"הבינה המלאכותית תהפוך למוצר צריכה כמו כל שירות אחר"

"תחום הבינה המלאכותית קיים כבר כחמישה עשורים, אולם רק בשלוש השנים האחרונות הוא צמח צמיחה ממשית ברמת המחשוב הארגוני. לא ירחק היום ושירותי בינה מלאכותית בענן יהפכו להיות נפוצים ויצרכו אותם כמו כל שירות מחשוב אחר, ובאנלוגיה – כמו סמארטפון בעולם הצרכני", כך אמר שרי אלפרודו, מנהל בכיר ללימוד מכונה ב-AWS.

בראיון לאנשים ומחשבים ציין אלפרודו כי "בעבר אמר ד"ר וורנר ווגלס, סמנכ"ל הטכנולוגיות של אמזון, שהמפתחים לא צריכים לפחד מבינה מלאכותית, כי היא בסך הכל חלק ממדעי המחשב. המטרה שלנו היא להנחיל את הבינה המלאכותית, ובתוכה את לימוד המכונה והלימוד המעמיק, ולהפוך אותה למשהו שהוא נגיש לכולם – מארגוני אנטרפרייז ועד לחברות סטארט-אפ".

לדבריו, "העתיד, ובעצם כבר ההווה, שזור בלימוד מכונה ובבינה מלאכותית. אנחנו עוסקים בכך כבר יותר משני עשורים. יש דוגמאות רבות ללימוד מכונה: מהמלצות באתרי מכירות ועד לחיפוש. המשמעות של לימוד מכונה היא ניצול של נתונים קיימים לטובת בנייה של אפליקציות חכמות יותר".

"ארגונים יוכלו להמציא את עצמם מחדש"

אלפרודו דיבר על הסיוע של הבינה המלאכותית לאנשי הטכנולוגיה וציין כי "היא עוזרת לתכנון ויישום מודלים, ולסוגי הדמיות שונים. בסופו של דבר, הבינה המלאכותית תסייע למגוון גורמים בארגונים לנהל את עצמם טוב יותר ולקבל תובנות שיניעו לקבלת החלטות מושכלת. כך, מנהלי מחלקות שונות בארגונים יוכלו לבנות מודלים עסקיים מבוססי חיזוי עתידי: הם יאספו נתונים אודות תהליכים עסקיים בארגון ונתונים בדבר התנהגות הלקוחות. בעזרת מכונות לומדות, אלגוריתמים ובינה מלאכותית, ארגונים יקבלו יותר ערכים עסקיים, יוכלו לייעל תהליכים עסקיים ותפעוליים, ולעשות זאת בצורה זולה וזריזה".

"הבינה המלאכותית תסייע לארגונים גם בממד החדשנות", ציין. "ארגונים יוכלו להמציא את עצמם מחדש: איך ליצור מוצרים ושירותים חדשים, על מנת לשרת טוב יותר את הלקוחות".

בינה מלאכותית, לימוד מכונה – ואמזון

לדברי אלפרודו, "לפני יותר משנה הכרזנו על כלים שיפשטו ויאיצו את הפיתוח והפריסה של אפליקציות AI חדשות. Amazon SageMaker הוא שירות מנוהל במלואו, שמסיר את המשימה המורכבת והניחושים הכרוכים בכל צעד בתהליך לימוד המכונה. הוא הופך את בניית המודל ואת האימון שלו למשהו קל יותר, באמצעות ספריות פיתוח מובנות מראש, אלגוריתמים פופולריים לערכות נתונים בהיקף של פטה-בייטים וכוונון אוטומטי של המודל".

הוא ציין כי "ארגונים רבים עושים בשירות הזה שימוש. אנשי אינטואיט, ענקית הפיננסים הוותיקה, מפתחים באמצעותו תוכנות לניהול מסים. הם עושים שימוש בכלי לימוד המכונה שלנו כדי לייעל את הניתוחים ולקצר בעד 90% את הזמן שבו נדרש לטפל במסמכים פיננסיים. כמו כן, חברת פארמה אמריקנית משתמשת בכלי לטובת עריכת מחקרים רבים. אנשיה משתמשים ביכולות לימוד המכונה שלנו כדי להאיץ פיתוח של תרופות, ולהביא לשוק תרופות יותר מדויקות ביכולת הריפוי שלהן".

לימוד מכונה. אילוסטרציה: סשקין, BigStock

"לימוד המכונה שלנו", הסביר, "בנוי משלוש שכבות: התחתונה, עם יכולת מותאמות למהנדסי תשתיות תוכנה למשל, שנדרשים לדיוק בעבודתם, או למדעני נתונים. בשכבה האמצעית יש SageMaker עם רכיבים נוספים וממשקים. היא מאפשרת לארגונים לצרוך שירותים רבים, לנתח נתונים, לבנות, לאמן ולהטמיע מודלים של לימוד מכונה. שכבה זו מספקת 'הסבר' איך המודל עובד, בכמה ממדים, ואז ניתן לבחור באיזה מהם להשתמש. השכבה העליונה כוללת שירותי API. היא נועדה לטובת ארגונים שאין להם ניסיון בבינה מלאכותית, או שלא רוצים לעסוק בכך, אבל כן רוצים שבאפליקציות שלהם יהיה לימוד מכונה. כך הם יכולים לצרוך שירותים כמו תרגום רב שפתי או המלצות, או להטמיע יכולות לחיזוי מכירות או ניטור הונאות. רכיב לימוד המכונה יכול ללמוד את העסקאות של הארגון או הלקוחות, לדרג אותן בהיבטים שונים ולהציף חריגים: אם רכשת כדורגל לילדיך זה בסדר ואם קנית מטוס – זה חריג".

לסיכום אמר אלפרודו כי "לימוד המכונה והבינה המלאכותית עשויים להזריק לארגונים חדשנות רבה, ולקוחות רבים מאמצים את השירותים שלנו בתחומים אלה. יש לנו יותר מכפליים שירותי לימוד מכונה מאשר לספקי הענן האחרים, כמו גם עשרות אלפי לקוחות. נמשיך לחדש בתחום, כי הלקוחות רוצים זאת".