אחד הקטעים היפים ביותר בסרטי וולט דיסני הוא הסצנה ב"ספר הג'ונגל" (1967), שבה מלך הקופים מסביר לנער מוגלי כי הקופים רוצים ללמוד את סודות האדם ולהיות כמוהו. הסצנה, המבוססת על סיפורו של רודיארד קיפלינג "הציד של קא" (1893), מציגה את הקופים כמי שמשווים את עצמם תמיד לבני-האדם ומחפשים כל דרך להוכיח - לפחות לעצמם - כי הם יכולים לעשות כל מה שאדם יכול לעשות.
קופים יכולים לעשות דברים רבים שהם מעבר ליכולות אנושיות, כמו למשל זינוקים בין עצים או גילוי של נמר מסתתר בשיחים מרוחקים. גם מחשבים מתעלים מעבר לכל הישג אנושי ביכולות חישוב, במהירות עיבוד נתונים, בסוגים מסוימים של חיפוש מידע ובתחומים רבים נוספים. אף על פי כן, כמו הקופים בסיפוריו של קיפלינג, גם המחשבים (וליתר דיוק מתכנניהם ומתכנתיהם של המחשבים) שואפים לעתים קרובות להתחרות בבני-אדם, דווקא באותם תחומים שבהם האדם נראה כמוביל.
הבנת הבינה על דרך השלילה
דבר זה אינו מפתיע, בהתחשב בעצם הגדרתה של הבינה המלאכותית. המכונית כונתה בתחילת דרכה "כרכרה בלי סוסים", כלומר הושוותה לכלי רכב אחר - השוואה של מתקן למתקן. לעומת זאת, מכונות בתחום הבינה המלאכותית אינן מושוות למכונות אחרות, אלא לבינה טבעית, שהמייצג הראשי שלה הוא האדם (לפחות מנקודת מבטה של האנושות - לא ברור אם קופים אמיתיים, הצופים במבקרים בבתי החיות, היו מסכימים כי יש לאותם מבקרים בינה רבה יותר...). למעשה, קשה להגדיר את תחום הבינה המלאכותית בלי להתייחס להשוואה ליכולות אנושיות. כפי שארתור סמואל (Samuel), אחד מהמובילים בתחום למידת המכונה, הגדיר זאת ב-1983: "[המטרה היא] לגרום למכונות להציג התנהגות אשר, אילו הפגינו אותה בני-אדם, היתה נתפשֹת כמערבת שימוש באינטליגנציה".
יתרה מזו, הבינה המלאכותית עוזרת להגדיר את הייחודיות של הבינה האנושית על דרך השלילה: לעתים קרובות, כאשר מחשבים מצליחים במשימה שלפני כן לא היתה אפשרית עבורם, התגובה האנושית היא "אבל זה לא מה שבאמת מראה אינטליגנציה". כך, למשל, הכינוי "המוח האלקטרוני" שניתן למחשב בשנות החמישים התבסס על יכולת החישוב המהיר, אבל כיום איננו רואים בחישוב מהיר, בין שמבצעים אותו אנשים ובין שאחראים לו מחשבים, הוכחה לאינטליגנציה. לעתים תמרון זה הוא עדין יותר: רובנו עדיין חושבים כי שחקני שחמט (אנושיים) מעולים הם אינטליגנטים, אבל לעתים קרובות נשמעות טענות כי המחשב, שניצח את אותם שחקנים, פעל בדרך אחרת שאינה אינטליגנטית.
אנו עדיין נמצאים מרחק רב מאוד מתוכנה או מכונה "רב-משימתיות", היכולות להתחרות נגד אדם במשימות רבות, ובהן כאלו שלא תוכננו מראש
אילוסטרציה: Clipart.com
משווים ביצועים
ההשוואה ליכולות אנושיות הביאה את חוקרי הבינה המלאכותית להתעניין בתחרות עם בני-אדם, כבר בימיו הראשונים של התחום. ההתגלמות המודרנית של תחרויות אלו היא המונח "מתחרה-אדם" (human-competitive), המציין תוכנות שהגיעו לרמת הישגים בני-השוואה להישגים אנושיים - הכל כמובן בתחום הצר שבו עוסקת אותה תוכנה: אנו עדיין נמצאים מרחק רב מאוד מתוכנה או מכונה "רב-משימתיות", היכולות להתחרות נגד אדם במשימות רבות, ובהן כאלו שלא תוכננו מראש.
מעניין להשוות את רעיון "מתחרה-האדם" לחלוקה הקלאסית של השוואות בין ביצועי מכונה לביצועי אדם, המגדירה ארבע תוצאות אפשריות להשוואה:
- ביצועים אופטימליים: אין אפשרות תיאורטית להשיג תוצאה טובה יותר. לדוגמה, גם אדם וגם מחשב יכולים להגיע לביצועים אופטימליים במשחק הפשוט "איקס-מיקס-דריקס", וברמת ביצועים זו כל משחק מסתיים בתיקו. בסוף 2007 הוכח (קישור בסוף הטור), לאחר ניתוח ממוחשב שפעל כמעט בלא הפסקה מאז 1989, כי אותו דבר נכון למשחק הדמקה: כאשר שני השחקנים פועלים בצורה הטובה ביותר, המשחק חייב להסתיים בתיקו. תוכנת הדמקה Chinook, שמפתחיה הם שפרסמו את ההוכחה, מגיעה לרמת משחק זו.
- ביצועים סופר-אנושיים חזקים: התוכנה תגיע להישגים טובים יותר משל כל אדם.
- ביצועים סופר-אנושיים: התוכנה תגיע להישגים טובים יותר מאשר רוב האנשים. לדוגמה, משחק השחמט נמצא כבר יותר מעשור בקטגוריה זו (כאשר "רוב האנשים" מתייחס לרוב מתוך שחקני השחמט המקצועיים, כמובן, קל וחומר ביחס לרוב המוחלט של בני-האדם), ומתקרב לרמה של "סופר-אנושי חזק".
- ביצועים תת-אנושיים: הישגי התוכנה נחותים מאלו של רוב בני-האדם. ברוב המטלות היומיומיות, דוגמת זיהוי עצמים, תנועה בחדר וסידור או ניקוי חפצים בתוכו, הבנת שיחה וכו', הישגי המחשב הם ברמה תת-אנושית. גם בתחום החזק של תוכנה - תחום המשחקים - יש משחקים כמו גו (Go) שבהם המחשב (עדיין?) אפילו אינו מתקרב לרמתם של חובבנים מוכשרים, ומשחקים כמו פוקר שבהם תוכנות המשחק אינן מהוות יריב ראוי עבור השורה הראשונה של השחקנים האנושיים.
המושג "מתחרה-אדם" מוסיף עוד אפשרות של תוצאה של השוואות כאלו: הישגים המאפשרים למחשב "להתחרות בכבוד" עם בני-אדם. סביר לקרוא לקטגוריה זו "ביצועים אנושיים".
מדידת ההצלחה בתחרות
קל להחליט מתי תוכנת משחק ראויה לתיאור כבת-תחרות עם בני-אדם: ניתן לה להתחרות עם בני-אדם המומחים באותו משחק, ונבדוק את מאזן הניצחונות וההפסדים כדי להחליט אם התוכנה פועלת ברמה הקרובה לרמה אנושית.
גם עבור סוגים אחרים של תוכנה נדרשת שיטת השוואה כלשהי. לפעמים ההשוואה דורשת שיפוט סובייקטיבי, כמו למשל במקרה של "המתופף הגנטי", שהוא תוכנה המצרפת ליווי בכלי הקשה לקטע מוזיקלי שהיא "שומעת". למעשה, תוכנה זו אינה מאזינה לצלילים ממש, אלא מקבלת את המידע על הצלילים המנוגנים מתוכנה אחרת, אבל קיימות גם תוכנות הפועלות לפי קלט המתקבל ממיקרופונים. יוצר התוכנה מגדיר אותה כ"מתחרת-אדם", ויש להניח שטענה זו מתבססת על דעתם של מוזיקאים המקשיבים לליווי. מובן שבבדיקה מדעית יותר יש להסתיר מהמאזין את זהות המתופף - אנושי או מכונה. לבדיקה מדעית פחות, הקוראים מוזמנים להקשיב לדוגמאות בקישור המצורף בסוף הטור ולבחון אם לדעתם המתופף הנשמע שם מנגן ברמה סבירה.
אחד מאתרי האינטרנט העוקבים אחר הישגים "מתחרי-אדם" מציין שמונה קריטריונים, אובייקטיביים למדי, להחלטה אם המחשב אכן השיג את כושר התחרות הזה. להמצאה שפיתחה תוכנת מחשב, למשל, הקריטריונים מציעים לבחון אם המצאה זו היתה יכולה לזכות בפטנט, אם היא משפרת פטנט קיים, או אם היא "ממציאה מחדש" המצאה שזכתה בעבר בפטנט (בלא שהדבר היה ידוע לתוכנה, כמובן). תוצאה מדעית שהשיגה מכונה תיחשב כתחרותית אם היא ניתנת לפרסום בעיתון מדעי, או אם היא משתווה לתוצאות שוועדת מומחים מדעיים בעלי מוניטין עולמי הוסיפה למאגרי תוצאות שמנהלת הוועדה. אם מכונה מוצאת פתרון חדש לבעיה, ההישג ייקרא תחרותי אם הפתרון טוב לפחות כמו הפתרון הטוב ביותר שהשיג אדם - זאת בתנאי שבאותה בעיה עסקו קודם לכן מומחים רבים, והפתרונות שהוצגו הלכו והשתפרו לאורך הזמן.
אדם מתחרה בתוכנה שנוצרה בתכנות גנטי. מתוך אתר פרסי הומיס לשנת 2007
תכנות גנטי
קריטריונים אלה הם חמורים למדי, וברור שהם מכסים רק חלק מהתחומים האפשריים - לדוגמה, הם מתייחסים בעיקר לתוצאות מדעיות או הנדסיות. האם בכלל אפשר להצליח במבחן מחמיר זה? "המתופף הגנטי", למשל, אינו עומד אף באחד מהקריטריונים.
מתברר שכן. האתר שהוזכר לעיל מונה 36 תוצאות, שכל אחת מהן עומדת בקריטריון אחד או יותר מבין אלה שתוארו כאן. יתר על כן, האתר מוקדש אך ורק לתוצאות שהושגו על-ידי "תכנות גנטי" - שיטה אחת מבין רבות הקיימות בעולם הבינה המלאכותית.
בתכנות גנטי, המתכנת האנושי אינו כותב בעצמו את התוכנה, אלא מגדיר את אבני הבניין האפשריות עבור התוכנה. לדוגמה, תוכנה המשחקת שחמט זקוקה ל"עץ החלטות". עץ כזה עשוי להיות מורכב מאבני בניין כמו "אם המלכה של היריב מאוימת", "אם המלך שלי קרוב לצריח שלי" וכו', וצירופים שלהם על-ידי חיבורים לוגיים כמו "או", "וגם" או "לא", כך שיכולים להיווצר משפטים מורכבים יותר כמו "אם המלך שלי קרוב לצריח וגם המלכה של היריב מאוימת וגם לא קיים כלי שלי שעשוי להילכד במהלך הבא...". משפטים כאלה הם משפטים אפשריים בתוכנה המעריכה את המצב שעל לוח השחמט, ובוחרת את המסעים שלה כך שיביאו למצבים שהיא מעריכה כטובים.
מקבלים השראה מדארווין
נתחיל מאוסף של משפטים כאלה שנבנו בצורה אקראית. תוכנות שחמט שישתמשו בעצי החלטה הבנויים ממשפטים אקראיים אלה לא ישחקו היטב, ובכל זאת, מקצתן יהיו טובות יותר מאחרות. איך אפשר לשפר את הביצועים? כאן פונה התכנות הגנטי להשראה מתורת הברירה הטבעית של דארווין. אם נתייחס לאוסף זה בתור פרטים המהווים יחד את "הדור הראשון", נוכל לבנות דור שני על בסיס הדור הראשון בתהליך דו-שלבי: ראשית, נבחר מי מבין הפרטים בדור זה יזכה "להעמיד צאצאים" בדור הבא. הבחירה תהיה לפי טיב משחקי השחמט של תוכנה הנעזרת בעץ ההחלטה שמייצג כל פרט. שנית, הפרטים שהצליחו במבחן זה יהפכו ל"הורים", ומהם ניצור "ילדים" על-ידי שילוב תוכנות של שני ההורים ("התרבות מינית") יחד עם כמות קטנה של שינויים אקראיים ("מוטציות").כזכור מתורת הברירה הטבעית, נדרשים שלושה יסודות להתפתחות המינים-הביולוגיים: ראשית, במסגרת המין-הביולוגי יש צורך באוסף פרטים שונים זה מזה, שהשונות שלהם עוברת בתורשה מדור לדור. תנאי זה מתקיים, משום שכל תוכנה משתמשת באוסף אחר של משפטים, ומשום שהעצים של "ילדים" נוצרים על פי העצים של ה"הורים". שנית, יש צורך בסביבה שההצלחה ("הישרדות") של כל פרט בה תלויה בשוני שלו בהשוואה לפרטים האחרים. תנאי זה ממולא על-ידי סימולציה של משחקי שחמט שכל תוכנה משחקת נגד כמה מהתוכנות האחרות. לתוכנות שאספו מספר גדול ביותר של נקודות יהיה סיכוי רב יותר להעמיד בדור הבא "ילדים", שיירשו את יכולותיהן. שלישית, נדרש תהליך יצירה של פרטים חדשים ("ילדים") מתוך פרטים קיימים ("הורים"), בצורה המעדיפה שימור של תכונות של הורים מוצלחים יותר. תנאי זה מתקיים על-ידי בחירה של פרטים מוצלחים לזיווג, ויצירת "ילדים" על-ידי שילוב תוכנות של שני ההורים ("התרבות מינית") יחד עם כמות קטנה של שינויים אקראיים ("מוטציות"). התוכנה שמנצחת את האדם
שיטה זו אינה משתמשת בידע אנושי כלשהו על משחק השחמט, מעֵבר לידע שהדריך את בחירת השפה שממנה נבנית התוכנה. השיפור מדור לדור מושג באמצעות בחירות אקראיות של תוכנות, מוטציות וזיווגים, כאשר שורדות רק אותן בחירות אקראיות המובילות לשיפור ברמת המשחק. קל להבין מדוע תהליכים אקראיים אלה אינם מביאים לרמת המשחק של תוכנות שכתבו מתכנתים מנוסים בשילוב עם אמני שחמט, המפעילים את הידע שלהם לכתיבת כל פרט בתוכנה.
אף על פי כן, עבור סוגים מוגבלים של אתגרי שחמט, הצליחו תוכנות שנוצרו בתכנות גנטי להגיע לרמה המתחרה בתוכנות שנוצרו על-ידי אדם. ביולי 2007 זכו פרופ' משה זיפר והדוקטורנט עמי האופטמן מהמחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת בן גוריון בפרס שני בתחרות הומיס על תוכנת שחמט הפותרת בעיות שחמט של "מט ב-N מהלכים" טוב יותר מאחת מתוכנות השחמט המובילות בעולם.
הקבוצה של פרופ' זיפר מתמקדת בשנים האחרונות בתכנות גנטי עבור משחקים. בין השאר, דיווחו חברי הקבוצה על הישגים גם במשחק השש-בש וגם בתחרות תכנות של קרב-רובוטים וירטואלי בשם Robocode, שבה הגיעה התוכנה שלהם למקום שלישי מבין 27 מתחרים. התוכנה שלהם היתה היחידה באותה תחרות שלא נכתבה על-ידי אדם.
פרסי הומיס מיועדים להכיר בהישגים "מתחרי-אדם", דוגמת הישג זה. בפרס הראשון לשנת 2007 זכתה תוכנה לתכנון סיבים אופטיים שבהם מבנים מיוחדים של חורים, שפיתחו חוקרים בריטים ואוסטרלים. הסיבים משמשים להעברת תקשורת, והחורים מסודרים בתבניות הקובעות את תדרי האור העוברים דרך הסיב. הזכייה בפרס היתה רק התחלה עבור הזוכים: הם השיגו פטנט עבור התכנון החדש, והקימו חברה שתשווק סיבים אופטיים, יעילים יותר מהקיימים, הבנויים לפי תבניות החורים שתכננה התוכנה שלהם.
חיקוי הוא המחמאה הכנה ביותר
קיפלינג ודיסני לועגים לקופים של "ספר הג'ונגל". נראה כי לדעתם הקופים אינם צריכים לחקות בני-אדם, אלא להיות טובים במה שהם יודעים - להיות קופים. האם גם מחשבים צריכים להתפתח בכיוונים אחרים, ולא לנסות להגיע ליכולותיהם של בני-אדם?
אני מניח כי החוקרים בתחום זה יענו על שאלה זו בשלילה, מכמה טעמים. ראשית, מחשבים מתפתחים בכיוונים רבים בו-זמנית, כך שאי-אפשר לטעון כי ההתקדמות בתחום "מתחרי-אדם" מעכבת ערוצי מחקר אחרים. שנית, אחת ממטרות הבינה המלאכותית היתה תמיד ללמוד על החשיבה האנושית, בין השאר על-ידי חקירת הדרכים המאפשרות להגיע לחלק מהיכולות של אותה חשיבה. שלישית, יש ערך מעשי רב למכונות המסוגלות להמציא ולפתור בעיות. באותה רשימת הישגים שהוזכרה, למשל, מופיעים כמה פתרונות לבעיות קשות בתכנון מעגלים חשמליים ובביו-טכנולוגיה. יש בכך פוטנציאל להאיץ עשרות מונים את קצב ההמצאה וההתקדמות הטכנולוגית, ואולי אפילו לאפשר לכל אדם גישה לפוטנציאל ההמצאתי שהיום מרוכז ברובו רק בצוותי מחקר ופיתוח גדולים העובדים עבור חברות ענק. אם כן, זו תהיה תוצאה מעניינת ואירונית: מכונות המתחרות בהישגים אנושיים יביאו להגדלת יכולת התחרות של בני-אדם, חברות ומדינות.ישראל בנימיני עובד בחברת ClickSoftware בפיתוח שיטות אופטימיזציה מתקדמות.
מתוך: מגזין גליליאו
לעשיית מנוי, לקבלת גיליון מתנה
גולשים שקראו כתבה זו התעניינו גם ב: