"לימוד מכונה ו-AI כבר 40 שנים בשוק – כעת הם נגישים למנמ"ר"

"טכנולוגיות לימוד מכונה, ML, ובינה מלאכותית, AI, קיימים בעולם זה ארבעה עשורים, אולם בשנתיים האחרונות הם הפכו לנגישים לכל מנמ"ר. על המנמ"רים לבדוק איך ניתן לרתום טכנולוגיות אלו לטובת שיפור התפעול בארגון שלהם", כך אמר דייב אליוט, מנהל מוצר ומוביל תחומי אחסון ולימוד מכונה, ב-Google Cloud Platform, יחידת הענן של גוגל (Google).

בראיון לאנשים ומחשבים אמר אליוט כי "יש הרבה הייפ סביב הנושאים הללו, ובצדק. זה לא שיווקי. כעת, משימת המנמ"רים היא להבין את התחום וכיצד הוא יכול לסייע להם. זה כבר לא תיאורטי, אלא מעשי לחלוטין".

עולם הטכנולוגיה, הסביר אליוט, "עבר במהלך השנים כמה שינויים בסיסיים, שקידמו את הטכנולוגיות הללו: גדל כוח העיבוד של המחשוב, הוא כבר פועל בצורה מקבילית; מגמת מחשוב הענן תפסה תאוצה, מה שהוביל לירידת עלויות המחשוב, והיכולת לצרוך יותר ולשלם פחות. והדבר השלישי והחשוב, הוא שניתן 'ללמד' את המחשבים, היום המידע זמין יותר ואיסוף הנתונים קל יותר. ככה ניתן לייצר יותר דוגמאות כדי 'ללמד' את האלגוריתם וניתן לבנות יכולות חיזוי והם יכולים לעבוד טוב יותר. על כל אלה, נבנתה קהילה בתחום, שמשפרת ומסייעת לחבריה. הקהילה ממש תוססת וגדלה".

בינה מלאכותית תשפיע על כל מגזר תעשייה

"לימוד מכונה ובינה מלאכותית ישפיעו על כל מגזר תעשייה", אמר אליוט, "ובראשם – על עולם הרפואה. הטכנולוגיות יסייעו לכל ארגון בכל מגזר להבין מה הם עושים בצורה לא טובה. כל אנליסט שינתח משהו, יעשה זאת על בסיס דפוסים היסטוריים, ויכולות חיזוי, בהתבסס על נתונים, מובנים ולא-מובנים".

כך, אמר אליוט, "Ocado היא רשת מכולת קמעונאית מקוונת ולה 600 אלף לקוחות בבריטניה ורבע מיליון הזמנות בשבוע. עם הענן של גוגל ומוצרי חיקור ולימוד מכונה, הם שיפרו את היעילות התפעולית ואת הטיפול בלקוחות. הם האיצו פי ארבעה את מהירות התגובה לדוא"ל מלקוחות והגדילו את היעילות של נציגות שירות הלקוחות. אבל הנתון החשוב לטעמי הוא שכעת הם מקבלים תוצאות ניתוח פי 80 מהר יותר מבעבר – אבל בשליש עלות".

"המודל העסקי שלהם מנצל את העדפות הצרכנים ומחבר אותו לעולם הדיגיטל ולחוויות הקנייה המקוונת. סייענו להם להבין טוב יותר מה הלקוחות באמת רוצים ולתעדף בין משימות באופן יעיל יותר – על בסיס ניתוח טקסטואלי של המיילים".

פרויקט נוסף, אמר, "עשינו באחת ממדינות הודו. אם אנשים חולי סכרת לא מטופלים במהירות, הם מתעוורים. בנינו פלטפורמת ענן, עם יכולות לימוד מכונה, שמטפלות בנתוני צילומי העיניים. המכונות מנתחות את התצלומים ומתעדפות את התור של המטופלים – בהתאם לחומרת מצבם. התברר כי ניתוח החוזי יכול להיעשות זול וקל, יחד עם חיקור מוצלח הרבה יותר".

גוגל, אמר אליוט, "מסייעת לארגונים בתחום בשלושה מימדים. אם לארגון אין צוות של מדעני מידע, יש לנו עבורו API מתוכנתים מראש, עם יכולות ראיית חוזי והבנת שפה טבעית. ואנו ממשיכים בפיתוחם. היצע נוסף נועד למדעני מידע שרוצים לבנות מודלים. אנו תומכים בכך עם שירות TensorFlow. בנוסף, אם אתה רוצה לבנות מודלים – אבל לא לנהל אותם, אז אתה יכול לעשות זאת על Google cloud machine learning engine".

"עתיד הבינה המלאכותית יהיה מוצלח לכל מי שיצרוך אותה", סיכם אליוט. "עושר השירותים יהיה רחב. בשל ההתקדמות הטכנולוגית, לא רחוק היום בו יהיו מכונות לומדות שהן תהיינה מערכות שישפרו את המערכות. הן ילמדו בעצמן".