למה הבינה המלאכותית בלכידת מציאות עושה פחות ממה שחושבים – אבל חשובה יותר ממה שנדמה

היכולות של בינה מלאכותית (AI) קיבלו לא פעם תהודה מוגזמת, שיצרה ציפיות לא מציאותיות מהטכנולוגיה. במקביל, באזורים אחרים – תרומתה של הבינה המלאכותית דווקא נזנחת או לא זוכה להערכה. בלכידת מציאות, הבינה המלאכותית לא עושה הכל – אך התרומה שלה מהפכנית.

לפי סקר עסקי עדכני של GIM International, לא פחות מ־80% מאנשי מקצוע בתחומי המדידה והגיאו־מרחב סבורים כי AI, למידת מכונה וניתוחים בזמן אמת ישפיעו באופן משמעותי על הענף בשנים הקרובות. רבים רואים ב-AI שינוי כללי משחק, עם פוטנציאל לשנות תהליכי עבודה ולהגדיר מחדש את תחום לכידת המציאות. לעיתים זה נכון – ולעיתים לא.

אני רואה ב-AI כלי ממוקד מטרה, שכשמשתמשים בו נכון – הוא מסוגל ליצור רמות יעילות שעד כה לא היו אפשריות. אך להטמיע בינה מלאכותית בכל מקום? זו לא גישה ריאלית. חשוב לדעת היכן היא מוסיפה ערך – והיכן לא.

הבינה המלאכותית היא לרוב לא התשובה השלמה

כיום, AI שימושית במיוחד בשלבים מסוימים בתהליך לכידת המציאות. התחום עדיין נשען רבות על אלגוריתמים מסורתיים, טכניקות עיבוד מוכרות וידע אנושי. לדוגמה, בתחום של סיווג ענני נקודות – כיום ניתן להשתמש ב-AI כדי לזהות ולמיין עצמים בתוך הנתונים בצורה אוטומטית, ובכך לחסוך שעות עבודה רבות. אך עדיין נדרש איש מקצוע שיבדוק את הנתונים, כי AI עלולה לטעות. זכור לי מקרה בו אימנו מודל AI מוקדם על נתוני צמחייה מציריך – אך כאשר יישמנו אותו בלאס וגאס, הוא זיהה עצי דקל כעמודים של מבנים. זו לא הייתה תקלה של AI – אלא פשוט חוסר התאמה בין הסביבה אליה הוכשר לבין הסביבה החדשה.

לכן, מומלץ למשתמשים להבין איפה AI מקבלת החלטות בשמם, ולשקול כיצד החלטות אלו משפיעות על הדיוק והתוצאה הסופית.

ה AI לא מחליפה – אלא מחזקת תהליכים

אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לנתח כמויות עצומות של מידע מגיאו־סריקות, ולזהות תבניות שמומחה אנושי היה מפספס. בנוסף, הם יכולים לחסוך זמן על־ידי הסרת אלמנטים לא רצויים מענני נקודות או הבחנה בין סוגי חומרים שונים – תהליכים שדורשים מאמץ ידני משמעותי.

בשורה התחתונה: AI יכולה לשפר באופן ניכר את תהליכי הליבה, לייעל תהליכים ולפתוח אפשרויות חדשות בניתוח ויזואלי. אבל – היא חייבת לפעול בליווי ופיקוח של בני אדם.

ה AI חכמה וממוקדת – זו הדרך הנכונה

ההבנה שלמנוע אחד אין פתרון לכל – היא קריטית. ההנחה השגויה ש-AI היא פתרון כללי לכל בעיה, גרמה לא פעם לאכזבה מתוצרים לא מדויקים. במקום זאת, עדיף להשתמש ב-AI באופן ממוקד למשימה אחת ולעשות אותה בצורה מושלמת.

לדוגמה, במקום להשתמש במודל כללי לסיווג מלא של ענן נקודות, ניתן להשתמש בכמה מודלים ייעודיים: אחד שמנקה נקודות תועה כתוצאה מרעש חיישן, אחר שמבדיל בין סוגי שטח, ואחר שמזהה ומסיר עצמים נעים כמו מכוניות או הולכי רגל – תוך שמירה על העצמים הקבועים.

הגישה הזו מייעלת תהליכים, משפרת דיוק, מפחיתה את עומסי העיבוד ומובילה לבניית מודלים תלת־ממדיים מדויקים בזמן קצר יותר. למשתמשים – המשמעות היא לבחור כלים חכמים וממוקדים, במקום לצפות שמערכת אחת תעשה הכל.

לראות את מה שלא נראה – היכולת של AI להשלים מידע חסר

אחד השימושים המעניינים ב-AI הוא יכולתה להשלים מידע חסר בלכידת מציאות. לדוגמה, בעת סריקה – אזורים חסומים (כמו מאחורי קירות, רהיטים או רכבים) יוצרים "חורים" במודל. AI יכולה לחזות את מה שמסתתר מאחורי אותם עצמים, על סמך תבניות סביבתיות.

למשל, אם עמוד מסתיר קיר – AI עשויה להניח שהקיר ממשיך מאחור. זה עשוי להיות מועיל בתכנון אתר, עיצוב עירוני או שלב ראשוני בפרויקט בנייה – אך עלול להיות מסוכן במדידות מדויקות, כגון בדיקות תקינות מבנים או מדידות לצורכי רגולציה.

במקרים אלו, חשוב להבחין בבירור בין מידע מדוד אמיתי לבין מידע מוערך. תפקידה של AI איננו להמציא את המציאות – אלא להוסיף תובנות, תוך שקיפות מלאה לגבי מה נמדד ומה הושלם על־ידי AI.

האם הבינה המלאכותית תיקח לכם את העבודה?

אחת החששות הגדולים היא שהבינה המלאכותית תחליף את בני האדם. אכן, 48.9% מהחברות דיווחו על מעבר לטכנולוגיות מתקדמות כדי להפחית תלות בעבודת כפיים. אך לצד שינויים בשוק העבודה – נוצרות גם הזדמנויות.

ה AI מאפשרת אוטומציה של תהליכים מורכבים, חוסכת זמן ומאפשרת לאנשי מקצוע להתמקד במשימות אסטרטגיות יותר. המומחים שמובילים כיום – הם אלו שהשכילו לאמץ את הכלים החדשים, ללמוד את היכולות ולשלב את AI בארגז הכלים המקצועי שלהם.

למשל, AI יכולה להנחות את הסוקר למיקום האידיאלי להצבת הסורק, ואף להתריע בזמן אמת על בעיות באיכות הנתונים. מסר חשוב: AI לא תחליף אתכם – אלא תעבוד לצדכם.

לממש את הפוטנציאל של AI

ייתכן ש-AI עושה כיום פחות ממה שציפיתם – אך ההשפעה שלה גדולה ממה שנדמה. היא אינה פתרון קסם כולל, וגם לא מחליפה את המומחיות האנושית. אך כשהיא מופעלת נכון – היא מאפשרת רמות חדשות של דיוק, יעילות והרחבת היכולות.

בשנים הקרובות, נראה אינטגרציה עמוקה עוד יותר של AI בלכידת מציאות. מערכות אוטומציה חכמות ימשיכו לשפר תהליכים, ולאפשר לעוסקים בתחום להספיק יותר – בפחות זמן. AI הופכת לנושא מרכזי במחקר ופיתוח, והעתיד צפוי לכלול חוויית לכידת מציאות מותאמת אישית, יעילה ומדויקת.

האתגר האמיתי אינו רק לאמץ את הטכנולוגיה – אלא להבין היכן היא באמת מוסיפה ערך, והיכן לא. רק כך אנשי המקצוע יוכלו לממש את מלוא הפוטנציאל של הבינה המלאכותית בתחומם.