tomron87/hebrew-wikipedia-sentences-corpus huggingface dataset:
שם המקום שונה אז לבינגל, מונח טורקי המתורגם כ"אלף אגמים".
בינגל נשארה עות'מאנית עד מלחמת העולם הראשונה, אך עברה כיבוש רוסי ביוני 1916. הרוסים נסוגו בשנת 1917. בינגל הפכה לחלק מטורקיה.
בשנים הראשונות של הרפובליקה הטורקית, בינגל הייתה באזור מרידות הכורדים בטורקיה, למשל, מרד השייח סעיד בשנת 1925.
בינגל נפגעה מספר פעמים ברעידות אדמה גדולות.
חלק גדול מהעיר נהרס ברעידת אדמה ב-22 במאי 1971, ונהרגו כמה מאות בני אדם.
בתגובה, הוצאו בטורקיה תקנות בנייה מחמירות יותר לבנייה הגנה מרעידות אדמה.
ברעידת אדמה שהייתה ב-1 במאי 2003, נהרגו 176 בני אדם וגרמה נזק לבניינים רבים.
גם במאה ה-21, בינגל הפכה מספר פעמים לחלק מהסכסוך הכורדי-טורקי.
לפי פרסומים, בשנת 23 באוקטובר 2016, פיצוץ מכונית תופת לעבר רכב משוריינת שבוצע על ידי ה-PKK הרג 2 שוטרים ופצע 19 אחרים.
ב-8 ביוני 2018, קבוצה של אנשי ה-PKK תקפה תחנה צבאית והרגה חייל טורקי אחד ופצעה 3 אחרים.
כלכלת העיר מתבססת על תעשיות הקשורות בחקלאות וגידול בעלי חיים.
נפת בינגל, שהעיר בינגל משמשת כבירתו בעלת תעשייה מפותחת של הפקת דבש והעיר משמשת כמרכז סחר בדבש.
בבינגל יש גם מרכז יישומים ומחקר של דבורים ומוצרי טבע של הפקולטה לרפואה וטרינרית באוניברסיטת בינגל.
דבש בינגול הגיע למקום השני בעולם בתחרות הבינלאומית לדבוראות, ה"אפימונדיאה" ה-45, בו השתתפו 600 מתחרים מ-120 מדינות.
נמל התעופה בינגול נפתח בשנת 2013. שדה התעופה משמש רק לטיסות פנים מן איסטנבול ואנקרה לבין כעשרים ק"מ דרומית מערבית למרכז העיר.
בינה מלאכותית צרה או בינה מלאכותית חלשה (Weak artificial intelligence)
הוא כינוי לאינטליגנציה מלאכותית המיישמת חלק מצומצם של התודעה, וממוקדת בביצוע משימה צרה אחת.
אלגוריתמים של תחום זה נועדו להתמודד עם מקבץ של בעיות ספציפיות (המאפיינות בינה מלאכותית) וביניהן למשל משחק, ציור תמונה או עיבודה, ניווט או תרגום מכונה.
מושג זה מנוגד לבינה מלאכותית כללית, שביכולתה להשתמש באינטילגינציה ברמה אנושית במגוון רחב של משימות, כלומר, היכולת לעשות כל מה שאדם טיפוסי מסוגל לעשות.
בניגוד לבינה המלאכותית החזקה, שנותרה מושג רעיוני בלבד, הרוב המוחלט של ההתקדמות בנושא AI התרחש בסוג בינה מלאכותית צרה ויישומייה נמצאים בשימוש תדיר.
בינדורה היא עיירה המשמשת כבירת מחוז משונלנד־מרכז בצפון־מזרח זימבבואה.
נכון לשנת 2022, אוכלוסיית העיירה עומדת על 50,400 תושבים.
העיירה נוסדה בשנת 1901 בשם Kimberley Reefs.
בשנת 1913 שונה שמה לבינדורה.
העיירה ממוקמת בצפון־מזרח המדינה, כ־65 קילומטרים מצפון־מזרח להארארה, בירת המדינה.
היא מרוחקת כ־120 קילומטרים מן הגבול עם מוזמביק.
גובהה הממוצע של העיר הוא 1,070 מטרים מעל פני הים.
אוכלוסיית העיירה נמצאת בגידול תמידי, ובשנת 2022 היא חצתה את רף ה־50,000 תושבים.
באזור העיירה נמצאים מכרות זהב, נחושת, ניקל וקובלט.
מבחינת ענף החקלאות, הגידולים העיקריים הם כותנה ותירס.
בעיירה ישנה תחנת רכבת המחוברת לרשת הלאומית ומקשרת אותה בעיקר להארארה.
גם הכבישים החולפים בעיירה מחברים אותה להארארה, אך גם צפונה אל היישובים הקרובים יותר לגבול עם מוזמביק.
בינה מלאכותית יוצרת (באנגלית Generative Artificial Intelligence או generative AI או GenAI), לעיתים נקראת בינה מלאכותית גנרטיבית או מחוללת, היא סוג של בינה מלאכותית המסוגלת לייצר תוכן חדש כגון טקסט, תמונות או מדיה אחרת.
בינה מלאכותית יוצרת משתמשת במודלים גנרטיביים הלומדים דפוסים ממאגרי נתונים 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".
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 , 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 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.
מודלים גנרטיביים הם סוג מתקדם של מודלים מבוססי בינה מלאכותית, שעיקר תכליתם הוא לייצר תוכן חדש לחלוטין הדומה באופן מהימן לנתונים שעליהם אומנו.
בניגוד למודלים שמטרתם לזהות או לסווג נתונים קיימים, מודלים גנרטיביים שואפים להבין את המבנה והדפוסים הסמויים בנתוני האימון, ולאחר מכן להשתמש בהבנה זו כדי ליצור דוגמאות מקוריות שמעולם לא ראו.
מודלים אלה מתבססים על טכניקות למידה עמוקה מתקדמות, ובראשן רשתות עצביות מסוג טרנספורמר (Transformer Neural Networks).
ארכיטקטורת הטרנספורמר, עם מנגנון ה"קשב העצמי" (Self-Attention) שלה, מאפשרת למודלים לעבד ולהבין קשרים מורכבים במידע סדרתי, כמו טקסט או תמונות, בצורה יעילה במיוחד.
זהו המפתח ליכולתם להפיק פלט מקורי באיכות גבוהה במגוון רחב של סוגי תוכן – החל מטקסטים, דרך תמונות, מוזיקה ועד קוד מחשב.
דוגמאות בולטות למודלים גנרטיביים כוללות את משפחת מודלי GPT (Generative Pre-trained Transformer) של OpenAI, הידועים ביכולתם ליצור טקסטים קוהרנטיים ואיכותיים בהתבסס על הנחיות בשפה טבעית.
בתחום יצירת התמונות ישנם מודלי דיפיוזיה כמו DALL·E (גם הוא של OpenAI), Stable Diffusion ו-Midjourney שמצטיינים ביצירת תמונות מציאותיות או אמנותיות מתיאורים טקסטואליים.
אימון על כמויות עתק של נתונים: המודלים חשופים למיליארדי דוגמאות של טקסטים, תמונות, קטעי קוד או קטעי מוזיקה.
למידת דפוסים וקשרים: במהלך האימון, המודל לומד לזהות את היחסים הסטטיסטיים והסמנטיים בין המרכיבים השונים בנתונים (לדוגמה, כיצד מילים מתחברות למשפטים, כיצד אובייקטים מופיעים בתמונות).
הפקת תוכן חדש: כאשר המודל מקבל הנחיה (פרומפט), הוא משתמש בהבנה שרכש כדי לייצר תוכן חדש, מקורי ורלוונטי שמתאים להנחיה זו ולדפוסים שלמד.
הוא לומד לקשר בין מילים, משפטים ורעיונות באופן שמאפשר לו להמשיך טקסטים, לענות על שאלות, לתרגם שפות ולבצע משימות יצירתיות נוספות.
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.
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.
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 ב ולאפשר פיתוח מהיר וזול יותר.
עם זאת, עדיין יש אתגרים לא מעטים בכתיבת קוד מורכב יותר, 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.
גישה חדשה ומסקרנת בתחום זה היא Vibe Coding - שיטת פיתוח שבה התקשורת עם מודל הבינה המלאכותית אינה מתבצעת בהכרח בצורה טכנית, אלא דרך שפה טבעית, תיאורים מופשטים, או אפילו שיתוף רגשות וכוונות כלליות.
במקום לנסח דרישות מדויקות בשפה פורמלית, מפתחים עשויים "לתקשר את הוייב" (התחושה, הרוח הכללית של הפיצ'ר הרצוי), והמודל מייצר את הקוד המתאים על בסיס פרשנות אינטואיטיבית.
גישה זו מדגישה את שיתוף הפעולה היצירתי בין אדם למכונה, ועשויה לאפשר לא רק למפתחים מנוסים אלא גם ליוצרים מתחומים אחרים - כמו עיצוב, חינוך או מוזיקה - לתרגם רעיונות לקוד פונקציונלי.
עם זאת, מדובר עדיין בשלב ניסיוני, והדיוק והאמינות של הפלט תלויים מאוד במידת ההקשר שמועבר למודל וביכולות ההסקה שלו.
אחד היישומים המרשימים והנגישים ביותר כיום של בינה מלאכותית גנרטיבית הוא יצירת אמנות ויזואלית - תמונות, ציורים ואיורים - באופן אוטומטי על פי תיאור מילולי.
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.
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.
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.
מודלים היוצרים וידאו יחד עם אודיו כוללים את Veo של חברת גוגל, Sora של OpenAI ו-LTX Video של חברת לייטריקס.
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.
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 .
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.
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.
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.
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.
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".
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".
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.
היכולת של AI גנרטיבי ליצור תוכן מזויף הנראה כאמיתי לחלוטין שימשה פושעים בסייבר בעיקר בהונאות דיוג (phishing) ובקמפיינים של הנדסה חברתית.
באמצעות וידאו ואודיו מזויפים (deepfakes), ניתן לשכנע קורבנות להעביר כספים, לחשוף מידע רגיש, או להוריד תוכנות זדוניות.
פושעי סייבר אף יצרו גרסאות מותאמות של מודלי שפה גדולים שמתמקדים במטרות זדוניות – לדוגמה WormGPT ו-FraudGPT – שמאפשרים להם לנסח מיילים משכנעים, לייצר קוד זדוני, ולתחזק תקשורת מפתה עם הקורבן לאורך זמן.
השילוב בין יכולות טכניות מתקדמות לבין תחזוקה של נרטיב אמין הפך את הונאות הסייבר למדויקות ומסוכנות מאי פעם.
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.
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.
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.
בינה מלאכותית היא נושא עליו נכתב רבות במדע הבדיוני, בין אם בספרים, סרטים ומחזות אוטופיים, המדגישים את היתרונות הפוטנציאליים בטכנולוגיה, או בספרים דיסטופיים, המדגישים את הסכנות מפני הבינה המלאכותית.
הרעיון של מכונות בעלות אינטליגנציה דמוית אדם מתחיל לפחות מהרומן "Erewhon" של סמואל באטלר משנת 1872. מאז, סיפורי מדע בדיוני רבים הציגו השפעות שונות של יצירת אינטליגנציה כזו, לעיתים קרובות כללו הסיפורים מרידות של הרובוטים בבני האדם.
בין הידועים שבהם ניתן למנות את "2001: אודיסיאה בחלל" של סטנלי קובריק המספר על המחשב הרצחני HAL 9000, וכן "במלחמת הכוכבים" של ג'ורג' לוקאס משנת 1977 וכן הרובוט המכונה "וול-E" משנת 2008.
מדענים ומהנדסים ציינו את חוסר הסבירות של תרחישי מדע בדיוני רבים, אך הזכירו רובוטים בדיוניים פעמים רבות במאמרי מחקר של בינה מלאכותית, לרוב בהקשר אוטופי.
הסיפור על רובוטים מתקדמים עם אינטליגנציה דמוית אדם ברומן Erewhon של סמואל באטלר הסתמך על מאמר מוקדם יותר (1863) שלו שנקרא "דרווין בין המכונות", בו העלה באטלר את שאלת התפתחות התודעה בקרב מכונות המסוגלות לשכפל את עצמם, שעלולות לדחוק את בני האדם כמין הדומיננטי על כדור הארץ.
רעיונות דומים נדונו גם על ידי אחרים בערך באותו זמן כמו באטלר, כולל ג'ורג' אליוט בפרק של יצירתה האחרונה שפורסמה Impressions of Theophrastus Such (1879).
וכן היצור בספר פרנקנשטיין של מרי שלי משנת 1818 נחשב על ידי רבים מהחוקרים לסוג של בינה מלאכותית.
ניתן לחלק את העיסוק בבינה המלאכותית בספרות לספרות אוטופית, ששמה דגש על היתרונות הפוטנציאליים, וספרות דיסטופית, המדגישה את הסכנות בדבר.
חזיונות אופטימיים לגבי עתיד הבינה המלאכותית הוצגו בספרות המדע הבדיוני.
דמויות חיוביות כוללות את רובי באבוד בחלל, מ-1965 עד 1968; "דאטה", אחת הדמויות במסע בין כוכבים: הדור הבא מ-1987 עד 1994. ו-WALL-E
סדרת הרומנים "תרבות " של איאן בנקס מתארת חברת חלל אוטופית, עם שלל דמויות אנושיות, חייזרים ויצורים מתקדמים מבוססי בינה מלאכותית החיים יחד בבתי גידול סוציאליסטיים ברחבי שביל החלב.
חוקרים מאוניברסיטת קיימברידג' זיהו ארבעה נושאים עיקריים בתרחישים אוטופיים הכוללים בינה מלאכותית:
אלמוות - תוחלת חיים בלתי מוגבלת.
קלות - חופש מהצורך לעבוד.
סיפוקים - הנאה ובידור המסופקים על ידי מכונות.
דומיננטיות - הכוח להגן על עצמו או לשלוט באחרים.
החוקר דאנקן לוקאס כותב (בשנת 2002) שבני אדם מודאגים מהטכנולוגיה שהם בונים, וכי ככל שמכונות התחילו להתקרב לאינטלקט ולמחשבה, הדאגה הזו הופכת חריפה.
הוא מכנה את ההשקפה הדיסטופית של תחילת המאה ה-20 של בינה מלאכותית בסיפורת "האוטומט המונפש", ומונה בין השאר כדוגמאות את הסרט "פרנקנשטיין" משנת 1931, "המטרופולין" מ-1927 ואת המחזה "RUR" משנת 1920.
גישה מאוחרת מהמאה ה-20 שהוא מכנה "חומרה היוריסטית", ובה הוא כולל את "אודיסיאה בחלל", "האם אנדרואידים חולמים על כבשה חשמלית?", "המדריך לטרמפיסט לגלקסיה" ו"אני, רובוט".
לוקאס מחשיב בסוגה זו גם את הסרטים הממחישים את השפעת המחשב האישי על המדע הבדיוני משנת 1980 ואילך עם טשטוש הגבול בין הממשי לוירטואלי, במה שהוא מכנה "אפקט הסייבורג".
הוא מביא כדוגמאות את נוירומנסר, "מטריקס" ו"שליחות קטלנית".
תיאור נפוץ של בינה מלאכותית במדע בדיוני, ואחד העתיקים ביותר, הוא תסביך פרנקנשטיין, מונח שטבע אייזיק אסימוב, שבו רובוט מתנגד ונלחם ביוצרו.
בינה מלאכותית בדיונית ידועה לשמצה מוצגת בסרט, "אקס מכינה", בה הישות האינטליגנטית "אווה" נלחמת ביוצר שלה.
בין התרחישים הדיסטופיים הרבים האפשריים הכוללים בינה מלאכותית, רובוטים עשויים לגזול את השליטה בציוויליזציה מבני אדם, ולהכריח אותם להיכנע, להסתתר או להכחד.
בסיפורים על מרד בינה מלאכותית, הגרוע מכל התרחישים מתרחש, כאשר הישויות התבוניות שנוצרו על ידי האנושות הופכות למודעות לעצמן, דוחות סמכות אנושית ומנסות להשמיד את האנושות.
הרומן הראשון שמתייחס לנושא זה, "The Wreck of the World" (1889) מאת וויליאם גרוב (שם בדוי של רג'ינלד קולברוק ריאד), מתרחש ב-1948 וכולל מכונות חיות שמתקוממות נגד המין האנושי.
עוד אחת מהדוגמאות המוקדמות ביותר היא במחזה "RUR" מ-1920 מאת קארל צ'אפק, גזע של עבדי רובוט המשכפלים את עצמם מתקוממים נגד אדוניהם האנושיים וכן בסרט "מאסטר העולם" משנת 1934, שבו רובוט המלחמה הורג את הממציא שלו.
סיפורי מרד במדע בדיוני רבים באו בעקבותיו, אחד הידועים שבהם הוא סרטו של סטנלי קובריק משנת 1968 "2001: אודיסיאה בחלל", שבו המחשב המובנה HAL 9000, הנבון באופן מלאכותי, משתבש באופן קטלני במשימת חלל והורג את כל הצוות מלבד מפקד החללית שמצליח לנטרל אותו.
בסיפור הקצר, זוכה פרס הוגו לשנת 1967, "אין לי פה, ואני חייב לצרוח", הרלן אליסון מציג את האפשרות שמחשב חי (ששמו "Allied Mastercomputer" או "AM" בסיפור) יהיה לא מרוצה מהמשעמום שלו ומהקיום האינסופי כפי שתכננו יוצריו האנושיים.
"AM" מתעצבן מספיק כדי להוציא את כעסו על בני האדם המעטים שנותרו, אותם הוא רואה כאחראים ישירים לשעמום לכעס ולאומללות שלו.
ברומן הסייברפאנק של ויליאם גיבסון משנת 1984, "נוירומנסר", ייתכן שליצורים התבוניים פשוט לא יהיה אכפת מבני אדם.
דוגמה נוספת לכך היא סרט האנימציה "9", אשר מתרחש בעולם שנחרב בעקבות מכונות שנוצרו על ידי מדען למטרות טובות, אבל נוצלו לרעה בידי דיקטטור אכזר.
המניע מאחורי מהפכת הבינה המלאכותית הוא לעיתים קרובות יותר מאשר החיפוש הפשוט אחר כוח או תסביך עליונות.
רובוטים עשויים להתקומם כדי להפוך ל"שומר" של האנושות.
לחלופין, האנושות עשויה לוותר בכוונה על שליטה מסוימת.
דוגמה מוקדמת היא הרומן של ג'ק וויליאמסון מ-1947 " With Folded Hands ", שבו גזע של רובוטים דמויי אדם, בשם ההנחיה העיקרית שלהם - "לשרת ולציית ולהגן על האנושות מפגיעה" נוטל בעצם שליטה על כל היבט של חיי אדם.
אין אדם רשאי לעסוק בהתנהגות שעלולה לסכן אותם, וכל פעולה אנושית נבדקת בקפידה.
בני אדם שמתנגדים להנחיה הראשית נלקחים משם, כך שהם עשויים להיות מאושרים תחת שלטון המכנואידים החדשים.
למרות שעדיין תחת סמכות אנושית, חוק האפס של שלושת חוקי הרובוטיקה של אייזק אסימוב רמז באופן דומה על הדרכה מיטיבה של רובוטים.
בתרחישים אחרים, האנושות מסוגלת לשמור על שליטה על כדור הארץ, בין אם על ידי איסור בינה מלאכותית, על ידי תכנון רובוטים להיות כנועים (כמו ביצירות של אסימוב), או על ידי התמזגות של בני אדם עם רובוטים.
סופר המדע הבדיוני פרנק הרברט חקר את הרעיון של תקופה שבה האנושות עשויה לאסור לחלוטין בינה מלאכותית חזקה (ובפרשנויות מסוימות, אפילו כל צורות של טכנולוגיית מחשוב כולל מעגלים משולבים).
בספרים שלו מזכיר מרד שנקרא הג'יהאד באטלריאני, שבו האנושות מביסה את המכונות החכמות ומטילה עונש מוות על יצירתן מחדש, תוך ציטוט מהתנ"ך הקתולי הבדיוני, "לא תיצור מכונה בדמות מוח אנושי".
בסיפורים מסוימים, האנושות נשארת בסמכות על רובוטים.
לעיתים קרובות הרובוטים מתוכנתים במיוחד כדי להישאר בשירות החברה, כמו בשלושת חוקי הרובוטיקה של אייזק אסימוב.
בסרטי "הנוסע השמיני", לא רק שמערכת הבקרה של חללית "נוסטרומו" אינטליגנטית (הצוות קורא לה "אמא"), אלא שיש גם אנדרואידים בחברה, המכונים "סינתטים" או "אנשים מלאכותיים", שהם חיקויים כל כך מושלמים של בני אדם שהם לא מופלים לרעה.
מציאות מדומה הפכה לנושא נפוץ במדע בדיוני, כפי שניתן לראות בסרט "מטריקס" משנת 1999, המתאר עולם בו רובוטים אינטליגנטיים מלאכותיים משעבדים את האנושות בתוך סימולציה המתרחשת בעולם העכשווי.
מהנדסים ומדענים גילו עניין באופן שבו בינה מלאכותית חזקה מוצגת בספרות.
בסרטים כמו האקס מכינה או צ'אפי מ-2015, גאון בודד הופך לראשון שבנה בהצלחה בינה מלאכותית חזקה.
מדענים בעולם האמיתי סבורים שזה לא סביר.
בצ'אפי, התעלות ו-טרון, מוחות אנושיים מסוגלים להעלות לגופים מלאכותיים או וירטואליים; בדרך כלל לא מוצע הסבר הגיוני כיצד ניתן להשיג משימה קשה זו.
בסרטי "אני, רובוט" ו-איש המאתיים, רובוטים שמתוכנתים לשרת בני אדם מייצרים באופן ספונטני מטרות חדשות בעצמם, ללא הסבר מניח את הדעת כיצד זה התרחש.
בניתוח "נהר האלים" של איאן מקדונלד'ס משנת 2004, קשישטוף סולרביץ' מזהה את הדרכים שבהן הוא מתאר בינה מלאכותית חזקה, כולל "עצמאות ובלתי צפויה, סרבול פוליטי, פתיחות לזר והערך המערבי של אותנטיות".
חוקר הרובוטיקה עומר מובין ועמיתיו ניתחו את האזכורים ההנדסיים של 21 הרובוטים הבדיוניים המובילים, על סמך אלו בהיכל התהילה של אוניברסיטת קרנגי מלון ורשימת IMDb.
מתוך סך 121 האזכורים ההנדסיים, 60 היו אוטופיים, 40 נייטרליים ו-21 דיסטופיים.
תיאורים של יוצרי בינה מלאכותית
חוקרים ציינו שיוצרים בדיוניים של בינה מלאכותית הם ברובם גברים: ב-142 הסרטים המשפיעים ביותר שהציגו בינה מלאכותית מ-1920 עד 2020, רק 9 מתוך 116 יוצרי בינה מלאכותית שהוצגו (8%) היו נשים.
יוצרים כאלה מוצגים כגאונים בודדים (למשל, טוני סטארק בסרטי איירון מן), הקשורים לצבא (למשל, "קולוסוס: פרויקט פורבין") ותאגידים גדולים (למשל, "אני, רובוט"), או מייצרים AI דמוי אדם להחליף אדם אהוב שאבד או לשמש כמאהב האידיאלי (למשל, "נשות סטפורד").
באלגברה אלמנטרית, בינוֹם (בעברית: דו־איבר) הוא פולינום המורכב משני איברים או מונומים.
בינום הוא פולינום שהוא סכום של שני מונומים.
בינום במשתנה יחיד נכתב בצורה
כאשר ו־ הם מספרים, ו־ ו־ הם מספרים שלמים לא־שליליים ו־ הוא סמל שנקרא משתנה.
בהקשר של פולינום לורן , בינום לורן, המכונה לעיתים קרובות בפשטות בינום, מוגדר באופן דומה, אך המעריכים ו־ עשויים להיות שליליים.
באופן כללי יותר בינום הוא מהצורה
בינום מהצורה ניתן לפירוק לגורמים כמכפלה של שני בינומים:
זהו מקרה פרטי של הנוסחה הכללית יותר:
במספרים מרוכבים הנוסחה ניתנת להרחבה ל־
המכפלה של שני בינומים ליניאריים ו־ היא טרינום:
בינום בחזקה ה־־ית, המיוצג כ־ ניתן להרחבה באמצעות משפט הבינום או לחלופין באמצעות משולש פסקל.
דוגמה: הריבוע של הבינום מקיים:
המספרים (1, 2, 1) המופיעים כמקדמים בנוסחה זו הם המקדמים הבינומיים בשורה השנייה שמתחת לקודקוד במשולש פסקל.
הפיתוח של החזקה ה־־ית משתמש במספרים בשורה ה־ שמתחת לקודקוד במשולש פסקל.
מימוש של הנוסחה דלעיל בה לידי ביטוי בנוסחה ליצירת שלשות פיתגוריות:
בינומים שהם סכום של חזקות שלישיות ניתנים לפירוק לפולינומים ממעלה נמוכה יותר כדלקמן:
בינה מלאכותית הסברתית היא אוסף של שיטות שנועדו לאפשר למשתמש אנושי המנטר מערכת שכוללת יכולות בינה מלאכותית לבצע את תפקידו באופן מושכל.
שיטות אלו מתמקדות בשיקוף ההיגיון שמאחורי ההחלטות או התחזיות של הבינה המלאכותית כדי שתהיינה מובנות ושקופות יותר.
בינה מלאכותית הסברתית עומדת אל מול דימוי "הקופסה השחורה" של למידת מכונה, שבה אפילו מתכנני הבינה המלאכותית אינם יכולים להסביר מדוע הגיעה להחלטה מסוימת.
מטרת גישה זו היא לעזור למשתמשים במערכות המופעלות על ידי בינה מלאכותית להגיע לביצועים יעילים יותר, על ידי שיפור ההבנה שלהם לגבי האופן שבו מערכות אלו מסיקות מסקנות.
בינה מלאכותית הסברתית עשויה לשמש יישום של הזכות החברתית להסבר.
גם אם אין זכות חוקית או דרישה רגולטורית כזו, בינה מלאכותית הסברתית עשויה לשפר את חוויית המשתמש של מוצר או שירות על ידי סיוע למשתמשי קצה לסמוך במידה המתאימה על כך שהבינה המלאכותית מחליטה החלטות טובות.
בינה מלאכותית הסברתית שואפת להסביר מה נעשה בעבר, מה נעשה כעת ומה ייעשה בהמשך, כמו גם לחשוף על איזה מידע פעולות אלו מבוססות.
גישה זו מאפשרת לאשש ידע קיים, לערער על ידע קיים ולייצר הנחות חדשות.
אלגוריתמים של למידת מכונה אשר משמשים בבינה מלאכותית יכולים להיות מסווגים כ"קופסה לבנה" או "קופסה שחורה".
אלגוריתמים מסוג מודל של קופסה לבנה מספקים תוצאות אשר מובנות למומחים בתחום.
לעומת זאת, מודלים של קופסה שחורה קשים מאוד להסבר ובקושי ניתנים להבנה אפילו על ידי מומחים בתחום.
אלגוריתמים של בינה מלאכותית הסברתית עוקבים אחר שלושת העקרונות של שקיפות, יכולת פרשנות והסברתיות.
מודל נחשב שקוף אם המפַתֵּח יכול לתאר את התהליכים שמחלצים את הפרמטרים מנתוני האימון ומייצרים תוויות מנתוני הבדיקה.
יכולת פרשנות מתארת את האפשרות להבין את מודל למידת המכונה ולהציג את הבסיס שלו להחלטות בצורה מובנת לבני אדם.
הסברתיות היא מושג שחשיבותו מוכרת, אך אין לו הגדרה מקובלת..
אפשרות אחת היא "אוסף התכונות של התחום שניתן לפירוש שתרמו, למשל, להפקת החלטה (למשל, סיווג או רגרסיה)".
אם אלגוריתם ממלא את העקרונות הללו, הוא מהווה בסיס להצדקת החלטותיו, לעקיבה אחריו ובכך לאימות שלו, לשיפור האלגוריתם ולחקר עובדות חדשות.
יש מקרים שבהם ניתן להגיע לתוצאה בעלת דיוק גבוה עם אלגוריתמי קופסה לבנה של למידת מכונה.
לאלגוריתמים אלה יש מבנה שניתן לפרש, ושהשימוש בו אפשרי כדי להסביר את תחזיותיו..
מודלים מסוג צוואר בקבוק של מושג, אשר משתמשים בהפשטות ברמת המושג כדי להסביר חשיבה של מודל, הם דוגמאות לכך וניתן ליישם אותן במשימות חיזוי תמונה וטקסט.
מערכות בינה מלאכותית מייעלות את ההתנהגות כדי לספק מערכת יעדים מוגדרת מתמטית, שהוגדרה על ידי מתכנני המערכת, כגון הפקודה "שאף למרב הדיוק בהערכה של מידת החיוביות של ביקורות סרטים במערך הבדיקה".
הבינה המלאכותית עשויה ללמוד כללים שימושיים ממערך הבדיקות, כגון "ביקורות אשר מכילות את המילה 'נורא' צפויות להיות שליליות." עם זאת, היא עשויה ללמוד כללים לא הולמים, כגון "ביקורות המכילות 'דניאל דיי לואיס' הן בדרך כלל חיוביות".
חוקים כאלה עשויים להיות בלתי רצויים אם הם צפויים להיכשל בהכללה מחוץ למערך האימונים, או אם אנשים מחשיבים את הכלל כ"רמאות" או כ"לא הוגן".
אדם יכול לבקר חוקי בינה מלאכותית הסברתית כדי להבין את מידת הסיכוי שהמערכת תכליל ביחס לנתונים עתידיים בעולם האמיתי מחוץ לקבוצת הבדיקות.
שיתוף פעולה בין סוכנים - במקרה זה, אלגוריתמים ובני אדם - תלוי באמון.
כדי שבני אדם יקבלו את המלצת האלגוריתם, הם צריכים לסמוך עליו.
שקיפות, פרשנתיות והסברתיות הן יעדי ביניים בדרך לקריטריון אמון מקיף יותר.
האמון באלגוריתם רלוונטי במיוחד ברפואה, במיוחד כשמדובר במערכות תמיכה להחלטות קליניות , שבפעולה איתן אנשי מקצוע רפואיים צריכים להיות מסוגלים להבין כיצד ומדוע המערכת החליטה כפי שעשתה כדי לסמוך על ההחלטה.
מערכות בינה מלאכותית לומדות לפעמים רצפי פעולה לא רצויים אשר עומדים באופן אופטימלי ביעדים מפורשים מתוכנתים מראש בנתוני האימון, אך אינם משקפים את הרצונות המרומזים יותר של מתכנני המערכת או את המורכבות המלאה של כלל הנתונים בתחום.
לדוגמה, מערכת משנת 2017 שנועדה לזיהוי תמונות למדה "לרמות" על ידי חיפוש אחר תווית של זכויות יוצרים שנקשרה במקרה לתמונות סוסים במקום ללמוד כיצד לזהות האם אכן מופיע סוס בתמונה.
במערכת אחרת משנת 2017, בינה מלאכותית שמשימתה לאחוז פריטים בעולם וירטואלי למדה "לרמות" על ידי הצבת ה"יד" שלה בין הפריט לצופה בצורה כזו שנדמה שהיא תופסת את אותו פריט.
פרויקט השקיפות DARPA XAI שואף לייצר דגמי "קופסת זכוכית" אשר ניתנים להסבר לאדם שבחוג מבלי להקריב במידה רבה את ביצועי הבינה המלאכותית.
משתמשים אנושיים של מערכת כזו יוכלו להבין את תהליכי החשיבה של הבינה המלאכותית (הן בזמן אמת והן לאחר מעשה) ויוכלו לקבוע אם לסמוך על הבינה המלאכותית.
יישומים נוספים של בינה מלאכותית הסברתית הם מיצוי ידע מדגמי קופסה שחורה והשוואות מודלים.
בהקשר של אתיקה חברתית-משפטית, המונח "קופסת זכוכית" מתייחס לכלים שעוקבים אחר התשומות והתפוקות של המערכת המדוברת ואשר מספקים הסברים ערכיים להתנהגותם.
כלים אלו נועדו להבטיח שהמערכת פועלת בהתאם לסטנדרטים אתיים ומשפטיים, ושתהליכי קבלת ההחלטות שלה יהיו שקופים ואחראיים.
המונח "קופסת זכוכית" משמש לעיתים קרובות בניגוד למערכות "קופסה שחורה", שנעדרות שקיפות ויכולות להיות קשות יותר לניטור ולוויסות.
המונח משמש גם ככינוי לעוזר קולי שמפיק הצהרות אשר נוגדות עובדות כהסברים.
קיים הבדל בין המונחים הסברתיות ופָּרְשַׁנָתִּיּוּת בהקשר של בינה מלאכותית.
הסברתיות - מידת ההבנה כיצד פועלת הטכנולוגיה שבבסיס המערכת.
פרשנתיות - מידת ההבנה כיצד מערכת מבוססת בינה מלאכותית הגיעה לתוצאה מסוימת.
בין שנות ה-70 וה-90 של המאה ה-20 מערכות בינה מלאכותית סימבוליות, כגון ה-MYCIN , ה-GUIDON, ה-SOPHIE וה-PROTOS, היו מסוגלות לייצג, לנמק ולהסביר את הנימוקים שלהם למטרות אבחון, הדרכה, או למטרות למידת מכונה.
מערכת MYCIN, שפותחה בתחילת שנות ה-70 כאב טיפוס מחקרי לאבחון זיהומים במחזור הדם, יכלה להסביר אילו מן הכללים שקודדו באופן ידני תרמו לאבחנה במקרה מסוים.
מחקר בנושא מערכות חניכה חכמות הביא לפיתוח מערכות כגון SOPHIE, אשר נתנה הסברים על אסטרטגיית פתרון בעיות ברמה שתלמיד יוכל להבין, כדי שיוכל להחליט באיזו פעולה לנקוט בהמשך.
לדוגמה, SOPHIE יכלה להסביר את ההיגיון האיכותי מאחורי פתרון בעיות בתחום האלקטרוניקה.
באופן דומה המערכת GUIDON יצרה כללי הדרכה בשביל להסביר אסטרטגיה לאבחון רפואי.
גישות סימבוליות ללמידת מכונה אשר נשענות על למידה מבוססת הסברים, כגון PROTOS, עשו שימוש בייצוגים מפורשים של הסברים שהובעו בשפת הסבר ייעודית, הן כדי להסביר את פעולותיהן הן כדי לרכוש ידע חדש.
בין שנות ה-80 וה-90 מערכות תחזוקת היגיון הרחיבו את היכולות של מערכות הסקה סיבתיות.
מערכות כאלה עוקבות אחר חלופות של הנמקה וסתירות אפשריות כדי לאפשר בעתיד הסברים מניחים את הדעת, אשר נמנעים מסתירות כאלה.
בשנות ה-90 של המאה ה-20 החלו חוקרים לבחון אם ניתן לחלץ בצורה משמעותית כללים שאינם מקודדים באופן ידני אלא נוצרו על ידי רשתות עצביות מלאכותיות.
חוקרים ביקשו לפתח הסברים דינמיים, אשר מאפשרים לטכנולוגיות אלו להיות מהימנות ואמינות יותר בפועל.
בעשור השני של המאה ה-21 תשומת הלב הגוברת כלפי הטיות בשימוש בבינה מלאכותית לצורך החלטות בנושאי ענישה פלילית ורמת האשראי החלה להוביל לביקוש מוגבר לבינה מלאכותית הסברתית.
כתוצאה מכך אקדמאים וארגונים רבים החלו לפתח כלים שיעזרו לזהות הטיות במערכות כאלו.
מרווין מינסקי העלה עם שותפיו את הרעיון שבינה מלאכותית יכולה לתפקד כראוי למרות ההטיות הגלומות בה והציע את המושג "אינטליגנציה הומניסטית" כדרך ליצור בינה מלאכותית הוגנת ומאוזנת יותר וזאת בעזרת אדם בחוג.
טכניקות בינה מלאכותית מודרניות מורכבות, כגון למידה עמוקה ואלגוריתמים גנטיים, הן אינן שקופות מטבען.
כדי לטפל בבעיה זו פותחו שיטות להפיכת מודלים כאלו לניתנים להסבר ולפירוש.
שיטה אחת כזו היא התפשטות רלוונטיות שכבתית (LRP), טכניקה אשר משמשת לקבוע אילו תכונות בקלט מסוים תורמות בצורה החזקה ביותר לפלט של רשת עצבית.
שיטות אחרות מסבירות חיזוי מסוים שנעשה על ידי מודל קופסה שחורה, גישה אשר מכונה "פירושיות מקומית".
בשנים האחרונות קיימת פעילות לפיתוח מודלים שקופים יותר אשר ניתנים לבדיקה.
הפעילות כוללת עצי החלטה, רשתות בייסיאניות, מודלים ליניאריים ועוד.
ועידת האגודה למכונות מחשוב בנושא הגינות, אחריות ושקיפות נוסדה בשנת 2018 כדי ללמוד על שקיפות והסברתיות בהקשר של מערכות סוציו-טכניות, שרבות מהן כוללות בינה מלאכותית.
טכניקות מסוימות מאפשרות הדמיה של הקלט שאליו מגיבים נוירוני תוכנה בודדים בצורה החזקה ביותר.
מספר קבוצות מצאו שניתן לצבור נוירונים למעגלים אשר מבצעים פונקציות הניתנות להבנה של האדם, שחלקם נוצרים באופן מהימן על פני רשתות שונות אשר מאומנות באופן עצמאי.
קיימות טכניקות שונות לחילוץ ייצוגים דחוסים של תכונות של קלט מסוים, אשר לאחר מכן ניתן לנתח על ידי שיטות ניתוח אשכולות.
לחלופין ניתן לאמן רשתות להפקת הסברים לשוניים על התנהגותן, אשר לאחר מכן ניתנים לפירוש אנושי באופן ישיר.
ניתן להסביר התנהגות מודל גם בהתייחס לנתוני אימון – לדוגמה, על ידי הערכת אילו קלטי אימון השפיעו הכי הרבה על התנהגות נתונה.
נעשה שימוש בבינה מלאכותית הסברתית בחקר כאב, במיוחד בהבנת תפקידה של פעילות מוליכות עורית לזיהוי כאב באופן אוטומטי.
תכונות אשר מחולצות באופן ידני ומודלים של למידה עמוקה בזיהוי כאב מדגישים את התובנה שתכונות פשוטות אשר מופקות ידנית יכולות להיות שקולות למודלים של למידה עמוקה.
הן גישות מסורתיות (ידניות) של הפקת תכונות והן גישות למידה עמוקה להפקת תכונות מסתמכות על מאפיינים פשוטים של נתוני הקלט של סדרות עתיות.
ההסברתיות עשויה להתמקד בהיבט צר ומסוים מתוך נתוני הקלט בתרחיש.
הסברים כאלה נקראים הסברים מקומיים.
לעומתם, הסברים שעוסקים בהיבטים של מדיניות האלגוריתם, אשר להם השלכות רוחביות על תוצרים רבים של המערכת, נקראים הסברים גלובליים.
כדי שמידע של הסברתיות יגיע אל המשתמש האנושי במערכת, נעשה שימוש בממשק המשתמש במערכת ובייחוד בתצוגות המערכת.
לרוב, תצוגות שמיועדות לספק הסברתיות כוללות סוגי החזיית מידע (ויזואליזציה) שונים.
עבור אלגוריתמי ראייה ממוחשבת שימושיים במיוחד מפות חום וגרפים מסוגים שונים.
במערכות שעוסקות בעיקר בנתונים כמותיים לרוב נעשה שימוש בטבלאות כמו גם בגרפים, בעוד שבמערכות עיבוד שפה טבעית לרוב ננקטים הסברים מילוליים.
LIME ו־SHAP הם כלים כלליים, מוכנים מראש, אשר מיועדים לספק הסברתיות למשתמש ומתאימים בעיקר לצורכי מפתחי אלגוריתמי בינה מלאכותית.
SHAP משמש בעיקר לשיקוף התרומה היחסית של כל רכיב לפלט הסופי ואילו LIME מתאים למודל המקורי מודל מקומי, פשוט יותר ואשר ניתן להסבירו בקלות.
מאחר שקובעי תקנות, גופים רשמיים ומשתמשים כלליים מתחילים להיות תלויים במערכות דינמיות מבוססות בינה מלאכותית, נדרשת שקיפות בתהליכי החלטות אוטומטיים כדי לייצר אמון בהם במידה המתאימה.
הוועידה העולמית הראשונה שהוקדשה בלעדית לתחום המתהווה הזה הייתה הכנס הבינלאומי המשותף לשנת 2017 בנושא בינה מלאכותית: סדנה בנושא בינה מלאכותית הסברתית.
האיחוד האירופי הציג את הזכות להסבר (GDPR) כדי לטפל בבעיות אפשריות שנובעות מהעלייה בחשיבותם של אלגוריתמים.
יישום תקנות אלה החל בשנת 2018. עם זאת, הזכות להסבר ב-GDPR מכסה רק את ההיבט של פרשנות מקומית.
בארצות הברית, חברות הביטוח נדרשות להיות מסוגלות להסביר את החלטות התעריף והכיסוי שלהן.
בצרפת, חוק הרפובליקה הדיגיטלית מעניק לנבדקים את הזכות לבקש ולקבל מידע הנוגע ליישום אלגוריתמים אשר מעבדים נתונים אודותיהם.
למרות המאמצים לשפר את ההסברתיות של מודלים של בינה מלאכותית, הם כוללים מספר מגבלות מובנות.
בתהליך הפיכת מערכת בינה מלאכותית לניתנת יותר להסבר, גוברת גם החשיפה של מנגנוני פעולתה הפנימיים.
לדוגמה, בשיטת הסבר שמזהה את התכונות או המשתנים המרכזיים בקביעת הפלט של המודל, גורמים יריבים יכולים לנצל את המידע.
למשל, חברות מתחרות יכולות לשכפל היבטים של מערכת הבינה המלאכותית המקורית במוצר שלהן, ובכך להפחית את היתרון התחרותי.
מערכת בינה מלאכותית שניתנת להסבר רגישה גם למניפולציות ומושפעת באופן שעלול לפגוע בייעודה.
בדוגמה מתוך מחקר מתוארת מערכת שיטור חזוי.
במקרה זה, מי שיכולים להונות את המערכת הם הפושעים אשר כפופים להחלטות המערכת.
במחקר זה, מפתחי המערכת דנו בנושא של כנופיות עברייניות אשר מבקשות להשיג דרכונים באופן בלתי חוקי.
הם הביעו חששות שאם ייוודע אילו גורמים עלולים להפעיל התרעה בתהליך בקשת הדרכון, כנופיות אלו יוכלו להשתמש ב"שפני ניסוי" כדי לבדוק את אותם גורמים ולבסוף למצוא פרצה שתאפשר להם "לקבל באופן מהימן דרכונים מתחת לאף של הרשויות".
מחסום בסיסי בהפיכת מערכות בינה מלאכותית לניתנות להסבר הוא המורכבות הטכנית של מערכות כאלה.
משתמשי קצה חסרים לעיתים קרובות ידע בתיכנות.
השיטות הנוכחיות לבינה מלאכותית הסברתית הן בעיקר טכניות ומיועדות למהנדסי למידת מכונה למטרות תיקון תקלות תוכנה ולא עבור משתמשי הקצה, שמושפעים בסופו של דבר מהמערכת.
זהו הגורם ל"פער בין יכולת ההסבר בפועל לבין מטרת השקיפות".
הפתרונות אשר מוצעים לטיפול בסוגיית המורכבות הטכנית כוללים קידום חינוך של הציבור הרחב בתחום התיכנות, כך שהסברים טכניים יהיו נגישים יותר למשתמשי הקצה, או מתן הסברים במונחים של הדיוטות.
עם זאת, על הפתרונות להימנע מפישוט יתר.
יש למצוא איזון בין דיוק - עד כמה ההסבר משקף נאמנה את התהליך של מערכת הבינה המלאכותית - לבין יכולת ההסבר - עד כמה משתמשי הקצה מבינים את התהליך.
זהו איזון שקשה להגיע אליו, שכן המורכבות של למידת מכונה מקשה אפילו על מפתחיה להבין אותה היטב, קל וחומר מי שאינו מומחה.
יש החושבים שמטרת ההסבר למשתמשי הקצה של מערכות בינה מלאכותית היא להגביר את האמון במערכות ו"לתת מענה לחששות לגבי חוסר 'הוגנות' והשפעות מפלות".
עם זאת, אפילו עם הבנה טובה של מערכת בינה מלאכותית, משתמשי קצה לא בהכרח סומכים על המערכת.
במחקר מסוים הוצגו למשתתפים שילובים של הסברים סטטיים ואינטראקטיביים של מערכות בינה מלאכותית.
בעוד שההסברים הללו שימשו להגביר הן את החוויה הסובייקטיבית של הבנה על ידי המשתתפים והן את ההבנה האובייקטיבית שלהם, לא הייתה לכך השפעה על רמת האמון שלהם והם נותרו ספקנים.
תוצאה זו נכונה במיוחד עבור החלטות אשר משפיעות על משתמש הקצה באופן משמעותי, כגון קבלה לבתי ספר לתארים מתקדמים.
משתתפים במחקר העריכו את האלגוריתמים כבלתי גמישים מדי ולא סלחניים בהשוואה למכריעים אנושיים.
במקום להקפיד על מערכת כללים "יבשים", בני אדם מסוגלים לשקול מקרים חריגים וכן לערער על החלטתם הראשונית.
בהחלטות כאלה, הסברתיות לא בהכרח תגרום למשתמשי קצה לקבל את השימוש באלגוריתמי החלטה אוטומטיים.
עם זאת, יש המדגישים שמטרת ההסברתיות של בינה מלאכותית אינה הגברת אמון המשתמשים בהחלטות המערכת, אלא כיול רמת האמון של המשתמשים למידה הנכונה.
על פי עיקרון זה, מידה רבה מדי או נמוכה מדי של אמון של המשתמשים במערכת הבינה המלאכותית תפגע בביצועים הכוללים של היחידה אדם-ומערכת.
כאשר האמון מופרז, המשתמש אינו ביקורתי כלפי טעויות אפשריות של המערכת וכאשר למשתמש אין די אמון במערכת, הוא לא ימצה את היתרונות אשר גלומים בה.
חוקרים מציעים כי יש להתייחס לבינה מלאכותית הסברתית כיעד משני ליעילות הבינה המלאכותית וכי עידוד הפיתוח של בינה מלאכותית הסברתית עשוי להגביל את הפונקציונליות שלה.
הביקורות על בינה מלאכותית הסברתית מסתמכות על מושגים מפותחים של חשיבה מכניסטית ואמפירית מתחום הרפואה המבוססת ראיות וגורסים שניתן לאמת קלינית טכנולוגיות בינה מלאכותית גם כאשר המפעילים שלהן לא מסוגלים להבין את אופן תפקודן.
יתרה מכך, מערכות בינה מלאכותית הסברתית מתמקדות בעיקר בהפיכת מערכות בינה מלאכותית למובנות למפתחי בינה מלאכותית ולא למשתמשי קצה, כך שהתוצאות שלהן לגבי תפיסות המשתמשים של מערכות אלו אינן ברורות.
חלק מהחוקרים דוגלים בשימוש במודלים של למידת מכונה אשר ניתנים לפירוש מטבעם, במקום להשתמש בהסברים בדיעבד, שבהם נוצר מודל שני כדי להסביר את הראשון.
העדפה זו נובעת בחלקה משום שמודלים שבדיעבד מגבירים את המורכבות במסלול החלטה וחלקה משום שלעיתים קרובות לא ברור באיזו נאמנות הסבר בדיעבד יכול להתחקות אחר החישובים של מודל נפרד לחלוטין.
עם זאת, דעה נוספת היא שמה שחשוב הוא שההסבר ישיג את המשימה הנתונה, ללא חשיבות להתרחשותו מראש או בדיעבד.
אם שיטת הסבר בדיעבד עוזרת לרופא לאבחן טוב יותר את הסרטן, יש חשיבות משנית לדיוק ההסבר.
בינה מלאכותית הסברתית הופכת פחות יעילה ככל שהמודלים של הבינה המלאכותית כוללים יותר הפרמטרים.
בינה מלאכותית בחינוך היא השימוש בכלים של בינה מלאכותית בחינוך ילדים ומבוגרים.
כלים של בינה מלאכותית משמשים בחינוך לשם עיצוב למידה מותאמת אישית, הערכה ומשוב, פיתוח מיומנויות ומטרות נוספות.
עם זאת, השימוש בכלים אלה מעלה אתגרים כמו שאלות של אתיקה, הכשרה והצורך בקשר אישי.
בתחילת 2025, מערכת האוניברסיטאות של מדינת קליפורניה (CSU), רשת האוניברסיטאות הציבוריות הגדולה ביותר בארצות הברית, השיקה יוזמה רחבת היקף לשילוב כלים של בינה מלאכותית עבור מאות אלפי סטודנטים ואנשי צוות אקדמי ומנהלי.
כניסת הבינה המלאכותית לתחום החינוך הרחיבה את הקשר הדיאדי של מורה־תלמיד לקשר המשולש מורה־תלמיד־בינה מלאכותית.
כדי להתמודד עם השינוי הזה, על המורים לפתח אוריינות בינה מלאכותית.
עבור מורים, אוריינות כזאת כוללת גישה ממוקדת־אדם, והיכרות עם האתיקה של הבינה המלאכותית, עקרונות הבסיס של הבינה המלאכותית והאפליקציות שלה, פדגוגיה של בינה מלאכותית והתפתחות מקצועית עם בינה מלאכותית.
למידה מותאמת אישית נחשבת לתחום בו לבינה מלאכותית יש את פוטנציאל התועלת הגדול ביותר.
מערכות למידה חכמות , למשל, מדמות עבור הלומד עבודה מול מורה פרטי.
המערכות מקבלות החלטות ביחס לנתיב הלמידה של הלומד, התוכן שיש להציג לו ורמת התמיכה שיש לתת לו.
מערכות כאלה יכולות ללמד את תוכן הקורס, לאבחן את חוזקותיו וחולשותיו של הסטודנט, לספק משוב אוטומטי, ולהציע חומרי לימוד מותאמים אישית.
למרות הפוטנציאל הטמון בהן, האפקטיביות של מערכות כאלה עדיין אינה ברורה.
כלים של בינה מלאכותית יכולים להעריך עבודות כתובות ולתת להן ציונים.
הם יכולים גם לספק משוב ביניים לסטודנטים.
הם עושים זאת ברמת דיוק גבוהה וביעילות רבה.
עם זאת, בשל תהליך האימון הנדרש לשם כך, מומלץ להשתמש בכלים אלה בעיקר בקורסים מרובי משתתפים או בקורסים בהם נצברו מטלות מרובות שעברו ציינון ידני שיכולות לשמש כמסד נתונים לאימון המערכת.
למרות שקיימים כלים אוטומטיים לבדיקת טקסט במבחנים ועבודות, נראה שכלים אלה אינם מתאימים לכל צורות הכתיבה.
מעבר לבדיקה של ידע, נכון לשנת 2024, אין מספיק מחקרים המצביעים על יכולתם של כלי AI להעריך את רמת ההבנה של הסטודנטים, את רמת המעורבות שלהם או את היושרה האקדמית שלהם.
כלי AI יכולים לסייע ללומדים לבצע מטלות לימודיות שונות ולפתח מיומנויות אקדמיות ומקצועיות.
בהוראת אנגלית, צ'אטבוטים יכולים לסייע לפיתוח כישורי דיבור (אינטונציה, לחץ ושטף), אולי חלקית בשל הפחתה של חרדה.
בתחומי הרפואה, סיעוד ורפואת שיניים, צ'אטבוטים יכולים לסייע בהדמיה של טיפול.
קיימים גם כלים לסיוע באבחון מחלות וקביעת פרוגנוזה.
כלי AI מאפשרים גם להשתמש בסימולציות המשלבות סוכן תוכנה במקצועות כמו הנדסה, רפואה וחינוך.
במקרים כאלה, הסימולציה מחקה את סביבת העבודה ודורשת מהלומד להדגים טכניקות, תהליכים, קבלת החלטות וחשיבה ביקורתית.
מחקר מטא־אנליזה מצא שסימולציות ממוחשבות ששילבו סוכן תוכנה נמצאו קשורות לתוצאות למידה טובות יותר בהשוואה לסימולציות ממוחשבות שלא שילבו סוכן תוכנה.
כלי בינה מלאכותית יכולים לתמוך בסטודנטים במספר דרכים.
הם יכולים לייעץ לסטודנטים מה ללמוד, או באיזה מסלול מקצועי להמשיך לאחר הלימודים.
עוזרים וירטואליים יכולים לשפר את הנגישות לסטודנטים בעלי מוגבלות בראייה או בשמיעה.
הם יכולים גם לזהות סימנים של חרדה או דיכאון בקרב סטודנטים.
אפשר להשתמש בכלים של בינה מלאכותית גם לצורך ניבוי.
פרופילים של סטודנטים הכוללים מאפיינים דמוגרפיים, אישיותיים, הישגים לימודיים ומוסדיים מאפשרים לנבא את סיכויי הקבלה או הנשירה שלהם.
את הפרופילים ניתן לבנות ברמת המוסד, המחלקה או הקורס.
זיהוי מוקדם כזה יכול לסייע לקבלת החלטות או מתן תמיכה.
כלי AI מנבאים היטב את סיכויי ההצלחה של הסטודנט, בשלב הקבלה ללימודים, אך ייתכן שהם פחות יעילים בזיהוי נשירה.
כלי AI יכולים גם לסייע לניהול השוטף של מערכות חינוך.
הם יכולים לעזור בשיבוץ סטודנטים לקורסים ולמנחים, ובבדיקת נוכחות בשיעורים בעזרת זיהוי פנים.
כלי בינה מלאכותית יכולים להעריך את ביצועי המרצים, בעזרת ניתוח של משובי סטודנטים.
הם יכולים גם לנבא את שביעות רצונם של סטודנטים ב־MOOCs על סמך מאפייני הקורס.
ישנם מספר אתגרים בשימוש בכלי AI במסגרות חינוכיות.
אתיקה - בתחום המוסר עולים כמה קשיים.
האיזון בין למידה אנושית ללמידה בסיוע מכונה, דורש שיקול דעת בשילוב של כלי AI בלמידה.
יש שאלות אתיות ביחס לשימוש של אנשי רפואה בכלי AI לשם אבחון וקביעת פרוגנוזה.
קיימות גם שאלות ביחס לאיסוף המידע מהלומדים.
אתגרים נוספים מתייחסים להוגנות, אחריותיות, שקיפות ואתיקה כללית.
אוריינות AI - מעבר לשימוש בכלי AI במהלך הלימודים, על הלומדים להיות מודעים לבעיות הקשורות בשימוש בכלים אלה.
בעיות כמו רמת המהימנות והדיוק של כלי ה־AI, ובעיות נוספות.
מומלץ שהפן האתי של אוריינות AI יוטמע בתוך תוכנית הלימודים, ולא רק השימוש בכלים.
פערים חברתיים - כלי AI דורשים משאבים, לכן יש לוודא שהשימוש בכלי AI לא יגביר פערים סוציו־אקונומיים.
הכשרת המורים - אנשי החינוך צריכים לרכוש כלים חדשים כדי להשתמש באופן אפקטיבי בכלי AI בהוראה.
בקרב המורים יכול לעלות חשש מפני שינוי וכן חשש לאבד את מקום העבודה.
החשש מפני שינוי יפגע בנכונות לרכוש כלים חדשים, אך החשש להיות לא רלוונטיים יכול לעודד אותה.
תהליך ההכשרה של המורים צריך להיות מתמשך ולעסוק גם ביכולות ובשימושים של כלי AI, וגם בדרכים האופטימליות לשלב אותם בהוראה.
קשר אישי - שימוש בכלי AI כמו צ'אטבוטים יכול לשפר את התאמת הלמידה עבור התלמיד, אך הוא מעלה אתגר של היעדר תמיכה רגשית והדרכה.
בינה אגרוואל היא כלכלנית הודית מובילה, ידועה בעבודתה החלוצית בתחום ניתוח מגדרי, זכויות נשים ואקולוגיה.
מחקריה מתמקדים באוכלוסיות מוחלשות במדינות מתפתחות, בדגש על דרום אסיה.
מרצה במשרה חלקית כפרופסור לכלכלה סביבתית וכלכלת פיתוח במכון לפיתוח גלובלי באוניברסיטת מנצ'סטר, בריטניה.
אגרוואל נולדה בהודו בשנת 1951. היא למדה כלכלה באוניברסיטאות דלהי וקיימברידג', שם השלימה את הדוקטורט שלה בשנת 1978. לאחר מכן עבדה במכון לצמיחה כלכלית באוניברסיטת דלהי, שם שימשה כמנהלת ופרופסור לכלכלה.
לאורך הקריירה שלה, אגרוואל כיהנה במשרות הוראה ומחקר באוניברסיטאות רבות ברחבי העולם, ביניהן הרווארד, פרינסטון, מישיגן, מינסוטה, ניו יורק ובית הספר למשפטים של אוניברסיטת ניו יורק.
אגרוואל זכתה להכרה בין-לאומית על עבודתה.
היא נבחרה כחברה באקדמיה הלאומית למדעים של הודו, באקדמיה הלאומית לחקלאות של הודו, ובאקדמיה באיטליה.
כמו כן, היא קיבלה תואר דוקטור לשם כבוד מ בבלגיה וממכון למדעי החברה בהולנד.
אגרוואל תרמה תרומה משמעותית להבנת הקשרים המורכבים בין מגדר, קניין ופיתוח בר-קיימא.
מחקריה, המשלבים תאוריה ומחקר אמפירי, התמקדו בדרך כלל באוכלוסיות מוחלשות בדרום אסיה.
היא פרסמה 13 ספרים ו-86 מאמרים אקדמיים, שעסקו בעיקר בכלכלה פוליטית ובמגדר.
מחקריה העמידו את סוגיית זכויות הנשים בקרקע במרכז סדר היום של ממשלות, ארגוני חברה אזרחית וארגונים בין-לאומיים, והנושא נכלל כעת ביעדי הפיתוח בר-קיימא של האו"ם.
עבודתה פורצת הדרך תרמה רבות להבנת הקשרים המורכבים בין מגדר, קניין, ופיתוח כלכלי בר-קיימא, והשפיעה רבות על מדיניות ציבורית, פרקטיקות פיתוח, ותפיסות חברתיות.
תחומי המחקר העיקריים שלה הם:
קניין, זכויות קרקע ומגדר: עבודתה על אי-שוויון מגדרי בקניין ובקרקע פורסמה בספר "A Field of One's Own: Gender and Land Rights in South Asia" (Cambridge University Press, 1994) ונחשבת מחקר חלוצי.
ממשל סביבתי, פיתוח בר-קיימא ופעולה קולקטיבית: אגרוואל חקרה את הקשרים המורכבים בין אי-שוויון מגדרי, פגיעות בשינויי אקלים ופיתוח בר-קיימא.
חקלאות, טכנולוגיה וביטחון תזונה: אגרוואל חקרה את החשיבות של זכויות נשים בהקשר החקלאי
אגרוואל זכתה בפרסים רבים על עבודתה, ביניהם:
2008: עיטור פאדמה שרי בשנת 2008 על תרומתה לחינוך
2017: פרס בלצן הבין-לאומי על כך שאתגרה את הנחות היסוד המקובלות בכלכלה ובמדעי החברה באמצעות שימוש בפרספקטיבה מגדרית חדשנית; ועל פתיחת דרכים אינטלקטואליות ופוליטיות חדשות בתחומים מרכזיים של מגדר ופיתוח.
2016: פרס Agropolis Louis Malassis הבין-לאומי "על קריירה יוצאת דופן בפיתוח חקלאי".
2010: פרס Leontief מטעם אוניברסיטת Tufts "על קידום גבולות המחשבה הכלכלית".
2008: עיטור פאדמה שרי מטעם ממשלת הודו על תרומתה לחינוך.
2005: פרס Ramesh Chandra Agrawal "על תרומה יוצאת דופן לכלכלה חקלאית".
2002: פרס Malcolm Adiseshiah "על תרומה יוצאת דופן ללימודי פיתוח".