התפקיד והיתרונות של הבינה המלאכותית במחשוב ענן

יש שתי דרכים להתייחס לבינה המלאכותית בכל הקשור למחשוב ענן. דרך אחת היא לראות שספקי מחשוב הענן עובדים במרץ כדי ליצור שירותים ויישומים מתוחכמים במיוחד שמגובים בבינה מלאכותית ויהיו זמינים בפלטפורמות שלהם. הדרך השנייה היא להבין שהבינה המלאכותית והסיוע שהיא נותנת באוטומציה ובקבלת ההחלטות המהירה במיוחד הם שהופכים את פלטפורמות הענן הגדולות לאפשריות יותר ויותר.

שתי הדרכים נכונות וזה מה שהופך את העתיד של מחשוב ענן ושל הבינה המלאכותית למשולב ומרגש כאחד. הינה מה שתוכלו לראות בעתיד זה.

מהי בינה מלאכותית?

AI או בינה מלאכותית, הוא מונח שמתייחס למערכות מחשב המשתמשות באלגוריתמים ובנתונים כדי לבצע משימות שבדרך כלל דורשות בינה אנושית, כמו זיהוי דיבור או יצירת תמונה בתגובה למנחה. במקרים מסוימים, בינה מלאכותית יכולה לעשות דברים שבני אדם לא יכולים לעשות, כמו לבצע חישובים מורכבים וניתוחים הכרוכים בכמויות אדירות של נתונים בשניות, בדיוק גבוה במיוחד, וכדי לזהות חריגות.

טכנולוגיית הבינה המלאכותית משתפרת במהירות ומתווספים לה שימושים רבים כגון שיפור יכולות תקשורת עם לקוחות, יצירת מדיה דיגיטלית, הפיכת אבחונים למדויקים יותר, שיפור אבטחת הסייבר ואפילו יייעוץ בקבלת החלטות עסקיות.

המונח "בינה מלאכותית" משמש לעתים קרובות חלופה לטכנולוגיות קשורות כמו למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה. ההבדל הוא שבינה מלאכותית מתארת בכלליות את תחום המחקר, ואילו מערכות למידת מכונה מתמקדות באופן צר יותר בשיפור דמוי למידה בביצוע משימה ספציפית ומוגדרת על סמך נתוני אימון שהן צורכות. למידה עמוקה היא תהליך דומה שנבנה על גבי רשתות עצביות מורכבות שנועדו לדמות את המבנה של המוח האנושי. מבנה זה מאפשר למערכות למידה עמוקה לזהות קשרים מורכבים ולא ליניאריים ולהפיק משמעות מנתונים מסובכים או לא מדויקים. מודלי שפה גדולים (LLMs), כמו אלה של ChatGPT או Cohere, מתאמנים באמצעות למידה עמוקה וכמויות גדולות של נתונים שנאספו. לאחר אימון מודל השפה הגדול הופך לליבה של מערכת בינה מלאכותית גנרטיבית שיכולה לענות על שאלות בכך שהיא מסיקה או מנבאת את התגובה הנכונה. התוצאה: תגובות בלשניות מופלאות לשאלות המדמות לתגובות אנושיות.

כדי למצות את יכולותיה של הבינה המלאכותית חברות רבות משקיעות בצוותים של מדעי נתונים ומחפשות מודלים ושירותים מתוחכמים של בינה מלאכותית שבהם הן יכולות להשתמש ביישומים שלהן.

מהו מחשוב ענן?

במילים פשוטות, מחשוב ענן מאפשר לך לשכור שירותי IT במקום לקנות אותם. במקום להשקיע במסדי נתונים, תוכנה, שירותים וחומרה, חברות יכולות לבחור לגשת לכוח המחשוב שלהן דרך האינטרנט ולשלם עבורו בזמן שהן משתמשות בו. מאפייני המפתח של מחשוב ענן הם שהוא ניתן למדידה, ניתן להרחבה וזמין לפי דרישה.

הצעות הענן כוללות תשתית, כגון שרתים, אחסון ומסדי נתונים, כמו גם שירותים הבנויים על תשתית זו, כגון ניתוח נתונים, בינה מלאכותית ויישומים עבור פונקציות עסקיות, כגון תכנון משאבים ארגוניים, או ERP וניהול הון אנושי. עם ההתקדמות, יישומים אלו כוללים יותר פונקציונליות שמונעת על ידי בינה מלאכותית. דוגמה לכך היא היכולת להמיר מסמכים מודפסים לטופס דיגיטלי ולאחר מכן לסווג מסמכים אלה בפונקציות כמו חשבונות זכאים וחשבונות חייבים.

תובנות מרכזיות

• בינה מלאכותית היא חלק בלתי נפרד ממחשוב ענן, שיפור שירותי ענן, אוטומציה, קבלת ההחלטות ומדרגיות.
• מחשוב ענן מספק את התשתית הנדרשת לבינה מלאכותית, ובכך מאפשר לעסקים למנף טכנולוגיות בינה מלאכותית ללא השקעות משמעותיות בחומרה ובתוכנה.
• בינה מלאכותית במחשוב ענן משפרת את היעילות העסקית על-ידי אוטומציה של משימות חזרתיות, שיפור ניתוח הנתונים ושיפור אבטחת הסייבר.
• הסינרגיה בין מחשוב ענן לבינה מלאכותית מניעה יישומים חדשניים כמו בינה מלאכותית גנרטיבית, IoT ובינה עסקית המופעלת על ידי בינה מלאכותית.
• אימוץ הבינה המלאכותית במחשוב ענן יכול להיות מאתגר, שכן הוא מעלה חששות בנוגע לפרטיות נתונים, בעיות אינטגרציה ופער יכולת במומחיות הבינה המלאכותית.

כל מה שצריך לדעת על בינה מלאכותית ומחשוב ענן

בינה מלאכותית ומחשוב ענן משולבים זה בזה באופן עמוק. אחת הסיבות לכך: ספקי מחשוב ענן השתלבו מוקדם בשדה והבינו כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי לספק שירותים טובים יותר. מערכות בינה מלאכותית טובות מאוד בקבלת החלטות בעולם המוגבל של ארכיטקטורת IT, וזה מאפשר לספקי מחשוב ענן להפוך מגוון פעולות במרכזי הנתונים המסיביים שלהם לאוטומטיות. בינה מלאכותית יכולה להקצות ולהרחיב את שירותי הטכנולוגיה, לזהות שגיאות פוטנציאליות, לנטר סימנים למתקפת סייבר ולזהות רמזים להונאות במגוון תרחישי שימוש. אלו רק כמה רשומות מתוך רשימה הולכת וגדלה של יכולות שעוזרות לחברות מחשוב ענן להציע שירותי טכנולוגיה בדרך כלכלית ובקנה מידה גדול לאלפי או מיליוני לקוחות.

לא פחות חשוב, הענן הופך לדרך המובילה להטמעת בינה מלאכותית ביישומים עסקיים. ספקים תופרים את הבינה המלאכותית במוצרים שלהם, כמו יישומי תוכנה כשירות (SaaS) המשופרים במגוון טכנולוגיות בינה מלאכותית ולאחרונה גם ביכולות מודל שפה גדול מוטמעות. ספקי ענן עובדים גם עם עסקים שרוצים להטמיע בינה מלאכותית גנרטיבית בפעולות שלהם. בעזרת מודלי שפה גדולים מתוחכמים בארכיטקטורות ענן עסקים יכולים להשתמש בנתונים שלהם כדי לאמן ולפרוס מודלים ספציפיים של בינה מלאכותית לפעילות שלהם, או בדרך כלל להרחיב אימון של מודל קיים, אם בתחום הבריאות, הלוגיסטיקה, המשפט, הממשלה או כל תחום אחר. לקוחות הענן אפילו כוללים מפתחי מודלים של בינה מלאכותית ש זקוקים לכמויות גדולות של מחשוב וקיבולת אחסון כדי לאמן את המודלים שלהם בכמויות עצומות של נתונים.

באופן הולך וגובר ספקי ענן מציעים שירותים מתוחכמים ביותר בסיוע בינה מלאכותית, כגון פלטפורמות פיתוח יישומים שבהן מפתחים מתארים את פונקציות היישום שהם רוצים והם גם יאפשרו לפלטפורמת הבינה המלאכותית לכתוב במהירות את טיוטת הקוד הראשונה.

מדוע בינה מלאכותית חשובה למחשוב ענן?

ספקי מחשוב ענן מסתמכים על בינה מלאכותית כדי להפעיל את המערכות האוטומטיות המספקות שירותי IT ויישומי SaaS באופן אמין ובעלות הנמוכה ביותר האפשרית. בינה מלאכותית עוזרת בהקצאה, יצירת אצווה וכוונון של מערכות ענן בקנה מידה גדול, ובכך פוטרת בני אדם ממשימות אלה. נוסף על כך, חברות רבות רוצות להשתמש במגוון הרחב של שירותי הבינה המלאכותית וכן גם ביכולות המתפתחות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, וחברות מחשוב ענן להוטות לעזור להן. בקצרה, הדרך שיש בה ההתנגדות המעטה ביותר למינוף יכולות הבינה המלאכותית עוברת ישירות דרך הענן.

זה נכון גם שמחשוב ענן חשוב לבינה מלאכותית. הסיבה לכך היא שלאימון מערכות בינה מלאכותית גנרטיביות כמו מודלי שפה גדולים נדרשת יכולת מחשוב חזקה במיוחד, מה שמוביל לתחרות על עוצמת המחשוב הזמינה בעולם. ספקי ענן גדולים מציעים כוח זה לפי דרישה, מה שמאפשר לחברות בינה מלאכותית לשכור אשכולות GPU שהם צריכים כדי להפעיל עומסי עבודה של בינה מלאכותית בביצועים גבוהים ובמחיר סביר.

למידע נוסף על הענן בעל הביצועים הגבוהים של Oracle עבור בינה מלאכותית.

כיצד בינה מלאכותית במחשוב ענן משנה עסקים?

זמינות השירותים המגובים בבינה מלאכותית בענן היא המפתח להגדלת השימוש העסקי בבינה מלאכותית. הסיבה לכך היא שבנייה, אימון ופריסה מאובטחת של מודלים של בינה מלאכותית הן פעולות מאתגרות ויקרות מדי לביצוע מבחינה טכנית עבור כל הארגונים למעט הארגונים הגדולים ביותר. בעזרת שירותי תשתית מגובים בבינה מלאכותית, SaaS המופעל על ידי בינה מלאכותית, ותפריט הולך וגדל של טכנולוגיות מגוונות הזמינות באמצעות ממשקי API, יותר חברות יכולות להשתמש בבינה מלאכותית כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים, להשיג יתרון תחרותי ולקבל הזדמנויות עסקיות חדשות.

ניתן לראות את היתרונות של העסק כשני קווים משיקים. בראשון, עוזרי בינה מלאכותית מורידים משימות חוזרות, כגון הזנה וסיווג חשבוניות ודרישות או התאמת הוצאות עם קבלות ומדיניות, שיפור היעילות והדיוק של צוותים ששימשו לביצוע משימות אלה באופן ידני. בשני, ניתוח נתונים מונחה בינה מלאכותית יכול להמליץ ולייעץ לאנשי מקצוע עסקיים בהתבסס על הדפוסים שזוהו בנתוני החברה. ייעוץ יכול להתחיל במועד הזמנה נוספת של מוצרים מסוימים ולהסתיים בהמלצה על שינויים בשרשרת האספקה בהתבסס על ניתוח מורכב של התנהגות המוכר וצורכי החברה.

יתרונות הבינה המלאכותית במחשוב ענן

ספקי מחשוב ענן שמיישמים בינה מלאכותית במרכזי הנתונים שלהם נהנים מהיתרונות הרבה מעבר להישגי היעילות המיידיים והחיסכון בעלויות. בהצעת הפיתוח שלהם ללקוחות כשירותי בינה מלאכותית ממותגים הם יכולים לעזור להגדיל את הנאמנות והרווחיות.

יתרונות הבינה המלאכותית במחשוב ענן הם:

• אוטומציה: באמצעות בינה מלאכותית ספקי ענן והלקוחות שלהם יכולים להפוך רבים מתהליכי ה-IT הנחוצים לאוטומטיים כדי לספק את השירותים שלהם, כולל תיקון, אבטחה והרחבה של קיבולת מחשוב. עסקים משתמשים גם בתהליכי בינה מלאכותית, כולל אוטומציה חכמה, כדי להגדיל את המהירות והדיוק בפונקציות כמו ניהול מסמכים ופעולות מפעל.
• חיסכון בעלויות: בינה מלאכותית יכולה לעזור להפחית עלויות על ידי ביצוע משימות מורכבות מהר יותר ועם פחות אנשים מעורבים. משימות יכולות לכלול פעולות IT ואבטחת נתונים, כמו גם פונקציות עסקיות כגון אוטומציה של מוקד התמיכה. הבינה המלאכותית יכולה לעזור ללקוחות להגדיל או להקטין את השימוש בענן בתגובה לצרכים המשתנים שלהם. החיסכון בעלויות של הלקוחות עשוי לגרום להם להיות נאמנים יותר - במיוחד עבור ספקי ענן השואפים לשמור על מודלי החיוב שלהם פשוטים ושקופים. לקוחות נוכחיים שמשתמשים יותר בשירותי ענן יוצרים רווח גדול יותר לספקים לעומת מציאה, השגה וגיוס לקוחות חדשים.
• ניהול ענן: בינה מלאכותית מאפשרת לשירותי ענן לפעול בקנה מידה גדול באמצעות אוטומציה של היבטים רבים של ניהול IT. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה להקצות ולהרחיב שירותים, לזהות ולצפות כשלים ולמנוע מתקפות סייבר, לעיתים קרובות עם מעט או ללא השתתפות אנושית. מעקב אחר שימוש בשירות וחיוב וכן גם מתן מעקב ללקוחות אחר עומסי עבודה מורכבים ומערכות ניהול יכולים להיות פשוטים ומדרגיים יותר בעזרת תמיכה של בינה מלאכותית.
• ניהול נתונים: בינה מלאכותית יכולה לעזור לכל ארגון לנהל את הנתונים החיוניים שלו באופן טוב וחסכוני יותר. משימות שבינה מלאכותית יכולה לבצע כוללות העברת נתונים לפי הצורך, ניקוי נתונים וסריקת רשתות כדי לזהות בעיות באבטחת נתונים או באיסוף נתונים.
• ניתוח נתונים חזוי: בינה מלאכותית טובה במיוחד בשיטה הפופולרית הזו של ניתוח נתונים. עסקים משתמשים בניתוח נתונים חזוי כדי לזהות מגמות, למצוא קורלציות ולקשר סיבתיות, מה שמאפשר להם לקבל החלטות מושכלות יותר מהר יותר.
• התאמה אישית: יכולות ההתבוננות המעמיקה והתאמת התבניות של הבינה המלאכותית עוזרות לחברות, כולל לספקי ענן, להבין טוב יותר את התנהגות ורצונות הלקוחות שלהם. זה מאפשר לחברות להציע שירותים מותאמים אישית והצעות מדויקות יותר ובכך להגדיל את השימור וההכנסות.
• פרודוקטיביות ויעילות מוגברת: בינה מלאכותית מצטיינת בעבודות שאנשים חושבים שהן קשות או מייגעות. בעזרת תהליכים המגובים בבינה מלאכותית עסקים יכולים לבצע משימות כגון ניהול מסמכים, מיון חבילות, התאמת חשבוניות ואפילו סיכום מסמכים כמו תקצירים משפטיים באופן מהיר ומדויק יותר מבני אדם. היתרון הנוסף של יעילות זו היא שהיא מאפשרת לעובדים לבצע משימות מורכבות יותר הדורשות ניסיון אנושי וקשרים.
• אבטחה משופרת וזיהוי איומים: כאשר הם נכללים במסגרת אבטחת נתונים מעוצבת היטב, הבינה המלאכותית יכולה להשתתף בניטור רשתות ומשתמשים בזמן שהיא סורקת דפוסים המסמנים בעיות. בניגוד לבני אדם, בינה מלאכותית יכולה לעקוב מקרוב אחר מסות נתונים בכך שהיא מנתחת במהירות זרמים שהרשת יוצרת.
• מדרגיות משופרת: מכיוון שבינה מלאכותית יכולה לעזור להפוך תהליכים רבים לאוטומטיים, היא מאפשרת לספקי ענן להפעיל מרכזי נתונים גדולים עם רמה של מדרגיות אלסטית שלא ניתן היה להשיג אם אנשים היו צריכים להקצות ולנהל שירותים באופן ידני. אותה יעילות עובדת עבור לקוחות ענן שעשויים להגדיל את העבודה בשיווק, לוגיסטיקה, בריאות ותחומים אחרים מהר יותר ועם פחות אנשים מעורבים.

אתגרי הבינה המלאכותית במחשוב ענן

למרות שספקי מחשוב ענן פועלים כדי להוריד את המחסומים לשימוש בבינה מלאכותית, האתגרים נשארים, בעיקר סביב ניהול נתונים וקליטת כוח אדם עם המומחיות הנכונה.

• פרטיות נתונים: בכל הנוגע לאבטחת נתונים ופרטיות בינה מלאכותית מביאה עימה אתגרים משלה. לדוגמה, יש פוטנציאל שמודלים של בינה מלאכותית "ידליפו" פרטים מסלי נתונים רגישים המשמשים לאימון שלהם. הלקוחות יעדיפו ספקי ענן המציעים בקרות חזקות על השליטה והאבטחה של נתונים.
• אינטגרציה: בינה מלאכותית פועלת על נתונים נקיים ומאורגנים היטב. והתהליך נעשה חכם יותר כאשר יש לנתונים מקורות רבים ושונים. אם כן, האתגר הוא לשלב ולתקנן נתונים מיחידות עסקיות פנימיות שונות או מאתרי שותפים שונים, כמו גם ממקורות חיצוניים, כגון שתף מזג אוויר או נתונים ממשלתיים פתוחים.
• פער בכישרונות: מציאת אנשים בעלי המומחיות הדרושה לעיצוב, אימון ופריסה של מודלי בינה מלאכותית אורכת זמן ויקר לקלוט ולשמר אותם. גם עם מפתחי מודלים של בינה מלאכותית ושירותי ענן המספקים את אבני הבניין, חברות זקוקות לעתים קרובות למנהלי נתונים מנוסים ולמדעני נתונים כדי לגרום לבינה המלאכותית לעבוד בשבילן.

יישומי הבינה המלאכותית במחשוב ענן

המוטיבציה להתגבר על האתגרים שהוזכרו לעיל מגיעה ממגוון רחב של דרכים שבהן ניתן להשתמש בבינה מלאכותית ובענן בזה אחר זה כדי לסייע לארגונים לפעול טוב יותר ולפנות זמן למשימות יצירתיות יותר. יישומים פופולריים ומרגשים כוללים:

• צ'אטבוטים: צ'אטבוטים הם אחת מתוכנות התוכנה הראשונות שעוצבו כדי לדמות תקשורת אנושית ולעבור לתפקידי שירות לקוחות. למרבה הצער, לפני הבינה המלאכותית, הם לא עשו עבודה טובה כל כך ונטו לעצבן לקוחות יותר משהם פתרו בעיות. בעזרת בינה מלאכותית ומחשוב ענן חברות יכולות כעת להשתמש בממשקי API כדי להתחבר למודלי שפה גדולים, מה שנותן להן צ'אטבוטים רבי עוצמה שיכולים להבין שפה אנושית מדוברת או כתובה ולזהות את כוונת השאילתה של משתמש.
• בינה עסקית (BI): ספקי מחשוב ענן הציעו כבר זמן רב פתרונות BI, שאוספים, מנתחים ומפרשים נתונים ממקורות פנימיים וחיצוניים כדי לסייע לעסקים לקבל החלטות. שירותי ענן אלו, כמו גם תוכנות ארוזות קודמות, היו תלויים באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לפרק ולנתח נתונים. עם זאת, בעזרת המודלים החדשים יותר של בינה מלאכותית עסקים יכולים להתקדם הלאה וללמוד ממה שקרה בעבר כדי לחזות טוב יותר תוצאות עתידיות.
• האינטרנט של הדברים (IoT): הIoT מורכב ממכשירים המחוברים לאינטרנט ואחד לשני. מכשירים של IoT משמשים בתעשיות רבות, כולל נהיגה במשאיות, חקלאות וייצור, ודורשים מערכות "מחשוב קצה" הממקמות כמה יכולות קבלת החלטות מרכזיות קרוב למכשירים בניהול, ולא בחזרה במרכז הנתונים בענן. כעת, עסקים המשתמשים בשירותי ענן מתוחכמים של בינה מלאכותית או בינה מלאכותית המובנית בתוך יישומי SaaS יכולים לאפשר למכשירי ה-IoT שלהם ללמוד מהנתונים שלהם ומהחוויות שלהם לאורך זמן, לשפר או להציע שיפורים תוך כדי תנועה.
• בינה מלאכותית גנרטיבית: בזכות מחשוב ענן, מודלים רבי-עוצמה של בינה מלאכותית עם מודלי שפה גדולים הנמצאים בבסיסם נמצאים כעת במרחק של ממשק API. עסקים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לזרז את המחקרים שלהם, לחשוב על רעיונות יצירתיים בעזרת סיעור מוחות, לשפר יישומי שירות לקוחות או מחלקת תמיכה ומשימות רבות אחרות. RAG מסייע לספקי ענן להפוך בינה מלאכותית גנרטיבית לשימושית אף יותר על ידי הגדלת מאגר הידע של מודל השפה הגדול עם הנתונים הארגוניים והמאובטחים של הלקוח שאוחסנו לאחרונה.

עתיד הבינה המלאכותית במחשוב ענן

הבינה המלאכותית מתמקמת במהירות במגוון רחב של מעשים אנושיים. חלק גדול מהתרחבות זו מונע מהזמינות של הבינה המלאכותית בפלטפורמות מחשוב ענן עוצמתיות. באופן פנימי ולאורך זמן ספקי ענן יכולים להתרחב מעבר לשימוש בבינה מלאכותית והמעקב אחר תשתית IT ולהתחיל להציע שירותים מבוססי בינה מלאכותית שעוזרים לכתוב ולנפות שגיאות ביישומים, להעריך ולשפר תהליכים עסקיים ואפילו לספק שירותי מחשוב וקצה עורפיים עבור רובוטים ומל"טים אוטונומיים במיוחד. בעתיד, שירותים המבוססים על הענן יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לחשוב לעומק ובחדשנות על האתגרים העסקיים והבעיות החברתיות.

צעדים ראשונים עם בינה מלאכותית במחשוב ענן עם Oracle

כשמגיע הזמן לחקור כיצד בינה מלאכותית יכולה לעזור לעסק שלכם, שקלו להשתמש ב- Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Oracle מספקת היצע מקיף של מוצרי בינה מלאכותית כדי לעזור לכם ליהנות מיתרונות הבינה המלאכותית באופן ההגיוני ביותר עבורכם, ו-OCI מספקת מגוון רחב של אפשרויות פריסה לבינה מלאכותית באמצעות הענן המבוזר של OCI. לדוגמה, OCI מקלה על הבאת תובנות שהופקו על ידי בינה מלאכותית לפונקציות העסקיות המרכזיות שלכם על ידי הטמעת בינה מלאכותית ב-Oracle Fusion Applications. כדי להכניס בינה מלאכותית ליישומים שלך, OCI כוללת מגוון רחב של שירותי בינה מלאכותית עם מודלים שניתן להתאים אישית באמצעות הנתונים העסקיים שלך.

עבור מדעני נתונים, OCI מציעה שירותי למידת מכונה שעוזרים לצוותים לשתף פעולה כדי לבנות, לאמן, לפרוס ולנהל מודלים של למידת מכונה באמצעות מסגרות הקוד הפתוח האהובות עליהם. כשמגיע הזמן לאמן מודלים מתוחכמים ותובעניים למחשוב, OCI מתפקדת היטב באשכולות מחשוב מקומיים מותאמים אישית תוך כדי שהיא מספקת גמישות ואת יתרונות העלות מבוססי הצריכה של הענן.

הבינה המלאכותית לא הייתה במקום שבו היא נמצאת היום ללא מחשוב ענן. ספקי ענן מציעים את מבני המחשוב הנדרשים לאימון שילוב משגשג של מודלי בינה מלאכותית והם בונים מהלכים חדשים כדי שעסקים נוספים יוכלו ליהנות מהיתרונות של היכולות המתרבות של הבינה המלאכותית. מכיוון שנמצאים לבינה מלאכותית שימושים נוספים בעניינים עסקיים ואנושיים, סביר להניח שהיא תפעל על פלטפורמות מחשוב ענן או שתהיה גישה אליה דרכן.

שאלות נפוצות בנושא הבינה המלאכותית במחשוב ענן

האם בינה מלאכותית תחליף את אבטחת הסייבר?

אבטחת סייבר כוללת דיסציפלינות רבות, כולל ניהול גישת משתמשים, ניטור רשת וניתוח נתונים. בינה מלאכותית עשויה להיות רכיב מרכזי בכל התחומים האלה. אין ספק שבהמשך היא תקבל תחומי אחריות נוספים. אבל במקום להחליף את אבטחת הסייבר או את מומחי אבטחת הסייבר, הבינה המלאכותית תהיה טכנולוגיית אבן יסוד בתוכניות אבטחת סייבר.

כיצד שירותי קצה קשורים לבינה מלאכותית?

תשתית קצה ממקמת שירותי ענן קרוב מאוד או בתוך מכשירים שבהם מופקים נתונים, ומאפשרת גם לצרוך אותם בניהול מכשירים אלה. כך מתאפשר למכשירי IoT להפעיל בינה מלאכותית שמגיבה במהירות לסביבתה, אפילו עם קישוריות אינטרנט לסירוגין או ללא קישוריות אינטרנט. דמיינו רחפנים או מכוניות אוטונומיות ללא זמן לבדוק מרכז נתונים לפני קבלת ההחלטה הבאה שלהם.

מה ההבדל בין למידת מכונה לבינה מלאכותית?

למידת מכונה היא דיסציפלינת משנה של בינה מלאכותית. אלגוריתמים של למידת מכונה לומדים ומשפרים את האופן שבו הם מבצעים משימה המבוססת על שילוב הנתונים המוצגים להם לאורך זמן. מודלי בינה מלאכותית משתמשים לעיתים קרובות באלגוריתמים של למידת מכונה בעבודתם.

מה ההבדל בין אימון בינה מלאכותית להיסק בינה מלאכותית?

למודל בינה מלאכותית יש שני חלקים בחייו. הראשון הוא אימון והשני הוא היסק. באימון מוצגת למודל הבינה המלאכותית כמות גדולה של נתונים שנאספו. הוא קולט אותם וכך לומד כיצד לזהות ולחזות בדיוק ועל בסיס נתונים אלו. לאחר מכן המודל מועבר לסוג אחר של תשתית IT, ושם הוא מתחיל בשלב ההיסק של חייו. כאן מוצגים לו נתונים חדשים שמהם הוא מסיק מסקנות וחוזה תוצאות.