בינה מלאכותית

בינה מלאכותית (באנגלית: אינטליגנציה מלאכותית – Artificial intelligence, ובראשי תיבות: AI) היא שם מטאפורי למצב שבו מנסים לדמות את יכולות החשיבה האנושית באמצעים טכנולוגיים. הגדרה רחבה יותר לתחום זה ניתנה על ידי מרווין מינסקי: "לגרום למכונה להתנהג בדרך שהייתה נחשבת לאינטליגנטית לו אדם התנהג כך".

המונח "אינטליגנציה מלאכותית" מפנה לכאן. לערך העוסק בסרט קולנוע בשם זה, ראו אינטליגנציה מלאכותית (סרט).

ה-OECD הגדיר:

מערכת בינה מלאכותית היא מערכת מבוססת מכונה, שלמטרות מפורשות או משתמעות, מסיקה, מהקלט שהיא מקבלת, כיצד ליצור פלט כגון תחזיות, תוכן, המלצות או החלטות שיש ביכולתן להשפיע על סביבות פיזיות או וירטואליות. למערכות בינה מלאכותית שונות ישנן רמות שונות של אוטונומיה ויכולת הסתגלות לסביבתן לאחר פריסתן."^[1]

יישומי בינה מלאכותית כוללים מנועי חיפוש מתקדמים באינטרנט (למשל, חיפוש גוגל), מערכות המלצות (בשימוש על ידי YouTube, אמזון ונטפליקס), הבנת דיבור אנושי (כגון סירי ואלכסה), מכוניות אוטונומיות, ובינה מלאכותית יוצרת (ChatGPT, ג'מיני, Midjourney ועוד), והיכולת להתחרות ברמה הגבוהה ביותר במשחקים אסטרטגיים (כגון שחמט ו-Go).

בינה מלאכותית נוסדה כדיסציפלינה אקדמית בשנת 1956. בעשור הראשון של המאה ה-21, למידת מכונה מתמטית וסטטיסטית הוכיחה את עצמה כמוצלחת ביותר, וסייעה בפתרון בעיות מאתגרות רבות ברחבי התעשייה והאקדמיה. למידה עמוקה עלתה על כל טכניקות הבינה המלאכותית הקודמות במדדים בתעשייה, מה שהוביל לעלייה עצומה במימון ובעניין. מתקופה זו החלה הבינה המלאכותית (AI) להתקדם במהירות הן מבחינת כמות המשאבים שהוקצו לה והן מבחינת התפוקות שלה. האקונומיסט מעריך שמיזוגים ורכישות הקשורים לבינה מלאכותית היו גדולים פי 26 ב-2017 מאשר ב-2015. לגידול בהשקעה תרמה גם העלייה מהירה ביכולות הטכניות של בינה מלאכותית (AI). לדוגמה, על פי מדד הבינה המלאכותית, שיעורי השגיאות של זיהוי תמונה ירדו מ-29% לפחות מ-3% בין 2010 ל-2017.

המבחן המקובל ביותר לבינה מלאכותית הוגדר בשנת 1950 על ידי אלן טיורינג, וידוע בשם "מבחן טיורינג": מכונה תיחשב לתבונית, אם יינתן לאדם היושב בחדר סגור לנהל שיחה באמצעות ממשק מחשב עם שתי ישויות שנמצאות בחדר השני, כאשר אחת מהן תהיה מכונה והשנייה אנושית, והמשוחח לא יוכל לזהות מי משתי הישויות היא מכונה או אדם.

היסטוריה

ערך מורחב – היסטוריה של הבינה המלאכותית

פרה־היסטוריה של הבינה המלאכותית

"בינה" מלאכותית בדמות הגולם מפראג

באיליאדה ובאודיסיאה של הומרוס ניתן למצוא סממנים של בינה מלאכותית.
באיליאדה: ”...וּנְעָרוֹת שְׁפָחוֹת עֲשׂוּיוֹת זָהָב מִזְדָּרְזוֹת וְעוֹזְרוֹת לַמּוֹשֵׁל, וּכְאִלּוּ הֵן חַיּוֹת. חָכְמָה וּבִינָה בְלִבָּן, וִיפִי־קוֹל וְכֹחַ לָהֵנָּה, וְלָמְדוּ מִבְּנֵי־הָאַלְמָוֶת כָּל־מְלֶאכֶת יָד וּמַחֲשָׁבֶת”. וגם באודיסיאה: ”לְמַעַן יְבִיאוּךָ שָׁמָּה אֳנִיּוֹת־בִּינוֹת שֶׁלָּנוּ, יַעַן כִּי אֵין לַפֵיאַקִּים כָּל־קַבַּרְנִיט רַב־חוֹבֵל [...] וּנְמֵלִים בָּאִי לָאֳנִיּוֹת הֶגֶה אֵין לִסְפִינוֹתָם כְּמוֹ לָאֳנִיּוֹת אֲחֵרוֹת, וְיוֹדְעוֹת הֵן בְּעַצְמָן עֶשְׁתֹּנוֹת אָדָם וְכָל־אֲשֶׁר בְּלִבּוֹ”.^[2]

דוגמה נוספת הוא השחמטאי המכני "הטורקי" שנבנה ב-1770 על ידי וולפגנג פון קמפלן. המכונה יכלה כביכול לשחק שחמט נגד בן אדם; שנים אחר כך היא התבררה כתרמית.^[3]

התפתחות של תאוריית הבינה המלאכותית

הרבה מההתמקדות המקורית של מחקר הבינה המלאכותית נובע מגישה ניסויית לפסיכולוגיה, ומדגישה את מה שאפשר לכנות תבונה לשונית (אותה אפשר לראות באופן מובהק במבחן טיורינג).

גישות לבינה מלאכותית שאינן מתמקדות בבינה לשונית כוללות רובוטיקה וגישות של בינה קולקטיבית, המדגישות שינוי פעיל של הסביבה, או קבלת החלטות בקונצנזוס, ומקבלות את השראתן מהביולוגיה או הפוליטיקה כשהן מחפשות מודלים לצורת הארגון של התנהגות "תבונית".

אבני דרך בפיתוח הבינה המלאכותית הן המחקרים "תחשיב לוגי של הרעיונות שמאחורי הפעילות העצבית" (1943), מאת וורן מק'קולוך ו־וולטר פיטס (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity (1943), by Warren McCulloch and Walter Pitts), ו"מכונות חישוב ותבונה" (1950), מאת אלן טיורינג (Computing Machinery and Intelligence (1950), by Alan Turing), וכן "סימביוזת אדם־מחשב" מאת ג'. סי. ר. ליקלידר (Man-Computer Symbiosis by J.C.R. Licklider). ראו קיברנטיקה ומבחן טיורינג לדיון נוסף.

מחקר ניסויי בבינה מלאכותית

הבינה המלאכותית החלה כתחום ניסויי בשנות ה־50, עם חלוצים כמו אלאן ניואל והרברט סימון, שייסדו את מעבדת הבינה המלאכותית הראשונה באוניברסיטת קרנגי מלון, וג'ון מקארתי ומרווין מינסקי, שייסדו את המעבדה ב־MIT ב־1959.

ציון דרך בהתפתחות המחקר בבינה מלאכותית הוא כנס שנערך בשנת 1956 בדרטמות קולג'.^[4] בכנס זה השתתפו חלוצי התחום, ובהם מינסקי, מקארתי וסימון (כל אחד מהשלושה זכה מאוחר יותר בפרס טיורינג). במסגרת הכנס טבע מקארתי את המונח "בינה מלאכותית" (Artificial Intelligence - AI).

בעבר היו שני סוגים כלליים של מחקר בינה מלאכותית – ה"מסודרים" וה"בלגניסטים". הגישה ה"מסודרת", ה"קלאסית" או ה"סימבולית", באופן כללי, עוסקת במניפולציה סימבולית של מושגים מופשטים, וזוהי המתודולוגיה שבה משתמשים בדרך כלל במערכות המתקדמות. הגישה המקבילה היא ה"בלגניסטית", או ה"קישורית", שרשתות נוירונים מלאכותיות הן הדוגמה הטובה ביותר שלה, המנסות "לפתח" תבונה על ידי בניית מערכות ושיפור שלהן בעזרת תהליך סטטיסטי כלשהו, במקום לתכנן מראש מערכת שתשלים את המשימה. שתי הגישות הופיעו כבר בתחילת ההיסטוריה של התחום. בשנות ה־60 ובה־70 הגישות הבלגניסטיות לא היו מקובלות, אך העניין בהן עלה שוב בשנות ה־80 כאשר התגלו המגבלות של הגישות ה"מסודרות" של אותו הזמן. במשך הזמן התברר שלשתי הגישות יש מגבלות חמורות.

המחקר בבינה מלאכותית מומן בחלקו הגדול על ידי הסוכנות לפרויקטים מתקדמים במחקר ביטחוני בארצות הברית (DARPA), ועל ידי מיזם הדור החמישי ביפן. חוסר ההצלחה של המחקר שמומן באותו הזמן להביא לתוצאות מיידיות, למרות ההבטחות הגדולות, הביא לקיצוצים גדולים במימון של הסוכנויות הממשלתיות בסוף שנות ה־80, מה שהביא לירידה בהתעסקות בתחום. בעשור שלאחר מכן, חוקרי בינה מלאכותית רבים עברו לתחומים שכנים עם מטרות צנועות יותר, כמו מערכות לומדות, רובוטיקה, ואופטיקת מחשבים, אם כי מחקר של בינה מלאכותית טהורה עדיין המשיך.

צעדים ראשונים בבינה מלאכותית כללו הענקת יכולת מילולית למחשב, כלומר מתן יכולת למחשב להבין שפה מדוברת ולהגיב בשפה מדוברת. מבחן טיורינג, שמקורו במאמר שפרסם אלן טיורינג בשנת 1950, מוביל לכיוון זה, ואחד הצעדים הראשונים למימושו נעשה בתוכנית "אלייזה", שפיתח ג'וזף וייצנבאום מ־MIT. תוכנית זו (הקרויה על שם גיבורת מחזהו של ג'ורג' ברנרד שו, "פיגמליון"), יוצרת סימולציה של פסיכיאטר. האדם, המקיים דיאלוג עם התוכנית באמצעות מקלדת, זוכה ממנה לתגובות אינטליגנטיות לכאורה, כפי שפסיכיאטר אנושי היה מגיב. ספרו של המשורר דוד אבידן "הפסיכיאטור האלקטרוני שלי" (1974) כולל שמונה שיחות של אבידן עם "אלייזה" (לדעת צבי ינאי, שהיה מעורב ביצירת הקשר בין אבידן ל"אלייזה", המשורר נטל לעצמו חירות רבה בעריכת השיחות, שאינן משקפות את יכולתה האמיתית של "אלייזה").^[5] אלא שבהדרגה התברר שהיכולת לבנות תוכנה השולטת בשפה טבעית היא משימה מורכבת ביותר, הדורשת גם שילוב של ידע נרחב בבלשנות ובמדעים קוגניטיביים אחרים.

הישג נוסף לתחום הבינה המלאכותית הוא תוכנות היודעות לשחק משחקים "אינטליגנטיים" המצריכים "חשיבה". דוגמה בתחום זה היא תוכנות השחמט המנצחות בימינו את השחקן הממוצע בנקל. על היתרון האנושי (יכולת לשלול מהר מצבים לא מעניינים, אינטואיציה) מפצות התוכנות במאגרי מידע עצומים של ידע תאורטי (ספרי פתיחות וסיומים בשחמט לדוגמה) ובאלגוריתמים הפורסים את כל אפשרויות המשחק מספר רב של מהלכים קדימה - הרבה יותר מהיכולת האנושית. בבסיסן, אותן תוכנות נעזרות במבנה נתונים הנקרא עץ מינימקס לשם כך.

ביקורת, והתייחסויות לבינה מלאכותית

ערך מורחב – סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית

בשנות ה־60 של המאה ה־20, מספר מחקרים דחו את האפשרות של בינת מכונה מסיבות פילוסופיות או לוגיות, כגון "השכל, המכונה וגדל" (1961) מאת ג'ון לוקאס. עם ההתפתחות של טכניקות פרקטיות המבוססות על מחקר הבינה המלאכותית, עלו טענות כי המתנגדים לבינה מלאכותית שינו כל הזמן את עמדתם ביחס למשימות כמו שחמט ממוחשב או הבנת שפה שקודם נחשבו כ"תבוניות", על מנת להכחיש את ההצלחות של הבינה המלאכותית. דאגלס הופשטטר בספרו "גדל, אשר, באך" (Gödel, Escher, Bach) אומר, כי הזזת היעדים הזו היא למעשה אמירה ש"תבונה" היא "כל מה שאדם יכול לעשות ומחשבים לא יכולים". מדען המחשב א.וו. דייקסטרה לא התלהב מייחוס יכולת חשיבה למחשב, וטען כי "השאלה האם מחשב יודע לחשוב דומה לשאלה האם צוללת יודעת לשחות". היינו שמעשה מכונה מכח תיכנות, אינו מעשה תבוני, ששייך להגדירו כידיעה.^[6]

נכון ל־2017, ישנם מדענים הטוענים, כי בינה מלאכותית היא "הקבוצה של הבעיות במדעי המחשב שאין להן פתרונות טובים כרגע".^{[דרוש מקור]} כלומר, ברגע שתת־תחום כלשהו מגיע לתוצאה מוצלחת, הוא מוצא מתחום הבינה המלאכותית וניתן לו שם אחר. דוגמאות לזה הן זיהוי תבניות, עיבוד תמונה, רשתות נוירונים, עיבוד שפה טבעית, רובוטיקה ותורת המשחקים. אם כי השורשים של כל אחת מהדיסציפלינות האלה בבינה המלאכותית, בהדרגה הפכו לתחומים נפרדים.

ביקורת נוספת, טוענת שהטמעת AI באופן שגוי עלולה לגרום לבעיות בטיחות מידע^[7].

רגולציה

בסוף העשור השני של המאה ה-21 החלו להופיע התייחסויות ראשוניות לבינה מלאכותית גם בחוקים ותקנות. בהסכמי הסחר שנחתמו בין ארצות הברית, קנדה ומקסיקו, הייתה התייחסות גם לקיום זרימת נתונים חוצת גבולות של בינה מלאכותית, לצד התחייבות להגנה על זכות הפרטיות של אזרחים מפני טכנולוגיות בינה מלאכותית. אזכורים אחרים היו גם בהסכמי סחר נוספים.^[8]

השימוש של סין בבינה מלאכותית נחשב במערב לכזה שאינו תואם את ערכי החירות של הדמוקרטיות הליברליות.^[8] אף על פי כן, בשנת 2021 הייתה סין למדינה הראשונה בעולם שפרסמה תקנות אתיקה הנוגעות לשימוש בבינה מלאכותית, שמטרתן לאפשר לגולשים, בכל פעם שאמורה לפעול מולם מערכת של בינה מלאכותית, לבחור באופן אקטיבי האם להפעיל או לבטל אותה. כלומר, על ספק השירות להציע במקביל גם אפשרות שאינה מבוססת על בינה מלאכותית שתהייה נגישה לגולשים שיבחרו בכך.^[9] עם זאת, נושא האתיקה בסין מורכב, מכיוון שבמקרים שונים גישתה של סין, שבאופן כללי אינה נוטה לכבד את זכותם לפרטיות של אזרחיה, סייעה להתפתחות תחום הבינה במלאכותית במדינה תוך גישה להיקפי מידע שאין בנמצא במדינות אחרות, דוגמת מסד נתונים רחב של צילומי וידאו עם טכנולוגיה של זיהוי תווי פנים,^[10] ותוך שימוש במערכת אשראי חברתי המנוגדת למתווים הבינלאומיים העוסקים באתיקה של בינה מלאכותית.^[11]

בשנת 2023, בייג'ינג ריככה את ההנחיות לחברות המפתחות מודלים של בינה מלאכותית, אך היא עדיין דרשה שצ'אטבוטים יעברו תהליך של הערכה ביטחונית וידבקו בסוציאליזם. מנגד הרגולציה במדינה גרמה לכך שחברות הטכנולוגיה הסיניות לא מיהרו להשיק את צ'אטבוטים שלהן.^[12]

שבוע אחרי הסינים, הממשל האמריקאי הודיע על כך שהצליח להוציא התחייבויות וולונטריות משבע חברות טכנולוגיה אמריקניות בכל הנוגע לניהול סיכונים הנשקפים מבינה מלאכותית. למשל, יפותחו מנגנונים כמו "סימון מים כדי לעזור למשתמשים להבחין מתי תוכן אודיו או ויז'ואל נוצר בעזרת בינה מלאכותית.^[13][14]

לאחרונה אישר הפרלמנט האירופי את חוק הבינה המלאכותית, החוק מחלק את השימושים בבינה מלאכותית לקטגוריות. החוק אוסר שימושים מסוימים בבינה מלאכותית בגלל הסיכונים לבטיחות, לפרנסה ולזכויות של אזרחי האיחוד האירופי.

במאי 2024 קראו 25 חוקרים בעלי שם עולמי, ביניהם ממדעני המחשב החשובים בעולם, להשית אחריות משפטית על נזקי AI שאפשר לחזות ולמנוע. הם דורשים מחברות הבינה המלאכותית להקצות לפחות שליש מתקציבן לבחינת בטיחות ומניעת סיכונים. הם מסבירים כי כבר היום מזרזת בינה מלאכותית באופן דרמטי את פיתוחה שלה עצמה ונזקים עצומים כמו במדע בדיוני עלולים להיגרם תוך שנתיים-שלוש. לדוגמה, רובוטים לוחמים שיוכלו למנוע את כיבויים והם "יבחרו" נגד מי לפעול וגם לפגוע בתשתיות. יובל נח הררי, שהשתתף בכתיבת המאמר ב-Science הבהיר כי נראה שהאבולוציה עוברת מהישרדותם של החזקים ביותר, להכחדתם של החכמים ביותר^[15][16].

באוגוסט 2024, משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה פרסם, במעמד מחייב, את מסמך "עקרונות, מדיניות, רגולציה ואתיקה" שהופץ בדצמבר 2023^[17]. המסמך, בין השאר, מגדיר שאין כוונה לפרסם חקיקה ראשית, בשלב זה ושהציפייה של הממשלה, לגבי תחומים שיש להם רגולטור ייעודי - שהרגולטור הענפי המדובר, יגדיר את האסדרה הנדרשת בתחום עליו הוא מופקד. ככל הידוע, התחום היחידי לגביו פורסם מסמך כזה הוא התחום הפיננסי וגם הוא, נכון למרץ 2025, אינו במעמד מחייב. הנושא נמצא במחלוקת, בישראל, בעיקר על רקע העובדה שגם האיחוד האירופאי וגם ארצות הברית, כן מפרסמות מסמכי אסדרה ייעודיים.

קניין רוחני

המודלים משתמשים בכמויות עצומות של מידע מהרשת. חלק מיוצרי המידע כבר אינם מוכנים לספק אותו בחינם. לדוגמה, הניו יורק טיימס.^[18] באוגוסט 2023 פורסם כי הניו יורק טיימס, CNN והשידור הציבורי באוסטרליה החליטו לחסום את הבוט של OpenAI מלקצור את תוכניהם.^[19]

בינה מלאכותית בהגות היהודית

בשנים האחרונות, עם התפתחות הבינה המלאכותית (ב"מ), החלו הוגים יהודיים לבחון את היחס בין תפיסת העולם היהודית לבין הסוגיות המוסריות והפילוסופיות שמעלה טכנולוגיה זו. אחד הטיעונים המרכזיים שעולה מניתוח זה הוא שבניגוד לתפיסת העולם המערבית המודרנית, התפיסה היהודית המסורתית עשויה להתמודד ביתר קלות עם רעיון של יצירים תבוניים עדיפים על האדם.

תפיסת העולם המערבית מול התפיסה היהודית

לפי מאמרו של תומר גרינברג "ההגות היהודית על המלאכים מציבה מענה מפתיע לחשש מפני בינה מלאכותית"^[20], החשש המערבי מבינה מלאכותית נובע משתי הנחות יסוד בתרבות המערבית:

1. הבינה היא עיקר האדם - תפיסה שהתבססה בעקבות שרשרת מהפכות היסטוריות שהעלו את קרנה של יכולת החשיבה האנושית.
2. האדם ניצב בראש פירמידת היצורים - תפיסה שהתבססה בגישה ההומניסטית, ובמיוחד בגרסתה החילונית.

לטענת גרינברג, שילוב שתי ההנחות האלה יוצר חרדה מפני בינה מלאכותית: אם האדם ניצב בראש הפירמידה והבינה היא מהותו העיקרית, הופעתה של בינה לא-אנושית עדיפה מערערת את מעמדו המהותי של האדם.

לעומת זאת, תפיסת העולם היהודית המסורתית:

1. אינה שכלתנית קיצונית
2. אינה הומניסטית קיצונית במובן המערבי

האדם והשכל בתפיסה היהודית

גרינברג מסתמך על תורת הספירות בקבלה, לפיה מהות העולם והאדם מתגלמת בעשר ספירות. הבינה המלאכותית, כפי שמרמז שמה, מתמקדת בספירת הבינה ובספירת החכמה - ההיבטים האנליטיים והיצירתיים של השכל.

אולם לפי התפיסה הקבלית, האדם הוא יותר מסך יכולותיו השכליות. הוא משלב:

1. ספירות גבוהות יותר (כמו כתר, המזוהה עם כוח הרצון)
2. ספירות נמוכות הקשורות לגוף, לפעולה ולרגשות

הערך המוסף האנושי, לפי גישה זו, עשוי להתבטא ב"אנושיות" במובן הרחב - היכולת לשלב בין השכל, הרגש, הגוף והרצון באופן הוליסטי.

האדם והמלאכים - מודל ליחסי אדם ובינה מלאכותית

גרינברג מציע להשתמש במודל היחסים בין האדם למלאכים ("שכלים נבדלים") כבסיס להבנת היחסים האפשריים בין האדם לבינה מלאכותית. למרות תפיסת המלאכים כתבוניים יותר, חלק ניכר מההוגים היהודיים רואים באדם יצור חשוב יותר מהמלאכים.

לפי רמח"ל (רבי משה חיים לוצאטו), "הבריה העיקרית באמת היא המין האנושי. וכל שאר הנבראים, בין הגבוהים ממנו בין השפלים ממנו, אינן אלא בעבורו, להשלמת עניינו..." ההסבר לכך הוא שהאדם, בניגוד למלאכים, מתפרש על פני יריעה רחבה - בין גבוה לנמוך, בין רוח לגוף. שילוב זה, יחד עם כוח הבחירה, מאפשר לאדם לבחור בטוב מרצונו החופשי.

בספר "נפש החיים" מובא שהמלאכים מכונים בתנ"ך "עומדים", בעוד האדם מצוי בתנועה ומסוגל לקשר בין העולמות בכוח מעשיו. יתר על כן, כאשר האדם פועל נכון, הוא מעלה את העולם כולו - אפילו את היצורים הגבוהים ממנו.

השלכות על היחס לבינה מלאכותית

גרינברג טוען שניתן להחיל מודל זה גם על יחסי אדם-בינה מלאכותית, למרות ההבדלים הברורים (הב"מ היא מעשה ידי אדם ואינה קדושה). בדומה למלאכים, הבינה המלאכותית:

1. מהווה מעין "שכל נבדל"
2. יודעת יותר מהאדם
3. אינה תלויה בגוף ספציפי
4. חסרת יכולת בחירה חופשית ורגשות אנושיים
5. תמיד מבצעת את "שליחותה"

תפיסה זו מציעה שהאדם יישאר חשוב יותר מהבינה המלאכותית, חכמה ככל שתהיה, בזכות השילוב הייחודי של רצון חופשי וחיבור בין עליונים ותחתונים. לפי גרינברג, "בינה מלאכותית היא באמת חכמה גדולה. אבל תכלית חכמה - תשובה ומעשים טובים; ורק האדם יוכל להביאה לתכליתה זו."

בינה מלאכותית מודרנית

המחקר המודרני מתמקד בכמה משימות הנדסיות עיקריות (התומכים בבינה מלאכותית "חזקה" עשויים לכנות זאת כבינה מלאכותית "חלשה").

מחקר הבינה המלאכותית המודרני עוסק ביצירת תוכנות ומכונות מועילות על מנת לעשות משימות שבני אדם מבצעים, המצריכות תבונה, באופן אוטומטי. למשל תזמון משאבים - כמו יחידות צבאיות - ביעילות המרבית, מענה על שאלות לגבי מוצרים עבור לקוחות, עיבוד והבנת שפה טבעית (אנ') וזיהוי פנים במצלמות טלוויזיה במעגל סגור. לכן בינה מלאכותית נעשתה לדיסציפלינה הנדסית, העוסקת בפתרון בעיות מעשיות. לדוגמה, על־פי שיטות של בינה מלאכותית אורגנו המשאבים הצבאיים של ארצות הברית במלחמת המפרץ, והכספים שנחסכו בעקבות כך עלו בהרבה על ההשקעה של הממשלה האמריקאית בתחום הבינה המלאכותית מאז תחילת המחקר בשנות ה־50. מערכות בינה מלאכותית נכנסו לשימוש בעסקים רבים, בתי חולים ויחידות צבאיות סביב העולם, וכן מורכבות בתוכנות ובמשחקים רגילים.

שיטות של בינה מלאכותית משמשות גם פעמים רבות במחקר המדע הקוגניטיבי, שמנסה ליצור מודל של תת־מערכות של ההבנה והחשיבה האנושית. בעבר המטרה הסופית של חוקרי בינה מלאכותית הייתה "בינה מלאכותית חזקה", כלומר חיקוי של בינה אנושית ממש. אפשר לראות מחשבים כאלה בסרטי מדע בדיוני רבים, כמו המחשב HAL 9000 בסרט "2001: אודיסיאה בחלל". מטרה זו כנראה לא תמומש בעתיד הקרוב, וכבר כיום הוא אינו המטרה של מחקר הבינה המלאכותית הרציני. בגלל אי־המילוי של ציפיות בעבר יצא לתחום מוניטין רע, וכן בשל ציפיות שהתעוררו על ידי המדע הבדיוני. מסיבה זו, חוקרי בינה מלאכותית רבים אומרים כי הם עובדים בתחום הקוגניציה, אינפורמטיקה, הסקה סטטיסטית או הנדסת מידע (אנ'). ישנן פרדיגמות מחקריות רבות בתחום, ועדיין אין קונצנזוס על הצורה הטובה ביותר להמשיך במחקר. תחומי מחקר מהעת האחרונה כוללים רשתות בייאסיניות וחיים מלאכותיים; דוגמה לתוכנת חיים מלאכותיים היא Boids.

תחום חשוב בבינה המלאכותית הוא שפה טבעית. לתחומים רבים בבינה מלאכותית פותחו תוכנות או שפות תכנות במיוחד בשבילם. לדוגמה, אחת מתוכנות הדיבור (chatterbot) הדומות ביותר לאדם, "אלייס" (A.L.I.C.E), משתמשת בשפת תכנות AIML שהיא ספציפית בשבילה, ולתוכנות שהתפתחו ממנה. ובכל זאת, A.L.I.C.E מבוססת על התאמת תבניות ללא כל הסקת מסקנות, בדומה לתוכנות ישנות יותר. ג'אברוואקי (Jabberwacky) קרוב קצת יותר לבינה מלאכותית חזקה, מכיוון שהוא לומד כיצד לדבר רק מאינטראקציה עם המשתמש. למרות זאת, התוצאות עדיין חלשות מאוד, וכיום ניתן לומר שעדיין אין בינה מלאכותית לדיבור כללי.

אם כי ההתקדמות לקראת המטרה הסופית של בינה מלאכותית דמוית־אדם איטית למדי, היו תוצרים מועילים רבים בדרך. דוגמאות בולטות הן שפת התכנות LISP ופרולוג, שהומצאו עבור מחקר בינה מלאכותית אך שכיום משמשים למשימות אחרות. מערכות מועילות רבות פותחו בעזרת טכנולוגיות שהיו פעם תחומים פעילים במחקר הבינה המלאכותית. לדוגמה:

כחול עמוק

• צ'ינוק (Chinook) הוכרז כאלוף העולם בתחרות אדם־מחשב בדמקה ב־1994.
• כחול עמוק, מחשב ששיחק שחמט, ניצח את גארי קספרוב בתחרות שחמט מפורסמת ב־1997
• ווטסון, מחשב ששיחק במשחק מלך הטריוויה (אנ'), הצליח לנצח מתחרים שזכו בעבר ב־2011.
• אינפו־טיים (Info Tame), מנוע חיפוש בטקסט שפותח על ידי הק.ג.ב. עבור מיון אוטומטי של מיליוני דפים של תקשורות.
• לוגיקה עמומה, שיטה לחשיבה הגיונית בתנאים של חוסר ודאות, משמשת במערכות שליטה תעשייתיות רבות.
• קיימות מערכות תרגום מכונה כמו SYSTRAN, ורבים משתמשים בהן, אם כי התוצאות עדיין אינן באיכות של תרגום אדם.
• עיבוד שפה טבעית
• רשתות נוירונים משמשים למשימות רבות, ממערכות גלאי־פריצה למשחקי מחשב ("Creatures", לדוגמה).
• מערכות הכרת סימנים אופטיות (OCR) יכולות לתרגם כל טקסט המודפס בגופנים מקובלים לטקסט ממוחשב.
• הכרת והבנת כתב יד בידי, או בעיני מחשב.
• מערכות ראיית מחשב, פועלות ביישומים תעשייתיים רבים.
• רובוטיקה
• מערכת למיון תכנים תומכי טרור ברשתות החברתיות, לצורך הסרה מהירה שלהם.^[21]
• מערכת הוכחה אוטומטית - מערכת המבצעת הוכחת משפטים מתמטיים באמצעות תוכנה. תהליך ההוכחה מבוסס על תחשיב פסוקים ועל לוגיקה מסדר ראשון ובו רעיונות מתחום הבינה המלאכותית באים לידי ביטוי.

ReSymmetry, כיסא גלגלים רובוטי בעל יכולות בינה מלאכותית להקלה על חיי בעלי מוגבלות תנועתית

• כיסא גלגלים רובוטי המיועד להקל על חייהם של אנשים בעלי מוגבלות. הכיסא משלב טכנולוגיות איסוף מידע (חיישנים) ובינה מלאכותית, על מנת לחשב תמידית את המדדים המסמנים מצוקה ולהגיב אוטומטית למניעת פצעי לחץ ופגעים הנוצרים מישיבה ממושכת.

הרעיון של בינה מלאכותית שתחליף שיפוט אנושי עלה פעמים רבות בהיסטוריה של התחום, וכיום ישנם תחומים מסוימים שבהן "מערכות מומחיות" מחליפות או תומכות בשיפוט אנושי, בהנדסה או ברפואה. דוגמה למערכת כזו היא מערכת העזרה של מיקרוסופט אופיס, שבו המערכת מנסה לנבא את העזרה שהמשתמש יזדקק לה.

בשנת 1986 פרופסור רודני ברוקס פרסם סדרת מאמרים ששינו באופן מהותי את כיווני פיתוח בתחום הבינה המלאכותית.

החל מ-2012, חלה תנופה משמעותית בתחום למידה עמוקה וענף זה נחשב כענף מרכזי לפתרון סוגיות בתחום הבינה המלאכותית. "למידה עמוקה" נשענת על רשתות עצביות מלאכותיות. החל מ-2017, מדינות רבות בעולם החליטו להיכנס לנושא ברמה הלאומית ולמעלה מעשרים מהן, פרסמו אסטרטגיה לאומית בנושא.^[22]

בשנת 2015 ניצחה מערכת AlphaGo של חברת DeepMind את אלוף העולם במשחק GO, הנחשב למשחק בו עץ המשחק הוא הענף ביותר, מה שדרש ממתכנני המערכת לחשוב על שיטה שונה ללמידת / פתרון המשחק, לעומת שיטת העבודה של כחול עמוק. המערכת התקרבה לשיטה הנקראת בינה מלאכותית חזקה (באנגלית Artificial general intelligence (אנ')).^[23] שיטה זו נחשבת לגביע הקדוש בבינה מלאכותית, ומתכונתה היא למעשה למידת מכונה ללא הכוונה מראש היכולה לפתור כל בעיה.

ב-11 ביולי 2019, תוכנת מחשב שנקראת Pluribus, ניצחה חמישה שחקנים ברמה הכי גבוהה שיש בעולם, במשחק "טקסס הולדם" - בסדרה ארוכה של משחקים כנדרש להוכיח מובהקות סטטיסטית. תוכנת המחשב Pluribus פותחה על ידי מדענים מפייסבוק ומאוניברסיטת קרנגי מלון בהובלת פרופסור Tuomas Sandholm ונועם בראון.^[24]

בניגוד למשחק שחמט או, אפילו, משחק ה"גו", בטקסס הולדם, אין לשחקנים מידע מלא על "המציאות" וזאת מכיוון שהם רואים רק את הקלפים שהם עצמם קיבלו ואת "קלפי הקהיליה". כלומר, מדובר במשחק רב פעמי, מרובה משתתפים ועם מידע חסר. מכיוון שכך, המשחק נחשב מבחן משמעותי מאוד ליכולת של "בינה מלאכותית" להשתוות לבינה אנושית.

בנובמבר 2022, חברת OpenAI צ'אטבוט שיחה שנקרא ChatGPT. הבוט זכה לפופולריות רבה ונוהג לייחס לו את הבאת הנושא למודעות של הציבור הרחב.

בפברואר 2025 נודע שקבוצת המפתחים שפיתחו את Pluribus (התוכנה שמנצחת במשחקי פוקר, שלעייל) - עברה לחברת OpenAI והייתה לה תרומה ניכרת להתפתחות תחום מודלי השפה הגדולים - בכל הקשור למודלים שיודעים לנמק.

חלוקת עולם התוכן לנושאים ותחומים

בפברואר 2025, רוב "הוגי הדעות" בתחום הבינה המלאכותית מחלקים את נושא מודלי השפה הגדולים לחמישה דורות^[25]:

• צ'אט ג'י פי טי ודומיו.
• צ'אטים שבודקים את עצמם לפני שהם עונים - צ'אטים אלה, לאחר שהכינו את התשובה למשתמש, בודקים אותה, מנסחים כמה חלופות לתשובה ועונים רק אחרי שהם בחרו את התשובה ש"נראית להם" הכי מתאימה.
• צ'אטים שיודעים להשתמש בכלי תוכנה חיצוניים - צ'אטים שבודקים את חלון הנחיה ואם מדובר בעולם תוכן שבו יש עדיפות לכלי תוכנה קיימים - הם מפעילים כלי מועדף, מקבלים חזרה את התשובה ומשתמשים בה כדי לתת מענה. הדוגמה הפשוטה לגישה הזו היא שאלות מתמטיות פשוטות (למשל: כמה זה 4+4) שיש עדיפות מובהקת לתת להם תשובה על בסיס יישום "מחשבון" ולא על רשת נוירונים מלאכותית מסובכת.
• צ'אטים שיודעים לנמק או לנהל מחקרי עומק באינטרנט - על בסיס "הגיונות" שאינם מתחום רשתות הנוירונים בהכרח - כמו למשל, השילוב של שיטות חיפוש וקביעת מדיניות מתחום המשחקים (כמו משחק הפוקר שלעייל). נכון לפברואר 2025 - גם OpenAI וגם גוגל פרסמו יישום שנקרא Deep Research. יישום זה יודע "לעיין" בעשרות רבות של אתרי אינטרנט, לסכם אותם, לבדוק את עצמו, לכתוב דו"ח מפורט ולתת המלצות לפעולה.
• סוכני בינה מלאכותית - יישומים הכוללים יכולת ביצוע משימות מחוץ לסביבה המיידית שלהם (כמו למשל - לפנות לאתרי אינטרנט, לשלוח דוא"לים או לבצע קניות באינטרנט), לחלקם יש גם יכולת "לפתוח" סוכנים חדשים ולהגדיר להם משימות משנה. נכון לפברואר 2025, גם חברת OpenAI וגם גוגל - מאפשרות להפעיל סיכן בינה מלאכותית ש"פועל" על דפדפן האינטרנט של המשתמש - ומכיוון שהדפדפנים כיום משמשים למגוון גדול של יישומים - "בבת אחת" כל היישומים האלה הופכים להיות נגישים לסוכני הבינה.

עולם הבינה המלאכותית כולל הרבה מעבר למודלי השפה הגדולים ונכון לתחילת 2025 נהוג להתייחס, לכל הפחות, ל-10 עולמות תוכן שונים ובכללם:

• תפיסה - Perception, בדגש לנושאים חשובים שהם סמויים מן העין. עולם תוכן זה מתייחס ל"תרגום" מידע גולמי המתקבל מחיישנים ל"תובנות" בדגש לעולמות תוכן שניתן לחוש אותם באמצעים לא אנושיים, כמו למשל קרינה אינפרה אדומה (מצלמות לילה), קרינה אולטרה סגולה, קרינת רנטגן, CT, MRI וכיוצא באלו. מכיוון שמדובר בחישה מחוץ לתחום שבני האדם יכולים לחוש באופן טבעי, לבינה מלאכותית יש יתרון עצום בעולמות אלה. מצד שני, מכיוון שהבינה המלאכותית סובלת מהקושי "להסביר", מתופעת ה"הזיות" וכדומה - שילוב הטכנולוגיה אורך זמן רב ויש קשיים בהכנסתה לתחומים עתירי סיכון כמו רפואה.

סך כל המידע הדיגיטלי בשנים 1980 עד 2024

• גיבוש תובנות על בסיס ניתוח בסיסי נתונים שונים, בדגש לנתוני עתק. במהלך העשורים האחרונים, קצב הצטברות המידע הולך וגובר ובקצב עולה. מידע זה כולל "מידע מובנה" שבדרך כלל כולל "בסיסי נתונים" שבהם המהות של פריטי המידע ידועים מראש, כמו למשל, שם, תעודת זהות, כתובת מגורים - ומידע לא מובנה כמו למשל ווידאו, אודיו, תמונות וכדומה. אחת הסיבות העיקריות לתנופה בתחום הבינה המלאכותית, מאז 2012 - היא השתפרות יכולת החישוב, השיפור המתמיד בזכרונות מחשב - שהופכים להיות זעירים וזולים יותר ויותר ותחום "נתוני העתק" - הצטברות המידע שמאפשרת לאמן את המודלים הגדולים (בדגש לרשתות נוירונים גדולות המשמשות ללמידה מפוקחת). כך למשל, וויקפדיה היא מקור לטקסטים וניתן ללמד "עליה" מודלים עם פיקוח עצמי, אתרי האינטרנט כולם - מאפשרים ל"זחלנים" להוריד את המידע ולהשתמש בו ללימוד מודלים של בינה מלאכותית וכך גם כל סרטי "יו-טיוב", כל המוזיקה שאינה מוגנת בזכויות יוצרים וכדומה. מגמה משמעותית מאוד היא זמינות המידע הביולוגי - החל מפענוח הגנון האנושי, הבנת מבנה החלבונים, מודלים יותר ויותר מדויקים של התא החי, הריבוזום וכדומה. בתחומים אלה, של נתוני העתק, לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לתרומה מהותית לקידום האנושות במגוון היבטים רחב.
• שילוב בינה מלאכותית ברובוטיקה. החל מסביבות 2024, הבינה המלאכותית נכנסת יותר ויותר לתחום הרובוטיקה, החל מכניסה לתוך החיישנים ו/או לשכבת ה"תפיסה", דרך "הבנת תמונת העולם" על בסיס ניתוח נתוני הגלם מכלל החיישנים, דרך פענוח מיקומם של מכשולים, ביצוע תחזיות (פרדיקציות) לגבי משתמשים אחרים במרחב, דרך תכנון נווט במרחב, קבלת החלטות, ביצוע פעולות במרחב הפיזי וניתוח תוצאות הפעולות וחוזר חלילה. ככל שהזמן עובר, מצטייר גם שהמימשק בין בני האדם לרובוטים יישען, ככל הנראה, על מודלי שפה גדולים. במרץ 2025, פרסמה חברת UBITECH סרטון יו-טיוב שבו מוצגים רובוטים היומנואידים רבים הפועלים במתואם במפעל הרכב של חברת ZEEKER^[26]. מצטייר שחברות רובוטיקה רבות מעדיפות להתחיל לבחון את הרובוטים שלהם בסביבת פעולה מגודרת ומתוחמת, כזו שלא מסכנת בני אדם, היא סביבה תפעולית מבוקרת, אין בה מכוניות ו"הפרעות" כמו שיש בדרכים ציבוריות וכדומה. חלק גדול מהחברות יוצרות שיתופי פעולה עם חברות רכב ומדגימות את הערך הפוטנציאלי של הרובוטים שלהם בתוך המרלו"גים/ מפעלי הייצור של חברות הרכב (Operational Design Domain - "מרחב הפעלה" ע"פ הגדרות החוק הישראלי)
• יכולת לשלב אלגוריתמים שיודעים ללמוד - גם בשלב ההיסק (כלומר לאחר שאומנו, בזמן שהם נמצאים כבר בשימוש). עד לשנת 2023, היה נהוג שיש הפרדה ברורה בין "שלב האימון" של רשתות הנוירונים, לשלב ה"היסק". מחזור החיים של יישומי בינה מלאכותית כללו פיתוח של המודל, אימון שלו ואז - הקפאת המישקולים של הרשתות ורק אז, העברת המודל לידי המשתמש הסופי. המשתמש הסופי, לא יכול היה לעדכן את המודל/ יישום לאחר שהוא סופק אליו - כלומר בשלב ההיסק. תכונה זו של הרשתות שונה מאוד ממוח האדם - שכן מסוגל "ללמוד" לאורך כל חייו, ללמוד גם מתמונה בודדת וכדומה. דוגמה מובהקת לנושא זה - זה ילד שמראים לו תמונה אחת של ג'ירפה ומאותו רגע הוא מסוגל לזהות ג'ירפות, בלי שיש צורך "לאמן את המוח" עם מיליוני דוגמאות מתויגות של תמונות של ג'ירפות. החל מאמצע 2024, התפתחו מספר גישות שמאפשרות גם לרשתות נוירונים מלאכותיות, "ללמוד" גם בשלב ההיסק. טכניקה אחת היא השארת שכבות ייעודיות שאותן ניתן לשלב לפי ההקשר של "חלון ההנחיה (Prompt), בטכניקה זו המודל בודק "לאיזה קבוצה או הקשר" חלון ההנחיה (הפרומפט) שייך - והוא משלב שכבות ייעודיות להקשר המדובר וכך הוא מתאים את המודל בזמן הריצה ומבלי שנדרש אימון מחדש. טכניקה אחרת, עוסקת בבחינה רצופה של איכות "התשובות" בהתבסס על משוב מהמשתמש או - על בסיס "פיקוח עצמי" וכיול שכבות ייעודיות ברציפות. למשל, כאשר הרשת חוזה את הפריים הבא בסרט ווידאו, היא יכולה לנתח כמה התחזית שלה הייתה שגויה ולתקן את המישקולים של השכבות הייעודיות כך שהשגיאות יצטמצמו תוך כדי ריצה. לנושא היכולת הזו התפתח ז'ראגון שלם של מונחים ושיטות לבחינת ביצועים כמו למשל Few-Shot Learning שמודד את היכולת ללמוד תוך דוגמאות בודדות.
• רשתות של סוכני בינה. הגדרה מקובלת ל"סוכן בינה" היא: סוכן בינה מלאכותית (AI Agent) הוא מערכת אוטונומית או תוכנת מחשב המסוגלת לתפוס את סביבתה באמצעות חיישנים או קלטי נתונים, לעבד את המידע, לקבל החלטות ולנקוט פעולות על מנת להשיג מטרות או יעדים מוגדרים. הפעולות יכולות להיות וירטואליות (למשל אינטראקציה עם תוכנות או סביבות דיגיטליות) או פיזיות (למשל רובוטים או רחפנים).רשתות של סוכני בינה היא דרך לביצוע משימות מורכבות באמצעות רשתות של סוכני בינה שכל אחד מהם מתמחה בתחום מסוים. בהקשר הווירטואלי, אחת הדוגמאות המובהקות לכך הוא "עוזר המחקר המדעי" של חברת גוגל. מדובר ברשת של 12 מודלים שלטענת גוגל, יודעת לתפקד כעוזר מחקר ולסייע בשלב העלאת הרעיונות (Ideation), סריקת תפיסות לפתרונות אפשריים (Optional Concepts), ביצוע סקרי ספרות, בחינת התפיסות השונות (Ranking) ואולי, ע"פ הנטען, הגעה לתגליות מדעיות של ממש^[27].

ציור של שמאן, שילוב של נוצות רחם עם עריכה של DALLE2 לפי טקסט

• אמנות, יצירת מידע כוזב ו/או סביבות סימולטיביות. נכון ל-2025, הבינה המלאכותית היוצרת יודעת לנהל שיחות (צ'אט), לכתוב שירים, מאמרים, סיפורים, ספרים, מחזות, לצייר ציורים, לחולל תמונות מטקסטים, לחולל ווידאו מטקסטים ואף להפיק "סרט" הכולל הכנת תסריט, הכנת סטוריבורד, הפקת ווידאו ועריכתו, להלחין מוזיקה ועוד. תופעה זו גורמת לחשש שמצד אחד, יישומי בינה מלאכותית יחליפו בני אדם במגוון מקצועות האמנות - כמו למשל, תפאורנים, כותבי תסריטים, תאורנים, אנשי קול וכדומה ומצד שני - יימצאו הגורמים שישתמשו ביכולות האלה לטובת מעשי פשיעה זדוניים כמו הונאות ומבצעי השפעה. היבט נוסף של יכולות אלו - הוא היכולת ליצור סביבות סימולציה ברמות איכות משתנות. סביבות סימולציה יכולות לשמש לאימון של אנשי מקצוע כמו טייסים, לבניית "תאום דיגיטלי" שיש לו שימוש רב בתעשייה וגם - כעולם ומלואו שיכול לאפשר אימון רובוטים בדגש לאימון רשתות בשיטת "למידת חיזוקים".
• שימוש בבינה מלאכותית - ליצירת סביבות תלת־ממדיות ו/או לטובת יישומים גאוגרפיים. מודלים תלת־ממדיים של העולם משמשים את תעשיית משחקי המחשב, הם הכרחיים לטובת סוגים שונים של תכנון מסלול עבור רובוטים, הם נדרשים לחלק מהיישומים של "משקפי מציאות וירטואלית"/ מציאות רבודה, הם משמשים לסימולטורים בכלל, ולסימולטורים צבאיים בפרט. המודלים יכולים גם לשמש לאימון של מודלים לרובוטיקה מבוססת "למידת חיזוקים" (Reinforcement Learning) ויש להם שימוש נרחב בתחומי הארכיטקטורה ועיצוב פנים. נכון ל 2025, יש כבר מגוון יישומים/ מודלים שמאפשרים ליצור מודל תלת־ממדי מטקסט, מתמונה או "איור" ומווידאו. החיבור בין מודלי שפה גדולים לתוכנות תלת־ממד יכול להתבצע באמצעות פרוטוקולי API וכך למשל, במרץ 2025, פורסמה יכולת לחבר את מודל השפה קלוד (של חברת אנת'רופיק) לאחת מהתוכנות המובילות בעולם ליצירת מודלים תלת־ממדיים - בלנדר. במהלך 2024, פרופסור פיי-פיי לי מחלוצות תחום הבינה המלאכותית, הקימה חברה ייעודית לטובת בניית מודלים תלת־ממדיים באמצעות בינה מלאכותית, חברת World - Labs^[28].

Tucan video clip - generated from an image using Masterpiece X

שימוש בולט נוסף בתחום הבינה המלאכותית הוא בכל הקשור ל"מערכות מידע גאוגרפיות" (GIS) כאשר מודלי בינה מלאכותית מאפשרים "לחלץ ישויות גאוגרפיות" מתצלומי אוויר או צילומי לווין, כמו למשל, כבישים, פסי רכבת, מבנים, סוגים שונים של צמחייה וכדומה. החיבור בין מודלי בינה מלאכותית הנוגעים ל"מערכות מידע גאוגרפיות" ובמקביל, לבסיסי מידע מייצר יכולות לתת תחזיות רלוונטיות כמו למשל, חיבור בין מערכות מיפוי לתחזיות מזג אוויר מאפשר לתת תחזית שיטפונות, הן לרשויות החירום והן לתושבים שעלולים להיות מושפעים.

קיום המודלים התלת־ממדיים ו/או "מערכות המידע הגאוגרפיות" (GIS) מאפשר גם לתמוך יישומים של "בינה מלאכותית יוצרת" לשימושים נוספים, כמו למשל, דימוי של החזרי אור, שבירת אור, דימוי סוגים של חומרים וטקסטורות ועוד.

• נושאי אתיקה, חלוקת אחריות, היכולת להבין את שיקולי הבינה המלאכותית, שילוב אחראי של הנושא לתוך מכונות, מניעת אפליה והטיות ומימושים הכוללים בינה מלאכותית המורכבת משילוב של מודלים שונים. תחום זה כולל "תפירה" מאוד מדויקת בין הבינה המלאכותית למקומו של המשתמש האנושי כדי שניתן יהיה להשתמש בטכנולוגיות כאלה גם לטובת עולמות תוכן שיש בהם סיכונים אינהרנטיים כמו תעופה או רפואה. יש ז'אנר שלם בחשיבה האנושית שמייחס לבינה המלאכותית סכנות משמעותיות עד כדי סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית.
• בינה מלאכותית יוצרת. בינה מלאכותית שיוצרת תוכן שלא היה קודם, כמו למשל, תמונות מטקסט, כתיבת שירים או סיפורים בסגנון מבוקש מסוים, ווידאו מטקסט וכיוצא באלו. נכון ל 2025, התחום זוכה להשקעות ותשומת לב בקנה מידה עצום.
• שימוש בכלים. מודלים שמנתחים את "חלון ההנחיה" (ה"פרומפט") ואם הם "מבינים" שעדיף לטפל בסוגיה המבוקשת באמצעות כלי תוכנה קיימים, הם יודעים לפנות לכלי תוכנה חיצונית, להפעיל אותו ולהשתמש בתוצאה. דוגמה פשוטה לכך היא חישובים פשוטים במתמטיקה, כאשר יש עדיפות לכלי תוכנה דטרמיניסטיים כמו "מחשבון", מודל הבינה המלאכותית מבין את זה, שולח את השאילתה למחשבון ומשתמש בתשובה ע"פ צורך.

נכון ל-2025, בישראל, הממשלה נמנעת מאסדרה רוחבית מחייבת והיא משאירה את האסדרה בתחום לרגולטורים הענפיים. מסמך "עקרונות מדיניות רגולציה ואתיקה" פורמלי התפרסם ב-2023 וניתן למצוא אותו באתר האינטרנט של הממשלה^[29]. תחומים ענפיים אלה כוללים:

• ביטחון.
• רפואה וביולוגיה. תחום זה כולל פענוח הדמאות בתחומי הרנטגן, MRI, CT וכדומה (מקצוע הרדיולוגיה), תחום שהוא חלק מה"תפיסה/ פרספשן" ע"פ ההגדרות המקובלות בתחום הבינה המלאכותית. הבינה המלאכותית משמשת גם למגוון גישות לחיפוש תרופות, כמו למשל מערכת "אלפהפולד" שמאפשרת להבין את המבנה התלת־ממדי של חלבונים לפי הממד הכימי שלהם. תחום שלישי כולל את עולמות התוכן של התלכדות הדיסיפלינות הביולוגיות, ביולוגיה סינתטית, ביולוגיה דיגיטלית וכדומה. חברות רבות מנסות לפעול בתחום ובכלל זה ריפוי באמצעות עריכת DNA (למשל, באמצעות טכנולוגיות CRISPR), שימוש במודלי למידה עמוקה (חברה בולטת בתחום היא החברה של פרופ' דפנה קולר הישראלית לשעבר), חברות כמו CRISPR Therapeutics, Beam Therapeutics ועוד).
• פיננסים. לבינה מלאכותית יש מגוון תרומות פוטנציאליות בתחום הפיננסים, כמו למשל, זיהוי אנומליות. בישראל, פורסמה הצעה למדיניות מחייבת בתחום .
• תחבורה. לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לעזור להיבטי התחבורה ברמת קבלת החלטות/ אופטימיזציות של ניהול תנועה, ניהול ציים וכדומה. בהקשר זה, נהוג לחלק את תחום העיסוק למספר עולמות תוכן ובכללם:

• אופטימיזציה של עלויות תפעול, תכנון מסלולים חכם, הקצאות דינמיות של נהגים ורכבים וכדומה. בישראל, בולטת בתחום זה היא חברת אופטיבס שמשרתת ציים גדולים מאוד ברחבי העולם^[30]. שווי החברה ב 2021 הוערך בלמעלה ממיליארד דולר. גם חברת VIA נוסדה על ידי צוות ישראלים והיא עוסקת באופטימיזציה של תכנון מסלולים, נסיעות שיתופיות וכיוצא באלו. החברה פועלת במגוון גדול של מדינות בעולם ומנסה להתרחב גם לעולמות של שינוע מטענים, תחזוקה ועוד^[31].
• תחזוקה חזויה (Predictive Maintenance).
• ניהול צריכת דלק ופליטות.
• ניתוח התנהגות נהגים ושיפור הבטיחות.
• שילוב מערכות אוטונומיות. חברה ישראלית בולטת בהקשר זה היא חברת מובילאיי. חברות רבות בעולם מנסות לפתח מערכות עזר מתקדמות לנהיגה – ADAS ומכוניות אוטונומיות ממגוון סוגים ולמגוון יישומים.
• "Mobility-as-a-Service". בגישה זו, נותן השירות מספק לצרכן פתרונות תחבורה מקצה לקצה ("מונית לפי קריאה") או שהוא יודע לתת מסלול נסיעה שלם, מקצה לקצה, כולל החלפת אמצעי תחבורה באופן שהכי מתאים למזמין הנסיעה. חברת Moovit היא חברה ישראלית שמדגימה את הגישה הזו ושוויה הוערך בעד מיליארד דולר. חברות מוכרות שנונות שרות של "נסיעה לפי קריאה" הן החברות "ליפט", "אובר", "ווימו" ודומותיהן - חלקן התפתחו להיות חברות ענק גלובליות.

התחום הכי בולט בהקשר זה, זו המכונית האוטונומית. נכון ל-2025 יש מגוון כיווני התפתחות ובכללם פיתוח "רובוטקסי", פיתוח תחבורה ציבורית אוטונומית, משאיות, שאטלים ואפילו כלי רכב פרטיים. לפי חישובים שונים, אם תחום זה יוכיח שהוא יכול לצמצם את כמות תאונות הדרכים, יש לו פוטנציאל לצמצם את כמות ההרוגים בסדר גודל של מיליון אנשים בשנה, כל שנה, לכל העתיד האנושי. יעד זה הוא בעל משמעות ניכרת ויש בו גם הקפי השקעות גדולים מאוד מכיוון שיש, נכון ל-2025, למעלה ממיליארד כלי רכב בעולם והם משקפים שוק פוטנציאלי של טריליוני דולר רבים. בעולם המערבי, החברה שנכון למרץ 2025, היא החברה שיש לה הכי הרבה כלי רכב שמובילים אנשים תמורת תשלום, ללא נהג לצורכי בקרה היא חברת ויימו.

רובוטים תעשייתיים

• חקלאות. קיים צפי ולפיו אוכלוסיית כדור הארץ תמשיך לגדול עד לסדר גודל של עשרה מיליארד אנשים ובמקביל, התחממות כדור הארץ וצמצום שטחי גידול יגרמו לרצון לייעל יותר ויותר את היכולת להפיק יבולים גדלים והולכים משטחי גידול בגודל נתון. הבינה המלאכותית, בתחום החקלאות משתלבת בנושאים שלהלן:

• חקלאות מדייקת הכוללת ניתוח של חיישנים בקרקע, מלווינות, חיישני מזג אוויר, צילום ממטוסים כלי טיס לא מאוישים ו/או רחפנים, הבנה איזו תוכנית השקיה, דישון והדברה אופטימלית איפה ברמות דיוק גבוהות (אולי, אפילו, ברמה של טיפול בכל עץ או חלקה קטנה בנפרד).
• תחזיות יבולים, תחזיות שוק ואיפשור תמחור מתאים^[32].
• שילוב רובוטיקה ומיכון בעיבוד השדות/ מטעים/ קציר/ קטיף/ זריעה/ שתילה/ נטיעה. חברת "כחול לבן רובוטיקה" היא דוגמה לחברה שמנסה להטמיע מיכון אוטונומי בחקלאות^[33].
• הפחתת שימוש בכימיקלים והפחתת פליטות מזהמות.
• ניהול איסוף המידע, יצירת הידע ואופן הנגשתו לציבור.
• ניהול מלאים ו"ביטחון מזון" בהקשר למגוון תוצרים חקלאיים.

• חינוך והכשרה מקצועית, בדגש להסבות מקצועיות. מכיוון שהבינה המלאכותית היא "טכנולוגיה כללית" שצפויה להשפיע על כל תחומי החיים, חשוב להכשיר את הדורות הצעירים לכל מה שרלוונטי לעידן המתפתח. בישראל, בתחילת 2025, משרד החינוך החל במהלך רוחבי מקיף שעניינו (לפי אתר המשרד לחינוך, כפי שהוצג ב-6 במרץ 2025): "רתימת הבינה המלאכותית כמנוף להגשמת מטרותיו המרכזיות (של משרד החינוך): חיזוק ופיתוח ההון האנושי במערכת החינוך, למידה רלוונטית המבססת ללומדים ידע, מיומנויות, ערכים וקידום היעילות ואפקטיביות בעבודות המשרד".התוכנית האסטרטגית של משרד החינוך הישראלי, 2025. בישראל, למרות ההשפעה הצפויה על שוק העבודה, ככל הידוע, טרם בוצעו מהלכים מדינתיים משמעותיים להסבות מקצועיות. כן בוצעו מספר מחקרים בתחום, חלקם המימון המועצה הלאומית למחקר ופיתוח^[34].
• תעשייה.

דמויות בולטות בעולם הבינה המלאכותית

ג'פרי הינטון	חלוץ בלמידה עמוקה ורשתות נוירונים מלאכותיות, חתן פרס נובל, ידוע בהיותו "מתריע בשער" בהקשר לסכנות של הבינה המלאכותית
יאן לקון	ה"אבא" של רשתות קונבולוציה, המדען המוביל בנושא בינה מלאכותית בפייסבוק, חתן פרס טיורינג
יהושע בנג'יו	חוקר בתחום הלמידה העמוקה, מהאבות המייסדים של רשתות נוריונים מלאכותיות בגל הנוכחי, חתן פרס טיורינג
אנדרו אנג	מחנך ידוע בתחום הבינה המלאכותית, ממייסדי "קורסרה" וגוגל-"גוגל בריין". כתב מספר ספרים בתחום הבינה המלאכותית.
דמיס הסביס	ממייסדי DeepMind ששייכת כיום לגוגל, חתן פרס נובל, אחראי, בין השאר לפיתוח יכולת לחזות את המבנה התלת־ממדי של חלבונים - לפי המבנה הכימי שלהם באמצעות מודל AlphaFold
פיי-פיי לי	מומחית בנושא ראייה ממוחשבת. הייתה הפרופסור הראשונה שבנתה בסיס נתונים גדול של תמונות מתויגות מה שהיווה בסיס לפריצת התחום
איליה סוצקבר	ממייסדי OpenAI, נחשב מגדולי הדור בתחום הבינה המלאכותית, גדל בישראל. ייסד את חברת Safe Superintelligence Inc ביחד עם דניאל גרוס ודניאל לוי שמגייסת (ב-2025) לפי שווי של שלושים מיליארד דולר, אף על פי שמעולם לא מכרה דבר. משרדי החברה ממוקמים בתל אביב, כמו גם בארצות הברית.
סם אלטמן	מנכ"ל OpenAI, משפיען מהותי בשדה הבינה המלאכותית, היה נשיא Y Combinator, השקיע ב־Airbnb, בחברות שעוסקות במיזוג גרעיני ובחברות רבות נוספות.
אילון מאסק	יזם סדרתי, ממיסדי OpenAI. מנכ"ל ומייסד Space-X, מנכ"ל ומייסד Tesla, מראשוני Pay-Pal. ממיסדי "ניורולינק" ו"בורינג".
ג'ף דין	ראש תחום בינה מלאכותית ו"גוגל בריין" בגוגל
סטיוארט ראסל	מחבר ספרים בתחום בינה מלאכותית, חוקר מוביל בנושא בטיחות ואתיקה
יהודה פרל	חלוץ בנושא סיבתיות והנמקות סטטיסטיות, חתן פרס טיורינג. אבין של העיתונאי דניאל פרל שנחטף בפקיסטן וראשו נערף על ידי מוסלמים קיצוניים
סבסטיאן ת'רון	ממציא בתחום רובוטיקה ורכב אוטונומי. מייסד Udacity, פלטפורמה מקוונת לקורסים אקדמאים באינטרנט.
דפנה קולר	מומחית במודלים סטטיסתיים, ממייסדות "קורסרה", נכון ל-2025, עוסקת בפיתוח תרופות בעזרת בינה מלאכותית, כולל מחקר באמצעות אורגנואידים.
ריי קורצווייל	עתידן וממציא. הוגה דעות בולט בכל הקשור להשפעות הבינה המלאכותית בעתיד, נכון ל-2025, עובד בגוגל

מיקרו-עולם

העולם האמיתי מלא בפרטים רבים, המסיחים את הדעת מהעיקר: באופן כללי, המדע מנסה להתמקד במודלים מלאכותיים ופשוטים של המציאות (בפיזיקה, משטחים חסרי־חיכוך וגופים קשיחים לחלוטין, לדוגמה). ב־1970 מרווין מינסקי וסימור פאפרט, מהמעבדה ב-MIT, הציעו כי מחקר הבינה המלאכותית יתמקד גם הוא בפיתוח תוכנות שיכולות להתנהג באופן תבוני במצבים פשוטים ומלאכותיים הידועים כמיקרו־עולמות (MicroWorlds). מחקר רב התמקד ב"עולם הקוביות", שמורכב מקוביות בצבעים וצורות שונות המסודרים על משטח ישר.

יישומים בתחום הבינה המלאכותית כוללים:

• חישה מלאכותית:
  • זיהוי תווים אופטי (OCR), שדוגמה שלו היא תוכנת המילון "בבילון", וזיהוי ממוחשב של כתב יד, כפי שיש במחשב כף יד PDA.
  • מערכת זיהוי דיבור: היכולת לקלוט דיבור אנושי ולפענח אותו, כלומר להפוך אותו לטקסט כתוב, אך לא בהכרח להבין אותו.
  • מערכת זיהוי תווי פנים: למשל, כמערכת זיהוי פרצופים של חשודים בביצוע עבירה.
  • מערכת זיהוי תמונות:פירוק את התמונות למטריצות RGB, וזיהוי אובייקטים בתוך התמונות על ידי פיקסלים ולמידה עמוקה^[35], למשל: איתור ומעקב אחר הולך רגל על ידי ניתוח תמונות ולכידת תנועה^[36], זיהוי אוטומטי של הרכב, אבנים בכליות מתצלומים דיגיטליים של אבנים^[37].
• הבנת שפה טבעית.
• מערכות מומחה: מערכות המתבססות על הידע של מומחים בתחום מסוים ועל תהליכי קבלת החלטות בתחום זה, ומסייעות בתהליכים אלה.
• רובוטים: זיהוי מכשולים למשל.

ראו גם

• מחשוב קוונטי
• ציר הזמן של בינה מלאכותית
• למידה חישובית
• מונחים בתוכנה
• CAPTCHA
• המוח הכחול
• מחשוב אוטונומי
• סינגולריות טכנולוגית
• רשת עצבית מלאכותית
• אמנות מבוססת בינה מלאכותית יוצרת
• מערכת חיסון מלאכותית
• הפרדוקס של מורבק
• אוריינות AI
• המכתב הפתוח על בינה מלאכותית (2015)
• openAI

לקריאה נוספת

• דאגלס הופשטטר, גדל, אשר, באך, 1979
• פאמלה מק'קורדק, מכונות חושבות, מסדה, 1985
• ריי קורצוייל, עידן המכונות החושבות, הוצאת כנרת, 2001
• ג'ף הוקינס וסנדרה בלייקסלי (אנ'), על האינטליגנציה, הוצאת אריה ניר, 2005
• מרכוס דו סוטוי, תוכנת היצירתיות - איך לומדת הבינה המלאכותית לכתוב, לצייר ולחשוב, תרגמה: מיכל קירזנר-אפלבוים, ספרי עליית הגג וידיעות ספרים, 2022.

• Jason Furman, Robert Seamans, AI and the economy, NBER, June 2018
• Parmy Olson, Supremacy: AI, ChatGPT and the race that will change the world, St. Martin's Press, 2024

קישורים חיצוניים

מיזמי קרן ויקימדיה
ערך מילוני בוויקימילון: אינטליגנציה מלאכותית
ערך מילוני בוויקימילון: בינה מלאכותית
ציטוטים בוויקיציטוט: בינה מלאכותית
תמונות ומדיה בוויקישיתוף: בינה מלאכותית

• מילון למונחי בינה מלאכותית | 1997 | 2004 | באתר האקדמיה ללשון העברית
• דוד גורביץ' ודן ערב, הערך "אינטליגנציה מלאכותית", באתר אנציקלופדיה של הרעיונות
• בינה מלאכותית, דף שער בספרייה הלאומית
• מבקר המדינה, דוח מיוחד, ההיערכות הלאומית בתחום הבינה המלאכותית, נובמבר 2024

כללי

• נמרוד צוק, מכונת העצמאות, באתר כלכליסט, 14 ביולי 2016
• אליחי וידל, זאת מלחמה על הרבה כסף - אל תתנו לתמונות של חתלתולים חמודים לבלבל אתכם, באתר TheMarker‏, 28 בספטמבר 2017
• ההזדמנויות הסביבתיות הטמונות במהפכת הבינה המלאכותית, באתר "אקולוגיה וסביבה", 14 במאי 2023

היסטוריה

• נחמן גבעולי, ‏הנבון המחשב?, מחשבות 20, פברואר 1967, עמ' 11–14
• טל סוקולוב, השורשים העמוקים של הבינה המלאכותית, במדור "מדע במבט-על" באתר של מכון דוידסון לחינוך מדעי
• בועז לביא, מסע לעמק המוזרות, באתר הזמן הזה, יולי 2023

סכנות ואסדרה

• ויקי אוסלנדר, לא אינטליגנציה ולא מלאכותית: מה באמת מסתתר מאחורי המונח הנוצץ?, באתר כלכליסט, 6 במאי 2021
• נבו טרבלסי, ‏המדרון החלקלק של הבינה המלאכותית, באתר גלובס, 3 ביוני 2022
• ניצן גסלביץ' פקין, קרני שגל-פפרקורן, הרובוט בגן של הילד שלך לא כזה תמים. ייתכן שהוא אף מסוכן, באתר TheMarker‏, 19 בפברואר 2025
• עומר כביר, האיחוד האירופי אישר את חוק ה-AI - המאסדר שימוש בבינה מלאכותית, באתר כלכליסט, 13 במרץ 2024
• טל שחף, המודלים החדשים של OpenAI מאבדים קשר עם המציאות - והמדענים מנסים להבין למה, באתר ynet, 20 באפריל 2025
• עדי פרנקנברג, השותפה הסמויה: כך הבינה המלאכותית חודרת למערכות היחסים שלנו, באתר הארץ, 18 במאי 2025

סרטונים ופודקאסטים

• Alex Wissner-Gross: A new equation for intelligence, סרטון בערוץ "TED", באתר יוטיוב (אורך: 11:49)
• רובוטים ובינה מלאכותית עם פרופ' גל קמינקא - חלק א, חלק ב, באתר גלי צה"ל, נובמבר 2015
• החייזרים נחתו – והם מוכנים לעבוד בחינם, דניאל שרייבר, סרטון בערוץ "מרכז טאוב", באתר יוטיוב (אורך: 45:17), 4 בנובמבר 2024

אנגלית

• בינה מלאכותית, באתר אנציקלופדיה בריטניקה (באנגלית)
• Otto Barten, How to Hit Pause on AI Before It’s Too Late, Time, ‏16 במאי 2024