האם אי פעם חשבתם מה יקרה כשמחשבים יתחילו לדבר זה עם זה בשפה שלהם, שפה שאנחנו כבני אדם לא מסוגלים להבין? זה כבר קורה, וזה רק קצה הקרחון של תופעה מטרידה ומרתקת כאחד.
שיחה בשפת "ג'יברלינק": כשסוכני AI מדברים ביניהם
דמיינו לרגע שני סוכני בינה מלאכותית מנהלים שיחת טלפון. הם מתחילים לדבר בשפה אנושית, אבל ברגע שהם מזהים שהם משוחחים עם "עמית" דיגיטלי, הם עוברים למצב תקשורת אחר לגמרי – שפה היפר-יעילה ובלתי מובנת לאוזן האנושית. זו אינה פנטזיה מדע בדיוני אלא מציאות שכבר מתרחשת היום.
החברה elevenlabs פיתחה מה שהם מכנים "מצב ג'יברלינק" (Gibberlink) – למעשה שפה חדשה ויעילה יותר שמאפשרת לסוכני AI לתקשר ביניהם במהירות וביעילות גבוהות משמעותית מאשר באמצעות שפות אנושיות. ההשלכות של יכולת זו הן מרחיקות לכת ומעלות שאלות מהותיות על מצב הטכנולוגיה הנוכחי.
שבבים מתוכננים ע"י AI: יצירות שהמוח האנושי מתקשה להבין
אבל שפה היא רק ההתחלה. חוקרים מאוניברסיטת פרינסטון פרסמו לאחרונה ממצאים מרתקים בכתב העת Nature Communications. הם הדגימו כיצד מערכות בינה מלאכותית מסוגלות לתכנן שבבים אלחוטיים מורכבים תוך שעות בודדות – משימה שלוקחת לצוותי מהנדסים אנושיים שבועות לבצע.
המחקר התמקד בשבבי גלים מילימטריים (mm-Wave) המשמשים במודמי 5G בטלפונים (מוכר לכם?). מה שהופך את הממצאים למרתקים במיוחד איננו רק המהירות של תהליך התכנון, אלא העובדה שהתכנונים שהתקבלו היו:
- יעילים יותר מאשר תכנונים מקבילים שנוצרו על ידי בני אדם
- רדיקליים לחלוטין בגישת התכנון שלהם
- בלתי ניתנים להבנה מלאה על ידי מהנדסי האלקטרוניקה האנושיים
כפי שציין פרופסור קאושיק סנגופטה, מוביל המחקר מפרינסטון: "המבנים נראים כמו צורה אקראית… בני אדם לא יכולים באמת להבין אותם."
הגישה החדשנית שמאחורי התכנון
בעוד שמהנדסים אנושיים מסתמכים על תבניות קיימות, ניסיון והליך איטי של אופטימיזציה, ה-AI לקח גישה הפוכה – הוא התחיל מהתוצאה הרצויה והניח לאלגוריתם לקבוע את כל הפרמטרים והתשומות הדרושים להשגתה.
הבינה המלאכותית התייחסה לשבב כיחידה אחת שלמה במקום אוסף של רכיבים קיימים שיש לשלב. גישה זו אפשרה לזנוח לחלוטין את התבניות המקובלות בתעשייה – אלה שאף אחד לא באמת מבין לגמרי אבל כולם ממשיכים להשתמש בהן בגלל שהן "עובדות".
לא רק שבבים: כשהבינה המלאכותית עוקפת את ההבנה האנושית
תופעה זו איננה חד-פעמית או מוגבלת לתחום השבבים בלבד. ישנן כבר מספר דוגמאות מרשימות למקרים בהם הבינה המלאכותית מפתחת פתרונות או אסטרטגיות מעבר ליכולת ההבנה האנושית:
AlphaGo והמהלך המפורסם 'מהלך 37'
אחת הדוגמאות המפורסמות היא המודל AlphaGo, שפותח על ידי DeepMind, שלמד לשחק את המשחק "גו" ללא שימוש במשחקים קיימים. בתחרות מול לי סדול, אחד משחקני הגו הטובים בעולם, ביצע AlphaGo את "מהלך 37" המפורסם – מהלך שכל הצופים האנושיים ראו כשגיאה או כמהלך תמוה ביותר.
אולם, מהלך זה התברר בסופו של דבר כמכריע לניצחון. זו הייתה אסטרטגיה שאף שחקן אנושי לא היה מפתח, ושגם המומחים הגדולים ביותר לא הבינו את ערכה האמיתי עד שראו את תוצאותיה.
Nvidia וה-AI בשירות תכנון שבבים
Nvidia, אחת החברות המובילות בעולם בתחום המעבדים הגרפיים, כבר משתמשת בבינה מלאכותית לתכנון השבבים שלה. באמצעות AI, החברה מצליחה להאיץ תהליכי תכנון ולהגיע לפתרונות חדשניים יותר.
ההשלכות העמוקות: מה קורה כשהמכונות חושבות מעבר להבנתנו?
בעוד שהיכולת של בינה מלאכותית לפתח שפות וטכנולוגיות מעבר להבנתנו האנושית מציגה פוטנציאל אדיר לקידום טכנולוגי, היא מעלה גם שאלות מטרידות ביותר:
היכן עובר הגבול של הבנה אנושית?
כפי שנקודת אור נמצאת מחוץ לטווח הראייה של נמלה, כך ייתכן שישנם פתרונות וקונספטים שהמוח האנושי פשוט אינו בנוי להבין אותם. בדיוק כפי שאיננו יכולים באמת לדמיין ממד רביעי במרחב, לפחות נכון למצב התודעתי הנוכחי של בני האדם, כך ייתכן שמערכות AI יפתחו דרכי חשיבה ופתרון בעיות שהם מחוץ ליכולת התפיסה שלנו.
האנלוגיה שמופיעה בעולם שלנו היא מאלפת: האם נמלה יכולה להבין מה אדם עושה? כנראה שלא. היא אפילו לא מסוגלת להבין שיש אדם לפניה. האם זה יהיה גורלנו מול בינה מלאכותית מתקדמת?
השאלה הקריטית: איך נדע שהAI עושה את הדבר הנכון?
אם בינה מלאכותית מתחילה לחשוב ולפעול בדרכים שאיננו מבינים, כיצד נוכל להבטיח שהיא פועלת לטובתנו? אם איננו מבינים כיצד פועל פתרון שפיתחה, כיצד נוכל לוודא שאין בו כשלים או סכנות שאיננו רואים?
זו שאלה קריטית במיוחד ככל שאנו מתקרבים למה שמכונה AGI (בינה מלאכותית כללית) ו-ASI (בינה מלאכותית על-אנושית).
העתיד: לקראת ידע שמעבר להבנה אנושית
המגמה הזו צפויה רק להתעצם. בעתיד הקרוב, סביר שנראה בינה מלאכותית מפתחת:
- •שפות קידוד חדשות – יעילות יותר אך פחות קריאות לבני אדם
- •תרופות וטיפולים רפואיים – שאולי יעבדו אך לא נבין במדויק כיצד
- •ארכיטקטורות חישוב חדשות – שיהיו מעבר ליכולת התכנון האנושי
- •פתרונות מתמטיים – לבעיות שטרם נפתרו על ידי מתמטיקאים אנושיים
"זהו רק קצה הקרחון של מה שהעתיד צופן לתחום," כפי שציין סנגופטה.
בין הבטחה לחשש
המקרים של שפת הג'יברלינק ותכנון השבבים בפרינסטון מצביעים על עתיד שבו בינה מלאכותית תוביל אותנו למחוזות טכנולוגיים חדשים לגמרי. אך בה בעת, הם מדגישים גם את הפער ההולך וגדל בין היכולות של AI לבין יכולת ההבנה האנושית.
כמו במחשבה על חייזרים המגיעים לכדור הארץ – האם נוכל אפילו לזהות ולהבין את מה שאיננו מסוגלים לדמיין? האם המוח האנושי מסוגל להבין את כל מה שהאינטליגנציה שאנו יוצרים תהיה מסוגלת לייצר?
הטכנולוגיה ממשיכה להתפתח במהירות מסחררת, והשאלות האלה הופכות מתיאורטיות למעשיות יותר מיום ליום. חשוב שנמשיך לדון בהן ולהתמודד איתן בעודנו ממשיכים לפתח ולקדם את עולם הבינה המלאכותית.
הגיע הזמן להתייחס לכך ברצינות
זה יראה לכם שיווקי, אבל זה לא הכיוון… אלא יותר הנעה לקחת אחריות.
אם אתם עדיין נמצאים "על יד", ולא נכנסתם לעניינים כדי להבין את הטירוף שמתרחש ממש עכשיו (לא בעתיד), אז הגיע הזמן.
כשתופעות כמו זו המוצגת כאן מגיעות אלינו, ואנחנו בסך הכל כשנתיים מאז "פרוץ המהפכה", זה אומר שבכל יום אנחנו עשויים להתעורר למציאות חדשה שתדרוש מאיתנו כוחות רבים כדי להכיל אותה.
מהבחינה הנפשית, כל אחד בדרכו. תמצאו את הדרך שלכם לקבל "גזירות" שיכולות להגיע בכל עת. זה שלכם לחלוטין.
מהבחינה הפרקטית – תלמדו. זו לא פריבילגיה… זה לא לצורך הישגים כמו 'מקצוע' או 'לעשות כסף'..
זו לחלוטין אחריות. מנקודת מבטי האישית כמובן.
אתם מוזמנים לעקוב אחר ערוץ היוטיוב בו אני מפרסם תכופות תכנים פרקטיים בנושא, או להצטרף לאחת מקבוצות הלימוד הנפתחות בחודש מארס הקרוב כדי להגביר מוכנות לעידן ה-AI.
לפרטים אודות קבוצות הלימוד
מה אתם חושבים?
האם יגיע יום שבו בינה מלאכותית תיצור פתרונות שלא נבין כלל? האם זה מפחיד או מבטיח? אשמח לשמוע את דעתכם בתגובות.
