תולדות הבינה המלאכותית (History of AI)

איך לקרוא את ההיסטוריה הזו

תולדות הבינה המלאכותית אינן קו ישר של התקדמות. לפי ויקיפדיה, התחום נוסד כתחום מחקר אקדמי בסדנה שנערכה בקמפוס של מכללת דארטמות' ב-1956, ומאז הוא עבר כמה מחזורים: פריצת דרך, הבטחות גדולות, כסף רב, ואחריהם אכזבה וקיצוצים. כתבה בכתב העת IEEE Spectrum מ-2021 סיכמה שמבט לאחור על העשורים האלה מראה "כמה פעמים נופצו התקוות של חוקרי הבינה המלאכותית, וכמה מעט הכישלונות האלה הרתיעו אותם".

הערך הזה הוא מבט-על. הוא מסדר את התקופות לפי הסדר ומפנה לערכים המפורטים באתר על האנשים, האירועים והמושגים. את שתי תקופות השפל עצמן מפרט הערך חורף הבינה המלאכותית, ואת הגל הנוכחי מפרט הערך פריחת הבינה המלאכותית.

לפני שהיה לתחום שם (1943–1956)

לפי ויקיפדיה, וולטר פיטס יחד עם וורן מקאלוק ניתחו ב-1943 רשתות של נוירונים מלאכותיים פשוטים, והיו הראשונים לתאר את מה שחוקרים מאוחרים יותר יקראו לו רשת נוירונים. ב-1950 פרסם אלן טיורינג את המאמר "מכונות חישוב ובינה", שבו הציע את מה שנודע כמבחן טיורינג. תוכנת הדמקה של ארתור סמואל, שעליה פרסם מאמר ב-1959, הייתה מהשימושים הראשונים במה שייקרא אחר כך למידת מכונה. ב-1955 כתבו אלן ניואל והרברט סיימון, בעזרת ג'יי. סי. שו, את "התיאורטיקן הלוגי", שהוכיח בסופו של דבר 38 מתוך 52 המשפטים הראשונים בספר היסודות של ראסל ווייטהד.

בקיץ 1956 נערכה הסדנה בדארטמות', שאורגנה בידי מרווין מינסקי וג'ון מקארתי. לפי IEEE Spectrum, מקארתי טבע את המונח "בינה מלאכותית" כשכתב את ההצעה לסדנה, וזו נועדה לבחון את ההשערה ש"כל היבט של למידה, או כל תכונה אחרת של אינטליגנציה, אפשר עקרונית לתאר בדיוק כזה שמכונה תוכל לחקות אותו".

הגל הראשון: סמלים ואופטימיות (1956–1974)

התוכנות של השנים הבאות נראו לרוב האנשים, לפי ויקיפדיה, "מדהימות": מחשבים פתרו בעיות מילוליות באלגברה, הוכיחו משפטים בגאומטריה ולמדו לדבר אנגלית. באותה תקופה נולדו גם אליזה, הצ'טבוט של ג'וזף וייצנבאום, ו-SHRDLU, שניהלה שיחה באנגלית על עולם קטן של קוביות. ב-1958 הציג פרנק רוזנבלט את הפרספטרון, רשת נוירונים בשכבה אחת.

התחזיות היו נועזות. ב-1958 כתבו סיימון וניואל ש"בתוך עשר שנים מחשב ספרתי יהיה אלוף העולם בשחמט", וב-1967 כתב מינסקי ש"בתוך דור אחד... בעיית יצירת 'בינה מלאכותית' תיפתר במידה ניכרת". הכסף הגיע בהתאם: ביוני 1963 קיבל MIT מענק של 2.2 מיליון דולר מסוכנות ARPA האמריקאית, שבה עמד אז ג'יי. סי. אר. ליקלידר בראש תחום המחשוב, והוא האמין שצריך "לממן אנשים, לא פרויקטים". אבל גם בגל הזה כבר נקבע מנצח: ב-1969 פרסמו מינסקי וסימור פאפרט את הספר "פרספטרונים", שהצביע על מגבלות חמורות של הרשתות האלה, ולפי ויקיפדיה כמעט לא מומן מחקר ברשתות נוירונים במשך עשר שנים.

החורף הראשון, והוויכוח עליו (1974–1980)

בשנות ה-70 התנפצו הציפיות. לפי ויקיפדיה, הדפוס התחיל ב-1966, כשוועדת ALPAC מתחה ביקורת על מאמצי התרגום הממוחשב, ומועצת המחקר הלאומית האמריקאית הפסיקה את תמיכתה אחרי שהוציאה 20 מיליון דולר. ב-1973 קבע דוח לייטהיל בבריטניה שהתחום נכשל בהשגת "יעדיו הגרנדיוזיים". ב-1974, לפי ויקיפדיה, ביטלה DARPA חוזה של 3 מיליון דולר בשנה לתוכנית הבנת הדיבור באוניברסיטת קרנגי מלון, אחרי שהתאכזבה מתוצאותיה. המגבלות היו אמיתיות: עבודה מוצלחת של רוס קוויליאן על שפה טבעית הודגמה עם אוצר מילים של 20 מילים בלבד, כי רק זה נכנס לזיכרון. הנס מורבק האשים את התחזיות הלא מציאותיות של עמיתיו, ובלשונו: "חוקרים רבים נלכדו ברשת של הגזמה הולכת וגדלה".

ויקיפדיה מציינת גם את הצד השני. הקיצוצים פגעו בעיקר בארבע מעבדות גדולות — MIT, סטנפורד, קרנגי מלון ואדינבורו — ומספר החוקרים בתחום המשיך לגדול. ההיסטוריון תומס הייג טען ב-2023 שלא היה "חורף" כלל, וחוקר הבינה המלאכותית נילס נילסון תיאר את התקופה כזמן ה"מרגש" ביותר לעבוד בתחום.

הגל השני: מערכות מומחה, והחורף שאחריהן (1980–1993)

בשנות ה-80 עבר המרכז אל הידע. מערכת מומחה בשם R1 (שנקראה גם XCON), שהושלמה ב-1980 בקרנגי מלון עבור חברת DEC, הייתה לפי ויקיפדיה הצלחה עצומה, וחסכה לחברה עשרות מיליוני דולרים. לפי אותו מקור, ב-1985 הוציאו תאגידים ברחבי העולם יותר ממיליארד דולר על בינה מלאכותית. ממשלות הצטרפו: ביפן יצא לדרך פרויקט "מחשבי הדור החמישי" (לפי ניו יורק טיימס, עד יוני 1992 הוצאו עליו יותר מ-400 מיליון דולר), ובריטניה השיקה את תוכנית Alvey בהיקף של 350 מיליון ליש"ט. לפי ויקיפדיה, "תעשיית הבינה המלאכותית צמחה מכמה מיליוני דולרים ב-1980 למיליארדי דולרים ב-1988".

האזהרה הגיעה מבפנים. לפי ויקיפדיה, המונח "חורף בינה מלאכותית" הופיע לראשונה ב-1984, כנושא של דיון פומבי בכנס השנתי של האגודה האמריקאית לבינה מלאכותית (AAAI). רוג'ר שאנק ומרווין מינסקי, שחוו את החורף של שנות ה-70, הזהירו שם את עולם העסקים שההתלהבות יצאה משליטה ושהאכזבה תבוא בוודאות. והיא באה: ב-1987 קרס שוק מחשבי ה-Lisp הייעודיים, כשמחשבים שולחניים של Apple ו-IBM עקפו אותם בביצועים, ו"תעשייה שלמה בשווי חצי מיליארד דולר נמחקה בן לילה". מערכות המומחה המוקדמות, כמו R1, התבררו כיקרות לתחזוקה ו"שבירות": הן עלולות היו לטעות טעויות גסות מול קלט חריג, ונשארו שימושיות רק בהקשרים מעטים. עד 1991 לא הושגו יעדי הדור החמישי. עד סוף 1993 נסגרו, פשטו רגל או נרכשו יותר מ-300 חברות בינה מלאכותית. חוקרים רבים התחילו לקרוא לעבודתם בשמות אחרים, ועוד ב-2005 דיווח הניו יורק טיימס שמדעני מחשב ומהנדסי תוכנה נמנעו מהמונח, מחשש שייראו כחולמים מנותקים.

מאחורי הקלעים: נתונים, סטטיסטיקה ורשתות (1982–2012)

בזמן שהשם "בינה מלאכותית" היה מחוץ לאופנה, חזרו רשתות הנוירונים. ב-1982 הוכיח הפיזיקאי ג'ון הופפילד שסוג מסוים של רשת יכול ללמוד, וב-1986 הפכו ג'פרי הינטון ודיוויד רומלהארט את שיטת ההתפשטות לאחור לידועה. ב-1990 השתמש יאן לה-קון במעבדות בל ברשת קונבולוציה לזיהוי ספרות בכתב יד, ולפי ויקיפדיה המערכת קראה בשנות ה-90 מיקודים והמחאות והייתה "היישום השימושי באמת הראשון" של רשתות נוירונים.

במקביל, אלגוריתמים שפותחו בתחום נכנסו בשקט לכריית נתונים, לזיהוי דיבור, לבנקאות ולמנוע החיפוש של Google. הפילוסוף ניק בוסטרום הסביר שהרבה מהבינה המלאכותית המתקדמת חלחלה ליישומים כלליים בלי שמכנים אותה כך: ברגע שמשהו נעשה שימושי ונפוץ מספיק, כבר לא קוראים לו בינה מלאכותית. ב-11 במאי 1997 ניצח דיפ בלו את אלוף העולם בשחמט גארי קספרוב, והישג כזה, לפי ויקיפדיה, נבע בעיקר ממיומנות הנדסית ומהעלייה העצומה במהירות המחשבים, לא מפרדיגמה חדשה. ב-2009 שוחרר מאגר התמונות ImageNet, וב-2012 ניצחה רשת AlexNet בתחרות שלו. במדד השגיאה של התחרות, שבודק אם התשובה הנכונה נמצאת בין חמש ההצעות הראשונות של המודל, היא הגיעה ל-15%, לעומת 26% במקום השני. לפי IEEE Spectrum, בתחרות של השנה שאחריה כמעט כל המתחרים כבר השתמשו ברשתות נוירונים.

הגל הנוכחי: טרנספורמר ומודלי שפה (2017 ואילך)

ב-2017 הציג צוות חוקרים מ-Google את ארכיטקטורת הטרנספורמר במאמר "תשומת לב היא כל שצריך", והיא הפכה לבסיס של רבים ממודלי השפה הגדולים. OpenAI הוציאה את GPT-3 ב-2020, ו-ChatGPT הושק ב-30 בנובמבר 2022. לפי ויקיפדיה, בתוך ימים הוא הפך לוויראלי, ובתוך חודשיים צבר יותר מ-100 מיליון משתמשים. ב-2024 הוענקו שני פרסי נובל על עבודות שקשורות לבינה מלאכותית: בפיזיקה ג'ון הופפילד וג'פרי הינטון, ובכימיה דיוויד בייקר, על תכנון חלבונים בעזרת מחשב, ודמיס הסאביס וג'ון ג'מפר, על חיזוי מבנה חלבונים.

גם הגל הזה לא עבר בלי ספקות. לפי ויקיפדיה, במהלך 2024 גברה בקרב משקיעים השאלה אם חברות הבינה המלאכותית יוכלו להצדיק את השווי שלהן: ג'רמי גרנתם הזהיר משקיעים לנהוג בזהירות והשווה לבועות טכנולוגיה קודמות, וג'פרי גנדלך השווה במפורש לבועת הדוט-קום של סוף שנות ה-90. הדיון הזה מפורט בערך על הוויכוח הפומבי בשאלה אם זו בועה.

מה חוזר על עצמו

כמה דפוסים חוזרים לאורך התקופות. הראשון הוא הערכת חסר של הקושי. לפי ויקיפדיה, מורבק טען ב-1976 שמחשבים חלשים עדיין "פי מיליונים" מכדי להפגין אינטליגנציה, וג'פרי הינטון נזכר שבשנות ה-80 וה-90 "מאגרי הנתונים המתויגים שלנו היו קטנים פי אלפים, והמחשבים שלנו איטיים פי מיליונים". חלק מהרעיונות לא היו שגויים אלא מוקדמים: לפי ויקיפדיה, במאה ה-21 הפכו רשתות הנוירונים להצלחה עצומה, ורוזנבלט, שמת ב-1971, לא זכה לראות זאת.

דפוס נוסף הוא שהגישה המפסידה חוזרת. רשתות הנוירונים הודחו לשוליים ב-1969 וחזרו להוביל אחרי 2012. לפי IEEE Spectrum, הגישה הסמלית והגישה של הרשתות נחשבו זמן רב לסותרות, וכיום יש מערכות נוירו-סימבוליות שמשלבות את שתיהן. ועוד דפוס: הצלחה מעלימה את השם. מה שעובד הופך לתוכנה יומיומית, כפי שתיאר בוסטרום, ולכן התחום נראה לפעמים מצליח פחות ממה שהוא באמת. מי שרוצה לבחון אם גל ההתלהבות הנוכחי שונה מקודמיו יכול להיעזר בדפוסים האלה ובערך על עקומת ההייפ.