גיליון 432 @ 07.12.2006
המטריקס - בינתיים זה רק סרט
רובוטים לא יטעמו בקרוב מפרי עץ הדעת. טלי גלסקי הלכה לחפש בינה מלאכותית אצל פרופ' משה זיפר
14:52 23/08/2004


בימים עמוסים במיוחד, כשהבית שלי הפוך, הבנזוג מרגיש זנוח ואפילו חתולי החצר מתגעגעים לנזיפותיי, אני חושבת להשיג לי מחליפה. מישהי שלא צריך לדבר איתה או לדאוג לצרכיה כשהיא מנקה פה קצת, יוצרת כתבות מהראיונות שאני עושה ומדברת עם העציצים. נאחזת בחיבתי לפלאי הטכנולוגיה, אני מקווה שעוד מעט זה יקרה - ויהיה לי רובוט.

זה לא הולך לקרות בקרוב, מנער אותי משרעפיי פרופ' משה זיפר מאונ' בן-גוריון שבנגב. "זה יקרה רק אם תהיה פריצת דרך ונצליח להמציא סוג חדש של מחשב שעובד על עקרונות אחרים לגמרי. אבל 'אני רובוט' לא קורה כי הסתבר שהמורכבויות של העולם הזה גדולות ממה שחשבנו".

מסתבר, שמה שאנחנו תופסים כטבעי, קשה מאוד ללמד רובוט לעשות. למשל, לקרוא את הכתבה הזו תוך כדי סינון כמות אדירה של גירויים ויזואליים ואודיטוריים. ללכת בלי להיתקל במכשולים, ולקום במקרה שכן נתקלים בהם. להבין שפה בלתי מפורשת, להפעיל אינטואיציה ולצחוק.

המורכבויות הללו מונעות מאיתנו לממש את חזונם של סופרי המדע הבדיוני וליצור "בינה מלאכותית", מונח שטבע ג'ון מקארתי בשנת 1956 בהתייחס למכונה שתתנהג בדרך שהיתה נחשבת לאינטליגנטית אילו אדם התנהג כך.

פרופ' זיפר, מהי בינה מלאכותית, ולמה כל כך קשה ליצור אותה?
"הגדרה של בינה מלאכותית - או אם נשתמש במונח המקורי, אינטליגנציה מלאכותית (Artificial Intelligence) - שמקובלת על כולם, קשה למצוא. אנחנו יכולים לזהות סממנים לאינטליגנציה, החל מהיכולת לשרוד ולהתרבות וכלה בפתרון בעיות מורכבות ומשחקי חשיבה. אבל, כמו שאמר ברוקס (חוקר בתחום ה-AI ובין ממציאי שואב האבק הרובוטי ט.ג.), 'פילים לא משחקים שחמט', וברוב שנות האבולוציה פיתחנו יכולת הישרדות. כשאומרים היום אינטליגנציה, חושבים על ילד שהוא גאון במתמטיקה או ילדה שמנגנת על פסנתר. יכולות כאלה פותחו רק באלפי השנים האחרונות, וזה רק פסיק במהלך האבולוציה האנושית".

"היות שאין הגדרה מקובלת לאינטליגנציה, לא ניתן לקבוע מהי אינטליגנציה מלאכותית. אבל רוב החוקרים כלל לא מתעניינים היום בשאלה זו, אלא משאירים אותה לפילוסופים. החוקרים מתעסקים בהגדרה אופרטיבית: יכולת שמתגלה אצל מחשב, ואם היתה מתגלה אצל אדם היינו מכנים אותה אינטליגנציה. דברים שהם לכאורה אינטליגנטים אילו היה עושה אותם בן אדם".

אתה מדבר על מבחן טיורינג, שמשווה בין מכונה לאדם?
"לא, מבחן טיורינג הוא כללי מדי. מחשב שמשחק שחמט מגלה יכולות שלו אדם היה מגלה, היינו קוראים לו אינטליגנטי. אבל הוא לא יכול לנהל שיחה. אפילו אלייזה, תוכנה פשוטה מאוד שלכאורה הצליחה לנהל שיחות נפש עם אנשים, לא יכולה לשטות בהם לאורך זמן. מהר מאוד מגלים שתשובותיה חוזרות על עצמן".

בעבר התייחסו חוקרים לפיתוח תוכנות למשחק שחמט כהתקדמות בתחום הבינה המלאכותית, בעיקר משום ששחמט נחשב להישג של המוח האנושי. אולם כיום רואים בה תוכנה שמממשת יכולת צרה של עיבוד מידע, שאינה מייצגת חשיבה של ממש.

"המדענים שבשנים הראשונות עבדו על תוכנות של משחקים נכשלו באופן מסיבי בגלל "כשל הצעד הראשוני" – קל יותר להגיע מאפס ידע לידע סביר מאשר מידע סביר לידע טוב. כלומר, מהר מאוד היו תוכנות ששיחקו דמקה ושח ברמה של מתחילים, וחשבו אז שתוך עשר שנים ימציאו תוכנה שתנצח בני אדם. אבל עד שהגיעו ל-Deep Blue לקח להם 40 שנה בערך. מסתבר שלא העריכו נכון את היכולות האנושיות".

האם מדעי המחשב לימדו אותנו משהו על חשיבה אנושית?
"לנו יש יכולות להגיב במצבים משתנים, יכולת של אדפטציה. Deep Thought לא לימד אותנו על אנושיות". המחשב שאותו מזכיר פרופ' זיפר הוא אב הטיפוס לשחקן השחמט Deep Blue של IBM, שככל הנראה קיבל את שמו ממחשב-העל מהספר "מדריך הטרמפיסט לגלקסיה", שנבנה כדי לתת לבני האדם תשובה לשאלת "החיים, היקום וכל השאר". לאחר שנים של עיבוד נתונים אינטנסיבי הגיעה התשובה: 42.

טיורינג טעה
אלן טיורינג, מחלוצי מדעי המחשב, האמין שהמוח האנושי הוא מכונת חישוב. אולם, שנים של מחקרים על מחשבים לימדו אותנו שייתכן שיש בנו יותר מזה. הזנת מחשבים במיליוני פריטי מידע לא הצליחה ללמד מחשבים להבחין בין משפטים כמו: 'זרקתי ספל על הקיר והוא נשבר' לבין: 'זרקתי פטיש על הקיר והוא נשבר' כל ילד יודע מה נשבר בכל משפט, אולם למחשב קשה להבין זאת.

אין ספק שאחת הבעיות המרכזיות היא הניסיון לבנות משהו שיחקה חשיבה אנושית, בלי שהבנו עד הסוף כיצד היא פועלת. אנחנו מעריכים שהמוח האנושי מורכב ממאה מיליארד תאי עצב (נוירונים), שעל תפקידם אנו יודעים באופן חלקי מאוד.

רוג'ר פנרוז (מתמטיקאי ופיסיקאי מאוניברסיטת אוקספורד ט.ג.) מציע דרך אחרת להסתכל על הנושא: במוח יש תהליכים קוונטיים, שהם הבסיס לאינטליגנציה. לכן לא נוכל לחקות את דרך החשיבה האנושית. אולם, פיתוחים במחשבים קוונטיים גורמים לנו להרים גבה נוכח טיעוניו

אז לא יהיה לי רובוט?
"רובוטים יש היום בתעשייה וברפואה, ומנסים גם לבנות רובוטים אוטונומיים, כלומר, רובוטים שיסתובבו בבית וינקו. אבל קשה מאוד להסביר לרובוט שמסדר את הצעצועים של הילדים מה ההבדל בין בובה ותינוק קטן. יש ניסיונות לשווק שואבי אבק אוטומטיים, משום שצריך ללמד אותם לא לשאוב חפצים כמו השעון היקר שירשתי מסבא שלי, שבמקרה נפל על הרצפה. יש רובוטים שמנקים מפעלים. אבל רוב המפעלים מסודרים בצורה קבועה ואין בהם הרבה דברים על הרצפה. לפעמים גם צובעים להם את הרצפה כדי שיעקבו אחר הסימונים וינקו על פיהם. סביבת הבית היא הרבה יותר דינמית".
שואב האבק הרובוטי Roomba  - יש או אין בינה? (מאתר Irobot)
שואב האבק הרובוטי Roomba - יש או אין בינה? (מאתר Irobot)
בסביבה כזו עלולים להיות מכשולים שיוציאו אותם מפעולה. "לילד לוקח שנה עד שנה וחצי ללמוד ללכת בלי להיתקל בחפצים. במאדים הרובוטים נתקעים אחרי כמה צעדים כי הם עולים על משהו ולא מסוגלים להיחלץ. לכן, לא בטוח שתוכלי לצאת מהבית ולהשאיר אותו לבד, יותר סביר שתמצאי אותו תקוע באיזו פינה או שהוא נתקל בספה ולא מצליח לזוז".

האם אפשר לקבוע שויתרנו על בינה מלאכותית?
פרופ' זיפר מסביר שלא ויתרנו, אלא שהורדנו ציפיות. "מה שעניין חוקר בשנות ה-70 לא מעניין חוקרים היום. לא בגלל שהתקדמנו, אלא מפני שהבנו כמה שזה מסובך. היום אין כמעט חוקרים שמנסים ליצור את האל 9000 מאודיסאה בחלל או את דאטה ממסע בין הכוכבים. היום מתרכזים בתוכנות "חכמות", תוכנות שמסוגלות לפתור בעיות בצורה חכמה. מדובר ב-AI חלשה".
מכאן לא תצמח התבונה
מכאן לא תצמח התבונה
כוונתו של פרופ' זיפר היא לחלוקה המקובלת בין AI (אינטליגנציה מלאכותית) חלשה וחזקה. בינה מלאכותית חזקה מתייחסת לניסיונות לבנות מכונות שמוחותיהם יפעלו כמו המוחות האנושיים, או מכונות בעלות יכולת חשיבה עצמאית שהיא שונה מהדרך שבה המוח האנושי עושה זאת. בינה מלאכותית חלשה מתייחסת למחשבים מתוחכמים, שמסוגלים לשמש כלי עזר חזק יותר.

"יש מערכות רפואיות, שמסוגלות להתמקד בנושאים ספציפיים. למשל, מערכת שיכולה לזהות סרטן. התוכנה יכולה לבדוק מה ההסתברות שיש סרטן במקרה כזה וכזה. מבחינת הרופא זה יותר מסתם להתבונן על בסיס נתונים. מצד שני, תוכנה כזו לא תעבור את מבחן טיורינג".

"הלכנו צעד אחורנית. מורה שלי אמר לפני שנים שתחום ה-AI מכיל את כל הדברים שקשורים במחשב ושאנחנו לא יודעים כרגע כיצד לבצע אותם. מאפיין אחד של תחום ה-AI הוא בעיות פתוחות. תחומים קלאסיים של מדעי המחשב קשורים לבעיות מתמטיות. אם קשה לאפיין בעיה או למצוא לה פתרון אנליטי מתמטי היא תיכנס תחת המטריה הרחבה של AI".

לדבריו של פרופ' זיפר, זהו תחום גמיש, שנושאים נכנסים אליו ויוצאים ממנו בהתאם להתפתחות המחקרית. "בעבר, ראיה ממוחשבת נחשבה לנושא של AI. היום זה תחום בפני עצמו. ה-AI מכיל נושאים שהם בחזית, זו מטרה נעה".

אז מה עושים היום ב-AI?
כדי לגלות מה מעסיק היום חוקרי בינה מלאכותית מפנה אותי פרופ' זיפר לאתר הכנס IJCAI-05 שמזמין חוקרים בתחום לשלוח מחקרים עבור מפגש פסגה שייערך בעוד כשנה. תחת הכותרת "List of area keywords" ניתן למצוא רשימה אלפביתית ארוכה של נושאים בתחום. לצד "חיים מלאכותיים" ו-"מציאות מדומה" נמצאים "lifelike characters" שעוסק בפסאודו האנשת מכונות (זוכרים את המהדק המעצבן של וורד שהתחלף בחתול וכלב?); "סוכנים" שמדלגים בין מחשבים ברשת, "עץ החלטות", שמאפשר פתרון בעיות ועוד.

פרופ' זיפר עצמו מתמחה בתחום ספציפי של AI שנקרא "חישוב מונחה טבע", שאת ההשראה שואב לאו דווקא מאינטליגנציה אנושית, אלא מהתבוננות בתהליכים טבעיים. מה המשמעות של גנים ממוחשבים, איך זה קשור לחקר החלל וכיצד אנו יכולים ללמוד מנמלים? על כך בחלק הבא של הכתבה.


קישורים נוספים:
מקרה טיורינג
האתר של פרופ' משה זיפר
גלילאו - תודעה קוואנטית
חקר הבינה המלאכותית 2 - לך אל הנמלה, חוקר


 
כל הזכויות שמורות 1999-2010 © נטוויז'ן בע"מ
קיבלת את ההודעה הזו כלקוח רשום לעיתון האלקטרוני "חיים ברשת". לפרטים נוספים שלח אי-מייל לכתובת service@netvision.net.il