פיתוח בינה מלאכותית
פיתוח בינה מלאכותית
רובוטרוניקס מפתח בינה מלאכותית 0506399001
בינה מלאכותית היא תחום במדעי המחשב וההנדסה המתמקד ביצירת מערכות שיכולות לבצע משימות הדורשות בינה אנושית. המטרה היא ליצור מכונות ותוכנות שיכולות לחשוב, ללמוד, להתאמת למציאות ולפעול באופן עצמאי.
בינה מלאכותית כוללת מגוון תתי-תחומים, כולל ייצוג ידע, למידת מכונה, תכנון, הבנת שפה הטבעית, ראיית מכונה, התמודדות עם אי-הוודאות ועוד.
בעשורים האחרונים השתנה המיקוד בתחום הבינה המלאכותית, ממחקרים שנעשו במערכות מבוססות ידע אשר מתמקדות בייצוג מבנה הידע האנושי, למערכות המבוססות על אלגוריתמים ונתונים, כמו רשתות נוירונים המתמקדות בלמידה עמוקה.
בעשור האחרון ישנה תופעה של "התקפות" שבה חוקרי הבינה המלאכותית הצליחו להשיג הישגים מרשימים בתחומים רבים בעזרת טכניקות של למידת מכונה ובמיוחד למידה עמוקה.
שימושים של בינה מלאכותית ביום ביום
1. מערכת אוטומטית לסינון דואר זבל:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש באלגוריתמים ללמידת מכונה כדי לזהות את הדואר הזבל בצורה יעילה יותר ולמנוע אי נעילות לדואר זבל חדש.
2. כלי לזיהוי אובייקטים בתמונות:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ברשתות נוירוניות עמוקות (RNN או CNN) לזיהוי אובייקטים והענקת תווי גבורה גם בסביבות תנאי תאום מורכבים.
3. טכנולוגיית שמיעה לזיהוי נגיעות מים ותחזוקה מוקדמת של כדורי כדורגל בסביבה אמת:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: השימוש ברשתות נוירוניות רפורמטיות (RNN) על מנת לזהות נגיעות מים בזמן אמת ולספק מידע חשוב לאחזקת המגרש.
4. אפליקציה לניתוח טקסטים אוטומטית וחשיבתית:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שילוב של רשתות נוירוניות רפורמטיות (RNN) כדי לזהות ולנתח טקסטים, וכן להבין תוכן והקשר בין משפטים.
5. מערכת חידושים בתחום הרפואה לגילוי מוקדם של מחלות:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: יישום של אלגוריתמים של אימון מכונת למידה (ML) על מנת לזהות אותרים ותסמינים מוקדמים של מחלות בתמונות רפואיות ובנתוני טקסט.
6. פלטפורמת ניהול תנועה חכמה לערים:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: אוסף נתונים בזמן אמת וניתוח תנועת התחבורה באמצעות RNN וCNN על מנת לפתח אופטימיזציה וניהול תנועה חכם בערים.
7. מערכת חכמה לניהול וחיסכון באנרגיה בבתים:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש באלגוריתמים ללמידת מכונה כדי לנתח את הצריכה בבתים ולהציע ייעוץ בנושאי חיסכון באנרגיה.
8. אפליקציה לחיפוש ושווא במחירי מלונות וטיסות:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שילוב של אלגוריתמים למידת מכונה ואופטימיזציה כדי להשוות אוטומטית בין מחירי מלונות וטיסות מרובים ולהמליץ על המבחר הטוב ביותר.
9. **מערכת ניהול אישית לבריאות וכושר**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ברשתות נוירוניות עמוקות (CNN וRNN) כדי לנתח מידע ברפורמט גרפי ואודיו לעזור למשתמשים לנתח תוצאות בדיקות, לנהל אוכלוסיות מסוימות, ולקבוע תוכניות אימון אישיות לפי צרכיהם.
10. **מערכת ניתוח תנועה לצורכי בטיחות בדרכים**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח מצלמות תנועה כדי לזהות תנועות חריגות וסיכונים בזמן אמת, ולהתריע למשטרה ולנהגים.
11. **מערכת ניהול תחבורה ציבורית חכמה**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN כדי לנתח זרמי תנועה ותפריטי נסיעה על מנת להציע אופטימיזציה ושדרוג בתחבורה הציבורית בערים.
12. **כלי תמיכה בטיפול נפשי ורווחה אישי**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש באלגוריתמים ללמידת מכונה כדי לאתר אותות וסימנים של דיכוי או דיכוי עצמי במדוברי טקסטים או נאומים של משתמשים, ולספק תמיכה והכוונה ראשונית.
13. **אפליקציה לזיהוי מוצרים זולים באמזון**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח תמונות ופרטי מוצרים באמזון כדי למצוא את המבצעים הטובים ביותר ולהציע לגולשים רכישות משתלמות.
14. **מערכת אוטומטית לניהול פרויקטי פיתוח תוכנה**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שילוב של ML ו-RNN כדי לנתח את התקדמות הפרויקטים ולספק תחזיות על תקדמות הפרויקט, לזהות בעיות פוטנציאליות מראש ולהמליץ על פתרונות.
15. **מערכת ניהול אחזקת מכונות תעשייתיות**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח נתוני תחזוקה וביצועים של מכונות תעשייתיות, ולתת המלצות לתחזוקה מוקדמת ותיקונים דרושים.
16. **אפליקציה לחיפוש והשוואה במחירי רכבים משומשים**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח תמונות של רכבים משומשים, זיהוי שברים או תקלות נסתרות והשוואת מחירים מבוססת נתונים מרביים.
17. **מערכת אוטומטית לניהול מלאי ב
חנויות מזון**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח צריכת מלאי וזיהוי אוטומטי של פרטי מוצרים שחסרים או מותגים מומלצים להזמנה מראש.
18. **אפליקציה לזיהוי וטיפול בדיכוי ילדים ברשתות חברתיות**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש בתהליכי תמותה (RNN) לזיהוי פוסטים ותגובות ברשתות חברתיות שמציינים דיכוי ילדים ונפגעים, והגברת יכולת לפנות לרשויות רלוונטיות.
אלו רק דוגמאות מועטות לאפשרויות פיתוח בתחום הבינה מלאכותית. העולם של טכנולוגיות אלו משתנה מתמיד ומתרחשות התקדמויות מהירות, ולכן תמיד ישנם הרבה רעיונות חדשים ואפשרויות לפיתוח מתמשך.
המונח "בינה מלאכותית" מתייחס למגוון רחב של טכניקות, אלגוריתמים ופרדיגמות. הנה חלוקה בסיסית לכמה מסוגי הבינה המלאכותית:
1. **בינה מלאכותית פורמלית (Symbolic AI)**: מגיבה על בסיס כללים שהוגדרו מראש. סיסטמות מבוססות-ידע, כמו מערכות הוראה ומערכות מומחה, הן דוגמאות לכך.
2. **למידת מכונה (Machine Learning, ML)**: מאפשרת למכונות ללמוד מנתונים ולהשתפר באופן עצמאי. זהו התת-תחום הגובר בבינה המלאכותית בעשור האחרון.
3. **למידה עמוקה (Deep Learning)**: זרם בתוך למידת המכונה המתמקד ברשתות נוירונים בעלות מספר שכבות רב.
4. **בינה מלאכותית ריכה (Soft AI)**: מתמקדת במשימות שדורשות יכולות חשיבה, אך אין להן היגיון אחיד או פתרון ברור.
5. **בינה מלאכותית חסרה (Narrow AI)**: מערכות שמיועדות למשימה מסוימת ומוגבלת, כמו מערכות הזיהוי קולי או מערכות המלצה.
6. **בינה מלאכותית כללית (General AI)**: מדובר ברעיון המתייחס למערכת שיכולה לבצע כל משימה שאדם יכול לבצע, אך היום אין לנו טכנולוגיה שמגשימה את הרעיון הזה.
7. **ראיית מכונה (Computer Vision)**: תת-תחום שמתמקד באיך מחשבים "רואים" ומבינים תמונות ווידאו.
8. **הבנת שפה הטבעית (Natural Language Processing, NLP)**: מתמקד באיך מחשבים מבינים ומייצרים שפה הטבעית.
זהו רק צילום מצב בסיסי של התחום הרחב והמגוון של הבינה המלאכותית, וישנם הרבה תתי-תחומים וטכניקות נוספות.
פיתוח בינה מלאכותית ולמידת מכונה הם תהליכים מורכבים שמצריכים שילוב של יכולות, טכניקות וכלים רבים. הנה כמה מהשלבים הבסיסיים בפיתוח בינה מלאכותית ולמידת מכונה:
1. **הבנת הבעיה**: הבנת הבעיה וההגדרה שלה באופן ברור היא השלב הראשון. האם מדובר בזיהוי דפוסים, בחיזוי או בכל משימה אחרת.
2. **איסוף נתונים**: הנתונים הם לב המערכת בלמידת מכונה. יש לאסוף נתונים מרלוונטיים ומגוונים.
3. **עיבוד נתונים**: לאחר האיסוף, הנתונים נטולי התוקפנות יש לנקות, להכין ולהמר אותם לפורמט המתאים למודלים.
4. **בחירת המודל**: בלמידת מכונה ישנם מגוון רחב של מודלים, כגון רשתות נוירונים, אלגוריתמים ליניאריים, עצים החלטה ועוד. יש לבחור את המודל המתאים לבעיה.
5. **הדרכה**: המודל מתוך למידת המכונה מתודרך על גבי הנתונים כדי ללמוד את הדפוסים בהם.
6. **אימות ובדיקה**: לאחר ההדרכה, יש לבדוק את ביצועי המודל על גבי נתונים שלא ראה במהלך ההדרכה.
7. **אופטימיזציה**: אם המודל אינו מספק, יש לבצע שיפורים, כמו תיקון הפרמטרים, השימוש בארכיטקטורות שונות או שינוי הנתונים.
8. **הטמעה**: לאחר שהמודל מספק, אפשר להטמיע אותו באפליקציה, במערכת או בשירות.
9. **ניטור ותחזוקה**: מודלים מתוך למידת מכונה יכולים להזדקן או להיות לא רלוונטיים עם הזמן, לכן חשוב לנטר את ביצועיהם ולעדכן אותם במידת הצורך.
מובן מאליו, כל שלב מחייב ידע וכלים מסוימים, והפיתוח של מערכת מתקדמת של בינה מלאכותית או למידת מכונה יכול לכלול הרבה יותר מאשר השלבים המפורטים כאן.
19. **אפליקציה לאבחון מוקדם של בעיות בריאות נפשית**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח רכבות טקסטים, פוסטים ברשתות חברתיות ואודות תחושות נפשיות בזמן אמת, כדי לזהות אפשריות לבעיות בריאות הנפש.
20. **מערכת ניהול חינוך אישית**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN כדי לבנות מערכת אישית לתלמידים והורים, הממליצה על תוכניות לימוד, ספרים, וחומרי למידה בהתאם לתחושת הילד וההתקדמות שלו.
21. **אפליקציה למתן ייעוץ פיננסי אישי**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שילוב של RNN ו-CNN לניתוח הכנסות, הוצאות, חסרונות ופוטנציאל השקעות, ולהמלצות לניהול כללי והשקעות אישיות.
22. **מערכת לזיהוי דיבור שנאה ברשת**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN לניתוח טקסטים ברשת וזיהוי שפה שנאה, איומים ותוכן לא ראוי, ודיווח עליו או חסימתו.
23. **אפליקציה לניתוח והשוואת מחירי נגרות ושיפוצים**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח תמונות של פרויקטי שיפוץ ונגרות והשוואת מחירים ומגוון תוספות.
24. **מערכת אוטומטית לניהול מכונות חקלאיות**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שילוב של RNN ו-CNN לניתוח נתוני חיישנים ותמונות סטריאוסקופיות לצורך ניהול טוב יותר של מכונות חקלאיות וחקלאות מחוץ לבניין.
25. **אפליקציה לסיווג ותייחסות אוטומטית לדואר נכנס**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שילוב של RNN ו-CNN לזיהוי סוגי דואר, סיווג לחשוב ולא חשוב, וניהול התייחסות אוטומטית לפי הדרישות של המשתמש.
26. **מערכת לניתוח דרך וחנייה חכמה**:
– **פיתוח בינה מלאכותית**: שימוש ב-RNN ו-CNN לניתוח תנועת התנועה בערים, ניהול חניות, זיהוי מקומות חנייה פנויים, והמלצות לנהגים על דרכי חנייה.
בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (Machine Learning) הן שני מונחים חשובים בעולם הטכנולוגיה, אך הם מתייחסים לגישות שונות לפתרון בעיות בשדה הפיתוח המתמקד באופן עיקרי ביכולת החישובית. הנה הבדלים עיקריים בין השניים:
**בינה מלאכותית (AI):**
1. **הגדרה**: AI היא כלל המחקר, הטכניקות, והטכנולוגיות הממומנות להפעלת מחשבים ומכונות בצורה שבה נראה כי הם מבצעים פעולות אנושיות, כגון חשיבה, ראייה, תכנון, למידה ופתרון בעיות.
2. **רכיבי AI**: בינה מלאכותית כוללת לא רק למידת מכונה אלא גם את תתי התחומים השונים כמו ראיית מכונה, עיבוד שפה טבעית, התממשות משימות מורכבות (כמו שחקן שחמט או נהיגת רכב באופן אוטונומי), ועוד.
3. **מטרה**: המטרה העיקרית של AI היא ליצור מערכות ייחודיות שיכולות לבצע מגוון של משימות חכמות באופן עצמאי ובאופן חדר-זמןי.
**למידת מכונה (Machine Learning):**
1. **הגדרה**: למידת מכונה היא תת-תחום של בינה מלאכותית שמתמקד בפיתרון בעיות ובהגעת להכרDecision Trees (עצי החלטה), נתונים לא מסודרים (Unsupervised Learning), והערכת תוצאות.
3. **מטרה**: המטרה העיקרית של למידת מכונה היא לאפשר למכונות ללמוד מנתונים ולשפר את ביצועיהן במשימות מסוימות מבלי להיותו מתוכנת בצורה ספציפית לכל משימה.
4. **דוגמאות**: דוגמאות ללמידת מכונה כוללות אלגוריתמים כמו Support Vector Machines (SVM), Neural Networks (רשתות נוירוניות), קרביות ניידה (Random Forests), וכלי עבודת נתונים כמו TensorFlow וScikit-Learn.
5. **התמחות במשימות ספציפיות**: למידת מכונה נעשית על ידי התאמה של מודלים אלגוריתמיים לנתונים ספציפיים ולמשימות ספציפיות, והמודלים משתפרים באופן כמעט אוטומטי על ידי המערכת באמצעות למידה מהנתונים.
**בינה מלאכותית (AI):**
1. **משמעות**: בינה מלאכותית היא כלל התחום שנעסוק בהפעלת מחשבים ומכונות באמצעות אלגוריתמים מתקדמים שמתמקדים במודלים הנחשבים לחכמים.
2. **תתי תחומים**: AI כוללת תתי תחומים שונים כמו הבנת שפה טבעית, ראיית מכונה, למידה חישובית, וגם למידה עמוקה (Deep Learning) שהיא תת-תחום בלמידת מכונה.
3. **יכולת חישובית**: יישום של AI מצריך יכולת חישובית גדולה ורובוסטית, ואפשרויות גדולות לאחזור מידע ממקורות מגוונים.
**למידת מכונה (Machine Learning):**
1. **משמעות**: למידת מכונה היא תת-תחום בתחום הבינה מלאכותית שמתמקד בהפעלת מודלים מתמקדים בלמידה מנתונים, בלעדי צורך לתכנת מהלך עבודה ספציפי.
2. **תתי תחומים**: למידת מכונה עוסקת באלגוריתמים כמו ניתוח נתונים, סיווג, חיזוי, אשפוז נתונים, ועוד. תחום זה הוא תת-תחום של AI.
3. **יכולת חישובית**: למידת מכונה מתייחסת ליכולת למידה על פי דוגמאות, ולכן היא יכולה להיות פחות תלויתית ביכולת חישובית גדולה ומאגרי מידע עשירים.
4. **כלים ושפות תכנות**: למידת מכונה משתמשת בכלים ושפות תכנות מועדפות כמו Python, R, scikit-learn, TensorFlow, ו-Keras.
5. **דוגמאות לאלגוריתמים בלמידת מכונה**: דוגמאות לאלגוריתמים כוללות Regression, Decision Trees, Random Forests, k-Means Clustering, Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), ו-Neural Networks (רשתות נוירוניות).
**שמות בדיקה ופרופורציה**:
1. **גישה למידה**: ב-BI, הגישה היא קרובה יותר ליכולת החישובית הטובה והחדשנית, ולא ללמידה מנתונים קיימים.
2. **גישה נטולת למידה**: ב-Machine Learning, הגישה נטולת למידה עשויה להתמצטק בחילוץ מידע מנתונים מסוימים בלבד ובלי להכניס אורח חיים למודל.
3. **משימות מתמקדות**: ב-Machine Learning, יישום מרבית הפעמים מתמקד במשימות מסוימות כמו סיווג או חיזוי פר
טי נתונים מסוימים.
4. **סוגי נתונים**: BI מתמקדת בנתונים מגוונים ובהבנה אנושית רחבה יותר, בעוד Machine Learning יכולה להיות יעילה יותר כשיש נתונים כמותיים רבים וכשיש למודלים ללמוד מהם.
**בינה מלאכותית (AI):**
1. **משמעות**: בינה מלאכותית היא כלל התחום שנעסוק בהפעלת מחשבים ומכונות באמצעות אלגוריתמים מתקדמים שמתמקדים במודלים הנחשבים לחכמים.
2. **תתי תחומים**: AI כוללת תתי תחומים שונים כמו הבנת שפה טבעית, ראיית מכונה, למידה חישובית, וגם למידה עמוקה (Deep Learning) שהיא תת-תחום בלמידת מכונה.
3. **יכולת חישובית**: יישום של AI מצריך יכולת חישובית גדולה ורובוסטית, ואפשרויות גדולות לאחזור מידע ממקורות מגוונים.
**למידת מכונה (Machine Learning):**
1. **משמעות**: למידת מכונה היא תת-תחום בתחום הבינה מלאכותית שמתמקד בהפעלת מודלים מתמקדים בלמידה מנתונים, בלעדי צורך לתכנת מהלך עבודה ספציפי.
2. **תתי תחומים**: למידת מכונה עוסקת באלגוריתמים כמו ניתוח נתונים, סיווג, חיזוי, אשפוז נתונים, ועוד. תחום זה הוא תת-תחום של AI.
3. **יכולת חישובית**: למידת מכונה מתייחסת ליכולת למידה על פי דוגמאות, ולכן היא יכולה להיות פחות תלויתית ביכולת חישובית גדולה ומאגרי מידע עשירים.
4. **כלים ושפות תכנות**: למידת מכונה משתמשת בכלים ושפות תכנות מועדפות כמו Python, R, scikit-learn, TensorFlow, ו-Keras.
5. **דוגמאות לאלגוריתמים בלמידת מכונה**: דוגמאות לאלגוריתמים כוללות Regression, Decision Trees, Random Forests, k-Means Clustering, Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), ו-Neural Networks (רשתות נוירוניות).
**שמות בדיקה ופרופורציה**:
1. **גישה למידה**: ב-BI, הגישה היא קרובה יותר ליכולת החישובית הטובה והחדשנית, ולא ללמידה מנתונים קיימים.
2. **גישה נטולת למידה**: ב-Machine Learning, הגישה נטולת למידה עשויה להתמצטק בחילוץ מידע מנתונים מסוימים בלבד ובלי להכניס אורח חיים למודל.
3. **משימות מתמקדות**: ב-Machine Learning, יישום מרבית הפעמים מתמקד במשימות מסוימות כמו סיווג או חיזוי פר
טי נתונים מסוימים.
4. **סוגי נתונים**: BI מתמקדת בנתונים מגוונים ובהבנה אנושית רחבה יותר, בעוד Machine Learning יכולה להיות יעילה יותר כשיש נתונים כמותיים רבים וכשיש למודלים ללמוד מהם.
שלבים בפיתוח בינה מאלכותית
השלבים הבסיסיים לפיתוח מערכות בינה מלאכותית כוללים מספר שלבים מרכזיים. הנה שלבים עיקריים בתהליך הפיתוח:
1. **הגדרת הבעיה**:
– השלב הראשון הוא הבנת הבעיה או המשימה שאתה מעוניין לפתור באמצעות בינה מלאכותית. זה יכול להיות זיהוי פרטי תמונות, תחזוקת מערכות, ניתוח טקסט, ועוד. השלב הזה כולל הבנת הצרכים והמטרות של המערכת.
2. **אספקת נתונים**:
– למרות שהלמידה העמוקה והרשתות הנוירוניות יכולות ללמוד מנתונים, נדרשים נתונים איכותיים לאומץ מודלים. עליך לאסוף, לטפל, ולהכין את הנתונים לשימוש.
3. **ניתוח והבנה של הנתונים**:
– בשלב זה, עליך להבין את הנתונים שנאספו. זה יכול לכלול את תהליכי חיתוך, סידור, הצגת הנתונים בצורה שתתאים למודלים, והבנה עמוקה יותר של המשמעות שבנתונים.
4. **בחירת דגמים ואלגוריתמים**:
– עליך לבחור את הדגמים והאלגוריתמים המתאימים לבעיה שלך. למשל, רשתות נוירוניות עמוקות (Deep Learning) יכולות להתמודד עם משימות שקשות עם נתונים מורכבים, אך לפעמים פתרונות פשוטים יכולים להיות יעילים.
5. **אימון המודלים**:
– אחרי שבחרת את המודלים, עליך לאמן אותם בעזרת הנתונים שהתכוננת. זה כולל הפרצוף את המודלים בנתונים המקושרים לבעיה שלך ולסיים את הלמידה ברמה מספקת.
6. **הערכת המודל**:
– אחרי האימון, עליך לבדוק את ביצועי המודל על נתונים שהוא לא ראה במהלך האימון. זה יכול לכלול את חלוקת הנתונים לקבוצות אימון ובדיקה, ואז ניתוח הביצועים של המודל על הנתונים של בדיקה.
7. **פיתוח והתאמה**:
– לאחר הערכת המודל, עשויים להיות דרושים שיפורים והתאמות למודל. זה עשוי לכלול שינויים באלגוריתמים, פ
רמטרים, או הגדרות.
8. **הטמעה ויישום**:
– לאחר שהמודל מוכן, עליך להטמיע אותו בסביבה אמיתית ולהשתמש בו לפתרון הבעיה. זה יכול לכלול פיתוח אפליקציה, אינטגרציה עם מערכות קיימות, ושימוש ממומן.
9. **תחזוקה ושיפור רגולרי**:
– גם לאחר היווצרות המערכת, עליך לשמור על הטמעה יעילה ולשפר את המודלים באופן רגולרי כאשר מתעדכנים הנתונים או משתנות הצרכים.
10. **קרבת אנשים למערכת**:
– עליך להביא אנשים להשתמש במערכת ולהתנהל על פי הפידבק שמתקבל מהם. זה עשוי לכלול אימוץ של מערכות למדת מכונה על ידי אנשים אמיתיים (מועמדים אנושיים) במשימות שלמדו.
תהליך הפיתוח בינה מלאכותית הוא תהליך מורכב ודורש הבנה עמוקה של הבעיה ושל הטכנולוגיות המועילות לפתרון.
