מבוא ל AI, או מה זה בכלל AI?
בתור יועץ לבתי מלון אני מתעניין בפתרונות מתקדמים לתעשיית המלונות. AI הפכה למילת קסם כמעט בכל מקום בו אני מחפש. אני מנסה להבין מה ההבדל בין AI לתוכנת מחשב כמו שהכרתי עד היום. אז כדי להבין מה זה בכלל AI שאלתי את תוכנת ה AI וזה מה שהיא ענתה (לא נגעתי):
בעוד שנכון שכל מערכות ה-AI בסופו של דבר מתוכננות על ידי בני אדם, ההבחנה בין תוכנה מסורתית ל-AI טמונה במתודולוגיות ובטכנולוגיות המשמשות בפיתוחן ובאופן פעולתן לאחר הפעלתן. כך יכולה תוכנה מסורתית להתפתח ל-AI:
1. שילוב של אלגוריתמי למידת מכונה (ML):
– תוכנה מסורתית: מסתמכת על אלגוריתמים סטטיים מבוססי כללים שבהם הלוגיקה מתוכנתת במפורש על ידי מפתחים.
– AI: משתמש באלגוריתמי למידת מכונה כדי ללמוד דפוסים מתוך נתונים. אלגוריתמים אלו, כמו למידה מונחית, למידה לא מונחית ולמידת תגבור, מאפשרים לתוכנה לשפר את ביצועיה על ידי למידה מדוגמאות ולא על ידי מעקב אחרי כללים מוגדרים מראש.
2. פיתוח מודלים:
– תוכנה מסורתית: פועלת על מודלים קבועים שבהם התוצאות ניתנות לחיזוי והן מוגדרות מראש.
– AI: משתמש במודלים הסתברותיים ובטכניקות סטטיסטיות כדי לבצע תחזיות וקבלת החלטות. לדוגמה, רשתות עצביות, עצי החלטה ומכונות וקטור תמיכה מתוכננות לטפל בנתונים מורכבים ולמצוא דפוסים שלא הוגדרו במפורש.
3. שימוש בביג דאטה:
– תוכנה מסורתית: מעבדת נתונים מובנים בנפחים מוגבלים.
– AI: מנצלת ביג דאטה לאימון מודלים על כמויות עצומות של נתונים מובנים ובלתי מובנים, ומפיקה תובנות ששיטות מסורתיות אינן יכולות להשיג. היכולת לעבד וללמוד ממערכי נתונים גדולים היא גורם מבדל עיקרי.
4. לולאות משוב לשיפור מתמיד:
– תוכנה מסורתית: בדרך כלל דורשת עדכונים ותחזוקה ידנית כדי לשפר או לשנות פונקציונליות.
– AI: משתמשת בלולאות משוב שבהן המערכת לומדת מהתוצאות של פעולותיה. תהליך השיפור העצמי הזה מאפשר ל-AI לעדן את המודלים והתחזיות שלו לאורך זמן ללא התערבות אנושית.
5. עיבוד שפה טבעית (NLP) וראיית מחשב:
– תוכנה מסורתית: מוגבלת לקלטים ופלטים מובנים ומוגדרים מראש.
– AI: משלבת טכנולוגיות NLP וראיית מחשב כדי להבין ולפרש שפה אנושית ונתונים ויזואליים. זה מאפשר למערכות AI לעבד ולהגיב לקלטים מורכבים ומגוונים בצורה דמוית אדם יותר.
6. קבלת החלטות אוטונומית:
– תוכנה מסורתית: מבצעת משימות על סמך פקודות מפורשות של המשתמש או טריגרים מוגדרים מראש.
– AI: מקבלת החלטות אוטונומיות על סמך ניתוח נתונים, תחזיות וניסיון שנלמד. זה כולל קבלת החלטות בסביבות דינמיות ובלתי ודאיות.
7. יכולות פתרון בעיות מורכבות:
– תוכנה מסורתית: פותרת בעיות בתוך תחום צר של כללים ותנאים מוגדרים מראש.
– AI: מסוגלת לפתור בעיות מורכבות ועמומות באמצעות אלגוריתמים מתקדמים כמו אלגוריתמים גנטיים, חיפוש יוריסטי וטכניקות אופטימיזציה. מערכות AI יכולות להסתגל לבעיות חדשות ולמצוא פתרונות חדשניים מעבר להיקף התכנות הראשוני שלהן.
דוגמה למעבר
מסינון דואר זבל לתוכנה מסורתית ל-AI:
– גישה מסורתית: מערכות מבוססות כללים שבהן מילות מפתח או דפוסים מסוימים המזוהים כדואר זבל מתוכנתים בקוד לתוך המסנן.
– גישה של AI: מודלים של למידת מכונה מאומנים על מערכי נתונים גדולים של דוא"ל כדי לזהות דפוסים המצביעים על דואר זבל. המערכת ממשיכה ללמוד מנתונים חדשים, ומשפרת את יכולתה לסנן דואר זבל בצורה מדויקת יותר לאורך זמן.
תפקיד האדם
– עיצוב והגדרה ראשונית: בני אדם מעצבים את הארכיטקטורה, בוחרים את האלגוריתמים ומקימים את המודלים הראשוניים. הם גם מגדירים את המטרות והאילוצים למערכת ה-AI.
– הכנת נתונים: בני אדם אוספים, מתייגים ומעבדים מראש נתונים שהמערכת ה-AI משתמשת בהם ללמידה.
– אימון וכיוונון: בני אדם מפקחים על תהליך האימון, מכווננים היפר-פרמטרים ומשפרים מודלים בהתבסס על מדדי ביצוע.
– ניטור ותחזוקה: בני אדם מנטרים את ביצועי ה-AI, מטפלים בבעיות כמו הטיה, סטיה ושיקולים אתיים. הם גם מבטיחים שמערכת ה-AI תמשיך ליישר קו עם יעדיה המיועדים ותסתגל לסביבות משתנות.
בסופו של דבר, בעוד שבני אדם מתכננים ובונים את הבסיס למערכות AI, ההבדל המהותי טמון ביכולת ה-AI ללמוד, להסתגל ולקבל החלטות אוטונומיות על סמך נתונים, מה שמאפשר לה לפעול מעבר לתחום של מערכות תוכנה מסורתיות.
האם AI ייקח עבודות מעובדים אנושיים או שנלמד לעבוד יחד? נראה שמכונות עדיין לא מספיק טובות בקביעת מדיניות. מה שמכונות עושות היטב הוא לעבד כמויות גדולות של מידע, ליצור תחזיות והסתברויות ולבצע מה שהמוח האנושי אינו יכול לעשות מספיק מהר, כמו תמחור בזמן אמת וניהול ביקוש. ה AI עדיין לא יכול להחליף תפקידים ניהוליים כמו ביצוע, מדידה וניהול אסטרטגיה ודורש עדיין פיקוח והשגחה על מנת לא לחרוג לאירועי קיצון. מנהלי תשואה טובים צריכים ללמוד ולדעת איך להשתמש ב-AI ונצל אותו לתגובה מהירה יותר לשנויים בשוק, אבל לפחות בשלב זה, הבינה המלאכותית אינה תחליף.
למידע נוסף והתייעצות כיצד ניתן ליישם במלון שלכם טכנולוגיות חדשות ומתקדמות ולכל שאלה אחרת בנושא ניהול, מחשוב ותפעול המלון פנו אליי ואשמח לעזור:
