עד לפני כעשור, למידה עמוקה נתפסה עדיין בתור דיסציפלינה ברורה שהייתה משויכת ממש למדע בדיוני. בני האדם התקשו לדמיין כי מכונות מסוגלות ללמוד בעצמן. ואילו במציאות העכשווית, בינה מלאכותית ולמידה עמוקה נקשרות ביחד. בעוד שיישומים רבים של בינה מלאכותית מבוססים על למידה עמוקה, כפי שאפשר להיווכח במכללת ECOM. נראה כי היטשטש לגמרי הגבול בין המכונה לבין האנשים, אף במידה ויש עדיין מגבלות כאלו ואחרות.
מה היא בינה מלאכותית ולמידה עמוקה?
כאשר בוחנים לעומק בינה מלאכותית ולמידה עמוקה, כי אז מבינים שבסך הכול מדובר על שיטה של לימודים למערכות מחשוב, ועל קורס בינה מלאכותית. המכונות לומדות בעצמן, באמצעות ניתוח נתונים שאינם מובנים, דרך מספר שכבות של מודלים אלגוריתמיים. היא מורכבת למעשה מיצירה של רשתות עצביות מלאכותיות, בעודה דומה בהיבט הנ"ל ללמידה אנושית. מדובר על חלק מטכניקה של למידת מכונה. כזאת שלרוב משמשת בהקשר של זיהוי דיבור, או לחלופין של זיהוי תמונה.
האם בינה מלאכותית ולמידה עמוקה מלוות בציפיות עמוקות?
למרות שנראה על פניו שההתלהבות משותפת להמון אנשים, יש מי שמגן על ציפייה מוגזמת בהקשר של בינה מלאכותית ולמידה עמוקה. שאר בני האדם חוששים מהטיות אפשריות של בינה מלאכותית שאינן נשלטות. ויש מי שמאמין כי המון טכניקות שלה יוגבלו בטווח הארוך באמצעות מנעד נרחב של תקנות. באופן כללי, יש להבין, כי הטכנולוגיה שנויה במחלוקת, ומהווה תחום שבו רבים הוויכוחים הרגולטוריים או האתיים. תחום שיש לכבד את עיקרון הפרטיות, שגם הוא שנוי במחלוקת. כמו כן, מושגים אלו עדיין לא ברורים לכל. הדבר נובע מריבוי ומשינוי של ההגדרות בין העסקים השונים. בשביל המון בני אדם, בינה מלאכותית ולמידה עמוקה מתנגדים למצבי למידה מפוקחים, שמהווים טכניקות למידה שמוגדרת בתור ברירת מחדל.
