למי אכפת מהיכולות של המכונה ללמוד לעומק?

ביום בו נבין שמחשב העל אלפא־גו שניצח את אלוף העולם בשחמט - יוכל לנצח גם אותנו, בכל משחק ובכל תחרות, כנראה שיהיה לנו אכפת

אלירן רובין
אלירן רובין
אלירן רובין
אלירן רובין

יכולות משודרגות של מחשבים אמנם משגעות את תחום המחקר וחברות הטכנולוגיה הגדולות, אבל עולה השאלה כמה זה אכן משפיע על האדם הפשוט. לצורך העניין, למי אכפת באמת מרשתות נוירוניות ומכך שאלפא־גו ניצח את אלוף העולם במשחק בן אלפי שנים?

למידה עמוקה כבר נכנסה ועשוייה להיכנס לתחומים רבים הנוגעים לכולנו. כל אותם עוזרים אישיים, כמו סירי של אפל, קורטנה של מיקרוסופט, או אלכסה של אמזון, בנויים על מערכות לזיהוי דיבור. כמו כן, יכולות משופרות של ראייה ממוחשבת עוזרות בזיהוי פנים בפייסבוק, בפרסונליזציה לצורך פרסום, או עבור מערכות ביון.

היכולות האלה קיימות כבר שנים, אך המעבר לטכנולוגיה מבוססת למידה עמוקה, מציג במקרים רבים תוצאות טובות יותר בעשרות אחוזים.

גם תחום הרפואה מתחיל לאמץ אלגוריתמיקה כזאת לצורך זיהוי אנומליות בעזרת ראייה ממוחשבת. שתי חברות ישראליות, זברה מדיקל ומדימץ', פועלות בתחום, בעיקר על מנת לספק שירותי רפואה אוטומטיים לאוכלוסיות שלא פוגשות רופא. בעולם התחבורה תורמת הלמידה העמוקה לפיתוח רכבים אוטונומיים. מובילאיי הישראלית עובדת יחד עם חברת טסלה על רכב כזה שחלק מהמערכות בו מבוססות על למידה עמוקה.

על פי המומחים בדיפ מיינד, יש יותר אפשרויות לשחק את משחק הגו, ממספר האטומים ביקום. לפיכך טוענים מומחים, שחקנים לא יידעו להסביר למה בדיוק נעשה כל מהלך — ולכן מעורבים בו אינטואיציה ורגש. העובדה שאלפא־גו, המשלב גם מודלים של רשתות נוירונים כדי ללמוד את המשחק, ניצח את אלוף העולם, מראה כי המחשב התקדם עוד שלב בדרך ליכולות הדומות למוח האנושי.

שחמט מול המחשבצילום: אי-פי

תגובות

הזינו שם שיוצג באתר
משלוח תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש של אתר TheMarker