ההיסטוריה של היווצרות ופיתוח הבינה המלאכותית
מאמר זה מאת INVIAI מספק סקירה מפורטת של ההיסטוריה של היווצרות ופיתוח הבינה המלאכותית, מהרעיונות המוקדמים, דרך "חורפי הבינה המלאכותית" המאתגרים, ועד למהפכת הלמידה העמוקה וגל הבינה המלאכותית הגנרטיבית שפרץ בשנות ה-20 של המאה ה-21.
הבינה המלאכותית (AI) היום הפכה לחלק מוכר בחיים המודרניים, ונמצאת בכל תחום, מעסקים ועד בריאות. עם זאת, מעטים מודעים לכך שההיסטוריה של פיתוח הבינה המלאכותית החלה באמצע המאה ה-20 ועברה עליות ומורדות רבות לפני שהושגו הפריצות הדרך המדהימות שאנו רואים היום.
מאמר זה מאת INVIAI מציע מבט מפורט על ההיסטוריה של היווצרות ופיתוח הבינה המלאכותית, מהרעיונות הראשוניים, דרך "חורפי הבינה המלאכותית" הקשים, ועד למהפכת הלמידה העמוקה וגל הבינה המלאכותית הגנרטיבית שפרץ בשנות ה-20 של המאה ה-21.
- 1. שנות ה-50: תחילת הבינה המלאכותית
- 2. שנות ה-60: התקדמות מוקדמת
- 3. שנות ה-70: אתגרים ו"חורף הבינה המלאכותית" הראשון
- 4. שנות ה-80: מערכות מומחים – עלייה וירידה
- 5. שנות ה-90: חזרת הבינה המלאכותית לפרקטיקה
- 6. שנות ה-2000: למידת מכונה ועידן הנתונים הגדולים
- 7. שנות ה-2010: מהפכת הלמידה העמוקה
- 8. שנות ה-20: בום הבינה המלאכותית הגנרטיבית ומגמות חדשות
- 9. סיכום: מסע הבינה המלאכותית ותחזיות לעתיד
שנות ה-50: תחילת הבינה המלאכותית
שנות ה-50 נחשבות לנקודת ההתחלה הרשמית של תחום הבינה המלאכותית. בשנת 1950, המתמטיקאי אלן טיורינג פרסם את המאמר "Computing Machinery and Intelligence", בו הציע מבחן מפורסם להערכת יכולת המחשב לחשוב – הידוע מאוחר יותר כמבחן טיורינג. אבן דרך זו הציגה את הרעיון שמחשבים יכולים "לחשוב" כמו בני אדם, והניחה את הבסיס התיאורטי לבינה המלאכותית.
כל היבט של למידה או כל תכונה אחרת של אינטליגנציה ניתן, בעיקרון, לתיאור מדויק כל כך עד שניתן ליצור מכונה המדמה אותה.
— הצהרת כנס דארטמות', 1956
תוכניות בינה מלאכותית מוקדמות (1951)
חלוץ למידת מכונה (1955)
תיאורטיקן הלוגיקה (1956)
התפתחויות טכניות מרכזיות
- שפת התכנות Lisp (1958) – ג'ון מקארתי המציא את Lisp, שפה שתוכננה במיוחד לפיתוח בינה מלאכותית
- פרספטרון (1958) – פרנק רוזנבלט הציג את מודל הרשת העצבית המלאכותית הראשון שיכול ללמוד מנתונים
- מונח "למידת מכונה" (1959) – ארתור סמואל השתמש לראשונה במונח זה לתיאור האופן שבו מחשבים יכולים ללמוד מעבר לתכנות המקורי שלהם
התפתחויות אלו שיקפו אופטימיות חזקה: החלוצים האמינו שבתוך כמה עשורים, מכונות יוכלו להשיג אינטליגנציה בדומה לבני אדם.
שנות ה-60: התקדמות מוקדמת
עם כניסת שנות ה-60, הבינה המלאכותית המשיכה להתפתח עם פרויקטים והמצאות בולטים רבים. מעבדות בינה מלאכותית הוקמו באוניברסיטאות יוקרתיות (MIT, סטנפורד, קרנגי מלון), שמשך עניין ומימון למחקר. המחשבים הפכו חזקים יותר, מה שאפשר ניסויים עם רעיונות בינה מלאכותית מורכבים יותר מאשר בעשור הקודם.
ELIZA (1966)
ג'וזף וייזנבאום ב-MIT יצר את תוכנית הצ'אטבוט הראשונה המדמה שיחה בסגנון פסיכותרפיסט.
- מבוסס על זיהוי מילות מפתח ותשובות מתוכנתות
- רבים האמינו ש-ELIZA באמת "מבינה" אותם
- סללה את הדרך לצ'אטבוטים מודרניים
הרובוט שייקי (1966-1972)
מכון המחקר של סטנפורד פיתח את הרובוט הנייד הראשון עם מודעות עצמית ותכנון פעולה.
- שילב ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ותכנון
- יכול לנווט בסביבות באופן עצמאי
- בסיס לרובוטיקה מודרנית בבינה מלאכותית
חידושים פורצי דרך
DENDRAL (1965)
שפת Prolog (1972)
הקמת AAAI
שנות ה-70: אתגרים ו"חורף הבינה המלאכותית" הראשון
בשנות ה-70, הבינה המלאכותית התמודדה עם אתגרים מהעולם האמיתי: ציפיות גבוהות רבות מהעשור הקודם לא התממשו עקב מגבלות בכוח המחשוב, בנתונים ובהבנה מדעית. כתוצאה מכך, הביטחון והמימון לבינה המלאכותית ירדו בחדות באמצע שנות ה-70 – תקופה שכונתה מאוחר יותר ה"חורף הראשון של הבינה המלאכותית".
ציפיות גבוהות
- תחזיות אופטימיות לגבי יכולות הבינה המלאכותית
- מימון ממשלתי ואקדמי חזק
- פרויקטים מחקריים שאפתניים
- קהילת בינה מלאכותית מתפתחת
מציאות חורף הבינה המלאכותית
- קיצוצים משמעותיים במימון מ-DARPA וממשלת בריטניה
- מחקר כמעט קפוא
- מדענים עוברים לתחומים קשורים
- ספקנות ציבורית לגבי פוטנציאל הבינה המלאכותית
נקודות אור למרות הקשיים
MYCIN (1974)
Stanford Cart (1979)
יישומי Prolog
תקופה זו הזכירה לחוקרים שהבינה המלאכותית מורכבת הרבה יותר ממה שחשבו בתחילה, ודורשת גישות חדשות יסודיות מעבר למודלים פשוטים של היסק.
שנות ה-80: מערכות מומחים – עלייה וירידה
בתחילת שנות ה-80, הבינה המלאכותית נכנסה לתקופת רנסנס שהונעה על ידי הצלחה מסחרית של מערכות מומחים ועניין מחודש בהשקעות ממשלתיות ועסקיות. המחשבים הפכו חזקים יותר, והקהילה האמינה שרעיונות הבינה המלאכותית יוכלו להתממש בהדרגה בתחומים מצומצמים.
יוזמות ממשלתיות מרכזיות
פרויקט הדור החמישי של יפן (1982)
תגובה של DARPA בארה"ב
תחיית רשתות עצביות
בעיצומה של פריחת מערכות המומחים, תחום הרשתות העצביות המלאכותיות התחדש בשקט. ב-1986, החוקר ג'פרי הינטון ועמיתיו פרסמו את אלגוריתם ההפצה לאחור (Backpropagation) – שיטה יעילה לאימון רשתות עצביות רב-שכבתיות.
אלגוריתם ההפצה לאחור (1986)
פריצת דרך זו התגברה על המגבלות שהודגשו בספר Perceptrons מ-1969 והובילה לגל שני של מחקר ברשתות עצביות.
- אפשר אימון של רשתות עצביות רב-שכבתיות
- הניח יסודות ללמידה עמוקה עתידית
- חוקרים צעירים כמו יאן לקון ויושוע בנג'יו הצטרפו לתחום
- פיתוח מוצלח של מודלים לזיהוי כתב יד בסוף שנות ה-80
רנסנס הבינה המלאכותית
- הצלחה מסחרית של מערכות מומחים
- פריחת שוק מכונות Lisp
- השקעות ממשלתיות משמעותיות
- אימוץ עסקי גובר
חורף הבינה המלאכותית השני
- חשיפת מגבלות מערכות מומחים
- קריסת שוק מכונות Lisp (1987)
- קיצוצים חדים בהשקעות
- סגירת חברות בינה מלאכותית רבות
שנות ה-90: חזרת הבינה המלאכותית לפרקטיקה
לאחר חורף הבינה המלאכותית בסוף שנות ה-80, הביטחון בבינה המלאכותית התאושש בהדרגה בשנות ה-90 בזכות סדרת התקדמויות מעשיות. במקום להתמקד בבינה מלאכותית חזקה שאפתנית, החוקרים התרכזו בבינה מלאכותית חלשה – יישום טכניקות בינה מלאכותית לבעיות ספציפיות שבהן החלו להראות תוצאות מרשימות.
הישגים מרכזיים בתחומים שונים
Chinook (1994)
זיהוי דיבור
זיהוי כתב יד
ראיית מכונה
תרגום מכונה
מסנני דואר זבל
עליית הבינה המלאכותית המונעת על ידי נתונים
סוף שנות ה-90 חווה בום באינטרנט, שיצר כמויות עצומות של נתונים דיגיטליים. טכניקות כמו כריית נתונים ואלגוריתמי למידת מכונה שימשו ל:
- ניתוח נתוני רשת ואופטימיזציה של מנועי חיפוש
- התאמה אישית של המלצות תוכן
- סינון דואר זבל אוטומטי
- המלצות מוצר במסחר אלקטרוני
- שיפור ביצועי תוכנה באמצעות למידה מנתוני משתמשים
שנות ה-90 היו תקופה שבה הבינה המלאכותית נכנסה בשקט אך בהתמדה לחיי היומיום. במקום טענות גדולות לאינטליגנציה בדומה לבני אדם, המפתחים התרכזו בפתרון בעיות מיוחדות, והניחו יסודות חשובים בנתונים ואלגוריתמים לצמיחה המהירה בעשור הבא.
שנות ה-2000: למידת מכונה ועידן הנתונים הגדולים
עם כניסת המאה ה-21, הבינה המלאכותית השתנתה באופן דרמטי בזכות האינטרנט ועידן הנתונים הגדולים. שנות ה-2000 חוו פרץ במחשבים אישיים, באינטרנט ובמכשירי חישה, שיצרו כמויות עצומות של נתונים. למידת מכונה הפכה לכלי המרכזי לניצול "מאגר הזהב" של הנתונים.
נתונים הם הנפט החדש – ככל שיש יותר נתונים, כך אלגוריתמי הבינה המלאכותית יכולים ללמוד בדיוק רב יותר.
— פתגם פופולרי בתעשיית הטכנולוגיה, שנות ה-2000
ImageNet: הבסיס ללמידה עמוקה
פרויקט ImageNet (2006-2009)
הפרופסור פיי-פיי לי בסטנפורד יזם מאגר עצום של מעל 14 מיליון תמונות מתויגות.
- הפך לסט הנתונים הסטנדרטי לאלגוריתמי ראייה ממוחשבת
- אתגר ImageNet השנתי החל מ-2010
- סיפק נתונים מספקים לאימון מודלים עמוקים מורכבים
- אפשר את פריצת הדרך ההיסטורית בבינה מלאכותית ב-2012
אבני דרך בולטות ביישומים
רכב אוטונומי של סטנפורד
הרכב האוטונומי "סטנלי" של סטנפורד זכה באתגר DARPA Grand Challenge, השלמת מרוץ של 212 ק"מ במדבר תוך 6 שעות ו-53 דקות, ופתח עידן חדש לרכבים אוטונומיים.
חיפוש קולי של גוגל
אפליקציית חיפוש קולי הופעלה באייפון, וסימנה את תחילת השימוש הנרחב בעוזרי בינה מלאכותית מבוססי קול.
השקת סירי של אפל
עוזרת וירטואלית מבוססת קול שהוטמעה באייפון, וסימנה את האימוץ הציבורי הנרחב הראשון של בינה מלאכותית.
ניצחון IBM Watson
מחשב העל Watson ניצח שני אלופים בתוכנית Jeopardy!, והדגים את כוח הבינה המלאכותית בעיבוד שפה טבעית ושליפת מידע.
הבינה המלאכותית נכנסת לעסקים
גוגל
אמזון
נטפליקס
פייסבוק
יוטיוב
בינה מלאכותית ארגונית
שנות ה-2000 הניחו את היסודות לצמיחה המהירה של הבינה המלאכותית. נתונים גדולים, חומרה חזקה ואלגוריתמים משופרים היו מוכנים, רק חיכו לרגע המתאים להצית מהפכה חדשה בבינה מלאכותית.
שנות ה-2010: מהפכת הלמידה העמוקה
אם יש תקופה שבה הבינה המלאכותית באמת "התפוצצה", זו הייתה שנות ה-2010. בהתבסס על הנתונים והחומרה של העשור הקודם, הבינה המלאכותית נכנסה לעידן הלמידה העמוקה – מודלים של רשתות עצביות רב-שכבתיות השיגו תוצאות פורצות דרך, שברו את כל השיאים במגוון רחב של משימות בינה מלאכותית.
מהפכת AlexNet
שיטות מסורתיות
- חילוץ תכונות בעבודת יד
- דיוק מוגבל בזיהוי תמונות
- קצב התקדמות איטי בראייה ממוחשבת
- גישות מתחרות רבות
עידן הלמידה העמוקה
- למידת תכונות אוטומטית
- הפחתת שיעורי הטעות בחצי
- התקדמות מהירה בכל תחומי הבינה המלאכותית
- למידה עמוקה הפכה לגישה הדומיננטית
הלמידה העמוקה מתפשטת לתחומים שונים
ראיית מחשב
עיבוד דיבור
תרגום מכונה
AlphaGo: הבינה המלאכותית עולה על האינטואיציה האנושית
ניצחון AlphaGo (מרץ 2016)
AlphaGo של DeepMind ניצחה את אלוף העולם במשחק גו, לי סדול, בתוצאה 4-1, ואישרה שבינה מלאכותית יכולה לעלות על בני אדם בתחומים הדורשים אינטואיציה וניסיון.
- גו הוא משחק מורכב בהרבה משחמט
- שילוב למידה עמוקה וחיפוש עץ מונטה קרלו
- למדה ממיליוני משחקים אנושיים ומשחק עצמי
- AlphaGo Zero (2017) למדה לגמרי מאפס וניצחה את הגרסה הקודמת 100-0
מהפכת הטרנספורמר (2017)
ב-2017, פריצת דרך בעיבוד שפה טבעית התרחשה: ארכיטקטורת הטרנספורמר. חוקרי גוגל פרסמו את המאמר "Attention Is All You Need", שהציע מנגנון תשומת לב עצמית ששינה את תחום הבינה המלאכותית בשפה.
טרנספורמר (2017)
מנגנון תשומת לב עצמית ללא עיבוד סדרתי
BERT (2018)
מודל של גוגל להבנה הקשרית
GPT (2018)
מודל גנרטיבי מאומן מראש של OpenAI
GPT-2 (2019)
1.5 מיליארד פרמטרים, יצירת טקסט בדומה לבני אדם
עליית הבינה המלאכותית הגנרטיבית
GANs (2014)
העברת סגנון
VAE
יצירת טקסט ב-GPT-2
בינה מלאכותית בחיי היומיום
- מצלמות סמארטפון עם זיהוי פנים אוטומטי
- עוזרים וירטואליים ברמקולים חכמים (אלקסה, גוגל הום)
- המלצות תוכן ברשתות חברתיות
- מערכות מתקדמות לרכבים אוטונומיים
- תרגום שפה בזמן אמת
- פלטפורמות למידה מותאמות אישית
הבינה המלאכותית היא החשמל החדש – טכנולוגיה יסודית שמשנה כל תעשייה.
— אנדרו נג, חלוץ הבינה המלאכותית
שנות ה-20: בום הבינה המלאכותית הגנרטיבית ומגמות חדשות
ברקיע השנים הראשונות של שנות ה-20, הבינה המלאכותית התפוצצה בקצב חסר תקדים, בעיקר בזכות עליית הבינה המלאכותית הגנרטיבית ומודלים לשוניים גדולים (LLMs). מערכות אלו אפשרו להבינה המלאכותית להגיע ישירות למאות מיליוני משתמשים, והובילו לגל של יישומים יצירתיים ודיונים חברתיים נרחבים.
עידן המודלים הלשוניים הגדולים
השקת GPT-3
OpenAI הציגה את GPT-3 עם 175 מיליארד פרמטרים, שהדגים שוטפות שפה חסרת תקדים בכתיבה, מענה על שאלות, חיבור שירה וקוד.
מהפכת ChatGPT
בנובמבר 2022, ChatGPT הושק והגיע למיליון משתמשים תוך 5 ימים ול100 מיליון משתמשים תוך חודשיים – האפליקציה הצרכנית שגדלה הכי מהר בהיסטוריה.
תחילת מרוץ הבינה המלאכותית
מיקרוסופט שילבה את GPT-4 בבינג, גוגל השיקה את צ'אטבוט ברד, והחלה תחרות עזה בין ענקי הטכנולוגיה לפיתוח והטמעת בינה מלאכותית גנרטיבית.
בינה מלאכותית גנרטיבית מעבר לטקסט
DALL-E 2 (2022)
Midjourney
Stable Diffusion
טקסט לדיבור
יצירת וידאו
יצירת מוזיקה
אתגרים אתיים ומשפטיים
אתגרים משפטיים ורגולטוריים
- חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי – הרגולציה המקיפה הראשונה בעולם, האוסרת מערכות עם "סיכון בלתי מקובל"
- סכסוכי זכויות יוצרים – שימוש בנתוני אימון וזכויות קניין רוחני
- חוקי מדינות בארה"ב – הגבלת שימוש בבינה מלאכותית בגיוס, פיננסים ובחירות
- דרישות שקיפות – חובת גילוי תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית
חששות אתיים וחברתיים
- דיפפייקים – תוכן מזויף מציאותי המאיים על אמון וביטחון
- הטיות והוגנות – מערכות בינה מלאכותית המשמרות הטיות חברתיות
- אובדן מקומות עבודה – אוטומציה המשפיעה על תעסוקה בתעשיות שונות
- חששות פרטיות – איסוף נתונים ויכולות מעקב
בטיחות ושליטה בבינה מלאכותית
- אזהרות מומחים – מעל 1,000 מובילי טכנולוגיה קראו להפסקה באימון מודלים גדולים מ-GPT-4
- חששות ג'פרי הינטון – חלוץ הבינה המלאכותית הזהיר מפני סכנות של בריחת הבינה המלאכותית משליטת האדם
- בעיית ההתאמה – הבטחת מערכות בינה מלאכותית פועלות בהתאם לערכי האדם
- סיכונים קיומיים – חששות ארוכי טווח לגבי בינה מלאכותית על-אינטליגנטית
בינה מלאכותית בתעשיות שונות
בריאות
בינה מלאכותית משנה אבחון רפואי וגילוי תרופות.
- ניתוח דימות רפואי ותמיכה באבחון
- האצת גילוי ופיתוח תרופות
- המלצות טיפול מותאמות אישית
- אנליטיקה רפואית חזויה
פיננסים
מערכות מתקדמות לניתוח סיכונים וזיהוי הונאות.
- זיהוי ומניעת הונאות בזמן אמת
- מסחר אלגוריתמי וניתוח שוק
- הערכת סיכוני אשראי
- ייעוץ פיננסי מותאם אישית
חינוך
למידה מותאמת אישית והדרכה וירטואלית.
- מדריכים וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית
- תוכן וקצב למידה מותאמים אישית
- הערכה ומשוב אוטומטיים
- פלטפורמות למידה אדפטיביות
תחבורה
מערכות מתקדמות לרכבים אוטונומיים.
- טכנולוגיית רכב אוטונומי
- אופטימיזציה וניהול תנועה
- תחזוקה חזויה
- אופטימיזציה של מסלולים ולוגיסטיקה
סיכום: מסע הבינה המלאכותית ותחזיות לעתיד
משנות ה-50 ועד היום, ההיסטוריה של פיתוח הבינה המלאכותית הייתה מסע מדהים – מלא בשאיפות, אכזבות והתחדשות. מסדנת דארטמות' הקטנה ב-1956 שהניחה את היסודות, הבינה המלאכותית נפלה פעמיים ל"חורפי בינה מלאכותית" עקב ציפיות מופרזות, אך בכל פעם התאוששה וחזרה חזקה יותר בזכות פריצות דרך מדעיות וטכנולוגיות.
יכולות הבינה המלאכותית היום
- נוכחת כמעט בכל תחום
- ביצועים מרשימים במשימות ספציפיות
- אימוץ מסחרי נרחב
- משנה תעשיות ברחבי העולם
הדרך לבינה מלאכותית חזקה
- אינטליגנציה מלאכותית כללית עדיין רחוקה
- מודלים נוכחיים מוגבלים למשימות מאומנות
- בטיחות ואתיקה דורשים תשומת לב דחופה
- צורך בשקיפות ושליטה
תחזיות לעתיד
הפרק הבא של הבינה המלאכותית מבטיח להיות מרגש במיוחד. עם המומנטום הנוכחי, ניתן לצפות שהבינה המלאכותית תחדור לעומק רב יותר בחיים:
רופאי בינה מלאכותית
עורכי דין בינה מלאכותית
חברים בינה מלאכותית
מחשוב ניורומורפי
בינה מלאכותית קוונטית
מחקר AGI
לקחים מרכזיים מההיסטוריה של הבינה המלאכותית
- להימנע מהייפ מופרז – להציב ציפיות ריאליות בהתבסס על היכולות הנוכחיות
- ללמוד מכישלונות – חורפי הבינה המלאכותית לימדו לקחים חשובים על פיתוח בר קיימא
- לתעדף בטיחות – לפתח בינה מלאכותית עם שליטה, שקיפות וקווים מנחים אתיים
- להתמקד ביישומים מעשיים – בינה מלאכותית צרה הפותרת בעיות ספציפיות מספקת ערך אמיתי
- לאמץ שיתוף פעולה – התקדמות דורשת שיתוף פעולה בין חוקרים, תעשייה ומקבלי מדיניות
- לשמור על פיקוח אנושי – הבינה המלאכותית צריכה להעצים, לא להחליף, שיפוט וערכים אנושיים
הבינה המלאכותית הייתה, היא ותמשיך להיות עדות ליכולת שלנו לחרוג מגבולות. ממחשבים פרימיטיביים שחישבו בלבד, בני אדם לימדו מכונות לשחק משחקים, לנהוג ברכבים, לזהות את העולם ואפילו ליצור אמנות.
— השתקפות על מסע הבינה המלאכותית
הבינה המלאכותית היום היא כמו חשמל או האינטרנט – תשתית טכנולוגית יסודית. רבים מהמומחים אופטימיים שהבינה המלאכותית תמשיך להביא קפיצות בפרודוקטיביות ואיכות החיים אם תפותח ותנוהל באחריות. עתיד הבינה המלאכותית אינו קבוע מראש – הוא יעוצב על ידי הבחירות שנעשה היום לגבי איך לפתח, לפרוס ולנהל טכנולוגיה משנת זו.
