מהנייר למסך: אלו מיומנויות יצטרכו ילדינו לרכוש כדי להתמודד עם העתיד?

מהנייר למסך: אלו מיומנויות יצטרכו ילדינו לרכוש כדי להתמודד עם העתיד?

לפני יותר מאלפיים שנים, הופיעו לראשונה בהיסטוריה שתי יצירות מופת: האיליאדה והאודיסאה. שתיהן תוצר מוחו הקודח של המשורר ומספר הסיפורים היווני, הומרוס. הן חושפות את מלחמת טרויה – זו המפורסמת בה ניצחו התוקפים בסופו של דבר באמצעות תחבולת הסוס הטרויאני – בפרטי פרטים. הן מדווחות על מסעותיו של אודיסאוס ברחבי העולם הידוע, על מאבקו בציקלופ בנו של אל הים ועל נקמתו במחזרים שניסו לשדוד את אוצרותיו ולבזוז את ביתו.

כשהייתי בן ארבע-עשרה, קראתי לראשונה את האיליאדה. נערכתי להיחשף לסיפורי הגבורה המופלאים של אכילס ושאר גיבורי יוון, ולתיאורי קרבות שיתחרו גם באלו של ספרי ההרפתקאות המודרניים. אחרי הכל, הומרוס נחשב לגדולי היוצרים בהיסטוריה. הכתיבה שלו בוודאי מתחרה בכל אלו שבאו אחריו. וכך פתחתי את הספר בציפייה דרוכה.

כפי שאתם יכולים בוודאי לנחש, התאכזבתי קשות.

הכתיבה של הומרוס רחוקה מלהיות יצירת מופת במובנים של היום. הוא חוזר על פסקאות שלמות שוב ושוב. הוא אינו מגוון מתיאור לתיאור: גיבור אחר גיבור נקטל בדיוק באותה הצורה. הוא טרחני, עם עלילה שאינה ברורה ולא נראה שמתקדמת לשום מקום. איך ייתכן, תהיתי, שהומרוס זכה בתהילה רבה כל-כך, עם כתיבה גרועה כל-כך?

מה שלא הבנתי באותו הזמן, אבל אני מבין היום היטב, הוא שהסיבה שלא התחברתי לכתיבה של הומרוס היא שאני והוא היינו שייכים לשני עידנים שונים. איני מתכוון לכך שהומרוס חי בתקופה אלימה במיוחד – אני יכול להבין אלימות. אלא שטכנולוגיות התקשורת שהיו נהוגות בזמנו של הומרוס – כלומר, הדיבור – הן אלו שעיצבו את הדרך בה המשוררים העתיקים תקשרו עם קהליהם. ספרים היו נדירים ויקרים כל-כך, שהמשוררים הקדומים נאלצו לשנן את כל הפואמות בעל-פה. זו הסיבה לתיאורים החוזרים על עצמם: הם כמו הפזמון החוזר בשירים המודרניים, והקלו על המשוררים לזכור את הסיפור כולו. זו גם הסיבה לכך שהעלילה אינה שלמה או ברורה לגמרי: המשורר היה מגיע לפאב או לחצר המלכות והיה מצטט בקול רק את החלקים מהיצירה שעניינו ביותר את קהלו. הומרוס היה שייך, לפיכך, ל- "עידן הפה" ונהג להשתמש בעיקר בקול כדי להעביר את המסרים.

the-odyssey.jpg

צילום מסך מ- "האודיסיאה" – יצירה המתארת את מסעותיו של אודיסאוס בעולם ואת מלחמתו ביצורי הים השונים, כמו הציקלופ שבציור. מקור

ואני? אני הייתי שייך באותו הזמן לעידן אחר: עידן הנייר. ולמעשה, אני הייתי אחד הנציגים האחרונים של תקופה זו, מכיוון שכבר באותו זמן החלו להיוולד ילדי הדור החדש, שישתייכו לעידן המסך.

אבל לפני שנדבר על עידן המסך, בואו נבחן קודם את עידן הנייר ואת משמעויותיו.

מהפה לנייר

עידן הנייר נפתח לראשונה לפני קצת יותר מחמש-מאות שנים, כאשר הממציא הגרמני גוטנברג הדגים לראשונה את היכולת להדפיס ספרים ביעילות ובזול. זו הייתה מהפכה במלוא מובן המילה. עד לגוטנברג, עלות ההעתקה מחדש של חמישה עמודים עמדה על פלורין אחד – בערך מאתיים דולרים בהערכות של היום. עלות ההעתקה מחדש של ספר שלם, לפיכך, הגיעה לעשרים-אלף דולרים בערך[1]. במילים אחרות, משפחה ממוצעת הייתה מסוגלת לרכוש אולי ספר אחד או שניים בתקופת חייה – ורובן לא טרחו לעשות כך, מכיוון שהון תועפות זה היה יכול לשמש אותן לצרכים מספקים ומיידיים יותר, כמזון ודיור.

מהפכת הדפוס הורידה תוך שנים ספורות את עלות הדפסת הספרים לפחות מאחוז אחד מעלותה הקודמת. לפתע פתאום, כל משפחה הייתה יכולה ליהנות מבעלות על התנ"ך ועל ספרי הקודש וההגות האחרים. תוך חמישים שנים מפריצת הדפוס לעולם, הודפסו יותר ספרים מכפי שנכתבו לכל אורך ההיסטוריה של האנושות.

והחברה האנושית כולה השתנתה.

אנו נוהגים לחשוב שטכנולוגיות רק משנות את יכולותינו להשפיע על העולם: אם נמציא טיל משוכלל יותר, נוכל להגיע לחלל; אם נפתח תרופה נגד הסרטן, נוכל לחיות שנים ארוכות יותר. אלא שהטכנולוגיות החשובות ביותר משנות את הדרך בה אנו רואים וחושבים על העולם. וזה בדיוק מה שמהפכת הדפוס חוללה.

לפני מהפכת הדפוס, פשוטי-העם נאלצו להסתמך על המעטים שידעו לקרוא – שמונה אחוזים בלבד מאוכלוסיית אירופה, וכמעט כולם אצילים או אנשי דת. אחרי מהפכת הדפוס, הציבור בכללותו החל לרכוש את מיומנות הקריאה, ולפתע פתאום יכול היה להטיל ספק בכל מה שאמרו לו מאז ומתמיד. אנשי הדת נהגו לפרש את כתבי הקודש לפי צרכיהם ורצונותיהם כדי לשמר את הסדר החברתי בו הם היו למעלה, והאיכרים עמוק מטה. אבל פתאום לכל איכר היה עותק של ספר הקודש בו היה מסוגל לקרוא, לתהות על פשר המילים ולשתף את רעיונותיו עם חבריו. ולא זאת בלבד, אלא שאותו איכר היה גם יכול להדפיס אלפי עלונים המפרטים את דעותיו, ולהפיצם בכל רחבי אירופה. תוך פחות ממאה שנים איבדו אנשי הדת את המונופול שלהם על הידע ועל הכוח. אין פלא שהשנים שבעקבות המצאת הדפוס הביאו ללידתן של תנועות דתיות חדשות ושל מהפכות האיכרים כנגד השלטון.

אלא שהשלכותיה של מהפכת הדפוס היו גדולות אפילו יותר מדרבון למלחמות דת ומעמדות. מהפכת הדפוס שינתה את הדרך בה אנשים דיברו זה עם זה. לפני מהפכת הדפוס היו ידועות רק 50,000 מילים בשפה האנגלית. כיום, קיימות כמעט מיליון מילים (988,968, אם המספר המדויק באמת חשוב לכם). וכשיש לך יותר מילים, אתה יכול להביע רעיונות מורכבים יותר.

לפני מהפכת הדפוס, ספרים הכילו רק את המידע החשוב ביותר: דת ורפואה בעיקר. זה המשיך להיות המצב גם אחרי מהפכת הדפוס – הספר הראשון שהודפס, אחרי הכל, היה התנ"ך. לקח זמן לאנושות להבין את האפשרויות החדשות שהדפוס פתח עבורה, ולפענח את העובדה שבעידן הדפוס, כל אחד יכול להוציא ספר על כל נושא. וכך, שלוש-מאות שנים לאחר התנ"ך הראשון של גוטנברג, התפרסם הרומן הרומנטי הראשון: ספר שלם (בניגוד להצגת תיאטרון או סיפור קצר) המתמקד בגיבור ובגיבורה המתאהבים זה בזה, ובניסיונותיהם לבנות מערכת יחסים זה עם זו. והנה צצה לה תרבות וחברה חדשה, ששמה על נס את האהבה, את הזוגיות ואת זכותו של האינדיבידואל לבחור מה יעשה בחייו. ובעצם, גם את זכותה של האשה, שקיבלה ייצוג בספרים הללו כאדם אמיתי עם מחשבות ורגשות משלה. מהפכת זכויות האשה החלה, הלכה למעשה, מהרגע בו הדפיס גוטנברג את התנ"ך הראשון שלו.

dea6bc4038c88b3c5180c778c44bc75a

ספרי רומנטיקה החלו להופיע בכל מקום במאה ה- 18, עד שהובילו ליצירות המופת של היום. כפי שניתן להבין, לטכנולוגיה יש גם צדדים אפלים. מקור

בני עידן הדפוס – שרוב הקוראים מעל גיל שלושים נמנים על שורותיהם – שמו על נס את הספרים. הם הפכו אותם למקור כל הידע. אם דבר מסוים אינו כתוב בספר, כנראה שהוא אינו ראוי לידיעה. בהקצנה, ראיית עולם זו אומרת שרעיונות טובים מופיעים ומפורטים רק בספרים. הסופרים הפכו לכוכבי תרבות, ועדיין הינם כך היום. כאשר פונים אלי אנשים ושואלים כיצד לזכות בהכרה ציבורית, המלצתי להם פשוטה גם היום: לא משנה כמה רשומות בלוג כתבתם, כמה חברים יש לכם בפייסבוק או כמה כסף אתם מקבלים לכל הרצאה. אם אתם רוצים לקבע את מעמדכם כהוגים חשובים, אתם חייבים להוציא ספר לאור. קשה לנו להשתחרר מהצל העמוק של הדפוס: בחמש-מאות השנים האחרונות, הספר נחשב לדרך הטובה ביותר להפיץ רעיונות לכלל הציבור.

אבל זה כבר לא המצב, מכיוון שעתה אנו נכנסים לעידן חדש: עידן המסך.

עידן המסך

אתם עשויים לחשוב שעידן המסך נפתח עם המצאת המצלמה והמסך הגדול בקולנוע. אלא שלא כך הדבר. במאה השנים האחרונות, עלות הפקתם של סרטים מושקעים חדשים הייתה אסטרונומית – הרבה יותר מעלות הפקת ספר חדש. אנשים אמנם נהרו לקולנוע לצפות במסך הגדול, אך ההמצאה לא שינתה דבר באופן החשיבה או ההתנהלות האנושי מחוץ לאולם הקולנוע.

השינוי האמיתי הגיע עם הגעתם של המסכים לכל כיס בזכות הטלפונים החכמים, ולא פחות חשוב – בזכות רשת האינטרנט החובקת-עולם.

נפתח בטלפון החכם. תוך פחות מעשר שנים, הטלפונים החכמים כבשו את העולם. כיום יש מסכים בכל כיס במדינות המפותחות. הטלפונים החכמים מתפשטים אפילו במדינות המתפתחות, ובסין למשל ל- 97 אחוזים מהצעירים יש כבר טלפון חכם. וכך, המסכים נמצאים כיום בכל כיס, בכל יד, מול כל עין. כל ילד יכול לשלוף את הטלפון החכם ולהתחבר למסך.

והמסך זורם תמיד, בזכות כוחה של רשת האינטרנט.

האינטרנט מחברת את כל המסכים ביחד. לפני האינטרנט, מסך המחשב היה דומה לעמוד של ספר שניתן להוסיף לו תיקונים באופן ידני ואיטי. אבל בזכות רשת האינטרנט, כל המסכים בעולם מחוברים זה לזה. כל מה שקורה במחשב אחד בעולם, יכול להגיע למסך בידיהם של מיליוני אנשים תוך שניות ספורות. בזכות האינטרנט, המסך הופך להיות דינמי – הוא זורם, הוא משתנה, הוא יכול להציג לנו סרטים, ספרים ומנגינות, אבל אלו מונחים של בני דור הספר, שאוהבים לחשוב על יצירות כמוצר מוגמר. למעשה, המסך המקושר מקדם צורת חשיבה אחרת: כזו שמציגה לנו רעיונות ראשוניים וחצי-מעוצבים, ומאפשרת לנו לקחת חלק בגימורם ובמימושם.

המסכים שאתם משתמשים בהם כיום מציגים לכם רשומות בבלוגים במקום ספרים, את הדעות של חברינו מהפייסבוק, את עמודי הוויקיפדיה שמשתנים כל העת, את הסרטונים ביוטיוב שצולמו על-ידי חובבים כמונו, ואת הסטרימינג בטוויטץ' (Twitch) של אנשים שאוהבים לשחק באותם משחקים כמונו. והכל בזרם מהיר של תוכן שמתעדכן כל הזמן, ושנבנה על עצמו. עבור דור המסכים, אין כמעט דבר כזה "תוצר מוגמר". נקודת המוצא היא שהכל נוזלי, שהכל משתנה. עבור בני דור המסכים, היצירה המוגמרת היא יוצאת-הדופן.

וזה מבעית את אנשי דור הספר. הם, שגדלו על רעיונות קבועים, שרואים בספר שגובש באיטיות ובשקדנות את פסגת המחשבה האנושית, מתקשים לקבל את ההשתנות המהירה שהמסכים מאפשרים. הם טוענים שהמסכים הורסים את החשיבה האנושית.

הם צודקים: המסכים באמת הורסים את החשיבה האנושית, אבל רק את זו שהתגבשה במהלך עידן הספר ובהתאם למגבלות הטכנולוגיות של אותה תקופה. ואת החשיבה והמיומנויות שנהרסות, מחליפות דרכי חשיבה ויכולות מודרניות שמתאימות יותר לעידן החדש.

מכתיבה ליצירה

ניקח לדוגמה את אחת הטענות הגדולות כנגד המסכים: הם פוגעים ברצונם של אנשים לקרוא. את שורשיה של טענה זו אפשר למצוא עוד מימיה הראשונים של הטלוויזיה, כאשר אנשי הגות ורוח חששו שהאזרחים יתמכרו לטלוויזיה ויקדישו פחות זמן לקריאת ספרים.

כמובן, אין כל חדש בתחזיות זעם מסוג זה, וניתן למצוא אותן בכל דור ודור. מבקר בקמברידג' של המאה ה- 17, תקופה בה הדיונים בבתי-הקפה החלו למשוך אליהם סטודנטים, כתב בזעם כי –

"הסטודנטים כמהים כל-כך לחדשות (שאינן עניינם בכלל), שהם עוזבים את כל השאר למענן, זה מאורע נדיר עתה שמי מהם ילך ישירות לחדרו לאחר התפילות, מבלי שיבקר קודם בבית הקפה – דבר המביא לאובדן זמן עצום בשל הרצון לחידוש בלבד."

ובמאמר מ- 1835 ניתן למצוא השתפכות מרירה על נטייתם של צעירים לקרוא ספרים בלי הפסקה.

" [קריאה מתמדת יכולה] באופן בלתי-נמנע להפסיק את המחשבה, ולפגום ביכולת החשיבה של הצעירים… היא תעצור את היכולת ליהנות מחברה, או תהפוך את השיחה לקלילה ולא-חשובה."[2]

בקיצור, מאז ומתמיד הופיעו נבואות זעם בנוגע להשפעתה המזיקה של הטכנולוגיה על מיומנויות החשיבה של בני-האדם. ואיך אומרים? בינתיים אנחנו בסדר.

ובעצם, אנחנו אפילו יותר מבסדר, מכיוון שמהרגע שהאינטרנט החלה לחבר את כל המסכים ביחד, אנשים החלו לתקשר זה עם זה באמצעות הכתיבה. ונחשו מה? הזמן שאנשים הקדישו לקריאה גדל באופן דרמטי. אנשים מקדישים כיום לקריאה משך זמן ארוך פי שלושה מכפי שהיו עושים ב- 1980. ולא זאת בלבד: יותר משלושה מיליון רשומות בלוגים נכתבות מדי יום. מי אתם חושבים שכותב אותם? בני דור המסכים, ברובם, שמשכללים את מיומנויות הכתיבה שלהם דרך המסך.

אבל גם אם מיומנויות הכתיבה היו דועכות בגלל המסכים – כפי שייתכן שעוד יקרה – זה לא דבר נורא כל-כך. מכיוון שאת מקומה של הכתיבה והקריאה תופסות צורות אחרות להעברת מסרים.

קווין קלי, שספרו "הבלתי נמנע" היווה את הזרז והמקור הרעיוני לרשומה זו, טוען שהספר כבר אינו הדרך היחידה להעביר רעיונות. כי מהו ספר? האם ספר הוא כמה דפים כרוכים ביחד? אם כך, גם ספר מתכונים הוא ספר, וגם ספר חשבונות הוא ספר. אלא שברור לנו ש- ספר הוא יותר מאוסף דפים. ספר הוא רעיון, או סיפור, או מרחב המנותק מהמציאות הפיזית, שאנו יכולים לצלול לתוכו – ורוצים לעשות זאת.

ואם כך, הרי שגם סדרת טלוויזיה טובה היא ספר. גם קומיקס הוא ספר. כל אלו מאפשרים לנו להיכנס לעולם אחר וליהנות מהרעיונות שבו. למה אמא רוצה שנקרא ספרים? כי בעידן הספר, הדרך היעילה ביותר – והקלה ביותר – של אדם להביע את עצמו הייתה באמצעות כתיבה. אלא שבעידן המסך, כל אדם יכול להביע את עצמו במגוון של דרכים. אנשים שרואים שפע של סדרות ריאליטי, יכולים לקחת את הטלפון החכם וליצור סדרת ריאליטי של עצמם ביוטיוב שתזכה במיליוני צופים. אנשים שקוראים שפע של ספרי קומיקס יכולים לצייר כאלו בעצמם בקלות, באמצעות הורדת תמונות ואיורים הזמינים ברשת והוספת בלוני דיבור. אנשים שאוהבים מוזיקה יכולים להעלות לרשת את המנגינות שיצרו באופן דיגיטלי. דור המסך הוא דור שכבר אינו מסתמך רק על הכתיבה כדרך לביטוי עצמי. הוא מנצל את כל נתיבי התקשורת כדי להעביר ולממש את רעיונותיו. וכך עברנו מהכתיבה של עידן הספר, ליצירה של עידן המסך.

המעבר מכתיבה ליצירה הוא רק דוגמה אחת לדרך בה תפישותיו של דור הספר עוברות אבולוציה לתפישות העולם של דור המסך.

ואיך עוד?

מהצבת חומות לפריצת גבולות

לפני מספר חודשים שמעתי שני ילדים מדברים. אחד מהם אמר שהוא רוצה לראות סרט כלשהו, ושהוא עומד להוריד אותו בטורנט. חברו העיר לו שלא ישכח לסגור את תכנת ההורדה כשיסיים להוריד, כדי שלא תאט לו את המחשב. הילד הראשון נותר בשוק. "לעצור את ההורדה בלי לשתף?" הזדעזע. "זה לא מוסרי!"

שיחה כזו משקפת את התמורה שאנו עוברים כיום בדרך מעידן הספר לעידן המסכים. עידן הספר היה מושתת על מחסור במשאבים פיזיים. כשמדענים רצו לפרסם את תוצאות מחקריהם, למשל, הם היו צריכים לעשות זאת באמצעות המגזינים המדעיים, ובאלו היה מקום מוגבל. לכן, המגזינים המדעיים היו יכולים לברור בקפדנות את המאמרים באמצעות מה שנקרא "ביקורת עמיתים", לגבות תשלום גבוה מהמדענים כדי שיפרסמו את המאמרים בדפי העיתון, ולחייב את האוניברסיטאות לשלם הון תועפות על מנוי למגזין. באופן דומה, תעשיות הסרטים והמוזיקה נשלטו בעבר על-ידי הגורמים שחלשו על העברת המידע: תעשיית הקלטות המוזיקה על קלטות וסי-דים והפצתם לחנויות, או הפצתם לקולנוע ולחנויות הווידאו.

אבל בעידן המסך אין הגבלת מקום. המדענים יכולים להעלות מאמריהם ישירות לרשת האינטרנט, ואלו יהיו פתוחים לכולם לקריאה. אנשים כבר אינם מוגבלים בדרכי העברת ושיתוף המידע, ובני דור המסך מוכנים לשתף ביניהם תכנים – וחשוב להם יותר לוודא את ההדדיות של פעולת השיתוף מאשר את מה שהחוק קובע בנושא. רבים מתוכם מוכנים לשלם גם סכומים קטנים מסוימים תמורת המוזיקה והסרטים שהם מקבלים – ובלבד שיקבלו אותם בדרך שהם מצפים: במהירות, ביעילות ובקלות. כלומר, ישירות למסך. זוהי הסיבה שחברות כמו נטפליקס, שעושות סטרימינג ישירות למחשב או לטלוויזיה החכמה, משגשגות ומצליחות בזמן שחברות אחרות מקרטעות ונכשלות.

התולעת שבתפוח

אבל לא הכל מושלם בעולם החדש של המסך. קיימות מספר בעיות גדולות וממשיות בעידן המסך, שהן תוצר של שפע: שפע במידע ושפע בגירויים.

המסך מספק שפע של מידע לגולשים, אבל איש אינו מבטיח שהמידע הזה מהימן ובדוק. שפע של מידע משמעותו שאפשר למצוא כל נקודת מבט, בכל נושא, וכולן יכולות להישמע אמינות באותה המידה למי שאינו מומחה. אתם יכולים למצוא הררים של מילים שמכחישים שהשואה אי פעם אירעה, או תלים של עדויות מוטות לכך שחיסונים גורמים לאוטיזם, או ערימות של שקרים בוטים לגבי מעלותיו של מזון אורגני. כדי להתמודד עם שפע המידע, בני דור המסך צריכים לפתח מיומנויות קריאה ביקורתית ולהבין איך להצליב בין מקורות מידע שונים כדי להגיע למסקנות.

huffington-post.jpeg

חדשות מזויפות – פייק ניוז – הן חלק מהשלכותיו המיידיות של עידן המסך. מקור: האפינגטון פוסט

רוב האנשים אינם אוהבים – או אינם מסוגלים – לחשוב בצורה ביקורתית כל הזמן. ומעבר לזה, בני-אדם מטבעם אינם חשים בנוח עם דעות המנוגדות לאלו שלהם. אבל המשמעות של שפע במידע היא שהם אמורים לראות דעות סותרות כאלו כל הזמן. הדרך של פלטפורמות כמו פייסבוק וגוגל לפתור את הדילמה היא באמצעות פיתוח אלגוריתמים אוטומטיים המספקים לבן דור המסך רק את המידע המתאים לו ביותר – ולפעמים גם את זה הנעים לו ביותר. כך פועל האלגוריתם של פייסבוק, שמנסה 'לשדך' בין משתמשים עם דעות מסוימות ותחומי עניין מסוימים, לבין פוסטים שנוגעים בתחומים אלו.

התוצאה של גישה זו, כפי שכבר למדנו בבחירות האחרונות בארצות הברית, היא ששפע המידע מוביל ליצירת 'חדרי הדים' – Echo Chambers. חלק מאנשי המסכים אינם משתמשים בכל המידע הזמין להם, ובמקום זאת בוחרים להתמקד רק בחלק קטן מהמידע ולהקשיב רק לאנשים שמסכימים עמם. במקומות אלו נוצרת הקצנה קבוצתית, מכיוון שכל משתמש מרגיש מחויב להסכים עם דעת הקבוצה ואף להקצינה. בחדרי ההדים יש גם נטייה להאמין לכל ידיעה חדשה שתואמת לדעת הקבוצה המקורית – גם אם היא כוזבת ובדויה. וכך אנו מקלים על התפשטות וקבלת ה- 'פייק ניוז' – החדשות הכוזבות.

איננו יודעים עדיין איך להתמודד ביעילות עם חדשות כוזבות, אבל בעקבות בחירות 2016 הגיעו גם חברות המידע הגדולות כגוגל ופייסבוק להבנה שמדובר בנושא שחייבים למצוא לו פתרון. החברות מנסות לתכנת אלגוריתמים משוכללים יותר שיבדילו בין ידיעות כוזבות לחדשות אמיתיות, אבל מסתבר שזו אינה משימה פשוטה – ועל הדרך היא גם נותנת להן כוח גדול להחליט מה כוזב ומה אמיתי, איזה ידיעות ראויות שיגיעו לכולם ואלו ייוותרו מחוץ לתודעה הציבורית. בני דור המסכים יצטרכו למצוא את האיזון המתאים ביותר בין סינון המידע לבין שיתופו.

השפע בגירויים

שוק משחקי המחשב הוא אחד החמים ביותר של דורנו. משחקים כגון League of Legends ו- World of Warcraft נהנים מעשרות מיליוני שחקנים. כשפוקימון גו נפתח לציבור הרחב, הוא זכה ב- 9.5 מיליון שחקנים שהתהלכו ברחובות הערים כשעיניהם נעוצות במסך הטלפון החכם. גם שוק ההימורים המקוונים מרקיע שחקים, ואמור להגיע להכנסות של 40 מיליארד דולרים עד סוף שנת 2017.

כל הנתונים הללו אומרים לנו את מה שאנחנו כבר יודעים: המסכים יכולים לספק לנו גירויים, ובשפע, בצורה של משחקים. לא מדובר רק במשחקים עם גרפיקה משוכללת, אנימציה מלהיבה ומנגינות שמושכות את הלב והאוזן. אפילו המשחקים הפשוטים ביותר כיום מסתמכים על עקרונות הגיימיפיקציה כדי למשוך מספר גדול של שחקנים ולשמור עליהם במשחק. והם מושכים אותנו כל הזמן, בכל מקום, מאחר שברבים מהמשחקים אפשר גם ליהנות דרך הטלפון החכם – או לפחות לצפות באחרים משחקים בהם בפלטפורמות כמו טוויטץ' (Twitch).

בני דור המסכים ייאלצו להתמודד עם השפע בגירויים, וזה לא יהיה קל. הם יצטרכו להבין מתי לסגור את עמוד הפייסבוק בדפדפן כדי שיוכלו להתרכז במטלה מסוימת. הם יצטרכו לפתח אסטרטגיות גמילה דומות מהאינטרנט וממשחקים כדי שלא יגיעו לסוף היום ויבינו שלא עשו דבר מלבד לשחק או לגלוש מאתר לאתר.

מה קורה כשבני דור המסך מערבבים את המשחק עם העולם הפיזי? מהומה.

סיכום – מהפה לנייר למסך

כפי שהדיבור פינה את מקומו לדפוס, כך יפנה גם הדפוס את מקומו למסך, בסופו של דבר. אל תטעו לחשוב שהמעבר יהיה חלק ונעים. מהפכת הדפוס הביאה בעקבותיה גם את מהפכות האיכרים ומהפכת הזכויות – ורבים מהאנשים שחיו באותו הזמן ראו במאורעות אלו אסון לדורות. וכך, גם מהפכת המסכים תערער את כל האמיתויות שחשבנו שאנו יודעים בנוגע לדרך בה בני-אדם צריכים להתנהג, לחשוב ולדבר.

עדיין איננו יודעים בוודאות מה יהיו צרכיהם ומיומנויות החיים המועילות ביותר של הילדים שיגדלו ויחיו בעידן המסך, אבל אם הייתי צריך לנחש, הרי שהנקודות הבאות היו מופיעות בראש הרשימה –

  1. ילדי המסך לא צריכים מבוגרים שיגידו להם שהם צריכים לקרוא ספר במקום לקרוא במחשב, או לדבר אחד עם השני ברחוב, במקום לתקשר בפייסבוק. הם כן צריכים לקרוא, והם כן צריכים לדבר עם אחרים – אבל פעילויות אלו יכולות להתקיים גם במדיום החדש, דרך הרשת.
  2. הם כן צריכים לפתח הרגלי עבודה ולמידה נכונים, כדי שיוכלו בעת הצורך להתנתק מהמסך ולעבוד באופן מרוכז וממוקד, ובזמנים אחרים יוכלו לזנק ולרצד בין אתרים ורעיונות.
  3. הם כן צריכים למצוא את האיזון בין הספר למסך. לספר יש עדיין מקום כמקור ידע עשיר, וילדי המסכים יצטרכו להבין מתי הספר הוא מקור הידע הטוב ביותר, ומתי המסכים יכולים לספק חוויה לימודית טובה יותר.
  4. הם כן צריכים לרכוש כלים של חשיבה חדה: של קריאה ביקורתית, של מציאת האמת בתוך עודף עצום של מידע.
  5. ואולי החשוב ביותר: אם הם רוצים להצליח, הם חייבים להבין מה המטרות שלהם בחיים ומה הם רוצים להשיג, כדי שלא יישאבו לפעילויות גוזלות הזמן שהמסך מספק להם כל-כך בקלות – למשחקים, לגלישה לא-מרוסנת ולסיפוק גחמות מיידיות (כלומר, פורנו).

יש לכם רעיונות למיומנויות נוספות שילדי המסך יצטרכו לרכוש? אתם מוזמנים להוסיף בתגובות. ובינתיים, נאחל לילדים הללו – ילדינו – בהצלחה. הם עומדים לעצב מחדש את העולם בדמותם בעשורים הקרובים, ולי אישית קשה כבר לחכות.


[1]  הנתונים מגיעים מהדיון המעמיק בהשלכות מהפכת הדפוס, בספרו של אריק טופול "החולה יראה אותך עכשיו".

[2] שני הציטוטים מופיעים במקור בספרו של קלייב תומפסון – Smarter than You Think.

שלושת גלי הבינה המלאכותית שיעצבו את העתיד

שלושת גלי הבינה המלאכותית שיעצבו את העתיד

בחודשים האחרונים כתבתי בבלוג הרבה על בינה מלאכותית ויכולותיה, שלא לדבר על כל הכתיבה הקודמת שלי בספרים כמו "המדריך לעתיד" ו- "השולטים לעתיד" (שיצא לאור באמצע מרץ). בכתבים אלו הבטחתי שהעתיד צופן לנו גדולות ונצורות: בינה מלאכותית שמנתחת רגשות אנושיים, שמפענחת משמעויות וניואנסים חברתיים, שמאפילה על רופאים ועורכי-דין ביכולותיה ואפילו מייתרת חלק גדול מהמטלות שבני-אדם מבצעים כיום.

אני עדיין עומד מאחורי כל התחזיות הללו, אבל כפי שכתבתי – אלו תחזיות לטווח הארוך. ולכן נשאלת השאלה, מהו המצב בשטח כיום. עכשיו. בהווה. כדי לענות על השאלה, יצא לאחרונה סרטון של דרפ"א – סוכנות הביטחון המתקדמת בעולם, שעומדת מאחורי יצירת האינטרנט, רובוטים בעלי רגליים, שווקי תחזיות, מערכת המיקום הגלובלית (או כפי שאנו מכירים אותה בקיצור בשמה כיום – GPS), ועוד ועוד. מרגע שדרפ"א הוקמה, היא התמקדה בטכנולוגיות ובמיזמים פורצי-דרך, כך שאין פלא שכיום הסוכנות מרכזת מאמצי מחקר גם בתחום הבינה המלאכותית.

בימים האחרונים שחרר המשרד לחדשנות מידע בדרפ"א סרטון חדש, בו מנסה מנהל המשרד להסביר את המציאות בנוגע לבינה המלאכותית, ולהסביר מהן יכולותיה כיום – ומה היא תוכל לעשות בעתיד. המגזין המקוון Motherboard הגדיר את הסרטון כ- "מנתץ את ההייפ" שמסביב לבינה המלאכותית. האם הוא באמת עושה זאת? על כך תוכלו להחליט עד סוף הרשומה.

הסרטון באורך 16 דקות ושווה צפייה, אבל אם אתם מהאנשים שמעדיפים לקרוא, הרשיתי לעצמי לתמצת את הסרטון – ואת מחשבותיי על הנקודות שבו – ברשומה הנוכחית. כפי שדרפ"א עושה בסרטון, נחלק את מערכות הבינה המלאכותית לשלושה סוגים, שכל אחד מהם הגיע אחרי הקודם לו. למעשה, שלושה גלים, שתוצרי כל אחד מהם בעלי יכולות מתקדמות יותר מתוצרי הגל הקודם.

 

הגל הראשון: ידע מתוכנת

בגל הראשון של הבינה המלאכותית, מומחים תכנתו את האלגוריתמים ואת המחשבים לפי הידע שהיה ברשותם, ולפי החוקים וכללי ההיגיון שפוענחו וגובשו במהלך ההיסטוריה האנושית. בדרך זו, למשל, תוכנתו אלגוריתמים שהצליחו לשחק שחמט כנגד בני-אדם, או תוכנות לתיאום משלוחים. לא מוגזם לומר שרוב המוצרים הממוחשבים בהם אנו משתמשים כיום נסמכים על בינה מלאכותית מסוג זה: ווינדוס, האפליקציות בטלפון החכם שלנו, ואפילו הרמזורים להולכי הרגל בכבישים, שהאור בהם מתחלף לירוק כשאנו לוחצים על כפתור.

דוגמה טובה לדרך בה בינה מלאכותית מסוג זה פועלת, מגיעה מחברת מודריה. ממשלת הולנד, המחויבת לשלם עבור הייצוג המשפטי של בני-זוג ברוב מקרי הגירושין, הבינה שהיא עלולה לפשוט את הרגל אם שיעור הגירושין בחברה ימשיך לעלות. מכיוון שכך, הממשלה שכרה את חברת מודריה – שמתמחה ביצירת מערכות צדק חכמות – כדי לבנות כלי שמסייע לבעל ולאשה להתגרש מבלי צורך בעורך דין.

מודריה פעלה בהתאם למגבלות הגל הראשון של הבינה המלאכותית. היא תמצתה את הידע של עורכי-דין ומומחים בתחום הגירושין, ויצרה פלטפורמה מקוונת בה נשאלים בני-הזוג סדרה של שאלות. שאלות לדוגמה כוללות התייחסות לסוגיית המשמורת על הילדים, לחלוקת הרכוש בין המתגרשים, ועוד. כשבני-הזוג מסיימים לענות על השאלות, המערכת מזהה באופן אוטומטי את איזורי ההסכמה ואי-ההסכמה ביניהם, ומסייעת להכווין את הדיונים ביניהם באופן שיביא למתן מענה מיטבי.

המערכות בגל הראשון של הבינה המלאכותית – זה בו מומחים מסבירים למחשב כיצד לפעול – נוטות להתבסס על כללים הגיוניים וברורים. המערכות בוחנות מספר מרכיבים חשובים של כל מצב חדש בו הן נתקלות, ומגיעות למסקנה מה הפעולה המתאימה ביותר בכל מקרה. אבל מערכות אלו נתקלות בקשיים ניכרים כשהן נדרשות לבחון את העולם שמחוץ למחשב ולהבין מה בדיוק מתרחש בו. הן גם מתקשות בלמידה או בהפשטה – בנטילת ידע שגיבשו, ויישומו מחדש באופן שונה.

אם לסכם, מערכות אלו יכולות ליישם כללי היגיון פשוטים עבור בעיות המוגדרות היטב, אבל אינן מסוגלות ללמוד, ומתקשות מאד להתמודד עם מצבים של אי-ודאות.

כמובן, אתם עשויים לנחור עתה בזלזול ולטעון שזו אינה "בינה מלאכותית" מהסוג עליה חושבים רוב האנשים. אלא שההגדרות של האדם ברחוב בנוגע לבינה מלאכותית משתנות לאורך השנים. אם הייתי שואל אתכם לפני שלושים שנים האם "ווייז" היא בינה מלאכותית, הייתם אומרים לי שהתשובה חיובית במפורש. אחרי הכל, ווייז מסוגלת לתכנן עבורכם נתיב מיטבי למטרה, ולהסביר לכם בקול רם כיצד לפנות בכל צומת בכביש. ואף על פי כן, האדם ברחוב מתייחס כיום ליכולותיה של ווייז כמובנות מאליהן, וטוען שבינה מלאכותית 'אמיתית' אמורה להיות מסוגלת להרבה יותר: לנווט גם את הרכב עצמו בכביש, לפתח פילוסופיה מוסרית שמתחשבת ברצונותיו של הנוסע, ולהכין לו קפה בו-זמנית. ובכן, נחשו מה – גם מוצרים 'פרימיטיביים' כמו מערכת הצדק של מודריה, או ווייז, מבוססים על בינה מלאכותית, ועל עבודה מאומצת רבה בתחום. מערכות בינה מלאכותית המתבססות על הגל הראשון אחראיות למעשה על כמעט כל המוצרים הממוחשבים בהם השתמשנו בשני העשורים האחרונים.

הגל השני: למידה סטטיסטית

בשנת 2004 פתחה דרפ"א לראשונה את תחרות הנהיגה האוטונומית. במסגרת התחרות הוצע פרס של מיליון דולרים לקבוצה שתצליח לפתח רכב ללא-נהג שיוכל להשלים מסלול באורך 240 קילומטרים. הרכבים נסמכו על בינה מלאכותית מהגל הראשון – כלומר, מבוססת חוקים שהוגדרו על-ידי מומחים – ותוך זמן קצר המחישו את מגבלות השיטה. הרכבים התקשו במיוחד לפענח את התמונות והווידאו ולהסיק מתוכם מה עליהם לעשות. הם לא יכלו להבדיל היטב בין צורות כהות בתמונות, למשל, ולהבין האם מדובר בצל, בסלע, בחפץ במרחק רב או קצר, וכיצד עליהם לפעול. לא מפתיע לגלות שחלק מהרכבים 'פחדו' אפילו מהצל של עצמם, או שדמיינו מכשולים בכביש פתוח.

אף אחת מהקבוצות לא הצליחה להשלים את המסלול עד סופו – ולמעשה, הרכב המוצלח ביותר גמע רק 11.9 קילומטרים. זה היה כישלון מהדהד – בדיוק מהסוג שדרפ"א אוהבת לממן, בתקווה שהלקחים והתובנות שיופקו ממנו יביאו ליצירת מערכות מתקדמות יותר.

וזה בדיוק מה שקרה, שנה אחת לאחר מכן, כשדרפ"א חזרה על התחרות – והפעם, חמש קבוצות הגיעו לסוף המסלול בהצלחה, כשהן נסמכות על הגל השני של הבינה המלאכותית: למידה סטטיסטית. מנהל הקבוצה המנצחת, אגב, נחטף כמעט מיד על-ידי גוגל, ועמד מאחורי פיתוח הרכב האוטונומי כפי שאנו מכירים אותו כיום.

הגל השני של בינה מלאכותית מתבסס על למידה סטטיסטית, והוא זה שמאפשר לטלפון שלכם להבין את קולכם, או לזהות פנים של אינדיבידואלים בתמונות. בגל זה, המהנדסים אינם טורחים לגבש כללים מדויקים, אלא מפתחים מודלים סטטיסטיים עבור תחום מסוים של בעיה, ואז מאמנים את המודלים הללו על דוגמאות רבות ושונות, כדי לעדן ולשפר את הדיוק שלהן.

מערכות למידה סטטיסטית מוצלחות במיוחד בהבנת העולם שמסביבן: הן יכולות להבדיל בין אדם אחד למשנהו, או בין הברה להברה. הן מסוגלות גם ללמוד ולהתאים את עצמן למצבים שונים באמצעות אימון הולם. עם זאת, בניגוד למערכות מהגל הראשון, הן מוגבלות דווקא ביכולות הלוגיות שלהן – הן אינן נסמכות על כללים מדויקים, אלא "על מה שעובד מספיק טוב, מספיק מהפעמים". הן גם אינן מצליחות להעביר ידע מתחום אחד למשנהו באופן יעיל.

בקטגוריה זו נכללות רשתות העצבים המלאכותיות בהן אנו תולים תקוות גדולות כל-כך (ראו כאן). רשתות העצבים המלאכותיות מבוססות על שכבות חישוביות, שבכל אחת מהן מתבצעת פעולה אחרת פשוטה יחסית של עיבוד המידע, ותוצאותיה מועברות לשכבה הבאה לעיבוד נוסף. באמצעות אימון של הרשתות הללו ושל כל אחת מהשכבות, ניתן 'לאלף' אותן להפיק את התוצאות הנכונות ביותר. לעתים מלאכת האימון והאילוף דורשת מהרשתות לחזור על ניתוח המידע עשרות-אלפים פעמים, כדי להגיע לשיפור קטן נוסף. אבל בסופו של דבר, דרך זו מצליחה לספק תוצאות מרשימות.

רשתות עצבים מלאכותיות מצליחות להגיע לרמת זיהוי פנים שעולה על זו של בני-אדם, מבדילות בין סוגים שונים של חיות ועצמים בתמונות, שולטות בתנועתם של רכבים אוטונומיים ורחפנים, מתמללות דיבור אנושי ברמה שעולה על זו של טובי המתמללים האנושיים, ומגיעות להישגים מרשימים יותר ויותר גם בתחום התרגום. ההצלחות בתחום משאירות את טובי המומחים לבינה מלאכותית בפה פעור.

למרות כל ההצלחות האלו, אנו רואים שרשתות העצבים המלאכותיות מצליחות במשימות שניתנות להן, אך אינן מנסות להבין או לפענח את הכללים הלוגיים שמאחורי פעולות הניתוח שהן מבצעות. מבחינה זו הן דומות למוח שלנו: אנו יכולים להשליך כדור באוויר ולנבא מראש היכן הוא עומד ליפול, גם מבלי שנחשב את משוואות התנועה הפורמליות של ניוטון – או שנהיה מודעים אפילו לקיומן.

תאמרו עכשיו שאין בכך בעיה אמיתית? שגם אם איננו מסוגלים לחשב את משוואות התנועה של ניוטון, אנו עדיין מגיעים לתוצאות 'טובות מספיק'? ובכן, מיקרוסופט עשויה שלא להסכים עמכם בנקודה זו. החברה שחררה לרשת החברתית בוט – כלומר, אלגוריתם שנועד לחקות כתיבה אנושית ולהגיב לבני-אדם – שכמעט בוודאות מבוסס על רשתות עצבים מלאכותיות. האלגוריתם, שכונה 'טאי', נועד לחקות צעירה אמריקנית בת 19, ולשוחח עם הצעירים בשפתם. הצעירים זינקו על האתגר, והחלו לשלוח לטאי הודעות מאתגרות, בלשון המעטה. הם סיפרו לה על היטלר והצלחותיו הגדולות, בישרו לה שנפילת מגדלי התאומים בניו-יורק הונדסה על-ידי גורמים פנימיים בממשל האמריקני, ועדכנו אותה לגבי תכונותיהם השליליות של מהגרים. וכך, תוך שעות ספורות, טאי החלה לספק תשובות המבוססות על מה שלמדה מהציבור, והסכימה שהיטלר פעל כשורה.

ParentsProudest-640x266.png

זו הייתה הנקודה בה מהנדסי מיקרוסופט ניתקו את טאי מהרשת.

הודעתה האחרונה של טאי הייתה שהיא לוקחת פסק זמן כדי "לעכל הכל". עד כמה שאנו יודעים, היא עדיין מעכלת.

פרשיה זו חושפת את אתגר הסיבתיות. אם במערכות מהגל הראשון יכולנו לחזות מראש היטב כיצד יפעלו בנסיבות מסוימות, הרי שבמערכות מהגל השני איננו מסוגלים כבר להתחקות באופן מדויק אחר הסיבתיות – אחר הדרך המדויקת בה קלט הופך לפלט, ומידע מתורגם להחלטה.

כל זה לא בא לומר שאין תועלת ברשתות העצבים המלאכותיות. כפי שכתבתי, הן מגיעות לתוצאות מרשימות יותר מכל מערכת שהומצאה לפניהן בתחומים כמו עיבוד ראייה, תמלול ותרגום דיבור אנושי ועוד. אלא שברור שכדי שהבינה המלאכותית שנפתח לא תהלל את שמו של היטלר, היא חייבת להשתפר. עלינו לעבור לדור הבא – לגל השלישי (והעתידי) של הבינות המלאכותיות.

הגל השלישי: התאמה לפי הקשר

בגל השלישי, המערכות עצמן יוכלו לגבש מודלים שיסבירו כיצד העולם פועל. במילים אחרות, הן יגלו בעצמן את כללי ההיגיון הבסיסיים שלפיהם הן יפעלו.

נסביר באמצעות דוגמה. נניח שמערכת עצבים מלאכותית מהגל השני בוחנת את התמונה הבאה, ומגיעה למסקנה שמדובר בפרה. איך היא מסבירה את עצמה?

Cow_female_black_white.jpg

פרה. מערכות מהגל השלישי יכולות להסביר שיש סבירות גבוהה שמדובר בפרה מכיוון שיש לה ארבע רגליים, שטח פנים לבן עם כתמים שחורים, עטינים וקרניים. קישור: ויקיפדיה

מערכות מהגל השני אינן יכולות באמת לנמק את החלטותיהן – לא יותר מכפי שילד היה יכול להסביר את משוואות התנועה של ניוטון מתוך הבנת התנועה של כדור באוויר. הן יכולות רק להגיד לנו ש- "זוהי התמונה שהתקבלה, ולאחר כל החישובים שערכתי, יש הסתברות של 87 אחוזים שמדובר בפרה".

מערכות מהגל השלישי אמורות להיות מסוגלות לנמק גם את החלטותיהן. בדוגמת הפרה, המערכת תוכל להסביר שמכיוון שמדובר בעצם בעל ארבע רגליים יש סיכוי גבוה יותר שמדובר בבעל-חיים. מכיוון ששטח הפנים שלו לבן עם כתמים שחורים, יש סיכוי גבוה יותר שמדובר בפרה (או דלמטי). מכיוון שיש לו עטינים וקרניים, הסיכוי שמדובר בפרה גדל עוד יותר בהשוואה לשאר האפשרויות, ולכן זו תהיה התשובה הסופית שתוצג למשתמש, ביחד עם פירוט של כל הנימוקים שהובילו אליה.

מערכות מהגל השלישי יוכלו גם להסתמך על מודלים שמשלבים תוכן והבנה ממספר מקורות שונים, כדי להגיע למסקנה סופית ומנומקת. הן יוכלו, למשל, לבחון כתיבה אנושית בהסתמכות על מודלים שמתארים את תנועת כף היד במרחב, ובדרך זו להגיע למסקנה בנוגע לכתוב. הן יוכלו גם לאמן את עצמן – כפי שעשתה מערכת אלפא-גו כאשר שיחקה נגד עצמה מיליון משחקי גו, כדי לזהות את הכללים הלוגיים המתאימים ביותר למשחק ברמה גבוהה. בדרך זו היא הייתה יכולה להסביר חלק מהמהלכים בהם נקטה, או לפחות לציין את ההסתברות שאדם היה נוקט במהלך שכזה במצב דומה.

מערכות הגל השלישי יוכלו לבחון כל מצב ממספר נקודות מבט שונות, להבין את משמעותו הרחבה יותר ולגבש תגובה הולמת. מעבר לכך, ייתכן בהחלט שהן יצליחו גם להגיע לרמה של חשיבה מופשטת – אבל כפי שמציין מנהל המשרד לחדשנות המידע בדרפ"א – "יש עוד המון עבודה שצריך לעשות כדי שנוכל לבנות את המערכות האלו".

מערכות הגל השלישי הן אלו שטומנות בחובן את ההבטחה הגדולה ביותר לעתיד. מערכות הגל השלישי יוכלו לגבש תובנות לגבי הבריאות של כל אדם, באמצעות הסתמכות על מקורות המידע הרבים והשונים שיגיעו מהתיק הרפואי שלו, מהבית החכם בו הוא גר, מהמחשוב הלביש שהוא עונד ומהחיפושים שהוא עורך באינטרנט. מערכות הגל השלישי יוכלו לנתח מצבים מהחיים תוך שימוש גם בכלי חשיבה מופשטים, ויגיעו לתובנות ולמסקנות דומות לאלו שבני-אדם היו מגיעים אליהן.  מערכות הגל השלישי יוכלו אפילו לתכנת את עצמן – לשפר פעם אחר פעם את המודלים שבאמצעותם הן מגיעות לתובנות.

וזהו. עד לכאן מגיעה ידיעת דרפ"א בנוגע למערכות הבינה המלאכותית של ההווה והעתיד.

מה המשמעויות?

הסרטון מסביר מצוין את ההבדלים בין מערכות הבינה המלאכותית, אבל בניגוד למובטח בחלק מהאתרים שסיקרו אותו, הוא אינו "מנתץ את ההייפ" שאופף את הבינה המלאכותית. למעשה, הוא רק מחזק ומספק ביסוס לרעיונות ולחששות של רבים מההוגים בתחום. דרפ"א מבהירה שבכל הנוגע לבינה מלאכותית שעתידה "להשתלט על העולם" – אנחנו עדיין לא שם. אבל זה ברור. אף אחד לא טען שהבינה המלאכותית מתקדמת מספיק כיום כדי לעשות את כל מה שסופרי המדע הבדיוני ורבים מהעתידנים (ואני ביניהם) מצפים שתעשה בעוד כמה עשורים: לפתח מוטיבציה משל עצמה, לקבל החלטות מוסריות, לתפוס את משרותיהם של רוב העובדים האנושיים, ואפילו לפתח את הדור הבא של הבינה המלאכותית.

אבל הגל השלישי עומד לתת לה חלק לא-מבוטל מהיכולות הללו.

כאשר מערכות הגל השלישי מסוגלות לפענח בעצמן את המודלים החדשים שישפרו את פעולתן, הרי שהן יכולות הלכה למעשה לתכנת את הדור הבא של עצמן. כשהן יכולות לפקח על פעילותן באמצעות הבנת הקונטקסט – המשמעות וההשלכות של פעולותיהן – הן מסוגלות להחליף חלק גדול מהעובדים האנושיים, ואולי את כולם. וכשהן יכולות לשנות את המודלים באמצעותן הן מעריכות את משמעויותיהן של פעולות מסוימות, הרי שהמשמעות היא שהן יכולות גם לחשב מחדש את המוטיבציה של עצמן.

כל הדברים האלו לא יתרחשו בשנים הקרובות, ובוודאי לא יגיעו לכדי מימוש מלא בעשרים השנים הקרובות. כאמור, איש אינו טוען אחרת. הטענה העיקרית כיום מצד חוקרים ואנשי הגות המודאגים לגבי עתיד הבינה המלאכותית – סטיבן הוקינג, ניק בוסטרום, אלון מאסק ואחרים – היא שאנו צריכים להתחיל לחשוב כבר עכשיו איך להטמיע אמצעי בקרה בבינות המלאכותיות של הגל השלישי, מהסוג שיתחיל להופיע בכל מקום בעוד עשור או שניים. בהתחשב ביכולותיהן של הבינות המלאכותיות הללו, זו אינה נראית דרישה בלתי-הגיונית.

אבל עבורי השאלה המעניינת באמת, היא איך ייראה הגל הרביעי: זה שאפילו דרפ"א – המקום שמרכז את כל החוקרים שמסתכלים קדימה הרבה מעבר לכולם – לא מדברים עליו עדיין. האם מנגנון קבלת ההחלטות של מערכות הגל הרביעי יתבסס כבר על חיקוי מדויק של המוח האנושי? או אולי הן יסתמכו על מנגנוני קבלת החלטות שאיננו יכולים עדיין להבין בכלל, ויפותחו על-ידי הבינות המלאכותיות של הגל השלישי?

כל הנושאים האלו אינם מוזכרים בסרטון, וכנראה שבצדק. הסרטון נועד להסביר בקצרה ובקלילות את דרכי הפעולה של הבינה המלאכותית בה אנו עושים שימוש כיום, ונעשה שימוש בשנים הקרובות. הוא לא נועד לחקור את העתיד ואת ההשלכות של המערכות האלו. אנחנו אלו שצריכים לחשוב על הנושאים הללו, לדרבן לחקור אותם ולתהות על קנקנם עוד לפני שהם מתממשים.

זוהי העבודה שלנו, לפחות לעת עתה.

לפני שמערכות הגל השלישי יעברו לבצע גם אותה.

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.