יישום בינה מלאכותית בפועל: נותרו אתגרים רבים.

NDO - "בינה מלאכותית תשתפר עוד יותר בשנים הקרובות, אך נכון לעכשיו, לבינה מלאכותית עדיין יש מגבלות והיא רחוקה מיצירת רמה מסוימת של אינטליגנציה, ועדיין לא מגיעה לרמת האינטליגנציה של חתול", פתח פרופסור יאן לקון מאוניברסיטת ניו יורק ומנהל מדעי הבינה המלאכותית במטה, ארה"ב, את הסמינר המדעי "יישום בינה מלאכותית בפועל".

אחר הצהריים של ה-4 בדצמבר, במרכז הכנסים אחמז, הסמינר המדעי "יישום בינה מלאכותית הלכה למעשה" זכה לתשומת לב מיוחדת מצד צעירים רבים. כאן, כל המדענים הסכימו כי בינה מלאכותית נמצאת בשלבי פיתוח, עם פוטנציאל רב אך גם אתגרים רבים עבור ארגונים ביישום בינה מלאכותית הלכה למעשה.

"בינה מלאכותית אינה פנתיאון של כל מיני מיומנויות."

פרופסור יאן לקון מאוניברסיטת ניו יורק ומנהל מדעי הבינה המלאכותית במטה, ארה"ב, אומר שיש לנו כיום אינספור דעות שונות לגבי בינה מלאכותית, חיוביות ושליליות כאחד. יש אנשים שחוששים שבינה מלאכותית תחליף אותה, בעוד שאחרים מאמינים שמערכות מחשב המונעות על ידי בינה מלאכותית טובות יותר, ומבצעות מיליוני חישובים בצורה יעילה יותר מבני אדם.

הוא הצהיר שבשנות ה-60 אנשים ניבאו שבינה מלאכותית תחליף את בני האדם תוך 10 שנים, אך גם כעת, בינה מלאכותית עדיין נמצאת בשלבי פיתוחה המוקדמים. קביעת כיוון ברור לפיתוח בינה מלאכותית נותרה קשה מאוד. "אנחנו צריכים להבין שאם יש ישות אינטליגנטית יותר מאיתנו, זה לא אומר שהיא תהיה חכמה יותר מבני אדם בכל תחום. כדי שבינה מלאכותית תתפתח, בני האדם צריכים ללמד אותה את הכישורים הדרושים", אמר פרופסור יאן לקון.

פרופסור יאן לקון מאוניברסיטת ניו יורק ומנהל מדעי הבינה המלאכותית במטה, ארה"ב, מציע המלצות להכוונת בינה מלאכותית, ומציע שעלינו לנטוש מודלים של בינה מלאכותית מבוססי למידה גנרטיבית, הסתברותית או מפוקחת, ובמקום זאת לבחור בגישה שונה כדי להפוך את הבינה המלאכותית לחכמה יותר.

יישום בינה מלאכותית בפועל: אתגרים רבים נותרו (תמונה 1)

פרופסור יאן לקון, אוניברסיטת ניו יורק ומנהל מדעי הבינה המלאכותית במטה, ארה"ב.

לכן, יש להוסיף ידע אנושי לבינה מלאכותית כך שפלטפורמת הבינה המלאכותית תהיה פתוחה; יש לאמן את הבינה המלאכותית העתידית לדבר בכל שפה בעולם . ולכן, אנו זקוקים לקוד פתוח לבינה מלאכותית.

בשנת 2019, כאשר ד"ר בוי הונג האי חזר לווייטנאם כדי לקבל על עצמו את תפקיד מנכ"ל VinAI, הוא הצהיר כי מחירי הרכישה והגישה לבינה מלאכותית היו שני גורמים מכריעים.

לכן, המשימה של VinAI היא להרחיב את הנגישות והמחיר הסביר כדי להביא בינה מלאכותית לכולם. "נדרשת גישה מסונכרנת כדי שבינה מלאכותית תוכל להבין את כל שפות העולם. Chat GPT הוא מודל קוד פתוח חזק ופופולרי משום שהוא פועל על מחשבים ואינו גדול מדי", שיתף ד"ר האי.

היישומים הפוטנציאליים של בינה מלאכותית בתחום הבריאות.

פרופסור דו נגוק מין, מאוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין (UIUC, ארה"ב), אוניברסיטת VinUni (וייטנאם), וחבר בוועדת השיפוט המקדימה של פרס VinFuture, ציין כי באוניברסיטה לומדים כיום 50 סטודנטים לתואר שני, 50 סטודנטים לדוקטורט ו-10 עמיתי מחקר העובדים על מחקר הקשור ליישומי בינה מלאכותית בתחום הבריאות, ושהשיגה כמה תוצאות ראויות לציון.

הוא ציטט כדוגמה את VinUniversity (VinUni) ואוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין (UIUC) שחנכו את מרכז הבריאות החכם VinUni-Illinois (VISHC) בשנת 2022. פרויקט זה משלב מחקר בין שני המוסדות בנושא טיפול בסרטן כדי למצוא פרוטוקולי טיפול לכימותרפיה, ניתוח וכו', אשר ממזערים את הסרת התאים.

בסרטן השד, לקיחת דגימות תאים כדי לבדוק אם תאי הסרטן הוסרו לחלוטין דורשת ניסיונות מרובים, מה שגורם לעייפות וכאב למטופלות. בשלב זה, בינה מלאכותית יכולה לסייע בסריקת אלפי דגימות במהירות, ובכך להפחית משמעותית את העומס על המטופלות.

יישום בינה מלאכותית בפועל: נותרו אתגרים רבים (תמונה 2)

פרופסור דו נגוק מין, אוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין (UIUC, ארה"ב), אוניברסיטת VinUni (וייטנאם).

בהתאם לכך, הוא אישר כי יישומים רבים נמצאים בשלבי המחקר והפיתוח. פרסומים רבים מלפני 10 שנים הראו כי בינה מלאכותית יכולה לזהות אובייקט במהירות ובדיוק מוחלט. הוא טען כי יש להשתמש בבינה מלאכותית בצורה יעילה יותר ולהתאימה לעולם האמיתי, כך שתהפוך אותה לפרקטית ורלוונטית יותר לטכנולוגיה.

בנוגע ליישום המעשי של בינה מלאכותית בתעשיית התרופות, פרופסור דו נגוק מין ציין גם כי לווייטנאם חסר יתרון משום שאין בה חברות תרופות גדולות או חברות עם בסיס במחקר ופיתוח תרופות. לכן, וייטנאם אינה עומדת בתנאים החיוניים לאיסוף נתונים מהשטח באמצעות בינה מלאכותית.

עם זאת, פרופסור דו נגוק מין ציין גם את היתרון שלווייטנאם, שיש בה אוכלוסייה גדולה ומצבים בריאותיים מגוונים, כך ששימוש בבינה מלאכותית לאיסוף מידע בריאותי הוא תחום שניתן לנצל ולהפיק ממנו תועלת.

[מודעה_2]
מקור: https://nhandan.vn/trien-khai-ai-trong-thuc-te-con-nhieu-thach-thuc-post848480.html