"העיתונות האנושית תשרוד את עידן הבינה המלאכותית"

כך אמר ד"ר נעם למלשטריך-לטר, הדיקן המייסד של בית ספר סמי עופר לתקשורת במרכז הבינתחומי הרצליה, לדבריו, "העיתונאי בן האנוש איננו ז"ל כלל וכלל. הרובוט לא יכול להחליף אותו בסיקור מעניין. לנו, כבני אדם, יש יתרון עצום ברמת היצירתיות בתנאי שנבין להיכן העולם צועד. זה לא פשוט"

ד''ר נועם למלשטריך לטר, דיקן ומייסד בית הספר לתקשורת, המרכז הבינתחומי, הרצליה. צילום: ניב קנטור
ד"ר נועם למלשטריך לטר, דיקן ומייסד בית הספר לתקשורת, המרכז הבינתחומי, הרצליה. צילום: ניב קנטור

מאת יוסי הטוני, אנשים ומחשבים

"לבינה מלאכותית יש מגבלות ולכן העיתונות האנושית תשרוד את עידן הבינה המלאכותית. במקביל, גם העיתונאים יידרשו להיות מודעים לשינויים שעליהם לעבור כדי לפעול בעולם החדש", כך אמר ד"ר נעם למלשטריך-לטר, הדיקן המייסד של בית ספר סמי עופר לתקשורת במרכז הבינתחומי הרצליה.

ד"ר למלשטריך-לטר היה דובר המפתח בסיור שערך פורום IBI – Data Science מבית אנשים ומחשבים במרכז הבינתחומי. את המפגש פתח מוביל הפורום, מוטי סדובסקי, מנכ"ל DCS ייעוץ אסטרטגי למערכות מידע.

לבינה המלאכותית, אמר ד"ר למלשטריך-לטר, "יש מגבלות. כיום יש בוט עיתונאי, תוכנת מחשב הכותבת את הנרטיב העיתונאי בלי התערבות אנוש. הבוט יכול לנתח מידע רב במהירות הבזק, עם יכולת לכתוב סיפור עיתונאי המותאם לפרופיל הצרכן והאג'נדה של הלקוח".

"יש כיום 12 חברות מסחריות הבונות אלגוריתמים שכותבים נרטיבים שכאלה, ביניהן Narrative Science בארצות הברית, Tencent בסין ו-Yandex ברוסיה. האלגוריתמים קוראים, מנתחים ומביאים תובנות. הם מכונות לומדות, המתקנות עצמן תוך כדי תנועה", אמר למלשטריך-לטר.

"כשיש אנשים, יש רעשים נוראיים"
הוא ציטט את ריי קורצווייל, העתידן האמריקני יהודי, שאמר כי "ב-2029 מחשבים יוכלו לבצע כל עבודת אנוש וטוב יותר" ואת ההיסטוריון יובל נוח הררי, שאמר "בני אנוש יהיו חסרי ערך. רובוטים יעשו הכל. אנשים יצרכו סמים ובידור".

כמו כן ציטט למלשטריך-לטר גם את פרופ' דניאל כהנמן, חתן נובל לכלכלה, שאמר "איני רואה סיבה לשים גבולות לבינה מלאכותית. קשה לדמיין מצב בו כשיש מספיק נתונים – יישארו דברים שרק בני אנוש יוכלו לבצע. כשיש אנשים, יש רעשים נוראיים".

לדבריו, "הטעות הגדולה של כהנמן היא בראייתו את הרעשים כחיסרון. אני רואה בהם יתרון, כי הם מאפשרים למוח להיות יצירתי ברמות גבוהות יותר".

"יבמ חלוצה בתחום הנוירון המלאכותי, המדמה את זה הטבעי. הם התמקדו בשפה וחשיבה אנליטית, כיום הם עושים מהפכה: בונים מוח נוירו-סינפטי המתמקד בחושים. מטרתם היא לפתח מוח, לא רק בצד האנליטי, אלא עם חושים ותחושות", הוסיף למלשטריך-לטר.

"אבל למוח מלאכותי יש חשיבה אלגוריתמית, שילוב של מעגלים לוגיים של '0' ו-'1'. גאונות האדם היא לנצל זאת בצורה חכמה. הנוירון המלאכותי תוכנת לעבד מידע באופן 'רציונלי'. מידע מועבר מנוירון אחד לשני, רק אם יש מידע חדש. אלברט איינשטיין אמר כי 'מעולם לא הגעתי לתגליותי דרך הבנה רציונלית'", אמר.

לדבריו, "קיימות שלוש רמות של בינה מלאכותית. זו הצרה, החלשה, יכולה לפעול רק בהקשר, מתחום אחד מוגדר כגון המצאת תרופות או זיהוי תוכנות. חולשתה בכך שאי אפשר להעביר ידע ממתחם אחד למשנהו. הבינה המלאכותית השנייה, הכללית, משלבת תובנות מתחומים שונים עם יכולת חשיבה מופשטת. הצורה השלישית היא מוח מלאכותי יצירתי יותר ממוח אנושי בכל ממד אפשרי, Super AI", הסביר למלשטריך-לטר.

הוא אמר עוד כי "לבינה מלאכותית ישנן מגבלות. למרות כל הקידמה בפיתוחה זה 70 שנים – כל האלגוריתמים שפותחו אינם חורגים מבינה מלאכותית צרה. הם לא מצליחים לחקות מוח אנוש, שיכול לקשר בין תחומים שבינה מלאכותית צרה אינה יכולה".

"מחקרים מראים שיש קשר ישיר בין דמיון ותת הכרה ליצירתיות וחדשנות ברמה גבוהה", ציין ד"ר למלשטריך-לטר, וציטט את חוקרת מדעי הקוגניציה מרגרט בודן, לפיה "אין לצפות לחדשנות פורצת דרך מהבינה המלאכותית – היא פועלת בתוך מרחב המושגים שהוגדר לה".

פעילות העיתונאי
ד"ר למלשטריך-לטר תיאר את עבודת העיתונאי. פעילותו הראשונה, אמר, "היא איסוף נתונים. לא רק הוא עושה זאת, גם סוכנויות ממשלתיות וחברות טכנולוגיה עושות זאת – ובצורה טובה הרבה יותר מהעיתונאי. בשלב השני נעשה ניתוח של הנתונים. בינה מלאכותית מסייעת לעיתונאים, כלי ניתוח מייצרים תובנות ומאפשרים יכולות חיזוי, למשל על ידי סריקת רשתות חברתיות. פה, תפקיד העיתונאי האנושי חשוב מאד, בכך שהוא יודע להציב את השאלות הנכונות".

"הפעולה השלישית היא בניית הנרטיב. הסיפור העיתונאי עובר מהפכה: הסיפור העיתונאי החדש מורכב משילוב פלטפורמות. הרובוט ינתח את המידע ויכתוב טיוטה. העיתונות הופכת לעיתונות אימרסיבית (מוטמעת, מוטבעת), בה הצרכן רוצה להיות חלק מהחוויה. הסיפור העיתונאי החדש מורכב מפאזל מגוון של טכנולוגיות, לרבות שילוב מציאות מדומה. בינה מלאכותית לא מסוגלת להתמודד עם שילוב הטכנולוגיות. היא לא שם, והיא לא תהיה שם עוד שנים רבות. הבינה המלאכותית שפותחה עד היום היא מסוג הבינה הצרה, שאינה מסוגלת להתמודד עם מבנה הסיפור העיתונאי החדש", אמר.

למלשטריך-לטר סיכם באומרו כי "על העיתונאי ועל כל יוצר תוכן בעידן החדש. לחרוג מפעילותו העיתונאית המסורתית ולהפעיל עוד כלי עבודה ודפוסי התנהגות מקצועיים. עליו לנצל טכנולוגיות חדשות; עליו להשתמש באנשים אחרים היודעים לנצל טכנולוגיות אלו; עליו לשאול שאלות שהן חשובות לדמוקרטיה ולחופש האדם. בכל המקומות הללו – הבינה המלאכותית והרובוטים לא יהיו".

"תפקיד העיתונאי בן אנוש בעידן החדש הוא קריטי. עליו לספר את הסיפור החדש בצורה יצירתית ומעניינת. העיתונאי בן האנוש איננו ז"ל כלל וכלל. הרובוט לא יכול להחליף עיתונאי בן אנוש בסיקור מעניין. לנו, כבני אדם, יש יתרון עצום ברמת היצירתיות – בתנאי שנבין להיכן העולם צועד. זה לא פשוט", אמר.

שיתוף ב print
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook

2 תגובות

  1. האכזבות האחרונות מביצועי ווטסון בתחום הרפואה ובכלל מיישומי ווטסון, מראות כי יחלוף עוד כנראה זמן עד שהבינה תחליף את העיתונאים ולכן מחוייב לסייג ולגדר את דברי. לתקופה הקרובה שנים בודדות ייתכן והפרופסור צודק.
    בשלב ראשון ייתכן והטכנולוגיה של בינה לא בשילה עדיין. בכ"ז הבעיות הללו הן אתגרים לדעתי.

    https://www.ynet.co.il/articles/0,7340,L-5331307,00.html#autoplay

    הנאמר על דעת האמור בכתבה הנ"ל בלבד, ולא כהשמצה, וכ"א רשאי להביע את דעתו בשונה מזו ולמצוא סימוכין מנוגד לנושא הבינה.

  2. המרצה מדבר מהרהורי ליבו. כיום אין תוכנה שיכולה להחליף את האדם לפחות לא גלוייה, אולי ב deepmind יש. להערכתי או שאין או שיש ברמה של ילד קטן.
    לומר שבלתי אפשרי פירושו שיש גבול ליכולת היצירה האנושית של בינה מלאכותית. ואין גבול בכלל באף תחום.
    כמידת הבנתם של מדענים את המוח האנושי, גם דרך ניסויים בבינה מלאכותית כך תתקדם הבינה.
    במקצועות אחרים כמו פענוח מומחה MRI, ומשחק ב-60 משחקי אסטרטגיה הבינה כבר עובדת יותר טוב מאדם הכי טוב בתחום. הפרופסור רוצה לומר שזה יהיה יום עצוב אם יקרה וזה נכון, אבל כמי שעובד בתחום זה יקרה.
    הן תהיינה שונות מאיתנו, קרות יותר מאיתנו. תלוי לאן נכוון את הפיתוח. דוגמאות לאיך חקר בינה העמיק הבנתנו איך בינה צריכה להיות. לפני שנים אחדות כתב ד"ר איין גודפלו מאמר על בינה שבה במקום שחקן אחד ישנם 2 שחקנים שמתחרים ביניהם. המשחק זו כנגד זו מאיץ את הלמידה. הבינה שיצר מקצרת את זמן האימון ממיליון דוגמאות למידה ל 10,000. מלבד זה הבינה הזו יוצרת סרטים בתחום שנקרא styling שבה בוחרים את הסגנון למשל ואן גוך וסרט רגיל והבינה הופכת את הסרט לסרט בסגנון ואן-גוך.
    מאז נפתח תחום חקר multi-agent deep learning. בא חוקר אחר לדוגמא ד"ר דיוויד סילבר ואמר – הבינה תתחרה במשחק מול עצמה שבו היא מקבלת שכר ועונש. זה יצר תוכנה שמגיעה להישגי ביצוע הרבה יותר גבוהים מלמידה עמוקה בפני עצמה ונקרא reinforcement learning. העצוב והמדהים הוא שכגודל היצירה של בני אדם גודל התקדמות הבינה ואם כופלים במאות אלפי צוותי מחקר, האבולוציה שם מהירה.

    דוגמא נוספת: היה ברור שככל שמוסיפים יותר שכבות עצבים רבודות האבסטרקציה בהפנמה גדלה ועמה גדלים הביצועים. אבל מעל 5 שכבות הלמידה נכנסה לרוויה. מ 1998 עד 2012 הנושא נתקע. ב 2012 הציג אלכס קריצבסקי ביחד עם יהושוע בנג'יו מטורונטו רשת שבה קיימים מעקפים של שכבת עצבים לשכבות לא עוקבות שלה. כתוצאה ניתן היום לחבר 128 ויותר שכבות ללא רוויה. לקח 20 שנה, ואז קרתה מהפכה.

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

דילוג לתוכן