stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
היסטוריה של הבינה המלאכותית
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > רשת משוב (recurrent network) (אנ')

בשנת 1982, המדען האמריקאי ג'ון ג'וזף הופפילד הציע להשתמש במודל איזינג דינמי כקרוב ראשון של רשת עצבית המסוגלת ללמוד (רשת הופפילד). מודל איזינג פורסם בשנת 1925 על ידי הפיזיקאים הגרמנים וילהלם לנץ (אנ') וארנסט איזינג (אנ') ושופר על ידי המהנדס ומדען המוח היפני אמארי שוניצ'י (אנ') בשנת 1972. רשתות משוב נמצאות בשימוש בעיקר בתחום עיבוד שפות טבעיות וזיהוי דיבור.
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > רשת Long short-term memory (אנ')

הרשת הוצגה על ידי מדעני המחשב הגרמנים ספ הוכרייטר (אנ') ויורגן שמידהובר (אנ') בשנת 1997. זאת גרסה משופרת של רשת משוב המתאימה במיוחד למשימות הקשורות לסדרות עתיות והבנת התלות בסדר, הכרחיות לפתרון בעיות מורכבות כגון תרגום מכונה וזיהוי דיבור.
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > רשת עצבית מתקפלת (Convolutional Neural Network)

רשת קונבולוציה הוצגה בשנת 1980 על ידי מדען המחשב קוניהיקו פוקושימה (אנ'). בשנת 1988 יאן לקון, חוקר ממעבדות נוקיה בל, הציג גרסה משופרת של המודל, שהייתה מסוגלת לזהות ספרות בכתב יד. מחסור במאגרי מידע גדולים ומפותחים, דבר הכרחי לאימון בינה מלאכותית מסוג זה, ומחסור בחומרה חזקה מנעו את התפתחות התחום. בשנת 2012 AlexNet, שפותחה על ידי אלכס קריזבסקי (אנ') בשיתוף עם איליה סוצקבר וג'פרי הינטון באוניברסיטת טורונטו, תוך שילוב בין רשת קונבולוציה למעבד גרפי, זכתה בתחרות זיהוי תמונות. רשתות מסוג זה נמצאות בשימוש בעיבוד תמונה וראיה ממוחשבת ובמערכות המלצה, עיבוד שפה טבעית וממשק מוח-מחשב.
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > (CNN) Cellular neural networks (אנ')

רשת CNN היא רשת עצבית מלאכותית בה מתאפשרת תקשורת בין יחידות סמוכות בלבד. הרעיון הוצג על ידי מהנדס האלקטרוניקה ומדען המחשב האמריקאי ליאון צ'ואה (אנ') ולין יאנג בשנת 1988. יישומים אופייניים כוללים עיבוד תמונה, ניתוח משטחים תלת-ממדיים, פתרון משוואות דיפרנציאליות חלקיות, מידול ראייה ביולוגית ואיברים סנסוריים-מוטוריים אחרים.
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > מודל שפה גדול (Large Language Model)

מודל שפה גדול מאומן על כמויות גדולות של טקסט לא מתויג בשיטת למידה לא מונחית. מודלי השפה הגדולים החלו להופיע בסביבות 2018 כאשר מחקר עיבוד השפה הטבעית עבר להתמקד בפיתוח מודלים אלו, לאחר שהיה ממוקד באימון מודלים של למידה מונחית מותאמת למשימות ספציפיות.
מודלי שפה גדולים מהווים את ה"מוח" שמאחורי צ'אטבוטים דוגמת ChatGPT, המבוסס על מודלי GPT-3 ו-GPT-4, ובארד של גוגל, המבוסס על מודל PaLM 2.
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > טרנספורמר

טרנספורמר היא ארכיטקטורה של למידה עמוקה המבוססת על מנגנון קשב רב-ראשי שהוצעה בשנת 2017 במאמר בשם "Attention Is All You Need (אנ').
ארכיטקטורה זאת פותחה במטרה לפתור בעיות בעיבוד רצפים של נתונים (sequence-to-sequence transcription) (אנ').
הרשת העצבים טרנספורמר מסוגלת "להבין" ו"ללמוד" את משמעותו של רצף נתונים, על ידי מעקב אחר היחסים בין הנתונים המוזנים בו, דוגמת מילים במשפט. מודלים של רשת טרנספורמר משתמשים בטכניקות מתמטיות מתפתחות, המכונות "קשב" (attention) או "קשב עצמי" (self-attention) כדי לגלות כיצד נתונים סמוכים או מרוחקים זה מזה ברצף תלויים זה בזה ומשפיעים זה על זה.
מודלים של Seq2Seq הביאו להתקדמות משמעותית במשימות הקשורות בעיבוד שפה טבעית כגון תרגום מכונה, עיבוד טקסטים וזיהוי דיבור. מודלים המבוססים על הארכיטקטורה טרנספורמר יעילים יותר מהמודלים המבוססים על רשתות משוב או על רשתות מתקפלות, לכן מרבים להשתמש בהם לצורך אימון מודלי שפה גדולים על מאגרי טקסט גדולים.
בינה מלאכותית יוצרת היא תחום של בינה מלאכותית המתמחה ביצירת תוכן חדש כגון טקסט, תמונות או מדיה אחרת. באמצעות מודלים ג'נרטיביים הלומדים דפוסים ממאגרי נתוני גדולים יוצרים תוכן חדש על סמך הלמידה הזאת.
הבינה המלאכותית > רשתות עצביות מלאכותיות > סוגי רשתות עצביות > בינה מלאכותית יוצרת

בינה מלאכותית יוצרת שולבה בשנות ה-60 של המאה העשרים בצ'טבוטים אבל הצלחתה בשוק נרשמה רק בשנת 2014 עם הופעת המודל הגנרטיבי ללמידת מכונה GAN שהוצב על ידי איאן גודפלו ועמיתיו, ולאחר מכן הופעת הארכיטקטורה טרנספורמר וההתקדמות במודלי שפה גדולים.
בין היישומים הבולטים של בינה מלאכותית יוצרת אפשר לציין את הצ'ט בוטים ChatGPT ובארד שעוברים שיפורים מתמידים ואת המודלים ללמידה עמוקה שיוצרים תמונה על בסיס טקסט Midjourney שפורסם ב-12 ביולי 2022 בגרסת בטא פתוחה על ידי החברה באותו שם, StableDiffusion, תוכנה חופשית וקוד פתוח שיצאה לשוק בשנת 2022 ו-Dall-E של חברת OpenAI שנחשפה לראשונה בשנת 2021. הגרסה Dall-E 3 שוחררה בשנת 2023 כחלק מ־ChatGPT עבור לקוחות ChatGPT Plus ו־ChatGPT Enterprise.
הבינה המלאכותית > למידת מכונה

האבות המייסדים של הבינה המלאכותית הניחו את הבסיס התאורטי לאלגוריתמים של למידת מכונה, הנמצאים בשימוש במערכות רבות בנות זמננו. בלמידת מכונה, האלגוריתמים נסמכים על למידה סטטיסטית מבוססת מאגרי נתונים גדולים. בשונה מהתוכנות הרגילות לעיבוד נתונים, אין מזינים את מערכת הבינה המלאכותית בכללים קבועים, אלא בונים מודלים סטטיסטיים בעזרתם מאמנים אותה עד שהיא מגיעה לרמת הדיוק הרצויה. המערכות לזיהוי קול ולזיהוי תמונה, לניתוח ותרגום טקסטים, לנהיגה אוטונומית ואף תוכנות משחקי השחמט, הדמקה והגו הגיעו לרמתן הקיימת בזכות למידת המכונה.
במסגרת הבינה המלאכותית, למידת מכונה היא תת-תחום של רשתות עצביות מלאכותיות. למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה.
המושג "למידת מכונה" הוגדר בשנת 1950 על ידי מדען המחשבים ארתור סמואל מחברת IBM כ"תחום המחקר המקנה למחשבים את היכולת ללמוד מבלי שתוכנתו באופן מפורש".
בשנת 1959, המתמטיקאי ומדען המחשב אוליבר סלפרידג' (אנ') פרסם את עבודתו Pandemonium: A paradigm for learning בה הוא מתאר את תהליך זיהוי אובייקט במונחים של "מערכת היררכית של זיהוי ואסוציאציה על ידי קבוצה מטאפורית של "שדים" השולחים אותות זה לזה". מודל זה השפיע על פיתוח האלגוריתמים לזיהוי תבניות.
עד סוף שנות השבעים של המאה העשרים, למידת המכונה התפתחה בתוך המסגרת הכללית של הבינה המלאכותית ושימשה לאימון רשתות עצביות מלאכותיות.
בסוף שנות השבעים ותחילת שנות השמונים של המאה העשרים, מחקר הבינה המלאכותית התמקד בשימוש בגישות לוגיות מבוססות ידע ולא באלגוריתמים. בתקופה שכונתה "החורף של הבינה המלאכותית" מחקר הרשתות העצביות נזנח ותעשיית למידת המכונה אורגנה מחדש לתחום נפרד שהתמקד בפתרון בעיות מעשיות ובמתן שירותים. תקופת הפריחה של תחום למידת המכונה התחילה בשנות התשעים של המאה העשרים בעקבות צמיחת האינטרנט והזמינות ההולכת וגדלה של נתונים דיגיטליים.
הבינה המלאכותית > למידת מכונה > סוגי למידת מכונה

למידת מכונה מונחית
מודלים של למידת מכונה מונחית מאומנים באמצעות מאגרי נתונים מתויגים שמאפשרים למודלים ללמוד ולהשתפר עם הזמן. זהו המודל השכיח ביותר.
הבינה המלאכותית > למידת מכונה > למידת מכונה בלתי מונחית

מודלים של למידת מכונה בלתי מונחית מאתרים תבניות או מגמות במאגר נתונים לא מתויג ללא הנחיה מפורשת, דוגמת סוגים שונים של לקוחות במאגר מכירות.
הבינה המלאכותית > למידת מכונה > לימדת מכונה חצי-מונחית (weak supervision) (אנ')

מאגר הנתונים לאימון כולל שילוב של כמות קטנה של נתונים מתויגים וכמות גדולה של נתונים לא מתויגים. המערכת מיישמת את הידע שנרכש מהנתונים המתויגים על הנתונים הלא מתויגים.
הבינה המלאכותית > למידת מכונה > למידת חיזוק

מודלים של למידת חיזוק מאמנים יישומים לפעול בדרך המיטבית באמצעות ניסוי וטעיה. מודלים אלה מיושמים במשחקי מחשב וברכבים אוטונומיים.
הבינה המלאכותית > משחקים מבוססים על בינה מלאכותית

פיתוח משחקים באמצעות בינה מלאכותית סיפק אתגרים רבים להנעת ההתקדמות בתחום, והציע סביבות מבוקרות לבדיקת ולהערכת הביצועים של האלגוריתמים שפותחו. בעקבות פיתוח המשחקים נוצרו מאגרי ידע עצומים ששימשו לאימון אלגוריתמים מסוגים שונים. הלקחים שנלמדו מפיתוח המשחקים והידע שנצבר יושמו לאחר מכן על בעיות בעולם האמיתי.
קיום תחרויות בין מערכות בינה מלאכותית לבין יריבים אנושיים, או בין מערכות המחשב לבין עצמן, שימש כפלטפורמה להצגת ההתקדמות בטכניקות הבינה המלאכותית. הניצחון במשחק נגד יריבים אנושיים הוצג תמיד כאבן דרך בהתפתחות הבינה המלאכותית.
הבינה המלאכותית > משחקים מבוססים על בינה מלאכותית > משחקי לוח

משחקי לוח סופיים, ללא מהלכי גורל ובעלי כללים מוגדרים התאימו מאוד לפיתוח אלגוריתמים של רשתות עצביות מלאכותיות ושל למידת מכונה. המשחקים בהם הושקע מרב המאמץ היו שחמט, דמקה וגו.
האלגוריתמים למדו דרך ניסוי וטעיה וקיבלו חיזוק בצורת פרסים או קנסות בהתאם לדרך פעולתם. פיתוח משחקי הלוח האסטרטגיים הראשונים, דרש מהחוקרים לפעול ליצירת אלגוריתמים לחשיבה אסטרטגית והוכיח את הפוטנציאל הטמון בבינה המלאכותית בכל הקשור בפעולות שנחשבו באופן מסורתי כמתבססות אל האינטואיציה האנושית.
הבינה המלאכותית > משחקים מבוססים על בינה מלאכותית > משחקי לוח > שחמט

פיתוח משחקי שחמט התחיל בשנים הראשונות של המחשוב והתקדם יחד עם התקדמות החומרה והתוכנה. המחקרים על משחק השחמט תרמו רבות להבנת הבינה המלאכותית. היות שכוח החישוב היה מוגבל, המערכות שנכתבו בסוף שנות ה-50 של המאה ה-20 יכלו לשחק רק ברמה בסיסית. בסוף שנות ה-60 משחקי השחמט היו טובים מספיק כדי לנצח חובבנים. כוח החישוב המוגבל לא אפשר למחשבים לשחק משחק מלא לכן התוכנות שפותחו בתקופה זאת כוונו למהלכים הסופיים במשחק.
בשנת 1912, לאונרדו טורס קואוודו (אנ') בנה במדריד את El Ajedrecista (אנ'), האוטומט הראשון האלקטרו-מכני שהייה מסוגל לשחק שחמט נגד שחקן אנושי ללא עזרת אדם. המכונה שיחקה את המהלכים האחרונים כאשר היא הזיזה מלך וצריח לבנים נגד המלך השחור של היריב.
בשנת 1950, קלוד שאנון פרסם את העבודה הראשונה שהסבירה באופן מפורט כיצד יש לכתוב תוכנית מחשב למשחק השחמט. הוא פיתח את רעיון החיפוש בעץ מינימקס. באופן מעשי עומקו של העץ היה מוגבל על ידי הזמן והזיכרון של המחשב, לכן שיטה זאת יושמה בפועל רק שנים רבות לאחר מכן.
בשנת 1951, דיטריך פרינץ (אנ'), חלוץ מדעי המחשב הגרמני, פיתח את התוכנה שרצה על מחשבי פרנטי סימן I והייתה מסוגלת לפתור אחדות מהבעיות " מט בשני מהלכים".
בשנת 1958, אלכס ברנשטיין שחמטאי ומתכנת בחברת IBM פיתח בארצות הברית תוכנה שיכלה לשחק משחק שחמט מלא, ברמת שחקן מתחיל.
אלן ניואל והרברט סיימון באוניברסיטת קרנג'י מלון וקליף שו בתאגיד רנד פיתחו חלק מהרעיונות הבסיסיים שעומדים ביסוד כל תוכנות משחקי השחמט. הם שילבו בין אלגוריתם מינימקס לטכניקת גיזום אלפא-ביתא. תחילה בוצע חיפוש בעץ המהלכים האפשריים ומהלכי הנגד, תוך הערכת המהלך הטוב ביותר עבור השחקן והמהלך הגרוע ביותר עבור היריב. "גיזום" ענפי עץ החיפוש שהובילו לתוצאות פחות טובות יצר לחיסכון בזמן. בשנת 1958 הם יישמו רעיונות אלה בתוכנת השחמט NSS, גרסה משופרת של התוכנה של ברנשטיין.
40 שנה לאחר מכן, בשנת 1997, המחשב "כחול עמוק" של חברת IBM ניצח את אלוף העולם גארי קספרוב. בשנת 2017, AlphaZero, יישום שנכתב במסגרת פרויקט הבינה המלאכותית DeepMind של גוגל, הוכיח רמה גבוהה מכל מה שהיה ידוע עד אז, כאשר ניצח בעשרים ושמונה משחקים מתוך מאה. 72 המשחקים הנותרים נגמרו בתיקו.
הבינה המלאכותית > משחקים מבוססים על בינה מלאכותית > משחקי לוח > דמקה

התוכניות הראשונות למשחק הדמקה נכתבו בשנת 1951 על ידי מדען המחשב קריסטופר סטרצ'י (אנ') על המחשב הדיגיטלי המסחרי הרב תכליתי הראשון שהיה מסוגל לאחסן תוכנה בשם פֶרַנְטִי סימן 1.
בשנת 1952, מדען המחשב האמריקאי ארתור סמואל מחברת IBM כתב את התוכנית הראשונה שהצליחה לאתגר חובבן. בשנת 1955 הוא יצר גרסה שלמדה לשחק. סמואל שילב במערכת מנגנונים בעזרתם תוכנת הדמקה שלו יכלה ללמוד מתוך משחקים בהם השתתפה. המערכת רשמה ליד כל מהלך שראתה אם אותו מהלך הוביל להפסד או לניצחון. המערכת ביססה את החלטותיה על רישום זה וכך היא השתפרה ככל ששיחקה יותר ויותר משחקים. סמואל כינה את התהליך "למידת מכונה". בשנת 1962, לאחר שהמערכת שיחקה אלפי משחקים נגד עצמנה, היא ניצחה את האלוף רוברט ניילי. העקרונות שסמואל הניח היוו בסיס לפריצות דרך בבינה מלאכותית בחברת IBM בשנות ה-90 של המאה העשרים.
בין השנים 1989 – 2007, פותחה על ידי צוות בניהולו של ג'ונתן שפר מאוניברסיטת אלברטה תוכנה למשחק הדמקה בשם צ'ינוק. לאחר שהוכח שהתוכנה לא הפסידה אף פעם (סיימה בניצחון או בתיקו) הפך משחק הדמקה למשחק פתור.
הבינה המלאכותית > משחקים מבוססים על בינה מלאכותית > משחקי לוח > גו (אנ')

התוכנות הראשונות שנכתבו בין השנים 1980 - 1990 הפסידו במשחק נגד חובבנים. התוכנות שנכתבו בתחילת שנות ה-2000 היו ברמה בינונית. הסיבות לכך היו בין היתר היעדר חומרה מתאימה ואלגוריתמים מתאימים למורכבות המשחק. פריצת הדרך נרשמה בשנת 2015 עם יישום מודלים של למידת מכונה.
בין השנים 2015 – 2017, חברת DeepMind Technologies (שנרכשה מאוחר יותר על ידי חברת גוגל) הוציאה לשוק מספר גרסאות של התוכנה AlphaGo עבור משחק הקופסה הסיני גו.
- הגרסה "פאן" שיצאה בשנת 2015 ניצחה את אלוף אירופה פאן הוי בתוצאה 5:0
- הגרסה "לי" שיצאה בשנת 2016 ניצחה את האלוף לי סדול בתוצאה 4:1.
- הגרסה "מסטר" שיצאה בשנת 2017 ניצחה את האלוף קי ג'י
- בשנת 2017 שוחררה גם הגרסה המשופרת Zero. בניגוד לגרסאות הקודמות שלמדו את המשחק על ידי התבוננות במיליוני משחקים של שחקנים אנושיים, גרסה זאת למדה תוך משחק עם עצמה (למידה בלתי מונחית).
הבינה המלאכותית > משחקים מבוססים על בינה מלאכותית > משחקי וידאו

משחקי הווידאו הראשונים לא התבססו על למידת מכונה טיפוסית או הדמיית יכולות אנושיות, אלא השתמשו לצורך ניהול המשחק בטכנולוגיות מכניות ואלקטרומכניות.
פיתוח משחקי וידאו דרש מהחוקרים לדמות קשת רחבה של תסריטים ולפתח אלגוריתמים של בינה מלאכותית המסוגלים להסתגל למצבים שונים ולאפשר ניווט הדמויות בסביבות שונות.
בשנת 1978 הופיע בשוק המשחק "פולשים מהחלל" אשר השתמש לראשונה בתבניות מבוססות בינה מלאכותית ובאלמנטים של התנהגות הֶגֵּבִית מסתגלת להצגת ה"אויבים".
בשנת 1980 חברת נאמקו השיקה את המשחק פק-מן. החידוש העיקרי בתחום הבינה המלאכותית היה קשור לתבניות התנהגות ולחִתּוּכֵי-רֶשֶׁת.
אבן הדרך הבאה במשחקי הווידאו מבוססי בינה מלאכותית הושגה בשנת 1988 עם השקת המשחק First Queen, משחק תפקידים טקטי בו דמויות שאינן שחקנים מנוהלות על ידי אלגוריתמים של בינה מלאכותית באמצעות תבניות שונות. חישוב נתיבי התנועה התבסס על האלגוריתמים  דייקסטרה שהוצג בשנת 1956 ו - *A.
היישום המוצלח הראשון של רשתות עצביות מלאכותיות במשחקי וידאו הושג בשנת 1996 במשחק Creatures (אנ'), בו השחקן מלמד יצורים פרוותיים קטנים כיצד להתנהג או נותן להם ללמוד באופן עצמאי.
החל משנת 2000 חלה התקדמות משמעותית באלגוריתמים של בינה מלאכותית ששולבו במשחקי וידאו. האויבים הציגו התנהגות ריאליסטית, התגוננו בצורה משכילה, תיאמו מתקפות והתאימו את עצמם לאסטרטגיה של השחקו, דוגמת First Encounter Assault Recon (אנ') שהושק בשנת 2005.
יצירת דמויות שאינן שחקנים דרשה מהבינה המלאכותית ליצור יריבים ריאליסטיים ומאתגרים שמפגינים התנהגויות מורכבות, מסתגלים לאסטרטגיית השחקן ומקבלים החלטות בזמן אמת. שילוב מודלי שפה גדולים בדמויות שאינן שחקנים אפשר לשחקן לשוחח עם הדמויות, דוגמת המשחק The Elder Scrolls V: Skyrim שהושק בשנת 2011.
במשחק דום הנצחי שהושק בשנת 2016 ובגרסתו החדשה משנת 2020, משתמשים באלגוריתמים דינמיים שיוצרים תסריטי קרב מאתגרים. האויבים מפגינים התנהגויות מגוונות ומסתגלים לטקטיקה של השחקן. במשחק No Man's Sky שהושק בשנת 2016 נעשה שימוש בטכניקת יצירת תוכן פרוצדורלית כדי לספק באופן דינמי את תוכן המשחק.
משחקי הווידאו המתקדמים משתמשים בטכניקות של למידת מכונה מסתגלת כדי להתאים באופן דינמי את רמת הקושי של המשחק לשחקן על סמך התנהגותו ויוצרים באופן דינאמי נופים, דמויות ואלמנטים אחרים כתלות בהתקדמות המשחק.
הבינה המלאכותית > עיבוד שפה טבעית

עיבוד שפה טבעית הוא ענף של בינה מלאכותית המאפשר למחשבים להבין, לחולל ולעבד שפה טבעית, במטרה לגשר בין התקשורת האנושית לתקשורת המחשבים. עיבוד שפה טבעית משלב מספר מקצועות ביניהם בלשנות חישובית ומדעי המחשב.
עד שנות 80 של המאה ה-20, מרבית המערכות לעיבוד שפה טבעית התבססו על סדרת כללים שהוזנו למחשב. בשנת 1954, חוקרים ממרכז IBM הצליחו לתרגם שישים משפטים מרוסית לאנגלית. בשנת 1965 ג'וזף וייצנבאום בנה את אלייזה, תוכנה אינטראקטיבית שניהלה דו-שיח באנגלית.
למודלים מבוססי כללים היו מגבלות שנבעו מחוסר היכולת לטפל בדו-משמעויות ובשונות בהשפה הטבעית.
השימוש במודלים סטטיסטיים לניתוח תהליכי שפה טבעית כגון מודל מרקוב חבוי ומודל האנטרופיה המקסימלית (אנ') הביאו לשיפור בכל הקשור בדיוק התרגום.
התקדמות מהירה בתחום עיבוד השפה הטבעית הורגשה בתחילת המאה ה-20, כתוצאה מהגידול המתמיד בכוח החישוב של המחשבים, היווצרות מאגרי נתונים גדלים והולכים והמעבר לאלגוריתמים מבוססים למידת מכונה.
בשנת 2001, יושיו בנג'יו וצוותו הציעו את מודל השפה הראשון המבוסס על רשת זרימה קדימה.
העלייה בשימוש ברשתות עצביות, במיוחד רשתות משוב ורשתות מתקפלות (2010), ארכיטקטורת LSTM (1997) וארכיטקטורת טרנספורמר (2017) שיפרה באופן משמעותי את ביצועי משימות עיבוד השפה הטבעית.
בשנת 2011 אפל השיקה את סירי, העוזרת האישית הראשונה המבוססת על עיבוד שפה טבעית באמצעות בינה מלאכותית.
ראו גם

היסטוריה של המחשוב
היסטוריה של הנדסת תוכנה (אנ')
היסטוריה של שפות תכנות (אנ')
היסטוריה של משחקי הווידאו
ציר הזמן של בינה מלאכותית
היסטוריה של עיבוד שפה טבעית (אנ')
הרברט בן-עדי

אין תמונה חופשית
הֶרבֶּרט בן-עדי (22 ביולי 1904 – 1977) היה עיתונאי ישראלי שפעל בבאר שבע מ-1949 ועד אמצע שנות ה-70 של המאה ה-20, כתב ה"ג'רוזלם פוסט" ו"מעריב" בדרום.
ביוגרפיה

הרברט בן-עדי נולד בקיץ 1904 בכפר הקטן בארץ' שבהונגריה (כיום על גבול קרואטיה), בנם של אברהם ואירה לבית שטרן. בילדותו עבר עם הוריו לבירת האימפריה האוסטרו-הונגרית, וינה. לאחר מלחמת העולם הראשונה עברה המשפחה למדינה החדשה יוגוסלביה, באזור קרואטיה. ב-1929, לאחר מות הוריו, נעצר על ידי הממשלה הפאשיסטית בגין השתתפות בפעילות אנטי-פאשיסטית. הוא נכלא ללא משפט ועונה במשך חמישה חודשים, שבסופם גורש מהמדינה ומצא מקלט בצ'כוסלובקיה. עם סיפוח חבל הסודטים לגרמניה הנאצית, הצליח בן-עדי להגיע לאנגליה בסיועם של הקווייקרים. הוא שלט במספר שפות: הונגרית, קרואטית, עברית, איטלקית ואנגלית. במלחמת העולם השנייה התנדב לצבא הבריטי, ובשלוש השנים האחרונות למלחמה (1944–1946) שימש כמתורגמן לגרמנית ואיטלקית במחנות השבויים הבריטיים. לאחר מכן שימש כמתורגמן עבור צבא הכיבוש של ארצות הברית בגרמניה שלאחר מלחמת העולם השנייה עד 1947. הוא התנדב ל"הגנה", ולאחר קום המדינה, בספטמבר 1948, עלה לישראל והתנדב לשרת במלחמת העצמאות בחיל ההנדסה.
בן-עדי סבל מאסתמה עקב שנים של עבודה במכרות באירופה. בעת שאושפז בבית חולים בתל אביב הכיר את אורה לַבּוֹק, אחות מוסמכת. השניים נישאו ביוני 1949, ועברו לבאר שבע, שם התגורר במשך שארית חייו. במרץ 1950 נולד בנם היחיד, יגאל.
בארץ עבד תחילה בבניין, אך לאור מצבו הבריאותי, נאלץ למצוא את פרנסתו בתחום אחר. לאחר חתימת הסכמי שביתת הנשק ב-1949, החל לשמש ככתב ה"ג'רוזלם פוסט" בנגב (הוא רכש שליטה טובה באנגלית במהלך שירותו הצבאי). בנוסף, שימש ככתב "מעריב" בדרום.
הוא סיקר במיוחד את המתרחש בבאר שבע: את התפתחותה של העיר, את האתגרים שעמה נאלצו תושביה וקברניטיה להתמודד ואת האירועים שהתרחשו בה. כמו כן, הוא היה מצלמיה הראשונים של העיר בשנים שלאחר קום המדינה, אף שלא היה בעל הכשרה מקצועית בתחום זה.
בעקבות ביקורו בארצות הברית ב-1958, החל לכתוב גם עבור ה-Home News Tribune של ניו ג'רזי ועבור ה-Jewish Journal. הוא פרסם מאמרים וטורים עד אמצע שנות ה-70. בשנת 1968 ראה אור ספרו Israel's War for Peace: Private Letters of an Israeli Newspaper Correspondent ("מלחמתה של ישראל לשלום: מכתבים אישיים של כתב-קורספונדנט ישראלי", שבו הופיעו רשימותיו על חיי היומיום בתקופת מלחמת ששת הימים.
אוסף של הזמנות לאירועים שהתקיימו בבאר שבע, שאסף בן-עדי בקפידה, נמסר לארכיון לתולדות ההתיישבות בנגב ע"ש דוד טוביהו, שנוסד ב-1975 באוניברסיטת בן-גוריון ביוזמתו של דוד טוביהו; רבים מההזמנות לאירועים שבאוסף הן העדות היחידה שיש בנמצא להתרחשותם.
בן-עדי נפטר בשנת 1977 והובא למנוחות בבית העלמין הישן בבאר שבע . הוא זכה באות יקיר באר שבע.[דרוש מקור]
לאחר מותו נקרא על שמו רחוב קטן בבאר שבע, לא הרחק מדירת החדר ברחוב סמילנסקי שבה התגורר עם הגיעו לעיר.
בשנת 1980 ראה אור קובץ מרשימותיו.
בנו יגאל מתגורר עם אשתו שרה וילדיהם (שרונה שירלי ודרור) בבאר שבע.
פרסומיו

לזכרו של הרברט בן עדי, באר שבע: אוניברסיטת בן-גוריון בנגב – הפקולטה למדעי הרוח והחברה – הארכיון לתולדות ההתיישבות בנגב ע"ש דוד טוביהו, תשמ"א 1980. (משלו וכן מקצת עליו)
Israel's War for Peace: Private Letters of an Israeli Newspaper Correspondent; edited and published by Blanche and Abe Halpern, Edison, N.J., 1968.
לקריאה נוספת

Israel's War for Peace, 1968, p. x.
'Ben-Adi, Herbert,' in: Who's who in World Jewry, 1972, p. 74.
שלט רחוב, ברחוב הרברט בן עדי בבאר שבע
טרוי סיון

| --- | --- |

סיון, 2015
 לידה:  5 ביוני 1995 (בן 29) דרום אפריקה יוהנסבורג, דרום אפריקה 
 שם לידה:  טרוי סיון מלט
 מוקד פעילות:  אוסטרליה פרת', אוסטרליה
 תקופת הפעילות:  מ-2006
 מקום לימודים:  Carmel School, Perth 
 עיסוק:  זמר, יוטיובר, שחקן
 סוגה:  פופ • אלקטרופופ • סינת'-פופ • דאנס-פופ
 סוג קול:  בריטון 
 שפה מועדפת:  אנגלית 
 כלי נגינה:  פסנתר 
 חברת תקליטים:  יוניברסל מיוזיק אוסטרליה • קפיטול רקורדס
 פרסים והוקרה:  הרשימה המלאה
 http://www.troyesivan.com
 פרופיל ב-IMDb
 חתימה:  
 
טרוי סיון מלט (באנגלית: Troye Sivan Mellet; נולד ב-5 ביוני 1995) הוא זמר-יוצר, שחקן ויוטיובר יהודי-אוסטרלי יליד דרום אפריקה.
כזמר, הוא הוציא לאור ב-15 באוגוסט 2014 את TRXYE, המיני-אלבום השלישי שלו תחת המותג של חברת התקליטים EMI, שהגיע למקום החמישי בארצות הברית במצעד בילבורד 200. הסינגל הראשי מהמיני אלבום, "Happy Little Pill", הגיע למקום העשירי במצעדים באוסטרליה. ב-4 בספטמבר 2015, סיון פרסם את המיני-אלבום הנוסף בשם Wild. האלבום המלא הראשון שהוציא סיון היה Blue Neighbourhood, ב-4 בדצמבר 2015. הסינגל הראשון ששוחרר מהאלבום, "Youth", היה הראשון שנכנס ל-40 הראשונים במצעד בילבורד הוט 100, ובשיאו הגיע למקום ה-23.
כשחקן, הוא מוכר בזכות תפקידו הראשי בטרילוגיית הסרטים "ספאד" (Spud) והופעתו בסרט "אקס-מן המקור: וולברין" בדמותו הצעירה של וולברין. כמו כן, סיון העלה בקביעות סרטונים לערוצו באתר יוטיוב המונה מעל 4 מיליון רשומים. הסרטון "The 'Boyfriend' Tag" שיצר יחד עם היוטיובר טיילר אוקלי זכה בפרס שיתוף הפעולה בקטגוריות הרשת בפרסי בחירת הנוער 2014. באוקטובר 2014, המגזין "טיים" הגדיר את סיון כאחד מ-25 בני הנוער המשפיעים ביותר של שנת 2014.
קורות חיים

סיון נולד ביוהנסבורג שבדרום אפריקה, לאב ממשפחה יהודית ליטאית ולאם שהתגיירה. יש לו שני אחים ואחות. משפחתו עברה לאוסטרליה כשהיה בן שנתיים, בעקבות עלייה ברמת הפשיעה בדרום אפריקה. בילדותו גדל סיון בבית דתי אורתודוקסי. סיון למד בבית ספר כרמל שבפרת', בית ספר יהודי אורתודוקסי-מודרני, עד 2009, אז התחיל ללמוד מהבית. "סיון" הוא למעשה שמו האמצעי, אך הוא החליט לאמצו כשם במה.
קריירה > משחק

בשנת 2007, סיון כיכב בתפקיד אוליבר טוויסט בהפקה של אוליבר! בתיאטרון ריגל. בשנת 2008 הוא לוהק לסרט הקצר "Betrand the Terrible" שיצא לאקרנים ב-2010. בפברואר 2008, סיון לוהק לתפקיד וולברין הצעיר בסרט "אקס-מן המקור: וולברין". הוא לוהק לתפקיד לאחר שסרטונים בהם הוא מופיע בפרת' טלתון הועלו לאתר יוטיוב ותפסו את תשומת הלב של סוכן הוליוודי שפנה אל סיון וביקש ממנו לשלוח קלטת אודישן. למרות שקודי סמית-מקפי כבר לוהק לתפקיד, סיון זכה בתפקיד מכיוון שסמית-מקפי לא יכל לקחת חלק בצילומים בעקבות לוחות הזמנים של הפקת הסרט "הדרך" בו הוא לקח חלק. ביולי 2009, הוא כיכב בתפקיד הראשי בסרט "ספאד", שהוא עיבור לרומן משנת 2005 של הסופר ג'ון ון דה רויט. הסרט היה מועמד לשישה פרסי קולנוע וטלוויזה בדרום אפריקה, ביניהם מועמדות לסיון בפרס השחקן הטוב ביותר. כמו כן, הוא המשיך לככב בטרילוגיית הסרטים של "ספאד" שיצאו בשנת 2013 ו-2014.
סיון הופיע במחזה מחכים לגודו החל מ-28 במאי 2010 בתפקיד "הנער" יחד עם קרייג הייד-סמית, כאשר שניהם משחקים את התפקיד לסירוגין.
בשנת 2022, סיון הופיע בסרט "Three Months" בתפקיד קיילב, הדמות הראשית.
בשנת 2023 ישחק בסדרת הדרמה "The Idol"; שיצר הראפר דה ויקנד בשיתוף עם סם לוינסון עבור רשת הטלוויזיה HBO.
קריירה > יוטיוב

סיון החל לפרסם סרטונים באתר יוטיוב החל מ-1 באוקטובר 2007. בין השנים 2007 ל-2012 הוא בעיקר פרסם סרטונים שבהם הוא שר. החל מספטמבר 2012 הוא החל להעלות סרטוני וידאו בלוג. בעת פרסום הווידאו בלוג הראשון, מנה הערוץ כ-27 אלף רשומים. כיום הערוץ מונה מעל 4.4 מיליון רשומים ו-272 מיליון צפיות וערוץ המוזיקה הרשמי שלו מונה מעל 2.3 רשומים ו-323 מיליון צפיות. הערוץ ממוקם בין עשרת הערוצים הפופולרים באוסטרליה.
אחד הסרטונים הבולטים של סיון ביוטיוב הוא סרטון שנעשה יחד עם היוטיובר טיילר אוקלי בשם "The 'Boyfriend' Tag". השניים זכו על סרטון זה בפרסי בחירת הנוער בשנת 2014 בקטגוריות פרסי הרשת בפרס שיתוף הפעולה.
חיים אישיים

סיון יצא מהארון כהומוסקסואל באופן פומבי בסרטון שהעלה לערוץ היוטיוב שלו ב-7 באוגוסט 2013. בין היתר סיפר בסרטון כי סיפר על נטייתו המינית למשפחתו ולחבריו כשלוש שנים טרם פרסום הסרטון.
הוא אובחן כלוקה בתסמונת מרפן מתונה.
הוא החל לצאת עם הדוגמן ג'ייקוב ביקסנמן בפברואר 2016. ב-2021, הם נפרדו אחרי 4 שנות זוגיות.
פילמוגרפיה > קולנוע

| שנה | סרט | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2009 | אקס-מן המקור: וולברין | וולברין הצעיר |  |
| 2010 | ספאד | ג'ון "ספאד" מילטון |  |
| 2013 | ספאד 2: הטירוף ממשיך | ג'ון "ספאד" מילטון |  |
| 2014 | ספאד 3: ללמוד לעוף | ג'ון "ספאד" מילטון |  |
| 2018 | ילד מחוק | גארי |  |
| 2022 | Three Months | קיילב |  |
| 2023 | טרולים 3: הקול טוב | פלויד | דיבוב |
פילמוגרפיה > טלוויזיה

| שנה | סדרה | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2006-2008 | פרת' טלתון (משדר מרתוני לגיוס כספים) |  | קטע הפתיחה של המשדר |
| 2007 | Star Search |  | מתמודד בגמר |
| 2014-2015 | The Laundry |  | תפקיד אורח |
| 2023 | איידול (אנ') | זנדר | תפקיד ראשי; 5 פרקים |
פילמוגרפיה > תיאטרון

| שנה | הצגה/מחזה | תפקיד | הערות |
| --- | --- | --- | --- |
| 2007 | אוליבר! | אוליבר טוויסט | תיאטרון ריגל |
| 2010 | מחכים לגודו | נער | תיאטרון הוד מלכותו |
דיסקוגרפיה > אלבומי אולפן

2015: Blue Neighbourhood
2018: Bloom
2023: Something to Give Each Other
דיסקוגרפיה > מיני-אלבומים

2007: Dare to Dream
2012: June Haverly
2014: TRXYE
2015: Wild
2020: In a Dream
דיסקוגרפיה > אלבומי רמיקסים

2016: Blue Neighbourhood (The Remixes)
דיסקוגרפיה > אלבומי וידאו

2016: Wild
סיבובי הופעות

2015: "Troye Sivan Live"
2016: "Blue Neighbourhood Tour"
2016: "Suburbia Tour"
2018: "The Bloom Tour”
2024: “Sweat Tour”