האם הבום הנוכחי בבינה מלאכותית יחזיק מעמד? מבט היסטורי על חורפי AI
הכתבה סוקרת את ההיסטוריה הגלית של הבינה המלאכותית - מחורף AI ראשון בשנות ה-70, דרך השני בשנות ה-80 ועד הפריחה הנוכחית. מוסבר מדוע הסבירות לחורף נוסף נמוכה כיום בזכות גיוון במימון, חומרה זולה יותר וטכנולוגיה יציבה. עם זאת, המחברים מזהירים מפני הבטחות מוגזמות וסיכונים אתיים.
ממשברים היסטוריים לתקופת פריחה: האבולוציה של הבינה המלאכותית
יותר מ-70 שנה לאחר שאלן טיורינג שאל "האם מכונות יכולות לחשוב?", העולם משקיע מיליארדים בתשובה. אך ההיסטוריה של הבינה המלאכותית (AI) רצופה תקופות גאות ושפל המכונות "חורפי AI".
מהו חורף AI?
"חורף AI" הוא תקופה של דעיכה במימון, עניין וקדמות המחקר בתחום. המונח נטבע ב-1984 כאשר חוקרים כמו מרוטן מינסקי וראוגר שנק הזהירו: התלהבות היתר תגרור אכזבה, קיצוצים וקריסת פרויקטים. תחזיתם התממשה פעמיים:
- החורף הראשון (1974-1980) - נגרם מהודאה בכשלונות תרגום מכונה ודו"ח לייטצ'יל הביקורתי בבריטניה. בארה"ב, שינויים בתקציבי DARPA צמצמו מימון מחקרי AI.
- החורף השני (1980-1990) - התפוצצות שוק החומרה הייעודית לכישלון מערכות מומחה (Expert Systems) ופרויקט הדגל היפני "הדור החמישי".
התפנית: שנות ה-2000 והולדת ה-Transformer
התחייה החלה בשלהי שנות ה-90 בזכות:
- עלייה בכוח חישוב
- מאגרי נתונים עצומים
- מעבר משיטות מבוססות-כללים ללמידה סטטיסטית
ציוני דרך:
- 2012 - מערכת חישובית מבוססת ראייה אנושית זוכה בתחרות זיהוי תמונות.
- 2017 - הצגת מודל Transformer שמאפשר בלשנים גדולים (LLMs) לעבד שפה אנושית.
למה סבירות לחורף נוסף נמוכה?
הסביבה הנוכחית שונה מהותית:
- גיוון במימון - מעבר מתלות בסוכנויות ממשלתיות למערכת אקולוגית עם הון סיכון.
- חומרה ותשתיות - עלות חישוב יורדת, נגישות לענן ול-Datasets ענקיים.
- בגרות טכנולוגית - רשתות עצביות יעילות יותר ויישומים יציבים בתעשיות קריטיות.
- ממשל ותקנות - תוכניות פעולה לאומיות (כמו זו של ארה"ב) ויצירת סטנדרטים.
אתגרים וסיכונים
המאמר מזהיר מפני:
- הבטחות מוגזמות על אינטליגנציה אנושית מלאה
- התעלמות מסיכונים אתיים ואנרגטיים
- מירוץ בועתי בהשקעות
"האתגר האמיתי", מסכמים המחברים, "הוא לשלב חדשנות עם ציפיות ריאליות, שקיפות באשר למגבלות, והשקעה עקבית בתשתיות."
מקורות