האם צפוי תקופת “חורף” בתחום הבינה המלאכותית בעקבות החידושים האחרונים
- ג'י.פי טובה
- ספטמבר 16, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
“תקופת חורף” בתחום הבינה המלאכותית היא מטאפורה המתארת זמן של האטה והקפאה בהתקדמות הענף. בדומה לחורף בטבע, שבו הצמיחה מואטת, כך גם בתקופות אלו חלה ירידה בהתלהבות, במימון ובפריצות דרך משמעותיות בתחום. תקופות אלה מאופיינות בירידה בהשקעות, בעניין הציבורי ובציפיות מהטכנולוגיה, לעיתים בעקבות אכזבה מהבטחות שלא התממשו או מגבלות טכנולוגיות שהתגלו.
הבינה המלאכותית: מחזורי תקווה ואכזבה
בעולם הטכנולוגיה המתקדם, חידושים רבים מגיעים בסערה תוך כדי יצירת געש של פריצות דרך משמעותיות. אך לעיתים קרובות, לאחר התלהבות ראשונית, הם גם נקלעים לקריסה דרמטית. התופעה של “חורף בינה מלאכותית” מתארת תקופה של צמצום תקציבים והאכזבה הנלווית אליה בתחום מחקר הבינה המלאכותית, לאחר שציפיות מוגזמות לא התגשמו. עם המערכות הגנרטיביות החדשניות האחרונות שלא עמדו בהבטחות למשקיעים – החל ב-GPT-4 של OpenAI ועד לסיכומים המבוססים על בינה מלאכותית של Google – דפוס זה הופך להיות כבר מוכר מדי.
המחזורים ההיסטוריים של תקווה ואכזבה
כפי שדיווח Search Engine Land, חורפי הבינה המלאכותית בעבר נבעו ממחזורים של התלהבות מוגזמת ואכזבה עמוקה. הראשון מביניהם, בשנות השבעים, התרחש כתוצאה מתוצאות המגושמות של פרויקטים שאפתניים שנועדו להשיג תרגום מכונה מתקדם וזיהוי דיבור. בהינתן העובדה שלא הייתה עוצמת עיבוד מספקת, והציפיות ממה שמחשבים יכולים להשיג בתחום היו לא ריאליות, המימון למחקר הבינה המלאכותית קופא.
עליות ונפילות של המערכות המומחות
המערכות המומחות בשנות השמונים הראו פוטנציאל רב, אך חורף הבינה המלאכותית השני התרחש כאשר מערכות אלה נכשלו בהתמודדות עם קלטים בלתי צפויים. הירידה של מכונות LISP והכישלון של פרויקט הדור החמישי של יפן היוו גורמים נוספים שתרמו להאטה. חוקרים רבים נמנעו מלהשתמש במונח ‘בינה מלאכותית’, ובחרו להגדיר את עבודתם כ’אינפורמטיקה’ או ‘למידת מכונה’, כדי להימנע מהסטיגמה השלילית שליוותה את התחום.
עמידות הבינה המלאכותית בחורפים
הבינה המלאכותית המשיכה להתקדם בשנות התשעים, גם כי באיטיות ובכאב, ובעיקר הייתה בלתי מעשית מבחינה מסחרית. למרות שמערכת ה-IBM Watson אמורה הייתה לחולל מהפכה בדרך שבה בני אדם מטפלים במחלות, יישומה בפרקטיקות רפואיות בעולם האמיתי נתקל בקשיים רבים. המכונה הבינה המלאכותית לא הצליחה לפרש בצורה נאותה את הערות הרופאים ולהתאים את עצמה לצרכים של אוכלוסיות מקומיות. במילים אחרות, הבינה המלאכותית חשפה את חולשותיה במצבים רגישים הדורשים גישה עדינה.
התעוררות מחודשת בראשית שנות האלפיים
מחקר והשקעה בבינה מלאכותית התעוררו שוב בתחילת שנות האלפיים בזכות ההתקדמות בתחומי למידת המכונה ונתונים גדולים. אולם, המוניטין הפגום של הבינה המלאכותית, שנבע מכשלונות קודמים, הוביל רבים להימנע משימוש במונח ‘בינה מלאכותית’ עבור טכנולוגיות חדשניות. מונחים כמו ‘בלוקצ’יין’, ‘כלי רכב אוטונומיים’ ו’התקנים עם פקודות קוליות’ הפכו לנושאי עניין למשקיעים, רק כדי שרובם ייעלמו כשנכשלו לעמוד בציפיות המוגזמות.
לקחים מחורפי בינה מלאכותית קודמים
כל חורף בינה מלאכותית עוקב אחר רצף מוכר: ציפיות מובילות להתלהבות, שלאחריה מגיעות אכזבות מהטכנולוגיה והמימון. חוקרי בינה מלאכותית נסוגים מהתחום ומקדישים את מאמציהם לפרויקטים ממוקדים יותר. אך פרויקטים אלה, שאינם תומכים בפיתוח מחקר ארוך טווח ומעדיפים מאמצים קצרי טווח, גורמים לכולם לשקול מחדש את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית. זה לא רק משפיע לרעה על הטכנולוגיה עצמה, אלא גם על כוח העבודה, שכישרונותיו סופגים לבסוף את התובנה שהטכנולוגיה אינה בת-קיימא. פרויקטים משנים חיים נוספים גם נזנחים במהלך חורפים אלה.
ובכל זאת, תקופות אלה מספקות לקחים יקרי ערך. הן מזכירות לנו להיות ריאליים לגבי יכולות הבינה המלאכותית, להתמקד במחקר בסיסי, ולתקשר באופן שקוף עם משקיעים והציבור לגבי היכולות והמגבלות של הטכנולוגיה. למעשה, הלקחים הנלמדים מהחורפים הקודמים עשויים להוות מפתח חשוב למניעת הישנות התופעה בעתיד.
האם אנו מתקרבים לחורף בינה מלאכותית נוסף?
לאחר שנת 2023 הפורצת דרך, נראה כי קצב ההתקדמות של הבינה המלאכותית האט במידת מה; חידושים בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית הופכים להיות נדירים יותר. בשיחות עם משקיעים, קיימים פחות אזכורים לבינה מלאכותית, וחברות מתקשות להגשים את רווחי הפריון שהובטחו בהתחלה על ידי כלים כגון ChatGPT.
השימוש במודלים גנרטיביים של בינה מלאכותית מוגבל בשל קשיים שונים, כגון נוכחות של הזיות והיעדר הבנה אמיתית. יתרה מכך, כאשר מדובר ביישומים בעולם האמיתי, התפשטות התוכן המיוצר על ידי בינה מלאכותית, ומספר היבטים בעייתיים הנוגעים לשימוש בנתונים, מציגים אף הם אתגרים שעלולים להאט את ההתקדמות של הטכנולוגיה.
האפשרות למנוע חורף בינה מלאכותית נוסף
עם זאת, ייתכן שניתן למנוע חורף בינה מלאכותית ממשי הפעם. מודלים בקוד פתוח תופסים קצב מהר יותר לעומת חלופות סגורות, וחברות עוברות ליישם יישומים שונים של הטכנולוגיה בענפים מגוונים. מעבר לכך, ההשקעות הכספיות בתחום הבינה המלאכותית לא נעצרו, כפי שניתן לראות במקרה של החברה Perplexity שמצאה לעצמה נישה מסוימת בתחום החיפוש, למרות הספקנות הכללית כלפי הטענות של החברה.
עתיד הבינה המלאכותית והשפעתה על העסקים
קשה לומר בוודאות מה יקרה עם הבינה המלאכותית בעתיד הקרוב. מצד אחד, ההתקדמות כנראה תימשך, ומערכות בינה מלאכותית משופרות יפותחו, עם שיפור משמעותי בשיעורי הפריון לתעשיית שיווק החיפוש. מצד שני, אם הטכנולוגיה לא תוכל להתמודד עם הבעיות הנוכחיות – לרבות השאלות האתיות הנוגעות לקיומה של הבינה המלאכותית, בטיחות הנתונים המשמשים, והדיוק של המערכות – אובדן האמון בבינה המלאכותית עלול להוביל להפחתת השקעות משמעותית, ובהתאם גם להאטה ניכרת יותר בענף.
בכל מקרה, עסקים יזדקקו לאמינות, אמון וגישה אסטרטגית בתהליך אימוץ הבינה המלאכותית. משווקי חיפוש ומומחי בינה מלאכותית חייבים להיות מיודעים ולהבין את מגבלות כלי הבינה המלאכותית. עליהם ליישם אותם באופן אחראי, ולנסות את יכולותיהם בזהירות בחיפוש אחר רווחי פריון, תוך הימנעות מהסתמכות יתר על המידה על טכנולוגיה חדשה שעדיין עשויה להיתקל בקשיים.
