האם אתם תוהים, “האם בינה מלאכותית יכולה ללמוד בעצמה ללא כל נתונים?” כדי לקבל את התשובה המפורטת וההגיונית ביותר, בואו נבחן את הנושא לעומק יחד עם INVIAI.
ראשית, חשוב להבין ש-הנתונים הם המרכיב המרכזי בכל מודלי הבינה המלאכותית המודרניים ללמידת מכונה. הבינה המלאכותית אינה יכולה “לבסס” ידע בעצמה ללא נתוני קלט.
לדוגמה, בלמידה מונחית (Supervised Learning), הבינה המלאכותית לומדת מתוך מאגרי נתונים עצומים שסומנו על ידי בני אדם (תמונות, טקסט, אודיו וכו') כדי לזהות דפוסים.
גם בלמידה בלתי מונחית (Unsupervised Learning), הבינה המלאכותית עדיין זקוקה לנתונים גולמיים ללא תיוג כדי לגלות מבנים או דפוסים נסתרים בתוך הנתונים בעצמה.
לכן, ללא קשר לשיטה, הבינה המלאכותית חייבת להיות “מוזנת” בנתונים—בין אם מדובר בנתונים מתויגים, בנתונים עם תיוג עצמי (למידה עצמית מונחית) או בנתונים מהסביבה האמיתית. ללא כל נתוני קלט, המערכת אינה יכולה ללמוד דבר חדש.
שיטות למידה נפוצות בבינה מלאכותית
כיום, מודלי הבינה המלאכותית לומדים בעיקר באמצעות הגישות הבאות:
- למידה מונחית:
הבינה המלאכותית לומדת מתוך מאגרי נתונים גדולים ומתויגים. לדוגמה, כדי לזהות חתולים בתמונות, יש צורך באלפי תמונות שסומנו כ"חתול" או "לא חתול" לצורך האימון. שיטה זו יעילה מאוד אך דורשת מאמץ תיוג משמעותי.
- למידה בלתי מונחית:
הבינה המלאכותית מקבלת נתונים גולמיים ללא תיוג ומחפשת דפוסים או אשכולות בתוכם. לדוגמה, אלגוריתמים של אשכולות מקבצים מאגרי נתונים עם מאפיינים דומים. שיטה זו מאפשרת לבינה המלאכותית “ללמוד בעצמה” מתוך הנתונים ולגלות דפוסים ללא הדרכה אנושית.
- למידה עצמית מונחית:
גרסה המשמשת רשתות עצביות גדולות ומודלים לשוניים גדולים (LLMs), שבה המודל מייצר תוויות לנתונים בעצמו (למשל, חיזוי המילה הבאה במשפט או שיחזור חלקים חסרים) ואז לומד מהן. גישה זו מאפשרת לבינה המלאכותית להשתמש במאגרי טקסט או תמונות עצומים ללא תיוג אנושי.
- למידה בחיזוק (RL):
במקום נתונים סטטיים, הבינה המלאכותית (הנקראת סוכן) מתקשרת עם סביבה ולומדת על בסיס אותות תגמול. ויקיפדיה מגדירה את הלמידה בחיזוק כך: “למידה בחיזוק היא הוראת סוכן תוכנה כיצד להתנהג בסביבה על ידי מתן מידע על תוצאות פעולותיו.”
במילים אחרות, הבינה המלאכותית מבצעת פעולות, מתבוננת בתוצאות (למשל, תגמול או עונש) ומתאימה אסטרטגיות לשיפור הביצועים.
לדוגמה, במקום שאדם ילמד שחמט, AlphaZero של DeepMind משחק מיליוני משחקים נגד עצמו, מגלגל אסטרטגיות חדשות באמצעות אותות ניצחון ללא תלות במאגרי נתונים מומחים שסופקו מראש.
- למידה מבוזרת (Federated Learning):
עבור נתונים רגישים, כמו תמונות רפואיות אישיות, למידה מבוזרת מאפשרת למספר מכשירים (או ארגונים) לאמן מודל משותף בלי לשתף את הנתונים הגולמיים.
גוגל מסבירה שבלמידה מבוזרת, המודל הגלובלי נשלח לכל מכשיר לאימון על נתונים מקומיים, ורק עדכוני המודל נשלחים חזרה—הנתונים הגולמיים לעולם אינם עוזבים את המכשיר.
כך, המודל יכול ללמוד מנתונים ממספר מיקומים מבלי לרכז אותם. עם זאת, הבינה המלאכותית עדיין זקוקה לנתונים מקומיים בכל מכשיר כדי ללמוד.
- למידה ללא דוגמאות מוקדמות (Zero-Shot Learning):
יכולת של הבינה המלאכותית להסיק מושגים חדשים ללא דוגמאות ספציפיות. IBM מגדירה למידה ללא דוגמאות מוקדמות כמקרים שבהם “מודל בינה מלאכותית מאומן לזהות או לסווג אובייקטים/מושגים שמעולם לא ראה דוגמאות שלהם קודם.”
למידה זו נשענת על ידע רחב שנרכש מראש. לדוגמה, מודלים לשוניים גדולים רבים (כמו GPT) מאומנים מראש על מאגרי טקסט עצומים. בזכות הידע המוקדם הזה, הם יכולים להסיק על מושגים חדשים גם ללא דוגמאות מפורשות.
למרות שזה עשוי להיראות כאילו הבינה המלאכותית יכולה “ללמוד ללא נתונים,” במציאות, מודלים לשוניים גדולים עדיין מסתמכים על מאגרי נתונים ראשוניים גדולים כדי לבנות יכולות שפה בסיסיות.
לסיכום, כל השיטות הללו מראות שאין דרך קסם שבה הבינה המלאכותית יכולה ללמוד ללא נתונים—בצורה זו או אחרת. הבינה המלאכותית עשויה להפחית את התלות בנתונים מתויגים על ידי בני אדם או ללמוד מניסיון, אך היא אינה יכולה ללמוד מתוך כלום.
מגמות מתקדמות: למידה מ“ניסיון” במקום נתונים סטטיים
חוקרים בוחנים כיום דרכים שבהן הבינה המלאכותית תוכל להסתמך פחות על נתונים שמספקים בני אדם. לדוגמה, DeepMind הציעה לאחרונה מודל “זרמים” בעידן של “בינה מלאכותית מבוססת ניסיון,” שבו הבינה המלאכותית לומדת בעיקר מהאינטראקציות שלה עם העולם ולא מבעיות ושאלות שתוכננו על ידי בני אדם.
VentureBeat ציטט את מחקר DeepMind: “אנו יכולים להשיג זאת על ידי מתן אפשרות לסוכנים ללמוד באופן רציף מניסיונם שלהם—כלומר, נתונים שנוצרים על ידי הסוכן עצמו בעת האינטראקציה עם הסביבה… הניסיון יהפוך לאמצעי העיקרי לשיפור, ויעקוף את היקף הנתונים שמספקים בני אדם כיום.”
במילים אחרות, בעתיד, הבינה המלאכותית תייצר בעצמה את הנתונים שלה באמצעות ניסויים, תצפיות והתאמת פעולות—בדומה לאופן שבו בני אדם לומדים מניסיון בעולם האמיתי.
דוגמה מוחשית היא מודל Absolute Zero Reasoner (AZR). AZR מאומן כולו באמצעות משחק עצמי, ואינו זקוק לקלט אנושי. הוא מייצר בעיות בעצמו (למשל, קטעי קוד או בעיות מתמטיות), פותר אותן, ומשתמש בתוצאות (באמצעות הרצת קוד או משוב מהסביבה) כאותות תגמול ללמידה.
למרות שאינו משתמש בנתוני אימון חיצוניים, AZR משיג ביצועים מובילים במשימות מתמטיקה ותכנות, ואף עולה על מודלים שאומנו על עשרות אלפי דוגמאות מתויגות. זה מראה כי הבינה המלאכותית יכולה ליצור את "מאגר הנתונים" שלה על ידי הצגת אתגרים ופתרונם באופן רציף.
בנוסף ל-AZR, מחקרים רבים נוספים חוקרים בינה מלאכותית שלומדת באופן עצמאי. מערכות סוכנים אינטליגנטיים יכולות לתקשר עם תוכנות ועולמות וירטואליים (כלים, אתרים, משחקי סימולציה) כדי לצבור נתוני ניסיון.
ניתן לעצב את הבינה המלאכותית כך שתגדיר לעצמה מטרות ותגמולים, בדומה לאופן שבו בני אדם מפתחים הרגלים. למרות שהנושא עדיין במחקר, רעיונות אלה מחזקים את הטענה: אין בינה מלאכותית שיכולה באמת ללמוד ללא נתונים—אלא שה"נתונים" מגיעים מניסיונה של הבינה המלאכותית עצמה.
>>> למידע נוסף:
בקיצור, הבינה המלאכותית של היום עדיין זקוקה לנתונים (בצורה זו או אחרת) כדי ללמוד. אין דבר כזה בינה מלאכותית אמיתית ללא נתונים.
במקום זאת, הבינה המלאכותית יכולה ללמוד פחות מנתונים שמספקים בני אדם על ידי שימוש בנתונים ללא תיוג (למידה בלתי מונחית), למידה ממשוב סביבתי (למידה בחיזוק), או אפילו יצירת אתגרים משלה (כמו במודל AZR).
רבים מהמקצוענים סבורים שבעתיד הבינה המלאכותית תלמד יותר ויותר מניסיון שהיא אוספת בעצמה, מה שהופך את הניסיון ל"נתונים" העיקריים שמסייעים לה להשתפר.
אך בכל מקרה, האמת נשארת: הבינה המלאכותית אינה יכולה ללמוד מתוך כלום; מקור ה"נתונים" יכול להיות מתוחכם יותר (למשל, אותות סביבתיים, תגמולים), אך תמיד תידרש צורת קלט כלשהי כדי שהמכונה תלמד ותשתפר.
