tomron87/hebrew-wikipedia-sentences-corpus huggingface dataset:
השיר "בין פרחי הגן" הוא במקורו שיר רוסי בשם "שני כלבלבים" (מרוסית:" Две собачки"), אשר הולחן בשנת 1923 בידי המלחין ונגן הקלרינט היהודי-רוסי, סמיון בליסון (1881–1953), שהיגר לארצות הברית ב-1921.
המלחין ולנטין קרוצ'נין (1970-1872), עיבד את הלחן למילים שכתב המשורר פאבל גרמן (1894–1952), וקרא לו בשם "לְבֵנִים" (מרוסית:" Кирпичики").
בתקופת סטלין נאסר שיר להשמעה, כיוון שנחשד בעידוד רעיונות אנטי-קומוניסטיים.
הגרסה בעברית נכתבה על ידי השחקן, המלחין והמחבר יליד לודז', יוסף אוקסנברג (1897-1967).
השיר של אוקסנברג, מתאר את העיר הנבנית ומתפתחת, תל אביב, כפי שהיא מצטיירת בדמיונם של הצעירים בגולה המתעתדים לעלות לארץ ישראל.
גרסאות נוספות בעברית לאותו לחן
המשורר אברהם שלונסקי כתב בשנת 1933 את השיר "בַּשֵּׁפֶל', המוכר גם בשם "בסמטה צרה" על פי מילות הפתיחה שלו, ללחן של קרוצ'ינין, עבור ההצגה "בשפל" מאת מקסים גורקי שהועלתה בתיאטרון התל אביבי "אהל".
בספטמבר 1939 יצא בניו יורק סרט הקולנוע דובר היידיש 'כל נדרי', שכלל שירים רבים, ביניהם השיר 'דעם שנײַדערס טעכטערל' (בת החייט), שנכתב עוד בשנת 1933, בידי השחקן, הזמר והפזמונאי חיים טויבר (1972-1901).
את השיר התאים טויבר למנגינת השיר הרוסי "לבנים" ('קירפיצ'יקי'), וכעבור שש שנים, גם ביצע אותו בסרט 'כל נדרי'.
מילות השיר תורגמו לעברית בידי תמר ועמוס רודנר, אשר פרסמו אותן בספרם "זֶמֶר'ל: שירים שלא נשכח ביידיש ובעברית", הוצאת הקיבוץ המאוחד, 2012.
השיר "לרגלי כרמל" חובר בשנת 1976 לאותו לחן, בידי דן אפרת, בן הדור השני של מתיישבי כפר יהושע שבעמק יזרעאל, עבור מופע יובל שנים לייסוד המושב.
המופע הוצג שלוש פעמים, ובזכות הצלחתו הורחב והפך למחזמר רב-משתתפים בשם "פינת העמק הקטנה" שהוצג פעמים רבות.
בין מבצעי השיר ניתן למצוא את:
בינאקול (בפיליפינית: Binakol) הוא מרק חם מהמטבח הפיליפיני, המוגש כמנה עיקרית ומבושל בחלב קוקוס.
המרק מבושל על בסיס חלב קוקוס, חתיכות קוקוס, פפאיה, שום, בצל, זנגביל למון גראס ורוטב דגים.
למאכל גרסאות רבות ומלבד הגרסה הבסיסית העשויה עם עוף, קיימות גרסות על בסיס מאכלי ים ובשר חזיר בליווי דלעת ירוקה, תפוחי אדמה או עגבניות.
המאכל דומה מאוד לטינולה (Tinola) וגינטאנג מנוק (Ginataang Manok) ויחד איתם נחשב לסמל של הכנסת אורחים.
בינה מלאכותית היא יכולתן של מערכות טכנולוגיות ומחשבים לדמות היבטים של תבונה אנושית, ובכלל זה למידה, הסקת מסקנות, פתרון בעיות ותפיסה חזותית או לשונית.
בניגוד לתוכנות מחשב מסורתיות הפועלות לפי סדרת הוראות קבועה מראש, מערכות בינה מלאכותית מבוססות על אלגוריתמים המסוגלים לזהות דפוסים בתוך כמויות אדירות של נתונים, להסתגל למצבים משתנים ולבצע משימות המצריכות יכולת ניתוח מורכבת ושיקול דעת.
בעשורים הראשונים של המאה ה-21 הפכה הבינה המלאכותית לאחת הטכנולוגיות המעצבות ביותר של האנושות.
היא נחשבת לטכנולוגיה רב-תכליתית, בדומה למנוע הקיטור או לחשמל, המהווה תשתית לשינויים עמוקים בכלכלה, בתרבות ובחברה.
השפעתה ניכרת במגוון רחב של תחומים: החל משיפור האבחון ברפואה והאצת מחקר מדעי, דרך אוטומיזציה של שוק העבודה, ועד לפיתוחה של בינה מלאכותית יוצרת המטשטשת את הגבולות המסורתיים בין יצירה אנושית למעשה ידי מכונה.
לצד השפעתה האזרחית, הבינה המלאכותית מהווה מוקד מרכזי במאבק על עוצמה גיאופוליטית.
השליטה בטכנולוגיה זו, הכוללת את כוח העיבוד (שבבים), מאגרי הנתונים וההון האנושי – הפכה למדד לעוצמה לאומית ולריבונות דיגיטלית.
בעולם המודרני הולכים ומתגבשים שני מוקדי כוח עיקריים השולטים בתשתית הטכנולוגית העולמית, ארצות הברית וסין.
מדינות וגושים פוליטיים (כגון האיחוד האירופי) שואפים להבטיח את עצמאותם הטכנולוגית כדי למנוע תלות מוחלטת בתשתיות ובאלגוריתמים של המעצמות הדומיננטיות.
למאבק זה השלכות ישירות על הביטחון לאומי, על יציבותן של מערכות דמוקרטיות מול מערכות אוטוקרטיות, ועל היכולת של מדינות לעצב את הערכים המוסריים והאתיים המוטמעים בטכנולוגיה שתנהל את חיי אזרחיהן בעתיד.
הגדרה רחבה יותר לתחום זה ניתנה על ידי מרווין מינסקי:
התפתחות הבינה המלאכותית התעצבה לאורך השנים סביב הפער המובנה שבין מודלים מתמטיים מוקדמים לבין היכולת הטכנית לממשם בפועל.
פער זה נבע מכך שבעוד שחלוצי התחום הגדירו כבר במחצית המאה ה-20 תיאוריות המסוגלות לדמות היבטים של תבונה אנושית, היישום המעשי שלהן נאלץ להמתין עשורים רבים לעלייה משמעותית בכוח המחשוב ובזמינות הנתונים.
המכשול לא היה רק יכולת העיבוד המוגבלת של המחשבים באותה עת, אלא גם הקושי בניסוח תוכניות המנצלות אותה לביצוע פעולות קוגניטיביות מורכבות.
מצב זה הוביל לתנודות חריפות בתולדות התחום, בין גלי אופטימיות והשקעות מאסיביות לבין תקופות של אכזבה וצמצום משאבים, המכונות "חורפי בינה מלאכותית".
שורשים תיאורטיים ולידת ה"מכונה החושבת" (1943–1956)
עוד בטרם נבנו המחשבים הדיגיטליים הראשונים, הונחו היסודות ליצירת בינה סינתטית מתוך ניסיון לחקות את המבנה הביולוגי של המוח.
בשנת 1943, הנוירופיזיולוג האמריקאי וורן מקולוק והלוגיקן וולטר פיטס פרסמו מודל מתמטי המדמה פעילות של נוירון ביולוגי.
המודל התבסס על "לוגיקה בוליאנית", שיטה מתמטית המייצגת מידע באמצעות ערכים של "אמת" או "שקר" (0 או 1).
היה זה הניסיון המדעי הראשון להוכיח כי תהליכים מוחיים ניתנים לתרגום לשפה של חישוב לוגי.
בשנת 1950, המתמטיקאי הבריטי ומחלוצי מדעי המחשב, אלן טיורינג, פרסם את מאמרו המכונן "מחשוב ותבונה" (Computing Machinery and Intelligence).
טיורינג, שהתפרסם בזכות תרומתו לפיצוח קוד ה"אניגמה" הגרמני, הציע להסיט את הדיון מהשאלה הפילוסופית המופשטת "האם מכונות חושבות?" לעבר מבחן התנהגותי מעשי, מבחן טיורינג (המוכר במקור כ"משחק החיקוי").
הוא חזה כי עד סוף המאה ה-20, הטכנולוגיה תאפשר למחשבים להחזיק בנפח זיכרון של כ- ביטים, נפח שיאפשר להם להטעות בני אדם בשיחה חופשית, כלומר לגרום להם לחשוב שהם משוחחים עם אדם אחר ולא עם מכונה.
נקודת המפנה שהפכה את הרעיונות הללו לתחום מחקר רשמי התרחשה בקיץ 1956, בכינוס אקדמי שנערך במכללת דארטמות'.
בסדנה זו, שאורגנה על ידי מדען המחשב ג'ון מקארתי יחד עם דמויות מפתח כגון מרווין מינסקי וקלוד שאנון, נטבע לראשונה המונח "בינה מלאכותית".
הנחת היסוד של המשתתפים הייתה מרחיקת לכת, ולפיה האינטליגנציה איננה תכונה ביולוגית מסתורית, אלא תהליך שניתן לפירוק לוגי.
הם האמינו כי כל היבט של למידה או יצירתיות ניתן לניסוח כסדרת פעולות מתמטיות מדויקות, שאותן ניתן יהיה לתכנת אל תוך מכונה.
בעשורים הראשונים שלאחר ועידת דארטמות' שלטה בקהילה המדעית הגישה ה"סמלית" (Symbolic AI).
גישה זו, שכונתה לימים "בינה מלאכותית קלאסית", התבססה על ההנחה כי המוח האנושי פועל כמערכת המעבדת סמלים לפי חוקים לוגיים קבועים.
החוקרים האמינו כי אם יצליחו לנסח את הידע האנושי כשורות קוד של "אם-אז" (If-Then), המחשב יפגין תבונה.
ההתלהבות בקהילה הייתה כה רבה, עד שחתן פרס נובל, הרברט סיימון, חזה בשנת 1965 כי "תוך עשרים שנה מכונות יוכלו לבצע כל עבודה שאדם מסוגל לעשות".
אולם, ככל שהמחשבים השתפרו בביצוע משימות לוגיות מורכבות, נתקלו החוקרים בתופעה מתסכלת: פעולות שנחשבות קשות לבני אדם ודורשות אינטליגנציה גבוהה (כגון שחמט או הוכחת משפטים), התגלו כקלות למחשב; לעומת זאת, פעולות שנראות לנו פשוטות וחסרות מאמץ (כגון זיהוי פנים, הליכה בחדר או קיפול כביסה), התגלו כאתגר חישובי כמעט בלתי אפשרי.
הפרדוקס הזה, שלימים כונה "פרדוקס מוראבק" (Moravec's paradox), נובע מכך שהמיומנויות ה"פשוטות" שלנו עברו אופטימיזציה ביולוגית במשך מיליוני שנות אבולוציה והן מבוצעות באופן לא-מודע, בעוד שהחשיבה הלוגית היא יכולת חדשה יחסית הדורשת מאמץ מודע, ולכן קל יותר לנסח אותה כאלגוריתם.
במקביל לגישה הסמלית, התפתח ערוץ מחקר אלטרנטיבי שניסה לחקות את המבנה הביולוגי של המוח: "רשתות עצביות".
בשנת 1958 פיתח הפסיכולוג האמריקאי פרנק רוזנבלט את פרספטרון, המודל הראשון של מכונה המסוגלת ללמוד בעצמה מדוגמאות, במקום לפעול לפי חוקים שתוכנתו מראש.
אולם, ההבטחה הגדולה התנפצה ב-1969, כאשר חוקרי הבינה המלאכותית מרווין מינסקי וסימור פאפרט פרסמו ספר ובו הוכיחו מתמטית כי במתכונתו הנוכחית, המודל מוגבל מאוד ואינו מסוגל אף לפתור בעיות לוגיות בסיסיות (כגון בעיית ה-XOR).
הביקורת הובילה לייבוש כמעט מוחלט של תקציבי המחקר בתחום הרשתות העצביות למשך כשני עשורים.
הפער העצום בין ההבטחות הגרנדיוזיות לבין המציאות המוגבלת הוביל למשבר אמון עמוק בקרב הממשלות וגופי המימון.
בשנת 1984, בכנס של האגודה האמריקאית לבינה מלאכותית (AAAI), הזהירו החוקרים מפני "חורף הבינה המלאכותית", תקופה של קיצוצים נרחבים וסגירת מעבדות מחקר.
במבט לאחור, התברר כי החסם העיקרי באותה עת לא היה רק האלגוריתמיקה, אלא המחסור בכוח גולמי, מחשבי המאה ה-20 היו חלשים מכדי לבצע את כמות החישובים העצומה הנדרשת ללמידה אמיתית, תובנה שנוסחה לימים כ"לקח מר" (The Bitter Lesson) של התחום.
מהפכת הלמידה העמוקה והטרנספורמרים (1990–2022)
בשנות ה-90 התרחש מעבר הדרגתי מניסיון לתכנת את המחשב באמצעות חוקי לוגיקה נוקשים, לשימוש בסטטיסטיקה והסתברות.
מדען המחשב יהודה פרל הניח את היסודות למערכות שמסוגלות לפעול גם בתנאי אי-ודאות, אך הפריצה האמיתית בחיקוי המוח הגיעה מכיוון אחר: "רשתות נוירונים".
רשת כזו היא למעשה מערכת של שכבות חישוביות, המעבירות מידע זו לזו בדומה לתאים במוח.
כדי שהרשת תלמד, פיתחו חוקרים ובהם ג'פרי הינטון את אלגוריתם ה"פעפוע לאחור" (Backpropagation).
שיטה זו מאפשרת למערכת להשוות את התשובה שלה לתשובה הנכונה, לחשב את גודל הטעות, ולחזור אחורה כדי לתקן בעדינות את עוצמת הקשרים בין הנוירונים, כך שבפעם הבאה הטעות תהיה קטנה יותר.
השילוב הזה הוליד את AlexNet, מודל של "למידה עמוקה" (רשת נוירונים רבת-שכבות) שהוצג בתחרות זיהוי תמונות.
בניגוד למודלים הקודמים, שניסו לזהות אובייקטים לפי חוקים ידניים שהוגדרו מראש (כמו "חפש צורה עגולה"), AlexNet למד את המאפיינים בעצמו מתוך הדוגמאות, והתעלה על המתחרים בפער עצום ששינה את התחום.
בשנת 2017 חלה קפיצת מדרגה נוספת, הפעם בתחום השפה.
חוקרים מחברת גוגל הציגו ארכיטקטורה (מבנה תוכנה) חדשה בשם טרנספורמר.
עד אז, מחשבים קראו טקסט כמו בני אדם, מילה אחר מילה – ולכן נטו "לשכוח" את תחילת המשפט כשהגיעו לסופו.
הטרנספורמר הציג מנגנון "קשב" (Attention), המאפשר למודל להסתכל על כל המילים במשפט בבת אחת ולזהות קשרים סמויים בין מילים רחוקות (למשל, להבין שהמילה "הוא" בסוף פסקה מתייחסת לאדם שהוזכר בתחילתה).
יכולת זו אפשרה את בנייתם של מודלי שפה גדולים (LLMs), מערכות ענק שלמדו את הסטטיסטיקה של השפה מתוך קריאת כמות טקסטים אדירה הקיימת באינטרנט.
עידן הבינה היוצרת והחתירה לבינה כללית (2022–הווה)
החל משנת 2022, חלה תפנית משמעותית בתחום ומערכות הבינה המלאכותית עברו משלבי מחקר במעבדות סגורות לשימוש נרחב בציבור.
התקדמות זו נבעה מההבנה כי הגדלת מודלי השפה בלבד אינה מבטיחה את יכולתם למלא אחר כוונת המשתמש באופן מדויק או בטוח.
החוקרים נעזרו בבני אדם כדי לדרג את תשובות המחשב - "למידת חיזוק ממשוב אנושי" (RLHF).
תהליך זה "אילף" את המודלים להעדיף תגובות מועילות ובטוחות על פני תשובות סתמיות.
המודל הראשון שהדגים הצלחה זו היה InstructGPT, שהצליח לבצע "מטלות שפה" מגוונות, כגון כתיבת קוד תוכנה, סיכום טקסטים ויצירה ספרותית, ברמה שהפתיעה את קהילת המחקר וסללה את הדרך להשקת מודלי שיחה נגישים לכול.
במקביל לעולם השפה, התחוללה פריצת דרך משמעותית בתחום הראייה הממוחשבת עם פיתוח מודלים של "דיפוזיה לטנטית".
כדי לייצר תמונה ריאליסטית מבלי לצרוך כוח מחשוב אדיר ויקר, המערכות החדשות החלו לפעול בתוך "מרחב ייצוג דחוס" – ייצוג מתמטי המכיל רק את המידע המהותי על המבנה והצורות של התמונה, במקום לעבד כל פיקסל ופיקסל בנפרד.
מודלים אלו הפכו במהרה ל"רב-מודאליים" (Multimodal), כלומר מערכות המסוגלות לגשר בין "חושים" שונים, כמו קבלת הנחיה בטקסט והפיכתה לתמונה תואמת באופן מיידי.
שלב נוסף בהתפתחות היה שכלול יכולות ה"חשיבה" (Reasoning) של המכונה.
באמצעות טכניקה המכונה "שרשרת מחשבה" (Chain-of-Thought), למדו המודלים לפתור בעיות מורכבות על ידי פירוקן לסדרה של שלבי ביניים לוגיים, בדומה לאדם הכותב את שלבי הפתרון של תרגיל מתמטי מורכב כדי לא לטעות.
יכולת זו אינה משמשת רק להסבר התוצאה למשתמש, אלא הכרחית לאלגוריתם עצמו כדי להגיע למסקנה נכונה.
התפתחויות אלו נתפסות כצעדים משמעותיים לקראת היעד של "בינה מלאכותית כללית" (AGI), השאיפה ליצור מערכת המסוגלת לבצע כל משימה אינטלקטואלית שהאדם מסוגל לה.
העליונות הטכנולוגית של הבינה המלאכותית הפכה אותה לנכס אסטרטגי המגדיר מחדש את יחסי הכוחות העולמיים.
במוקד המאבק ניצבים ה"מוליכים למחצה", החומרים המרכיבים את שבבי המחשב המתקדמים, המהווים את התשתית הפיזית ההכרחית להרצת החישובים העצומים של הבינה המלאכותית.
הממשל האמריקאי החל להטיל מגבלות ייצוא חריפות שנועדו למנוע מסין גישה ל"נקודות חנק" טכנולוגיות, מתוך הבנה כי השליטה בשבבים היא המפתח לעליונות כלכלית וצבאית בעשורים הקרובים.
מהלכים אלו העניקו משמעות מחודשת למושג ריבונות דיגיטלית.
בעוד שבעבר התמקד המונח בשליטה במידע וברשתות תקשורת, כעת הוא מבטא את שאיפתן של מדינות להבטיח בעלות על מלוא שרשרת הערך' החל מייצור שבבים עצמאי, דרך ריכוז הון אנושי מיומן ועד לפיתוח מודלי שפה שאינם תלויים במעצמות זרות.
במקביל למרוץ החימוש הטכנולוגי, האיחוד האירופי אישר בשנת 2024 את "חוק הבינה המלאכותית" (EU AI Act).
חוק זה הוא הרגולציה המקיפה הראשונה בעולם המדרגת מערכות לפי רמת הסיכון שהן מציבות לזכויות אדם, ואוסרת על שימושים בעלי "סיכון בלתי מתקבל על הדעת", כגון מערכות המבצעות דירוג חברתי של אזרחים.
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".
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 הכינוי "בינה מלאכותית" הוא "הקבוצה של הבעיות במדעי המחשב שאין להן פתרונות טובים כרגע".
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.
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.
באוגוסט 2024, משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה פרסם, במעמד מחייב, את מסמך "עקרונות, מדיניות, רגולציה ואתיקה" שהופץ בדצמבר 2023. המסמך, בין השאר, מגדיר שאין כוונה לפרסם חקיקה ראשית, בשלב זה ושהציפייה של הממשלה, לגבי תחומים שיש להם רגולטור ייעודי - שהרגולטור הענפי המדובר, יגדיר את האסדרה הנדרשת בתחום עליו הוא מופקד.
ככל הידוע, התחום היחידי לגביו פורסם מסמך כזה הוא התחום הפיננסי וגם הוא, נכון למרץ 2025, אינו במעמד מחייב.
הנושא נמצא במחלוקת, בישראל, בעיקר על רקע העובדה שגם האיחוד האירופאי וגם ארצות הברית, כן מפרסמות מסמכי אסדרה ייעודיים.
באוגוסט 2025, הלשכה לטכנולוגיות המידע בישראל הכריזה על מתן הסמכה למקצוע מיישם בינה מלאכותית, במסלול של 4 רמות הסמכה: מורשה, מוסמך, מומחה, בכיר.
המודלים משתמשים בכמויות עצומות של מידע מהרשת ודבר זה מייצר דיונים רבים מאחרי הקלעים של חברות טכנולוגיות עם דגש על רלוונטיות של חוקים אלה בעידן הנוכחי.
חלק מיוצרי המידע כבר אינם מוכנים לספק אותו בחינם.
באוגוסט 2023 פורסם כי הניו יורק טיימס, CNN והשידור הציבורי באוסטרליה החליטו לחסום את הבוט של OpenAI מלקצור את תוכניהם.
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 וזיהוי פנים במצלמות טלוויזיה במעגל סגור.
לכן בינה מלאכותית נעשתה לדיסציפלינה הנדסית, העוסקת בפתרון בעיות מעשיות.
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.
אף על פי שההתקדמות 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.
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 ג'פרדי!, 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.
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.
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 כללית.
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 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 ליכולת של הבינה המלאכותית להשתוות לבינה אנושית.
בפברואר 2025 נודע שקבוצת המפתחים שפיתחו את Pluribus (התוכנה שמנצחת במשחקי פוקר, שלעיל) - עברה לחברת OpenAI והייתה לה תרומה ניכרת להתפתחות תחום מודלי השפה הגדולים - בכל הקשור למודלים שיודעים לנמק.
יישומים בולטים בתחום הבינה המלאכותית
יישומי בינה מלאכותית כוללים מנועי חיפוש מתקדמים באינטרנט (למשל, חיפוש גוגל), מערכות המלצות (בשימוש על ידי YouTube, אמזון ונטפליקס), הבנת דיבור אנושי (כגון סירי ואלכסה), מכוניות אוטונומיות, ובינה מלאכותית יוצרת (ג'מיני, Midjourney ועוד), והיכולת להתחרות ברמה הגבוהה ביותר במשחקים אסטרטגיים (כגון שחמט ו-Go).
בנובמבר 2022 השיקה חברת OpenAI צ'אטבוט שיחה שנקרא ChatGPT.
הבוט זכה לפופולריות רבה ונוהג לייחס לו את הבאת הנושא למודעות של הציבור הרחב.
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 על נושאים 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 ווידאו, 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, ויקיפדיה 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 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.
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 המשקולות 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 בלי להתאמן על מיליוני דוגמאות של תמונות דומות.
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 ההנחיה (Prompt), בטכניקה זו המודל בודק "לאיזה קבוצה או הקשר" חלון ההנחיה (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 ווידאו, היא יכולה לנתח כמה התחזית שלה הייתה שגויה ולתקן את המשקולות של השכבות הייעודיות כך שהשגיאות יצטמצמו תוך כדי ריצה.
לנושא היכולת הזו התפתח ז'רגון 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 הווירטואלי, 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 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 ווידאו מטקסטים ואף להפיק "סרט" הכולל הכנת תסריט, הכנת סטוריבורד, הפקת ווידאו 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 למעשי 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 או ליישומים גאוגרפיים — מודלים תלת־ממדיים של העולם משמשים את תעשיית משחקי המחשב, הם הכרחיים לסוגים 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" ומווידאו.
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 לבניית מודלים תלת־ממדיים באמצעות בינה מלאכותית, חברת World - Labs.
שימוש בולט נוסף בתחום הבינה המלאכותית הוא בכל הקשור ל"מערכות מידע גאוגרפיות" (GIS) כאשר מודלי בינה מלאכותית מאפשרים "לחלץ ישויות גאוגרפיות" מתצלומי אוויר או צילומי לווין, כמו למשל, כבישים, פסי רכבת, מבנים, סוגים שונים של צמחייה וכדומה.
החיבור בין מודלי בינה מלאכותית הנוגעים ל"מערכות מידע גאוגרפיות" ובמקביל, לבסיסי מידע מייצר יכולות לתת תחזיות רלוונטיות כמו למשל, חיבור בין מערכות מיפוי לתחזיות מזג אוויר מאפשר לתת תחזית שיטפונות, הן לרשויות החירום והן לתושבים שעלולים להיות מושפעים.
קיום המודלים התלת־ממדיים או "מערכות המידע הגאוגרפיות" (GIS) מאפשר גם לתמוך יישומים של "בינה מלאכותית יוצרת" לשימושים נוספים, כמו למשל, דימוי של החזרי אור, שבירת אור, דימוי סוגים של חומרים וטקסטורות ועוד.
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, ווידאו 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.
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 על ידי 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.
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 שנותנות שרות של "נסיעה לפי קריאה" הן החברות "ליפט", "אובר", "ווימו" ודומותיהן - חלקן התפתחו להיות חברות ענק גלובליות.
התחום הכי בולט בהקשר זה, זו המכונית האוטונומית.
נכון ל-2025 יש מגוון כיווני התפתחות ובכללם פיתוח "רובוטקסי", פיתוח תחבורה ציבורית אוטונומית, משאיות, שאטלים ואפילו כלי רכב פרטיים.
לפי חישובים שונים, אם תחום זה יוכיח שהוא יכול לצמצם את כמות תאונות הדרכים, יש לו פוטנציאל לצמצם את כמות ההרוגים בסדר גודל של מיליון אנשים בשנה, כל שנה, לכל העתיד האנושי.
יעד זה הוא בעל משמעות ניכרת ויש בו גם הקפי השקעות גדולים מאוד מכיוון שיש, נכון ל-2025, למעלה ממיליארד כלי רכב בעולם והם משקפים שוק פוטנציאלי של טריליוני דולר רבים.
בעולם המערבי, החברה שנכון למרץ 2025, היא החברה שיש לה הכי הרבה כלי רכב שמובילים אנשים תמורת תשלום, ללא נהג לצורכי בקרה היא חברת ויימו.
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 טיס לא מאוישים או רחפנים, הבנה איזו תוכנית השקיה, 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 דוגמה 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.
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 .
מחקר רב התמקד ב"עולם הקוביות", שמורכב מקוביות בצבעים וצורות שונות המסודרים על משטח ישר.
יישומים בתחום הבינה המלאכותית כוללים:
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 של התמונות למטריצות RGB, וזיהוי אובייקטים בתוך 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.
מערכות מומחה: מערכות המתבססות על הידע של מומחים בתחום מסוים ועל תהליכי קבלת החלטות בתחום זה, ומסייעות בתהליכים אלה.
דמויות בולטות בתחום הבינה המלאכותית
ג'פרי הינטון חלוץ בלמידה עמוקה ורשתות נוירונים מלאכותיות, חתן פרס נובל, ב-2023 התפטר מגוגל.
מזהיר מסכנות של הבינה המלאכותית והשימוש בה.
ג'ון מקארתי מדען מחשב שטבע את המונח "בינה מלאכותית" והיה מחלוצי חקר התחום ג'ק קופלנדפילוסוף בריטי, פרופסור באוניברסיטת קנטרברי בניו־זילנד, חוקר את עבודתו של אלן טיורינג, מייסד ארכיון טיורינג להיסטוריה של המחשוב, ומחבר ספרים מרכזיים על תולדות המחשב והבינה המלאכותית.
יאן לקון ה"אבא" של רשתות קונבולוציה, המדען המוביל בנושא בינה מלאכותית בפייסבוק, חתן פרס טיורינג יהושע בנג'יו חוקר בתחום הלמידה העמוקה, מהאבות המייסדים של רשתות נוריונים מלאכותיות בגל הנוכחי, חתן פרס טיורינג אנדרו אנג מחנך ידוע בתחום הבינה המלאכותית, ממייסדי "קורסרה" ו"גוגל בריין".
כתב מספר ספרים בתחום הבינה המלאכותית.
דמיס הסביס ממייסדי DeepMind ששייכת כיום לגוגל, חתן פרס נובל, אחראי, בין השאר לפיתוח יכולת לחזות את המבנה התלת־ממדי של חלבונים - לפי המבנה הכימי שלהם באמצעות מודל AlphaFold פיי-פיי לי מומחית בנושא ראייה ממוחשבת.
הייתה הפרופסור הראשונה שבנתה בסיס נתונים גדול של תמונות מתויגות מה שהיווה בסיס לפריצת התחוםאיליה סוצקבר ממייסדי OpenAI, נחשב מגדולי הדור בתחום הבינה המלאכותית, גדל בישראל.
ייסד את חברת Safe Superintelligence Inc ביחד עם דניאל גרוס ודניאל לוי שמגייסת (ב-2025) לפי שווי של שלושים מיליארד דולר, אף על פי שמעולם לא מכרה דבר.
משרדי החברה ממוקמים בתל אביב, כמו גם בארצות הברית.
סם אלטמן מנכ"ל OpenAI, משפיען מהותי בשדה הבינה המלאכותית, היה נשיא Y Combinator, השקיע ב־Airbnb, בחברות שעוסקות במיזוג גרעיני ובחברות רבות נוספות.
אילון מאסק יזם סדרתי, ממיסדי OpenAI.
מנכ"ל ומייסד Space-X, מנכ"ל ומייסד Tesla, מראשוני Pay-Pal.
ממיסדי "ניורולינק" ו"בורינג".ג'ף דין ראש תחום בינה מלאכותית ו"גוגל בריין" בגוגל סטיוארט ראסל מחבר ספרים בתחום בינה מלאכותית, חוקר מוביל בנושא בטיחות ואתיקה יהודה פרל חלוץ בנושא סיבתיות והנמקות סטטיסטיות, חתן פרס טיורינג.
אביו של העיתונאי דניאל פרל שנחטף בפקיסטן וראשו נערף על ידי מוסלמים קיצוניים סבסטיאן ת'רון ממציא בתחום רובוטיקה ורכב אוטונומי.
מייסד Udacity, פלטפורמה מקוונת לקורסים אקדמאים באינטרנט.
דפנה קולרמומחית במודלים סטטיסתיים, ממייסדות "קורסרה", נכון ל-2025, עוסקת בפיתוח תרופות בעזרת בינה מלאכותית, כולל מחקר באמצעות אורגנואידים.
מירה מוראטימנכ"לית חברת "מכונות חושבות", הייתה CTO ומנכ"לית של חברת OpenAI, ילידת אלבניה, עבדה ב-TESLA ובחברות רבות נוספות.
הוגה דעות בולט בכל הקשור להשפעות הבינה המלאכותית בעתיד, נכון ל-2025, עובד בגוגל
בינה - הבית של היהדות הישראלית (גם: בינ"ה, ראשי תיבות של "בית יוצר נשמת האומה", ביטוי שטבע חיים נחמן ביאליק) הוא ארגון שעוסק בחינוך לזהות יהודית ותרבות ישראלית.
הארגון הוקם ב-1995 על ידי חברים מהתנועה הקיבוצית לאחר רצח יצחק רבין, כדי לגבש תפישות של יהדות הומניסטית וליצור שפה משותפת שתוכל לגשר בין ציבורים בחברה הישראלית.
בראש הארגון עומד ניר ברוידא.
בינ"ה מקדמת זהות יהודית חילונית עבור יהודים בישראל ובעולם הרואים ביהדות חלק חשוב מזהותם ומרכיב משמעותי בעיצוב תפיסת עולמם.
תפיסת העולם של בינ"ה מקדמת יהדות עכשווית, מגוונת ופלורליסטית, וחיבור בין ארון הספרים היהודי ובין צדק ואקטיביזם חברתי ושאיפה לתיקון עולם.