה המלאכותית, במדור "מדע במבט-על" באתר של מכון דוידסון לחינוך מדעי ההזדמנויות הסביבתיות הטמונות במהפכת הבינה המלאכותית, באתר "אקולוגיה וסביבה", 14 במאי 2023 בועז לביא, מסע לעמק המוזרות, באתר הזמן הזה, יולי 2023 אמיר עוז, ‏סקירת ביניים: מהפכת ה-AI – היסטריה או היסטוריה בהתהוות?, באתר "אנשים ומחשבים", 14 באוגוסט 2023 בינה מלאכותית, דף שער בספרייה הלאומית בינה מלאכותית, באתר אנציקלופדיה בריטניקה (באנגלית) עומר כביר, האיחוד האירופי אישר את חוק ה-AI - המאסדר שימוש בבינה מלאכותית, באתר כלכליסט, 13 במרץ 2024 Otto Barten, How to Hit Pause on AI Before It’s Too Late, Time, ‏16 במאי 2024 אמיר עוז, ‏קח לך AI ובנה איתה בית: כך ה-AI משנה את תחום המשכנתאות, באתר "אנשים ומחשבים", 22 ביולי 2024 Luca Bertuzzi, OECD updates definition of Artificial Intelligence ‘to inform EU’s AI Act’, EURACTIV, ‏9 בנובמבר 2023 רועי צזנה, כוח מניע שלישי: הבינה המלאכותית, בתוך: השולטים בעתיד, ירושלים: כנרת, 2017 גל מור, הבינה של אבידן ואלייזה המלאכותית, באתר ynet, 2 ביולי 2001 Edsger W. Dijkstra, The threats to computing science דיצה קרן‏, בכיר סיילספורס: "ארגונים רבים שמשתמשים ב-AI מתפשרים על בטיחות המידע שלהם", באתר וואלה, 4 ביולי 2024 Joshua P. Meltzer and Cameron F. Kerry, Strengthening international cooperation on artificial intelligence, מכון ברוקינגס, ‏February 17, 2021 רפאל קאהאן, סין מודיעה על חוקי אתיקה לשימוש בבינה מלאכותית - הראשונים מסוגם בעולם, באתר כלכליסט, 4 באוקטובר 2021 Daitian Li, Tony W. Tong, and Yangao Xiao, Is China Emerging as the Global Leader in AI?, Harvard Business Review MELISSA HEIKKILÄ, China backs UN pledge to ban (its own) social scoring, פוליטיקו, ‏November 23, 2021 דניאל אדלסון, סין: AI חייב לדבוק בערכי הסוציאליזם, באתר ynet, 16 ביולי 2023 דניאל אדלסון, פסגת AI בבית הלבן: שבע חברות התחייבו לכללי בטיחות חדשים, באתר ynet, 21 ביולי 2023 טל שחף, פריצת הדרך של OpenAI עשויה לקרב את המטאברס, אבל טומנת בחובה סיכון עצום, באתר ynet, 20 בפברואר 2024 גדעון לב, מדענים: הבינה המלאכותית מעמידה את האנושות בסכנה קיומית, באתר הארץ, 21 במאי 2024 Yoshua Bengio et al., Managing extreme AI risks amid rapid progress, Science, May 20 2024 אופיר דור, מודלים של בינה מלאכותית ניזונים ממידע - למה הם לא משלמים עליו?, באתר TheMarker‏, 21 באוגוסט 2023 Ariel Bogle, New York Times, CNN and Australia's ABC block OpenAI's GPTBot web crawler from accessing content, The Gurardian, Aug 25, 2023 Stuart Macdonald, Sara Giro Correia and Amy-Louise Watkin, Regulating terrorist content on social media: automation and the rule of law, אוניברסיטת קיימברידג', ‏20 June 2019 רשימת המדינות שפרסמו אסטרטגיה לאומית בתחום בינה מלאכותית, באתר Medium "AlphaGo: Google's artificial intelligence to take on world champion of ancient Chinese board game". Australian Broadcasting Corporation. 8 במרץ 2016. נבדק ב-13 במרץ 2016. {{cite news}}: (עזרה) Douglas Heaven, No limit: AI poker bot is first to beat professionals at multiplayer game, Nature, 11 July 2019 Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2022 Antonio Brunetti a, Domenico Buongiorno a, Gianpaolo Francesco Trotta b, Vitoantonio Bevilacqua, Computer vision and deep learning techniques for pedestrian detection and tracking: A survey, 2018 Kristian M. Black, Hei Law, Ali Aldoukhi, Jia Deng, Khurshid R. Ghani, Deep learning computer vision algorithm for detecting kidney stone composition, 2020 עמוס הראל, בינה מלאכותית תתפוס את מקומם של אנשי מודיעין: העתיד לפי מפקד 8200, באתר הארץ, 1 באוקטובר 2021