stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
קיסלובודסק
אקלים

הטמפרטורות בעיר נמוכות לרוב, ויורדות מתחת לאפס מעלות צלזיוס באופן תדיר בחורף. נדירים המקרים בהם הטמפרטורה יורדת אל מתחת ל־15 מעלות צלזיוס מתחת לאפס, אך אפשריים. בחודשים אפריל–אוקטובר הטמפרטורות יחסית גבוהות ועלולות לעלות אל מעל ל־30 מעלות צלזיוס. חודשים אלו הם גם הגשומים ביותר. בשנה ממוצעת יורדים 673.8 מילימטרים של משקעים.
| אקלים בקיסלובודסק> חודש.שיא טמפרטורה מרבית (C°).טמפרטורה יומית מרבית ממוצעת (C°).טמפרטורה יומית מזערית ממוצעת (C°).שיא טמפרטורה מזערית (C°).משקעים ממוצעים (מ"מ) | אקלים בקיסלובודסק> ינואר.18.5.3.6.-6.1.-24.4.19.2 | אקלים בקיסלובודסק> פברואר.20.9.5.1.-5.7.-26.2.18.9 | אקלים בקיסלובודסק> מרץ.27.7.9.-1.8.-18.38.7 | אקלים בקיסלובודסק> אפריל.32.3.14.4.3.1.-13.1.60.3 | אקלים בקיסלובודסק> מאי.34.2.19.1.7.9.-3.8.106.8 | אקלים בקיסלובודסק> יוני.35.2.22.6.11.4.-0.4.123.1 | אקלים בקיסלובודסק> יולי.36.2.25.1.13.8.4.2.95.8 | אקלים בקיסלובודסק> אוגוסט.36.4.25.2.13.6.4.6.62.6 | אקלים בקיסלובודסק> ספטמבר.36.21.9.3.-6.60.3 | אקלים בקיסלובודסק> אוקטובר.31.1.16.4.5.-11.5.37.8 | אקלים בקיסלובודסק> נובמבר.26.3.9.7.-1.-25.27.2 | אקלים בקיסלובודסק> דצמבר.24.4.5.2.-4.6.-28.9.23.1 | אקלים בקיסלובודסק> שנה.36.4.14.7.3.7.-28.9.673.8 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
מקור:
ערים תאומות

ארצות הברית מוסקאטין (אנ'), איווה, ארצות הברית
צרפת אקס לה בן, צרפת
הפיליפינים בגיו, הפיליפינים
ישראל קריית ים, ישראל
רוסיה נזראן, רוסיה
בולגריה ולינגראד, בולגריה
הערות שוליים

↑  ברחבי הממלכה, הצפירה, 31 ביולי 1905
טענת אליבי של זינובייב, הארץ, 30 באוקטובר 1924
אני הייתי בנאלצייק שבקווקז, המשקיף, 31 בדצמבר 1942
↑  בקוקז, הארץ, 1 בספטמבר 1920
↑  טבח טבח הנאצים ביהודי, מינראלניה וודי, הארץ, 8 באפריל 1943
↑  קיסלובודסק במיזם "הסיפורים שלא סופרו - אתרי רצח יהודים בשטחי ברית המועצות הכבושים", באתר "יד ושם" (באנגלית)
↑  צילום־בזק של הפעולות בגיזרת דון—קווקאז, הַבֹּקֶר, 15 בינואר 1943
↑  הצבא האדום כובש והולך, דבר, 12 בינואר 1943
↑  מנשה פוליני, לפתחי-עולם של קאוקאז, הארץ, 10 בנובמבר 1941
↑  "Климат Кисловодска" (ברוסית). נבדק ב-27 בדצמבר 2022. {{cite web}}:  (עזרה)
| --- | --- |
בקרת זהויות :  NLI: 987007531814305171  GND: 4736378-2  MusicBrainz: c1430a58-2b35-4bb9-9070-82e29ad0962b  NKC: ge484070 
ערך זה הוא קצרמרבנושא יישובים ברוסיה. אתם מוזמנים לתרום לוויקיפדיה ו.
סרשה רונאן

| --- | --- |

רונאן בטקס פרסי הבאפט"א, 2016
 לידה:  12 באפריל 1994 (בת 30) ארצות הברית ניו יורק, ניו יורק, ארצות הברית 
 שם לידה:  Saoirse Una Ronan 
 מדינה:  אירלנד אירלנד
 תקופת הפעילות:  מ-2003
 פרסים והוקרה:  פרס גלובוס הזהב לשחקנית הטובה ביותר - סרט קומדיה או מוזיקלי (2018)  פרס סטלייט לשחקנית הטובה ביותר בסרט דרמה (2016)  פרס איגוד מבקרי הקולנוע האמריקאי  לשחקן צעיר (2010)  פרס סאטורן להופעה הטובה ביותר לשחקן צעיר (2010) 
 פרופיל ב-IMDb
 חתימה:   
 
רונאן בפרימיירת הסרט "מרי, מלכת הסקוטים" בסקוטלנד, 2019
סֶרְשׁה אוּנה רוֹנאן (באנגלית: Saoirse Úna Ronan; נולדה ב-12 באפריל 1994) היא שחקנית קולנוע אירית ילידת-ארצות הברית, שהייתה מועמדת שלוש פעמים לפרס אוסקר לשחקנית הטובה ביותר על תפקידיה בסרטים "ברוקלין (2015), "ליידי בירד" (2017) ו"נשים קטנות" (2019) ופעם אחת מועמדת לפרס אוסקר לשחקנית המשנה הטובה ביותר על "כפרה" (2007). היא זכתה בפרס גלובוס הזהב על תפקידה בסרט "ליידי בירד", ובפרס סאטורן על משחקה בסרט "מבט מגן עדן".
ביוגרפיה

רונאן נולדה בניו יורק לזוג הורים אירים-קתוליים מהעיר דבלין. אמה היא מוניקה (לבית ברנאן) ואביה הוא פול רונאן, ושניהם עסקו במשחק, כמוה. כשהייתה בת שלוש, עברו עמה בחזרה לאירלנד. שמה הראשון של רונאן באירית, "סרשה", פירושו "חירות". בראיונות ציינה סרשה כי אנשים רבים מתקשים להגות את שמה בשל האיות האירי שלו, אך ההגייה הנכונה היא סר-שה.
רונאן מחזיקה באזרחות כפולה; אירית ואמריקאית ואמרה, "אני לא יודעת מאיפה אני. אני רק אירית." עם זאת, היא גם מזדהה כניו יורקרית.
קריירה > 2003–2009: התחלת הקריירה

תפקידה הגדול והמשמעותי הראשון של רונאן על מסך הקולנוע היה בשנת 2007 בדרמת המלחמה הרומנטית "כפרה". בסרט גילמה רונאן את אחותה הצעירה של גיבורת הסרט ססיליה טאליס. על תפקידה הייתה סרשה, בגיל 13, מועמדת לפרס אוסקר לשחקנית המשנה הטובה ביותר. באותה שנה שיחקה בקומדיה הרומנטית "אף פעם לא אהיה שלך", כבתה של מישל פייפר.
ב-2009 זכתה רונאן בפרס סאטורן והייתה מועמדת לפרס באפט"א לשחקנית הטובה ביותר בתפקיד ראשי על הופעתה בדרמה של פיטר ג'קסון "מבט מגן עדן" בתפקיד הנערה סוזי סלמון.
קריירה > 2010–2021: קבלת פרסום רחב

בשנת 2011 היא שיחקה בסרט הבריטי-גרמני "האנה", וגילמה בו את האנה הלר, מתנקשת בת 16.
בשנת 2015 כיכבה בסרט "סטוקהולם, פנסילבניה", מותחן פסיכולוגי על תסמונת סטוקהולם. לאחר מכן באותה שנה, רונאן שיחק את התפקיד הראשי של אייליש לייסי, בחורה אירית צעירה בניו יורק של שנות ה-50, בסרט הדרמה "ברוקלין". הסרט בבימויו של ג'ון קראולי, מבוסס על הרומן בעל אותו השם מאת קולם טובין. רונאן האמינה שכמה היבטים בהתפתחותה ובמסעה של הדמות משקפים את היבטים שלה. הסרט וההופעה של רונאן זכו לשבחים; קנת טוראן מלוס אנג'לס טיימס שם לב ל"אמפתיה הסוחפת שהיא יוצרת באמצעים העדינים ביותר, הדרך המדהימה שבה היא מסוגלת ליצור רצפים אישיים עד כאב, רגשיים עזים, תוך שהיא נראית לא עושה הרבה בכלל." רונאן קיבלה. מועמדות לפרס האוסקר לשחקנית הטובה ביותר ולפרס גלובוס הזהב לשחקנית הטובה ביותר בדרמה.
בשנת 2016, עברה רונאן לניו יורק כדי להתחיל בחזרות להופעת הבכורה שלה בברודוויי, למחזה "ציד המכשפות" של המחזאי ארתור מילר. היא גילמה את התפקיד של אביגיל ויליאמס, משרתת מניפולטיבית שאחראית למותם של 150 אנשים שהואשמו בכישוף. המחזה אשר מבוסס על ציד המכשפות בסיילם, בוים על ידי הבמאי הבלגי זוכה פרס הטוני איוו ואן הובה ורץ במשך 125 הצגות.
ב-2017 כיכבה סרשה בקליפ לשיר "Galway Girl" של אד שירן. באותה שנה שיחקה בתפקיד הראשי בסרט הקולנוע "ליידי בירד" שכתבה וביימה גרטה גרוויג, ועל תפקידה זכתה בפרס גלובוס הזהב לשחקנית הטובה ביותר וקיבלה מועמדות שלישית לפרס האוסקר. באותה שנה שיחקה בנוסף בסרט "לאהוב את וינסנט" על חייו של וינסנט ואן גוך.
בשנת 2019 השתתפה בסרט הדרמה "נשים קטנות"; שנכתב ובוים על ידי הבמאית גרטה גרוויג המבוסס על הספר באותו השם מאת לואיזה מיי אלקוט. רונאן גילמה את הדמות הראשית של ג'וזפין "ג'ו" מארץ', וזכתה לשבחים עבור תפקידה; בנוסף למועמדויות לפרס אוסקר לשחקנית הטובה ביותר, פרס גלובוס הזהב ולפרס באפט"א.
חיים אישיים

בינואר 2018 רונאן רכשה בית בעיירת החוף גרייסטונס, במחוז ויקלו; היא מכרה את הבית בסוף 2019. בסוף 2020 היא רכשה בית במחוז קורק.
מאז 2018 היא מנהלת מערכת יחסים עם השחקן הסקוטי ג'ק לאודן, שכיכב לצדה בסרט "מרי מלכת הסקוטים", ומחלקת את זמנה בין דבלין, לונדון וצפון אנגליה.
רונאן היא שגרירה של "החברה האירית למניעת אכזריות בילדים". היא אף השתתפה בקמפיין "Home Sweet Home", קמפיין למען חסרי בית, ותמכה בפעולת הארגון להשתלט באופן בלתי חוקי על בניין משרדים בדבלין כדי לאכלס 31 משפחות חסרות בית ב-2016. באותה שנה, היא הופיעה בקליפ לשירו של הזמר הוזייר ‏"Cherry Wine", שהביא את תשומת הלב לאלימות במשפחה.
פילמוגרפיה > קולנוע

| שנה | סרט | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2007 | אף פעם לא אהיה שלך | איזי |  |
| 2007 | The Christmas Miracle of Jonathan Toomey | סיליה הארדוויק |  |
| 2007 | כפרה | בריוני טאליס |  |
| 2007 | להקסים את הארי | בנג'י מק'גריב |  |
| 2008 | עיר הגחלת | לינה מיפליט |  |
| 2009 | מבט מגן עדן | סוזי סלמון |  |
| 2010 | הלקחנים – עולמה הסודי של ארייטי | אריאטי | דיבוב |
| 2010 | הדרך חזרה | אירנה זלניצ'קה |  |
| 2011 | האנה | האנה הלר |  |
| 2011 | יפות רצח | דייזי |  |
| 2012 | ביזנטיום | אלינור ווב |  |
| 2013 | גוף מארח | וואנדה / מלאני "מל" סטריידר |  |
| 2013 | ככה אני חיה עכשיו | דייזי |  |
| 2013 | ג'סטין הגיבור | טליה | דיבוב |
| 2014 | מלון גרנד בודפשט | אגת'ה |  |
| 2014 | החבובות - מבוקשות | עצמה |  |
| 2014 | איך לתפוס מפלצת | ראט |  |
| 2015 | סטוקהולם, פנסילבניה | ליה דרגון |  |
| 2015 | Weepah Way for Now | אמילי |  |
| 2015 | ברוקלין | אייליש לייסי |  |
| 2017 | לאהוב את וינסנט | מרגריטי גאשה |  |
| 2017 | ליידי בירד | כריסטין מקפירסון, "ליידי בירד" |  |
| 2017 | על חוף צ'סיל | פלורנס פונטינג |  |
| 2018 | השחף | נינה זארייצ'נאייה |  |
| 2018 | מרי, מלכת הסקוטים | מרי, מלכת הסקוטים |  |
| 2019 | נשים קטנות | ג'וזפין "ג'ו" מארץ' |  |
| 2020 | אמונייט | שרלוט מורצ'יסון |  |
| 2021 | הכרוניקה הצרפתית | אישה מסתורית |  |
| 2022 | תראו אותם רצים | קונסטבל סטוקר |  |
| 2023 | אויב (אנ') | הנרייטה |  |
| 2024 | בריחה | רונה |  |
| 2024 | בליץ | ריטה |  |
פילמוגרפיה > טלוויזיה

| שנה | סדרה | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2004–2003 | The Clinic | ריינון גרהאטי | 4 פרקים |
| 2005 | Proof | אורלה בולנד | תפקיד ראשי (עונה 2); 4 פרקים |
| 2014 | רובוט צ'יקן | תפקידים שונים | דיבוב; 2 פרקים |
בינה מלאכותית יוצרת

תמונה שנוצרה על ידי Midjourney
בינה מלאכותית יוצרת (באנגלית Generative Artificial Intelligence או generative AI או GenAI), לעיתים נקראת בינה מלאכותית גנרטיבית, היא סוג של בינה מלאכותית המסוגלת לייצר תוכן חדש כגון טקסט, תמונות או מדיה אחרת. בינה מלאכותית יוצרת משתמשת במודלים ג'נרטיביים הלומדים דפוסים ממאגרי נתונים (אנ') גדולים ואז יוצרים תוכן חדש על סמך הלמידה הזאת.
ההתקדמות ברשתות נוירונים מלאכותיות ובטכנולוגיית טרנספורמר בתחילת שנות ה-20 של המאה ה-21 איפשרה פיתוח בינה מלאכותית יוצרת מתקדמת יותר, כולל צ'אטבוטים אינטליגנטיים ומערכות ליצירת תמונות מטקסט. מודלים אלו יכולים לקבל הנחיות בשפה טבעית ולייצר תוכן רלוונטי ומקורי.
לבינה המלאכותית היוצרת יישומים במגוון תעשיות, כולל אמנות, כתיבה יוצרת, פיתוח תוכנה, עיצוב, בריאות ועוד. חברות טכנולוגיה גדולות משקיעות בתחום, אך יש גם דאגה מפני שימוש לרעה כגון יצירת תוכן מזויף, חדשות מזויפות ומפני הסכנה שמהווה בינה מלאכותית כללית למין האנושי.
עם פיתוחה ויציאתה לאור של הבינה המלאכותית היוצרת ובייחוד לאחר השקת ChatGPT ב-30 בנובמבר 2022, החלה להיווצר מיומנות חדשה הנוגעת להפעלת הבינה המלאכותית היוצרת בשם "הנדסת פרומפטים".
היסטוריה

הרעיון של מכונות אוטומטיות וכלים טכנולוגיים בעלי בינה הועלה כבר בעת העתיקה, עם סיפורים על בובות אוטומטיות ומכונות שיצרו מוזיקה ואמנות, וממציאים כמו דדלוס והרון מאלכסנדריה שעליהם סופר שעיצבו מכונות המסוגלות לכתוב טקסט, להפיק צלילים ולהשמיע מוזיקה. וכן טכנולוגיות דומות שהתפתחו לאורך ההיסטוריה, כמו הבובה המכנית של מיילרדט (אנ'), שנוצרה בתחילת המאה ה-19.
המחקר האקדמי בבינה מלאכותית החל רק בשנות ה-50 של המאה ה-20, עם סדנת דארטמות' ב-1956 בה הוגדר התחום. מאז, חוקרי בינה מלאכותית דנו בשאלות פילוסופיות ואתיות סביב יצירת מכונות אינטליגנטיות יוצרות.
בשנות ה-60 וה-70 התמקד המחקר בעיקר בבינה מלאכותית צרה למטרות ספציפיות. אולם, כבר אז נעשו ניסיונות ראשונים ליצור בינה מלאכותית יוצרת, כמו עבודתו של הרולד כהן עם התוכנה AARON (אנ') שיצרה ציורים.
בשנות ה-80 וה-90 חלה התקדמות בתחומי למידת מכונה ורשתות נוירונים, אך רוב המודלים התמקדו בזיהוי תבניות דוגמת סיווג תמונות וזיהוי דיבור ולא ביצירה. רק בשנות ה-2000 המאוחרות, עם התפתחות הלמידה העמוקה, החלו להופיע מודלים גנרטיביים מתקדמים יותר ליצירת תמונות, טקסט, קול ווידאו.
פריצת הדרך הגדולה הגיעה בשנות ה-20 של המאה ה-21. מודלי שפה גדולים כמו BERT ו-GPT אפשרו יצירת טקסט באיכות גבוהה מנתוני אימון גדולים. מודלים ויזואליים כמו DALL-E, Midjourney, Leonardo.AI ו-Stable Diffusion איפשרו יצירת איורים ואמנות מטקסט בלבד. כיום נעשים מאמצים רבים לשפר ולהרחיב יכולות אלו לכדי בינה מלאכותית כללית.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת

בעוד בינה מלאכותית "רגילה" לומדת לפתור בעיות מוגדרות, בינה מלאכותית יוצרת מסוגלת לייצר תוכן חדש לחלוטין - החל מטקסטים, דרך תמונות ועד מוזיקה ווידאו. היכולת ליצור באופן עצמאי נחשבת לאבן דרך משמעותית בהתקדמות הבינה המלאכותית.
אחת החלוקות העיקריות בבינה מלאכותית יוצרת היא בין מערכות חד-מודליות, המקבלות סוג אחד של קלט כמו טקסט או תמונה, לבין מערכות מולטי-מודליות שיכולות לקבל יותר מסוג אחד של קלט. לדוגמה, גרסה מתקדמת אחת של המודל GPT-4 שפותחה על ידי חברת OpenAI, מסוגלת לקבל הן קלט טקסטואלי והן קלט חזותי בדמות תמונות. שילוב הקלט מאפשר לה לייצר טקסטים איכותיים ורלוונטיים יותר.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > טקסט

מודלים גנרטיביים רבים מאומנים היום על כמויות אדירות של טקסט בשפה טבעית, כדי לאפשר להם לייצר טקסט חדש ואיכותי באופן עצמאי.
המודלים הבולטים והמתקדמים ביותר כיום בתחום זה כוללים את GPT על שלל גרסאותיו, שפותח על ידי חברת OpenAI, LaMDA וPaLM של חברת גוגל, LLaMA של מטא (פייסבוק לשעבר) ו-Claude של אנתרופיק. מודלים אלה מסוגלים כבר לבצע מגוון רחב של משימות שפתיות ברמה גבוהה, כמו עיבוד שפה טבעית, תרגום אוטומטי בין שפות, כתיבה יוצרת ועוד.
המודלים מאומנים על ערכות נתוני עתק המכילות מיליארדי מילים, כגון ויקיפדיה בשפות שונות, ספרים דיגיטליים, מאמרים אקדמיים וכתבות חדשותיות. כמות הנתונים האדירה מאפשרת למודלים ללמוד את המבנים והדפוסים של שפה אנושית ברמה גבוהה מאי פעם.
ככל שהמודלים הופכים למתוחכמים וגדולים יותר, כך גדלה יכולתם להבין שפה טבעית, לנתח הקשר וכוונה בטקסט, ולייצר תשובות רלוונטיות ואינטליגנטיות. הם אף מסוגלים לשמור על עקביות לאורך טקסט ארוך, ולגלות יצירתיות מסוימת.
עם זאת, עדיין קיימים אתגרים לא מעטים ביכולת של מודלים אלה להבין באמת שפה אנושית ולייצר תוכן שיש לו הבנה משמעותית של העולם. הם עדיין נוטים להסתמך יותר מדי על דפוסים סטטיסטיים ופחות על הבנה עמוקה. כמו כן, הם חסרים ידע בסיסי ו"שכל ישר" שבני אדם רוכשים באופן טבעי.
עם התקדמות המחקר בתחום, מקווים החוקרים כי מודלים גנרטיביים יוכלו בעתיד לרכוש "הבנה ממשית" של שפה ומשמעות, ולא רק יכולת סטטיסטית למפות מילים למילים אחרות. אם יצליחו בכך, הדבר עשוי להוביל לקפיצת מדרגה נוספת ביכולות השיחה והיצירתיות של בינה מלאכותית.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > קוד

בנוסף לעיבוד שפה טבעית, מודלים גנרטיביים מסוגלים גם ללמוד שפות תכנות ולייצר קוד מקור חדש באופן אוטומטי.
הרעיון הוא לאמן את המודלים על קורפוסים עצומים של קוד קיים בשפות תכנות שונות, כגון פייתון, ג'אווה ועוד. באמצעות למידה ממיליוני שורות קוד שנכתבו על ידי מפתחים אנושיים, המודלים לומדים להבין את מבנה השפה, תחבירה והלוגיקה שלה. על בסיס ההבנה הזו, הם מסוגלים לייצר שורות קוד חדשות העונות למפרטים שניתנים להם בשפה טבעית.
אחד המודלים המתקדמים ביותר כיום בתחום זה הוא OpenAI Codex שמסוגל לכתוב קוד ברמה שמתקרבת לאיכות של מפתח אנושי ממוצע, במגוון רחב של שפות ולמטרות שונות.
יכולת זו של מודלים גנרטיביים לכתיבת קוד אוטומטית עשויה לחולל מהפכה בתעשיית התוכנה (אנ') ולאפשר פיתוח מהיר וזול יותר. עם זאת, עדיין יש אתגרים לא מעטים בכתיבת קוד מורכב יותר, אופטימיזציה (אנ') וכתיבה יעילה ומקורית. כמו כן, קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית עלול להכיל באגים ופרצות אבטחה שקשה לזהות.
לכן צפוי שבעתיד הקרוב מודלים אלה ישמשו בעיקר לסיוע למפתחים אנושיים, ופחות כמחליפים מוחלטים להם. אך הפוטנציאל להאיץ ולשפר תהליכי פיתוח תוכנה בעזרת בינה מלאכותית הוא אדיר.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > תמונות

אחד היישומים המרשימים והנגישים ביותר כיום של בינה מלאכותית גנרטיבית הוא יצירת אמנות ויזואלית - תמונות, ציורים ואיורים - באופן אוטומטי על פי תיאור מילולי.
מודלים מובילים בתחום זה כוללים את Firefly DALL-E, Stable Diffusion, Leonardo.AI ,Midjourney ו-Imagen של גוגל. מודלים אלה מאומנים על מיליוני תמונות וקשרים בין תמונות לטקסטים כדי ללמוד כיצד לייצר תמונות חדשות התואמות תיאור טקסטואלי נתון. את חלקם, כמו Leonardo.AI למשל, אפשר לאמן על תמונות ספציפיות, למשל תמונות שלכם, כדי לאפשר ליצור תמונות של דמות ספציפית או של תמה גרפית בסגנון מסוים. בעת יצירת תמונה ניתן לקבוע את סגנונה, אם היא תהיה ציור (ובאיזה אמצעים, כגון צבעי מים או צבעי עיפרון), איור, צילום ועוד. ישנם מודלים המאפשרים לבקש סגנון של אמן מסוים.
כך למשל, ניתן ליצור תמונה של כלב העורך ערך בוויקיפדיה על ידי הקלדת בקשה זו במילים. התוצאות מדהימות ברמת הפירוט, היצירתיות וההומור שלהן.
יצירות אלה כבר זיכו יוצרים רבים בפרסים, תערוכות והכרה ציבורית רחבה. הן אף מאפשרות יצירתיות חזותית לאנשים ללא כישורי ציור מסורתיים. עם זאת, הטכנולוגיה עדיין מעוררת דיון ער בסוגיות של זכויות יוצרים, אתיקה והגדרה מחדש של מושג היצירתיות האנושית. ב-22 בינואר 2024 דלפה טיוטת החוק האירופי בדבר הסדרת הרגולציה של בינה מלאכותית אשר אמורה להגיע לאישור הפרלמנט של האיחוד האירופי בקרוב. הפרת הרגולציה עלולה להסתיים בצו לסגירת המיזם ולקנסות אישיים עד ל-35 מיליון יורו.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > מוזיקה

תחום נוסף שבו בינה מלאכותית גנרטיבית מתקדמת בו הוא יצירת מוזיקה. מודלים חדשניים כמו Suno AI או MusicGen של מטא מאומנים הן על דוגמאות קיימות של מוזיקה מוקלטת, והן על מטא-דאטה כמו תמלילי שירים תווים ותיאורים של סגנונות מוזיקליים.
באמצעות למידה מנתונים עצומים אלה, המודלים לומדים לזהות מבנים מוזיקליים כמו מנגינות, אקורדים וקצב. כעת הם מסוגלים לייצר אוטומטית קטעים מוזיקליים קצרים העונים להנחיות טקסטואליות - למשל, "צור מוזיקה קלאסית של פסנתר איטי בסולם מינורי".
הפוטנציאל עצום להנגשת יצירת מוזיקה לאנשים ללא ידע מוזיקלי פורמלי או חסרי יכולת נגינה. עם זאת, נכון לספטמבר 2023 המוזיקה שנוצרת עדיין די בסיסית וחסרה את העומק והרגש שביצירה אנושית.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > וידאו

תחום נוסף הוא יצירת סרטוני וידאו סינתטיים באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית.
מודלים פורצי דרך כמו Gen1 ו-Gen2 שפותחו על ידי הסטארטאפ Runway מאפשרים כבר היום יצירת סרטונים קצרים שנראים כאילו צולמו במציאות, אך למעשה סונתזו לחלוטין על ידי האלגוריתמים.
המודלים מסוגלים למשל להנפיש כלב זהוב עם משקפיים ועניבה, ו"לצלם" אותו נואם לכאורה מול עיתונאים בחדר העיתונות של הבית הלבן - תוך יצירת תנועות שפתיים ריאליסטיות לחלוטין.
טכנולוגיה זו מעוררת דאגה מפני שימוש לרעה והפצת מידע כוזב ומזויף. אך מצד שני היא גם מאפשרת יצירתיות ויזואלית חדשה ומרתקת שלא הייתה אפשרית בעבר.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > כימיה, ביולוגיה מולקולרית ורפואה

הבינה המלאכותית היוצרת משפיעה על תחומים נוספים דוגמת כימיה, ביולוגיה מולקולרית ורפואה.
מאחר שניתן לאמן מודלים על מאגרי מידע עצומים של רצפי DNA וחלבונים, וייצוגים גרפיים של מבנים מולקולריים, באמצעות למידה מנתונים אלה, המודלים לומדים לזהות דפוסים במבנה ובהרכב של מולקולות ולחזות תכונות כימיות וביולוגיות ובכך לסייע לחיזוי מבנה חלבון וגילוי תרופות (אנ').
דוגמה למודל פורץ דרך היא קבוצת AlphaFold של דיפמיינד וגוגל, שמסוגלת לחזות בדיוק רב במיוחד את המבנה המרחבי התלת-ממדי של חלבונים שלא נחקרו בעבר.
יכולת זו חוסכת ניסויים יקרים ומאיצה מחקר בתחומי בריאות, תזונה וסביבה. מודלים גנרטיביים אף מסייעים בתכנון תרופות חדשות על ידי חיזוי אינטראקציות מולקולריות.
סוגי בינה מלאכותית יוצרת > רובוטיקה

תחום יישומי הנוגע לבינה מלאכותית גנרטיבית הוא רובוטיקה ואוטומציה.
כבר בשנות ה-90 נעשה שימוש במודלים גנרטיביים פשוטים יחסית לקבלת החלטות ותכנון מסלול ברובוטים אוטונומיים וחלליות.
כיום מאומנים מודלים מתקדמים יותר על בסיס נתונים נרחב של תנועות ופעולות של רובוטים ובני אדם. המודלים לומדים לאתר דפוסים בתנועה וליצור כוריאוגרפיות חדשות עבור הרובוט ומאפשרים בסופו של דבר שליטה קולית בתנועות הזרוע של רובוט - למשל "הרם כוס כחולה" או "נגב שולחן במטלית אדומה".
מודלים מסוג "ראייה-שפה-פעולה" משלבים קלט חזותי עם הוראות קוליות כדי לאפשר ביצוע משימות אוטומטיות בסביבה דינמית.
שילוב של מודלים גנרטיביים ברובוטיקה יכול להוביל ליצירתיות וגמישות רבה יותר בתנועה ואינטראקציה של רובוטים עם הסביבה.
חומרה ובינה מלאכותית

מודלים גנרטיביים דורשים משאבי חישוב שונים בהתאם לגודל המודל ומורכבותו. מודלים קטנים יחסית דוגמת מודלי שפה עם עד מיליארד פרמטרים יכולים לרוץ על חומרה ביתית רגילה כמו מחשבים שולחניים, לפטופים ואף טלפונים חכמים מתקדמים. מודלים בינוניים עם עשרות מיליארדי פרמטרים דורשים בדרך כלל מאיץ גרפי (GPU) איכותי כדי להגיע למהירויות סבירות.
מודלי שפה גדולים במיוחד כגון GPT-3 ו-GPT-4 עם מאות מיליארדי פרמטרים, פועלים כיום רק במרכזי נתונים גדולים המכילים אלפי כרטיסי גרפיקה ומאיצי חומרה ייעודיים כמו TPU של חברת גוגל. חברות המפתחות מודלים אלו מספקות בדרך כלל גישה לשירות מבוסס מחשוב ענן, במקום מודל שמותקן מקומית.
עם זאת, קיימים מאמצים מתמשכים לאפשר ריצה של מודלים גדולים גם על חומרה צרכנית. שיטות אופטימיזציה כגון דחיסת פרמטרים, קיטום ואימון מחדש (pruning and retuning) מאפשרות לכווץ מודלים גדולים מבלי לפגוע משמעותית בביצועים.
כמו כן, ניתן לפצל מודלים גדולים למקטעים קטנים יותר המבוזרים על מספר התקנים, ולאחד את התוצאות. שיטה זו מכונה federated learning או split learning. יצרניות מעבדי GPU כגון NVIDIA ו-AMD גם משיקות כרטיסי גרפיקה חדשים עם יכולות אופטימיזציה לבינה מלאכותית שמאפשרות מהירות גבוהה יותר בעלות נמוכה יותר.
עם שיפורים באלגוריתמים, אופטימיזציית חומרה ושיטות חישוב מבוזר, ניתן כיום כבר להריץ יישומים מתקדמים של בינה מלאכותית גנרטיבית גם מחוץ לענן, והמגמה הזו צפויה להימשך ולאפשר זמינות רבה יותר של טכנולוגיות אלו.
חששות ואתגרים

התפתחות הבינה המלאכותית היוצרת מעוררת חששות, דאגות ואתגרים. בתוך כך, חוששים רבים על שוק העבודה המשתנה, יצירת תוכן מזויף ופגיעה בפרטיות.
חששות הועלו מצד גורמי ממשל, עסקים ואנשים פרטיים, וכתוצאה מכך נוצרו גם מחאות, פעולות משפטיות, קריאות להשהות ניסויי בינה מלאכותית ופעולות של ממשלות בנושא. בתדרוך של מועצת הביטחון של האו"ם ביולי 2023, מזכ"ל האו"ם אנטוניו גוטרש הצהיר כי "בינה מלאכותית היא בעלת פוטנציאל עצום לטוב ולרע בקנה מידה גדול, אך שימוש זדוני בה עלול לגרום לרמות נוראות של מוות והרס, טראומה נרחבת ונזק פסיכולוגי עמוק בקנה מידה בלתי נתפס".
חששות ואתגרים > אובדן עבודה

עוד מהימים המוקדמים של פיתוח הבינה המלאכותית עלו דאגות בנוגע להשפעתה האפשרית על משרות ותעסוקה. חלוצים בתחום כמו יוצר אלייזה ג'וזף וייצנבאום העלו שאלות לגבי האם באמת יש צורך אמיתי בביצוע משימות על ידי מכונות במקום בני אדם.
בשנים האחרונות, עם התקדמות הבינה המלאכותית היוצרת, חששות אלו הפכו למציאות עבור חלק מהעובדים בתחומים יצירתיים. דוחות הצביעו על אובדן משרות נרחב בקרב מאיירים בתעשיית משחקי הווידאו בסין, לאחר אימוץ כלי יצירת תמונות בינה מלאכותית.
גם בהוליווד התעוררו חששות דומים, עם איומים על שביתה מצד איגודי שחקנים ב-2023. נשיאת איגוד שחקני המסך אף הגדירה את הבינה המלאכותית כ"איום קיומי על מקצועות יצירתיים".
חששות ואתגרים > זיוף עמוק (דיפ-פייק)

דיפ-פייק הם מדיה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית הלוקחת אדם בתמונה או וידאו קיימים ומחליפים אותם בדמותו של מישהו אחר באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות. השימוש שנעשה בשנת 2023 ויכולות הכלים הקיימים מעלה חששות לשימושם בסרטוני פורנוגרפיה מזויפים של ידוענים, פורנו נקמה, חדשות מזויפות, תרמיות והונאות פיננסיות. דוגמאות שונות עוררו תגובות מהתעשייה ומהממשלה על מנת לזהות ולהגביל את השימוש בטכנולוגיה לצרכים לא אתיים ולא חוקיים מסוג זה.
חששות ואתגרים > פשעי סייבר

היכולת של AI ג'נרטיבי ליצור תוכן מזויף הנראה כאמיתי לחלוטין שימשה פושעים בסייבר בעיקר בהונאות דיוג. כך, נעשה שימוש בווידאו ואודיו מזויפים כדי ליצור דיסאינפורמציה והונאה. פושעי סייבר יצרו מודלי שפה גדולים המתמקדים בהונאה, כולל WormGPT ו-FraudGPT.
חששות ואתגרים > שימוש לרעה בעיתונאות

בינואר 2023, Futurism.com פרסמה שבאתר CNET השתמשו בכלי AI פנימי שלא נחשף כדי לכתוב לפחות 77 כתבות; לאחר פרסום החדשות, CNET פרסמה תיקונים ל-41 מהכתבות.
באפריל 2023 פרסם הצהובון הגרמני "Die Aktuelle" ראיון מזויף שנוצר על ידי AI עם נהג המרוצים לשעבר מייקל שומאכר, שלא הופיע בפומבי מאז 2013 לאחר שספג פגיעה מוחית בתאונת סקי. בסוף הכתבה ובמהלכה נאמר כי הראיון אינו אמיתי בהכרח, ואף נרמז שנעשה על ידי בינה מלאכותית. בעקבות הכתבה, העורך הראשי פוטר זמן קצר לאחר מכן.
חששות ואתגרים > תקנות

באיחוד האירופי, הוצע חוק הבינה המלאכותית שכולל דרישות לחשוף חומר המוגן בזכויות יוצרים המשמש לאימון מערכות בינה מלאכותית, ולתייג כל פלט שנוצר בינה מלאכותית ככזה. עוד נקבע כי פעולת אימון האלגוריתם על תכנים טעון אישור של בעלי הזכויות בתכנים למעט אם האימון נעשה לצורכי מחקר.
בארצות הברית, קבוצה של חברות כולל OpenAI, Alphabet ומטא חתמו על הסכם וולונטרי עם הבית הלבן ביולי 2023 ליצור סימן מים של תוכן שנוצר בינה מלאכותית.
השלכות > חינוך

כניסת הבינה המלאכותית היוצרת לשימוש נרחב מתבטאת גם בתחום החינוך. כלים אלו פותחים אפשרויות חדשות לשיפור חוויית ההוראה והלמידה, אך מציבים גם אתגרים משמעותיים כיצד לשלב טכנולוגיות מתקדמות בתהליכים חינוכיים בצורה אפקטיבית, אתית ובת-קיימא.
לקריאה נוספת

Parmy Olson, Supremacy: AI, ChatGPT and the race that will change the world, St. Martin's Press, 2024
יודית קוקארט

| --- | --- |

צילום מ-2012 מאת ליימה צ'נקלי
 לידה:  17 ביוני 1959 (בת 65) שוולם, הרפובליקה הפדרלית של גרמניה 
 מדינה:  גרמניה 
 מקום לימודים:  אוניברסיטת פולקוואנג לאמנויות 
 שפות היצירה:  גרמנית 
 סוגה:  פרוזה, מחזה, תסכית 
 פרסים והוקרה:  פרס אנטה פון דרוסטה-הילסהוף (2012)  פרס ראוריס (1991)  Margarete-Schrader-Preis (2006) 
 www.judithkuckart.de
 חתימה:   
 
יודית קוקארט (בגרמנית:Judith Kuckart, נולדה ב-17 ביוני 1959) סופרת, כוריאוגרפית, מחזאית ובמאית גרמנייה.
קורות חייה

קוקארט נולדה ב-1959 בשוולם, במדינת נורדריין-וסטפאליה בגרמניה המערבית.
היא למדה ספרות ותיאטרון בקלן ובאונ יברסיטה החופשית של ברלין כשעבודת המסטר שלה דנה במשוררת אלזה לסקר-שילר. עוד בימי הלימודים היא כתבה מאמרי רוויו על תיאטרון וסרטים. קוקארט השתלמה בריקוד בדיסלדורף ובבית הספר הגבוה לאמנויות פולקוואנג של אסן - אצל הנס זיליך.
ב-1985 עבדה בתיאטרון הכרויאוגרפי בהיידלברג תחת ניהולו של יוהאן קרסניק. ב-1986 הקימה את תיאטרון המחול סקורונל בברלין. עד 1998 היא ניהלה שבע עשרה הפקות של תיאטרון סקורונל, כולל הפקה משותפת עם התיאטראות האופרה בוופרטל, דויסבורג, ברלינר אנסמבל, לנדתיאטר טיבינגין, תיאטרון ואצלו ברומא.
אחרי 1999 עבדה קוקארט כבמאית פרי לנסרית. ב-2021 חזרה להפיק עם להקתה הישנה סקורונל את ההצגה " Die Erde ist gewaltig schön, doch sicher ist sie nicht" בשיתוף פעולה עם הבלט הממלכתי של הסן, במסגרת ימי הספרות בויסבאדן.
ביצירותיה הספרותיות התייחסה רבות לתולדות עמה (למשל לתקופה הנאצית) או ליחסים הבינאישיים. הרומן הראשון שלה Wahl der Waffen פורסם ב-1990. בנוסף לפרוזה כותבת קוקארט גם מחזות תיאטרון או תסכיות רדיופוניות.
ב-2009 הוזמנה יודית קוקארט לביאנלה לספרות בתל אביב.
קורות חייה > חייה הפרטיים

קוקארט חיה ופועלת בברלין ובציריך.