2024-11-15T20:30:00+03:00
מערכות בינה מלאכותית מודרניות יותר ויותר פעילים לחדור לחיינו. משתמשי לינקדאין, וואטסאפ ואימייל מקבלים באופן קבוע הצעות עבודה, וכבר קשה לקבוע מי שולח אותן – מגייס חי או אלגוריתם.
האימוץ ההמוני של בינה מלאכותית מעלה שאלות עמוקות לגבי אופי המודיעין. הדעה הרווחת היא שהבינה המלאכותית הופכת לחכמה יותר ובקרוב תחליף בני אדם או תהפוך אותנו לעל-אנושיים. עם זאת, המציאות נראית אחרת.
בסטטיסטיקה, רוב האירועים מתאימים למסגרת הרגילה – בדיוק כמו שטמפרטורת האוויר נעה בדרך כלל סביב הערך הממוצע לעונה נתונה. אבל לפעמים קורות תופעות נדירות ויוצאות דופן – כמו שלג פתאומי בקיץ או חום מדהים בחורף. בסטטיסטיקה, אירועים כאלה נקראים 'זנבות שמנים' של ההתפלגות.
נראה שמקרים נדירים אלה יכולים להיחשב להפרעה או שגיאות. אבל הם אלה שמובילים לעתים קרובות לגילויים החשובים ביותר.
סיפור גילוי הפניצילין ממחיש בצורה מושלמת רעיון זה. ב-1928, הבקטריולוג הסקוטי הצעיר פלמינג חזר מחופשה וגילה משהו יוצא דופן בצלחת פטרי. העובש הדביק את תרבית הסטפילוקוקוס, אבל במקום לזרוק את הדגימה המקולקלת, המדען הבחין בפרט חשוב – החיידקים סביב העובש מתו. כך הובילה תצפית מקרית לגילוי האנטיביוטיקה הראשונה.
ההבדל המהותי בין המוח האנושי למוח המכונה טמון באופן שבו הוא מקיים אינטראקציה עם העולם החיצון. הגילוי של פלמינג אינו רק פתרון לבעיה, אלא תוצאה של אינטראקציה מתמשכת עם הסביבה והיכולת להסיק מסקנות מתצפיות בלתי צפויות. מודלים של שפה מודרנית, לעומת זאת, מתוכנתים לייצר את התשובה הסבירה ביותר מבחינה סטטיסטית.
אקראיות, שהיוונים הקדמונים קראו לה Fortune, מובנית בקוגניציה האנושית בצורה שונה מאוד מזו שהיא באלגוריתמים של מכונות עם מערכי הנתונים שנקבעו מראש. תגליות גדולות קורות לעתים קרובות באופן בלתי צפוי: מדען חלם על מבנה מולקולת הבנזן, ותורת היחסות החלה להתגבש כאשר איינשטיין חשב על הזמן בעודו מביט בשעון מרכבת נוסעת.
סיפורו של ד"ר ג'ון סנואו במהלך מגיפת הכולרה בלונדון של שנות ה-50 הוא המחשה. כאשר רוב הרופאים האמינו שהגורם למחלה הוא "מיאזמה" – אוויר מזוהם, סנו הבחין בריכוז מקרי המחלה סביב עמוד מים מסוים. קפיצת החשיבה האינטואיטיבית הזו אפשרה לנו לבסס את נתיב ההדבקה האמיתי.
המוח האנושי אינו "קופסה שחורה" המשחזרת באופן מכני את תוצאות הלמידה. אנו לומדים כל הזמן על ידי אינטראקציה עם הסביבה שלנו, מה שיוצר הזדמנויות אינסופיות לתובנות חדשות. כל מצב בלתי צפוי יכול להוביל להבנה חדשה של המציאות.
מערכות AI מודרניות נוצרות כדי לעבוד עם מצבים טיפוסיים, כדי לחפש דפוסים באירועים חוזרים. אבל העולם האמיתי יותר מסובך – משהו חדש ויוצא דופן קורה בו כל הזמן. המוח האנושי מסוגל להבחין בחריגות אלו מהנורמה ולהפיק תועלת מהן. היכולת לעבוד עם הבלתי צפוי והלא סטנדרטי היא שהופכת את החשיבה שלנו לגמישה ויצירתית באמת.
רשתות עצביות באמת מרשימות בעיבוד כמויות גדולות של נתונים ובמציאת דפוסים. הם יכולים לנתח מיליוני מסמכים, למצוא קשרים מורכבים ולזהות דפוסים. עם זאת, התקדמות אלו, אף שהן שימושיות, קשורות מעט ליצירת בינה כללית מלאכותית (AGI), מערכת המסוגלת לחשיבה כמו אנושית.
ככל שאנו מקיימים יותר אינטראקציה עם AI מודרני, כך הפער הבסיסי בין המחשבה המכונה והאנושית הופך ברור יותר. אנחנו לא רחוקים בהבנת טבעה של אינטליגנציה אמיתית ממה שהיינו לפני כמה עשורים. נסחפים על ידי אלגוריתמים משופרים, לעתים קרובות אנו שוכחים עד כמה מורכבת ורבת היבטים של החשיבה האנושית.
במקום להגדיל בלי סוף את כמות נתוני האימון, עלינו להתמקד בפיתוח מערכות שיכולות לפעול ביעילות במצבים לא מוכרים. האלגוריתמים הנוכחיים יישארו כלים שימושיים לעיבוד מידע, אבל הדרך לבינה מלאכותית אמיתית טמונה בהבנת פעולתו הבסיסית של המוח האנושי.
הקסם הנוכחי מהביג דאטה ומודלים סטטיסטיים מסתכן בהובלת מפתחי בינה מלאכותית למבוי סתום. עד שנלמד לשחזר את היכולת לעבוד עם הלא נודע, מערכות מלאכותיות רק יחקו את משחק התפיסה שהאנושות משחקת מהיום הראשון לקיומה.
IN שלושה מאמרים , שנמצאים ביחד תופסים יותר מ-150 עמודים גווארדיה ושני עמיתים הראו לראשונה שחוסר יציבות מתרחש בהכרח במודל של כוכבי לכת המקיפים כוכב.
המחברים הוכיחו את אחד המשפטים היפים ביותר שניתן להעלות על הדעת. תגלית זו עשויה גם להסביר מדוע מערכת השמש שלנו נראית כפי שהיא נראית.
ארבעה עמודים וסיפור חדש
התברר לפני כמה מאות שנים שלאינטראקציות בין כוכבי לכת עשויות להיות השלכות ארוכות טווח. למשל, מסלולו של מרקורי. לוקח לכוכב הלכת כשלושה חודשים להשלים מהפכה מלאה סביב השמש לאורך נתיב אליפטי. עם זאת, גם מסלול זה מסתובב לאט, מעלה אחת כל 600 שנה, וכתוצאה מכך סיבוב מלא כל 200,000 שנה. תופעה זו, הנקראת פרצסיה, נגרמת בעיקר מהשפעת הכבידה של נוגה, כדור הארץ וצדק.
מחקר מהמאה ה-18 של מתמטיקאים בולטים כמו פייר-סימון לפלס וג'וזף-לואי לגראנז' הראה שלמרות הפרצסיה, גודלו וצורתו של המסלול נותרו יציבים. אולם לקראת סוף המאה ה-19 החלה דעה זו להשתנות כאשר אנרי פואנקרה גילה שגם במודל של שלושה גופים (למשל כוכב ושני כוכבי לכת) אי אפשר לחשב במדויק פתרונות למשוואות ניוטון. השינוי הקל ביותר בתנאי ההתחלה, למשל, תזוזה של אחד מכוכבי הלכת במטר אחד, יכול להוביל לתמונה שונה לחלוטין מיליוני שנים מאוחר יותר.
בבעיית שלושת הגופים, פואנקרה גילה וריאציות כה מורכבות בהתנהגות המערכת, שבהתחלה חשב שעשה טעות. אולם לאחר זיהוי נכונות תוצאותיהם, התברר כי לא ניתן לקחת כמובן מאליו את יציבות מערכת השמש. אבל מכיוון שהעבודה עם משוואות ניוטון מורכבת ביותר, לא היה ברור אם מערכת השמש תתנהג בצורה כאוטי רק בקנה מידה קטן, או שגודלם וצורתם של המסלולים יכולים להשתנות עד כדי כך שכוכבי הלכת יתנגשו או ייזרקו לחלל.
ב-1964 כתב המתמטיקאי ולדימיר ארנולד מאמר בן ארבעה עמודים שסיפקה את השפה הנכונה לתיאור הבעיה. הוא הראה מדוע משתנים מרכזיים במערכת דינמית יכולים להשתנות באופן משמעותי לאורך זמן. כדוגמה, הוא יצר מודל מלאכותי – תערובת של מטוטלת ורוטור, שלא היו לו אנלוגים בטבע. במודל זה הוא הוכיח כי בהינתן מספיק זמן, כמה פרמטרים קבועים בדרך כלל יכולים להשתנות באופן משמעותי.
ארנולד הציע שרוב המערכות הדינמיות מפגינות חוסר יציבות דומה. במקרה של מערכת השמש, פירוש הדבר יכול להיות שמסלולי כוכבי הלכת מתארכים יותר ויותר עם הזמן, או אפילו חוצים זה את זה.
עם זאת, למרות ההצלחות בהוכחת חוסר יציבות כללית, מתמטיקאים במשך זמן רב לא הצליחו להוכיח את קיומו עבור מודלים של מערכת השמש. השפעת הכבידה החזקה של השמש הופכת תכונות רבות של מערכת כוכבי לכת לניתנות לחיזוי, גם כאשר לוקחים בחשבון את הכוחות הנוספים שנוצרו על ידי כוכבי הלכת עצמם. מאפיינים חזקים אלו מקשים על זיהוי חוסר יציבות.
