לאור פריצות הדרך האחרונות במחקר הבינה המלאכותית נראה כי מכונות בעלות תבונה, יכולת חישה, המסוגלות להבין פקודות מילוליות, לזהות תמונות, לנהוג במכוניות ולשחק משחקים טוב יותר מאיתנו נראית באופק. כמה זמן ייקח עד שהם יתהלכו בינינו?
כתב: ארנד הינטז, Hintze עוזר פרופסור לביולוגיה אינטגרטיבית להנדסה ולמדעי המחשב, אוניברסיטת מישיגן
לאור פריצות הדרך האחרונות במחקר הבינה המלאכותית נראה כי מכונות בעלות תבונה, יכולת חישה, המסוגלות להבין פקודות מילוליות, לזהות תמונות, לנהוג במכוניות ולשחק משחקים טוב יותר מאיתנו נראית באופק. כמה זמן ייקח עד שהם יתהלכו בינינו?
דו”ח טרי של הבית הלבן העוסק בתבונה מלאכותית, מביע ספקנות. לדברי מחבריו, סביר להניח שבעשרים השנים הבאות לא נראה מכונות בעלות אינטלגנציה רחבה הדומה או עולה על זו של בני אדם.” עם זאת לפי הדו”ח, בשנים הקרובות נראה יותר ויותר מכונות שתעלינה על הביצועים האנושיים ביותר ויותר משימות. אבל מחברי הדו”ח החמיצו כמה נקודות חשובות.
בתור חוקר בינה מלאכותית, אני מודה שזה נחמד שהשדה שלי נמצא ברמה גבוהה על סדר היום של הממשל האמריקאי, אך הדו”ח התמקד כמעט אך ורק במה שאני מכנה “הסוג המשעמם של הבינה המלאכותית” ולא עוסק בשאלה כיצד האבולוציה יכולה לעזור לנו לפתח מערכות בינה מלאכותית משופרות וכיצד מודלים חישוביים יכולים לעזור לנו להבין כיצד התפתחה האינטליגנציה האנושית שלנו.
הדו”ח מתמקד במה שניתן לכנות כלי בינה מלאכותית של המיינסטרים: למידת מכונה ולמידה עמוקה. אלה הן מיני טכנולוגיות שהצליחו לשחק “סכנה!” היטב ואפילו לנצח את בני אדם במשחק המסובך ביותר שהומצא אי פעם – GO. המערכות התבוניות הנוכחיות הללו מסוגלות להתמודד עם כמויות עצומות של נתונים ולבצע חישובים מורכבים במהירות גבוהה, אך הם חסרים מרכיב המפתח בבניית מכונות חשות ובעלות תבונה כפי שאנו צופים שיהיו בעתיד.
אנחנו צריכים לדאוג ליותר מאשר מכונות שיודעות ללמוד. אנחנו צריכים להתגבר על הגבולות בין ארבעת הסוגים השונים של בינה מלאכותית, את המחסומים מפרידים את המכונות מאתנו – ואותנו מהם.
סוג 1 – מכונות תגובתיות
הטיפוסים הבסיסיים ביותר של מערכות בינה מלאכותית הם תגובתיות גרידא, ואין להם היכולת לזכור ולפיכך גם הם אינם יכולים להשתמש בחוויות עבר כדי לקבל החלטות נוכחיות. “כחול עמוק”, מחשב השחמט של יבמ, אשר ניצח את רב אמן הבינלאומי גארי קספרוב בסוף שנות התשעים, הוא הדוגמא המושלמת לסוג זה של מכונה.
“כחול עמוק” יכול לזהות את הכלים על לוח שחמט ולדעת כיצד לבצע את כל המהלכים. הוא יכול לערוך תחזיות לגבי הפעולה הבאה שלו ושל היריב שלו. הוא יכול לבחור את המהלכים האופטימליים ביותר מבין האפשרויות.
אבל אין לו שום מושג על העבר וכל זיכרון של מה שקרה בעבר. מלבד כללי השחמט הבסיסיים כמעט לא משתמשים בהם כדי שלא יחזרו על אותו מהלך שלוש פעמים. כחול עמוק התעלם מכל מה שקרה לפני הרגע הנוכחי. כל מה שהוא עושה זה להסתכל על הערכות הכלים בלוח השחמט כפי שהיא כעת ולבחור מתוך מספר צעדים אפשריים.
סוג של אינטליגנציה זו כרוכה במתן יכולת למחשב להבין את העולם ולפעול לפי מה שהוא רואה. חוקר הבינה המלאכותית רודני ברוקס טען כי עלינו לבנות מכונות רק כך. הסיבה העיקרית לדעתו הייתה שאנשים הם לא כל כך טובים בתכנות מדוייק של עולמות מדומים לשימוש המחשב, ולכן עדיף לתת לתבונה המלאכותית לבנות “ייצוג” של העולם.
אנו מתפעלים מכך שלמכונות התבוניות הנוכחיות אין תפיסה כוללת של העולם, לכל היותר יש להן תפיסה מוגבלת וממוקדת בתחומים מסוימים. החדשנות של “כחול עמוק” לא היתה בהרחבת תחום התסריטים האפשריים שהמחשב ישקול, אלא להפך, המפתחים מצאו דרך לצמצם את שדה הראיה, ולוותר על בחינת תסריטים רבים בהתבסס על הדירוג שקיבלו. בלי יכולת זו, “כחול עמוק” היה צריך להיות מחשב הרבה יותר חזק כדי לנצח את קספרוב.
באופן דומה, AlphaGo של גוגל, אשר הביס אלופי עולם אנושיים במשחק Go לא נדרש להעריך את כל האפשרויות העתידיות. שיטות הניתוח שלו היו יותר מתוחכמת מאשר “כחול העמוק” מכיוון שהוא מעריך את התפתחות המשחק באמצעות רשתות עצביות. שיטות אלה מאפשרות לשפר את היכולת של מערכות בינה מלאכותית לשחק משחקים ספציפיים יותר, אבל לא ניתן לשנות אותן בקלות או ליישם זאת על מצבים אחרים. אין בדמיונם הממוחשב אלא רעיון של העולם הרחב – כלומר הם אינם מסוגלים לתפקד מעבר למשימות הספציפיות שהוקצו להם.
תוכנות אלה לא יכולות להשתתף באופן אינטראקטיבי בעולם בדרך בה אנו מדמיינים שיקרה יום אחד. תחת זאת, המכונות האלה יתנהגו בדיוק באותו אופן בכל פעם שהן נתקלות באותו מצב. זה יכול להיות טוב מאוד להבטחת אמינות במערכות בינה מלאכותית אבל זה רע אם ניתן למערכת כזו לנהוג במכונית אוטונומית כאשר היא תצטרך להגיב להפתעות בעולם האמיתי. מערכות בינה מלאכותית פשוטות אלה לעולם לא יתעייפו, ישתעממו או יהיו עצובות.
סוג 2 – זיכרון מוגבל
בסוג זה אנו מוצאים מכונות שיכולות לזכור את העבר ולהשתמש במידע הזה. מכוניות ללא נהג כבר עושות זאת. לדוגמה הם שומרים על מרחק ממכוניות אחרות באמצעות שליטה על המהירות והכיוון. דבר זה לא יכול להיעשות ברגע אחד אלא מצריך זיהוי עצמים ספציפיים וניטורם לאורך זמן.
תצפיות אלו מתווספות לייצוגים המתוכנים מראש לתפיסה של המכונית האוטונומית את העולם אשר כוללים גם סימוני נתיבים, רמזורים ומרכיבים חשובים אחרים כמו עקומות בכביש. הם גם כוללים הנחיות מתי לעבור נתיב כדי למנוע פגיעה במכונית סמוכה. אבל פיסות אלה של העבר הן חולפות. זיכרונות אלה אינם נשמרים כחלק מספריית הניסיון של המכונית, נהגים אנושיים מעבדים ניסיון של שנים מאחורי ההגה.
אז איך אנחנו יכולים לבנות מערכות בינה מלאכותית שיהיה להם ייצוג מלא של העולם, שיוכלו לזכור את החוויות שלהם וללמוד כיצד להתמודד עם מצבים חדשים? ברוקס צדק בכך שמאוד קשה לעשות את זה. המחקר שלי בשיטות בהשראת רעיון האבולוציה של דארווין יכולות להתחיל לפצות על חסרונות האדם על ידי מתן יכולות למכונות לבנות ייצוגים משלהם.
סוג 3: תבונה מלאכותית ותורת הנפש
זו תהיה הנקודה שתפריד בין המכונות שיש לנו היום לבין המכונות שנבנה בעתיד. ואולם צריכים להיות ספציפיים יותר בדיון על סוג הייצוגים שהמכונות יידרשו ליצור. מכונות מהסוג המתקדם יותר לא רק יצרו ייצוגים של העולם אלא גם אודות סוכנים אחרים וישויות אחרות בעולם בפסיכולוגיה הדבר מכונה “תורת הנפש” (theory of mind”) – ההבנה כי בני אדם, יצורים ועצמים בעולם הם בעלי יכולת חשיבה ורגשות שמשפיעים על התנהגותם.
חשוב לדעת כיצד נוצרו חברות האדם. יהיה קשה ואף בלתי אפשרי להסתדר מבלי לדעת על מניעיו וכוונותיו של הצד השני, ומה הוא יודע עלי או על הסביבה תוך שיתוף פעולה. אם מערכות בינה מלאכותית אכן יתהלכו אי פעם בינינו, הן יהיו צריכות להיות מסוגלות להבין כי לכל אחד מאתנו יש מחשבות ורגשות וציפיות איך אנו מצפים שיטפלו בנו והם יצטרכו להתאים את התנהגותם בהתאם.
סוג 4: מודעות עצמית
השלב האחרון של פיתוח בינה מלאכותית הוא לבנות מערכות שיכולות ליצור ייצוג של עצמן. בסופו של דבר, אנו, חוקרי הבינה המלאכותית נידרש לא רק להבין את התודעה אלא גם לבנות מכונות שתהיה להן תודעה.
זה במובן מסוים הרחבה של תורת הנפש שהגדרתי בסוג השלישי של התבונה המלאכותית. תודעה גם מכונה “מודעות עצמית” ולא סתם. “אני רוצה את החפץ” זו הצהרה שונה לחלוטין מ”אני יודע שאני רוצה את החפץ”. יצורים בעלי תודעה מודעים לעצמם, מכירים את מצבם הפנימי והם יכולים לחזות רגשות של אחרים. אנו מעריכים כי מישהו שצופר מאחורינו הוא עצבני או חסר סבלנות, משום שזה מה שאנו מרגישים כשאנו צופרים לאחרים. בלי תורת הנפש, איננו יכולים ליצור סוגים כאלה של היקשים.
בעוד אנחנו כנראה רחוקים מיצירת מכונות בעלות מודעות עצמית, אנחנו צריכים למקד את המאמצים שלנו לקראת הבנה של תחומי הזיכרון, הלמידה והיכולת לבסס החלטות על חוויות עבר. זהו צעד חשוב להבנת האינטליגנציה האנושית עצמה. וזה חיוני אם אנחנו רוצים לעצב או לפתח מכונות שיוכלו לסווג את מה שהם רואים לפניהם באורח יוצא דופן.
לכתבה המקורית באתר The Conversation
עוד בנושא באתר הידען:
