כדי לייצר "קמרה אובסקורה" בעצמנו כל שצריך הוא חדר חשוך ונקב שיחדיר פנימה את מה שנראה בחוץ. הנקב הזה יכניס את המראות שבחוץ ויטיל אותם על הקיר. אגב, הם יוטלו הפוך על הקיר, כלומר - השמיים יהיו למטה...

כך יצרו פעם את החדר האפל, שריתק את דמיונם של אנשי העולם הקדום. זו הייתה ה"טכנולוגיה" הראשונה שהצליחה להקרין תמונה של ממש, גם אם לשמור אותו, כמו שיעשה הצילום, עדיין לא ידעו.

כך תוכלו לייצר "קמרה אובסקורה" בעצמכם:

1. החשיכו לחלוטין את החדר שבו תרצו להשתמש, על ידי סגירת החלון בקרטון ונייר דבק אטום.

2. על הקיר הנגדי לנקב הניחו מסך או סדין פרוש.

3. נקבו בקרטון שעל החלון נקב קטן, כך שייכנס דרכו אור.

4. על המסך או הסדין שפרשתם על הקיר הנגדי לחלון תוכלו לראות את תמונת העולם שבחוץ כשהיא מוצגת בצורה הפוכה וחלשה יחסית. זוהי הקמרה אובסקורה - חוויה שבימי קדם הייתה מדהימה ומהממת!


הנה ההוראות להפיכת החדר ל"קמרה אובסקורה" - בעברית "לשכה אפלה":

https://youtu.be/bAyv0bBX7Ww


הדגמה מהירה ומצולמת יפה של הפיכת חלל לקמרה אובסקורה:

https://youtu.be/-cr5YWZSId0


מדעני נשיונל ג'אוגרפיק יוצרים מחדר את "הלשכה האפלה" - בלטינית "קמרה אובסקורה"

https://youtu.be/gvzpu0Q9RTU


וצריך לדאוג שלא יחדור יותר מדי אור - רק כך זה עובד:

https://youtu.be/X9_6EbucCPQ

כדי לייצר "קמרה אובסקורה" בעצמנו לא צריך הרבה ציוד. אם נשתמש בקופסה סגורה וחשוכה עם נקב, זה יאפשר לנו לקבל "מצלמת נקב" (Pinhole Camera), מעין "לשכה אפלה" - מה שמוכר בשם הלטיני "קמרה אובסקורה", אבל בתוך קופסה. זו תהיה מעין מצלמה פרימיטיבית במיוחד, שמזכירה את המצלמות הראשונות.

אבל למה מצלמה? - כי אם נציב בתוך הקופסה נייר צילום, הוא יקלוט את התמונה שעוברת דרך הנקב וישמור אותה עליו. כשנוציא את נייר הצילום מהקופסה, לא נראה דבר. אבל אם נפתח את התמונה הזו בחדר חושך, ממש כמו שפותחו הפילמים בעבר, נוכל לקבל צילום פשוט של המראה שחדר ל"מצלמת הנקב" הפשוטה שיצרנו. כך יצרנו מצלמת נקב שמבוססת על עיקרון ה"קמרה אובסקורה" הפשוט, מצלמה שדומותיה הקדומות קדמו אפילו למצלמות הראשונות שנולדו במאה ה-19.


כך הופכים קופסאות פרינגלס ל"מצלמת נקב":

https://youtu.be/IT9t4KAbD8U


אחת משוכללת יותר:

https://youtu.be/eaHdZfqU_XU


הנה מצלמת נקב אמיתית, עם פילם ששומר את התמונות, מקופסת גפרורים:

https://youtu.be/espROi9g2pg


כך תייצרו קמרה אובסקורה מקופסת קרטון וקופסאות שימורים ריקות:

https://youtu.be/l7-qgyuAq4E


כך ניתן להנציח את התמונה על נייר צילום, באמצעות פחיות צבע מנוקבות:

https://youtu.be/zNNxVS38SbA

למידת מכונה (Machine Learning), או למידה חישובית, היא היכולת של מערכת מחשב ללמוד ולהשתפר על ידי התבוננות ופעילות עצמאית שלה עם מידע.

זוהי לא בדיוק טכנולוגיה או כלי ספציפי, אלא תחום מחקרי מדעי, המשלב מרכיבים מעולמות הסטטיסטיקה ומדעי המחשב. באמצעותם מאפשרת למידת המכונה זיהוי אוטומטי של דפוסים מרתקים בכמויות נתונים גדולות.

#אבל איך מכונה לומדת?

ובכן, בואו נדמיין לרגע מצב דמיוני. דמיינו מיליוני תלמידים מטומטמים, שלומדים אצל מורה לא מוכשר במיוחד. כל פעם המורה הזה מראה להם משהו שהוא רוצה שיידעו (מראה להם למשל שתי תמונות ואומר מה מופיע בכל אחת) ואז בוחן אותם. חוץ מלתת ציון לתשובות שלהם, הוא תמיד מעיף מהכיתה שלו את אלו שלא זיהו ומשכפל את אלה שכן. אז מראה המורה עוד משהו ובוחן ושוב מעיף... הוא עושה את זה מיליוני פעמים... כן, דמיינו שהוא חוזר על התהליך הזה עם מיליוני תלמידים, שוב ושוב... קוראים לזה, אגב, "אִיטֵרַצְיות", פעולות שחוזרות על עצמן שוב ושוב במהלך פתרון של בעיה.

כך, בהדרגה ובאופן שלא תמיד מובן לנו, המכונות, סליחה - התלמידים המטומטמים, הולכים ומשתפרים. הם לומדים!

אז לאור הסיפור הזה, איך עושה זאת המחשב?

בצורה דומה אבל טכנולוגית, ככל שמחשב לומד מצויד ביותר נתונים והתנסויות, הוא נעשה חכם יותר. המידע שהוא מעבד מסייע לו לשפר כל הזמן ולגמרי בעצמו, את המודל החישובי שלו.

אנשי הלמידה החישובית מפתחים אלגוריתמים ודרכים שמאפשרים למחשב ללמוד בעצמו ולשפר את יכולותיו.

אם נסכם לרגע, אנשי למידת המכונה יוצרים מכונה המלמדת את עצמה התנהגויות ותובנות, על סמך מפגשים עם מצבים שונים וסיטואציות שמהם ניתן ללמוד ולהסיק מסקנות. המכונה הזו מתנהגת כמו בן-אנוש, שלומד ללא הפסקה, מהתנסויות וטעויות, אבל בהיקפים מטורפים ועם המון דאטה.

על ביג דאטה שמעתם? התחום הזה של מכונה לומדת הוא בדיוק הסיבה שענקי האינטרנט אוספים עלינו מידע בכמויות ענק. בעזרתן הם משפרים את האלגוריתמים והמכונות הלומדות שלהם ויוצרים להן ידע המשתבח והולך.

בלמידת מכונה מצויד המחשב באינטליגנציה מלאכותית ולומד מתוך דוגמאות והתנסויות קודמות שלו ולא בזכות מתכנת אנושי שמזין את הידע למחשב. כלומר, בלמידה כזו מתרחשת הלמידה על ידי המחשב מתוך דוגמאות ומקרים שקרו לו.

האלגוריתם של המחשב ממש מחקה את הדרך שבה פועלת הרשת העצבית שבמוח האנושי. באופן מסוים, מחשבים חכמים כבר הגיעו מזמן לביצועים שמזכירים את הלמידה של תינוקות על ידי חיקוי הוריהם. באופן אחר, הם כל כך משתפרים שיש כבר רבים שמתחילים לחשוש מזה...

המדענים מזהים למידת מכונה, כאשר הביצועים של משימה במחשב הולכים ומשתפרים עם הניסיון. כלומר, בכל פעם שתוכנת המחשב מבצעת משימה, באופן יעיל מאשר ביצעה אותה בעבר. ככל שתוכנה משיגה תוצאות טובות יותר, מבלי שמתכנת אנושי השפיע על הקוד שלה, אז התרחשה למידה חישובית, או למידת מכונה.


#מה עושים בלמידת מכונה?
לא חסרות מערכות שאנחנו פוגשים בהן ביום יום שלנו ומשתמשות בלמידת מכונה. למשל המלצות תוכן כמו שמקבלים מספוטיפיי שמציע לנו שירים שאנחנו עשויים לאהוב או סרטים מומלצים בנטפליקס. זיהוי דואר זבל ואזהרה, לעומת מיילים רגילים בג'ימייל. מערכת זיהוי פנים או טביעת אצבע בכניסה לטלפון, מערכות למניעת הונאה בכרטיסי אשראי ועוד.


מהי למידת מכונה (מתורגם):

https://youtu.be/f_uwKZIAeM0


איך מכונות לומדות? -הנה (מתורגם):

https://youtu.be/R9OHn5ZF4Uo


מאיפה מגיע המידע הנחוץ לאימון המכונה ומה חשוב באיסופו (מתורגם):

https://youtu.be/x2mRoFNm22g


המקור ההיסטורי של משין לרנינג ודרך פעולתה:

https://youtu.be/HBDp183HEic


עוד הסבר על למידת המכונה:

https://youtu.be/mJeNghZXtMo


אחד האתגרים בלמידת מכינה הוא ליצור למידה שאינה מוטית לכיוונים חברתיים ספציפיים:

https://youtu.be/59bMh59JQDo


הסבר קצר על הלמידה החישובית:

https://youtu.be/ty-kTUzMnjk


מחשב לומד שמתבונן בשחקנים המשחקים במשחקי מחשב ולומד לשחק ברמה מקצועית שיכולה להביס את הטובים שבהם:

https://youtu.be/EfGD2qveGdQ


תוכנה לומדת שמשחקת ומשתפרת כל הזמן במשחק מחשב:

https://youtu.be/qv6UVOQ0F44


רוצים לאמן מכונה ואפילו בלי תכנות? - הנה פעילות נחמדה וחכמה:

https://youtu.be/i9tjzr1KME0

העיבוד המוסיקלי (Musical Arrangement) הוא ארגון של שיר או יצירה, לצורך ביצוע או הקלטה.

בעיבוד המוסיקלי יש ארגון של סגנון הביצוע, המקצב, הסולם, ההרכב המבצע, הכלים המשתתפים וכדומה. העיבוד הוא כמו בימוי של השיר, או עיבוד לתסריט של ספר.

המעבד נוטל את מנגינת השיר הבסיסי וההרמוניה שלו ומתכנן את דרך הביצוע של ההרכב שהוא בוחר, כלי הנגינה הנבחרים, עם המקצב והאווירה הרצויים, דרכי הביצוע, התפקיד שינגן כל אחד מהכלים והקולות ועוד.

אפשר לדמות את המעבד המוסיקלי לאדריכל של שירים. העיבוד הוא הבניין שתכנן. אחר-כך יבואו הנגנים והזמרים ויבנו על פי העיבוד את הבניין השלם - שהוא השיר או היצירה.


הנה ההקלטה המקורית "בלילות של ירח מלא" של הזמר ערן צור:

https://youtu.be/h6uWjFLMdVE


עיבוד אקוסטי לאותו השיר:

https://youtu.be/ca6q0AQ746s


סולו אנפלאגד, רק בליווי גיטרה:

https://youtu.be/Fz66JFs6Zwk


עיבוד "לייב" בהופעה עם זמר נוסף (גבע אלון):

https://youtu.be/rnN5YqEIIFs


ועיבוד להרכב קלאסי לאותו השיר:

https://youtu.be/gGw77Ds-soI

כרטיס הניקוב (Punched card) היה אמצעי האיחסון הראשון למידע דיגיטלי. הוא היה הדיסק-און-קי של שנות ה-60, כשעליו נשמר הקוד הבינארי שהיה צריך לשמור לשם הרצת קוד מחשב.

כרטיסי ניקוב אפשרו ניקובים על גבי הכרטיס, לפי הבסיס הבינארי או הקוד הבינארי. כל ניקוב על הכרטיס סימן את הסיפרה 1. לעומתו סימן מקום לא מנוקב את הסיפרה 0.

השמירה של מידע על הכרטיסים, באמצעות ניקובים המבוססים על השיטה הבינארית של אפסים ואחדים, הייתה שיטה שימושית מאד לשמירת המידע. יתרונו של כרטיס הניקוב עשוי הנייר היה בכך שהוא לא צרך חשמל. הגדולה העיקרית בשמירת המידע על גבי הכרטיס המנוקב, הייתה בכך שגם כשכיבו את המחשב, המידע שנוקב על הכרטיס נשמר גם להרצת תכניות המחשב בכל זמן בעתיד.

אחת הבעיות בכרטיסי הניקוב היו השימוש החד-פעמי בהם. הסיבה ברורה - לא ניתן היה לשנות ניקובים על כרטיס שכבר נוקב במקומות שונים. בעיה נוספת הייתה בכך שאם הכרטיסים נפלו והתפזרו בטעות, לקח זמן רב לסדר אותם שוב, על פי הסדר הנכון.


הנה כרטיס הניקוב:

https://youtu.be/oPKmegMkJrI


הקלדה של כרטיסי ניקוב במכונת ניקוב:

https://youtu.be/UmVsmbI7cmM


הנה מכשירי הניקוב של התקופה:

https://youtu.be/oaVwzYN6BP4


ילדי ההווה מדפיסים את כרטיסי הניקוב של העבר:

https://youtu.be/oBgjBHa3ezs

יש כמה שיטות לימוד של תכנות לילדים, שמתרכזות ביסודות התכנות, החשיבה הלוגית והבנת העקרונות שבבסיס עולם התכנות. אחת המוצלחות שבהן היא של האתר קודמנקי (CodeMonkey) שבו משמש משחק חווייתי ואפשר לומר אפילו ממכר, כדי לגרום לתלמידים ללמוד תיכנות ולהתמיד בו לאורך זמן.

זהו פיתוח ישראלי שמחייב מהלומד כתיבה של קוד אמיתי בשפת סקריפט (שתעבור לאחר מכן הידור, קומפילציה, לג'אווה סקריפט) שנקראת שם "CoffeeScript". בשפה זו צריכים הלומדים להקפיד על תחביר, חשיבה לוגית, הבנה של יסודות התכנות והדיוק שנדרש בתכנות המתקדם.

גם האתרים סקראץ' (Scratch) וטינקר (Tynker) מציעים סביבות תכנות לילדים והם אף קלים יותר. בהם מלמדים חשיבה תכנותית על ידי פיתוח משחקים.

סביבות התכנות הללו מבוססות על אובייקטים תכנותיים, מעין חלקים של פאזל, או קוביות משחק שמהן הילד בונה את התכנית. בקוביות המשחק של התכנות בהן, יש גם משתנים, הוראות ונתונים. ה"שפות" הללו קלות ללמידה ומשום כך הן מתאימות גם לגיל הרך.

בקודמאנקי התכנות מכוון לקוף. הוא היורש של הצב המיתולוגי משפת התכנות החינוכית LOGO, שפה שפותחה ב-MIT ואפשרה לילדים לתכנת ולפתח את החשיבה בו זמנית.

את הקוף בקודמאנקי צריכים הילדים להוביל אל הבננות. בדרך הוא יצטרך לעבור מכשולים רבים. יש למתכנתים סרגל וירטואלי שבו ניתן לחשב את הצעדים, ובאמצעות הוראות תנועה, כולל סיבובים בזוויות פשוטות, ניתן להובילו לנצחון.

ממש כמו בשפת הלוגו ההיסטורית, גם כאן נכתב הקוד באנגלית בסיסית, עם הוראות דוגמת turn to, step, right, left. ניתן לכתוב מהמקלדת או לבחור מילים מהמקרא שבתחתית המסך.

כך התלמיד לומד לעבוד בסביבת פיתוח שמזכירה את הסביבות של המבוגרים ועדיין מקבל סיוע, שדומים לו יש למען האמת גם בסביבות הפיתוח והפריימוורקס של המתכנתים המקצועיים בעולם האמיתי.


האתר קוד מונקי המיועד לגיל בית ספר יסודי, מכיתה ג' ומעלה:

https://youtu.be/fXcPjdNKJdY


ומדריך ילד שמלמד:

https://youtu.be/PZFqt3KCRdk


הנה סביבת לימוד התכנות עם האובייקטים סקרץ' (Scratch) שמתאימה גם לגיל הרך:

https://youtu.be/CCaBCMADwls


וסביבת הלימוד Tynker המתחרה בה ושולטת גם בחומרה ובשפת Java Script:

https://youtu.be/XIC9tY-zkXE

שפת התכנות בייסיק (Basic computer language) היא שפת התכנות למתחילים של שנות ה-80.

בשנות השמונים, כשהחלו לשווק בהתלהבות את ה-PC, המחשב האישי של IBM ותואמיו הזולים, הוא היה לאוצר של ממש, במיוחד עבור נערים צעירים. הם החלו במשחקי המחשב הפרימיטיביים של אותם ימים ונהנו ממשחקים בגרפיקה בסיסית - ראו בתגית "משחקי מחשב".

בשלב מסוים הבינו רבים מהם שעם קצת השקעה בלימוד בשפת התכנות BASIC הם יוכלו לתכנת בכוחות עצמם וליצור משחקים ותוכנות מגניבות (גם זו מילה מהאייטיז...) משלהם.

וכך החל המתכנת המתחיל להקליד שורות קוד, ללמוד פקודות, לתרגל את התחביר (syntax), לכתוב ולהריץ במחשב הביתי תוכניות שלמות ולראות אותן רצות. כך יכול היה לדבג (למצוא באגים), לתקן את הקוד ולנסות שוב - עד שהוא הגיע להצלחה. ואז, מתחילים לעלות רעיונות - לשכלול, שיפור, הוספת פיצ'רים ושימוש בפקודות ושיטות חדשות ומתקדמות יותר.

מסביב החלו באותן שנים לקום חוגים ופעילויות לילדים ואפילו קייטנות בייסיק לחופשת הקיץ. מגזינים חדשים יצאו והוקדשו לתכנות מחשבים, כשהוצאות ספרים מוציאות לאור ספרי תכנות BASIC לחובבים. היותר מתקדמים, כדי לשלוט בחומר, פנו לספרים שלמים על קוד בייסיק וכתיבת תוכנה בשפה זו, מספרים לשלבי ההתחלה ועד ספרים שכללו את כל הפקודות, שלל אתגרים ולא מעט מכללי התחביר של השפה.

רבים מהלומדים והמתכנתים הצעירים של אותם זמנים הפכו לימים לסטרטאפיסטים ויזמים, הקימו חברות סטארטאפ, עשו אקזיטים והפכו לאנשי הייטק מהמובילים בעולם.

הבייסיק הייתה הבסיס. החשיבות האמיתית שלה, אגב, לא הייתה בתחביר שלה או ביכולות הטכניות, אלא בתפקידה כשפה שהפכה את התכנות מאמנות אזוטרית לכישור נגיש לכולם. בזכות שפת בייסיק, יכולים היו אנשים רגילים להבין שמחשבים אינם קופסאות שחורות ומסתוריות שרק מומחים יכולים לתכנת, אלא כלים שבאמצעות שפה פשוטה יחסית אפשר לתקשר איתם, ליצור דברים, לקבל מחמאות ולקצור הישגים ואפילו כסף.


#ההיסטוריה של BASIC
בוקר אביבי אחד בשנת 1964, שני פרופסורים בקולג' דרטמות' (Dartmouth College) התיישבו לפני ערימת ניירות ושרטטו חזון מהפכני: שפת תכנות שתאפשר לכל סטודנט, לא רק למהנדסים ומתמטיקאים, לתקשר עם מחשבים. ג'ון קמני (John Kemeny) ותומאס קורץ (Thomas Kurtz) לא ידעו אז שהם עומדים ליצור את אחת השפות המשפיעות ביותר בהיסטוריה של המחשבים - בייסיק, או בשמה המלא "קוד הוראות סימבולי לכל מטרה למתחילים" (Beginner's All-purpose Symbolic Instruction Code).

באותם ימים רחוקים, מחשבים היו מפלצות ענק שמילאו חדרים שלמים, והתקשורת איתם הייתה נחלתם של מעטים מאוד. קמני וקורץ האמינו שהמחשב צריך להיות כלי חינוכי נגיש לכולם, לא רק לאנשי טכנולוגיה. השפה שהם פיתחו הייתה פשוטה להפליא בהשוואה לשפות אחרות דאז כמו פורטרן (FORTRAN) או קובול (COBOL). הפקודות בבייסיק היו באנגלית פשוטה - PRINT להדפסה, IF-THEN לתנאים, GOTO לקפיצה בין חלקי הקוד. זו הייתה מהפכה אמיתית.

הצלחתה הראשונית של בייסיק הייתה במוסדות חינוך, אך הפריצה הגדולה הגיעה בתחילת שנות ה-70, כאשר חברת מיקרוסופט (Microsoft) הצעירה, בהובלת ביל גייטס (Bill Gates) ופול אלן (Paul Allen), פיתחה גרסת בייסיק למחשב האישי הראשון, האלטאיר (Altair) בשנת 1975. למעשה, בייסיק הייתה המוצר הראשון של מיקרוסופט, עוד לפני מערכת ההפעלה וינדוס (Windows).

המהפכה האמיתית התרחשה בשנות ה-80 כאשר מחשבים אישיים החלו להופיע בבתים פרטיים. כמעט כל מחשב ביתי הגיע עם גרסה כלשהי של בייסיק מובנית במערכת - הקומודור 64 (Commodore 64), האפל II (Apple II), וה-IBM PC כולם הציעו למשתמשים את האפשרות לתכנת בבייסיק ישר "מהקופסה". זה היה כמו לקבל פסנתר שבא עם חוברת שמלמדת אותך לנגן.

דור שלם למד לתכנת באמצעות בייסיק. ילדים בני 10 יכלו לכתוב משחקים פשוטים או תוכניות שמציירות דברים על המסך. בייסיק הייתה השער שדרכו נכנסו מיליוני אנשים לעולם התכנות, ובהם רבים מהשמות הגדולים בתעשיית הטכנולוגיה של היום. הסיפור המפורסם על ביל גייטס וחברו פול אלן שהקימו את מיקרוסופט התחיל בכתיבת מפרש (interpreter) לבייסיק.

בשנות ה-90, מיקרוסופט פיתחה גרסה חדשה ועוצמתית של השפה - ויז'ואל בייסיק (Visual Basic), שהייתה אחת הכלים הפופולריים ביותר לפיתוח תוכנה בסביבת חלונות. היא אפשרה ליצור ממשקים גרפיים בקלות יחסית, מה שהפך אפילו מתכנתים חובבים ליצרני תוכנה מקצועיים.

כיום, יש הרואים בבייסיק שפה מיושנת, אך לא ניתן להתעלם מהתפקידה ההיסטורי שהיא מילאה. שפת הבייסיק הייתה הגשר הראשון בין האנושות הרגילה, ילדים, בני נוער ומבוגרים - לבין עולם המחשבים. לפני שהיא הגיעה, מחשבים היו נחלתם של מדענים ומהנדסים. אחריה, המחשב הפך לכלי שכל אחד יכול היה ללמוד להבין ולתכנת. זו הייתה מהפכה דמוקרטית אמיתית שהשפעותיה בעולם הטכנולוגיה מהדהדות עד היום בכל מכשיר חכם שאנו משתמשים בו.

למרות ששפות כמו פייתון (Python), ג'אווה (Java) וג'אווהסקריפט (JavaScript) הן הדומיננטיות בעולם התכנות, ההשפעה של בייסיק עדיין ניכרת. רעיונות רבים מבייסיק המקורית משתקפים בשפות מחשב מודרניות, בעיקר כאלה שמיועדות למתחילים.


הנה BASIC - השפה הייעודית לתכנות למתחילים:

https://youtu.be/O_QU8eaMymo


ההנאה מפיתוח משחקים בשפת התכנות BASIC:

https://youtu.be/sIeAPr-9tmk


השפה המשודרגת שהחליפה אותה Visual Basic:

https://youtu.be/xW2wdTjLSjY


סיפורה של המהפכה שהביאה את התכנות לכל אחד בשפת BASIC:

https://youtu.be/seM9SqTsRG4?long=yes


והכל על שפת התכנות שכל מחשב בשנות ה-80 הציע:

https://youtu.be/5ky1-Zr7wII?long=yes

כלי יצירת וידאו בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית מתפתחים במהירות אדירה. עד לא מזמן זו הייתה המהפכה הבאה של הבינה המלאכותית, אבל מהירות הפיתוח של הטכנולוגיה הזו, כמו כל תחום הבינה הגנרטיבית, היא בלתי נתפסת ולכן היא כבר כאן ולא עוצרת לרגע.

וכך, נוסקים מה שהיו שנה קודם סרטונים של 4-5 שניות באיכות תמונה בסיסית עד נמוכה והבנה בינונית למדי של הפרומפטים (ההנחיות הטקסטואליות שבהן מתאר המשתמש את התוצאה המבוקשת). בתוך שנה הם הפכו לסרטונים מעולים, באיכות תמונה מעולה, היצמדות להנחיות הפרומפט ומאפשרים לבקש זוויות צילום, סוגי שוטים, סוג או ז'אנר הסרט ועוד.

וגם קהילת הקוד הפתוח (ראו בתגית "קוד פתוח") לא טומנת ידה בצלחת. לעומת מודלים מסחריים סגורים ויקרים למשתמש, המודלים שלהם מאפשרים יצירת סרטונים בארכיטקטורה עם שקיפות וחדשנות וללא עלות, תוך אימוץ של טכנולוגיות AI מהחדשניות ביותר, גם בחינם להורדה והרצה על המחשב המשתמש וגם אונליין, בהגבלות בשל העלות שעולה לשתפן כך.

מדהים לחשוב שמה שבעבר צולם באלפי דולרים מינימום לשניה של סרט, נוצר עכשיו בכמה פקודות מקלדת, שמייצרות סרטונים שווי ערך להפקה מורכבת, יקרה, עתירת מקצוענות וכוח אדם, כשלא פעם ביצועי אפקטים מיוחדים ו-CGI, יקרים ומורכבים לצילום, מוחלפים במחי פקודת מקלדת פשוטה ודמיון מפותח של היוצרים.

היום הבינה המלאכותית יוצרת סרטונים מעולים וברמה מטורפת, אפילו על בסיס של תמונות סטילס (תמונות רגילות), שהועלו אליה ונוספה להם הנחייה שאומרת מה "עושים" האובייקטים שבתמונה כשהם "משתתפים בצילומים".

וזה בדיוק מה שמדאיג היום רבים בתעשיית הקולנוע. קשה להימלט מהמחשבה כמה ואילו מקצועות עומדים להיעלם בקרוב מהעולם, מהמסך, הגדול או הקטן. בצל הקדמה הזו עלולים כמה א.נשים לאבד את פרנסתם. החלפתם הצפויה בבינה מלאכותית תהיה כי היא זולה, יעילה, צייתנית וכזו שאף פעם לא חולה, לא עצובה ולא מאחרת, כי הילד שלה מרגיש לא טוב בבית...

אז לצד זה שהבינה המלאכותית מרגשת, תורמת ליצירתיות וגלומות בה אינספור אפשרויות בלתי נגמרות, היא טומנת בחובה גם איומים וסכנות לאנושות ולנו בני האדם. תעשיית הקולנוע כולה עלולה להיות מוחלפת בהדרגה במיליוני רובוטים שקוראים להם AI ואין להם אפילו גוף לחבוט בו. רק אינטליגנציה מלאכותית, שלא מרחמת ולא חומלת, כי היא עושה רק מה שאומרים לה. במקלדת, כן?

הפתרון, כי חייבים לדבר אופטימית שוטפת, הוא ללמוד את הכלים החדשים הללו. יידע כל מקצוען קולנוע שבמקום להיות מוחלף ב-AI, עדיף לדעת AI ולהשתלב בעולם החדש הזה.


הנה Google Veo 2 המוביל:

https://youtu.be/VNWLHAnRc0o


הכלי האינטגרטיבי שעושה תהליך שלם מפרומפט קטן:

https://youtu.be/Aw1TQwkCLQs


מודל וידאו בינתי ישראלי (עברית):

https://youtu.be/CkpLiPWLcHo


אפשרויות הווידאו AI שהולכות ומתפתחות במהירות - הנה Neurawik:

https://youtu.be/1HVkzZiv82Q


Sora רצה להחליף את עשיית הסרטים הרגילה (עברית)

https://youtu.be/kx3H1jFHncY


מדריך סורה שימושי וקצר ליצירת סיפור מתמשך:

https://youtu.be/oyRrQRRo4Uo


דברים שרק AI יכול לעשות (ללא מילים):

https://youtu.be/f-Vbm-iQ_Xw


הדרכה ל-Image to Video שהופכת תמונה לסרטון וידאו (עברית):

https://youtu.be/mR3rN8vphC8


קליפ AI של שיר של הביטלס:

https://youtu.be/Z9MZdNrGbM4


כך יוצרים מתמונות בעזרת פרומפט וידאו AI בקלות עם Minimax (עברית):

https://youtu.be/F-gl4E5yo60


כך יוצרים לייב פורטרייט - דיוקן עם מחוות שלכם:

https://youtu.be/kM3KSrPrh9c


קליפ מתמונה בשיטה של Image to video:

https://youtu.be/yCczY9PNeao


קדימון AI מדומה לסרט מד"ב שאולי יצולם:

https://youtu.be/oAIrJP4n5sQ


כך מחליפים פנים לדמויות וידאו ב-Faceswap:

https://youtu.be/vVs0DZ8VyGQ


מינימקס המטורף בווידאו AI:

https://youtu.be/4QXCV_TYKZc?long=yes


הנה Dream Machine של לומה:

https://youtu.be/N_hlfwWtgPQ?long=yes


על סקיצה של ג'ון לנון שהושלמה 40 שנה אחרי מותו עם קליפ משולב דמויות AI:

https://youtu.be/APJAQoSCwuA?long=yes


Magic Hour AI - כלי שיוצר סרטונים עד 60 שניות, שזה הכי הרבה:

https://youtu.be/eSpuvmRhcPg?long=yes


KREA - מודל ליצירת סרטונים AI:

https://youtu.be/OBewafac0Xs?long=yes


MINIMAX - עוד מודל וידאו מדהים מסין:

https://youtu.be/7JZLLxV1AGc?long=yes


כלי וידאו שמייצר ישר סרטון רב-סצנות:

https://youtu.be/BCCUNiToo94?long=yes


כלי הווידאו המומלצים לתחילת 2025:

https://youtu.be/K04zRJ8Vl_s?long=yes


וכך מייצרים סרטי וידאו ארוכים ב-Canva תחילת 2025:

https://youtu.be/tWmVbn4rUd0?long=yes

קשה לזכור את האלפבית של קוד מורס (Morse Code Alphabet) או שפת מורס. אז בעברית המציאו דרך פשוטה לזכור את האותיות בקווים ונקודות, על ידי הקבלה שלהם לניקוד של פתח וחיריק המזכירים את קוד המורס - פתח בתור קו וחיריק בתור נקודה.

למשל המילה אִמַא מייצגת את א'. הניקוד חיריק ופתח ולכן א' היא: נקודה קו.

עוד דוגמה? - ד' מיוצגת במילה דַלִיתִי. הניקוד הוא פתח, חיריק, חיריק ולכן ד' כותבים: קו נקודה נקודה.

אז לפניכם כל אותיות האלפבית.

שימו לב:

אִמַא, בַשלִי לִי מִיץ, גַמַדִים, דַלִיתִי, הַגַנַה, וִי, זַמַר לִירִי, חִיחִיחִיחִי, טִיט בִיצַה, יִידִיש, כַבִירַה, לִיבַבתִינִי, מַפַם, נַעִים, סַבִי אַבִי, עִיר הַנַמַל, פִיל קַנַדִי, צִיטַטַה, קַטַרִינַה, רִיבַתִי,שִירִי לִי, תַם.

מודלי אמנות AI יודעים לייצר תמונות במגוון אדיר של סגנונות וסטיילים היסטורים וחדשים יותר, כולל טרנדיים במיוחד.

כאן למטה מוצגים לכם לא פחות מ-80 סגנונות אמנות יצירתיים ונהדרים ליצירה מורחבת וייחודית. ניתן ליצור אותם באמצעות ChatGPT-4o או מודל Sora של אותה חברה.

באמצעות הסגנונות ניתן ליצור אמנות ואומנות AI בעושר סגנוני, רב-תכליתיות וכיף טהור. כותבים בפרומפט את:
Create a [שם הסגנון] image of [תוכן הג'ינרוט]

כך ניתן ליצור תמונות עם פרומפטים מפורטים במגוון סגנונות קלאסיים כמו חיתוכי עץ (Bold Woodcut print), ציורי מערות (Cave art), ציור נאיבי כמו של ילדים (Naive art), קוביזם (Cubism), גרפיטי (Graffiti), חריטה או אטשינג (etched illustration) או קליגרפיה (Calligraphy) שמעולה לכיתובים בפוסטרים.

יש גם סגנונות כמו ציור נורמלי ונקי (Normal core), קומיקס (Comic book style), ביופאנק לדמיוניים (Biopunk), מוזאיקה (Mosaic image of), לופי ארט (Lofi art). או רנסנס ואוקיו-אה ועד סגנונות נישתיים כמו Weirdcore, Dreamcore ו-Ferrofluid.

זה מתאים למי שרוצים להתנסות בסיפור חזותי, מחפשים סגנון אמנות מגניב לפרויקט הבא, או סתם להתנסות עד כמה sora.com ואפילו מתוך ChatGPT, הפכה יצירת תמונות סגנוניות בשיטות כאלה לשימושית, איכותית ומלאת השראה.

להיכרות עם מגוון גדול של סגנונות אמנות ראו בתגית "סגנונות באמנות".


כך מעצבים ציורי AI בסגנונות שונים באמצעות Sora.com, כולל אפשרות לטעון תמונה או ציור ולבקש ציורים בסגנון זה:

https://youtu.be/XAudCD4NgkI?long=yes


שלבו טקסטים שלמים בתמונה מג'ונרטת, להפוך צילום ל-anime ב-sora.com ואפילו ל-meme ואז לדף manga צבעוני שמתאר נושא אנציקלופדי בתוספת מעט הומור:

https://youtu.be/2f3K43FHRKo?long=yes


וסגנונות אמנות שונים מתקופות שונות:

https://youtu.be/aBYrgvE6fc4?long=yes

ראיתם פעם בקונצרט, מועדון, פסטיבל או מסיבה, מסכים גדולים, עם צורות ומרכיבים חזותיים מרהיבים? שאלתם את עצמכם מי מייצר את המראות הללו, המסונכרנים כל כך יפה למוסיקה?

אז כמו שהדי ג'יי מחליף את המוסיקה ויוצר את ההתרחשות המוסיקלית של המסיבה, נולד עם הזמן והטכנולוגיה גם ה-VJ, ויז'ואל ג'וקי, או בעברית פשוטה "זה שאחראי על המראות הוויזואליים בזמן המסיבה".

וי ג'יי מקרין בזמן אמת, על גבי מסכים גדולים, רעיונות צורניים, אמנותיים, תמונות, צורות, גרפיקה, סרטונים ומיקס מתמשך של מסרים ויזואליים העובדים עם המוסיקה ומסונכרנים לקצב שלה.

כדי להשלים כך את המוסיקה המושמעת במראות ויזואליים, משתמשים הווי ג'ייז במחשבים, בתוכנות וכלי תלת ממד ובמערבלי תמונה משוכללים - המקבילים ל"מיקסר" של הדי ג'יי המוסיקלי.

גם אם הוא לא נחשב אמנות עצמאית של ממש, יותר ויותר מומחים רואים את תחום ה-VJ כחלק מהאמנות הוויזואלית, או מה שנקרא באנגלית Visual Arts.

וי ג'יי היא יותר אומנות ויזואלית המחברת בין מוסיקה לתמונה, תוך המחשה של המוסיקה באמצעים ויזואליים, בכמה שיותר יצירתיות ומקוריות. הווי ג'ייז המודרניים יוצרים וידאו רמיקס, כלומר מיקסים של וידאו לשירים ולמוסיקה.


הנה הסבר על תחום הווי ג'יי:

https://youtu.be/7nxM6f0B6WA


רמיקס של וי ג'יי פרסי לפרפקט אילוז'ן של ליידי גאגא:

https://youtu.be/HHfUETzxi3c


או תוכנות כאלה:

https://youtu.be/HB54mawAlg4


קבלו סט ארוך של וי ג'יי מקצועי:

https://youtu.be/J1fp9zg6I-I?long=yes


ועוד סט וי ג'יי מוכן:

https://youtu.be/-N0NEGGigd8?long=yes

עוזרת וירטואלית אישית היא מערכת טכנולוגית, בצורת מכשיר או אפליקציה לטלפון הנייד, שמסייעים במציאת תשובות, ארגון לוח הפעילויות, תזכורות לדברים שביקשתם שתזכיר לכם ועוד.

עוזרות וירטואליות משתמשות במרכיבים של בינה מלאכותית כדי להבין ולמלא תפקידים מורכבים שעד לא מזמן רק בני-אדם הצליחו למלא. סייענים אישיים מודרניים מבינים "שפה טבעית" (Natural language) כלומר המשתמש מתקשרים איתם בדיבור רגיל ולא בשפת מחשב או בכתיבה. העוזרת הווירטואלית מדברת בזכות סינתסייזר קולי, שמייצר את הדיבור שלה.

בסמארטפונים כיום מוכרות העוזרות האישיות שנקראות סירי, קורטנה ו-Google Now - שלוש עוזרות כאלה, שפותחו למערכות הפעלה שונות.

עוזרת אישית שונה היא "אלקסה" (Alexa) שפותחה על ידי חברת אמזון. הסייעת הדיגיטלית הזו מתחרה בעוזרות הווירטואליות הללו אבל היא אינה אפליקציה אלא מוח שמוטמע במכשירים שפיתחה אמזון, כמו אמזון אקו (Amazon Echo), או אקו דוט הקומפקטי. אלו הם רמקולים חכמים, שמשוטטים בבית החכם ומאזינים לפקודות בני הבית. הם מסוגלים למלא הוראות מגוונות, החל מחיפוש מידע, דרך טיפול בהזמנות מוצרים ועד להשכמה, השמעת מוסיקה והפעלת מגוון שירותים של מפתחים עצמאיים, כמו הזמנת מוניות, שליחת פרחים וכדומה.

אמזון מתכננת בעצם ליצור מעין אב-בית דיגיטלי לעולם הבית החכם ולתחום המתפתח של "האינטרנט של הדברים", מה שאומר שמכשירי האקו יפתחו ממש בקרוב לבקשתכם את החנייה, ידליקו מזגן או את הדוד החשמלי ועוד. ואגב, גם גוגל נאו הוכנס לתוך מכשיר דומה.

כיום כבר ברור שהעולם הולך לעוזרות חכמות יותר ויותר, שיאפשר מגוון של תפקידים שכיום ממלאים בני אדם, לרוב מזכירות ועוזרות אישיות אנושיות, אך גם תחליף לשירותי מודיעין, אספקה של שירותים ומוצרים, תיאומי ביקורים ועוד.

באמצע שנת 2024 מתחילה תעשיית ה-AI במרוץ של פיתוח "סוכנים חכמים", שכבר זוכים לכינוי "סוכני AI" ויכולים לתקשר בקול אנושי ובשיחה רגילה ולהפוך לסוכן, מזכיר, מדען ותחקירן בו-זמנית, של כל אחד מאיתנו. זו עומדת להיות מהפכה מטורפת.


כך פועלת עוזרת אישית בסמארטפון:

http://youtu.be/vHMaSR7kjr4


השוואת היכולות בין עוזרות אישיות שונות:

http://youtu.be/Hg8mjR1TCNs


אקו דוט של אמזון והמכשיר המקביל של גוגל:

https://youtu.be/dAsZVQvjCt8


קדימון הסרט "Her" על אדם שמתאהב בעוזרת דיגיטלית שבטלפון שלו:

https://youtu.be/4F_tHMxx23I?t=6s


הצ'טבוט המתקדם של Open AI שמשמש מתורגמן:

https://youtu.be/c2DFg53Zhvw


והדגמת GPT 4o שהופך לסוכן AI ועושה המון דברים:

https://youtu.be/DrKkKLEditU?long=yes

קוד מורס או שפת מורס הוא שיטת שידור של מסרים ותקשורת, שקדמה לטלפון. שיטה זו איפשרה להעביר הודעות שנקראו "מברקים", בין מקום למקום ומאדם לאדם. בקוד מורס יש לכל אות ומספר צירוף של קווים ונקודות. האיש המשדר שולח את ההודעה באמצעות מכשיר שמשדר מורס, ברצף ארוך של קווים ונקודות.

רוצים דוגמה? - הסימן הבינלאומי למצוקה או חירום הוא SOS. בשפת מורס הוא נראה כמו 3 נקודות, 3 קווים ושוב 3 נקודות. זה כך משום שהאות S היא 3 נקודות והאות O היא 3 קווים.

קוד מורס תורגם לשפות שונות. אם תרצו לדעת מי כותב את אאוריקה תוכלו לפענח את צירוף האותיות הבאות במורס:

קו - נקודה, קו - שתי נקודות, קו - שלוש נקודות.

או

- • - • • - • • •



הנה הסבר לילדים על קוד מורס:

https://youtu.be/ORIDAmGf_yQ


סיפורו של קוד המורס:

https://youtu.be/L6gxfX4GrbI


שידור מורס נשמע כך:

https://youtu.be/JJtJve1Aqu8


כל האותיות באנגלית במורס:

http://youtu.be/JT9zM_-2S6g?t=29s


שפת מורס יכולה לסייע לנכים לתקשר, כמו כאן:

https://youtu.be/Oc_QMQ4QHcw


וסרטון הדרכה אמריקאי לקוד מורס:

https://youtu.be/xsDk5_bktFo?long=yes

המוסיקה של הבינה מלאכותית הג'נרטיבית היא אחד הפלאים האחרונים והמדהימים של הז'אנר הנפלא הזה.

בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI) היא בינה מלאכותית שיכולה לייצר עבור המשתמש מגוון של תוכן חדש, החל מטקסטים, דרך תמונות, סרטונים, מוסיקה ומגוון סוגי מדיה נוספים.

הבינה המלאכותית המוזיקלית יודעת לעשות 3 דברים:

1. לקבל דאטה מוסיקלי, כלומר נתונים, בכמויות ענק, מכל סגנון של מוסיקה, מכל תקופה או אזור ותרבות בעולם ועם כל קול וכלי מוסיקלי אפשרי.

2. ללמוד מהדאטה הזה איך הדברים נשמעים.

3. לייצר מוסיקה חדשה, לפי דרישות המשתמש כפי שנוסחו בהוראה מילולית פשוטה (פרומפט).

פלטפורמות וכלי בינה פופולריים כמו Suno ו-Udio מאפשרים היום יצירת מוסיקה קלה וחדשנית. יצירה כזו של מוסיקה לא מחייבת את המשתמשים בידע מוסיקלי אלא רק ביכולות ניסוח פרומפטים וטעם טוב, שיאפשר ליצור מוסיקה טובה באמצעות בינה מלאכותית.

את הידע המוסיקלי שנדרש מאז ומעולם, בכדי להלחין ולכתוב שירים ומוסיקה כלית, מחליפים כאן אלגוריתמים מתקדמים ויכולת של המודלים הבינתיים להבין את הפרומפטים, אותם תיאורים טקסטואליים שהמשתמשים כותבים ולהפוך אותם ליצירות מוסיקליות, שכוללות מלודיה (מנגינה), עיבוד והפקה שנשמעת לא פעם מקצועית והולכת ומשתפרת בכל גרסה חדשה.

היכולת המדהימה הזו, שמאפשרת לאנשים ללא רקע מוסיקלי ליצור מוסיקה ושירים שלמים בקלות יחסית, מאפשרת פתיחה של עולם יצירת המוסיקה לציבורים חדשים ופותחת הזדמנויות חדשות לביטוי יצירתי ואמנותי.

פרויקט נחמד ביוטיוב, למשל, נקרא AI Beatles ומייצר שירים שהביטלס מעולם לא שרו. הם מהמילים והמוסיקה ועד לקולות וצורת השירה, הם נשמעים מאוד כמו הדבר האמיתי אבל הם לגמרי בינה מלאכותית. את הקליפים יוצרים שם מחומרים אמיתיים, אבל סביר להניח שעם התפתחות המודלים המדהימים של הווידאו הגנרטיבי גם הם יזכו לשדרוג בינתי ובהמשך יהיו לגמרי AI.

עוד מודל Gen AI מעניין הוא Diff-A-Riff, שיוצר ליווי כלי לריף מוסיקלי שהעלית. הוא משתמש במקודד אוטומטי (CAE) ומודל דיפוזיה סמוי (LDM) כדי ליצור ערוצי מוסיקה, תפקידי כלים נוספים שמתאימים ללוות את הריף המקורי. עם Diff-A-Riff, ניתן לתת רפרנס, מעין השראה או רוח מוסיקלית, או פרומפט - הנחייה מילולית שתנחה את המודל בהפקת הערוצים הנוספים הללו. בכך פותח המודל, כלומר הכלי, אפשרויות חדשות ומרגשות, הן למוסיקאים המחפשים השראה וכן לחובבים או מתעניינים שרוצים לשלב בינה גנרטיבית וכלי AI במוסיקה.


הנה המודל של Suno שמייצר מוסיקת AI בהזמנה:

https://youtu.be/3_pxKK2wqvI


הבינה המוסיקלית המדהימה של Udio:

https://youtu.be/aQC0FI_asKY


המחשה מוקדמת של שיטת הוספת הכלים והתפקידים במודל Diff-A-Riff:

https://youtu.be/dAq0YcOAB4k


ההבטחה של Fugatto של אנבידיה:

https://youtu.be/qj1Sp8He6e4


הדוגמאות של המודל הבא מ-Eleven labs:

https://youtu.be/WA4Aco4rnTA


טעם רע או אזהרה - הקליפ של Apple שמדגים את החשש של המוסיקאים דווקא מ-Ai:

https://youtu.be/ntjkwIXWtrc


תמיד יהיה מנוע וידאו שיאפשר להפוך את זה לקליפ:

https://youtu.be/Xfhulh3iyWQ


מוסיקה קלאסית לכינור וכלי מיתר שיצרה בינה:

https://youtu.be/iQ6ITnYAIok


Ai Beatles - הפרויקט שמייצר שירים שהביטלס מעולם לא שרו:

https://youtu.be/FSbXnOKBK40


Riffusion - הכלי החדש ליצירת מוסיקת AI (עברית):

https://youtu.be/c5_agjg-_Q4?long=yes


ההבטחה המפוקפקת אך אפשרית לעשות כסף ממוסיקת הבינה:

https://youtu.be/cvRJ_izhs28?long=yes


ואיך עובדים עם סונו 4:

https://youtu.be/5zYHm35V998?long=yes

הקינקט (Kinect) נולד מסטאראפ ישראלי בשם פריימסנס, שפיתח חיישן תלת-ממד שעמד בלב מה שקיבל את השם "פרוייקט נטאל". חברת מיקרוסופט שקינאה בהצלחה של טכנולוגיית ה-WII החליטה גם היא להוסיף ל-Xbox שלה רכיבים של "הזזת עצמים בחלל". הטכנולוגיה הזו שמאפשרת לבחור או להפעיל משחק באמצעות מחוות ידיים הייתה העתיד של משחקי המחשב הללו ומנהלי המחלקה של האקסבוקס החליטו שגם הם חייבים להיות שם.

מיקרוסופט חכרה את זכות השימוש בטכנולוגיה הישראלית ונטאל הפך למוצר שזכה לשם "קינקט". השם הוא שילוב של המילים חיבור (Connect) וקינטי (Kinetic), שפירושו "תנועה". מי שראה את הסרט "דו"ח מיוחד" (Minority Report), זוכר ודאי את השחקן טום קרוז מעביר תמונות באמצעות הזזת הידיים באוויר. זו ההשראה אבל זו רק ההתחלה של הקינקט..

מערכת הקינקט מכילה חיישנים ומצלמות שמזהים את האדם העומד מולם, באמצעות אור אינפרא-אדום שבו מציפה המערכת החדר. חשבו רגע על עטלפים והסונאר שבאמצעותו הם מזהים מכשולים וקירות. גם לקינקט יש מערכת דמויית סונאר שמזהה כל מחווה של השחקן, כל הבעת פנים, תנועת גוף ואפילו קולות של שחקנים ופקודות שהם נותנים למערכת.

ואכן, בקינקט ניתן לשחק במשחקי מחשב מלהיבים ומרגשים. האפשרות לשחק כשבקר התנועה במשחק הוא גופך, הייתה ונשארה חוויה מרגשת ושונה מכל מה שהיה לפניה. אפשר לשחק בו עם כל אברי הגוף, לשחק גם ביחד, בקבוצה, עם החברים או עם בני המשפחה, לדמות פעולות במשחקי ספורט, פעולה וחלל, אפשר לבחור בדפדוף אמיתי, ממש כמו טום קרוז, בין הפריטים בספריית הסרטים שבכונן ואוספי תכנים אחרים, אפשר לשוחח עם חברים רחוקים ועוד.


הנה הסבר על הקינקט:

https://youtu.be/JhE2zKvcLr4


מהפכת המחוות של הקינקט:

https://youtu.be/p2qlHoxPioM


הפעילות הגופנית הייתה בעצם המשחקים:

https://youtu.be/4OMLjXRfaDQ?t=7s


כמה מהמשחקים הטובים לקינקט:

https://youtu.be/Pk4UVMV-uvU?t=2m26s


ותכנית ארוכה של טופ גיק שבוחנת את הקינקט של 2014:

https://youtu.be/Yw46TBQ-dcw?t=58s

הבינה המלאכותית היצירתית (GenAI) כמו DALL-E היא מערכת המסוגלת לייצר תמונות ודימויים ויזואליים דמיוניים, המבוססים על פרומפטים - תיאורי מלל, אינפוטים טקסטואליים שכתב והזין לה המשתמש.

הכל הוא חלק מטכנולוגיה שנקראת "ג'נרטיב AI". זו בינה מלאכותית שבמקום לחשב ולנצח במשחקי טריוויה הפכה ליוצרת AI, לציירת, צלמת ועוד כל מיני סוגי אמנים - אבל במקרה שלה - תמיד באינטליגנציה מלאכותית.

באמצעות פרומפטים, תיאורים מילוליים דוגמת "אביר ימי-בייניימי עשוי מחצילים" או "מגדל מודרני בנוי על שריון של צב בסגנון פיקאסו" מייצרת המערכת תמונות וציורים מרהיבים ואפילו מדהימים.

ליצירת התמונות מהטקסט אחראית הבינה המלאכותית המבוססת על למידה עמוקה, מערכת הלומדת בעצמה רשתות נוירונים מלאכותיות, על סמך דפוסים שהיא מאתרת עצמאית, במיליוני תמונות וציורים המוזנים אליה על ידי המפעילים שלה.

להישג המקורי של DALL-E קמו די מהר מתחרים איכותיים לא פחות ואף יותר. הם מציעים עולם חדש וחסר תקדים של ציירים בינתיים, שרק ממתינים לבקשות מהמשתמשים ומזדרזים לצייר מבחר טיוטות, מהן יכול המשתמש לבחור את התוצר הסופי שמועדף, שיבוצע באיכות גבוהה.

איש לא יודע בדיוק כיצד המנועים השונים פועלים, אבל זו עבודה מדהימה של למידה עמוקה שמעבדת בעצמה את הדאטה ממיליוני תמונות ומלמדת את עצמה לצייר ולפרש את הפרומפטים לפיקסלים ותמונות.

התוצאות של DALL-E 2 היכו די מהר גלים בעולם הבינה המלאכותית ותחרות של חברות ומפתחי קוד פתוח יצרו גם הרבה שיפורים, הן באיכות הטכנית של התמונות והן ביכולות האמנותיות. כך למשל הולכות התמונות ונעשות מפורטות, הרזולוציה גדלה, יכולות הריאליזם, עבודת הצל והתאורה, השימוש במרקמים וציור הנראה כמעט טבעי לחלוטין. השטח מלא במודלים שבראשם מידג'רני, אידיאוגרם ו-Flux, המודל בקוד פותח שמייצר תוצרים שומטי לסתות.

מחפשים ליצור סגנונות של ציורים? - ראו בתגית "כלי איי, תמונות, סגנונות".


הנה כלי Gen AI מצטיין בשם ideogram ליצירה ויזואלית:

https://youtu.be/XZjaHJP0PQE


באיזה כלי לבחור לכל צורך? (עברית)

https://youtu.be/a5wUS6SQ0us?t=1m47s


"דאל-E" שכבר יכולה לצייר דיוקנאות מתיאור מילולי בשפה טבעית של מה שיכיל הציור:

https://youtu.be/qTgPSKKjfVg


על היכולת המופלאה של דאלי ליצור אמנות:

https://youtu.be/hiSgpZUAy2c


הסבר אמנות ה-AI:

https://youtu.be/alJdw4JDJ4o


מנועי יצירת תמונות מתחרים:

https://youtu.be/rGbNJrywLhk


גם היהדות ואפילו החרדית מקבלת אפשרויות שהולכות ומתפתחות (עברית):

https://youtu.be/KR29znIp2LU


ה"אאוט פיינטינג" של דאלי, בו הוא מרחיב תמונה:

https://youtu.be/G-Wsh1vUeVQ


קבלו משפר פרומפטים ליצירת תמונות (עברית):

https://youtu.be/HLhRFaXQ0vQ


מדריך להרחבת תמונות:

https://youtu.be/V1KLG159A2s


קליפ שכולו תמונות שנוצרו ממילות שיר של קינג קרימזון:

https://youtu.be/VR3AWdyVVdU


למה יש לבינה כל הזמן בעיה עם אצבעות?

https://youtu.be/24yjRbBah3w


גם למחוללי תמונות מעולים כמו מידג'רני יש בעיות (עברית):

https://youtu.be/xUpUhHsAWlg?long=yes


הסבר מעמיק וארוך על יצירת תמונות גנרטיבית (עברית):

https://youtu.be/aHPFq-Q6JQ0?long=yes


ויוצר רשת שחודש שלם העלה לרשת החברתית תמונות אושר ואווירה שיצר AI - ואז גילה לעוקביו את האמת:

https://youtu.be/FRClNMC_z-s?long=yes

מהו המקביל של מברשת הציור של ציירים, כלי הנגינה של המלחין או העט והמקלדת של הסופר או המשורר?

בעולם הבינה המלאכותית הגנרטיבית זהו הפרומפט (Prompt), ההוראה הכתובה, הנחייה טקסטואלית שאנחנו כותבים למכונה, כלומר לכלי הבינה הגנרטיבי (Generative AI). את ההנחייה הזו אנו כותבים לו כדי שייצר לנו את התוצר שאנו רוצים.

בפשטות, פרומפט הוא התיאור המילולי בשפה טבעית של התוצאה שנרצה לקבל מהבינה. עליו מתבסס כבר הגל החדש של פיתוח תוכנה, זה שזכה לכינוי "קידוד אווירה", בלועזית וייב קודינג (Vibe Coding), אבל ביצירת תמונות, שירים או סרטוני וידאו הוא כבר מזמן כלי עבודה לכל דבר.

הפרומפט של ימינו הוא כבר מזמן המלך של עולם הבינה המלאכותית מבוססת הדיאלוג וסוגי מודלים של שפה.

זה אמנם נשמע דומה לביטוי חיפוש, אבל הפרומפט הוא לא המקבילה הפשוטה של ביטוי החיפוש במנועי חיפוש, אלא בניסוח מאוד מוקפד של התוצר הרצוי, שיכול ללכת ולהשתבח במהלך הצ'אט עם הבוט, ככל שנרצה להשביח את התוצאה שקיבלנו.


#לג'נרט אהבה
הפעולה הזו ,של ניסוח הפרומפט, זכתה בעברית החדשה לשם הפעולה "לג'נרט" (To generate). היא זו שבמידה רבה תקבע את האיכות של התוצרים.

יש אפילו מקצוע חדש שהולך ומלבלב בעולם ה-AI. הוא נקרא, החזיקו חזק, "מהנדס פרומפטים" (Prompt Engineer). מדובר באדם שמיומנותו בניסוח של פרומפטים מוצלחים.


#איך להצליח בפרומפט?
כמה מרכיבים יוכלו לסייע בכתיבת הנחיות טובות לבינה הגנרטיבית:

פירוט ודיוק - אמנם הפרומפט יכול להיות משפט פשוט כמו "כתוב סיפור לילדים על החתול שנעלם", או "מתכון לסלט חצילים". אבל במיטבו פרומפט מדויק ומפורט יותר, ישיג דיוק ואיכות טובים יותר. תיאור של התוצר המצופה, עם פרטי פרטים, יביא כמעט תמיד לתוצאות טובות יותר. הקפידו פרומפטים לכתוב:

ספציפיות - במקום לכתוב לצ'ט "צייר לי פרח" מומלץ לפרט ולבקש למשל "פרח אדום עם עלי כותרת גדולים שהקצה שלהם צהוב". אל תדאגו אם מה שאתם כותבים נשמע לכם לא הגיוני. אחד הדברים שהבינה מצויינת בהם זה יצירה של דברים שרק גאון או משוגע יכולים לחשוב עליהם וזו בדיוק היצירתיות שלכם שדרושה לג'ינרוט מוצלח.

אל תבקשו מהצ'ט "מתכון לסלט" אלא בקשו "מתכון לסלט חצילים עם טחינה, מעט חריף ועם שמן זית". באופן דומה, אם יש דברים שלא תרצו הרי שתוכלו להציב גם מגבלות - מה לא ייכלל בתוצר. במקום לבקש "תכנית לטיול בלונדון" בקשו "תכנית לטיול של 3 ימים בלונדון, למשפחה עם בני נוער, שיהיה חינוכי ויכלול הליכה רגלית בלבד וללא שופינג".

שיפור בשלבים - את הפרומפט, בניגוד לחיפוש במנועי חיפוש, אפשר לשפר בשלבים. הצ'ט בוט של ChatGPT, למשל, זוכר את השיחה וההקשר של מה שאתם כותבים, כל עוד התכתבות היא באותו חלון שיחה.

זה אומר שלמתחילים שווה לנסות ולהתחיל בפרומפט כללי ולא מפורט ובהדרגה, ככל שהשיחה והדיוק של התוצר מתקדם לכם וגם התיאבון לתוצר יותר מוצלח גדל, להמשיך ולשפר את הפרומפט ולהפוך אותו למפורט וספציפי יותר.

בקול או טון מתאימים - ניסוח של פרומפטים לטקסטים כדאי שיקל בחשבון את הטון והקול הנכונים. כמו שבפרומפט ויזואלי נוכל לבקש שהציור יהיה בסגנון של ון גוך, פיקסו או דאלי, בתיאור של טקסט החליטו אם אתם רוצים שיהיה מנוסח כרציני, מדעי, עיתונאי, רשמי, או בסגנון של מתבגרים או של החבר'ה.

אפשר גם לבקש שהטקסט יהיה קצר או ארוך (כתוב לי שתי פסקאות על.. או "כתוב מאמר מלא על..." וכו').

הסבר כמו למתחיל - בקשו בפרומפט כך:

"Explain [subject] in simple terms. Explain to me as if I'm a beginner."


כך מודגם הפרומפט בפתיחת הסקירה על טכנולוגיית AI של חברת ראנוויי (עברית):

https://youtu.be/joJVqKTPVsY


השיעור הראשון בניסוח הפרומפט:

https://youtu.be/Qos2rG3zVAM


איך משתמשים ב- chatGPT כדי שהוא ינסח פרומפטים טובים למנוע תמונות, במקרה הזה Midjourney? (עברית):

https://youtu.be/zFS7WtovYmo


יש תוכנה לעזרה בניסוח פרומפטים (עברית):

https://youtu.be/HLhRFaXQ0vQ


על הפרומפט שמייצר חדשות קוליות לגיק (עברית):

https://youtu.be/5TlsXXTamBs


מודלים לציור גנרטיבי מתיאור מילולי בשפה טבעית:

https://youtu.be/pZsJbYIFCCw


הנה מקצוע מהנדס הפרומפט:

https://youtu.be/Bq-ncjOGeVU


עצות וטיפים לפרומפטים ושיחות עם צ'טבוטים (עברית):

https://youtu.be/R4E_lc_2wtY?long=yes


והסבר מקיף על עבודתם של מהנדסי הפרומפט (Prompt Engineer) בעולם ה-AI:

https://youtu.be/hd7l9F3n4ZM?long=yes

אחת התופעות שמתחילות להתגלות בשנים האחרונות, מאז הפריצה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, היא של טפשת שגורמת הבינה הגנרטיבית למידע ולתוכן באינטרנט.

ברור שהשימוש הכל כך קל ב-Generative AI מקל על המשתמשים, אבל ידוע לכל שיש לבדוק את המידע שהיא יוצרת לפני שמחזירים אותו לציבור כמידע שיצרו בני אדם. מסתבר שרבים לא מבינים את החולשות והפגמים שעדיין מלאים בהם מודלי השפה, אותם מודלים גדולים (LLMs) שעושים היום את הידע. אם אלה תכנים שהתקבלו מקלוד או ChatGPT, רכיבי AI שנועדו לייצר קוד בתכנות, וידאו או תמונות גנרטיביות שיוצרים מנועים שונים ועוד.

התופעה הזו כבר פוגעת באיכות המידע באינטרנט, לפי בדיקות אובייקטיביות שעורכים באופן תקופתי לאיכות הרשת. מסתבר שלא זו בלבד שבני אדם מסתמכים על מידע שחלקו לא מדויק בלשון המעטה, אלא שהקרולרים עצמם, אותן תוכנות שאוספות את המידע מהרשת לצורך אימון, הזנת ועדכון מודלי השפה הגדולים - מסתבר שהם עצמם מסתמכים על המידע הגרוע הזה. ובדיוק כך, הוא חוזר למודל השפה ונכנס לתוכן שמקוטלג לטוקנים (Tokens) ובחזרה לדאטה שעליו הם מסתמכים. התוצאה היא שיותר ויותר מידע לא בדוק ולא אחראי, שהגיע מלכתחילה לרשת ממודלי שפה לא בשלים מספיק, חוזר ומפרה את המודלים הבוגרים, שאמורים לקבל מידע אנושי ואיכותי ולא תמיד יודעים לאתר את השגיאות שבו.

גם בעולם העסקים והארגונים יש כבר החמרה. הירידה באיכות התוכן שבאינטרנט נובעת מהשימוש הגובר והולך בחומר בינוני, שהגיע מהבינה המלאכותית הגנרטיבית, אך לא בוגרת, של הדור הראשון. כבר עם ההשקה של ChatGPT ב-2022, גילו מנהלים את הצ'טבוט שמאפשר להם ליצור חומרים באמצעות בינה מלאכותית יוצרת (generative AI) וחיפשו דרכים להשתמש בהם, במקום בעבודה של עובדים או חברות מיקור החוץ שבהם השתמשו בעבר. מעט מאותם מאמצים התגלו כיעילים ומרביתם נשארו בפוטנציאל יותר מאשר החליפו עובדים.

אך בתחום התכנות זה כן קרה. מסתבר שמודלים כמו CoPilot, Claude ואחרים מייצרים קוד במהירות ומחליפים את הג'וניורים, המתכנתים הצעירים בתעשייה. לפי סקרים שמתפרסמים בעולם נראה שקצב האימוץ של המנועים הללו הוא גבוה, במיוחד ביחס לזמן הקצר שבו הם פועלים. אלא שבסוף 2024 מתחיל להסתבר שכ-40% מהמתכנתים בעולם משתמשים בכלים כאלה ומשגרים קוד שלפחות בחלקו הוא פחות מוצלח. קוד זה חוזר ו"נלמד" על ידי המודלים ומוריד את איכות התכנות שלהם באופן מתמשך, שעלול אף להחמיר.

סמפלר (sampler), או "דוגם צלילים", הוא כלי נגינה דיגיטלי שמתבסס על צלילים שנדגמו, כלומר הוקלטו, כדי שניתן יהיה לנגנם באמצעותו. אחרי שמוקלטת דגימה של צליל, ניתן לנגן אותה בפדים, משטחים קטנים שניתן להקיש עליהם, או בעזרת קלידי המקלדת, שיכולים אף לשנות את הגובה המוסיקלי של הדגימה.

בצורה כזו ניתן להקליט למשל מקצבי תופים, ללא שימוש בתופים אמיתיים, לנגן תפקידי פסנתר, בעזרת דגימות של פסנתר אמיתי, תפקיד של תזמורת מיתרים בנגינה פשוטה על מקלדת, הקלטת סולו של חליל צד בדגימה בלבד וכדומה.

סמפלרים הם כיום בעיקר תוכנות או פלאג-אינים של תוכנות הקלטה מקצועיות (DAW), המסייעים כיום להקלטות רבות בתחום המוסיקה הקלה וחוסכים כסף רב לאמנים.

ניתן כיום לקנות אוספי דגימות מקצועיות, שנעשו על ידי אולפנים מקצועיים. בעזרת הדגימות הללו יכול המוסיקאי להשתמש בהקלטות ובהופעות, מבלי שהוא צריך לדגום בעצמו.


כך עובד סמפלר פשוט:

https://youtu.be/JAmw-TTG2Ds


הדגמה של סימפול קול אנושי ונגינה שלו בסמפלר תוכנה (עברית):

https://youtu.be/YdR-B2mMNnk


מה שאפשר לעשות עם הדגימות שבסמפלר:

http://youtu.be/2k3I2Hu2eXM


המלחין הנודע ונגליס מתנסה בסאונדים מהסמפלר באולפן שלו:

https://youtu.be/GWggDMDhwIA


מוסיקת דאב סטפ עם סמפלר:

http://youtu.be/JfbERxr_T40


סמפלר מודרני עם בנקים של צלילים דגומים:

http://youtu.be/r0x5SVY0WVY


סמפלר של די ג'יי שבו ניתן להכניס צלילים ללופ, לולאת צליל חוזרת:

http://youtu.be/xRIGFB4DYfQ


כך ניתן ליצור מקצבי תופים מורכבים:

http://youtu.be/c7V-sli-TJQ


כיום משתמשים רבים בסמפלרים בתוכנה, כמו תוכנת ריזון:

http://youtu.be/Wxuppm8zvpc


או מסמפלים לתוך אבלטון צלילים ומתופפים אותם בה (עברית):

https://youtu.be/kANPBLoCNbY


או באפליקציית סמפלר בטאבלט:

https://youtu.be/zeIxCeJPEkw


דוגמה להמנון האמריקאי שמנוגן בסמפול של צליל מנוע ממכונית מרוץ:

https://youtu.be/8EWTp0Xfksg


הקוליידוסקופ המודרני, שמאפשר סימפול פשוט וידידותי ושימוש בתצוגה ויזואלית של הדגימה:

https://youtu.be/9XMfKYVu_fg


בעזרת טכנולוגיית הסימפול יכול נגן אחד לנגן מוסיקה מורכבת בזמן אמת:

https://youtu.be/rGIK2ew-hEg

צ'אטבוט (Chatbot) הוא סוג של סייען חכם וממוחשב, שניתן לשוחח איתו בהתכתבות צ'אט, או במקרה של צ'אטבוט מתקדם יותר גם שיחה מבוססת דיבור.

כמובן שהצ'אטבוט הוא מערכת מבוססת AI (בינה מלאכותית, או אינטליגנציה מלאכותית) שמייצרת שיחה מלאכותית עם המשתמש - מבלי שבצד השני נמצא אדם אמיתי.

בעשור השני של המאה ה-21 הצ'אטבוט הלך ותפס את מקומו ברשת ובאפליקציות שונות והפך לדרך חדשה לחלוטין להשתמש באינטרנט. לקוחות מצאו את עצמם מנהלים התכתבות בצ'אט או שיחה אוטומטיות עם בוט, שנתן מענה מותאם אישית ושיפר את עצמו עם הזמן.

הצ'טבוט הבטיח לספק שירות לאורך כל שעות היממה, 24/7. הוא סימן הפחתה של המון מהעומס של שירות הלקוחות האנושי, חסך זמן למתעניינים וללקוחות שביקשו שירות וחסך לעסקים הרבה כסף.

התגלה שבוט AI ממוקד ואיכותי מסוגל להציע תגובות מהירות ומדויקות, מה שהוביל לשיפור ניכר בחוויית הלקוח ולעלייה בשביעות הרצון, אף שהיו לקוחות שהתעקשו לשוחח עם בן אדם, שהיה עמוס עכשיו פחות ולכן גם זמין להם הרבה יותר.

היתרונות של הצ'טבוט בטיפול אישי במשתמש ובלקוח היו עצומים. שולבו בו טכנולוגיות פרסונליזציה מתקדמות שהלכו והתפתחו, תוך גיוס הבינה המלאכותית לצרכי השיווק, המכירות והתמיכה.

רבים חזו שצ'אטבוטים עשויים להחליף חלק ניכר מהשימוש באתרי שירותים שונים ולייתר אותם בעתיד, מה שהתממש אבל חלקית.

בזמנו החליטה פייסבוק להשתמש בצ'אטבוטים בתוך שירות המסרים שלה מסנג'ר. היא אפשרה למפתחים חיצוניים לפתח צ'אטבוטים שיתנו שירותים ומידע מאתרים אחרים. ההכרזה על פלטפורמת הצ'אט בוט של פייסבוק מסנג'ר קדמה את רעיון הצ'אטבוטים המקוונים באופן משמעותי, במיוחד למשתמש הנייד בסמארטפונים ושעונים חכמים, אם כי הזינוק הטרנדי שנוצר עם ההשקה הלך ונרגע עם הזמן.

ההבשלה של אותם צ'אטבוטים באה בעשור הבא דווקא. זה קרה עם הגעתו של ChatGPT, מודל השפה הגדול הראשון (LLM), שאחריו הגיעו נוספים, כמו Gemini או Claude. מודל השפה הזה הוא בעיקרון מנוע בינה מלאכותית גדול ורחב-אופקים, המצויד ביכולת להבין שפה טבעית, אנושית, ויכול לעשות המון דברים, כלומר להתמודד עם מגוון ענקי של משימות ושהיכולות שלו הולכות וגדלות מיום ליום. ראו בתגית "LLM".

ממודלי השפה הגדולים התפתחו גם מנועי היצירה של הבינה הג'נרטיבית (Generative AI), המייצרים תמונות, שירים, וידאו ועוד. הכירו בתגית "GenAI".

אחריו נולדו סוכני ה-AI, צ'אטבוטים שממלאים משימות עבורך, על ידי שילוב בין היכולת הבינתית של מודל השפה הגדול כמו ChatGPT, עם היכולת של רכיב תוכנה שיכול לפעול באופן עצמאי וממוקד, למילוי של משימה ספציפית עבורנו, כמו לתכנן טיול, לקנות מוצרים אונליין, לטפל בדואר האלקטרוני שלנו וכדומה.

אותם סוכני AI הם רכיבי תוכנה אוטונומיים, יישומים מבוססי בינה מלאכותית, המסוגלים לתפוס את סביבתם, לקבל החלטות ולפעול לביצוע או השגת מטרות ממוקדות בשירות המשתמש. הכירו אותם בתגית "סוכני AI".

כלומר, אם הצ'טבוט של העשור שהחל ב-2010 היה עובד חרוץ אך לא חכם מדי, הצ'טבוט הבינתי של מודל השפה הגדול בעשור שאחריו רכש השכלה ופיתח את יכולותיו האינטליגנטיות באופן שהפך אותו למומחה ואז מגיע הסוכן הבינתי, AI agent והוא כבר עובד שמתמחה במשימה מסוימת ועושה אותה בצורה מיומנת וחרוצה.

עסקה טובה לרובנו.


פעילות נחמדה
============
בקישורים שלמטה יש לינק לצ'ט בוט נהדר. נסו לשוחח איתה (באנגלית) ולהכיר קצת את חוויית השיחה עם צ'ט בוט אופייני.


הנה עולם הצ'אטבוט:

http://youtu.be/iE9LtfQAYYU


עוד על השימוש בצ'אטבוטים ברשת:

http://youtu.be/G8z--x5tFOI


ההכרזה על הצ'אט בוט במסנג'ר של פייסבוק:

http://youtu.be/EOYnFUJyOlQ


ומנגד - כשהושק הצ'אטבוט של מיקרוסופט הוא "הסתבך" עם ביטויי גזענות קשים:

http://youtu.be/LA49GBcbudg

הקשר בין מתמטיקה ומוסיקה ידוע מזה שנים רבות ונחקר לעומק, בניתוחים שכללו חקירה של המוסיקה של יוהאן סבסטיאן באך ומלחינים אחרים, שיצרו מוסיקה שיש לה תבניות מתמטיות מאורגנות ומסודרות להפליא, הן מבחינת התוצאה המוסיקלית והן בארגון ובסדר המתמטי המפתיעים שלהן.

תוכנה להלחנה אלגוריתמית (Algorithmic composition) היא תוכנה שמשתמשת באותו סדר ובאותן שיטות, כדי לסייע ליוצרים מוסיקליים בעידן הנוכחי לייצר מוסיקה מעניינת ומקורית, ביחד עם הטכנולוגיה הממוחשבת.

קומפוזיציה אלגוריתמית, או הלחנה אלגוריתמית, משתמשת באלגוריתמים, קבצי הוראות או מעין "מתכוני הלחנה", לצורך ההלחנה של מוסיקה. כל תוכנה להלחנה אלגוריתמית משלבת נוסחאות מתמטיות שמוזנות אליה, ביחד עם רמת אקראיות מסוימת שהיא מתוכנתת לייצר, כל אלה בכדי להלחין "מוסיקה אלגוריתמית".

בתוכנות או תכניות מחשב שנכתבו להלחנה אלגוריתמית נמצא מחולל אלגוריתמים, שמסוגל ליצור מבנים מוסיקליים מורכבים, המייצרים מוסיקה אלקטרונית. המוסיקאי המשתמש בכלי ממוחשב כזה, בין אם הוא תוכנה למחשב או שהוא שירות מקוון באינטרנט, בוחר אפשרויות שונות והגדרות מוסיקליות, שאותן התוכנה מעבדת בהלחנה אלגוריתמית ויוצרת את התוצרים המשלבים את ההחלטות שקיבל המוסיקאי, עם היכולות האקראיות והתבניתיות שיש למכונה. התוצאה היא מוסיקה.

תוכנות כאלה מצוידות ביכולות המצאה כמעט אינסופיות ויכולות להמציא מיליוני אפשרויות של לחנים ותבניות מוסיקליות שלא יחזרו על עצמן, מבחינת התוצר המוסיקלי שהן מנגנות, גם אם ינגנו ברציפות במשך שנים ארוכות!


הנה שיר על עולם ההלחנה האלגוריתמית שנכתב בעצמו על ידי פדריקו רובן ביחד עם "הלהקה האלגוריתמית" שלו - תוכנה:

https://youtu.be/H8BvvSRgS8c


הנה תוכנה שנכתבה לקומפוזיציה אלגוריתמית בסביבת הפיתוח Max:

https://youtu.be/Zx_y2muZfyg


ומוסיקה אלגוריתמית שנוצרה על ידי תוכנה:

https://youtu.be/6-GI0we1tBQ