למידת מכונה היא תחום שנחקר כבר עשרות שנים. בשנים האחרונות הוא הולך ומתפתח לכיוון של למידה עמוקה. מערכת הלמידה העמוקה הגדולה והמתקדמת בעולם כיום היא ה-Google Brain. זהו אחד מפרויקטי הבינה המלאכותית הגדולים בעולם. הפרויקט מנסה לפתח מוח ממוחשב מ-16,000 ליבות מחשבים ותוכנת מחשב שלומדת מתוך דוגמאות ומסיקה מסקנות בעצמה, תוך כדי התמודדות עם בעיות מורכבות במיוחד. משאבי המחשב שמוקדשים לפיתוח זה הם עצומים וכך גם התקציבים שחברת הענק משקיעה במחקר והפיתוח, כולל גיוס האנשים המתקדמים בעולם בתחום זה ושל המדען והעתידן הגאון ריי קורצווייל, שהסכים לעמוד בראש הפרויקט.

אבל למה גוגל צריכה מערכת למידה עמוקה? - היות ופיתוח של רשתות מחשב מבוססות נוירונים עולה המון כסף, חברת גוגל בעלת המיליארדים היא מהיחידות בעולם שיכולות להקצות משאבים לנושא. לרשת שמאפשרת את הלמידה של המחשב העמוק מוקצים עוד ועוד מחשבים. רק כך ניתן לדמות את אופן הפעולה של המוח האנושי.

וזה עוד כלום. ברצונם להגיע למאה טריליון קישורים בין נוירונים במחשב העל של גוגל, מגייסת החברה את מיטב חידושי הטכנולוגיה שיוצאים לשוק, כולל מעבדים מקביליים ומהירים ביותר, כרטיסי מסך גרפיים המכונים "GPU" ושפותחו עבור תעשיית המשחקים, ועד רכיבי מחשוב קוונטי. גוגל כה רצינית בשאיפות שלה בתחום זה, שהיא רוכשת חברות קטנות שעוסקות בתחום וכך קונה הן את הטכנולוגיות והידע שהן צברו והן את כוח האדם המעולה שלהן.


המלצה:
======
בתגית "למידה עמוקה" תוכלו לקרוא על עולם הבינה המלאכותית, המתבססת על רשת נוירונים כמו זו שבונה גוגל. שווה לקרוא גם בתגית "רשתות נוירונים".


הנה למידת המכונה:

https://youtu.be/59bMh59JQDo


כך מתבצעים פרויקטי הבינה המלאכותית הגדולים של גוגל ומתחרותיה:

https://youtu.be/gB_-LabED68


כך מסייעים מוחות טכנולוגיים עם למידה עמוקה לעולם להתקדם:

https://youtu.be/Dy0hJWltsyE


סרטון עם מתיחה שבה גוגל הולכים להחליף את המוח האנושי:

https://youtu.be/fV52J7_7gss


ופרוייקט הגוגל בוקס והבעיות שהוא עורר:

https://youtu.be/5_EyoyHLnLI

רשתות סמנטיות (Semantic networks) הן שיטה להכנת מפות מידע, שבה מסומנים ומוגדרים הקשרים בין המושגים השונים. רשת סמנטית מיועדת למיפוי לפי משמעות ועל פי הקשרים בין מרכיבים שונים בה (מיפוי סמנטי). שימוש ברשת מושגית מתקדמת שכזו יכול לסייע בתהליכי חשיבה, סיעור מוחין וקבלת החלטות.

המידע ברשת סמנטית מאורגן לפי מושגים שמיוצגים במילה או במשפט ומקושרים למושג מרכזי. נכנה את המושגים "צמתים". בין כל צומת לאחרות יש קשרים, שהם בעצם קשרים אל המושגים הקרובים אליה משמעותית. רשת כזו ניתן לבנות לדוגמה סביב המושג המרכזי "אריה". קשרים יחברו בינו לבין מושגים קרובים כמו: טורפים, יונקים, חתולים גדולים, חיות פרא, אוכל בשר, אפריקה וכדומה. לכל קשר יהיה את התפקיד והמשמעות שלו וצבעים שונים יכולים לבטא את סוג הקשר בין מושגים.

שרטוט רשתות סמנטיות מאפשר תהליך למידה. זה קורה בשילוב שאנו עושים בין הדברים הידועים לנו בטרם הלמידה, לבין הדברים שנלמד תוך כדי השילוב של ידע חדש ברשת הסמנטית. קשרים שלא נדע להסביר את טיבם ומושגים ללא קשרים ביניהם יצביעו על מה שדורש למידה נוספת ומעמיקה יותר. בהנחה שחקר ולמידה כאלו אכן יבוצעו ויקרו, ההבנה של המושגים והקשרים שביניהם היא הלמידה.

בשנים האחרונות הפך נושא הרשת הסמנטית לתחום חם גם בעולם הטכנולוגיה. זאת לאחר שהסתבר שרשת כזו יכולה להוות בסיס למערכות בינה מלאכותית ולשיפור רשת האינטנרט ומנועי החיפוש. המחקר המדעי בעולם עוסק לא מעט במיפוי סמנטי לצורכי המיחשוב ובמקביל התפתח חזון הווב הסמנטי, שמציג רשת עתידית, מבוססת משמעות ובעלת יכולות רבות לשיפור האינטרנט (קראו עליה באאוריקה בתגית "ווב סמנטי").


משימת התנסות
===========
הכינו רשת סמנטית על המושג "מחשב", בכתיבת המושג, המושגים הקרובים והמושגים שנובעים מהם ויצירת הקשרים ביניהם על גבי נייר.


הנה הרשת הסמנטית:

https://youtu.be/3wMfKTkYemY