JOKOPOST | עיתון המאמרים והבלוגים המוביל בישראל

facebook twitter linkedin
  • ראשי » 
  • IT
  •  » המחשב עדיין לא חושב

המחשב עדיין לא חושב

עלייתה ושקיעתה של הבינה המלאכותית

המחשב עדיין לא חושב תמונה: Jtneill Gallery wikimedia commons
ינואר 07
12:11 2015

רעיון הבינה המלאכותית הנץ בשנות ה-50 בתקווה המרתקת שיפותחו אלגוריתמים שיוכלו לבצע תהליכי חשיבה. רבים (כותב שורות אלו ביניהם) התעלמו מהעובדה שהיה זה היפוך של רעיון, כי מלכתחילה הוגדרו האלגוריתמים כהגדרות או ניסוחים של תהליכים חישוביים, כלומר כאלו שאינם דורשים תושייה או תבונה כל שהיא בביצועם. המאמינים ניבאו אז שבתוך עשר שנים אלגוריתם יחבר יצירה מוסיקלית בעלת ערך, יגלה תיאוריה פסיכולוגית או יהיה מסוגל לתרגם בהצלחה משפה לשפה.

הנבואה הזו התבססה על האמונה שמחקר של התופעות שאותן חשבו ליצור באופן מלאכותי אכן יספק את הסחורה. התוצר המוצלח היחידי של המאמצים המחקריים האלו הייתה שפת התכנות LISP. זו שפה שעוצבה על ידי ג'ון מקארתי בהשראת המודל של אלונזו צ'רץ' להגדרת החישוביות – תחשיב למבדה. הביטוי "בינה מלאכותית" מיוחס למקארתי. עד היום שפת LISP בגרסאותיה השונות משמשת באוניברסיטאות רבות ללימוד עקרונות מדעי המחשב. שפת לוגו היא גרסה שלמה למדי של LISP.

בסוף שנות החמישים של המאה הקודמת היה די ברור שכדי להגדיר אלגוריתם לביצוע משימה נבונה (כמו למשל "תרגום מכני" – כך נקרא תרגום ממוחשב באותם ימים) יש צורך ביישום ידיעה אנושית מקיפה לא רק ביחס ללשון אלא גם ביחס לחיים. מורי, פרופ' יהושע בר הלל, מצא דוגמה כיצד "ידע עולם" נחוץ לאלגוריתם (ולאדם) כדי לדעת לתרגם את המשפט "The child is in the pen" מאנגלית. הוא הצליח לשכנע את קרנות המחקר של צבא ארצות הברית שאין טעם לתקצב מחקרים בתרגום מכני ללא פריצת דרך משמעותית ביצירת אלגוריתמים ה"יודעים ידע עולם". המחקר בנושא זה נבלם לגמרי.

ב-1962 נסעתי ללימודי הדוקטורט שלי באוניברסיטת מישיגן, בכוונה ללמוד על הבינה המלאכותית ולתרום לפיתוחה. פרופ' בר הלל ואני היינו חלוקים בדבר אפשרות פיתוח בינה מלאכותית משמעותית. בכל זאת, הוא עזר לי להתקבל לקבוצת המחקר שבראשה עבד ארתור ברקס, מי שהיה אסיסטנט של פון נוימן. בתוך שנה, בסמינריון על בינה מלאכותית, גיליתי שלא הושגו שום תוצאות חדשות מאז סוף שנות החמישים, ופניתי להתמחות בתחום אחר של מדעי המחשב.

בשנות השישים המאוחרות ניסו חוקרים לבצע פרויקטים שונים כדי לחשוף את עקרונות הבינה המלאכותית. למשל ב-MIT עבדו על "פרויקט היד והעין" לפיתוח מערכת "נבונה" השולטת בזרוע מלאכותית ובעין מלאכותית לצורך משחק פינג-פונג עם כדור פינג פונג וקיר אמתיים. כמו בכל פרויקט רציני של בינה מלאכותית, גם בפרויקט זה גילו החוקרים שכדי לפתור אלגוריתמית בעיה ממוקדת אחת, צריך למצוא פתרון מקיף לבינה מלאכותית בהיבטים כלליים ביותר. במקרה הזה, לא נמצאה דרך לפתח את "שחקן הפינג-פונג" ללא איתור זריז של אובייקטים בחלל הספרתי, זיהוי תבניות תנועה ותגובה מהירה מנתונים של מצלמה ספרתית. סביר להניח כי הקשיים המהותיים בדרך להגדרה אלגוריתמית של משימות כאלו הם שעמדו ברקע טענתו של לנייר בספרו "Who Owns the Future?" שללא מודעות אין אובייקטים, אלא רק חלקיקים או סיביות.

בשנות השבעים הביאו הכישלונות של הניסיונות הראשונים למצוא אלגוריתמים נבונים על-סמך עקרונות תבונה כלליים לשינוי כיוון. במקום לחקור את התופעות הדורשות בינה – כגון התנהגות לשונית, חשיבה מתמטית וכדומה – הוצע ברוב התלהבות לחקור את המומחים המצליחים בתחומים קריטיים, למשל מומחי ייצור, מומחי ניתוח ממצאים לגילוי נפט, רופאים וכדומה. כך נולדה "הנדסת הידיעה" – הנדסה של השיטות לתחקור מומחים כדי לדלות מהם נתונים על דרכי עבודתם ועל תוכני ידיעתם, נתונים שניתן להמיר לתכנה של "עובדות וכללי היסק" (עוד בנושא זה בספרה של פמלה מק-קורדק "מכונות חושבות: מחקר אישי בתולדות האינטליגנציה המלאכותית").

כך נולדה שפת התכנות PROLOG, שכל התכניות הכתובות בה מנוסחות כמערכות מומחה, דהיינו, כמערכות של עובדות וכללי היסק. תכנה הכתובה בפרולוג משתמשת בנתונים ובכללי ההיסק הספציפיים של התכנה להסקת המסקנות שמומחה היה מסיק מנתונים אלה. "מערכות המומחה" הוצגו אז כפתרון מצליח של הבינה המלאכותית ואפילו היו כאלו שחשבו שרעיון כזה מתאים ליישום בחינוך. ילדים התבקשו לבנות מערכות מומחה, מבלי להסתמך על מומחים.

כשקראתי לראשונה על "פרויקט הדור החמישי" (כך נקרא פרויקט ענק של פיתוח מערכות מומחה ביפן בשנות השמונה) העניין שלי בבינה מלאכותית ניצת מחדש. קראתי שפותחו כמה דוגמאות מרשימות של מערכות מומחה מדהימות – בניתוח מולקולרי של נתוני ספקטוגרמות של חומרים אורגניים, בהנחיית טיפול במחלות ורידים מסוימות, בפיתוח אוטומטי של מערכות מיתוג לבניית רכיבים ספרתיים וכדומה.

כאן התברר שדווקא ההצלחות הוכיחו שמשהו חסר מאוד בפיתוח הבינה המלאכותית. כל ההצלחות היו נקודתיות ולא היה ניתן ללמוד מהן דבר. בשפתו של פרופ' גבי סלומון במאמר "המחשב לא תורם ללמידה" (http://www.haaretz.co.il/news/education/1.1183474) אצהיר כי איי ההצלחה הללו, שעלו אלפי מונים על הצלחות של בתי ספר אלו או אחרים בשימוש פדגוגי בטכנולוגיה הספרתית, לא אפשרו הרחבה ל"יבשות", אפילו לא פותחו מערכות מומחה נוספות שהצליחו.

בסופו של תהליך רעיון הבינה המלאכותית שבק חיים. קיומם של אלגוריתמים לביצוע אסטרטגיות מוצלחות במשחקים הדומים לשח-מט היה ידוע למתמטיקאים כבר למעלה ממאה שנה. הניסיונות לפתח תכנה שתדע לשחק משחק כמו השח-מט התמקדו רק בבדיקת אפשרויות ובחישוב צעדים קדימה ולא בתכנון נבון של מהלכים. זאת הייתה בינה כביכול, המבוססת על עוצמתם של מחשבי ענק ויכולתם לבצע בדיקות רבות במהירות.

היום הבינה האנושית מגויסת, בדרכים שונות, להזנת נתונים למאגרים עצומים ("ביג דאטה") לצורכי סטטיסטיקות וקורלציות של התנהגות. התוצאות של סטטיסטיקות וקורלציות אלו מוצגות להדיוטות כאילו הייתה זו בינה מלאכותית של המחשבים הגדולים החבויים בענן. הנתונים הם מעשה ידי אדם, כמו האלגוריתמים שמבצעים את הניתוחים הסטטיסטיים שלהם. האמת צריכה להיאמר. ההנחה העומדת ביסוד "בינת הענן" היא שבמאגר גדול מספיק של נתונים שנלקטו מן הדרך שבה בני אדם מתמודדים בחיי היום-יום עם משימות הדורשות תבונה, חבוי ממוצע סטטיסטי, שהוא נבון יותר מתבונתם של מהנדסי הבינה המלאכותית של הדורות הקודמים. אבל צריך לזכור שכבר אין זו "בינה" שהיא מלאכותית. בקיצור, ביג דאטה הם בני-אדם.

אם אפשר ללמוד לקח מסדרת ההרפתקאות הזו, נוכל לנחש שגם בגרסה הנוכחית של "הבינה המלאכותית" יתברר שהצלחותיה תהיינה נקודתיות בלבד. כלומר, בתחומי פעולה מסוימים הממוצע הסטטיסטי של "ביג דאטה" יספק פתרונות, אך ברוב התחומים תתגלה שוב אי-האפשרות לסכם ולמצות את בינתנו שלנו בקבוצה סופית של טבלאות. בתחומים כאלה לא יאפשרו נתוני ה"ביג-דאטה" הסקה סטטיסטית של תהליכים בעלי ערך. כנראה היצירתיות הגלומה בבינה האנושית, גם אם אינה גלויה כל כך, מתנגשת חזיתית בתהליכים הסכמתיים ומונעת את אפשרות המרתה באלגוריתמים מנועי דמיון.

על המחבר / המחברת

יהושפט (שפי) גבעון

יהושפט (שפי) גבעון

פרופסור. לימודי פיסיקה, פסיכולוגיה ניסויית, ופילוסופיה לתואר ראשון ולימודי מתמטיקה לתואר שני (האונ' העברית). תואר שני ושלישי במדעי התקשורת והמחשבים (אונ' מישיגן).

10 תגובות

  1. עמית נ.
    עמית נ. ינואר 10 2015, 11:07
    פרופסור גבעון פקחת לי את העיניים

    אחרי כל מיני דיבורים והרצאות שלא הבהירו לי את התמונה הבנתי סוף סוף במה מדובר וגם למה לא צריך סתם להתלהב ולהסחף

    השב לתגובה
  2. יהושפט שפי גבעון
    יהושפט שפי גבעון ינואר 10 2015, 20:32
    פקיחת עיניים היא המקצוע שלי

    אני לא תמיד מצליח וכן זה משמח בכל פעם לשמוע על כך שעזרתי למישהו לפקוח את עיניו..
    תודה.

    השב לתגובה
  3. יקיר
    יקיר ינואר 12 2015, 12:01
    המרצים שלנו חושבים אחרת

    אני די השתכנעתי ממה שכתבת אבל המרצים שלנו ובמיוחד אחד שאני לא רוצה להגיד את שמו חושבים שהמחשבים יכולים לעשות הכל ואין גבול ואין מכשול שיעצור אותם

    השב לתגובה
    • יהושפט גבעון
      יהושפט גבעון ינואר 15 2015, 22:02
      תן למרצה הזה לקרוא את מאמרו המקורי של טיורינג

      שבו הוא לא רק מגדיר מה זה מחשב (הוא לא היחידי, אבל כל ההגדרות במוקדם או במאוחר הוכחו כשקולות לחלוטין) אלא גם מוכיח כמה מגבלות מוחלטות של המחשב. אז מי שרוצה שנחשוב עליו כמומחה לנושא צריך להוכיח תחילה שהבין את מה שטיורינג ידע להוכיח ואחריו עשרות חוקרים שהוכיחו מגבלות נגזרות נוספות.

      השב לתגובה
  4. חגי
    חגי מרץ 14 2015, 12:07
    אולי לא בקצב התחזיות

    אבל כל הזמן אני קורא על התקדמויות ופריצות דרך וכל שנה הטכנולוגיה המלאכותית עושה עוד יותר דברים חכמים.

    השב לתגובה
    • יהושפט גבעון
      יהושפט גבעון מרץ 28 2015, 09:34
      האם לא למדנו שצריך להיות עירניים כשקוראים??

      ראשית כל, "הטכנולוגיה" אינה עושה דבר, אלא בני אדם עושים. ללא תיכנות אין התקדמות במה ש"מחשבים יכולים לעשות".
      כדאי לך ללמוד כיצד "גוגל" "למד" לתרגם או לקרוא אותיות בדפוס לא קריא… מי שחכם הוא האדם, ואוי לנו אם נחשוב או אם נחנך את ילדינו לחשוב שיש "לוח חכם", ויש "כתה חכמה".. הדברים החכמים שקראת עליהם הם מעשי ידי אדם.

      השב לתגובה
  5. גלי
    גלי אפריל 21 2015, 11:16
    זה לא קצת הפוך ממה שקורה בסופו של דבר?

    אולי היו קצת תחזיות נמהרות אבל יש כל העת דיווחים על התקדמות משמעותית ביותר בתחום הבינה המלאכותית

    השב לתגובה
    • יהושפט גבעון
      יהושפט גבעון אפריל 23 2015, 01:27
      כל העת דיווחים על התקדמות?

      היו דיווחים בשנות החמישים (עם הצלחות מעניינות). היו שדיווחים עשרים שנה מאחר יותר. וכך הלאה. כמה מהדיווחים היו הצלחות מדהימות, אבל הן היו הצלחות נקודתיות. ללא הבנה יסודית של מה זו למידה, מה זו הבנה ומה זו ידיעה, תמיד יהיו דיווחים נקודתיים שלא יובילו לשום מקום.
      מלבד זאת, חלק ניכר מהניסיונות העכשיוויים להפקת בינה ממוחשבת הם עיבוד של פעולות אנושיות: זיהוי כתיבה, תרגומים של זוטות ועוד (באמצעות "ביג דאטא"). זאת איננה בינה מלאכותית אלא ניצול מתוחכם של בינה טבעית מבלי אפילו לתגמל את היוצרים.
      חוקר כמו הופשטטר התריע מפני התופעה שבה יוותרו על איכות הבינה כדי להתייחס אל תחליפים עלובים כאל בינה ולהכריז על הצלחות. תשאלו את מורי האוניברסיטאות מה קורה לתלמידים ולאיכות למידתם ואז תוכלו להבין מדוע תוכנות הבינה המלאכותית יכולות להיחשב כנבונות. יש לי דוגמה מחרידה מאחת האוניברסיטאות הטובות בעולם, אבל אני חושב שמוטב שאשקיע בהצגת העדויות על יכולת הלמידה של התלמידים שם בבלוג נפרד.

      השב לתגובה
  6. חגי
    חגי אוגוסט 03 2015, 13:26
    זה בדיוק האתגר

    וזה גם העתיד. יותר ויותר חלקים יפוצחו ויקודמו.

    השב לתגובה
  7. יהושפט גבעון
    יהושפט גבעון מרץ 28 2018, 20:28
    ניבוי העתיד ביחס ל"טכנולוגיה" הוא הימור מסוכן

    אפילו המומחים במאמצי הניבוי הזה, "העתידנים", שואבים את רוח הנבואה מסקירת יצרנים ותקוותיהם. אמונה בעתיד, מבלי להאמין ולהשקיע בחינוך היחיד, היא גלגול של עבודת האלילים. המתמטיקה והפיסיקה יכולות ללמד אותנו להיות צנועים באמונותינו. כמה אתגרים התבררו כמכשולים שאינם ניתנים למעבר. לא לכל בעיה יש פתרון.

    השב לתגובה

כתוב תגובה

הוסף תגובה:

<

* אני מתחייב לפעול על פי תנאי השימוש באתר


התגובות יפורסמו לפי שיקול דעת העורך

כתבות נוספות

פוסטים אחרונים בIT

יתר המאמרים במדור
Do NOT follow this link or you will be banned from the site!