בעידן הטכנולוגי הנוכחי, הבינה המלאכותית (AI) כבר חודרת ומשפיעה על כל תחומי החיים. אנו שומעים לעיתים קרובות על AI ביישומים יומיומיים, החל מעוזרים וירטואליים בטלפונים ועד לרכבים אוטונומיים.

עם זאת, לא כל מערכות ה-AI זהות זו לזו. למעשה, AI מחולקת לרמות שונות, כאשר הנפוצות ביותר הן בינה מלאכותית צרה (Artificial Narrow Intelligence – ANI, המכונה גם AI חלשה) ו-בינה מלאכותית כללית (Artificial General Intelligence – AGI, המכונה גם AI חזקה). אז מה בעצם הבדל בין בינה מלאכותית צרה לבינה מלאכותית כללית, וכיצד הן שונות? בואו נלמד לעומק עם INVIAI בתוכן הבא.

מהי בינה מלאכותית?

לפני שנבדיל בין בינה מלאכותית צרה לכללית, חשוב להבין מהי בינה מלאכותית. לפי ההגדרה הקלאסית של מומחים כמו סטיוארט ראסל ופיטר נורביג, AI היא "מחקר ועיצוב של סוכנים אינטליגנטיים, כאשר סוכן אינטליגנטי הוא מערכת המסוגלת לתפוס את הסביבה ולבצע פעולות שמטרתן למקסם את סיכויי ההצלחה שלו". בפשטות, AI היא יצירת מכונות או תוכנות שיכולות לבצע משימות שדורשות אינטליגנציה אנושית.

בעשייה המעשית, הבינה המלאכותית כוללת מערכות שונות, החל מאלגוריתמים פשוטים ועד למודלים מתקדמים של למידת מכונה. בהתבסס על היקף ויכולת האינטליגנציה, AI מחולקת ל-בינה מלאכותית צרה (ANI), בינה מלאכותית כללית (AGI) ואפילו ל-בינה מלאכותית על-אנושית (ASI). כיום, בינה מלאכותית צרה היא הסוג היחיד שפותח ומיושם באופן נרחב, בעוד שבינה מלאכותית כללית עדיין נמצאת בעיקר בתיאוריה. כדי להבין טוב יותר, נעמיק בכל מושג.

מהי בינה מלאכותית צרה (Narrow AI)?

בינה מלאכותית צרה (ANI – Artificial Narrow Intelligence), המכונה גם AI חלשה, היא סוג של בינה מלאכותית שתוכננה לביצוע משימה אחת (או מספר מצומצם של משימות) ספציפיות ביעילות גבוהה. המאפיין המרכזי של בינה מלאכותית צרה הוא התמקדות בתחום או בעיה אחת בלבד, לדוגמה זיהוי פנים, תרגום שפות, משחק שחמט ועוד.

בינה מלאכותית צרה פועלת מצוין במסגרת המשימה שאליה היא תוכנתה או אומנה, ואף יש מערכות שמצטיינות על בני אדם בתחום צר זה. עם זאת, בינה מלאכותית צרה אינה מסוגלת למודעות עצמית או לחשיבה כמו בני אדם, ואינה יכולה להרחיב את הידע שלה לתחומים מחוץ לתחום שבו תוכנתה.

במילים אחרות, מערכת AI צרה היא כמו מומחה על בתחום אחד, אך "עיוור" לחלוטין בתחומים אחרים שאינם בתחום התמחותה. זו הסיבה שהיא נקראת AI חלשה – לא משום שהיא חלשה בביצועים, אלא בגלל שהיקף האינטליגנציה שלה מצומצם במסגרת שהוגדרה מראש.

כיום, בינה מלאכותית צרה היא הסוג הנפוץ ביותר של AI וגם מה שאנו פוגשים בחיי היומיום. רוב היישומים של AI סביבנו הם מסוג זה. כמה דוגמאות מוכרות לבינה מלאכותית צרה כוללות:

• עוזרים וירטואליים: עוזרים קוליים כמו Apple Siri, Google Assistant או Amazon Alexa מתוכנתים להבין פקודות ולהיענות לבקשות המשתמש (חיפוש מידע, קביעת תזכורות, הפעלת מוזיקה, שליטה במכשירים חכמים ועוד). הם מצטיינים בתחום זה, אך אינם יכולים לבצע משימות מחוץ לתחום הפונקציות שהוגדרו להם.
• מערכות המלצה: שירותים כמו Netflix, YouTube, Spotify משתמשים ב-AI צרה לניתוח היסטוריית הצפייה או ההאזנה שלך ולהציע תוכן מותאם להעדפותיך. מערכות אלו יכולות להציע המלצות מדויקות על בסיס נתונים, אך אינן מסוגלות ליצור תוכן חדש או להבין הקשרים מעבר להמלצות.
• זיהוי פנים: טכנולוגיית זיהוי הפנים בטלפונים (למשל Face ID) או ברשתות חברתיות (הצעות לתגיות בתמונות) היא AI צרה המתמחה בניתוח תמונות פנים. היא מזהה מי מופיע בתמונה על סמך תכונות פנים שנלמדו, אך אינה מבינה רגשות או כוונות של האדם.
• רכבים אוטונומיים (במידה מסוימת): רכבים אוטונומיים משתמשים במודולים שונים של AI צרה, כגון זיהוי תמרורים, שמירת נתיב, בלימת חירום ועוד. כל מודול מטפל במשימה צרה בליווי הנהיגה. למרות שהשילוב יוצר תחושה של "רכב חכם", למעשה כל AI פנימי מטפל היטב רק בסוג מסוים של סיטואציה. רכבים אוטונומיים כיום עדיין אינם מסוגלים להתמודד עם כל תרחיש בלתי צפוי כמו בני אדם.

עם יתרונות כמו דיוק גבוה וביצועים מצוינים במשימות שהוקצו לה, בינה מלאכותית צרה הביאה תועלות רבות לחיים ולתעשייה. למשל, בתחום הרפואה, AI צרה מסייעת בניתוח צילומי רנטגן לאבחון מחלות; בתחום הפיננסים, AI צרה מגלה הונאות עסקאות; בתחום הייצור, AI צרה מפעילה רובוטים להרכבה ועוד.

עם זאת, החיסרון הגדול של AI צרה הוא הגבלת היקף האינטליגנציה – היא אינה יכולה ללמוד לבצע משימות אחרות מעבר למה שלמדה. אם רוצים ש-AI צרה תבצע משימה שונה, יש לתכנת או לאמן אותה מחדש עם נתונים חדשים. לדוגמה, AI ששיחק שחמט ברמה גבוהה כמו AlphaGo יודע רק לשחק שחמט, ואינו יכול ללמוד לפתע לבשל או לנהוג. משמעות הדבר היא שגמישות ה-AI הצרה כמעט אפסית מחוץ לתחום המשימה המקורי.

נקודה חשובה נוספת: AI צרה תלויה לחלוטין בנתונים ובאלגוריתמים שסופקו לה. לכן, אם נתוני האימון מכילים טעויות או הטיות, גם ה-AI הצרה תטעה או תציג הטיות דומות. זו מגבלה כללית של מערכות AI כיום.

הן אינן באמת "מבינות" משמעות עמוקה, אלא מגיבות על פי דפוסים שנלמדו. בגלל מגבלות אלו, חוקרים שואפים לפתח סוג מתקדם יותר של AI שיכול לחשוב באופן כללי וגמיש כמו אינטליגנציה אנושית – זוהי בינה מלאכותית כללית (AGI).

מהי בינה מלאכותית כללית (General AI)?

בינה מלאכותית כללית (AGI – Artificial General Intelligence), המכונה גם AI חזקה, היא מונח המתאר מערכת AI עם אינטליגנציה כללית כמו של אדם. משמעות הדבר היא ש-בינה מלאכותית כללית מסוגלת להבין, ללמוד ולהחיל ידע לפתרון כל משימה או בעיה במגוון תחומים שונים, ולא מוגבלת למשימה ספציפית אחת.

אם בינה מלאכותית צרה היא מומחה בתחום אחד, אז בינה מלאכותית כללית מתוארת כ"מומחה כולל" שיכול לבצע כמעט כל דבר – מנהיגה, מבשלת, מתכנתת, מאבחנת רפואית, יועצת משפטית ועוד, בדומה לאדם חכם שיכול להתמודד עם מגוון רחב של משימות.

דרך נוספת לתאר זאת: AI חזקה היא בינה מלאכותית ברמת אדם (human-level AI). היא לא רק מבצעת פקודות קיימות, אלא יכולה לחשוב, לתכנן, ליצור ולהסתגל במצבים חדשים – יכולות ש-AI צרה אינה מחזיקה בהן.

בספרות המדע הבדיוני, בינה מלאכותית כללית מתוארת לעיתים כמכונות עם חשיבה ותודעה לא פחות מאדם, ואפילו עם רגשות. לדוגמה, דמויות כמו J.A.R.V.I.S. בסרט Iron Man או Samantha בסרט Her הן דוגמאות דמיוניות ל-AI עם אינטליגנציה אנושית. הן יכולות לנהל שיחות טבעיות, ללמוד ידע חדש, ולטפל במגוון רחב של בקשות אנושיות בצורה גמישה.

נכון להיום (2025), בינה מלאכותית כללית היא עדיין מטרה תיאורטית ואין מערכת שהגיעה לרמה זו. למרות התקדמות משמעותית בבינה מלאכותית צרה וכמה מערכות שנראות "חכמות ורב-תכליתיות", הן עדיין אינן AGI אמיתית.

מומחים מציינים כי AGI היא אתגר עצום ועלולה לדרוש עשרות שנים נוספות של מחקר. אית'ן מוליק, פרופסור באוניברסיטת פנסילבניה, אמר: "למרות ההתקדמות המרשימה בבינה מלאכותית צרה, בינה מלאכותית כללית עדיין מהווה אתגר גדול ועלולה לדרוש עשרות שנים נוספות של מחקר". במילים אחרות, הדרך ל-AGI ארוכה ומלאת מכשולים.

מדוע יצירת בינה מלאכותית כללית כל כך קשה?...

הסיבה היא שכדי להגיע לאינטליגנציה ברמת אדם, AI צריכה לשלב יכולות מורכבות רבות: הבנת שפה, תפיסת תמונות, היגיון לוגי, חשיבה מופשטת, למידה מניסיון והסתגלות חברתית. זה דורש פריצות דרך באלגוריתמים, כוח מחשוב עצום, כמויות עצומות ומגוונות של נתוני אימון.

בנוסף, קיימים אתגרים אתיים ובטיחותיים רבים שיש לקחת בחשבון בפיתוח AI חכמה ברמת אדם – למשל, איך להבטיח שהיא תפעל באופן אתי, וכיצד לשמור על שליטה אנושית אם היא תהפוך לחכמה מדי. זהו לא רק אתגר טכנולוגי, אלא גם חברתי ופילוסופי.

למרות שעדיין אין AGI אמיתית, בשנים האחרונות כמה מערכות AI מתקדמות החלו להראות יכולות כלליות מסוימות. לדוגמה, מודלים גדולים של שפה (כמו GPT-3 ו-GPT-4 של OpenAI) יכולים לבצע מגוון משימות: לענות על שאלות, לכתוב טקסטים, לתכנת, לתרגם, ואפילו לעבור מבחנים שבני אדם עושים.

חוקרים במיקרוסופט מעריכים ש-GPT-4 מסוגל לפתור משימות חדשות ומגוונות בתחומים כמו מתמטיקה, תכנות, רפואה ומשפטים בלי צורך באימון מיוחד לכל משימה, ומגיע לביצועים קרובים לאדם במגוון משימות. הם סבורים ש-GPT-4 יכול להיחשב כגרסת AGI ראשונית (אם כי לא מושלמת).

עם זאת, גם מודלים מתקדמים אלו מוגדרים עדיין כבינה מלאכותית צרה לפי ההגדרה, כי הם חסרים יכולת למידה עצמאית אמיתית ונשארים מוגבלים על ידי מגבלות טכניות ונתוני האימון.

לדוגמה, AI יצירתי כמו ChatGPT מחזיק בידע רחב בתחומים רבים, אך אינו לומד באופן עצמאי ידע חדש מעבר לנתוני האימון הראשוניים, ואינו יכול לבצע משימות פיזיות בעולם האמיתי ללא תכנות נוסף. לכן, בינה מלאכותית כללית אמיתית עדיין מהווה יעד עתידי ולא מציאות נוכחית.

להמחשה, הנה כמה דוגמאות היפותטיות לבינה מלאכותית כללית (בעתיד, אם תפותח בהצלחה):

• רובוט רב-תכליתי כעוזר אנושי: דמיינו רובוט דמוי אדם שיכול ללמוד בעצמו כל מיומנות נדרשת – בבוקר לבשל ארוחת בוקר לפי טעמכם, בצהריים לנהוג ולהסיע אתכם לעבודה, אחר הצהריים לתכנת תוכנה, בערב ללמד את ילדיכם. זו בינה מלאכותית כללית אידיאלית: אינטליגנציה שיכולה לבצע כמעט כל משימה מנטלית ופיזית ללא צורך בהדרכה מפורטת.
• מערכת רופאים AI כוללת: AI שמשלבת ידע מכל תחומי הרפואה, שיכולה לאבחן כל מחלה על בסיס סימפטומים ובדיקות, ולהציע טיפול מיטבי. לא מוגבלת רק לרפואה, אלא גם מבינה פסיכולוגיה, תזונה, חוקי ביטוח בריאות ועוד. היא כמו רופא – מומחה כולל חכם מלאכותית, התומך באדם בכל היבטי הבריאות.

דוגמאות אלו עדיין לא קיימות, אך הן מייצגות את החזון שאליו שואפים חוקרי AI. אם יום אחד נצליח ליצור בינה מלאכותית כללית, זו תהיה קפיצת מדרגה טכנולוגית עצומה – שניתן לראותה כ"מהפכה תעשייתית חדשה" בהיסטוריה האנושית.

עם זאת, לצד היתרונות יש אתגרים וסיכונים משמעותיים, כפי שצוין: איך נשמור על שליטה באינטליגנציה שיכולה להשתפר מעבר להבנת האדם? זו הסיבה שיש דיונים רבים סביב פיתוח AGI ודורשים זהירות רבה.

לפני שנעבור להשוואה ישירה בין שני המושגים, כדאי להזכיר מונח גבוה יותר מ-AGI – ASI (Artificial Super Intelligence) – בינה מלאכותית על-אנושית. ASI היא בינה מלאכותית החורגת בהרבה מיכולות האדם בכל היבט – פשוט חכמה פי כמה מאדם. מושג זה הוא עדיין תיאורטי לחלוטין ומקורו במדע בדיוני, ואולי אף לא יתגשם אי פעם.

אם AGI היא אינטליגנציה ברמת אדם, אז ASI היא אינטליגנציה על-אנושית. יש מי שחוששים כי ASI, אם תיווצר, עלולה לגרום לתוצאות בלתי צפויות וקשות לאנושות כי היא חכמה מדי ובלתי ניתנת לשליטה. בכל זאת, זו סיפור של עתיד רחוק. במסגרת מאמר זה נתמקד בשתי הרמות הקרובות והמעשיות יותר: בינה מלאכותית צרה (היום) ובינה מלאכותית כללית (בעתיד הקרוב/התקווה).

הבדלים בין בינה מלאכותית צרה לבינה מלאכותית כללית

לסיכום, בינה מלאכותית צרה (ANI) ו-בינה מלאכותית כללית (AGI) שונות במגוון היבטים בסיסיים. להלן טבלה המשווה ומסבירה כמה מההבדלים המרכזיים בין שני סוגי ה-AI הללו:

היקף המשימות

בינה מלאכותית צרה מבצעת משימה אחת או מספר מצומצם של משימות ספציפיות שהוגדרו או אומנו להן (למשל זיהוי תמונות בלבד, או משחק שחמט בלבד). לעומת זאת, בינה מלאכותית כללית שואפת לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול לבצע, כלומר היקף ללא הגבלה תחומית. בפשטות, בינה מלאכותית צרה היא "גרגר חול קטן", בעוד שבינה מלאכותית כללית היא "אוקיינוס" של יכולות.

גמישות ולמידה

בינה מלאכותית צרה חסרה יכולת למידה עצמאית להתאים למצבים חדשים מחוץ לנתונים או האלגוריתמים הראשוניים – היא תלויה לחלוטין בתכנות ובנתונים שסופקו מראש. לעומת זאת, בינה מלאכותית כללית צפויה להיות מסוגלת להסתגל וללמוד ידע חדש במפגש עם בעיות לא מוכרות, בדומה לאדם שלומד מניסיון. בינה מלאכותית כללית יכולה להסיק, לפתח מודעות או לפחות להבין באופן כללי את העולם, ולא רק לפעול לפי דפוסים קיימים.

רמת הפיתוח כיום

בינה מלאכותית צרה כבר קיימת ומשמשת באופן נרחב במציאות היומיומית (ביישומים, שירותים, מכשירים חכמים בכל מקום). לעומת זאת, בינה מלאכותית כללית היא עדיין תיאוריה בלבד, וניסויים ברחבי העולם ממשיכים אך אין מערכת שהגיעה לרמה זו. במילים אחרות, כל מערכות ה-AI סביבנו כיום הן בינה מלאכותית צרה, אף שחלקן מתקדמות מאוד, בעוד שבינה מלאכותית כללית אמיתית עדיין לא קיימת.

דוגמאות טיפוסיות

בינה מלאכותית צרה – כוללת עוזרים וירטואליים (Siri, Alexa), תוכנות תרגום אוטומטי, מערכות המלצה לסרטים, תוכניות משחק (שחמט, גו), ועוד. מערכות אלו מבצעות משימה אחת ומצטיינות בתחום צר זה. בינה מלאכותית כללית – כיום אין דוגמאות ממשיות, קיימת רק כדגם דמיוני.

דמויות AI חכמות בסרטים ובספרות (כמו רובוטים עם חשיבה עצמאית, מחשבים על-חכמים ששולטים בכל...) הן דימויים של AGI. בעתיד, אם תפותח בהצלחה, רובוט עוזר רב-תכליתי או מערכת בינה מלאכותית לניהול מפעל שלם יכולים להיחשב כדוגמאות ל-AGI. אך עד כה, אין מערכות AGI בעולם האמיתי.

יתרונות וחסרונות

בינה מלאכותית צרה מצטיינת במומחיות גבוהה, דיוק וביצועים מעולים במשימות שלה (למשל AI לאבחון תמונות רפואיות יכול לנתח אלפי צילומי רנטגן מהר ובדיוק לא פחות מרופא).

עם זאת, החיסרון שלה הוא חוסר גמישות, יצירתיות ותלות בנתונים, ואינה יכולה להרחיב את יכולותיה. לעומת זאת, בינה מלאכותית כללית, אם תתפתח, תהיה גמישה מאוד, מסתגלת ויצירתית – זהו היתרון הגדול ביותר שלה. אך החיסרון הנוכחי הוא שזו משימה קשה מאוד לפיתוח, עם אתגרים טכניים וחברתיים רבים.

סיכונים ואתגרים

בינה מלאכותית צרה נחשבת בדרך כלל לבטוחה וקלה יותר לשליטה, אך עדיין קיימים סיכונים כמו הטיות (bias) עקב נתונים לקויים או מגבלות היקף (AI שאינה מבינה הקשר מחוץ למשימה ולכן עלולה לטעות).

בינה מלאכותית כללית טומנת בחובה סיכונים גדולים יותר מבחינה אתית ושליטה: אם יום אחד AI תגיע לרמת אינטליגנציה אנושית או גבוהה יותר, איך נבטיח שהיא תפעל בהתאם לערכי האנושות ולא תחרוג משליטתנו? זו דאגה מרכזית של מומחי AI וחוקרי עתיד.

למשל, AGI שיכולה לשפר את עצמה ולקבל החלטות בלי צורך בבני אדם עלולה לגרום לנזקים אם מטרותיה אינן תואמות את טובת האדם. לכן, פיתוח AGI חייב לכלול פתרונות לבעיות בטיחות וניהול AI ברמה גבוהה.

לסיכום, ההבדל המרכזי הוא ש-בינה מלאכותית צרה "יודעת הכל על דבר אחד, בעוד שבינה מלאכותית כללית יודעת הרבה דברים". בינה מלאכותית צרה קיימת סביבנו ביישומים ספציפיים, בעוד שבינה מלאכותית כללית היא היעד השאפתני ליצירת מכונות חכמות ומקיפות.

>>> למידע נוסף על: AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה

הבנת ההבדלים בין בינה מלאכותית צרה לבינה מלאכותית כללית היא הצעד הראשון להבנת התמונה הכוללת של הבינה המלאכותית כיום ובעתיד. בינה מלאכותית צרה כבר מביאה תועלות רבות ומעשיות בחיי היומיום, החל מאוטומציה של עבודות, שיפור פרודוקטיביות, ועד לשיפור שירותים ונוחות. אנו מכירים יישומים של AI צרה כמו עוזרים וירטואליים, רכבים אוטונומיים, ניתוח נתונים ועוד. בינה מלאכותית צרה היא הבסיס לעידן ה-AI הנוכחי, המסייעת בפתרון בעיות ספציפיות ביעילות.

לעומת זאת, בינה מלאכותית כללית היא כמו "גביע הקודש" במחקר AI – מטרה רחוקה אך מבטיחה. אם יום אחד תושג בינה מלאכותית כללית, האנושות עשויה לחוות שינויים דרמטיים: מכונות שיכולות לבצע כמעט כל משימה אנושית, ופותחות אפשרויות חדשות במדע, רפואה, חינוך, כלכלה ועוד.

עם זאת, לצד התקוות יש אתגרים משמעותיים הן טכנולוגיים והן אתיים. הדרך ל-AGI עדיין ארוכה ודורשת שיתוף פעולה בין מדענים, מהנדסים, מומחים חברתיים וממשלות.

לסיכום, בינה מלאכותית צרה ובינה מלאכותית כללית מייצגות שתי רמות שונות של אינטליגנציה מלאכותית. בינה מלאכותית צרה היא המציאות היום – חזקה בתחום צר, תומכת בבני אדם במשימות ספציפיות. בינה מלאכותית כללית היא חזון עתידי – אינטליגנציה מלאכותית כוללת ברמת אדם, עם הבטחות ואתגרים רבים להשגה.

ההבחנה הברורה בין שני המושגים הללו מאפשרת לנו לגבש ציפיות ריאליות מ-AI, לנצל היטב את היתרונות של AI צרה הקיימת כיום, ולהתכונן לקפיצות העתידיות עם בינה מלאכותית כללית. כפי שהמאמר מדגיש: כיום אנו רק בכביש לכיבוש ה-AI הצרה, בעוד שהדרך ל-AI כללית (ולאחר מכן ל-AI על-אנושית) עדיין ארוכה.

עם זאת, כל התקדמות במחקר AI מקרבת אותנו למטרה זו. עם ההתפתחות המהירה של הטכנולוגיה, ייתכן שבעוד כמה עשורים מהיום, מה שנחשב מדע בדיוני יהפוך למציאות.