ג'פרי אריקסון | אסטרטג תוכן | 21 ביוני 2024
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.
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.
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 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.
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.
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.
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:
למרות שספקי מחשוב ענן פועלים כדי להוריד את המחסומים לשימוש בבינה מלאכותית, האתגרים נשארים, בעיקר סביב ניהול נתונים וקליטת כוח אדם עם המומחיות הנכונה.
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:
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.
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.
רוצה לעזור לשפר את חווית הלקוח, לזהות הונאות ולהפוך תהליכים פיננסיים לאוטומטיים? אין צורך לחפש עוד - יש שירותי בינה מלאכותית חדשניים בענן.
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.