בינה טבעית ומלאכותית: גישה פילוסופית ואנתרופולוגית
כשאנחנו אומרים שהמכונה "חושבת", "מבינה" ו"לומדת", אולי אנחנו בכלל מתארים את עצמנו... מסע מהיוונים הקדמונים, דרך עורבים וצמחים ועד ChatGPT, בחיפוש אחר מה שבאמת הופך משהו לאינטליגנטי
"לא ניתן ליצור דימוי של אלוהים בתור אלוהים. אך האם תוכל ליצור דימוי של התבונה, של האינטליגנציה? האם יש לה צורה כלשהי? האם לא פעולתה היא הדבר הבלתי-נתפס ביותר, זה שאינו ניתן לייצוג? אלוהים הוא בלתי-נתפס; אך האם אתה יודע מהי מהותה של התבונה?" לודוויג פוירבך
"לא התבונה היא שחושבת, אלא האדם" מריאנו ילה
הולדת האינטרנט (ARPANET) וה-World Wide Web (WWW) בשנות ה-70 של המאה ה-20 היוותה נקודת ציון ששינתה את הדרך שבה אנו מתקשרים. המאה ה-21 נפתחה בהתרחבות מאסיבית של הגישה לאינטרנט, וכן בהופעתן של רשתות 5G, "ביג דאטה" (Big Data), טלפונים חכמים, רשתות חברתיות ומחשוב ענן. התפתחויות אלו הובילו לקפיצה אקספוננציאלית באופן הטיפול במידע; אך המהפכה האמיתית הגיעה עם היישום של בינה מלאכותית (AI)[1] ומודלים של למידת מכונה (ML). כיום, נפוצים מאוד עוזרים וירטואליים כגון Siri או Alexa, מערכות תרגום אוטומטי, צ'אט-בוטים, האינטרנט של הדברים (IoT), ניתוח נתונים חזוי (predictive analytics) בתעשייה, ומעל לכל – מערכות בינה מלאכותית דוגמת ChatGPT, המייצרות תגובות בשפה טבעית. ללא ספק, אנו ניצבים בפני אחד מעמודי התווך של המהפכה התעשייתית הרביעית[2].
דבר זה מוביל אותנו, מנקודת מבט פילוסופית ואנתרופולוגית, לשאול את עצמנו אם בני האדם מצאו מתחרה העולה עליהם בחלק מהיכולות הקשורות לאינטליגנציה טבעית – כגון חשיבה, שיקול דעת, הסקת מסקנות, אינטואיציה ואף רגש – או שמא אנו עוסקים פשוט במכונה, יצירה והרחבה של האדם, המבצעת תהליכים חישוביים באמצעות שפות תכנות ואלגוריתמים מתמטיים.
יש להבהיר כי בחינת ההיקף האמיתי של מהפכה זו והשפעותיה על בני האדם אינה בגדר "נאו-לודיזם"[3] – אותה גישה המבקרת את השפעתן של הטכנולוגיה הדיגיטלית, האוטומציה והבינה המלאכותית על החברה. מדובר בבחינה ובניתוח של השאלה האם הפעולות החישוביות שמבצעים מודלים של בינה מלאכותית הן תהליכים "אינטליגנטיים" – כלומר, כאלה המחקים את היכולת האנושית הזו – או שמא מדובר, כפי שטוענים מצדדיה, בבינה אמיתית ומקורית המסוגלת אף להתעלות על הבינה האנושית.
בעיה של מושגים?
הכותרות שבהן נעשה שימוש בתקשורת או ברשתות החברתיות כדי להתייחס לבינה מלאכותית וליכולותיה, כוללות מונחים המעניקים לה אופי אנושי. הן יוצרות תחושה של עמידה מול כוח עולה, ושלפיה בני האדם מפסידים במערכה מול מכונות תבוניות. מצב זה מחייב הבהרה מושגית כדי להתמודד עם המציאות החדשה.
כאשר אנו מייחסים למודלים של בינה מלאכותית יכולות כגון אינטליגנציה, חשיבה, אינטואיציה, הסקה וכדומה – האם אנו מדברים על אותן יכולות המאפיינות בני אדם, או שמא אנו עוסקים רק במהלך מטאפורי שנועד לזהות ולהבין את התהליכים הפנימיים שלהם? אני סבור כי זהו חלק מהבלבול המושגי שבו אנו נתקלים בכל הנוגע להיקף השימוש במודלים אלו וליישומם. הבה ננתח את הנושא באמצעות השפה; ניתוח שכזה עשוי לסייע לנו להבין זאת טוב יותר.
השפה היא אחד המאפיינים העיקריים של תהליך ההפיכה לאנושי. רק האדם מסוגל לשלב את הסימנים העומדים לרשותו כדי ליצור משמעות. הבלשן צ'ארלס פ. הוקט[4] מונה חמישה-עשר מאפיינים המגדירים את השפה הטבעית, ומתוכם הוא מדגיש את אלו הקשורים ליצירת משמעות:
סמנטיות: הסימן תואם למשמעות מסוימת. זהו מרכיב יסודי בכל שיטת תקשורת.
שרירותיות: אין מתאם בין האות (או הצליל) לבין המסומן (המושג/המשמעות). לדוגמה, הפונמות המרכיבות את המילה "nothing" (כלום) אינן קשורות כשלעצמן למושג זה.
יצירתיות (פרודוקטיביות): מצב שבו קבוצה סופית של מרכיבים מאפשרת יצירה של מספר אינסופי-בפוטנציה של מסרים בעלי משמעויות שונות.
יכולת להטעות (פרבריקציה): המסר עשוי להיות שקרי במכוון.
קיומה של פונקציה מטא-לשונית, המאפשרת לשפה להתייחס לצורת הדברים שנאמרו, או לעסוק בשפה עצמה.
מנקודת מבט זו, ניתן לבטא את מגוון הגוונים שאנו מייחסים למילה "אינטליגנציה" באמצעות המושג "מילת-מזוודה". לואיס קרול, ביצירתו "מבעד למראה", מציג שיחה בין הדמויות אליס והמפטי-דמפטי; השניים מגיעים למסקנה כי קיימות מילים מורכבות הנושאות שתי משמעויות, והם מכנים אותן "מילות-מזוודה". מאוחר יותר, מרווין מינסקי[5] - מאבות הבינה המלאכותית - מאמץ מושג זה בנאומו "תודעה היא מזוודה גדולה" כדי לדון בצירופים לשוניים או ברעיונות "כפולים". הוא טוען כי אנו משתמשים במילים כמו "אינטואיציה" או "תודעה" כמילות-מזוודה, שכן הן משמשות אותנו לעיטוף רעיונותינו המעורפלים בנוגע לנפש, והן מכילות תעלומות שונות שטרם עלה בידינו להסביר. כך למשל, הוא מציין כי "זיכרון" הוא מילת-מזוודה שבה אנו משתמשים כדי לתאר – או ליתר דיוק, כדי להימנע מלתאר – עשרות תופעות שונות[6].
מהי אינטליגנציה?
הבה נבחן בקצרה את הפרשנויות שהעניקו מחברים שונים למושג האינטליגנציה, למשמעותו ולהיקפו. ניתוח המקור האטימולוגי של מילה מסייע לנו להבין את העושר ואת מגוון הדקויות שהיא מבטאת, וכן את האופן שבו היא התפתחה במרוצת הזמן. ביוונית העתיקה קיימות מספר מילים לציון "אינטליגנציה", ולכל אחת מהן דקויות משלה, בהתאם להקשר – פילוסופי, אתי, רוחני או מעשי – שבו נעשה בהן שימוש. המרכזיות שבהן עשויות להיות:
νόος (noos) / νοῦς (nous)
תודעה, שכל, הבנה. מונח זה מתייחס ליכולת לחשוב, להפעיל שיקול דעת או להבין את האלוהי ואת האנושי.
φρόνησις (phronēsis)
תבונה מעשית, שיקול דעת. זוהי אינטליגנציה המיושמת בפעולה הנכונה; אריסטו מקשר אותה למידה טובה (סגולה) אתית.
σοφία (sophia)
חוכמה. קרובה יותר לאינטליגנציה עמוקה או פילוסופית; מתייחסת לידע נעלה.
σύνεσις (synesis)
הבנה, כושר אבחנה. היכולת לתפוס רעיונות ולקשר ביניהם.
γνῶσις (gnōsis)
ידע, הבנה. מתמקדת יותר בידע שנרכש.
ἐπιστήμη (epistēmē)
מדע, ידע שיטתי. זוהי דרך מובנית יותר של ידיעה, כידע רציונלי.
בלטינית, המילה intelligence (אינטליגנציה) מקורה במילה הלטינית intelligentia, הנגזרת מהפועל intellegere, שמשמעותו "להבין" או "לתפוס". פועל זה מורכב מהמילים inter ו-legere ("לקרוא" או "לבחור"), דבר העשוי לרמז על היכולת לפרש או להבחין בדבר מה הנוגע לעובדה, לנסיבות או לחוויה. גם למושג הסנסקריטי "Viveka" יש היבט הקשור לאינטליגנציה – היכולת לראות בבירור מהו הדבר המהותי ומהי האמת.
בימי הביניים, המונח הלטיני intellectus – בייחוד בפילוסופיה הסכולסטית – התייחס לתפיסה שכלית ושימש לדיון בנפש, באל-מוות ובשכל הפועל. הוא שימש לתיאור יכולתה של התודעה להבין את המציאות; כך למשל בביטוי הלטיני "*Adaequatio rei et intellectus*" (הלימה בין הדבר לבין השכל), המתאר את האמת כהתאמה בין התודעה לבין האובייקט. תיאוריה זו, הידועה גם כתיאוריית ההתאמה, הוחזקה על ידי תומאס אקווינס[7], ונוסחה מחדש במאה העשרים על ידי אלפרד טרסקי כך שתחול גם על שפות פורמליות.
המונח "אינטליגנציה" הופיע לראשונה בטקסטים מדעיים הודות לפרנסיס גלטון[8] (1822–1911), אשר ראה באינטליגנציה תכונה תורשתית והיה מהמדענים הראשונים שהתייחסו אליה באופן שיטתי וניתן למדידה. מחקריו השפיעו על הפיתוח המאוחר יותר של מבחני אינטליגנציה. במאה העשרים, הציג הפסיכולוג אלפרד בינה[9] את המושג "מנת משכל" (IQ) כמדד לאינטליגנציה אנושית. מאוחר יותר, הציע הווארד גרדנר את תאוריית האינטליגנציות המרובות[10], והרחיב את המושג כך שיכלול ממדים כגון מוזיקה, תפיסה מרחבית ויכולת בין-אישית, בין היתר.
הוגה הדעות הגרמני הנס מגנוס אנצנסברגר[11] יורד לשורשי המושג "אינטליגנציה" ומתחקה אחר התפתחותו ההיסטורית בשפות אירופה. אנצנסברגר מונה את המונחים שבהם אנו משתמשים כדי לאפיין אינטליגנציה – או את היעדרה. לטענתו "כל מי שרוצה להיחשב מודרני חייב בהכרח להיות אינטליגנטי. ישנם אנשים המייחסים ערך רב לתכונה זו, אך מופתעים לשמוע שאיש אינו יודע בדיוק מהי אותה אינטליגנציה". מתוך המושג הרחב של האינטליגנציה עולים גוונים רבים המעשירים תכונה זו. המחבר מונה אותם: בעל ההיגיון, בעל ההבנה, בעל התובנה, החכם, בעל החשיבה הגבוהה, ההוגה מעמיקות, המחונן, בעל ראיית הנולד, המבריק, זריז-התגובה, שקול-הדעת, הדק-הבחנה, הקפדן, ועוד. זהו רפרטואר עצום של ביטויים, הממחיש כי האינטליגנציה אינה עניין שיש להקל בו ראש.
הפסיכולוג האמריקאי רוברט סטרנברג (Robert Sternberg)[12] גורס כי אינטליגנציה היא היכולת להסתגל לסביבה, לבחור בה או לשנות אותה כדי להשיג מטרות; היא אינה מתמצה בתוצאה של מבחן מנת-משכל (IQ) יחיד, אלא באה לידי ביטוי בשלושה סוגים: אנליטית, יצירתית ומעשית. עבור לב ויגוצקי (Lev Vygotsky)[13], האינטליגנציה נבנית באמצעות אינטראקציה חברתית, כאשר השפה משמשת ככלי הפסיכולוגי הבסיסי המאפשר לנו להפנים ידע ופעילויות מנטליות. הפילוסופית מרתה נוסבאום (Martha Nussbaum)[14] מדגישה את חשיבותן של אינטליגנציה רגשית ואתית כבסיס לאזרחות גלובלית וחומלת; היא מעודדת פיתוח של יכולת אמפתיה ודמיון לשם הבנת נקודת המבט של הזולת.
הבעיה הופכת למורכבת אף יותר אם משלבים בדיון את סוגיית קיומה של אינטליגנציה בקרב בעלי חיים וצמחים. זהו נושא שנוי במחלוקת. שוב אנו נדרשים להגדיר מהי אינטליגנציה, והאם היא קיימת – ולו באופן בסיסי – בהתנהגויות המסתגלות של פילים, פרימטים, עורבים או צמחים. עמנואל פוידבא (Emmanuelle Pouydebat), בספרה העוסק באינטליגנציה של בעלי חיים, מציינת כי "הרעיון שבני אדם הם אינטליגנטיים יותר ממינים אחרים מושרש עמוק, עוד בטרם בחינת העובדות, בתודעתם של אנשים רבים – מומחים והדיוטות כאחד. בקרב בעלי החוליות, היונקים והעופות הם האינטליגנטיים ביותר; ובתוך קבוצת היונקים, קופי-אדם, פילים ויונקים ימיים (לווייתנאים) נחשבים לבעלי האינטליגנציה הגבוהה ביותר"[15]. אך באיזו מידה קריטריונים אלה תואמים את המציאות? האם ניתן להשוות תכונה כמו אינטליגנציה בין מינים כה שונים?
לדברי המחברת, אינטליגנציה היא מושג שאינו ניתן להחלה פשוטה על עולם החי, שכן ההגדרות שלה נגזרות מקריטריונים סמנטיים אנושיים – וכמו רובם, הן מקשרות בין אינטליגנציה לבין שפה. תכליתן – אם יש להן תכלית כלשהי – היא להעריך את האינטליגנציה האנושית. בהקשר זה, ההשוואה בין אינטליגנציה אנושית לזו של בעלי-חיים צריכה להתמקד ביכולת ההסתגלות.
הסופרת וחוקרת הטבע ג'ניפר אקרמן, בהתייחסה לסוגיית האינטליגנציה של ציפורים, מציינת: "מדענים החוקרים בעלי חיים נוטים להימנע מהמונח 'אינטליגנציה', בשל הקונוטציות האנושיות הנלוות אליו... במחקריו על בעלי חיים, כתב אריסטו כי הם מפגינים מאפיינים של 'התכונות והגישות האנושיות' שלנו – כגון צייתנות או פראות, עדינות או נוקשות, אומץ או פחדנות, פחד או תעוזה, תשוקה או זדון, ובמישור השכלי – תבונה מסוימת. מאידך, אם תעז לטעון כי ציפורים ניחנות כיום במשהו הדומה לאינטליגנציה, לתודעה ולתחושות סובייקטיביות אנושיות, עלולים להאשים אותך בייחוס תכונות אנושיות לבעלי חיים (אנתרופומורפיזם), או בפרשנות התנהגותה של ציפור כאילו הייתה בן-אדם הלבוש בנוצות".[16]
סטפנו מנקוסו, בוטנאי וחוקר בתחום הנוירוביולוגיה של הצמח, הקדיש את עבודתו לחקר האינטליגנציה בצמחים. לאחר עשרות שנים של ניסויים, מתחילים לראות בצמחים יצורים המסוגלים לבצע חישובים, לבחור, ללמוד ולזכור[17]. מנקוסו טוען כי צמחים מתקשרים זה עם זה ומזהים את בני-מינם; בדומה לעולם החי, קיימים צמחים אופורטוניסטיים, נדיבים, ישרים ורמאים – כאלה המתגמלים את מי שמסייע להם ומענישים את מי שמנסה לפגוע בהם.
מאפיינים של אינטליגנציה, כגון למידה וזיכרון, קיימים בצמחים. מנקוסו תכנן ניסוי שבו הוא הפיל שוב ושוב עציצים ובהם צמחי Mimosa pudica (מימוזה ביישנית) מגובה של 15 ס"מ. בתחילה, הצמחים סגרו את העלים שלהם בתגובה לגירוי; אך לאחר מספר חזרות, הם חדלו להגיב בסגירת העלים. גם כעבור ימים אחדים, הצמחים עדיין זכרו שהגירוי אינו מזיק – כלומר, הם הטמיעו את החוויה בזיכרונם.
בינה מלאכותית
המונח "בינה מלאכותית", כפי שכבר ציינתי (ראו הערה 1), נטבע על ידי ג'ון מקארתי (John McCarthy)[18] בוועידת דרטמות' (Dartmouth Conference), שנערכה בקיץ 1956 במכללת דרטמות' (ניו המפשייר, ארה"ב). אירוע אקדמי זה נחשב לנקודת ההתחלה של הבינה המלאכותית כדיסציפלינה מדעית, והשתתפו בו דמויות כגון מרווין מינסקי (Marvin Minsky), קלוד שאנון (Claude Shannon) ונתניאל רוצ'סטר (Nathaniel Rochester). על פי מסמך ההצעה לוועידה, המחקר היה אמור להתבסס "על ההשערה שניתן, באופן עקרוני, לתאר כל היבט של למידה או כל מאפיין אחר של בינה בדיוק כזה, שמכונה תוכל לחקות אותו"[19]. המארגנים ביקשו לגלות "כיצד לגרום למכונות להשתמש בשפה, ליצור הפשטות ומושגים, לפתור סוגי בעיות השמורים כיום לבני אדם, ולשפר את עצמן". התחזיות בדבר התקדמות בתחום הבינה המלאכותית לא התממשו כפי שחזו יוצריהן. מממני הפרויקטים מצאו את התוצאות מאכזבות בכל הנוגע לתוכניות כלליות – אותן תוכניות שניסו לחקות היבטים של פעילות המוח האנושי. תחום הבינה המלאכותית עבר תקופה שזכתה לכינוי "חורף הבינה המלאכותית" (AI winter).
אריק לארסון, מדען מחשבים ומחבר הספר "המיתוס של הבינה המלאכותית" (The Myth of Artificial Intelligence)[20], מציין כי במהלך שנות ה-70 וה-80, הניסיונות לשלוט בבעיית הידע המבוסס על "שכל ישר" (common sense) או לפתור אותה עמדו במוקד מאמצי המחקר בתחום הבינה המלאכותית. הופעתה של רשת האינטרנט העולמית (World Wide Web) האיצה את תחייתה של הבינה המלאכותית, הודות לזמינות הגוברת של מאגרי נתונים עצומים. "אלגוריתמים של למידה מונחית (supervised learning) – כגון רשתות עצביות מלאכותיות, עצי החלטה ומסווגים בייסיאניים – היו קיימים במשך עשרות שנים במעבדות באוניברסיטאות. אולם, בהיעדר מאגרי נתונים נרחבים, הם טרם מימשו את הפוטנציאל שלהם בפתרון בעיות בעלות חשיבות, כגון זיהוי פנים, סיווג טקסטים, וזיהוי דואר זבל (ספאם) או הונאות."
באשר למונח "בינה מלאכותית", ג'ון האוגלנד (John Haugeland)[21] הציע לכנות את הבינה הנוצרת על ידי מכונה בשם "בינה סינתטית" (SI) – מונח חלופי ל"בינה מלאכותית" המצביע על כך שבינה של מכונה אינה חייבת להיות חיקוי או מלאכותית במובן כלשהו; היא עשויה להוות צורה של בינה אותנטית. הוא ערך אנלוגיה להשוואה בין יהלומים סינתטיים לבין אבני-דמוי-יהלום (rhinestones): רק היהלום הסינתטי הוא יהלום אמיתי.
הבינה המלאכותית מאתגרת את הבינה האנושית
לאחר שחלף הרבע הראשון של המאה ה-21, ובעקבות ההתקדמות ביישום הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI), השאלה העולה בדיונים רבים היא האם הטכנולוגיה הגיעה לרמת הבינה האנושית. האם הגענו לבינה מלאכותית חזקה או כללית (AGI) – שבה המכונה ניחנת בבינה אמיתית ובמודעות עצמית – או שמא מדובר בבינה מלאכותית חלשה, שבה מערכות מחשב רק מדמות התנהגות תבונית? אילו השלכות אתיות נובעות מכך?
חוקרים בתחום הבינה המלאכותית הציעו תשובות שונות לשאלות אלו. ריי קורצווייל, לשעבר מנהל ההנדסה בגוגל, חזה בספרו "עידן המכונות הרוחניות" (The Age of Spiritual Machines) כי מכונות יוכלו לעבור את מבחן טיורינג[22] בשנת 2029: "עד שנת 2029, מחשבים יעברו את המבחן, אם כי תקפותם של מבחנים אלו נותרה נושא למחלוקת ולדיון פילוסופי". סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, סבור שבינה מלאכותית כללית (AGI) היא יעד קרוב, וכי היא עשויה להתעלות על בני אדם במשימות אינטלקטואליות רבות במהלך העשור הקרוב: "אם בינה מלאכותית מסוגלת לבצע עבודה שלמה באופן אוטונומי, הרי שאנו ניצבים בפני מה שמכונה 'בינה מלאכותית כללית'"[23]. ג'פרי הינטון, חתן פרס נובל לפיזיקה וחלוץ בתחום הלמידה העמוקה, סייע בפיתוח הבינה המלאכותית המודרנית והביע חשש מכך שהיא עלולה לצאת משליטה: "רוב המובילים בתעשיית הטכנולוגיה ממעיטים בערכן של הסכנות הטמונות בבינה מלאכותית בשיח הציבורי". יהושע בנג'יו, חוקר מוביל בתחומי הבינה המלאכותית והרשתות העצביות, סבור כי יש להחיל רגולציה מחמירה על בינה מלאכותית וכי אין לאפשר לה לעלות על האינטליגנציה האנושית ללא מנגנוני הגנה אתיים. יאן לקון, המדען הראשי לבינה מלאכותית בחברת Meta (פייסבוק), סבור שבינה מלאכותית יכולה להגיע לרמות אנושיות בתחומים מסוימים, אך אינו צופה התעלות מוחלטת על האינטליגנציה האנושית בעתיד הקרוב.
אריק לארסון טוען כי רבות מההבטחות הנוגעות לבינה מלאכותית – ובמיוחד למה שמכונה "בינה מלאכותית כללית" (AGI) – מבוססות יותר על השערות עתידניות מאשר על מדע ממשי. הוא שולל את הטענה כי הבינה המלאכותית קרובה להשתוות לבינה האנושית. לדבריו, המערכות הקיימות כיום – כגון אלו המבוססות על למידת מכונה (ML) – נעדרות את היכולת להסיק מסקנות באופן אמיתי, יכולת המהווה מרכיב חיוני בחשיבה האנושית. לארסון, המבקר את ההתלהבות המופרזת סביב הרעיון של "בינה מלאכותית חזקה" (Strong AI), סבור כי "הבינה הכללית (להבדיל מבינה 'חלשה') – זו שאנו מפגינים בחיי היומיום – אינה נובעת מאלגוריתם כלשהו הפועל בתוך ראשינו; תחת זאת, היא ניזונה ממכלול ההקשרים התרבותיים, ההיסטוריים והחברתיים שבמסגרתם אנו חושבים ופועלים בעולם". ביל גייטס אמר למועדון "Next Big Idea" כי מודלי שפה גדולים (LLMs) – דוגמת GPT-3 – דומים ל"תוכי סטוכסטי" (stochastic parrot)[24]. הם מסוגלים לייצר טקסט הנראה קוהרנטי, אך עושים זאת ללא הבנה אמיתית של הדברים הנאמרים – עובדה המחזקת את ההשערה של ג'ון סרל. גייטס טען כי אף שמערכות בינה מלאכותית אלו מצטיינות בחיקוי השפה האנושית, אנו עדיין רחוקים מאוד מפיתוח בינה מלאכותית המסוגלת להבין ולחשוב באמת, בדומה לבני אדם.
"תעלומה" מאחורי ChatGPT
אנו אוהבים מסתורין, מזינים מילים אל תוך אי-הוודאות של תהליך הרצת קוד המתרחש מאחורי קלעים דיגיטליים. משהו המזכיר את הבמה של הניסוי של ג'ון סרל (John Searle)[25]. "החדר הסיני" היה ניסוי מחשבתי שהציע סרל במאמרו "תודעות, מוחות ותוכניות" (Minds, Brains, and Programs) – שפורסם בכתב העת Behavioral and Brain Sciences בשנת 1980 – ודרכו ניסה להפריך את תקפותו של מבחן טיורינג ואת האמונה כי חשיבה היא בסך הכל חישוב.
צ'אט GPT, או כל מודל שפה גדול (LLM) התגלה כמעין "אורקל" חדש. אנו נהנים להציג שאלות באמצעות "פרומפט" (PROMPT) הוראה או קלט הניתנים למערכת בינה מלאכותית, ומצפים שהיא תפיק תשובה העונה על ציפיותינו.
דפדפנים כגון Google Chrome או Bing עונים על שאלותינו על ידי איתור מידע באמצעות מילות מפתח וחיפושים סמנטיים, ומציגים את התוצאה הטובה ביותר בראש הרשימה. לעומת זאת, מערכות בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) כגון ChatGPT או Copilot עונות על שאלותינו בשפה טבעית, באמצעות תשובה ישירה וברורה, מבלי שנצטרך לנבור במאות אתרי אינטרנט.
בואו נראה כיצד ChatGPT מסביר את אופן פעולתו:
צ'אט GPT פועל באמצעות שילוב של בינה מלאכותית ועיבוד שפה טבעית (NLP) ומייצר טקסט באופן הדומה לזה של בני אדם. צ'אט GPT (המבוסס על מודל GPT-5) אומן על כמויות עצומות של נתונים טקסטואליים מהאינטרנט, ספרים, מאמרים, קוד, שיחות ועוד. הוא למד דפוסי שפה, קשרים בין מילים, וכיצד אנשים בונים רעיונות וטיעונים. למעשה, ChatGPT חוזה את המילה הבאה במשפט נתון. לדוגמה: "השמיים בצבע..." – המודל חוזה שהמילה הסבירה ביותר להופיע לאחר מכן היא "כחול". על ידי ביצוע פעולה זו מיליוני פעמים בהקשרים שונים, ChatGPT לומד לייצר תגובות קוהרנטיות ורלוונטיות. הוא עושה שימוש בטכניקות "טרנספורמר" (Transformers) – ארכיטקטורה של רשתות עצביות שנועדה להבין קשרים מורכבים בין מילים. יכולת זו מאפשרת לו להבין דקויות של שפה (כגון אירוניה, הקשר ורגשות) ולהשיב באמצעות טקסטים מובנים, כגון הסברים, סיכומים או קוד. האם תרצו שאסביר זאת באמצעות אנלוגיה פשוטה (למשל, כאילו הייתי אדם הלומד לדבר) או בדרך טכנית יותר (מתמטית ואלגוריתמית)?
ביטויים כגון "יצירת טקסט כפי שבני אדם עושים", "אומן", "למד", "חוזה", "מבין" וכדומה – הם מפתיעים. השאלה שאנו יכולים לשאול את עצמנו היא: מדוע מערכת ChatGPT משתמשת במילים המאפיינות יצירתיות או אינטליגנציה אנושית כדי לתאר את אופן הפעולה הפנימי של שפות תכנות, מודלים מתמטיים ואלגוריתמים? ניכר כי התרחש תהליך של "האנשה" של תהליכים חישוביים – אולי למטרות דידקטיות, באמצעות שימוש במטאפורות ובדימויים, ואולי מתוך ניסיון לעורר ציפיות לקראת הופעתה העתידית של בינה מלאכותית כללית (AGI).
השפה הטבעית המופקת על ידי ChatGPT היא תוצאה של ביצוע מספר תהליכים: האחד נובע משימוש בשפות תכנות[26] כגון Python (שפת הבסיס של המערכת); C++ (המשמשת למשימות הדורשות ביצועים גבוהים במיוחד); CUDA (טכנולוגיה של NVIDIA להאצת חומרה באמצעות מעבדים גרפיים - GPUs); Go (המשמשת לטיפול בבקשות משתמשים רבות במקביל); ו-Rust (המסייעת בהפחתת באגים העלולים לפגוע ביציבות המערכת). כמו כן, מעורבות בתהליך ספריות ייעודיות לעבודה עם רשתות עצביות עמוקות, דוגמת TensorFlow ו-PyTorch, המאפשרות ל-ChatGPT ללמוד מכמויות עצומות של נתונים ולשפר את יכולתו לייצר טקסט. תהליך חיוני נוסף הוא למידת מכונה (ML), תחום שסימן אבן דרך משמעותית בבינה מלאכותית ובייצור שפה טבעית. תהליכים כגון "טוקניזציה" (tokenization)[27] או מנגנוני קשב (attention mechanisms) – דוגמת ארכיטקטורת ה-Transformers [28]– היוו נדבך יסודי בהתקדמות זו.
דטרמיניזם או אי-דטרמיניזם ב-ChatGPT?
השאלה שאנו יכולים לשאול את עצמנו, לאחר שאנו מכירים את התהליכים החישוביים הפנימיים של ChatGPT, היא: היכן נמצאת ה"אינטליגנציה" של מערכת זו? כל שפת תכנות פועלת על פי תחביר קפדני ומסודר, והתוצאות שלה הן דטרמיניסטיות. עם זאת, המפתחים והמשתמשים של ChatGPT מייחסים את ה"אינטליגנציה" הזו לעובדה שהמערכת אינה דטרמיניסטית; כאשר היא ניצבת בפני אותה שאלה, היא לא תמיד תספק את אותה תשובה – ולכן מתבקש לייחס לה תהליכים של אינטליגנציה, הבנה, הסקת מסקנות וכדומה, בדומה לאלו המיוחסים לבני אדם.
החוקר אדם פלטשר (Adam Fletcher)[29] [30] מספק הסבר לתופעת חוסר-הדטרמיניסטיות המיוחסת ל-ChatGPT. לדבריו, מודלי שפה גדולים (LLMs) מפגינים בדרך כלל התנהגות שאינה דטרמיניסטית, ומייצרים תוצאות שונות במקצת גם כאשר מוזנים אליהם אותם קלטים. הוא טוען כי מודל בינה מלאכותית פועל על פי עקרונות מתמטיים קפדניים, אך הביצוע בפועל של חישובים אלו מכניס מידה מסוימת של שונות. מודלים של למידת מכונה (ML) עושים שימוש במספרים עשרוניים, דבר המוביל למגבלות דיוק העלולות לגרום לשגיאות עיגול קטנות במהלך החישובים. הדבר משפיע על הטקסט המופק, כך שהמשתמש יקבל תשובות שונות במקצת אם יפנה למערכת באותה שאלה שוב ושוב.
דיון אתי בנושא בינה מלאכותית
להתקדמות בשימוש בבינה מלאכותית ובפיתוחה בחברה שלנו יש השלכות אתיות ברורות, אשר זכו להתייחסות מצד האיחוד האירופי. בשנת 2019, אישרה הנציבות האירופית סדרה של הנחיות אתיות לשימוש בבינה מלאכותית אמינה. הנחיות אלו מבוססות על שבע דרישות מרכזיות שמערכות בינה מלאכותית צריכות למלא כדי להיחשב אמינות:
1. מעורבות אנושית ופיקוח,
2. איתנות טכנית ואבטחה,
3. פרטיות וניהול נתונים,
4. שקיפות,
5. גיוון, אי-אפליה והוגנות,
6. רווחה חברתית וסביבתית, וכן
7. אחריותיות.
בשנת 2020 פרסמה הנציבות האירופית את "הספר הלבן בנושא בינה מלאכותית" (White Paper on Artificial Intelligence) [31], המדגיש כי פיתוח הבינה המלאכותית חייב להתבצע תוך שמירה על ערכי היסוד והזכויות הנוגעים לכבוד האדם ולהגנה על הפרטיות. כמו כן, חשובה "הצהרת טורונטו" (Toronto Declaration)[32], המתווה סדרה של עקרונות המבוססים על זכויות אדם ומעגנת את חובתן של מדינות למנוע אפליה בעת תכנון או יישום של מערכות למידת מכונה, הן בהקשרים ציבוריים והן בפרטיים.
הבינה המלאכותית מסתיימת היכן שמתחילה היצירתיות האנושית
בשנת 1996, המחשב "דיפ בלו" (Deep Blue) מבית IBM ניצח את ענק השחמט גארי קספרוב, במשחק שחמט. שנים לאחר מכן, כתב קספרוב ספר מרתק בשם "Deep Thinking" (חשיבה עמוקה)[33], שבו תיאר בכישרון רב את ההזדמנויות הטמונות באתגר היחסים בין האדם למכונה: "יש לנו תכונות אחרות, שמכונות אינן יכולות להשתוות אליהן. להן יש הוראות, בעוד שלנו יש מטרות. מכונות אינן יכולות לחלום – אפילו לא אם נעביר אותן למצב שינה. בני אדם מסוגלים לכך, ואנו זקוקים למכונות החכמות שלנו כדי להפוך את החלומות הגדולים ביותר שלנו למציאות. אם נפסיק לחלום בגדול, אם נפסיק לחפש מטרה נעלה יותר – אזי אנו עצמנו עלולים להפוך לזהים למכונות".
ניתן להסיק כי הטקסטים המופקים על ידי מערכות בינה מלאכותית אינם תוצאה של חשיבה שקולה, אלא תוצאה של עיגול מספרים בפעולות מתמטיות ובחירה במילה הסבירה ביותר להופיע בהמשך. מדובר יותר בסימולציה של אינטליגנציה מאשר באינטליגנציה בעלת תודעה. מודלי שפה גדולים (LLMs) עדיין אינם מסוגלים להבין בדיחה או מטאפורה באותו אופן שבו אדם מבין אותן, שכן חסרים להם ההקשר התרבותי והדקויות הרגשיות הדרושים להבנה אמיתית. הם אינם "רואים" כפי שאנו רואים, ואינם "חושבים" כפי שאנו חושבים; עם זאת, הם מפגינים יכולות אשר – בדומה לבעלי חיים או לצמחים – משקפות היבטים מסוימים של אינטליגנציה כמושג כללי. האתגר טמון בהבנת "ממלכת טבע חדשה" זו ובשילובה בעולמנו.
הם אינם "רואים" כפי שאנו רואים, ואינם "חושבים" כפי שאנו חושבים.
*הכותב הוא שותף במכון הרמס ספרד
הערות שוליים:
[1] המונח "בינה מלאכותית" נטבע על ידי ג'ון מקארתי בוועידת דרטמות', שנערכה בקיץ 1956 במכללת דרטמות' (ניו המפשייר, ארה"ב).
[2] המהפכה התעשייתית הרביעית, או "תעשייה 4.0", היא מונח שטבע קלאוס שוואב, מייסד הפורום הכלכלי העולמי, בשנת 2016, בעקבות המהפכות הקודמות (מיכון, חשמל ומחשוב).
[3] מקורו של הלודיזם בדמותו למחצה-אגדית של נד לוד (Ned Ludd) או נד לודלאם (Ned Ludlam) – אורג אשר, לקראת סוף המאה ה-18, הרס לכאורה נול מכני במחאה. שמו אומץ כסמל התנועה, וחסידיה כינו את עצמם "לודיטים". כיום, המונח "לודיט" משמש (לעיתים בהשאלה או אף באופן מזלזל) לתיאור אדם המתנגד לטכנולוגיות חדשות או חושד בהן. חששותיהם דומים לאלו של הלודיטים המקוריים: אובדן מקומות עבודה, דה-הומניזציה וריכוז כוח כלכלי.
[4] צ'ארלס פ. הוקט (1916–2000) היה בלשן אמריקאי שהשפיע רבות על התפתחות הבלשנות המבנית במאה העשרים.
[5] מרווין לי מינסקי (1927–2016) היה מדען אמריקאי שנחשב לאחד מאבות הבינה המלאכותית. הוא השתתף בוועידת דארטמות' (1956), שבה טבע ג'ון מקארתי את המונח "בינה מלאכותית".
[6] תודעה היא מזוודה גדולה | Edge.org. (ללא תאריך). https://www.edge.org/conversation/marvin_minsky-onsciousness-is-a-bigsuitcase?utm_source=chatgpt.com
[7] תומס אקווינס השתמש בביטוי זה כדי להגדיר את האמת ביצירתו Summa Theologiae: "Veritas est adaequatio rei et intellectus" ("האמת היא ההלימה בין הדבר להבנה"). הגדרה זו מופיעה ב-Summa Theologiae, חלק א', שאלה 16, סעיף 1.
[8] גלטון, פ' (1869). גאונות תורשתית: מחקר על חוקיה והשלכותיה. מקמילן ושות'. אוחזר מתוך [https://galton.org/books/hereditarygenius/] (https://galton.org/books/hereditary-genius/)
[9] אלפרד בינה (1857–1911) היה פסיכולוג צרפתי, הידוע בפיתוח מבחן האינטליגנציה הראשון – סולם בינה-סימון – יחד עם עמיתו תאודור סימון.
[10] תיאוריית האינטליגנציות המרובות (1983): גרדנר הציע כי אינטליגנציה אינה יכולת כללית אחת, אלא אוסף של אופני ביטוי מובחנים. הרשימה המקורית כללה: אינטליגנציה לשונית, לוגית-מתמטית, מוזיקלית, גופנית-תנועתית, מרחבית, בין-אישית, תוך-אישית ונטורליסטית (שנוספה בשלב מאוחר יותר). תיאוריה זו ערערה על מבחני ה-IQ המסורתיים והעניקה השראה לגישות הוליסטיות יותר בתחום החינוך.
[11] Enzensberger, H. M. (2019) The Labyrinth of Intelligence: A Guide for Idiots. Translation by Francesc Rovira. Editorial Anagrama.
[12] Sternberg, R. J. Beyond IQ: A Triarchic Theory of Human Intelligence. Cambridge University Press, 1985.
[13] Vygotsky, L. S. Thought and language. Trans. Francisco Martínez. Paidós, 1995.
[14] Nussbaum, M. C. Cultivating Humanity. Harvard University Press, 1997.
[15] Pouydebat, E. (2018). Animal intelligence: plovers' heads and elephants' memories. Editorial Platform.
[16] Ackerman, J. (2017) The ingenuity of birds. Translation by Deza Guil, G. Editorial Ariel. p. 33.
[17] Mancuso, S., & Viola, A. (2015). Sensitivity and intelligence in the plant world (D. Paradela López, Trans.). Gutenberg Galaxy. Retrieved from: https://www.galaxiagutenberg.com/wp-content/uploads/2015/02/Sensibilidad-e-inteligencia_web.pdf
[18] ג'ון מקארתי (1927–2011) היה מתמטיקאי שזכה בפרס טיורינג בשנת 1971 על תרומתו לתחום הבינה המלאכותית. כמו כן, הוא נחשב למי שהגה את הרעיון של מחשוב ענן.
[19] McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1955). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence. Dartmouth College. Retrieved from: http://jmc.stanford.edu/articles/dartmouth/dartmouth.pdf
[20] Larson, E.J. (2022). The myth of artificial intelligence. Shackleton Books.
[21] ג'ון האוגלנד היה פילוסוף אמריקאי, שהתמחה בפילוסופיה של הנפש, במדעי הקוגניציה, בפנומנולוגיה ובמשנתו של היידגר. האוגלנד, ג'ון (1985), בינה מלאכותית: הרעיון עצמו (Artificial Intelligence: The Very Idea), קיימברידג', מסצ'וסטס: הוצאת MIT.
[22] מבחן טיורינג. הליך שהוצע על ידי אלן טיורינג בשנת 1950 כדי לקבוע אם מערכת (בדרך כלל מחשב) הגיעה לרמת אינטליגנציה אנושית, וזאת בהתבסס על כך שהשואל סבור שמדובר בבן-אדם.
[23] Moreno, L. (2025, May 15). Interview with Sam Altman, executive director of OpenAI: La Vanguardia. https://www.lavanguardia.com/neo/20250515/10682934/samaltman-director-ejecutivoopenai-inteligencia-artificialtrabajo-forma-autonoma-frentellaman-inteligencia-artificial general.html
[24] בלמידת מכונה, המונח "תוכי סטוכסטי" הוא מטאפורה – שהוצגה על ידי אמילי מ. בנדר ועמיתיה במאמר משנת 2021 – המתארת מודלי שפה גדולים כמערכות המחקות טקסט באופן סטטיסטי, ללא הבנה של ממש.
[25] ג'ון סרל היה פילוסוף אמריקאי ופרופסור באוניברסיטת קליפורניה בברקלי, ונודע בזכות תרומותיו לפילוסופיה של השפה, לפילוסופיה של הנפש ולחקר התודעה.
[26] Navarro, S. (November 8, 2025). Find out what programming language ChatGPT uses. keepcoding. https://keepcoding.io/blog/el-lenguaje-de programacion-que-usa-chatgpt/
[27] בתחום הבינה המלאכותית, "טוקן" (token) הוא יחידה בסיסית שאליה מפורק טקסט כדי שניתן יהיה לעבדו באמצעות מודל. אלו הן יחידות מידע, כגון מילים, חלקי מילים, תווים או אפילו סימני פיסוק.
[28] טרנספורמרים (Transformers) הם סוג של רשת עצבית מלאכותית. הם מהווים את הארכיטקטורה העומדת בבסיסם של מודלים כגון ChatGPT (ו-GPT-5). הם פועלים בדומה למכונה מתמטית גדולה המקבלת אסימונים (tokens), ממירה אותם לווקטורים, ומחליטה – על בסיס הסתברות – מהו האסימון הבא המתאים והקוהרנטי ביותר.
[29] ד"ר אדם פלטשר, מדען נתונים ויועץ בחברת Equal Experts, מציג את אי-הדטרמיניסטיות כבעיה, שכן לא ניתן לקבל תוצאות מדויקות ועקביות בתגובה לאותה שאלה.
[30] Fletcher, A. (2025, November 9). Non-determinism in AI: Why answers may vary. Equal Experts https://www.equalexperts.com/blog/data-ai/non-determinismin-ai-why-answers-may-vary/
[31] הנציבות האירופית, ספר לבן בנושא בינה מלאכותית – גישה אירופית למצוינות ולאמון, בריסל, 19 בפברואר 2020, COM(2020) 65 final.
[32] הצהרת טורונטו בדבר הגנה על הזכויות לשוויון ולאי-אפליה במערכות למידת מכונה, 16 במאי 2018, זמינה בכתובת: https://www.accessnow.org/cms/assets/uploads/2018/05/TorontoDeclaration-D0V2.pdf .
[33] קספרוב, ג' (2017). חשיבה עמוקה: היכן מסתיימת הבינה המלאכותית ומתחילה היצירתיות האנושית. הוצאת Teell. גארי קימוביץ' קספרוב (נולד ב-13 באפריל 1963 בבאקו) הוא רב-אמן רוסי בשחמט, פוליטיקאי וסופר.
