בינה מלאכותית
בינה מלאכותית מודרנית > חלוקת עולם התוכן לנושאים ותחומים

בפברואר 2025, רוב "הוגי הדיעות" בתחום הבינה המלאכותית מחלקים את נושא מודלי השפה הגדולים לחמישה דורות:
צ'אט ג'י פי טי ודומיו.
צ'אטים שבודקים את עצמם לפני שהם עונים - צ'אטים אלה, לאחר שהכינו את התשובה למשתמש, בודקים אותה, מנסחים כמה חלופות לתשובה ועונים רק אחרי שהם בחרו את התשובה ש"נראית להם" הכי מתאימה.
צ'אטים שיודעים להשתמש בכלי תוכנה חיצוניים - צ'אטים שבודקים את חלון הנחייה ואם מדובר בעולם תוכן שבו יש עדיפות לכלי תוכנה קיימים - הם מפעילים כלי מועדף, מקבלים חזרה את התשובה ומשתמשים בה כדי לתת מענה. הדוגמא הפשוטה לגישה הזו היא שאלות מתמטיות פשוטות (כמו למשל: כמה זה 4+4) שיש עדיפות מובהקת לתת להם תשובה על בסיס יישום "מחשבון" ולא על רשת נוירונים מלאכותית מסובכת.
צ'אטים שיודעים לנמק ו/או לנהל מחקרי עומק באינטרנט - על בסיס "הגיונות" שאינם מתחום רשתות הנוירונים בהכרח - כמו למשל, השילוב של שיטות חיפוש וקביעת מדיניות מתחום המשחקים (כמו משחק הפוקר שלעייל). נכון לפברואר 2025 - גם OpenAI וגם גוגל פרסמו יישום שנקרא Deep Research. יישום זה יודע "לעיין" בעשרות רבות של אתרי אינטרנט, לסכם אותם, לבדוק את עצמו, לכתוב דו"ח מפורט ולתת המלצות לפעולה.
סוכני בינה מלאכותית - יישומים הכוללים יכולת ביצוע משימות מחוץ לסביבה המיידית שלהם (כמו למשל - לפנות לאתרי אינטרנט, לשלוח דוא"לים או לבצע קניות באינטרנט), לחלקם יש גם יכולת "לפתוח" סוכנים חדשים ולהגדיר להם משימות משנה. נכון לפברואר 2025, גם חברת OpenAI וגם גוגל - מאפשרות להפעיל סיכן בינה מלאכותית ש"פועל" על דפדפן האינטרנט של המשתמש - ומכיוון שהדפדפנים כיום משמשים למגוון גדול של יישומים - "בבת אחת" כל היישומים האלה הופכים להיות נגישים לסוכני הבינה.
עולם הבינה המלאכותית כולל הרבה מעבר למודלי השפה הגדולים ונכון לתחילת 2025 נהוג להתייחס, לכל הפחות, ל-10 עולמות תוכן שונים ובכללם:
תפיסה - Perception, בדגש לנושאים חשובים שהם סמויים מן העין. עולם תוכן זה מתייחס ל"תרגום" מידע גולמי המתקבל מחיישנים ל"תובנות" בדגש לעולמות תוכן שניתן לחוש אותם באמצעים לא אנושיים, כמו למשל קרינה אינפרה אדומה (מצלמות לילה), קרינה אולטרה סגולה, קרינת רנטגן, CT,  MRI וכיוצא באלו. מכיוון שמדובר בחישה מחוץ לתחום שבני האדם יכולים לחוש באופן טבעי, לבינה מלאכותית יש יתרון עצום בעולמות אלה. מצד שני, מכיוון שהבינה המלאכותית סובלת מהקושי "להסביר", מתופעת ה"הזיות" וכדומה - שילוב הטכנולוגיה אורך זמן רב ויש קשיים בהכנסתה לתחומים עתירי סיכון כמו רפואה.
גיבוש תובנות על בסיס ניתוח בסיסי נתונים שונים, בדגש לנתוני עתק. במהלך העשורים האחרונים, קצב הצטברות המידע הולך וגובר ובקצב עולה. מידע זה כולל "מידע מובנה" שבדרך כלל כולל "בסיסי נתונים" שבהם המהות של פריטי המידע ידועים מראש, כמו למשל, שם, תעודת זהות, כתובת מגורים - ומידע לא מובנה כמו למשל ווידיאו, אודיו, תמונות וכדומה. אחת הסיבות העיקריות לתנופה בתחום הבינה המלאכותית, מאז 2012 - היא השתפרות יכולת החישוב, השיפור המתמיד בזכרונות מחשב - שהופכים להיות זעירים וזולים יותר ויותר ותחום "נתוני העתק" - הצטברות המידע שמאפשרת לאמן את המודלים הגדולים (בדגש לרשתות נוירונים גדולות המשמשות ללמידה מפוקחת). כך למשל, וויקפדיה היא מקור לטקסטים וניתן ללמד "עליה" מודלים עם פיקוח עצמי, אתרי האינטרנט כולם - מאפשרים ל"זחלנים" להוריד את המידע ולהשתמש בו ללימוד מודלים של בינה מלאכותית וכך גם כל סרטי "יו-טיוב", כל המוזיקה שאינה מוגנת בזכויות יוצרים וכדומה. מגמה משמעותית מאוד היא זמינות המידע הביולוגי - החל מפענוח הגנון האנושי, הבנת מבנה החלבונים, מודלים יותר ויותר מדויקים של התא החי, הריבוזום וכדומה. בתחומים אלה, של נתוני העתק, לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לתרומה מהותית לקידום האנושות במגוון היבטים רחב.
שילוב בינה מלאכותית ברובוטיקה. החל מסביבות 2024, הבינה המלאכותית נכנסת יותר ויותר לתחום הרובוטיקה, החל מכניסה לתוך החיישנים ו/או לשכבת ה"תפיסה", דרך "הבנת תמונת העולם" על בסיס ניתוח נתוני הגלם מכלל החיישנים, דרך פענוח מיקומם של מכשולים, ביצוע תחזיות (פרדיקציות) לגבי משתמשים אחרים במרחב, דרך תכנון נווט במרחב, קבלת החלטות, ביצוע פעולות במרחב הפיזי וניתוח תוצאות הפעולות וחוזר חלילה. ככל שהזמן עובר, מצטייר גם שהמימשק בין בני האדם לרובוטים יישען, ככל הנראה, על מודלי שפה גדולים. במרץ 2025, פרסמה חברת UBITECH סרטון יו-טיוב שבו מוצגים רובוטים היומנואידים רבים הפועלים במתואם במפעל הרכב של חברת ZEEKER. מצטייר שחברות רובוטיקה רבות מעדיפות להתחיל לבחון את הרובוטים שלהם בסביבת פעולה מגודרת ומתוחמת, כזו שלא מסכנת בני אדם, היא סביבה תפעולית מבוקרת, אין בה מכוניות ו"הפרעות" כמו שיש בדרכים ציבוריות וכדומה. חלק גדול מהחברות יוצרות שיתופי פעולה עם חברות רכב ומדגימות את הערך הפוטנציאלי של הרובוטים שלהם בתוך המרלו"גים/ מפעלי הייצור של חברות הרכב (Operational Design Domain - "מרחב הפעלה" ע"פ הגדרות החוק הישראלי)
יכולת לשלב אלגוריתמים שיודעים ללמוד - גם בשלב ההיסק (כלומר לאחר שאומנו, בזמן שהם נמצאים כבר בשימוש). עד לשנת 2023, היה נהוג שיש הפרדה ברורה בין "שלב האימון" של רשתות הנוירונים, לשלב ה"היסק". מחזור החיים של יישומי בינה מלאכותית כללו פיתוח של המודל, אימון שלו ואז - הקפאת המישקולים של הרשתות ורק אז, העברת המודל לידי המשתמש הסופי. המשתמש הסופי, לא יכול היה לעדכן את המודל/ יישום לאחר שהוא סופק אליו - כלומר בשלב ההיסק. תכונה זו של הרשתות שונה מאוד ממוח האדם - שכן מסוגל "ללמוד" לאורך כל חייו, ללמוד גם מתמונה בודדת וכדומה. דוגמה מובהקת לנושא זה - זה ילד שמראים לו תמונה אחת של ג'ירפה ומאותו רגע הוא מסוגל לזהות ג'ירפות, בלי שיש צורך "לאמן את המוח" עם מיליוני דוגמאות מתויגות של תמונות של ג'ירפות. החל מאמצע 2024, התפתחו מספר גישות שמאפשרות גם לרשתות נוירונים מלאכותיות, "ללמוד" גם בשלב ההיסק. טכניקה אחת היא השארת שכבות ייעודיות שאותן ניתן לשלב לפי ההקשר של "חלון ההנחייה (Prompt), בטכניקה זו המודל בודק "לאיזה קבוצה או הקשר" חלון ההנחייה (הפרומפט) שייך - והוא משלב שכבות ייעודיות להקשר המדובר וכך הוא מתאים את המודל בזמן הריצה ומבלי שנדרש אימון מחדש. טכניקה אחרת, עוסקת בבחינה רצופה של איכות "התשובות" בהתבסס על משוב מהמשתמש או - על בסיס "פיקוח עצמי" וכיול שכבות ייעודיות ברציפות. למשל, כאשר הרשת חוזה את הפריים הבא בסרט ווידיאו, היא יכולה לנתח כמה התחזית שלה הייתה שגויה ולתקן את המישקולים של השכבות הייעודיות כך שהשגיאות יצטמצמו תוך כדי ריצה. לנושא היכולת הזו התפתח ז'ראגון שלם של מונחים ושיטות לבחינת ביצועים כמו למשל Few-Shot Learning שמודד את היכולת ללמוד תוך דוגמאות בודדות.
רשתות של סוכני בינה. הגדרה מקובלת ל"סוכן בינה" היא: סוכן בינה מלאכותית (AI Agent) הוא מערכת אוטונומית או תוכנת מחשב המסוגלת לתפוס את סביבתה באמצעות חיישנים או קלטי נתונים, לעבד את המידע, לקבל החלטות ולנקוט פעולות על מנת להשיג מטרות או יעדים מוגדרים. הפעולות יכולות להיות וירטואליות (למשל אינטראקציה עם תוכנות או סביבות דיגיטליות) או פיזיות (למשל רובוטים או רחפנים).רשתות של סוכני בינה היא דרך לביצוע משימות מורכבות באמצעות רשתות של סוכני בינה שכל אחד מהם מתמחה בתחום מסוים. בהקשר הוירטואלי, אחת הדוגמאות המובהקות לכך הוא "עוזר המחקר המדעי" של חברת גוגל. מדובר ברשת של 12 מודלים שלטענת גוגל, יודעת לתפקד כעוזר מחקר ולסייע בשלב העלאת הרעיונות (Ideation), סריקת תפיסות לפתרונות אפשריים (Optional Concepts), ביצוע סקרי ספרות, בחינת התפיסות השונות (Ranking) ואולי, ע"פ הנטען, הגעה לתגליות מדעיות של ממש.
אמנות, יצירת מידע כוזב ו/או סביבות סימולטיביות. נכון ל-2025, הבינה המלאכותית היוצרת יודעת לנהל שיחות (צ'אט), לכתוב שירים, מאמרים, סיפורים, ספרים, מחזות, לצייר ציורים, לחולל תמונות מטקסטים, לחולל ווידיאו מטקסטים ואף להפיק "סרט" הכולל הכנת תסריט, הכנת סטוריבורד, הפקת ווידיאו ועריכתו, להלחין מוזיקה ועוד. תופעה זו גורמת לחשש שמצד אחד, יישומי בינה מלאכותית יחליפו בני אדם במגוון מקצועות האמנות - כמו למשל, תפאורנים, כותבי תסריטים, תאורנים, אנשי קול וכדומה ומצד שני - יימצאו הגורמים שישתמשו ביכולות האלה לטובת מעשי פשיעה זדוניים כמו הונאות ומבצעי השפעה. היבט נוסף של יכולות אלו - הוא היכולת ליצור סביבות סימולציה ברמות איכות משתנות. סביבות סימולציה יכולות לשמש לאימון של אנשי מקצוע כמו טייסים, לבניית "תאום דיגיטלי" שיש לו שימוש רב בתעשייה וגם - כעולם ומלואו שיכול לאפשר אימון רובוטים בדגש לאימון רשתות בשיטת "למידת חיזוקים".
שימוש בבינה מלאכותית - ליצירת סביבות תלת ממדיות ו/או לטובת יישומים גיאוגרפיים. מודלים תלת ממדיים של העולם משמשים את תעשיית משחקי המחשב, הם הכרחיים לטובת סוגים שונים של תכנון מסלול עבור רובוטים, הם נדרשים לחלק מהיישומים של "משקפי מציאות וירטואלית"/ מציאות רבודה, הם משמשים לסימולטורים בכלל, ולסימולטורים צבאיים בפרט. המודלים יכולים גם לשמש לאימון של מודלים לרובוטיקה מבוססת "למידת חיזוקים" (Reinforcement Learning) ויש להם שימוש נרחב בתחומי הארכיטקטורה ועיצוב פנים. נכון ל 2025, יש כבר מגוון יישומים/ מודלים שמאפשרים ליצור מודל תלת ממדי מטקסט, מתמונה או "איור" ומווידיאו. החיבור בין מודלי שפה גדולים לתוכנות תלת ממד יכול להתבצע באמצעות פרוטוקולי API וכך למשל, במרץ 2025, פורסמה יכולת לחבר את מודל השפה קלוד (של חברת אנת'רופיק) לאחת מהתוכנות המובילות בעולם ליצירת מודלים תלת ממדיים - בלנדר. במהלך 2024, פרופסור פיי-פיי לי מחלוצות תחום הבינה המלאכותית, הקימה חברה ייעודית לטובת בניית מודלים תלת ממדיים באמצעות בינה מלאכותית, חברת World - Labs.
נושאי אתיקה, חלוקת אחריות, היכולת להבין את שיקולי הבינה המלאכותית, שילוב אחראי של הנושא לתוך מכונות, מניעת אפליה והטיות ומימושים הכוללים בינה מלאכותית המורכבת משילוב של מודלים שונים. תחום זה כולל "תפירה" מאוד מדויקת בין הבינה המלאכותית למקומו של המשתמש האנושי כדי שניתן יהיה להשתמש בטכנולוגיות כאלה גם לטובת עולמות תוכן שיש בהם סיכונים אינהרנטיים כמו תעופה או רפואה. יש ז'אנר שלם בחשיבה האנושית שמייחס לבינה המלאכותית סכנות משמעותיות עד כדי סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית.
בינה מלאכותית יוצרת. בינה מלאכותית שיוצרת תוכן שלא היה קודם, כמו למשל, תמונות מטקסט, כתיבת שירים או סיפורים בסגנון מבוקש מסוים, ווידיאו מטקסט וכיוצא באלו. נכון ל 2025, התחום זוכה להשקעות ותשומת לב בקנה מידה עצום.
שימוש בכלים. מודלים שמנתחים את "חלון ההנחיה" (ה"פרומפט") ואם הם "מבינים" שעדיף לטפל בסוגיה המבוקשת באמצעות כלי תוכנה קיימים, הם יודעים לפנות לכלי תוכנה חיצונית, להפעיל אותו ולהשתמש בתוצאה. דוגמה פשוטה לכך היא חישובים פשוטים במתמטיקה, כאשר יש עדיפות לכלי תוכנה דטרמיניסטיים כמו "מחשבון", מודל הבינה המלאכותית מבין את זה, שולח את השאילתה למחשבון ומשתמש בתשובה ע"פ צורך.
נכון ל-2025, בישראל, הממשלה נמנעת מאסדרה רוחבית מחייבת והיא משאירה את האסדרה בתחום לרגולטורים הענפיים. מסמך "עקרונות מדיניות רגולציה ואתיקה" פורמלי התפרסם ב-2023 וניתן למצוא אותו באתר האינטרנט של הממשלה. תחומים ענפיים אלה כוללים:
ביטחון.
רפואה וביולוגיה. תחום זה כולל פענוח הדמאות בתחומי הרנטגן, MRI, CT וכדומה (מקצוע הרדיולוגיה), תחום שהוא חלק מה"תפיסה/ פרספשן" ע"פ ההגדרות המקובלות בתחום הבינה המלאכותית. הבינה המלאכותית משמשת גם למגוון גישות לחיפוש תרופות, כמו למשל מערכת "אלפהפולד" שמאפשרת להבין את המבנה התלת ממדי של חלבונים לפי הממד הכימי שלהם. תחום שלישי כולל את עולמות התוכן של התלכדות הדיסיפלינות הביולוגיות, ביולוגיה סינתטית, ביולוגיה דיגיטלית וכדומה. חברות רבות מנסות לפעול בתחום ובכלל זה ריפוי באמצעות עריכת DNA (למשל, באמצעות טכנולוגיות CRISPR), שימוש במודלי למידה עמוקה (חברה בולטת בתחום היא החברה של פרופ' דפנה קולר הישראלית לשעבר), חברות כמו CRISPR Therapeutics, Beam Therapeutics ועוד).
פיננסים. לבינה מלאכותית יש מגוון תרומות פוטנציאליות בתחום הפיננסים, כמו למשל, זיהוי אנומליות. בישראל, פורסמה הצעה למדיניות מחייבת בתחום .
תחבורה. לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לעזור להיבטי התחבורה ברמת קבלת החלטות/ אופטימיזציות של ניהול תנועה, ניהול ציים וכדומה. בהקשר זה, נהוג לחלק את תחום העיסוק למספר עולמות תוכן ובכללם:
אופטימיזציה של עלויות תפעול, תכנון מסלולים חכם, הקצאות דינמיות של נהגים ורכבים וכדומה. בישראל, בולטת בתחום זה היא חברת אופטיבס שמשרתת ציים גדולים מאוד ברחבי העולם. שווי החברה ב 2021 הוערך בלמעלה ממיליארד דולר. גם חברת VIA נוסדה ע"י צוות ישראלים והיא עוסקת באופטימיזציה של תכנון מסלולים, נסיעות שיתופיות וכיוצא באלו. החברה פועלת במגוון גדול של מדינות בעולם ומנסה להתרחב גם לעולמות של שינוע מטענים, תחזוקה ועוד.
תחזוקה חזויה (Predictive Maintenance).
ניהול צריכת דלק ופליטות.
ניתוח התנהגות נהגים ושיפור הבטיחות.
שילוב מערכות אוטונומיות. חברה ישראלית בולטת בהקשר זה היא חברת מובילאיי. חברות רבות בעולם מנסות לפתח מערכות עזר מתקדמות לנהיגה - ADAS ומכוניות אוטונומיות ממגוון סוגים ולמגוון יישומים.
"Mobility-as-a-Service". בגישה זו, נותן השירות מספק לצרכן פתרונות תחבורה מקצה לקצה ("מונית לפי קריאה") או שהוא יודע לתת מסלול נסיעה שלם, מקצה לקצה, כולל החלפת אמצעי תחבורה באופן שהכי מתאים למזמין הנסיעה. חברת Moovit היא חברה ישראלית שמדגימה את הגישה הזו ושוויה הוערך בעד מיליארד דולר. חברות מוכרות שנונות שרות של "נסיעה לפי קריאה" הן החברות "ליפט", "אובר", "ווימו" ודומותיהן - חלקן התפתחו להיות חברות ענק גלובליות.
חקלאות. קיים צפי ולפיו אוכלוסיית כדור הארץ תמשיך לגדול עד לסדר גודל של עשרה מיליארד אנשים ובמקביל, התחממות כדור הארץ וצמצום שטחי גידול יגרמו לרצון לייעל יותר ויותר את היכולת להפיק יבולים גדלים והולכים משטחי גידול בגודל נתון. הבינה המלאכותית, בתחום החקלאות משתלבת בנושאים שלהלן:
חקלאות מדייקת הכוללת ניתוח של חיישנים בקרקע, מלווינות, חיישני מזג אוויר, צילום ממטוסים כלי טייס לא מאוישים ו/או רחפנים, הבנה איזו תוכנית השקייה, דישון והדברה אופטימלית איפה ברמות דיוק גבוהות (אולי, אפילו, ברמה של טיפול בכל עץ או חלקה קטנה בנפרד).
תחזיות יבולים, תחזיות שוק ואיפשור תמחור מתאים.
שילוב רובוטיקה ומיכון בעיבוד השדות/ מטעים/ קציר/ קטיף/ זריעה/ שתילה/ נטיעה. חברת "כחול לבן רובוטיקה" היא דוגמא לחברה שמנסה להטמיע מיכון אוטונומי בחקלאות.
הפחתת שימוש בכימיקלים והפחתת פליטות מזהמות.
ניהול איסוף המידע, יצירת הידע ואופן הנגשתו לציבור.
ניהול מלאים ו"ביטחון מזון" בהקשר למגוון תוצרים חקלאיים.
חינוך והכשרה מקצועית, בדגש להסבות מקצועיות. מכיוון שהבינה המלאכותית היא "טכנולוגיה כללית" שצפויה להשפיע על כל תחומי החיים, חשוב להכשיר את הדורות הצעירים לכל מה שרלוונטי לעידן המתפתח. בישראל, בתחילת 2025, משרד החינוך החל במהלך רוחבי מקיף שעניינו (לפי אתר המשרד לחינוך, כפי שהוצג ב-6 במרץ 2025): "רתימת הבינה המלאכותית כמנוף להגשמת מטרותיו המרכזיות (של משרד החינוך): חיזוק ופיתוח ההון האנושי במערכת החינוך, למידה רלוונטית המבססת ללומדים ידע, מיומנויות, ערכים וקידום היעילות ואפקטיביות בעבודות המשרד".התוכנית האסטרטגית של משרד החינוך הישראלי, 2025. בישראל, למרות ההשפעה הצפויה על שוק העבודה, ככל הידוע, טרם בוצעו מהלכים מדינתיים משמעותיים להסבות מקצועיות. כן בוצעו מספר מחקרים בתחום, חלקם המימון המועצה הלאומית למחקר ופיתוח.
תעשייה.