AI, בשמו המלא, Artificial Intelligence, ובעברית – בינה מלאכותית.
כולם מדברים על זה, כולם רוצים את זה, אך איך זה באמת נוגע לנו במציאות הנוכחית של ידע בארגונים?
נתחיל מההתחלה; בינה מלאכותית היא לא רעיון חדש, אך בעשור האחרון יכולת היישום קפצה מדרגה.
בבואנו לדבר על בינה מלאכותית אנו עוסקים למעשה באוסף טכנולוגיות הכוללות:
- עיבוד והבנת שפה טבעית- אנחנו כותבים או אפילו מדברים בשפה טבעת לנו, והמחשב מבין. תחום זה מכונה NLP (Natural Language Processing) והשימוש העיקרי הוא לטובת עולמות שירות, כמו CHATBOT או לטובת חיפוש
- למידת מכונה (Machine Learning)- אלגוריתמיקה המשולבת בתוכנה המבוססת על למידה מדוגמאות. שיפור מהרצה להרצה, כמבוסס על תוצאות ומשוב. דוגמה- זיהוי אובייקטים בתמונות
- חיפוש- מנועי חיפוש מנתחים אוסף עצום (Big Data) של תכנים ומציע תובנות שלמד מתוך הטקסטים. לדוגמה, באלבניה, מכונה סורקת תביעות בבין דין לתביעות קטנות, ועל סמך מאגר תביעות והכרעות מהעבר, מציעה הכרעת דין מתאימה. יישומי חיפוש חכמים יכולים לפעול על מגוון רחב של תכנים כולל טקסט, אך בהחלט לא רק
- סנסורים חכמים- סנסורים המשחררים ומקבלים נתונים מהעולם הסובב אותם (Internet of Things), ומבצעים פעולות באופן עצמאי כנובע ממה שלמדו מהסביבה. לדוגמה, מקרר מזהה את מה שיש בו, מה שיוצא ונכנס, ובאיזה קצב, ומבצע הזמנת קניות
- רובוטיקה חכמה- שילוב של סנסורים והתקנים חכמים עם תוכנות מבוססות אינטליגנציה (כמו SIRI או ALEXA), לביצוע פעולות אקטיביות עצמאיות. מעבר לתכונות אחרות, רובוטים מתאפיינים בשילוב פעולות של תנועה. לדוגמה- מכוניות אוטונומיות
- למידה עמוקה (Deep Learning)- סוג של פתרונות למידת מכונה, המבוסס על רשתות עצביות (Artificial Neural Network). סוג זה של פתרונות עבר רבולוציה בשנת 2013 ומאז משמש כאמצעי מרכזי להנעת עולם הבינה המלאכותית.
מה לכל אלו ולניהול ידע בארגונים?
בינה מלאכותית עוסקת בסוגים שונים של תכנים, עיקרם נתונים, תמונה וטקסט. הקשר לניהול ידע הוא בכל הקשור בשימושי בינה מלאכותית כאשר המקור הינו טקסטים בארגון.
האם אפשר ליישם בארגון בינה מלאכותית בהקשר של ניהול ידע?
ראשית, יש לזכור, שאם לא עסקינן בשפה האנגלית, יש לוודא שכבר יש תמיכה.
ואם עברנו את מכשול השפה, זכרו לוודא עוד 3 היבטים:
- שיש לכם צורך עסקי רלוונטי
- שיש לכם מקורות מידע רלוונטיים זמינים שמקיפים דיים ואיכותיים דיים
- ושיש הצדקה עלות-תועלת לפרויקט שכזה.
בינה מלאכותית כבר כאן; היא הרבה יותר מאופנה. אך כמו הרבה התחלות, גם כאן, בהקשר של ידע וארגונים, ובוודאי, בשפות שאינן אנגלית, יש לנו עוד דרך ארוכה לצעוד. מסע ארוך אך חשוב. בהצלחה.