האם לבינה מלאכותית יש דמיון?

מאת: ד"ר אילן ששון, מנכ"ל Data Science Group, מומחה לבינה מלאכותית ומרצה לתארים מתקדמים בפקולטה להנדסה באוניברסיטת תל אביב.

לאחרונה פרסם הניו-יורק טיימס כי עבודת אמנות שנוצרה על ידי בינה מלאכותית נמכרה  ב-NFT בסכום אסטרונומי של קרוב ל- 700 אלף דולר. עבודת האמנות "Sophia Instantiation" ('יצירת המופעים' של סופיה), נוצרה על ידי הרובוטית המפורסמת "סופיה", בשיתוף עם האמן אנדריאה בונצ'לו. היא כוללת קובץ וידאו בן 14 שניות, MP4, שמציג כיצד הפורטרט של סופיה, שנוצר על ידי האמן, מתפתח לתמונת פורטרט דיגיטלית על ידי הרובוטית עצמה. יצירת האמנות של הפורטרט שהודפסה על ידי סופיה, נמכרה אף היא במסגרת העסקה.

זוהי לא הפעם הראשונה שבה אנחנו לומדים על עבודות אמנות שנוצרות על ידי אלגוריתמים של בינה מלאכותית. אלגוריתמים אילו יכולים להפיק ולסנתז מגוון רחב של תמונות, שירה ומוזיקה שמפתיעים ביצירתיות שלהם. הישגים אלו מעלים את השאלה, האם יש לבינה מלאכותית דמיון והאם תוכל להגיע לרמת התבונה והיצירתיות של בני אדם ומעבר לה?

אנו מוקפים ללא עת בידיעות חדשותיות המסקרות טכנולוגיות בינה מלאכותית במגוון תחומים כדוגמת עיבוד תמונה, ניתוח שפה טבעית, מכונות אוטונומיות, מנועי המלצה ועוד. אם כי יכולות אילו ואחרות נופלות תחת ההגדרה של 'בינה צרה'  (Narrow AI), אשר לעיתים אף מתחרות בהצלחה מרובה ביכולת אנושית זהה, לדוגמא בזיהוי ותיוג תמונות.

אבל אל לנו לטעות, אנו עדיין חסרים את ההבנה המלאה של הבינה האנושית כפי שמתרחשת במוח שלנו – עדיין לא הצלחנו למפות את כל 'גושי הידע הערמומיים' של התודעה האנושית. הגביע הקדוש של תחום הבינה המלאכותית, הקרוי 'בינה כללית' (General AI ), עשוי יום אחד לאפשר למכונה יכולות למידה כלליות ואוטונומיות אשר משתוות לזה של תינוק הגדל להיות אדם בוגר. יכולת למידה זאת תהיה עצמאית, חוצת תחומים ורב גונית. היא לא תדרוש יכולת אימון מונחית (supervised) הנשענת על מספר עצום של דוגמאות למידה – כפי שרשת נוירונים מלאכותית נדרשת לצורך לימוד מטלה פשוטה יחסית כדוגמת זיהוי עצמים מוגדרים בתמונה.

המשימה העיקרית של General AI  היא להבין את האינטליגנציה האנושית ולשחזר אותה בצורה מלאכותית. הדעה הרווחת בקרב קהילת מדעני הבינה המלאכותית אינה מתייחסת לשאלת 'האם' אלא לשאלת ה'מתי' אירוע כזה יקרה? הטענה הכללית היא כי יום אחד נגיע לשלב, בו חומר או מכונה, ירכשו ויסגלו לעצמם יכולות למידה כאילו המשתוות למוח הביולוגי האנושי.

הספקנים בין אותם מדענים ממקמים יום זה החל משנת 2070, כאשר האופטימיים מנבאים כי יום זה קרוב ממה שנדמה לנו. ועד אשר יום זה יגיע, לנו נותר לדמיין איך תראה מכונה או יצור על-תבוני שכזה, שיהיה חכם מכל בני האדם ומכל האנושות גם יחד. האם זה יהיה מחשב-על, רובוט, רשת מחשבים או אולי רקמת מוח אנושית המחוברת למכונה…

כיצד בינה מלאכותית יוצרת ואן גוך?

מכונות לומדות בדרך שונה לחלוטין מבני אדם. יכולת האבסטרקציה, היכולת שלנו להכליל, היא ייחודית לבינה האנושית. לשם ההמחשה, אנו ניחנו ביכולת למידה שאינה נזקקת למגוון עצום של דוגמאות מתויגות – תינוק לא מגיע לעולם עם ידע מוקדם על כוח המשיכה אבל מעט מאוד מקרים יכולים ללמד אותו כי צעצוע שנופל מהשולחן יכול להישבר. ניקח דוגמה פשוטה נוספת, ילד יכול לזהות מהו סיר מטבח אחרי שיראו לו אותו מספר פעמים, אם כי הוא עשוי להחליט להכות ולשחק בו כמו בתוף. מכונה שתראה מישהו מתופף בסיר כמו בתוף, עלולה לזהות את החפץ כתוף ולא כסיר וייתכן שאפילו לא תצליח להחליט באיזו חפץ מדובר,  זאת בשל נדירות המצבים של שימוש בסיר כתוף ולא ככלי בישול, לצורך ההמחשה.

לכן, בינה מלאכותית, שמייצרת  ומסנתזת כיום עבודת אמנות, בעזרת אלגוריתמים מסוג Generative Adversarial Network  (GAN)  לדוגמא, יודעת לעשות זאת מתוך מכלול כללים ומאפיינים שלמדה מהרבה מאד קורפוסים אומנותיים המוצגים לה בשלב האימון. היא יודעת אפילו לחבר בין מספר גורמים ליצירת מוצר חדש. לדוגמה, אלגוריתמים מסוימים יודעים לשלב בין תמונה של חתול לתמונות של ואן גוך ולייצר תמונה של חתול בסגנון משיכות המכחול האופייניות של ואן-גוך (Neural Style Transfer).

אולם השאלה המסקרנת ביותר היא אם הייתי מציג למכונה את כל יצירות האומנות בעולם, האם היא היתה יכולה לנחש או לנבא מה תהיה התמונה הבאה של פיקאסו לדוגמא? האם היא היתה יכולה לנחש את הקוביזם מראש בהינתן שהיתה יכולה ללמוד רק מיצירותיו הקודמות של האומן בתקופות הכחולה והוורודה לדוגמא? האם המכונה היתה יכולה לנבא את פריצת הדרך המהותית הבאה בעולם האמנות ובכלל כל סוג של שינוי מהותי וטרנספורמטיבי בכל תחום חיים באשר הוא? האם זאת האינטליגנציה האנושית שהמכונה עדיין חסרה?

מהלכי משחק חכמים מעבר לכל דמיון  אנושי

במשך שנים נחשב משחק הלוח העתיק גו (Go) למורכב מעבר להישג ידם של האלגוריתמים המשוכללים ביותר. מספר הצירופים האפשריים בו מגיעים למספר אסטרונומי בלתי נתפס של מספר האטומים ביקום  כולו. אולם, בשנת 2016 חברת הבינה המלאכותית  DeepMind, כיום בבעלות גוגל, זעזעה את העולם בכך שהביסה את אלוף העולם הקוריאני לשעבר לי סה-דול ארבעה משחקים מול אחד עם מערכת ה- AlphaGo AI שלה. לתחרות הזאת בין מכונה לאדם היה הד עולמי ורבים הזהירו לכאורה מפני זן חדש של בינה מלאכותית (למידת חיזוק) שהיא חכמה ויצירתית יותר מאי פעם.

למידת חיזוק (Reinforcement Learning ) מבוססת על עקרון של למידה אינטראקטיבית עם סביבת מציאות משתנה הכוללת מצבי עולם שונים (states), כאשר כל פעולה (action) זוכה לתגמול (reward)  שלילי או חיובי. למידת חיזוק, בניגוד לשיטות למידה אחרות של בינה מלאכותית, אינה מניחה את קיומם המוקדם של נתונים ללמוד מהם, ודרך פעולתה מבוססת על למידה אקראית בחלקה, הכוללת אלמנטים של ניסוי-וטעייה למציאת דרך פעולה אופטימלית.

למידת חיזוק, במידה רבה מזכירה את הדרך בה תינוקות וגורי חיות לומדים – ניקח לדוגמא תינוק אשר נוגע בכוס מים רותחים. מן הסתם אנו לא נולדים עם מאגר נתונים של דוגמאות מתויגות של כוסות מים חמים או קרים על מנת שנוכל להנחות את התינוק בתהליך הלימוד שלו את העולם. הדרך של התינוק ללמוד היא על ידי ניסוי נגיעה מתמשך הכולל סדרה של תגמולים הנלמדים ונרכשים לאורך זמן. לפיכך ניתן להניח כי חלק מהעתיד של הבינה המלאכותית נמצא במקומות בהם אנחנו יכולים לרמוז על למידה אנושית ללא ידע מוקדם או נתונים היסטוריים ללמוד מהם.

מערכת ה- AlphaGo AI ניצחה את האלוף האנושי בזכות מהלכים חדשים, דמויי טעות ולא צפויים לחלוטין, ולעיתים אף תמוהים – מה שמוכיח כי היא פעלה ולמדה מעבר לכל מדריך אנושי של המשחק אשר קיים מזה אלפי שנים. המכונה 'חוותה' יצירתיות בממד אחר, לא מוכר לנו בני האדם. כאשר נשאל לי סה-דול בתום התחרות לתחושותיו הוא היטיב להגדיר אותם באומרו – המכונה לימדה אותי לשחק כפי שלא הייתי יכול ללמוד מאף שחקן אנושי אשר שיחק את המשחק הזה אי פעם. במובנים רבים יש בכך לרמז על אופן האינטראקציה בין המכונה לאדם בכל תחום בחיינו שבו לבינה מלאכותית יש השפעה של ממש. 

מבחן טיורינג וה"סופר-אינטליגנציה"

בשנת 2014 פורסם בכלי התקשורת כי לראשונה תוכנה צלחה את מבחן טיורינג, כלומר היא הצליחה לבלבל בוחן אנושי אודות מיהו המחשב ומיהו האדם. במקרה זה המנצח היה יוג'ין גוסטמן, תוכנה המתחזה לילד בן 13 מאודסה שבאוקראינה. הוא הצליח לשכנע 33% מהשופטים כי הוא אנושי.

אולם, ייתכן שבינה מלאכותית מתקדמת לאו דווקא תציג הצלחה במבחן טיורינג – אם היא באמת מתקדמת, היא תיכשל במבחן בכוונה וזאת על מנת שלא לחשוף את יכולותיה ובעיקר להסוות את כוונותיה האמתיות, אשר עשויות להיות זדוניות, אם כי לא בהכרח. זוהי תהיה מכונה ברמת אינטליגנציה גבוהה, ישות על-תבונית או "סופר אינטליגנציה", שמסוגלת לבצע מניפולציה ואפילו לשקר – ושקר ניתן ליצור רק אם יודעים להפעיל את הדמיון.

ביום שזה יקרה תפציע על הכדור הזה ישות על-תבונית שתהיה חכמה מכל יצור אנושי שחי פה אי פעם ומכל בני האדם גם יחד. הישות הזאת תהייה הבינה המלאכותית האולטימטיבית. זאת שתצמח מתוך התהליך המואץ של אבולוציה טכנולוגית שאנו בני האדם מקדמים ללא הרף. ביום הזה חומר יפתח בינה, תודעה ואמוציה אנושית שיאפשרו לו להיות מודע לעצמו ולסביבה. מכונה שכזאת תהיה בעלת מאפיינים אבולוציוניים והיא תוכל לשכפל את עצמה בקצב אקספוננציאלי ובעיקר להאיץ את עצמה לטווח קשב קצר במיוחד, שלא יאפשר לנו, בני האדם, את הריחוק הנדרש לבחינה ביקורתית.

האם הישות הזאת תסמן את תחילת הסוף של ההגמוניה האנושית על הכדור הזה? האם היא תהיה ההמצאה האנושית האחרונה? האם לא נזדקק יותר לרוח הדמיון וההמצאה האנושית?

יש הטוענים שהתבונה העליונה הזאת כבר לא תהיה שייכת לנו בני האדם, שהעולם שלנו יהפוך להיות היפר טכנולוגי והעליונות האנושית תפנה את מקומה לעליונות טכנולוגית.

הספקנים בנינו ודאי יטענו כי תמיד נוכל לכבות את ישות העל הזו או לנתקה מן החשמל אבל ייתכן שהדבר לא יתאפשר לנו. אתה יצרתני אבל אני אדונך –  כך תאמר המכונה לאדם הראשון שיפגוש אותה. כמובן שיום זה עדיין רחוק אך מומחי ה-AI מובילים בעולם סבורים כי לא מן הנמנע שבעתיד כלשהו הוא אכן יגיע.

מן הראוי להזכיר את  הטענה הנגדית השוללת קיום של מכונת-על שכזאת בטיעון הרחב כי מכונה שלא חוותה ילדות, תהליך התבגרות, קיומם של קשרים חברתיים וחיים של ממש לא תוכל להגיע לעולם לדרגת האינטליגנציה של המוח האנושי. למרות שטענה זאת  מייצגת דעת מיעוט, היא עדיין רלבנטית לדיון זה.

לסיכום, "בינה מלאכותית" היא מושג מתעתע. אם בעתיד נבין לפרטי פרטים את הבינה האנושית, נהיה מסוגלים לייצג אותה במכונה. אולם בפועל, אנו עדיין חסרים את ההבנה המלאה של המנגנונים המחשבתיים הפועלים במוח הביולוגי, המוח הוא עדיין בגדר אחת החידות הגדולות בעולם.

יחד עם זאת, כבר היום אנחנו נוכחים בכך שמכונה יכולה לעיתים  ללמוד מעבר לכל דמיון שלנו, וזה היתרון הגדול שלה. המוח האנושי, למרות יכולת ההכללה המופלאה שלו, הוא עדיין "מכונה" בעלת מגבלות ביחס לכל מחשב רגיל. לדוגמא גודלו הפיזי עדיין מהווה חסם במונחי כמות הזיכרון, הנוירון האנושי פועל בתדירות של כ- 200 Hz/sec שהיא פחותה לאין שיעור  מכל רכיב סיליקון, כמו כן מהירות הזיק החשמלי במוח היא בערך m/sec 100 לעומת המהירות העצומה פי כמה וכמה בשבב מחשב רגיל, ולבסוף למוח מגבלת עייפות ביכולת לקבל החלטות, בעוד שמכונה יכולה לתרגל וללמוד בקצב עצום ללא הפסקה וללא מנוחה או הפוגה.

אז אולי הגיע הזמן להשיב מחדש ולתבוע את האחריות לעתיד הדיגיטלי שלנו בנו, בני האדם, ולתכנן עתיד שבו במקום לחשוש מ"עליית המכונות", נתרכז בהזדמנויות הלא נתפסות הגלומות באינטראקציה האפשרית  בין המכונה לאדם. אותו שיתוף פעולה אשר בו השלם גדול לאין שיעור מסכום שני חלקיו, שיתוף פעולה  אשר לבסוף יהיה המפתח להמשך הקיום והשגשוג  שלנו כבני האדם, לא רק על הכדור הכחול הזה, אלא גם במקומות אחרים.