שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהו המחשב המלחין?
המחשב IAMUS הוא מחשב שמלחין מוסיקה. IAMUS שהתוכנה שבו יוצרת מנגינות, הרמוניה ומרקמים מוסיקליים נעימים לאוזן, נבנה בידי מדענים באוניברסיטה של מאלגה בספרד.
אם היה מבחן טיורינג ליצירתיות, מעניין אם המוסיקה של המחשב יאמוס הייתה מסוגלת להטעות אנשים מיומנים לחשוב שהיא נכתבה בידי בני אדם. כלומר, האם מלחין וירטואלי היה מצליח להתחזות למלחין בן אנוש..
כמובן שיאמוס המחשב אינו יצירתי כמו בן-אנוש. בשלב הזה הוא בעיקר יודע לבצע את פעולת ההלחנה, על פי הכללים ה"נכונים" שאותם יודע כל מלחין מיומן שלמד וקיבל השכלה מוסיקלית. לגבי היופי והמקוריות של המוסיקה שיוצר המחשב הזה, יש מחלוקת רבה עד כמה הוא "יצירתי".
הכירו את מבחן לאבלייס שבוחן אם מכונה אכן ממציאה רעיונות מוסיקליים בעצמה (מתורגם):
https://youtu.be/Rh9vBczqMk0
למידת מכונה שמסייעת ליוצרים לחבר מקצבים ומהלכים בהיפ הופ:
https://youtu.be/mOjWyRqiDds
הבה נחקור את תוכנת IAMUS של המלחין הממוחשב:
https://youtu.be/KhiupLtyibs
הנה יצירה של יאמוס לקלרינט סולו:
https://youtu.be/FCsbEY9pxTU
להרכב קאמרי:
https://youtu.be/Uq3iKbCNDCM
קטעים מהתקליטור הראשון של יאמוס עם מוסיקה שלו:
https://youtu.be/cv4y_BRJokM
מדריך מגניב להלחנה בעזרת קבצי MIDI שיוצר ChatGPT:
https://youtu.be/tV82Wy-tXRE?long=yes
וכלי AI שמלחין מוסיקה בסגנון יוהן סבסטיאן באך:
https://youtu.be/na2ZOUfUwbs?long=yes
איך פותחה Python כשפת תכנות מהפכנית?
פייתון היא שפת התכנות הפופולרית ביותר כיום, אבל רבים לא יודעים שהיוצר המקורי שלה, ההולנדי גווידו ואן רוסום (Guido van Rossum), שבארצו נקרא בכלל חידו ואן רוסום, כתב אותה כמעט במקרה.
סיפורה של פייתון מתחיל בחורף 1989, סוף שבוע חג המולד באמסטרדם. בחדר מחשבים שקט במכון לחקר המתמטיקה והמדעים יושב לו גידו ון רוסום (Guido van Rossum) בן ה-33, משועמם בחופשת החג.
במקום לצפות בסרטים או לבקר משפחה, מחליט המתכנת המבריק ובן ה-33 לפתח פרויקט צדדי חדש - שפת תכנות פשוטה שתשלב את היתרונות של שפות תכנות אחרות שאהב.
גידו רוצה ליצור שפה שתהיה קלה ללמידה אך עוצמתית, נוחה למתכנתים אך גם מובנת למי שאינו מומחה. הוא שואב השראה משפת ABC שעבד עליה קודם לכן ורוצה לפתח שפת המשך, אבולוציה של ABC. על זה הוא מוסיף יכולות מתקדמות משפות כמו C ו-Unix Shell.
הוא חולם על שפה חזקה כמו השפות האחרות, אך שתהיה קלה ואינטואיטיבית. הוא מפתח אותה בקוד פתוח (Source Open), בה הקוד פתוח ונגיש לכולם ולכל אחד מותר להכניס בו שינויים ולהפיצו מחדש.
אבל הכי חשוב - המתכנת המבריק דואג שהקוד שלה יהיה ברור כמו אנגלית ושפייתון תתאים למשימות יומיומיות ומהירות, עם זמני פיתוח קצרים.
את השם "פייתון" (Python) הוא בוחר בהשראת קבוצת הקומיקאים הבריטית "מונטי פייתון" (Monty Python) שגידו מעריץ, אגב במיוחד את תוכנית הטלוויזיה "המופע המעופף של מונטי פייתון" (Monty Python's Flying Circus).
השנים הראשונות של פייתון הן צנועות. היא "שפת סקריפט" שבה פשוט כותבים ומריצים את התכנית. במקום הידור (Compilation) או קישור (Linkage) של תוכניות יש בפייתון מפרש (Interpreter) המאפשר כתיבה ישירה של פקודות אליו, בלי צורך ליצור תוכנית או קובץ.
השיטה הזו תקל מאוד על מתחילים להתנסות בשפה, לבצע חישובים מהירים ולבדוק במהירות דברים קטנים, ללא הצורך לכתוב תוכנית שלמה.
המפתח ההולנדי משחרר את הגרסה הראשונה (Python 0.9.0) בפברואר 1991, ומפיץ אותה דרך קבוצות דיון באינטרנט. הקהילה שמתפתחת סביב השפה מאמצת את הפילוסופיה שהוא הגדיר: תחביר פשוט וברור, קוד קריא ופיתוח מהיר. המוטו של הקבוצה הוא "קוד יפה עדיף על קוד מכוער, פשוט עדיף על מורכב והקריאות חשובה" - אלה עתידים להיות העקרונות שינחו את מפתחי פייתון.
אנקדוטה מעניינת היא שגידו כתב את ה"Zen של פייתון" – אוסף של 19 עקרונות שמנחים את פיתוח השפה – כבדיחה פנימית. המשפט "יש רק דרך אחת נכונה לעשות זאת" מתייחס לפילוסופיית העיצוב של פייתון, בניגוד לשפת פרל שדגלה ב"יש יותר מדרך אחת לעשות זאת".
הגרסאות המוקדמות של פייתון משכו בעיקר מדענים ואקדמאים שחיפשו כלי נוח לניתוח מידע מדעי. אך המפנה הגדול מגיע בשנות ה-2000 המוקדמות, כשחברות אינטרנט גדולות מתחילות לאמץ את השפה. גוגל (Google) הייתה מהראשונות שהשתמשה בפייתון באופן נרחב, וב-2005 גידו עצמו מצטרף לחברה.
מעט ידוע על כך שאחד הפרויקטים הראשונים שנכתבו בפייתון היה מחולל תסריטים עבור משחק מחשב בשם "Grail" – שם שהוא כמובן הומאז' לסרט "מונטי פייתון והגביע הקדוש" (Monty Python and the Holy Grail).
מהפכת הנתונים הגדולה (Big Data) ועליית הבינה המלאכותית בעשור האחרון האיצו את הפופולריות של פייתון לשיאים חדשים. ספריות כמו NumPy, Pandas ו-TensorFlow הפכו את פייתון לכלי המועדף על מדעני נתונים ומהנדסי בינה מלאכותית. סקרים מראים שמ-2017 פייתון החלה להוביל ברשימת שפות התכנות המבוקשות ביותר בעולם.
ב-2018, גידו ון רוסום פורש מתפקידו כ"דיקטטור נדיב לכל החיים" (BDFL - Benevolent Dictator For Life), הכינוי שניתן לו בקהילה, לאחר 30 שנות הובלה. הוא מעביר את המושכות למועצת ההנהלה דמוקרטית של המפתחים.
אין ספק שהוא עשה את שלו ובגדול. כיום, פייתון היא אחת משפות התכנות הנלמדות ביותר באוניברסיטאות, בתיכונים ואפילו בבתי ספר יסודיים ברחבי העולם.
מה שהחל כפרויקט חופשת חג המולד הפך לשפה שמניעה את הטכנולוגיה המודרנית - מניתוח נתוני מחקר מדעי, דרך מנועי חיפוש ואתרי אינטרנט פופולריים כמו יוטיוב (YouTube), ועד פיתוח מודלים של בינה מלאכותית שמשנים את חיינו.
קיצור לידת ותולדות שפת פייתון - מקדימון של סרט תיעודי:
https://youtu.be/pqBqdNIPrbo
על ההיסטוריה של פיית'ון, מלידתה ועד לבגרותה כיום:
https://youtu.be/ucD_1ryKKm0
מה הפך את שפת התכנות פייתון לכה אהובה (עברית):
https://youtu.be/oC_Fc2NtrnI
כיצד היא הפכה כל כך פופולרית ומצליחה:
https://youtu.be/Y8Tko2YC5hA
הרצאה קצרה על תולדות שפת פייתון:
https://youtu.be/ualxVE4YOjc
גווידו חוזר לפעול כ"דיקטטור הנדיב לכל החיים":
https://youtu.be/wgxBHuUOmjA
סיפורה של פייתון מפי המייסד:
https://youtu.be/J0Aq44Pze-w
ללמוד פייתון נכון זה יומיומי:
https://youtu.be/ZPKetVaq3sk
כך ממליץ גווידו המייסד ללמוד פייתון:
https://youtu.be/F2Mx-u7auUs?long=yes
מה היה החורף של הבינה המלאכותית?
החורף של הבינה המלאכותית (The winter of artificial intelligence), או "חורף ה-AI", הוא מונח המתאר תקופה משמעותית בהיסטוריה של מדעי המחשב והטכנולוגיה. תקופה זו, שהתרחשה בעיקר בשנות ה-70 של המאה ה-20, סימנה נקודת מפנה בהתפתחות הבינה המלאכותית ובתפיסה הציבורית שלה.
בתחילת דרכה, בשנות ה-50 וה-60, הבינה המלאכותית הייתה מושא להתלהבות ואופטימיות רבה. חוקרים ומדענים הצליחו לפתח מערכות שיכלו לבצע משימות בסיסיות כמו משחק שחמט ופתרון בעיות מתמטיות פשוטות. ההישגים הללו יצרו ציפיות גבוהות לגבי העתיד, והאמונה הרווחת הייתה שבקרוב נראה מכונות חושבות ברמה אנושית.
אולם, עם כניסת שנות ה-70, החלה להתפשט תחושת פיכחון. התברר כי המערכות שפותחו היו מוגבלות מאוד ביכולותיהן, המחשבים לא ענו על הציפיות הגבוהות שתלו בהם ודרשו תכנות מורכב ומפורט, אפילו לביצוע של מטלות פשוטות יחסית. גם מדענים מצאו את עצמם מתקשים ללמד מחשבים דברים בסיסיים שתינוק יודע לעשות, כמו להבין משפטים על פי ההקשר שלהם ושפה בכלל. הטרידו גם העלויות הגבוהות במיוחד שהיו כרוכות בפיתוח והתחושה בתחום הייתה שהתוצאות לא עומדות בציפיות הגבוהות שנוצרו בעשורים הקודמים.
כתוצאה מכך, ההתלהבות והאופוריה סביב הבינה המלאכותית דעכו. המימון למחקר ופיתוח בתחום הצטמצם באופן דרמטי, וחלק מהחוקרים המובילים עברו לתחומים אחרים. תקופה זו סימנה האטה משמעותית בהתקדמות התחום, והובילה לספקנות רבה לגבי היכולת להגשים את החזון של מכונות חושבות.
חוקרים שונים מגדירים אחרת את אורך התקופה. יש הטוענים שהתקוות המנופצות בחורף של הבינה המלאכותית נמשך עד שנות ה-80, כשתחום ה-AI מתחיל לחוות פריחה מחודשת ואיטית, כשבין השאר שווקו לראשונה מכונות ה-LISP, מכונות הבינה המלאכותית הראשונות. אחרים טוענים שהאביב של הבינה המלאכותית מגיע רק באמצע שנות ה-2000. אין ויכוח שהשינוי הונע, בין השאר, מפיתוח "מערכות המומחה", מערכות ממוחשבות שנועדו לחקות את יכולות קבלת ההחלטות של מומחה אנושי בתחומים ספציפיים. התפתחויות אלו סימנו את תחילתו של "האביב" החדש בבינה מלאכותית.
וכך, בתוך עשור מאז 2005, השתנו מקצה לקצה התפיסה לגבי הבינה המלאכותית והתחזיות לגביה. מי שהובילו לכך היו קבוצות שונות של חוקרים, שניסו בהתמדה לפתח "מוח ממוחשב". הגישה התבססה על הרעיון שהמוח האנושי הוא אוסף רכיבים, המחוברים ביניהם כשלכל אחד מהם תפקיד עצמאי משלו. השינוי שהובילו אותן קבוצות, בהשראת מדעי המוח, היה "הלמידה העמוקה", גישה לבניית מכונות תבוניות, ברעיון שהחל להבשיל ולהתפתח יותר ויותר.
את התוצרים של השינוי המאסיבי הזה אנחנו רואים היום, בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית, המכונות הלומדות ואינסוף הפיתוחים שמתפוצצים מול עינינו ומושתתים על Deep Learning, אותה "למידה עמוקה", שבה המחשב לומד ומלמד, למעשה, את עצמו.
השפעתו של חורף הבינה המלאכותית חרגה מעבר לתחום המדעי והטכנולוגי. הוא השפיע באופן עמוק על התפיסה הציבורית של התחום, וסימן מעבר מאופטימיות מופרזת לגישה מפוכחת יותר לגבי האפשרויות והמגבלות של טכנולוגיה זו. תקופה זו עיצבה את הדרך שבה אנו מתייחסים לבינה מלאכותית עד היום, ומזכירה לנו את החשיבות של שמירה על ציפיות ריאליסטיות לצד המשך החדשנות והפיתוח הטכנולוגי.
למרות שהחורף של הבינה המלאכותית נתפס בזמנו כתקופה של נסיגה, בראייה לאחור ניתן לראות בו שלב הכרחי בהתפתחות התחום. הוא אילץ את החוקרים לבחון מחדש את הנחות היסוד שלהם ולפתח גישות חדשות ומציאותיות יותר, שבסופו של דבר הובילו להתקדמויות המשמעותיות שאנו עדים להן כיום בעולם הבינה המלאכותית.
הנה סיפור החורף של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/w_v5lumtoPk
כך משתלב חורף הבינה המלאכותית בתולדות ה-AI כשלב קשה ומשתק:
https://youtu.be/yaL5ZMvRRqE
וכך קידמה למידת המכונה את הבינה המלאכותית לשלב הבא (מתורגם):
https://youtu.be/f_uwKZIAeM0
מהי הבינה המלאכותית גנרטיבית שיודעת לייצר תוכן?
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI), בעברית "בינה מלאכותית יוצרת", היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון עצום של תוכן חדש. התוכן הזה משתרע על מגוון תחומים גדול, שהולך ומתפתח מיום ליום ובשימוש בצורת כלי איי, כלים שמאפשרים לייצר תכנים ותוצרים באופן מקוון, או בהתקנה על המחשב.
התוכן שבינה גנרטיבית יודעת לייצר כולל החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה, אנימציה ומגוון אדיר של סוגי מדיה ויישומים נוספים. ביניהם נכללים כתיבת קוד, עיצוב גרפי, תכניות באינספור תחומים, ניסוחי מכתבים, מאמרים וספרים ועוד. על מגוון התחומים וההיבטים שלה תוכלו ללמטד בתגית "GenAI".
#הבינה היוצרת יודעת לעשות 3 דברים עיקריים:
1. לקבל דאטה, כלומר נתונים מסוג כלשהו.
2. ללמוד מהדאטה הזה על הסוג.
3. לייצר לבקשת המשתמש תוצרים חדשים מסוג זה.
התקשורת בין המשתמש למודל השפה של בינה הגנרטיבית (LLM) מתבצעת כיום באמצעות כתיבה של פרומפט (Prompt), שהיא הנחייה מילולית בשפה טבעית, השפה הרגילה שלנו, כולל אנגלית, עברית וכדומה (ראו בתגית "פרומפטים").
לפרומפטים הללו מתווספים לעתים ממשקי משתמש נוספים, נוחים, קלים ולרוב גם יעילים יותר למתחילים. ביניהם אנו מוצאים תפריטים, כפתורים על המסך, תגיות, בחירת אפשרויות בכפתורי רדיו, קופסאות סימון וכדומה. כיום נכנס גם הממשק הקולי בו המשתמש משוחח עם מודל השפה וההוראות מתורגמות מקול לטקסט, על ידי ה-AI ומבוצעות מיד.
ההתחלה, אגב, של פיתוח המודלים הללו הייתה צנועה למדי. היא התבטאה בהכנסת קובץ סאונד כמו MP3 למערכת הבינה וקבלת התמלול שלו כטקסט כתוב. בהמשך הפיתוח הלכו השימושים בהם וגדלו, נעשו מורכבים ומדהימים יותר ויותר וכיום הבינה הגנרטיבית היא מפותחת להפליא.
בעיני רבים הבינה הגנרטיבית מאיימת כיום להחליף אנשים בעבודות שהם עושים. מומחים טוענים שזה לא מדויק ושמה שיוחלף הם תהליכי העבודה (בצירוף עובדים שלא יתעדכנו לחידושי ה-AI). לטענתם, תמיד יידרש המרכיב האנושי שיוודא שהשימוש בבינה המלאכותית ובמיוחד היצירתית, יהיה מוצלח.
אז כדי שיוכלו להמשיך לעבוד, העובדים יצטרכו להתעדכן, ללמוד ולהצטייד ביכולות חדשות, שיותאמו לדרישות החדשות של המעסיקים. קראו על כך בתגית "בינה מלאכותית גנרטיבית, אבטלה".
הנה הסבר על הבינה הגנרטיבית:
https://youtu.be/rwF-X5STYks
הבינה היצירתית והתחומים שהיא עתידה לשבש:
https://youtu.be/vneJieU5qlg
היכולות המטורפות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית (עברית):
https://youtu.be/05oOucZmO8Y
התפתחות התחום הגנרטיבי כפי שהוא מוצג באחת מאלפי חברות Generative AI (עברית):
https://youtu.be/joJVqKTPVsY
מהי בינה גנרטיבית?
https://youtu.be/pWNAtUwnBS8
משמעות ה-AI הגנרטיבי בעולם הכתיבה העיתונאית:
https://youtu.be/3Jopz-V-IRQ
הנה הסבר מעמיק על הבינה המלאכותית היוצרת:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
אוסף חידושי וחדשות AI וידאו מדצמבר 2024:
https://youtu.be/30ZoRlr-TrY?long=yes
וסקירה מקיפה על הבינה המלאכותית הג'נרטיבית:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
בינה גנרטיבית
המחשב IAMUS הוא מחשב שמלחין מוסיקה. IAMUS שהתוכנה שבו יוצרת מנגינות, הרמוניה ומרקמים מוסיקליים נעימים לאוזן, נבנה בידי מדענים באוניברסיטה של מאלגה בספרד.
אם היה מבחן טיורינג ליצירתיות, מעניין אם המוסיקה של המחשב יאמוס הייתה מסוגלת להטעות אנשים מיומנים לחשוב שהיא נכתבה בידי בני אדם. כלומר, האם מלחין וירטואלי היה מצליח להתחזות למלחין בן אנוש..
כמובן שיאמוס המחשב אינו יצירתי כמו בן-אנוש. בשלב הזה הוא בעיקר יודע לבצע את פעולת ההלחנה, על פי הכללים ה"נכונים" שאותם יודע כל מלחין מיומן שלמד וקיבל השכלה מוסיקלית. לגבי היופי והמקוריות של המוסיקה שיוצר המחשב הזה, יש מחלוקת רבה עד כמה הוא "יצירתי".
הכירו את מבחן לאבלייס שבוחן אם מכונה אכן ממציאה רעיונות מוסיקליים בעצמה (מתורגם):
https://youtu.be/Rh9vBczqMk0
למידת מכונה שמסייעת ליוצרים לחבר מקצבים ומהלכים בהיפ הופ:
https://youtu.be/mOjWyRqiDds
הבה נחקור את תוכנת IAMUS של המלחין הממוחשב:
https://youtu.be/KhiupLtyibs
הנה יצירה של יאמוס לקלרינט סולו:
https://youtu.be/FCsbEY9pxTU
להרכב קאמרי:
https://youtu.be/Uq3iKbCNDCM
קטעים מהתקליטור הראשון של יאמוס עם מוסיקה שלו:
https://youtu.be/cv4y_BRJokM
מדריך מגניב להלחנה בעזרת קבצי MIDI שיוצר ChatGPT:
https://youtu.be/tV82Wy-tXRE?long=yes
וכלי AI שמלחין מוסיקה בסגנון יוהן סבסטיאן באך:
https://youtu.be/na2ZOUfUwbs?long=yes
פייתון היא שפת התכנות הפופולרית ביותר כיום, אבל רבים לא יודעים שהיוצר המקורי שלה, ההולנדי גווידו ואן רוסום (Guido van Rossum), שבארצו נקרא בכלל חידו ואן רוסום, כתב אותה כמעט במקרה.
סיפורה של פייתון מתחיל בחורף 1989, סוף שבוע חג המולד באמסטרדם. בחדר מחשבים שקט במכון לחקר המתמטיקה והמדעים יושב לו גידו ון רוסום (Guido van Rossum) בן ה-33, משועמם בחופשת החג.
במקום לצפות בסרטים או לבקר משפחה, מחליט המתכנת המבריק ובן ה-33 לפתח פרויקט צדדי חדש - שפת תכנות פשוטה שתשלב את היתרונות של שפות תכנות אחרות שאהב.
גידו רוצה ליצור שפה שתהיה קלה ללמידה אך עוצמתית, נוחה למתכנתים אך גם מובנת למי שאינו מומחה. הוא שואב השראה משפת ABC שעבד עליה קודם לכן ורוצה לפתח שפת המשך, אבולוציה של ABC. על זה הוא מוסיף יכולות מתקדמות משפות כמו C ו-Unix Shell.
הוא חולם על שפה חזקה כמו השפות האחרות, אך שתהיה קלה ואינטואיטיבית. הוא מפתח אותה בקוד פתוח (Source Open), בה הקוד פתוח ונגיש לכולם ולכל אחד מותר להכניס בו שינויים ולהפיצו מחדש.
אבל הכי חשוב - המתכנת המבריק דואג שהקוד שלה יהיה ברור כמו אנגלית ושפייתון תתאים למשימות יומיומיות ומהירות, עם זמני פיתוח קצרים.
את השם "פייתון" (Python) הוא בוחר בהשראת קבוצת הקומיקאים הבריטית "מונטי פייתון" (Monty Python) שגידו מעריץ, אגב במיוחד את תוכנית הטלוויזיה "המופע המעופף של מונטי פייתון" (Monty Python's Flying Circus).
השנים הראשונות של פייתון הן צנועות. היא "שפת סקריפט" שבה פשוט כותבים ומריצים את התכנית. במקום הידור (Compilation) או קישור (Linkage) של תוכניות יש בפייתון מפרש (Interpreter) המאפשר כתיבה ישירה של פקודות אליו, בלי צורך ליצור תוכנית או קובץ.
השיטה הזו תקל מאוד על מתחילים להתנסות בשפה, לבצע חישובים מהירים ולבדוק במהירות דברים קטנים, ללא הצורך לכתוב תוכנית שלמה.
המפתח ההולנדי משחרר את הגרסה הראשונה (Python 0.9.0) בפברואר 1991, ומפיץ אותה דרך קבוצות דיון באינטרנט. הקהילה שמתפתחת סביב השפה מאמצת את הפילוסופיה שהוא הגדיר: תחביר פשוט וברור, קוד קריא ופיתוח מהיר. המוטו של הקבוצה הוא "קוד יפה עדיף על קוד מכוער, פשוט עדיף על מורכב והקריאות חשובה" - אלה עתידים להיות העקרונות שינחו את מפתחי פייתון.
אנקדוטה מעניינת היא שגידו כתב את ה"Zen של פייתון" – אוסף של 19 עקרונות שמנחים את פיתוח השפה – כבדיחה פנימית. המשפט "יש רק דרך אחת נכונה לעשות זאת" מתייחס לפילוסופיית העיצוב של פייתון, בניגוד לשפת פרל שדגלה ב"יש יותר מדרך אחת לעשות זאת".
הגרסאות המוקדמות של פייתון משכו בעיקר מדענים ואקדמאים שחיפשו כלי נוח לניתוח מידע מדעי. אך המפנה הגדול מגיע בשנות ה-2000 המוקדמות, כשחברות אינטרנט גדולות מתחילות לאמץ את השפה. גוגל (Google) הייתה מהראשונות שהשתמשה בפייתון באופן נרחב, וב-2005 גידו עצמו מצטרף לחברה.
מעט ידוע על כך שאחד הפרויקטים הראשונים שנכתבו בפייתון היה מחולל תסריטים עבור משחק מחשב בשם "Grail" – שם שהוא כמובן הומאז' לסרט "מונטי פייתון והגביע הקדוש" (Monty Python and the Holy Grail).
מהפכת הנתונים הגדולה (Big Data) ועליית הבינה המלאכותית בעשור האחרון האיצו את הפופולריות של פייתון לשיאים חדשים. ספריות כמו NumPy, Pandas ו-TensorFlow הפכו את פייתון לכלי המועדף על מדעני נתונים ומהנדסי בינה מלאכותית. סקרים מראים שמ-2017 פייתון החלה להוביל ברשימת שפות התכנות המבוקשות ביותר בעולם.
ב-2018, גידו ון רוסום פורש מתפקידו כ"דיקטטור נדיב לכל החיים" (BDFL - Benevolent Dictator For Life), הכינוי שניתן לו בקהילה, לאחר 30 שנות הובלה. הוא מעביר את המושכות למועצת ההנהלה דמוקרטית של המפתחים.
אין ספק שהוא עשה את שלו ובגדול. כיום, פייתון היא אחת משפות התכנות הנלמדות ביותר באוניברסיטאות, בתיכונים ואפילו בבתי ספר יסודיים ברחבי העולם.
מה שהחל כפרויקט חופשת חג המולד הפך לשפה שמניעה את הטכנולוגיה המודרנית - מניתוח נתוני מחקר מדעי, דרך מנועי חיפוש ואתרי אינטרנט פופולריים כמו יוטיוב (YouTube), ועד פיתוח מודלים של בינה מלאכותית שמשנים את חיינו.
קיצור לידת ותולדות שפת פייתון - מקדימון של סרט תיעודי:
https://youtu.be/pqBqdNIPrbo
על ההיסטוריה של פיית'ון, מלידתה ועד לבגרותה כיום:
https://youtu.be/ucD_1ryKKm0
מה הפך את שפת התכנות פייתון לכה אהובה (עברית):
https://youtu.be/oC_Fc2NtrnI
כיצד היא הפכה כל כך פופולרית ומצליחה:
https://youtu.be/Y8Tko2YC5hA
הרצאה קצרה על תולדות שפת פייתון:
https://youtu.be/ualxVE4YOjc
גווידו חוזר לפעול כ"דיקטטור הנדיב לכל החיים":
https://youtu.be/wgxBHuUOmjA
סיפורה של פייתון מפי המייסד:
https://youtu.be/J0Aq44Pze-w
ללמוד פייתון נכון זה יומיומי:
https://youtu.be/ZPKetVaq3sk
כך ממליץ גווידו המייסד ללמוד פייתון:
https://youtu.be/F2Mx-u7auUs?long=yes
החורף של הבינה המלאכותית (The winter of artificial intelligence), או "חורף ה-AI", הוא מונח המתאר תקופה משמעותית בהיסטוריה של מדעי המחשב והטכנולוגיה. תקופה זו, שהתרחשה בעיקר בשנות ה-70 של המאה ה-20, סימנה נקודת מפנה בהתפתחות הבינה המלאכותית ובתפיסה הציבורית שלה.
בתחילת דרכה, בשנות ה-50 וה-60, הבינה המלאכותית הייתה מושא להתלהבות ואופטימיות רבה. חוקרים ומדענים הצליחו לפתח מערכות שיכלו לבצע משימות בסיסיות כמו משחק שחמט ופתרון בעיות מתמטיות פשוטות. ההישגים הללו יצרו ציפיות גבוהות לגבי העתיד, והאמונה הרווחת הייתה שבקרוב נראה מכונות חושבות ברמה אנושית.
אולם, עם כניסת שנות ה-70, החלה להתפשט תחושת פיכחון. התברר כי המערכות שפותחו היו מוגבלות מאוד ביכולותיהן, המחשבים לא ענו על הציפיות הגבוהות שתלו בהם ודרשו תכנות מורכב ומפורט, אפילו לביצוע של מטלות פשוטות יחסית. גם מדענים מצאו את עצמם מתקשים ללמד מחשבים דברים בסיסיים שתינוק יודע לעשות, כמו להבין משפטים על פי ההקשר שלהם ושפה בכלל. הטרידו גם העלויות הגבוהות במיוחד שהיו כרוכות בפיתוח והתחושה בתחום הייתה שהתוצאות לא עומדות בציפיות הגבוהות שנוצרו בעשורים הקודמים.
כתוצאה מכך, ההתלהבות והאופוריה סביב הבינה המלאכותית דעכו. המימון למחקר ופיתוח בתחום הצטמצם באופן דרמטי, וחלק מהחוקרים המובילים עברו לתחומים אחרים. תקופה זו סימנה האטה משמעותית בהתקדמות התחום, והובילה לספקנות רבה לגבי היכולת להגשים את החזון של מכונות חושבות.
חוקרים שונים מגדירים אחרת את אורך התקופה. יש הטוענים שהתקוות המנופצות בחורף של הבינה המלאכותית נמשך עד שנות ה-80, כשתחום ה-AI מתחיל לחוות פריחה מחודשת ואיטית, כשבין השאר שווקו לראשונה מכונות ה-LISP, מכונות הבינה המלאכותית הראשונות. אחרים טוענים שהאביב של הבינה המלאכותית מגיע רק באמצע שנות ה-2000. אין ויכוח שהשינוי הונע, בין השאר, מפיתוח "מערכות המומחה", מערכות ממוחשבות שנועדו לחקות את יכולות קבלת ההחלטות של מומחה אנושי בתחומים ספציפיים. התפתחויות אלו סימנו את תחילתו של "האביב" החדש בבינה מלאכותית.
וכך, בתוך עשור מאז 2005, השתנו מקצה לקצה התפיסה לגבי הבינה המלאכותית והתחזיות לגביה. מי שהובילו לכך היו קבוצות שונות של חוקרים, שניסו בהתמדה לפתח "מוח ממוחשב". הגישה התבססה על הרעיון שהמוח האנושי הוא אוסף רכיבים, המחוברים ביניהם כשלכל אחד מהם תפקיד עצמאי משלו. השינוי שהובילו אותן קבוצות, בהשראת מדעי המוח, היה "הלמידה העמוקה", גישה לבניית מכונות תבוניות, ברעיון שהחל להבשיל ולהתפתח יותר ויותר.
את התוצרים של השינוי המאסיבי הזה אנחנו רואים היום, בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית, המכונות הלומדות ואינסוף הפיתוחים שמתפוצצים מול עינינו ומושתתים על Deep Learning, אותה "למידה עמוקה", שבה המחשב לומד ומלמד, למעשה, את עצמו.
השפעתו של חורף הבינה המלאכותית חרגה מעבר לתחום המדעי והטכנולוגי. הוא השפיע באופן עמוק על התפיסה הציבורית של התחום, וסימן מעבר מאופטימיות מופרזת לגישה מפוכחת יותר לגבי האפשרויות והמגבלות של טכנולוגיה זו. תקופה זו עיצבה את הדרך שבה אנו מתייחסים לבינה מלאכותית עד היום, ומזכירה לנו את החשיבות של שמירה על ציפיות ריאליסטיות לצד המשך החדשנות והפיתוח הטכנולוגי.
למרות שהחורף של הבינה המלאכותית נתפס בזמנו כתקופה של נסיגה, בראייה לאחור ניתן לראות בו שלב הכרחי בהתפתחות התחום. הוא אילץ את החוקרים לבחון מחדש את הנחות היסוד שלהם ולפתח גישות חדשות ומציאותיות יותר, שבסופו של דבר הובילו להתקדמויות המשמעותיות שאנו עדים להן כיום בעולם הבינה המלאכותית.
הנה סיפור החורף של הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/w_v5lumtoPk
כך משתלב חורף הבינה המלאכותית בתולדות ה-AI כשלב קשה ומשתק:
https://youtu.be/yaL5ZMvRRqE
וכך קידמה למידת המכונה את הבינה המלאכותית לשלב הבא (מתורגם):
https://youtu.be/f_uwKZIAeM0
בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI), בעברית "בינה מלאכותית יוצרת", היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון עצום של תוכן חדש. התוכן הזה משתרע על מגוון תחומים גדול, שהולך ומתפתח מיום ליום ובשימוש בצורת כלי איי, כלים שמאפשרים לייצר תכנים ותוצרים באופן מקוון, או בהתקנה על המחשב.
התוכן שבינה גנרטיבית יודעת לייצר כולל החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה, אנימציה ומגוון אדיר של סוגי מדיה ויישומים נוספים. ביניהם נכללים כתיבת קוד, עיצוב גרפי, תכניות באינספור תחומים, ניסוחי מכתבים, מאמרים וספרים ועוד. על מגוון התחומים וההיבטים שלה תוכלו ללמטד בתגית "GenAI".
#הבינה היוצרת יודעת לעשות 3 דברים עיקריים:
1. לקבל דאטה, כלומר נתונים מסוג כלשהו.
2. ללמוד מהדאטה הזה על הסוג.
3. לייצר לבקשת המשתמש תוצרים חדשים מסוג זה.
התקשורת בין המשתמש למודל השפה של בינה הגנרטיבית (LLM) מתבצעת כיום באמצעות כתיבה של פרומפט (Prompt), שהיא הנחייה מילולית בשפה טבעית, השפה הרגילה שלנו, כולל אנגלית, עברית וכדומה (ראו בתגית "פרומפטים").
לפרומפטים הללו מתווספים לעתים ממשקי משתמש נוספים, נוחים, קלים ולרוב גם יעילים יותר למתחילים. ביניהם אנו מוצאים תפריטים, כפתורים על המסך, תגיות, בחירת אפשרויות בכפתורי רדיו, קופסאות סימון וכדומה. כיום נכנס גם הממשק הקולי בו המשתמש משוחח עם מודל השפה וההוראות מתורגמות מקול לטקסט, על ידי ה-AI ומבוצעות מיד.
ההתחלה, אגב, של פיתוח המודלים הללו הייתה צנועה למדי. היא התבטאה בהכנסת קובץ סאונד כמו MP3 למערכת הבינה וקבלת התמלול שלו כטקסט כתוב. בהמשך הפיתוח הלכו השימושים בהם וגדלו, נעשו מורכבים ומדהימים יותר ויותר וכיום הבינה הגנרטיבית היא מפותחת להפליא.
בעיני רבים הבינה הגנרטיבית מאיימת כיום להחליף אנשים בעבודות שהם עושים. מומחים טוענים שזה לא מדויק ושמה שיוחלף הם תהליכי העבודה (בצירוף עובדים שלא יתעדכנו לחידושי ה-AI). לטענתם, תמיד יידרש המרכיב האנושי שיוודא שהשימוש בבינה המלאכותית ובמיוחד היצירתית, יהיה מוצלח.
אז כדי שיוכלו להמשיך לעבוד, העובדים יצטרכו להתעדכן, ללמוד ולהצטייד ביכולות חדשות, שיותאמו לדרישות החדשות של המעסיקים. קראו על כך בתגית "בינה מלאכותית גנרטיבית, אבטלה".
הנה הסבר על הבינה הגנרטיבית:
https://youtu.be/rwF-X5STYks
הבינה היצירתית והתחומים שהיא עתידה לשבש:
https://youtu.be/vneJieU5qlg
היכולות המטורפות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית (עברית):
https://youtu.be/05oOucZmO8Y
התפתחות התחום הגנרטיבי כפי שהוא מוצג באחת מאלפי חברות Generative AI (עברית):
https://youtu.be/joJVqKTPVsY
מהי בינה גנרטיבית?
https://youtu.be/pWNAtUwnBS8
משמעות ה-AI הגנרטיבי בעולם הכתיבה העיתונאית:
https://youtu.be/3Jopz-V-IRQ
הנה הסבר מעמיק על הבינה המלאכותית היוצרת:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
אוסף חידושי וחדשות AI וידאו מדצמבר 2024:
https://youtu.be/30ZoRlr-TrY?long=yes
וסקירה מקיפה על הבינה המלאכותית הג'נרטיבית:
https://youtu.be/2IK3DFHRFfw?long=yes
