AI: מורה נבוכים. מאמר 2 - מפת העולם החדש
הקדמה
במאמר הקודם הכרנו את הבינה המלאכותית ולמדנו איך לדבר איתה.
עכשיו, כשהשיחה זורמת, הגיע הזמן להבין מי זאת בכלל אותה בינה מלאכותית שאיתה אנחנו מדברים.
מה זה “מודל"? מה זה “פרומפט"? ולמה כל יומיים צץ עוד מונח חדש שאנחנו אמורים לדעת עליו?
במאמר הזה נעשה סדר בכל המילים שנזרקות לאוויר, ונראה שהכל הרבה יותר פשוט ממה שזה נשמע.
לקסיקון המילים שכולם לא מפסיקים לדבר עליהם
לפני שממשיכים לצלול לעומק, נעשה יישור קו קצר, לגבי המונחים המקובלים.
כאן תמצאו את הסבר פשוט לכל מונח כזה ומה המשמעות שלו עבורכם.
AI Model (מודל)
סוג וגרסת המודל שעליו הצ'אט עבר אימון (מודלים לדוגמא: GPT4, Claude 3, Gemini 1.5). לכל מודל חוזקות וחולשות בדברים מסוימים, החברות שעומדות מאחוריהן מנסות לפתח אותן כל הזמן כדי להקדים את האחרות.
למה זה חשוב לי? - הבנה של סוג המודל תעזור לכם לדעת למה לצפות. חלקם חזקים יותר בטקסט, אחרים בתמונות או בקוד. כך תוכלו לבחור את הכלי המתאים למשימה שלכם. לעניות דעתי, לצרכי הנדסה אזרחית המודלים התקדמו מספיק, כך שכולם יענו על הצרכים של המשתמש בצורה מצוינת במידה שווה.
Tokens ("אסימון")
כל שימוש בבינה מלאכותית “עולה" אסימונים, הם אלו שקובעים כמה אתם משלמים וכמה ארוכה או מורכבת יכולה להיות התשובה.
למה זה חשוב לי? - הכרת מגבלת האסימונים לפי מסלול התשלום שלכם תעזור לכם לתכנן את אורך השיחות והתוצרים בצורה יעילה וחסכונית.
Memory (זיכרון)
מודלים מסוימים מאפשרים תכונה של זיכרון, בה המודל שומר את ההקשר לאורך שיחה אחת או אפילו לאורך כל השיחות שלכם איתו. כך למשל אם ציינתם שאתם מהנדסים בחברה מסוימת, הוא יזכור את זה בפעם הבאה.
למה זה חשוב לי? - יכולת הזיכרון חוסכת הזנה חוזרת של אותו מידע, כדי להקל עליכם.
שימו לב! - חלק מהמודלים משתמשים במידע שהזנתם כדי להמשיך ללמד את המודל, כך שמידע זה עלול להופיע באקראיות למשתמשים אחרים (במידה והם שאלו על הקשר דומה). מחובתכם לוודא שמדיניות למידת המודל על המידע שלכם מקובלת עליכם.
Context (הקשר)
ההסבר של המשתמש לבינה המלאכותית על הרקע הנדרש לה לביצוע התפקיד.
למה זה חשוב לי? - ככל שההקשר יותר רחב ומדויק, כך התשובה תהיה יותר איכותית (ראו הרחבה על כך במאמר הקודם).
Prompt/Prompt Engineering (הנחיה)
פרומפט היא ההנחייה אותה כותב המשתמש לבינה המלאכותית, ובה הוא מפרט את הבקשה שלו. זה יכול להיות משפט קצר, וזה יכול להיות עמוד שלם. הנדסת פרומפטים היא השם לאופן שבו המשתמש מנסח את הפרומפט בצורה חכמה, כך שהוא יגיע לתוצאה הטובה ביותר במספר הקצר ביותר של איטרציות (ראו הרחבה על כך במאמר הקודם).
למה זה חשוב לי? - כתיבה נכונה של הפרומפטים והבנת המגבלות והצורך של המודלים, יכולה להיות ההבדל בין שיחה מתישה עם הצ'אט עם תוצרים גרועים, לשיחה קצרה ואפקטיבית עם תוצר מעולה.
Workspace/Project (סביבת עבודה)
ברוב כלי ה-AI יש סביבת עבודה שמכילה את כל הקבצים, ההגדרות והנתונים הנדרשים כרקע למודל, כדי לאפשר לו לגשת אליהם בקלות בלי להעלות אותם שוב בכל פעם שעולה צורך חדש.
למה זה חשוב לי? - כשכל החומרים והקבצים נמצאים באותו מקום, העבודה עם הבינה המלאכותית הופכת לרציפה ויעילה יותר, בלי להעלות הכול מחדש כל פעם.
Chatbot (שיחה/צ’אט)
הממשק שבו אנחנו מדברים עם מודל השפה, הדרך שבה אנחנו מסבירים בשפה שלנו את הרצון מהתוצר של הבינה המלאכותית. לרוב מורכב משורת טקסט פשוטה שבה אפשר להזין את הבקשה.
למה זה חשוב לי? - זהו הממשק שבאמצעותו אתם “מדברים" עם הבינה המלאכותית. לרוב זה יהיה השער הראשון שלכם כמשתמשים לתקשר איתה.
Automation/Workflow (אוטומציה)
אוטומציה היא הפיכה של רצף פעולות לאוטומטית. זה יכול להיות כל דבר - שמירה אוטומטית של תמונות מהווטסאפ אל הדרופבוקס, הדלקת מזגן אוטומטית בבית בזמן שאתם נוסעים חזרה מהמשרד, יצירה אוטומטית של בלוקים באוטוקאד.
למה זה חשוב לי? - אוטומציה היא הדרך להפוך פעולות שחוזרות על עצמן למשימות שהמערכת מבצעת לבד. היא חוסכת זמן יקר ותסכול רב כשהיא משחררת אתכם לעבודה מקצועית באמת.
Integration/Connector/API/MCP (אינטגרציה)
צ'אטבוט הוא מרשים מאוד, אבל כשהוא פועל לבד, התוצר שהוא יכול לתת לנו זה רק טקסט, תמונה או וידאו. הכח האמיתי של AI טמון באינטגרציה, שמשמעותה חיבור של יישומים חיצוניים אל הצ'אטבוט. הצ'אט יודע "לדבר" עם כלים חיצוניים (גוגל דרייב/קלנדר/ג'ימייל, רוויט בענן, דרופבוקס, אאוטלוק וכו') ולהפעיל אותם, וכאן השמיים הם הגבול: לעשות כירטוס מלא לחופשה במשפט אחד, לשלוט על הבית החכם לפי מזג האוויר, לתת הוראה לתכנון ולקבל תוצר באוטוקאד וכו'.
למה זה חשוב לי? - זה השלב שבו הבינה המלאכותית מפסיקה “רק לדבר" ומתחילה לעשות: לחבר מערכות, לשלוח קבצים, להפעיל יומנים ולבצע משימות אמיתיות. לדעתי, זה המונח החשוב ביותר ברשימה.
Agent (סוכן)
יכולת של הצ'אט לבצע פעולות בעצמו, על פי ההוראות. למשל אם נגיד לו "תזמין לי מקום במסעדה", הוא יידע לגשת לבד אל האתר של המסעדה, לראות את שעות הפתיחה, להיכנס לממשק ההזמנה, להזמין מקום ולהכניס זימון ביומן. לרוב, סוכן לא דורש הגדרות אינטגרציה מיוחדות (למעט שמות משתמש וסיסמאות).
למה זה חשוב לי? - סוכן הוא “עובד עצמאי" שפועל על בסיס ההנחיות שלכם מול כלים חיצוניים באופן חופשי. הבנת העיקרון הזה תאפשר לכם להאציל משימות שלמות ולתת ל-AI לפעול מאחורי הקלעים.
ארבעת עמודי התווך של כלי הבינה המלאכותית
למרות שיש אינספור כלי AI ובכל יום נחשפים חדשים, את רובם אפשר לקטלג בצורה די פשוטה לארבע קטגוריות ברורות.
ההבנה הזו תעזור לכם לזהות כל כלי חדש שיצוץ ולהבין מיד לאיזה עולם הוא שייך:
יצירת תוכן (Generative AI)
כלים שיודעים להפיק תוכן חדש (טקסט, תמונה, קול או וידאו) מתוך הנחיה בשפה רגילה.
לדוגמא:
- GPT, Claude, Gemini, Copilot, ChatGPT, NotebookLM: כתיבה, תמצות, תרגום ו"חשיבה".
- Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion: יצירת תמונות ועיצוב חזותי.
- Whisper, ElevenLabs, Synthesia, Sora 2: קול ווידאו (תמלול, קריינות, דמויות מדברות).
למה זה חשוב לי? - אלו הכלים שיחסכו לכם זמן ביצירת טקסטים, דו"חות, מצגות, תמונות או סרטונים, על ידי ניסוח מדויק של מה שאתם צריכים.
אוטומציה (פעולה וחיבור בין מערכות)
כלים שמבצעים רצף פעולות אוטומטיות: מחברים מערכות, מעבירים מידע ממקום למקום, ומבצעים משימות לבד. אלה הכלים שהופכים את הבינה המלאכותית לעוזרת אישית אמיתית.
לדוגמא:
- n8n, Zapier, Make: בניית תרשימי זרימה של תהליכים אוטומטיים בין מערכות שונות.
- Agents, Copilots: "סוכנים חכמים" שמבינים הקשר ופועלים עצמאית.
- RAG, Fine-tuning: דרכים שבהן המערכת לומדת ומעשירה את הידע שלה בזמן אמת.
למה זה חשוב לי? - חיבור בין כלים שונים ויצירת תהליכים עצמאיים ללא מגע יד אדם, יכולים לחסוך לכם שעות שלמות, לפעמים אפילו ללא קליק אחד. כדאי לשים לב שחלק מהכלים הללו יכולים לדרוש ידע מסוים בתכנות, ו/או הקמת תשתיות ענן להרצה זמינה 24/7 ללא תלות בשרת פיזי.
יצירת תוכנה בשפה טבעית (Vibe Coding)
כלים שמאפשרים לתכנת אתר, אפליקציה או ממשק בעזרת AI.
לדוגמא:
- Replit, v0.dev, Lovable.dev, Base44: בניית אתרים ללא שימוש בקוד.
- Cursor: עוזר חכם למתכנתים לכתיבת קוד (כלי מאוד חזק, אך פחות רלוונטי למי שאינו מתכנת).
למה זה חשוב לי? - גם בלי לדעת לתכנת, תוכלו לבנות יישומים או ממשקים שמתאימים בדיוק לצרכים שלכם, בעזרת ניסוח בשפה רגילה בלבד. אם תחברו את היישומים האלה לאוטומציה או לצ’אטבוט, תקבלו מערכת חכמה במיוחד, עם ממשק איכותי למשתמש.
כלים משולבי AI
כלים מקצועיים שבהם שולבה בינה מלאכותית כחלק אינטגרלי מהמערכת עצמה.
המשתמש עובד כרגיל והכלי מבין, משלים ומציע באופן חכם.
דוגמאות:
- Autodesk Smart Blocks: יצירת בלוקים חכמים.
- Copilot בתוך Excel כדי לייצר נוסחאות וטבלאות בשפה טבעית.
זו בעצם ההתמזגות של הבינה המלאכותית עם כלים קיימים או כלים ייעודיים למטרה ספציפית. אתם לא צריכים להבין שום דבר בבינה מלאכותית, רק לזרוק פנימה את הבקשה שלכם או במקרים מסוימים ללחוץ קליק אחד ואתם מקבלים את התוצר הרצוי.
מצד שני, לרוב לא תוכלו להמשיך לפתח בעצמכם את הבינה המלאכותית הזאת כדי להתאים אותה לצרכים הספציפיים שלכם.
הצעד הבא
במאמר הבא נלמד לרתום הכוח של הבינה המלאכותית כדי לתכנת עבורנו ,מבלי לכתוב שורת קוד אחת. כדי שנוכל להיכנס לנעליים של מתכנת, נצטרך ללמוד איך הוא חושב: מה הוא צריך כדי לפתח, מול מי הוא עובד ואיך הוא מוציא תוצר מדויק ככל הניתן.
כאשר נבין את שיטת העבודה שלו, נדע לבקש מהבינה המלאכותית להוציא יישומים חדשים יש מאין, בעזרת שיחה פשוטה.
לכל המאמרים של ניר דוזנר
אין תגובות