מהי בינה מלאכותית? למדו על בינה מלאכותית

מונחי בינה מלאכותית

בינה מלאכותית הפכה למונח כוללני לתיאור יישומים שמבצעים משימות מורכבות שבעבר דרשו קלט אנושי, כמו תקשורת עם לקוחות באינטרנט או משחק שח. לרוב נעשה שימוש במונח יחד עם תחומי המשנה שלו, שכוללים למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (Deep Learning).

אבל יש הבדלים. לדוגמה, למידת מכונה מתמקדת בבניית מערכות שלומדות או משפרות את הביצועים שלהן על סמך הנתונים שהן צורכות. חשוב לציין שלמרות שכל למידת מכונה היא בינה מלאכותית, לא כל בינה מלאכותית היא למידת מכונה.

כדי לקבל את מלוא הערך מ-AI, חברות רבות מוציאות השקעות משמעותיות בצוותי מדעי נתונים. מדע הנתונים משלב בין סטטיסטיקה, מדעי המחשב וידע עסקי כדי לשלוף ערך ממקורות נתונים שונים.

הבינה המלאכותית והמפתחים

מפתחים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לבצע ביעילות רבה יותר משימות שנעשות אחרת באופן ידני, להתחבר ללקוחות, לזהות דפוסים ולפתור בעיות. כדי להתחיל עם AI, מפתחים צריכים להיות בעלי רקע במתמטיקה ולהרגיש בנוח עם אלגוריתמים.

כשמתחילים להשתמש בבינה מלאכותית לבניית אפליקציה, זה עוזר להתחיל בקטן. על ידי בניית פרויקט פשוט יחסית, כמו טיק-טק, למשל, תלמד את היסודות של בינה מלאכותית. למידה מתוך עשייה היא דרך מצוינת לעלות כל מיומנות ברמה, ובינה מלאכותית אינה שונה. לאחר שהשלמת בהצלחה פרויקט אחד או יותר בקנה מידה קטן, אין גבולות לאן הבינה המלאכותית יכולה לקחת אותך.

כיצד טכנולוגיית הבינה המלאכותית יכולה לעזור לארגונים

העיקרון המרכזי של בינה מלאכותית הוא לשכפל - ואז לחרוג - מהדרך שבה בני אדם תופסים את העולם ומגיבים אליו. זה הופך במהירות לאבן הפינה של חדשנות. מופעל על ידי צורות שונות של למידת מכונה המזהות דפוסים בנתונים כדי לאפשר תחזיות, AI יכול להוסיף ערך לעסק שלך על ידי

• מתן הבנה מקיפה יותר של שפע הנתונים הזמינים
• הסתמכות על תחזיות כדי להפוך משימות מורכבות מדי או שגרתיות לאוטומטיות

בינה מלאכותית בארגון

טכנולוגיית AI משפרת את הביצועים והפרודוקטיביות של הארגון על ידי אוטומציה של תהליכים או משימות שפעם דרשו כוח אנושי. בינה מלאכותית יכולה גם להבין נתונים בקנה מידה שאף אדם לא יכול היה. יכולת זו יכולה להחזיר יתרונות עסקיים משמעותיים. לדוגמה, Netflix משתמשת בלמידת מכונה כדי לספק רמה של התאמה אישית שעזרה לחברה להגדיל את בסיס הלקוחות שלה ביותר מ-25 אחוז.

רוב החברות שמו את מדעי הנתונים בראש סדר העדיפויות ומשקיעות בו רבות. סקר McKinsey משנת 2021 על הבינה המלאכותית גילה שחברות שמדווחות על אימוץ בינה מלאכותית בפונקציה אחת לפחות גדלו ל-56 אחוזים, מ-50 אחוזים בשנה הקודמת. בנוסף, 27% מהמשיבים דיווחו כי לפחות 5% מהרווחים יכולים להיות מיוחסים לבינה מלאכותית, לעומת 22% בשנה הקודמת.

ל-AI יש ערך כמעט לכל פונקציה, עסק ותעשייה. הוא כולל יישומים כלליים ויישומים ספציפיים לתעשייה כגון

• שימוש בנתונים עסקיים ודמוגרפיים כדי לחזות כמה לקוחות מסוימים יוציאו במהלך מערכת היחסים שלהם עם עסק (או ערך לקוח לכל החיים)
• אופטימיזציה של תמחור בהתבסס על התנהגות והעדפות לקוחות
• שימוש בזיהוי תמונה כדי לנתח תמונות רנטגן לאיתור סימני סרטן

כיצד ארגונים משתמשים בבינה מלאכותית

על פי סקירת העסקים של הרווארד, ארגונים משתמשים בעיקר בבינה מלאכותית כדי

• זיהוי והרתעה של פריצות אבטחה (44 אחוז)
• פתרון בעיות טכנולוגיות של משתמשים (41 אחוז)
• צמצם את עבודת ניהול הייצור (34 אחוז)
• מדידת תאימות פנימית בשימוש בספקים מאושרים (34 אחוז)

מה מניע את אימוץ הבינה המלאכותית?

שלושה גורמים מניעים את הפיתוח של AI בתעשיות.

• יכולת מחשוב במחיר סביר עם ביצועים גבוהים זמינה בקלות. השפע של כוח מחשוב סחורות בענן מאפשר גישה קלה לכוח מחשוב במחיר סביר, בעל ביצועים גבוהים. לפני הפיתוח הזה, סביבות המחשוב היחידות הזמינות עבור AI היו לא מבוססות ענן ומחירן כבד.
• כמויות גדולות של נתונים זמינות לאימון. צריך לאמן בינה מלאכותית על הרבה נתונים כדי ליצור את התחזיות הנכונות. קלות תיוג הנתונים ואחסון ועיבוד במחיר נוח של נתונים מובנים ולא מובנים מאפשרת בניית יותר אלגוריתמים ואימון רב יותר.
• AI יישומי מספק יתרון תחרותי. ארגונים מכירים יותר ויותר ביתרון התחרותי של יישום תובנות בינה מלאכותית על יעדים עסקיים והופכים אותו לעדיפות עסקית. לדוגמה, המלצות ממוקדות המסופקות על ידי AI יכולות לעזור לעסקים לקבל החלטות טובות יותר מהר יותר. רבות מהתכונות והיכולות של AI יכולות להוביל לעלויות נמוכות יותר, סיכונים מופחתים, זמן הגעה מהיר יותר לשוק ועוד הרבה יותר.

אימון ופיתוח של מודל בינה מלאכותית

ישנם מספר שלבים בפיתוח ופריסה של מודלים של למידת מכונה, כולל אימון והסקה. אימון והסקה של בינה מלאכותית מתייחס לתהליך של ניסויים עם מודלים של למידת מכונה כדי לפתור בעיה.

לדוגמה, מהנדס למידת מכונה עשוי להתנסות במגוון מודלים פוטנציאליים לבעיית ראייה ממוחשבת, כמו גילוי שברי עצם בתמונות רנטגן.

כדי לשפר את הדיוק של מודלים אלה, המהנדס יזין נתונים למודלים ויכוונן את הפרמטרים עד שיעמדו בסף מוגדר מראש. צורכי אימון אלו, הנמדדים במורכבות המודל, גדלים באופן אקספוננציאלי מדי שנה.

טכנולוגיות תשתית המכוונות לאימון בינה מלאכותית בקנה מידה כוללות רישות אשכולות, כגון RDMA ו-InfiniBand, מחשוב GPU במתכת חשופה ואחסון ביצועים גבוהים.

היתרונות והאתגרים של תפעול בינה מלאכותית

ישנם סיפורי הצלחה רבים המוכיחים את הערך של AI. ארגונים שמוסיפים למידת מכונה ואינטראקציות קוגניטיביות לתהליכים ויישומים עסקיים מסורתיים יכולים לשפר מאוד את חווית המשתמש ולהגביר את הפרודוקטיביות.

עם זאת, יש כמה אבני נגף. חברות מעטות פרסו בינה מלאכותית בקנה מידה, מכמה סיבות. לדוגמה, פרויקטים של למידת מכונה שלא משתמשים במחשוב ענן נוטים להיות יקרים באופן חישובי. הם גם מורכבים לבנייה וזקוקים למומחיות שיש לה ביקוש גבוה אך חוסר בהיצע. לדעת מתי ואיפה לשלב פרויקטים אלה, כמו גם מתי הפנייה לצד שלישי, תסייע למזעור קשיים אלה.

סיפורי הצלחה של בינה מלאכותית

AI הוא הגורם המניע מאחורי כמה סיפורי הצלחה משמעותיים.

• על פי סקירת העסקים של הרווארד, Associated Press הפיק פי 12 יותר סיפורים על ידי הכשרת תוכנת AI לכתוב באופן אוטומטי כתבות חדשות קצרות על רווחים. מאמץ זה שחרר את העיתונאים שלו לכתוב מאמרים מעמיקים יותר.
• Deep Patient, כלי המופעל על ידי בינה מלאכותית שנבנה על ידי בית הספר לרפואה איקאן בהר סיני, מאפשר לרופאים לזהות חולים בסיכון גבוה עוד לפני שמחלות מאובחנות. הכלי מנתח את ההיסטוריה הרפואית של המטופל כדי לחזות כמעט 80 מחלות עד שנה לפני הופעתה, על פי insideBIGDATA.

תחילת העבודה עם בינה מלאכותית

צור קשר עם לקוחות באמצעות צ'טבוטים. צ'טבוטים משתמשים בעיבוד שפה טבעית כדי להבין לקוחות ולאפשר להם לשאול שאלות ולקבל מידע. צ'אטבוטים אלה לומדים עם הזמן כך שהם יכולים להוסיף ערך רב יותר לאינטראקציות עם לקוחות.

עקוב אחר מרכז הנתונים שלך. פעולות IT יכולות לייעל את הניטור באמצעות פלטפורמת ענן המשלבת את כל הנתונים ועוקבת באופן אוטומטי אחר ספים וחריגות.

בצע ניתוח עסקי ללא מומחה. כלים אנליטיים עם ממשק משתמש ויזואלי מאפשרים לאנשים שאינם טכניים לבצע שאילתות למערכת בקלות ולקבל תשובה מובנת.

יצירת תרבות נכונה

להפיק את המרב מה-AI - והימנעות מהבעיות שמעכבות יישומים מוצלחים - פירושו הטמעת תרבות צוות שתומכת באופן מלא באקוסיסטם ה-AI. בסביבה מסוג זה

• אנליסטים עסקיים עובדים עם מדעני נתונים כדי להגדיר את הבעיות והיעדים
• מהנדסי נתונים מנהלים את הנתונים ואת פלטפורמת הנתונים הבסיסית כך שהיא פועלת במלואה לניתוח
• מדעני נתונים מכינים, חוקרים, מדמיינים ומדגמים נתונים בפלטפורמת מדעי נתונים
• אדריכלי IT מנהלים את התשתית הבסיסית הנדרשת לתמיכה במדעי הנתונים בקנה מידה, בין אם במקום או בענן
• מפתחי אפליקציות פורסים מודלים באפליקציות לבניית מוצרים מונעי נתונים

מבינה מלאכותית ועד אינטליגנציה מסתגלת

כשיכולות הבינה המלאכותית עשו את דרכן לפעילות ארגונית רגילה, מונח חדש מתפתח: אינטליגנציה אדפטיבית. יישומי בינה מסתגלים עוזרים לארגונים לקבל החלטות עסקיות טובות יותר על ידי שילוב העוצמה של נתונים פנימיים וחיצוניים בזמן אמת עם מדע החלטות ותשתית מחשוב ניתנת להרחבה.

יישומים אלה בעצם הופכים את העסק שלך לחכם יותר. זה מאפשר לך לספק ללקוחות שלך מוצרים, המלצות ושירותים טובים יותר - כולם מביאים לתוצאות עסקיות טובות יותר.

בינה מלאכותית כיתרון אסטרטגי הכרחי ותחרותי

בינה מלאכותית היא ציווי אסטרטגי לכל עסק שרוצה להשיג יעילות רבה יותר, הזדמנויות הכנסה חדשות ולהגביר את נאמנות הלקוחות. זה הופך במהירות ליתרון תחרותי עבור ארגונים רבים. עם AI, ארגונים יכולים להשיג יותר בפחות זמן, ליצור חוויות לקוח מותאמות אישית ומשכנעות ולחזות תוצאות עסקיות כדי להוביל לרווחיות רבה יותר.

אבל AI היא עדיין טכנולוגיה חדשה ומורכבת. כדי להפיק ממנו את המרב, אתה זקוק למומחיות כיצד לבנות ולנהל את פתרונות הבינה המלאכותית שלך בקנה מידה. פרויקט AI מוצלח דורש יותר מסתם העסקת מדען נתונים. ארגונים חייבים ליישם את הכלים, התהליכים ואסטרטגיות הניהול הנכונות כדי להבטיח הצלחה עם AI.

שיטות עבודה מומלצות להפקת המרב מהבינה המלאכותית

ה סקירת העסקים של הרווארד נותן את ההמלצות הבאות לתחילת העבודה עם AI:

• החל יכולות AI על אותן פעילויות שיש להן את ההשפעה הגדולה והמיידית ביותר על ההכנסות והעלות.
• השתמש בבינה מלאכותית כדי להגביר את הפרודוקטיביות עם אותו מספר אנשים, במקום לבטל או להוסיף מספר עובדים.
• התחל את יישום הבינה המלאכותית שלך במשרד האחורי, לא במשרד הקדמי (IT וחשבונאות ירוויחו הכי הרבה).

קבלו עזרה במסע הבינה המלאכותית שלכם

אין ביטול הסכמה לשינוי בינה מלאכותית. כדי להישאר תחרותי, כל ארגון חייב בסופו של דבר לאמץ AI ולבנות מערכת אקולוגית של AI. חברות שלא יצליחו לאמץ AI בתפקיד כלשהו במהלך 10 השנים הבאות יישארו מאחור.

למרות שהחברה שלך יכולה להיות יוצאת דופן, לרוב החברות אין את הכישרון והמומחיות הפנימיים לפתח את סוג האקולוגית והפתרונות שיכולים למקסם את יכולות הבינה המלאכותית.

למסע מוצלח של טרנספורמציית בינה מלאכותית הכולל פיתוח אסטרטגיה וגישה לכלים, מצאו שותף עם מומחיות בתעשייה ואוגדן פרויקטים מקיף.

ספריית למידה של בינה מלאכותית

• מהו מדע נתונים?
  עסקים משלבים באופן פעיל נתונים סטטיסטיים עם מושגים במדעי המחשב כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי לחלץ תובנות מביג דאטה כדי לתדלק חדשנות ולשנות את קבלת ההחלטות.
• מהי למידת מכונה?
  למידת מכונה, תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI), מתמקדת בבניית מערכות שלומדות באמצעות נתונים במטרה לבצע אוטומציה ולזרז את זמן ההחלטה ולהאיץ את הזמן לערך.

סיפורי הצלחה של AI

AI הוא הגורם המניע מאחורי כמה סיפורי הצלחה משמעותיים:

• על פי סקירת העסקים של הרווארד, Associated Press הפיק פי 12 יותר סיפורים על ידי הכשרת תוכנת AI לכתוב באופן אוטומטי כתבות חדשות קצרות על רווחים. מאמץ זה שחרר את העיתונאים שלו לכתוב מאמרים מעמיקים יותר.
• Deep Patient, כלי המופעל על ידי בינה מלאכותית שנבנה על ידי בית הספר לרפואה איקאן בהר סיני, מאפשר לרופאים לזהות חולים בסיכון גבוה עוד לפני שמחלות מאובחנות. הכלי מנתח את ההיסטוריה הרפואית של המטופל כדי לחזות כמעט 80 מחלות עד שנה לפני הופעתה, על פי insideBIGDATA.

AI מוכן לשימוש מקל על תפעול AI

הופעת הפתרונות והכלים המופעלים על ידי AI פירושה שיותר חברות יכולות לנצל את ה-AI בעלות נמוכה יותר ובפחות זמן. בינה מלאכותית מוכנה לשימוש מתייחסת לפתרונות, לכלים ולתוכנה שיש להם יכולות בינה מלאכותיות מובנות או שהם הופכים את תהליך קבלת ההחלטות האלגוריתמי לאוטומטי.

בינה מלאכותית מוכנה לשימוש יכולה להיות כל דבר, החל ממסדי נתונים אוטונומיים, שמתרפאים מעצמם באמצעות למידת מכונה, ועד למודלים מוכנים מראש שניתן ליישם על מגוון מערכי נתונים כדי לפתור אתגרים כמו זיהוי תמונות וניתוח טקסט. זה יכול לעזור לחברות להשיג זמן מהיר יותר לערך, להגדיל את הפרודוקטיביות, להפחית עלויות ולשפר את הקשרים עם הלקוחות.

איך להתחיל עם AI

צור קשר עם לקוחות באמצעות צ'טבוטים. צ'טבוטים משתמשים בעיבוד שפה טבעית כדי להבין לקוחות ולאפשר להם לשאול שאלות ולקבל מידע. צ'אטבוטים אלה לומדים עם הזמן כך שהם יכולים להוסיף ערך רב יותר לאינטראקציות עם לקוחות.

עקוב אחר מרכז הנתונים שלך. צוותי תפעול IT יכולים לחסוך כמויות עצומות של זמן ואנרגיה בניטור מערכת על ידי הכנסת כל נתוני האינטרנט, האפליקציות, ביצועי מסד הנתונים, חווית המשתמש ונתוני הרישום לפלטפורמת נתונים אחת מבוססת ענן המנטרת ספים אוטומטית ומזהה חריגות.

בצע ניתוח עסקי ללא מומחה. כלים אנליטיים עם ממשק משתמש ויזואלי מאפשרים לאנשים שאינם טכניים לבצע שאילתות למערכת בקלות ולקבל תשובה מובנת.

מחסומים למיצוי מלוא הפוטנציאל של AI

למרות ההבטחה של AI, חברות רבות אינן מממשות את מלוא הפוטנציאל של למידת מכונה ופונקציות AI אחרות. למה? למרבה האירוניה, מסתבר שהנושא הוא, במידה רבה... באנשים. זרימות עבודה לא יעילות יכולות למנוע מחברות לקבל את מלוא הערך של יישומי הבינה המלאכותית שלהן.

לדוגמה, מדעני נתונים יכולים להתמודד עם אתגרים להשיג את המשאבים והנתונים הדרושים להם כדי לבנות מודלים של למידת מכונה. ייתכן שהם מתקשים לשתף פעולה עם חבריהם לקבוצה. ויש להם כלים רבים ושונים בקוד פתוח לניהול, בעוד שמפתחי יישומים צריכים לפעמים לקודד מחדש לחלוטין מודלים שמדעני נתונים מפתחים לפני שהם יכולים להטמיע אותם באפליקציות שלהם.

עם רשימה הולכת וגדלה של כלי AI בקוד פתוח, ה-IT בסופו של דבר מבזבז יותר זמן בתמיכה בצוותי מדעי הנתונים על ידי עדכון מתמיד של סביבות העבודה שלהם. בעיה זו מצטרפת לסטנדרטיזציה מוגבלת על פני האופן שבו צוותי מדעי הנתונים אוהבים לעבוד.

לבסוף, ייתכן שמנהלים בכירים לא יוכלו לדמיין את מלוא הפוטנציאל של השקעות ה-AI של החברה שלהם. כתוצאה מכך, הם לא נותנים מספיק חסות ומשאבים ליצירת מערכת אקולוגית שיתופית ומשולבת הנדרשת ל-AI כדי להצליח.

יצירת תרבות נכונה

להפיק את המרב מה-AI - והימנעות מהבעיות שמעכבות יישומים מוצלחים - פירושו הטמעת תרבות צוות שתומכת באופן מלא באקוסיסטם ה-AI. בסביבה מסוג זה:

• אנליסטים עסקיים עובדים עם מדעני נתונים כדי להגדיר את הבעיות והיעדים
• מהנדסי נתונים מנהלים את הנתונים ואת פלטפורמת הנתונים הבסיסית כך שהיא פועלת במלואה לניתוח
• מדעני נתונים מכינים, חוקרים, מדמיינים ומדגמים נתונים בפלטפורמת מדעי נתונים
• אדריכלי IT מנהלים את התשתית הבסיסית הנדרשת לתמיכה במדעי הנתונים בקנה מידה, בין אם במקום או בענן
• מפתחי אפליקציות פורסים מודלים באפליקציות לבניית מוצרים מונעי נתונים

מבינה מלאכותית לבינה אדפטיבית

כשיכולות הבינה המלאכותית עשו את דרכן לפעילות ארגונית רגילה, מונח חדש מתפתח: אינטליגנציה אדפטיבית. יישומי בינה מסתגלים עוזרים לארגונים לקבל החלטות עסקיות טובות יותר על ידי שילוב העוצמה של נתונים פנימיים וחיצוניים בזמן אמת עם מדע החלטות ותשתית מחשוב ניתנת להרחבה.

יישומים אלה בעצם הופכים את העסק שלך לחכם יותר. זה מאפשר לך לספק ללקוחות שלך מוצרים, המלצות ושירותים טובים יותר - כולם מביאים לתוצאות עסקיות טובות יותר.

AI כיתרון אסטרטגי הכרחי ויתרון תחרותי

בינה מלאכותית היא ציווי אסטרטגי לכל עסק שרוצה להשיג יעילות רבה יותר, הזדמנויות הכנסה חדשות ולהגביר את נאמנות הלקוחות. זה הופך במהירות ליתרון תחרותי עבור ארגונים רבים. עם AI, ארגונים יכולים להשיג יותר בפחות זמן, ליצור חוויות לקוח מותאמות אישית ומשכנעות ולחזות תוצאות עסקיות כדי להוביל לרווחיות רבה יותר.

אבל AI היא עדיין טכנולוגיה חדשה ומורכבת. כדי להפיק ממנו את המרב, אתה זקוק למומחיות כיצד לבנות ולנהל את פתרונות הבינה המלאכותית שלך בקנה מידה. פרויקט AI מוצלח דורש יותר מסתם העסקת מדען נתונים. ארגונים חייבים ליישם את הכלים, התהליכים ואסטרטגיות הניהול הנכונות כדי להבטיח הצלחה עם AI.

שיטות עבודה מומלצות להפקת המרב מ-AI

ה סקירת העסקים של הרווארד נותן את ההמלצות הבאות לתחילת העבודה עם AI:

• החל יכולות AI על אותן פעילויות שיש להן את ההשפעה הגדולה והמיידית ביותר על ההכנסות והעלות.
• השתמש בבינה מלאכותית כדי להגביר את הפרודוקטיביות עם אותו מספר אנשים, במקום לבטל או להוסיף מספר עובדים.
• התחל את יישום הבינה המלאכותית שלך במשרד האחורי, לא במשרד הקדמי (IT וחשבונאות ירוויחו הכי הרבה).

קבלת עזרה במסע הבינה המלאכותית שלך

אין ביטול הסכמה לשינוי בינה מלאכותית. כדי להישאר תחרותי, כל ארגון חייב בסופו של דבר לאמץ AI ולבנות מערכת אקולוגית של AI. חברות שלא יצליחו לאמץ AI בתפקיד כלשהו במהלך 10 השנים הבאות יישארו מאחור.

למרות שהחברה שלך יכולה להיות יוצאת דופן, לרוב החברות אין את הכישרון והמומחיות הפנימיים לפתח את סוג האקולוגית והפתרונות שיכולים למקסם את יכולות הבינה המלאכותית.

אם אתה צריך עזרה בפיתוח האסטרטגיה הנכונה וגישה לכלים הנכונים כדי להצליח במסע השינוי בינה מלאכותית שלך, עליך לחפש שותף חדשני עם מומחיות מעמיקה בתעשייה ופורטפוליו AI מקיף.

ספריית לימוד בינה מלאכותית

• מהו מדע נתונים?
  עסקים משלבים באופן פעיל נתונים סטטיסטיים עם מושגים במדעי המחשב כמו למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי לחלץ תובנות מביג דאטה כדי לתדלק חדשנות ולשנות את קבלת ההחלטות.
• מהי למידת מכונה?
  למידת מכונה, תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI), מתמקדת בבניית מערכות שלומדות באמצעות נתונים במטרה לבצע אוטומציה ולזרז את זמן ההחלטה ולהאיץ את הזמן לערך.
• חדשות ודעות בינה מלאכותית
  בינה מלאכותית, למידת מכונה ומדעי הנתונים משנים את הדרך שבה עסקים ניגשים לבעיות מורכבות כדי לשנות את המסלול של התעשיות שלהם. קרא את המאמרים האחרונים כדי להבין כיצד התעשייה והעמיתים שלך ניגשים לטכנולוגיות אלו.