שימי דביר
מדריכים
1/8/2025

מהו חיזוי (Prediction) בבינה מלאכותית?

תהליך החיזוי במודלי בינה מלאכותית מוסבר כזיהוי דפוסים בנתוני עבר והפקת הסתברות לתוצאה עתידית, לצד הסבר טכני לתקלות כמו עצירה פתאומית, חלון הקשר קצר והיסט הטיות בעת פגישה עם מידע חדש. הכתבה מסכמת הנחיות יישומיות לשיפור דיוק החיזויים: פיצול בקשות למקטעים קצרים, הזרמת דוגמאות עדכניות והצלבת התוצאות עם בדיקה אנושית לפני קבלת החלטות.


מחכים לאוטובוס ומנחשים מתי יגיע


אתם עומדים בתחנה, מביטים באופק ומנסים לנחש אם האוטובוס יופיע בעוד דקה או חמש. אולי אתם בודקים את האפליקציה, אולי פשוט מסתמכים על תחושת הבטן. הרגע הזה, שבו אתם מעריכים את העתיד על בסיס מידע חלקי, הוא בדיוק מה שעושה מודל בינה מלאכותית כשהוא מבצע חיזוי.



מה זה בעצם ״חיזוי״ בבינה מלאכותית?


חיזוי הוא תהליך שבו האלגוריתם מקבל נתונים קיימים ומפיק מהם ניחוש מושכל לגבי תוצאה שעדיין לא קרתה או לא ידועה. המודל לומד מדוגמאות עבר – תמונות, טקסטים, מספרים – ומזהה דפוסים שחוזרים על עצמם. כשרואים מידע חדש, אותם דפוסים משמשים כדי להעריך מה הסבירות של כל תוצאה אפשרית. מבחינתכם, החיזוי הוא פשוט תשובת “כנראה שזה מה שיקרה עכשיו” שהמערכת מחזירה בלחיצת כפתור.



כמו מתכון מהמטבח


דמיינו שאתם אופים עוגה: פעם אחר פעם אתם מערבבים קמח, ביצים וסוכר ולומדים כמה זמן האפייה הדרוש לקבלת תוצאה מושלמת. אחרי מספיק ניסיונות, גם בלי למדוד כל דבר מחדש, אתם “יודעים” מתי להוציא את העוגה מהתנור לפי הריח והצבע. כך גם המודל: הוא “טועם” אלפי דוגמאות, לומד את היחסים בין המרכיבים (הנתונים) ומפתח חוש אינסטינקטיבי שמאפשר לו להגיד מראש אם המייל הוא ספאם, האם התמונה מכילה חתול או מה הסיכוי של לקוח לעזוב.



איך המודלים עושים את זה בפועל?


בהתחלה מזינים את המחשב בהרבה דוגמאות מתויגות: מחירים ודירות שנמכרו, ביקורות ומספרי כוכבים, תצלומי רנטגן ותוצאות בדיקה. המודל מחפש קשרים סטטיסטיים – למשל, שדירות עם מרפסת במרכז העיר נמכרות יקר יותר. ככל שיש יותר דוגמאות, כך הוא מזהה את הקשרים האלה בדיוק רב יותר.



אחרי שלב האימון מגיע שלב החיזוי (Inference). כאן האלגוריתם מקבל דירה חדשה בלי תג מחיר, או מייל שלא סווג עדיין, ומחשב “הכי דומה למה שראיתי קודם”. התוצאה היא הסתברות או מספר: 80 % שהמייל הוא ספאם, 2.3 מ׳ ש״ח לדירה. מבחוץ זה נראה כמו קסם מיידי, אבל מאחורי הקלעים מדובר בחיבור מתמטי לשברי ניסיון מצטברים.



איך זה עוזר לכם ביום-יום?


כשאתם משתמשים בכלי AI ליצירת טקסט, התמונות או תחזיות עסקיות, זכרו שהמודל לא “יודע” את העתיד – הוא מעריך אותו על בסיס נתונים קודמים. לכן שווה לתת קונטקסט עדכני ומדויק כדי לשפר את הסיכוי לחיזוי מוצלח. בדקו תוצאות חריגות מול המציאות, ואל תהססו להזין דוגמאות נוספות כדי לחדד את התשובות. ככל שתספקו נתונים איכותיים ורלוונטיים יותר, החיזויים של המערכת יהיו מועילים ומהימנים הרבה יותר עבורכם.






למה המודל לפעמים "נתקע" באמצע תשובה?


אתם כותבים ב-ChatGPT שאלה ארוכה, מקבלים פתיח מבטיח – ואז לפתע שקט. המודל לא באמת "שובר את הראש"; הוא פשוט הגיע לצומת שבה הסבירות של כל מילה אפשרית כמעט זהה. כשאין דפוס חזק שיסמן לו איך להמשיך, האלגוריתם מעדיף לעצור במקום לירות ניחוש פרוע. ברקע פועל מנגנון סטטיסטי שמחפש את ההשלמה בעלת ההסתברות הגבוהה ביותר, ואם אף השלמה לא בולטת מספיק, המערכת מעדיפה לשתוק כדי לא לסכן את אמינותה.



ב-Claude תוכלו לראות תופעה דומה אם תבקשו סיכום של טקסט סרוק ומבולגן. המודל סורק את הרצף, מזהה חוסרים והכפלות, ומגיע לנקודה שבה "מפת החיזויים" שלו מטושטשת. התוצאה מרגישה כמו תקיעה, אבל למעשה זו בחירה זהירה: עדיף לעצור מאשר למלא פערים בדמיון.



הזיכרון הקצר של האלגוריתם


שיחה ארוכה ב-ChatGPT מתחילה להתפזר, ואתם מבחינים שהמודל שוכח פרט שהזכרתם קודם. זה לא חוסר נימוס; הוא פשוט עובד עם "חלון הקשר" מוגבל. בתוך החלון הזה הוא מסיק דפוסים ומחשב הסתברויות. ברגע שהטקסט הישן נדחק החוצה, המידע מפסיק להשפיע על החיזוי העתידי, ולכן הוא עלול להציע תשובות לא עקביות.



גם Midjourney פועל כך: אם תערמו יותר מדי הוראות בסשן אחד, המודל נאחז במילים האחרונות כי הן נכנסות למסגרת החיזוי הרלוונטית. לכן תמונה שביקשתם "עם כלב בחורף ובנוף קייצי" תיטה לבחור במוטיב שהוזכר קרוב יותר לנקודת החיזוי – בדרך-כלל "חורף" או "קיץ", לא שניהם יחד.



כשדאטה חדש "מפתיע" את המערכת


בפעם הראשונה שתבקשו מ-Claude לנסח ברכה לחג שזה עתה הוכרז, ייתכן שתקבלו ניסוח קלישאי. הסיבה פשוטה: האלגוריתם אומן על מידע שקדם לאירוע, ולכן אין לו דפוסים ברורים לגביו. המודל ינסה להשלים מהקשרים דומים – חגים מוכרים אחרים – והתוצאה תישמע "בערך נכונה" אך לא מדויקת.



אותו דבר קורה כשאתם מעלים למערכת תמחור עסקי שבו הופיע מוצר חדש בשוק. החיזוי נשען על דירות, מניות או מוצרים שכבר נסקרו באימון, ואז מתבקש "לנחש" מגמה שלא הופיעה לפני כן. סטייה בין המציאות לבין בסיס האימון מכונה "היסט הטיות": מודל שנבנה על דפוסים של אתמול יתקשה לנבא התנהגות של מחר אם היא שוברת את התבניות המוכרות לו.



איך להפוך חיזוי לכלי עבודה שאפשר לסמוך עליו


כדי למנוע תקיעות, חלקו את הבקשות שלכם למשימות ברורות וקצרות. אם אתם כותבים מסמך ארוך, בקשו מ-ChatGPT לטפל בכל פרק בנפרד, ואז חזרו לשלב האיחוד. כך אתם משאירים את כל הפרטים החשובים בתוך חלון הזיכרון שלו ומעלים את סיכויי ההשלמה החלקה.



כשאתם מזהים שהמודל שכח פרט קריטי, הזכירו אותו שוב במפורש. הוספת שורה שמחדדת "זכור שהדגש הוא על קהל צעיר" מכניסה את הנתון חזרה לטווח החיזוי ומתקנת את הסטייה במקום לצפות שהמודל ישלוף אותו לבד.



מול מידע חדש או נדיר, ספקו דוגמאות רלוונטיות: אם המוצר שלכם טרם הופיע בנתוני האימון, העתקו תקצירי סקירה או תיאור שימושי לתוך ההנחיה. כך אתם מייצרים למודל "זיכרון זמני" שמאפשר לו לזהות דפוס על המקום. ב-Midjourney, כמה תמונות רפרנס יכוונו את המודל לעיצוב עדכני שלא היה זמין בשלב האימון, ובכלי טקסטואליים הוספת ציטוטי כתבות עדכניות תשפר את הדיוק של הניחוש.



ולבסוף, אל תיקחו כל חיזוי כמובן מאליו. כשקיבלתם תוצאה מספרית—למשל הערכת ביקוש—השוו אותה למדגם ידני קטן או להתייעצות עם קולגה. הפער, אם קיים, יחשוף האם אתם נעים במסלול נכון או שהמודל פשוט "מנחש בסגנון יפה". השילוב בין בדיקה אנושית למסגרת חיזוי ממוחשבת יוצר הגנה כפולה: האלגוריתם מגיש לכם הערכה מהירה, ואתם מאמתים אותה מול המציאות לפני שמתקבלת החלטה. כך הבינה המלאכותית מפסיקה להיות קופסה שחורה והופכת לכלי עבודה מחודד וחכם.


כתבות נוספות