# data[].attributes.headline
ביבליוגרפיה 

# data[].attributes.subject
ביבליוגרפיה 

# data[].attributes.body
1. פינקלשטיין, אריאל, (2022). "האדם או המכונה - מי יחליף את מי?", אנשים ומחשבים, זמין ב: https://www.pc.co.il/editorial/376422/ (הורד: 14/02/2023).
2. https://www.youtube.com/watch?v=5fS76qhs218

# data[].attributes.body
טכנולוגיית Human in the loop נותנת מענה לעסקים שמשתמשים בבינה מלאכותית, ומעוניינים בתוצאות מדויקות יותר.
הרבה אנשים חוששים שבינה מלאכותית תשלט על העבודות בשוק ותדחק אותם החוצה. בעזרת טכנולוגיה זו האדם ירגיש שהוא חלק מהתהליך ואף שולט בו, ולכן זו היא טכנולוגיה חשובה ומועילה.

# data[].attributes.body
לפי גישת ההבניה החברתית של הטכנולוגיה, הטכנולוגיה משפיעה עלינו אך היא איננה אוטונומית ואיננה השחקן היחיד הפעיל במגרש. גם אנחנו כפרטים בחברה משפיעים עליה, מעצבים אותה, ומשנים אותה בהתאם לתפיסתנו התרבותיות, הכלכליות והפוליטיות. קשרי הגומלין בין האדם לטכנולוגיה מבוססים על השפעה הדדית. הטכנולוגיה גורמת לשיפור מתמיד בחיי האדם, ומסייעת לו לקבל החלטות נבונות יותר. כמו כן, האדם מיישם את הידע האנושי אל תוך מכונות אלה כדי שיוכלו להיות שלוחה טבעית של האינטליגנציה האנושית ולהתקיים במקביל לבני האדם.

# data[].attributes.headline
יתרונות השיטה

# data[].attributes.subject
יתרונות השיטה

# data[].attributes.body
קיצור זמני למידת המכונה - תהליך "הלמידה העמוקה" כפי שלמדנו, מניח כי המחשב יכול ללמוד וללמד את עצמו ממש כמו המוח האנושי. תהליך אימון המכונה לוקח זמן ודורש עיבוד כמויות אדירות של נתונים כדי להגיע לרמת דיוק מסוימת. זמן זה עלול לגרום לעיכוב ולהוות מכשול עבור עסקים. שילוב של הבינה האנושית והמלאכותית יכול לקצר את תהליך הלמידה ולספק תוצאות מדויקות יותר.

סיוע במניעת טעויות - ארגונים רבים ממהרים לאמץ בינה מלאכותית, וגורמים לכך שהמכונה מקבלת נתונים חלקיים או שגויים, מה שעלול לגרום לירידה ברווחים ואף להפסדים. מעורבות בן אנוש בתהליך הלמידה תמנע בעיות וטעויות כבר מהשלב הראשוני הקריטי, מכיוון שהטיית נתונים שאינה מתוקנת בזמן עלולה לייצר השלכות מזיקות לטווח ארוך.

מעורבות על פי צורך - לכל ארגון יש שיקולים פנימיים משלו לגבי מידת המעורבות האנושית בבינה המלאכותית, על מנת להשגיח על ביצועיה אך גם לא להפריע לה. למשל, בשירותי הבריאות מעורבות האדם תמיד תהיה גבוהה, לא משנה עד כמה הטכנולוגיה מתקדמת.

# data[].attributes.body
בשנים האחרונות מתפתחים חידושים טכנולוגיים מגוונים המוטמעים בארגונים מכלל התעשיות, ביניהם טכנולוגיית הבינה המלאכותית אשר צברה תאוצה רבה. הבינה המלאכותית היא שם כולל לאוסף דיסציפלינות מתחום מדעי המחשב שמטרתן לדמות את אופן המחשבה האנושית, ולהציג יכולות שעד כה אפיינו את הבינה האנושית בלבד. ארגונים רבים חוששים להשתמש בטכנולוגיה זו ללא מעורבות של גורם אנושי מכיוון שהבינה המלאכותית מתבססת על תחזיות סטטיסטיות שאינן תמיד וודאיות, בניגוד לניתוח שמתבצע על ידי הבינה האנושית שהוא מדויק במידה רבה יותר. תחזיות אלה עלולות לגרום לטעויות הרות גורל ואף לפגוע בחיי אדם, למשל תיעדוף מיטות חולים בבתי חולים לפי רמות סיכון שמתבצעת על ידי מכונה. כאן נכנסת לתמונה טכנולוגיית ה'אדם בלופ', או בשמה המקצועי הלועזי HITL (Human In The Loop) – שיטה המחברת בין בינה אנושית לבינה מלאכותית. שיטה זו מאפשרת לאדם לתקשר ישירות עם הבינה המלאכותית כדי לייצר מכונות למידה יעילות.

# data[].attributes.headline
הכתבה שבחרנו

# data[].attributes.subject
הכתבה שבחרנו

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
אנשים ומחשבים - פורטל חדשות היי-טק, מיחשוב, טלקום, טכנולוגיות

# data[].attributes.attachment_link.title
האדם או המכונה - מי יחליף את מי? -

# data[].attributes.attachment_link.description
בשנים האחרונות קשה לעמוד בקצב החידושים והפיתוחים הטכנולוגיים. ההבנה הרווחת כיום, בקרב הרוב המוחלט של ארגונים מכלל התעשיות, היא שאין מנוס מלהטמיע טכנולוגיות כאלו בארגון. אחת הטכנולוגיות שצברה תאוצה גדולה היא הבינה המלאכותית, שמצד אחד מאפשרת פעילויות אוטומטיות רבות שמייעלות פלאים את הארגון, אך מצד שני, מנהלים רבים חוששים מאוד להטמיע אותה בארגון שלהם שמא [...]

# data[].attributes.headline
כיצד זה מתבצע?  

# data[].attributes.subject
כיצד זה מתבצע?  

# data[].attributes.body
1. Train - הזנת דאטה במערך הנתונים על ידי האדם, כדי לאפשר למודלים לעבד את המידע הקיים ולהשתמש בו על מידע עתידי.

2. Tune - בני האדם מדרגים את ביצועי המכונה ומכוונים את הדאטה בצורה הכי מדויקת, על מנת לשפר את ביצועיה.

3. Test - בחינה ואימות של המודלים על פי הנתונים שהפיקו, כדי לנטרל טעיות ותחזיות לא מדויקות.

שלושת שלבים אלה מאפשרים תהליך מתמשך של פידבק שגורם למודלים להיות חכמים יותר, אמינים יותר ומדויקים יותר.