מחשבים יצירתיים: מציורים ועד לשחזור גפיים

מחשבים יצירתיים: מציורים ועד לשחזור גפיים

האם מחשבים יכולים להיות יצירתיים? מסתבר שכן. חלקם מציירים ציורים, אחרים מלחינים מנגינות, וישנם גם כאלו שהוגים מודלים חישוביים המסבירים את המתרחש בגוף. 

 

בשנת 1936, פרסם אלן טורינג רעיון שהגיח מנבכי דמיונו הפורה. הוא תיאר מכונה דמיונית – מעין ניסוי מחשבתי – המסוגלת לעבור על רצף תווים ולמחוק או להוסיף אותיות במקומות לאורך הרצועה. כיום, אי אפשר למצוא סטודנט למחשבים שאינו מכיר את הרעיון של טיורינג, מאחר והמחשבים המודרניים מבוססים על מערכת הפועלת לפי עקרונות דומים. אפשר לומר, למעשה, שהבסיס לתרבות הדיגיטלית כפי שאנו מכירים אותה – מהסמארטפונים שלכם ועד לאתר בו אתם קוראים את המילים הללו – הוא פרי דמיונו ורעיונותיו של אדם אחד.

זהו כוחו של הדמיון האנושי: רעיון אחד מסוגל לשנות את המציאות תוך זמן קצר, ולהדביק אנשים אחרים שכל אחד מהם יוסיף לו וישפר אותו. מתוך כל האורגניזמים בטבע, אנו היינו עד עתה היעילים ביותר בהגיית ובמימוש רעיונות חדשים. דמיוננו הוא זה שהזניק אותנו אל מעבר לבני-דודנו הניאנדרטליים ויתר מיני בני-האדם הקדומים. בזכות הדמיון האנושי הצלחנו להמציא את הגלגל, את הבגדים וכלי התפירה, את הנייר ואת החשבונייה וכל המצאה באלפי השנים האחרונות. כל אלו, מקורם באדם אחד ששאל – "מה אם?" או הגה במוחו עתיד דמיוני להמצאה כלשהי – ואז פעל למימוש הדמיון.

אפילו כיום עומדים הדמיון ויכולת ההמצאה בלב הציביליזציה האנושית. חברות מידע – עליו מתבססת כל המצאה חדשה – מזנקות בערכן. לפי ההערכות, גוגל תגיע עד 2020 להערכת שווי של טריליון דולרים – ערך גבוה יותר מזה של כל תעשיית ייצור הרכבים. גוגל, להזכירכם, היא חברת המידע הגדולה בעולם, וחלק מקצב הגדילה המסחרר שלה –בהווה ובעתיד – מיוחס להשקעותיה במיזמים יצירתיים במיוחד: רובוטים מתקדמים, מכוניות ללא-נהג ובינה מלאכותית מתקדמת.

אנו נמצאים כיום במרוץ של יצירתיות, המצאות וידע בתעשייה ובין מדינות. שתי המאות האחרונות לימדו אותנו שהחברות והמדינות שיספקו לעולם את מירב החדשנות המדעית והטכנולוגית, יהיו גם אלו שיפיקו את מירב הרווחים, ויעלו את רמת החיים של אזרחיהן במידה הרבה ביותר.

במאתיים השנים האחרונות העברנו יותר ויותר מטלות ומלאכות לידי המכונות המשמשות "עזר כנגדנו". אלו הוציאו לפועל עד כה מטלות רוטיניות – כלומר, חוזרות על עצמן – שאינן דורשות יצירתיות או דמיון. עד לשנים האחרונות ממש, התקשינו לתכנת מחשבים שיהיו בעלי יכולת יצירתיות. יש המטילים ספק שנוכל להגיע לכך אי-פעם. אך ברור שאם נוכל לעשות זאת, ולהפיל על המחשבים את הדרישה לרעיונות יצירתיים חדשים, נוכל להפיק מכך תועלת עצומה למין האנושי כולו.

זהו בדיוק התהליך שמתחיל להתרחש בימים אלו, בהם מחשבים מתחילים להיות יצירתיים.

 

המחשב שמצייר ציורים

טיעון שעולה לעתים קרובות בדיונים על יצירתיות ובינה מלאכותית, הוא שרק המוח האנושי מסוגל להגיע ליצירתיות אמיתית, תהא זו אשר תהא (אל דאגה, בהמשך הרשומה אגע גם בהגדרה הרשמית של יצירתיות). גם אם אכן כך הדבר, מנוע הבינה המלאכותית בו משקיעה גוגל בשנתיים האחרונות עשוי להיות הקרוב ביותר במבנהו למוח האנושי, מבין כל המחשבים עד היום. זאת מכיוון שהוא מבוסס על רשתות עצבים מלאכותיות, המחקות חלק מהמבנים הקיימים במוח האנושי עצמו – אך כסימולציית מחשב במקום ברקמה ביולוגית רטובה.

המוח האנושי פועל באמצעות העברת מידע בין מיליארדים רבים של תאי עצב. באזורים מסוימים במוח, כל אחד מהתאים יכול להיות מקושר למספר עצום של 10,000 תאים אחרים, מעבד ומנתח את המסרים שהוא מקבל מהם ומחליט מה להודיע בעצמו לאלפי תאים אחרים אותם הוא מזין במידע. כאשר כל התאים הללו פועלים יחד ומתקשרים זה עם זה, הם מפיקים – כמעט כתוצר לוואי – את יכולתנו לחשוב, להביע את עצמנו, לדמיין ואפילו לחלום.

מה קורה כאשר מחקים מבנים דומים במחשב, בצורה של רשתות עצבים מלאכותיות? התוצאה היא יצירה של בינה מלאכותית שאינה ניתנת לתכנות בקלות, מכיוון שהיא אינה עונה על הכללים הרגילים של מחשב המקבל הוראות פשוטות, מבצע צעדים חישוביים המובנים לנו היטב, ומפיק תשובות ברורות. במקום לתכנת את רשתות העצבים המלאכותיות, בוחרים אנשי המחשבים לאמן אותן.

איך מאמנים רשתות עצבים מלאכותיות? ממש כמו שמאמנים מוח. אם הייתי רוצה להסביר לכם מהו חתול, הייתי מראה לכם תמונות של החתול שלי. אבל כדי שלא תטעו ותחשבו שחתולים הם רק יצורים בגודלו של החתול שלי בדיוק, ובצבעים שלו בדיוק, הייתי ממשיך ומראה לכם עוד כמה עשרות תמונות של חתולים מסוגים שונים, עד שמוחותיכם היו לומדים לזהות את המאפיינים המשותפים לכל החתולים.

רשתות עצבים מלאכותיות מאומנות לפי אותו עיקרון. אם נרצה לאמן רשת שכזו לזהות תמונות, למשל, הרי שנזין לתוכה מיליוני תמונות שונות עם תיאור קצר של משמעויותיהן: "גבר", "חתול", "מכונית" וכן הלאה. בהינתן מספר גדול מספיק של דוגמאות, רשת העצבים המלאכותית תלמד (וכבר למדה) להבדיל בין הפרטים השונים הקיימים בתמונה ולקטלג אותם בהתאם, עם מעורבות אנושית מינימלית.

 

 

הרושם הכללי שקיבל המוח הממוחשב של גוגל בנוגע למראהו של חתול, לאחר מעבר על תמונות רבות שהגיעו מסרטוני חתולים ברשת

הרושם הכללי שקיבל המוח הממוחשב של גוגל בנוגע למראהו של חתול, לאחר מעבר על תמונות רבות שהגיעו מסרטוני חתולים ברשת. מקור – גוגל

ברשת העצבים המלאכותית שהדגימה גוגל לאחרונה, אפשר לראות מבנה יוצא-דופן שמבוסס על מבנה המוח האנושי. העצבים המלאכותיים ברשת של גוגל מסודרים בשכבות. רק השכבה הראשונה ברשת מקבלת את התמונה השלמה כקלט. היא מעבדת את התמונה, מפרקת אותה ומחלצת מתוכה את התוואים הפשוטים ביותר – הקווים הישרים – ומעבירה את המידע המתקבל אל שכבת העצבים המלאכותיים הבאה. שכבה זו כבר מתחילה להבחין במבנים מורכבים יותר בתמונה – למשל, פינות או עיגולים – ומעבירה את המידע הלאה. בשכבות המתקדמות ביותר מתחילה רשת העצבים המלאכותית לזהות כבר מבנים שלמים ואפילו רעיונות מופשטים, וכפי שנכתב בבלוג של גוגל בנושא –

"שכבות הביניים בוחנות את התוואים הבסיסיים כדי למצוא צורות או רכיבים כלליים, כמו דלת או עלה. השכבות האחרונות אוספות את כל אלו לפרשנויות שלמות – אלו עצבים המופעלים בתגובה לדברים מורכבים מאד, כמו בניינים או עצים שלמים."

חזרו וקראו שוב את הפסקה האחרונה. אם אתם לא מתרגשים עדיין, כנראה שלא הבנתם את המשמעות. אנו יוצרים מבנים מוחיים ביולוגיים שלמים, המסוגלים ללמוד ולהפיק משמעות מתמונות, בתוך המחשב. העבדים שיצרנו לעצמנו, שבתחילה היו שונים כל כך מאתנו בדרכי הניתוח והסקת המסקנות שלהם, מתחילים להידמות אלינו יותר ויותר.

רשתות עצבים מלאכותיות שכאלו מתחילות לבצע מטלות שונות ומרשימות, בעיקר במעבדות המחקר והפיתוח באקדמיה ובחברות תעשייתיות. הן מלמדות את עצמן להבין דיבור אנושי, לשחק משחקי מחשב, ולנהוג במכוניות. הן מגיעות לרמת הצלחה מרשימה במטלות אלו, עד כדי כך שכל מערכות זיהוי הדיבור האנושי של החברות הגדולות מבוססות כיום על רשתות עצבים מלאכותיות. המשרתים שלנו רוכשים יכולות מתקדמות יותר ויותר, וזה כנראה לא מפתיע איש. ההפתעה היחידה היא שאיננו מבינים כיצד הם עושים זאת, בתוך נבכי המוח הממוחשב הסבוך ההוא. ואם איננו מבינים את הדרך בה מעובד מידע לקבלת החלטה בתוך המחשב, כיצד אנו יכולים לסמוך על המשרתים הללו ועל החלטותיהם?

בפרויקט שתוצאותיו פורסמו לאחרונה בבלוג של גוגל, הראתה גוגל מה קורה כאשר אנו מנסים להעמיק לתוך נבכי 'מחשבתן' של סימולציות המוח הממוחשבות ולפענח כיצד הן רואות ומפרשות את העולם. על הדרך, הם גם סיפקו ראיה ויזואלית במיוחד ליצירתיות המופגנת על-ידי המוחות הממוחשבים הללו.

המהנדסים של גוגל פתחו ב- "איפכא מסתברא", והציבו בפני רשתות העצבים המלאכותיות שאלות שונות מהרגיל. הם לקחו מוח ממוחשב שאומן כבר בזיהוי תמונות שונות, והטילו עליו משימה – ליצור בננה בתמונה. השכבות המתקדמות ביותר במוח המלאכותי כבר גיבשו הבנה בנוגע לבננה – מה אורכה, רוחבה, וצבעיה. עתה עבר המידע בכיוון ההפוך לרגיל, מהשכבות המתקדמות לשכבות הבסיסיות יותר, ואלו החלו להוסיף קווים וצבעים המאפיינים בננות לתמונות המלאות ברעש אקראי. התוצאה הסופית נראית כחלום מטושטש של בננה. בהפשטה, אפשר לומר שכך נראית בננה בעיני רשת העצבים המלאכותית. או לפחות, שאלו המאפיינים הנפוצים והחשובים ביותר של בננה בעיני המוח הממוחשב.

 

הבננה שבמוח הממוחשב. מקור - גוגל

הבננה שבמוח הממוחשב. מקור – גוגל

 

ועוד כמה דברים חביבים שאפשר לבקש מהמוח הממוחשב להציג עבורכם. מקור - גוגל

ועוד כמה דברים חביבים שאפשר לבקש מהמוח הממוחשב להציג עבורכם. מקור – גוגל

המהנדסים לא הסתפקו בבננות בלבד. הם בחנו גם כיצד נראים דגים ומצנחים, כוכבי ים, נמלים וברגים וכוסות מדידה בעיני המוח המלאכותי. והם התחילו להבין עובדה מטרידה: במקרים מסוימים, המוח המלאכותי אינו לומד רק את מה שציפינו ממנו שילמד. הוא מתחיל להבין גם הקשרים. כאשר, למשל, ביקשו המהנדסים מהמוח המלאכותי להפיק להם תמונות של משקולות, התוצאה הייתה הבאה –

 

כך נתפשות משקולות בעיני המוח הממוחשב: עם ידיים אנושיות. מקור - גוגל

כך נתפשות משקולות בעיני המוח הממוחשב: עם ידיים אנושיות. מקור – גוגל

 

רואים את הבעיה? המשקולות נמצאות בתמונה, ללא ספק, אך אליהן מחוברים גם פריטים ביולוגיים במובהק: ידיים אנושיות. הסיבה, כנראה, היא שרוב מכריע של תמונות של משקולות שהוזנו למוח המלאכותי עד כה, כללו גם שרירן אנושי המניף אותן. הדרך היחידה בה יכולנו ללמוד אודות הטעות היא באמצעות הצבת שאילתות למוח המלאכותי.

 

משחקי דמיון

המוחות המלאכותיים של גוגל אומנו כבר על מספר רב של תמונות ומסוגלים לזהות חפצים ועצמים שונים בתמונות אקראיות. מה יקרה כאשר נבקש מהמוח המלאכותי לחפש רק רמזים לחפצים ולעצמים הללו בתמונות קיימות? במקרה זה נקבל סוג של דמיון אסוציאטיבי, המראה לנו איך צורה אחת מובילה ל- "מחשבה" על צורה אחרת.

כדי לזהות את ה- "מחשבות" התועות הללו, ביקשו מהנדסי גוגל מהמוח הממוחשב להתמקד ברמזים העדינים שהוא מוצא בתמונה, ואז להגביר אותם ולהוסיף אליהם כדי לגרום להם להיראות יותר כמו החפץ הדמיוני שהוא 'מדמיין'. התוצאה? תמונה יצירתית באמת ובתמים. אם ענן נראה רק קצת כמו ציפור, המוח המלאכותי יעבד מחדש את צורתו של הענן כדי לגרום לציפור ממשית להופיע בתמונה. בדרך זו עננים הופכים לציפורים, עצים הופכים לבניינים, ועלים הופכים לציפורים ולחרקים. ידיים הופכות לראשי כלבים, ובני-אדם הופכים להיפופוטמים.

 

 

תמונה מקורית של שמים, לפני מעבר של המוח הממוחשב. מקור - גוגל

תמונה מקורית של שמים, לפני מעבר של המוח הממוחשב. מקור – גוגל

תמונת שמים, לאחר שעבר עליה המוח הממוחשב ומצא והגביר רמזים לרעיונות וקונספטים אחרים שלמד. מקור - גוגל

תמונת שמים, לאחר שעבר עליה המוח הממוחשב ומצא והגביר רמזים לרעיונות וקונספטים אחרים שלמד. מקור – גוגל

 

להסתער! תמונה של אביר לאחר שעבר עליה מוח ממוחשב עם חיבה יתרה לכלבים ולהיפופוטמים. מקור - גוגל

להסתער! תמונה של אביר לאחר שעבר עליה מוח ממוחשב עם חיבה יתרה לכלבים ולהיפופוטמים. מקור – גוגל

 

כאשר מריצים את המוח המלאכותי פעמים רבות על אותה תמונה, ודורשים ממנו לשנות בכל הרצה את התמונה לפי הרמזים החדשים שהוא מוצא והשינויים שהטמיע בתמונה בהרצה הקודמת, מתקבלת תמונה סופית מרהיבה וגדושה בחזרות על אותו נושא. כאשר הריצו, למשל, רשת עצבים מלאכותית שהתאמנה קודם לכן על מראות נוף ובניינים, התוצאה הייתה תמונות עשירות בצבע, שנראות כחלום דומם המשלב רשמים ומראות מעשרות מקומות שונים.

 

סלבדור דאלי חזר לחיים? מקור - גוגל

סלבדור דאלי חזר לחיים? מקור – גוגל

 

 

טבעה של יצירתיות

התמונות הססגוניות שמופקות על-ידי המוח הממוחשב, המשלבות מספר רב של אלמנטים לא-קשורים בתוכן, מעלות את השאלה האם הוא ניחן ביצירתיות. כדי למצוא תשובה, עלינו להבין קודם מהי הגדרתה של יצירתיות. לשם כך פניתי לספרו של קית' סויר, להסביר יצירתיות – ספר בסיס בקורסים לחקר היצירתיות (אפשר לדעת את זה כי הוא עולה יותר מחמישים דולרים באמזון). סויר מחלק את היצירתיות לשתי קטגוריות רחבות: אינדיבידואליסטית, כלומר כזו המתייחסת ליחיד, וחברתית-תרבותית.

היצירתיות האינדיבידואליסטית עונה על שלושה תנאים:

  • ביטוי: ליצירתיות חייב להיות ביטוי בעולם. אם החלומות שלך חדשניים ומפתיעים, אבל אינך מספר אותם לעולם, אתה אינך יצירתי. במילים אחרות, לכל פעילות יצירתית חייב להיות תוצר שאחרים יכולים להתוודע אליו.

  • חדש: תוצר הפעילות היצירתית חייב להיות חדש ושונה ממה שהיוצר הכיר לפני כן;

  • שילוב: התוצר חייב להיות שילוב של מחשבות ורעיונות קודמים, שמעולם לא שולבו לפני כן בדרך זו על-ידי היוצר;

המוח המלאכותי של גוגל עונה היטב על ההגדרה האינדיבידואליסטית: הוא מספק תוצר חדש ושונה ממה שהיה קיים בעבר, הוא משלב אלמנטים קודמים בדרכים חדשות, ויצירותיו מפורסמות ברשת האינטרנט לכל החפץ לצפות בהן. למרבה הצער, יצירתיות אינדיבידואליסטית אינה רלוונטית בהכרח לציבור הרחב. כאשר ילדי בן השלוש מחבר שני קווים זה לזה על הדף ומראה לי בגאווה את היצירה, הוא מפגין את יצירתיותו האינדיבידואליסטית. אני גאה בו מאד, אך חייב להודות שבשנייה זו ממש, אלפי ילדים אחרים מסביב לעולם מגלים את אותה דרך לחיבור שני קווים. במילים אחרות, העובדה שאני מפגין יצירתיות אינדיבידואליסטית, אינה מובילה בהכרח ליצירת ערך חברתי או תרבותי רחב יותר.

זוהי הסיבה שיש צורך בהגדרה השנייה של יצירתיות – היצירתיות החברתית-תרבותית. לפי הגדרה זו, יצירתיות הינה –  

"יצירת מוצר שקבוצה חברתית בעלת ידע שופטת שהוא חדש, ובנוסף הינו הולם, שימושי או בעל ערך."

לפי הגדרה זו, המוח המלאכותי של גוגל ייחשב ליצירתי אם יצירותיו חדשות (והן אכן כאלו), ואם הצופים אוהבים את יצירותיו ונהנים מהן, או סבורים שהן מספקות ערך נוסף כלשהו, או שימושיות. מכיוון שכך, אם אהבתם את היצירות של המוח המלאכותי, כנראה שעניתם בעצמכם על השאלה, "האם מחשבים יכולים להיות יצירתיים".

אבל מהו הערך שמספקת יצירתיות זו לחברה הרחבה יותר?

 

"מטא-רעיונות" לקידום המדינה

כתבתי בתחילת הרשומה כי דרכן של מדינות להצלחה במאה ה- 21 היא לנצח במרוץ היצירתיות. מילים אלו משקפות גם את דעתו של פול רומר, כלכלן שנבחר כאחד מ- 25 האנשים המשפיעים ביותר באמריקה לפי מגזין טיים, וכתב ב- 2002 כי –

"המדינה שתפרוץ קדימה במאה ה- 21 תהיה זו שתיישם [אסטרטגיית] חדשנות שתתמוך ביצירת רעיונות רלוונטיים מבחינה מסחרית בשוק הפרטי."

כאשר רומר מדבר על אסטרטגיות חדשנות, הוא מתייחס לפלטפורמות ולכלים שיתמכו ביצירתיות, בהגיית רעיונות חדשים ובבדיקתם. תחת הגדרה רחבה זו נכללות פלטפורמות כמו קיקסטרטר, המספקות לכל אינדיבידואל את היכולת להעמיד את רעיונותיו למבחן הציבור ולמנף אותם לחברה מסחרית כמעט בין-לילה, או אינוסנטיב – פלטפורמה בה מתחרים אנשי אקדמיה ואנשים נורמליים במציאת פתרונות לבעיות מדעיות וטכנולוגיות סבוכות.

חשוב להבין שלפלטפורמות אלו מצטרפים כיום גם המחשבים היצירתיים, שבזכות רעיונותיהם נזניק את החברה האנושית קדימה. רעיונות אלו אינם מסתכמים ביצירת תמונות צבעוניות בלבד. למעשה, מחשבים יצירתיים מתחילים כבר היום לפענח סודות חשובים בהרבה, בתחום החשוב ביותר לבני-האדם: ביולוגיה ורפואה.

 

סלמנדרות, תולעים ועתיד הרפואה

בשנת 1768 הראה החוקר האיטלקי לזארו ספלנזני שסלמנדרות מסוגלות להצמיח מחדש את גפיהן, בעיקר לאחר שסייע להן בעזרת סכין להיפרד מהגפיים המקוריות. התגלית עוררה גל של התרגשות בקרב מדעני אירופה שהחלו להשחיז את סכיני הניתוחים שלהם ולשלם כסף טוב על כל דו-חי שהובא למעבדותיהם. עד היום נחשבות הסלמנדרות למצרך מבוקש בקרב חוקרי הרפואה הרגנרטיבית – כלומר, הרפואה המחדשת. החלום, מאז ועד היום, היה ללמוד מהסלמנדרות ולהעתיק את יכולות ההתחדשות המרשימות שלהן גם לבני-האדם. 

 

סלמנדרות מסוגלות להצמיח מחדש את גפיהן. כך זה נראה. מקור.

סלמנדרות מסוגלות להצמיח מחדש את גפיהן. כך זה נראה. מקור.

 

מאז ימיו של ספלנזני חשפו מדענים עוד מספר רב של אורגניזמים המסוגלים לחדש חלקים מגופם. חלקם, כמו ההידרה הזעירה או התולעת העדינה הידועה בשם "פלנריה", מסוגלים להתחדש גם אם ראשם נכרת מעליהם. למעשה, אם נחתוך אפילו חלק מזערי – אחוז אחד בלבד – מהפלנריה השלמה, יוכל חלק זה לגדול מחדש וליצור בשנית את התולעת השלמה (לפי המחקרים, החלק יכול אפילו להיות קטן עד כדי 1/279 מגודלה של התולעת השלמה). יכולותיהן של הסלמנדרות, ההידרות, הפלנריות ויצורים מתחדשים רבים אחרים אינן פחות ממדהימות, אך על תחושת ההתפעמות מהן מעיבה רק עננה אחת: עדיין אין לנו מושג איך הן עושות את זה.

במאה השנים האחרונות אנו מתחילים לפענח את המנגנון הפועל בתוך התאים ובין התאים, ומאפשר לתהליך ההתחדשות להתחולל ולגפה חדשה (או אפילו יצור חדש) לגדול כמעט מאין ומאפס. הבנו כבר שתאי גזע בגופן של הפלנריה וההידרה מסוגלים להשתכפל ולהתמיין, וכך ליצור מחדש את שלל התאים המרכיבים את היצור השלם. אך מה גורם לתאי הגזע להתחלק דווקא לאחר החיתוך, ולא לפני כן? כיצד הם נשלטים? ומדוע מתמיינים תאי גזע מסוימים בגוף התולעת לתאי שריר, בזמן שאחרים מתמיינים לתאי עצב או לתאים במעי?

יש לנו קצוות-חוטים לתשובות עבור השאלות הללו. חוקרי הביולוגיה זיהו מגוון רחב של גנים וחומרים כימיים שמפרישים התאים ומעורבים בתהליכים שונים בהתחדשות. אך אנו מתקשים לפענח את מגוון התגובות והאינטראקציות האפשריות בין כל הגורמים הללו. זו הסיבה שעדיין לא איתרנו מודל שלם המתאר את פלא ההתחדשות שבתולעים, בהידרות ובסלמנדרות. כבני-אדם, אנו מוגבלים ביכולתנו ליצור מודל שכזה יש מאין. אדם אחד צריך לעבור על עשרות ומאות מחקרים המתארים את כל הגורמים הללו, ולהגיע לפרץ של יצירתיות באמצעותו יפענח כיצד כל הגורמים הרלוונטיים מתקשרים זה לזה.

אולי, בבוא היום, עוד יבוא גאון אנושי מתחום הרפואה ההתחדשותית, אשר יחווה פרץ יצירתיות שכזה ויצליח לעמוד על טיבה של ההתחדשות. כפי שכתב מיכאל לוין,

"המצאת מודלים שיסבירו מה הטבע עושה, הינה הדבר היצירתי ביותר שמדענים עושים – לא מדובר רק בסטטיסטיקה או בחישוב מספרים, אלא בלב ובנשמה של העשייה המדעית."

ואולי איננו זקוקים כבר לאותו גאון יצירתי אנושי, מאחר שמחשבים יצירתיים מתחילים לספק פתרון לבעיה כבר בימים אלו ממש, תוך שהם מסייעים למדענים להגשים את "הלב והנשמה של העשייה המדעית".

 

המחשב שפתר את התולעת

במעבדתו של מיכאל לוין, שצוטט מעלה, מפותח בשנים האחרונות מדען מסוג חדש: כזה שמעגליו המוחיים אינם מבוססים על דנ"א וחלבונים, אלא על סיליקון ואלקטרונים. מדען ממוחשב זה מבצע את העבודה שהמדענים האנושיים מתקשים לעשות: הוא בוחן כמויות גדולות של מידע ומפיק מודלים חדשים המסבירים את המציאות.

המערכת, שפותחה על-ידי דניאל לובו במעבדתו של לוין, קיבלה כקלט מספר מודלים בסיסיים המתארים את הדרך בה גנים וחלבונים שונים משפיעים על תהליך ההתחדשות של תולעי פלנריה. המחשב הריץ סימולציות של המודלים הללו, ובחן האם תוצאות המודלים תואמות לתוצאותיהם של ניסויים מקבילים שנעשו במעבדות בעשורים האחרונים ושפורסמו בספרות המדעית. מתוך המודלים המוצלחים ביותר נלקחו עקרונות יסוד מסוימים ועורבבו ביחד כדי ליצור מודלים חדשים שנבדקו בעצמם בסימולציות נוספות. התהליך המשיך בדרך זו עד לקבלת מודל שהצליח לתאר ולהסביר את כל 16 הניסויים שהוזנו לתוך המערכת.

המודל שהתקבל הצליח להסביר היטב – ולראשונה – חלק מיכולת ההתחדשות של התולעת, שנסתר עד היום גם מעיניהם של החוקרים האנושיים בתחום. המערכת הצליחה להגיע למודל המנצח, שאומת מאז בניסויים במעבדה, ב- 42 שעות בלבד. על הדרך, המערכת הממוחשבת הצליחה גם לגלות מחדש מספר מנגנונים ותהליכים מיקרו-ביולוגיים שהיו ידועים כבר, בתהליך ההתחדשות ובניית הגוף של התולעת. בהינתן תוצאות מרשימות אלו, אין פלא שלובו ולוין מתכוונים ליישם את המערכת בעתיד גם על בעיות אחרות שטרם נפתרו, כגון הבנת הדרך בה מתפתחים עוברים ברחם.

הנה כך, המחשבים היצירתיים מסייעים לאדם לפתור בעיות מדעיות, שהיו דורשות אלפי שעות עבודה במעבדה (ביצירת ובחינת הניסויים השונים) והרבה יצירתיות. והם עושים זאת ב- 42 שעות בלבד. אלו תעלומות מדעיות נוספות ייפתרו בעזרת קורטוב של יצירתיות ממוחשבת? את התשובה נתחיל לגלות כבר בעשור הקרוב.

 

סיכום: המחשבים היצירתיים

עברתי במאמר על שתי דוגמאות בהן מחשבים מפגינים יכולות שניתן לפרשן כיצירתיות. המוח המלאכותי של גוגל יוצר כיום תמונות חדשות באמצעות שילוב אלמנטים קודמים מזיכרונו. בכך הוא עונה על כל הדרישות להפגנת יצירתיות אינדיבידואליסטית. המחשב של לוין ולובו, שפותר בעיות מדעיות באמצעות יצירת מודלים חדשים, עונה גם על הדרישות להפגנת יצירתיות חברתית-תרבותית: הוא יוצר מוצר חדש שהוא מסוגל לזהות שהינו בעל ערך בעיני החברה.

המוח המלאכותי של גוגל פועל כיום לחיבור ושיבוץ מחדש של תמונות, אך לא רחוק היום בו הוא יחבר רעיונות וקונספטים ואלמנטים מופשטים יותר – ובאמצעות עקרונות דומים לאלו שהדגים המחשב של לובו ולוין, הוא גם יבחן אלו מהם עומדים במבחן המציאות והמדע. זמן החישוב של מוחות מלאכותיים כאלו יוקדש לבעיות שהטרידו את האנושות מאז ומתמיד: כדי לפתור בעיות רפואיות ולהבין מחלות שמעולם לא ירדנו לנבכיהן, לנתח ולפענח מקרי פשיעה, ואפילו לאתר מודלים חברתיים מוצלחים יותר מאלו הנהוגים כיום.

המשמעות היא שהיצירתיות, כבר בעתיד הנראה לעין, תחדל מלהיות רכושם הבלעדי של בני-האדם. יצירתיותם של בני-האדם תהיה עדיין חשובה ביותר במאה הקרובה: יזמים המוצאים דרכים חדשניות להפעיל את המחשבים לצרכינו, למשל, יכולים לזכות ברווחים עצומים. אך עלינו להכיר בכך שהמחשב, כישות המסוגלת לאתר פתרונות יצירתיים לבעיות (ולעתים לזהות בעיות חדשות בעצמה), מצטרף עתה כשחקן חדש למגרש ההמצאות והחדשנות.

מי תהיה המדינה שתצליח ביותר במאה ה- 21? זו תהיה המדינה בה בני-האדם יצרפו את כוחם למחשבים, וביחד יגיעו להישגים גדולים יותר מאי-פעם.