מה ההבדלים העיקריים בין המוח האנושי למחשבים שיצרנו, ומה צופן העתיד הטכנולוגי ליחסים ביניהם? ד"ר מיכל גורדון, מומחית לשפות תכנות, תכנות התנהגותי וחינוך למדעי המחשב, עונה על השאלה
גם המוח וגם המחשב מקבלים מידע מהסביבה, יכולים להתייחס אליו או להתעלם ממנו ויוצרים פעולה כלשהי על הסביבה, כלומר תוצר או החלטה. לדוגמה, אם התוכנה רצה על חומרה שכוללת יכולות של רובוט, התוכנה תוכל לכאורה לחשב איך לתפוס כדור בדיוק כפי שהמוח האנושי יודע לעשות את זה.
אז מה שונה?
קודם כל, תוכנה נכתבת בידי בני אדם בעוד המוח מתפתח מינקות ועובר תהליכים של גדילה, התנסות, חוויות ולמידה. התשובה הפשוטה למי שרק מתחיל לעסוק בתוכנה, כל עוד לא החל לעסוק בתוכנה מורכבת יותר שלומדת בעצמה, היא שתוכנה נכתבת לעשות משהו וזה כל מה שהיא תדע לעשות. החוכמה שלה מוגבלת למה שיכניס בה המתכנת, והיא אינה אלא רצף קבוע של הוראות. המוח האנושי, מנגד, יכול לקבל אינסוף החלטות ולעתים קשה להבין למה ואיך הוא עושה את זה, כי הן נובעות מניסיון חיים ארוך, היסטוריה, רגשות, אינטואיציה ועוד.
כמו האדם, גם תוכנה יכולה להתאים את ההחלטות שלה לנסיבות. אך גם אם החלטותיה אינן עקביות, הן נובעות מכך שהוכנס לה מרכיב של מקריות או שעץ ההחלטה סבוך יותר. ושוב, גם את המרכיבים האלה מישהו פיתח.
בניגוד לתוכנה, נכון להיום איננו מבינים באופן מלא את החוכמה של המוח.
עם זאת, מי שמכיר את מה שקורה כיום בתחום המתפתח של מדעי המחשב יודע שאם בעבר תוכנה הייתה רצף הוראות קבוע, היום תוכנות רבות מתבססות על עקרונות למידה המוכרים לנו מהמוח, על רשתות תאי עצב, על חישובים הסתברותיים או על עקרונות התפתחות מבוססי אבולוציה. תוכנות כאלה יכולות ללמוד ולהתפתח.
רובוט שפותח לשחק טניס שולחן עם יריב אנושי | תמונה: Humanrobo, ויקיפדיה
האם זה אותו דבר?
אפשר לומר שאם מבודדים תחומים מסוימים וכותבים את התוכנה בהתאם לבעיה נתונה, אפשר לקבל חישוב שיהיה דומה באיכותו לזה של המוח. תחומים שבהם ידוע שזה אפשרי הם למשל זיהוי פרצופים, זיהוי קול, זיהוי מילים ואפילו זיהוי התנועה שאנו מכירים מ"קינקט". אפשר לכתוב תוכנות שמקבלות החלטות טובות מאוד גם בעוד הרבה תחומים אחרים. במקרה כזה, מי שכותב את התוכנה משקיע באלגוריתמים, כלומר בהוראות, שיאפשרו לתוכנה ללמוד מהעולם ולקבל החלטות בהתאם לכך. הלמידה מתבצעת על סמך נתונים.
בואו נדון לדוגמה בזיהוי פרצופים. בשביל לזהות מה זה כלב, למשל, צריך לתת לתוכנה הרבה תמונות של כלבים, וגם תמונות של "לא כלבים" ושל דברים דומים לכלבים. תוכנה שלא תראה אף פעם חתול בשעה שהיא לומדת, תטעה ותזהה אותו ככלב. אבל אותו דבר ייתכן גם אצל אדם שמעולם לא ראה חתול.
אז מה שונה? אפשר לומר שאנשים לומדים מעוד המון דברים – כל מיני רמזים. הם גם שואלים שאלות. ופה יש מי שיודע שגם התוכנות יכולות לשאול, ולהשתמש בעוד רמזים. אז אחד ההבדלים הוא שבעצם אין עדיין כיום תוכנה שיודעת בעצמה ללמוד המון דברים, והמון תחומים, וגם מתי ללמוד ומתי לא.
זה מביא אותנו למה שנקרא במדעי המחשב "מבחן טיורינג": מבחן שאמור לאפשר לנו לקבוע מתי לא נוכל עוד להבדיל בין אדם, כלומר יצור חושב בעל מוח, לבין תוכנה, כלומר אוסף של נתונים והוראות במחשב. הוא אמור להיות תקף לפחות בתהליכים של קבלת החלטות, או בתשובות לשאלות.
לעתים מתפרסמים בכלי התקשורת כותרות שמספרות שמחשב עבר לכאורה את מבחן טיורינג והצליח להתחזות לילד או לשחקן שחמט. אבל אל תטעו, מדובר בסך הכול בתוכנה שלמדה היטב והצליחה מאוד בתחום מסוים, כגון שאלות טריוויה לילדים או שחמט. קראו לדוגמה על ווטסון, תוכנה של IBM שהוכשרה לפתור שאלות טריוויה בשעשועון "מלך הטריוויה" (Jeopardy).
אבל זה לא באמת נקרא לעבור מבחן טיורינג, כי במבחן טיורינג אמיתי מותר לבחון כל תחום שרוצים, החל בשאלות על חתולים ועל שחמט וכלה בשיחה על הסימפוניה התשיעית ועל התחושות שהיא מעוררת בעת ההאזנה לה.
מובן שאם כותב התוכנה היה יודע מראש ששאלה כזאת עשויה להישאל הוא היה יכול לכתוב בה קוד שיענה עליה, או לפחות יגיב בצורה שנתפוס כאנושית. ופה שוב טמון ההבדל: את התוכנה כתב אדם. כיוון שתוכנה נכתבת, לפחות בחלקה, ולא נלמדת בכל התחומים, קשה מאוד לכותביה ליצור בה מורכבות שתהיה דומה מספיק למוח האנושי.
עוד עניין שחשוב להבין הוא שתוכנה "רצה", כלומר משתמשת במחשב כדי להתקדם ולחשב. נכון להיום גם המחשבים החזקים ביותר עדיין אינם משתווים לכמות החישובים שעושה המוח.
המחשב ווטסון משחק ב"מלך הטריוויה" | צילום: Raysonho, ויקיפדיה
אז איפה אנחנו עומדים?
כמה פרויקטים מנסים כיום לחקות את הכוח החישובי של המוח באמצעות מחשבי ענק, למשל ה-Blue Brain Project. כמו כן נעשים מחקרים רבים על שיפור האלגוריתמים הלומדים במטרה לכתוב תוכנה שתחקה את יכולת הלמידה העצמאית של המוח, את הסקרנות, האסוציאציות שלו ועוד.
יש לזכור שאם לוקחים תחום מסוים ונותנים לתוכנה ללמוד אותו מספיק, בהנחייתם של המומחים הגדולים ביותר בתחום, היא יכולה להצליח כמו המוח אנושי – למעשה אפילו כמו מוח חכם במיוחד. כלומר היא יכולה להיות חכמה יותר מהאדם הממוצע, ולעתים אפילו מהאדם החכם ביותר בתחום. כך למשל עשה המחשב כחול עמוק (Deep Blue), שפותח על ידי IBM להתמחות בשחמט, והצליח לנצח את אלוף העולם בשחמט, גארי קספרוב.
שלא כמו בני אדם, תוכנה אינה מתעייפת ולא סובלת מהסחות דעת. לכן אנחנו מעוניינים לפעמים להיעזר בה בתחומים כמו זיהוי גידולים או טיסה אוטומטית. במקרים אחרים אנחנו מפחדים ממנה, שמא תתעלה על היכולות של בני האנוש ותגבר עליהם.
עם זאת, אנחנו עוד רחוקים ממצב כזה, ויש לזכור תמיד שאדם הוא זה שנותן הוראות לתוכנה, גם אם היא תוכנה לומדת ומתוחכמת מאוד. לאנשים, לעומת זאת, אפשר לתת הוראות, ואפשר ללמד אותם, אבל יש להם רצון חופשי, תודעה, אינטואיציה ועוד שלל יכולות שלא הצלחנו עד כה לפצח בחקר המוח, ולכן גם איננו יכולים לחקות אותם במדעי המחשב.
בשני התחומים יש עוד הרבה ללמוד. חקר המוח נותן השראה למדעי המחשב ותחום מדעי המחשב עוזר לחקור ולהבין את המוח האנושי. שני התחומים יכולים להפרות ולקדם זה את זה. לאן יתקדמו, זאת כבר שאלה של פילוסופיה, פוליטיקה ועוד.
