בתעשייה הביטחונית, בעולם ה-IoT, בתעשיית הייצור, בערים החכמות, ובמגזרים רבים נוספים חדירתן של טכנולוגיות בינה מלאכותית משנות את כללי המשחק ללא היכר.

הקונספט של AI העסיק את האנושות מהרגע בו הצלחנו להציג על גבי מסך מרצד את המשפט האלמותי "hello world", ואולי אף קודם לכן, וכבר אז האנושות נהנתה להשתעשע בדמיונות על צבאות רובוטיים שזוממים להשתלט על העולם. בכל דור ודור נהגו מדעני הדור להשתמש בקלישאה השחוקה "העתיד כבר כאן", אך כיום אנו אומרים זאת ברצינות גמורה ובאחריות. טכנולוגיות ה-AI שמשנות את פני הטכנולוגיה העולמית גורמות להפרת הסדר הישן בתחומים רבים ואף מצליחות להפחיד לעיתים את מפתחיהן.

התפתחות טכנולוגית חסרת תקדים זו הגיעה דווקא מכיוון החומרה שאפשרה ביצוע חישובים מורכבים שעולם התוכנה המתין לו בכיליון עיניים במשך עשרות שנים. זאת לאחר שאלגוריתמי למידה עמוקה (Deep Learning) המתינו ליכולות עיבוד משמעותיות מספיק שיהוו קרקע פורייה למימושם, והבאת האנושות עשרות צעדים קדימה. שיטות אלו עושות שימוש במבנים חישוביים (computational graphs) של מיליוני ועשרות מילוני משתנים המחוברים זה לזה וחולקים מידע זה עם זה במארג סבוך המכונה רשת. בשל הדמיון למבנה הנוירונים במוח האנושי, מכונים אותם המשתנים "נוירונים". באמצעות תכנון נכון של רשת הנוירונים יכול המפתח ללמד את הרשת להבדיל בין כלב לחתול, לזהות דגמי רכבים ולאתר התקהלויות חריגות ברחוב. כמובן שדוגמאות אלו הינן קצה המזלג מתוך אין-סוף דוגמאות בהן טכנולוגיות AI משנות לאיטן את עולמנו.

כמו כל מהפכה, גם מהפכת ה-AI החלה בסקפטיות גמורה מצד האצולה האינטלקטואלית ומצד מובילי דעת הקהל בעולם האקדמיה והטכנולוגיה. בצילומים נדירים בני כשלושים שנה ניתן לראות את מיטב המרצים מפריכים, מתמטית כמעט, את היתכנות קיומה של טכנולוגיה מבוססת AI, תוך שהם מתבוננים ביכולותיו הבסיסיות של רובוט מתוצרת אוניברסיטת סטנפורד, אז - חזית הטכנולוגיה. אך אז גם המאמינים שבמאמינים לא יכלו להעריך עד כמה הבינה האנושית ניתנת לחיקוי ואף לשיפור, כולל הנדבכים האנושיים ביותר השמורים כביכול רק לבשר ודם, כגון זיהוי הבעות פנים, דמיון ו… לידה.

אז איפה אנחנו נמצאים היום? לאחר שרשתות נוירונים הוכיחו את יכולותיהן יוצאות הדופן לזהות עצמים או פנים ולשייכם לאנשים בביצועים טובים יותר מאלו של אדם בוגר- מיטב חוקרי ה-AI הצליחו לאחרונה לייצר רשת נוירונים המהווה מעין דמיון מלאכותי. הרשת הזו המכונה GAN (Generative Adversarial Network) מסוגלת ללמוד כמות רבה מאוד של דאטה של עצמים מסוג מסוים, ולאחר מכן לחולל עצם מאותו הסוג אך שונה לחלוטין מכל שאר העצמים שנלמדו! לדוגמא, כך תוכל ה-GAN ליצור תמונות של חדרי שינה שטרם נראו, פנים של מפורסמים שמעולם לא נולדו ואפילו של דגמים של מכוניות שמעולם לא יוצרו.

לאן ה-GANs עתידים לקחת אותנו? למעשה ביכולתם לקחת אותנו לכל מקום שהדמיון האנושי לקח אותנו עד כה. דמיינו לעצמכם תהליך תכנון של טיל בליסטי חדש - GAN שלמד את כל הדאטה הקיים על הטילים הבליסטיים שיוצרו עד כה יתכנן טיל משופר מדגם חדש שמעולם לא יוצר! תהליך זה יחליף סוללה של מהנדסים, מדענים ומפתחים, ויחסוך עשרות רבות של שנות למידה וניסיון.

ואם רשתות יכולות לדמיין מה מונע מהן ליצור רשת נוירונים יש מאין, מודל משופר של עצמן? מסתבר ששום דבר. אלגוריתמיקאים מצוות הפיתוח של גוגל הצליחו לפתח תהליך למידה בו רשת-אם יודעת ליצור רשת-תינוקת בהינתן מטרה מוגדרת מראש. במשמע פיתוח מסוג זה קשה שלא להיזכר בסרטי צבאות הרובוטים שזוממים להשתלט על העולם...

לסיכום, בהתבוננות של שנים אחורה, משעשע לראות עד כמה חוקרי העבר טעו בתחזיותיהם השחורות בנוגע ל-AI ואף יותר משעשע להתבונן קדימה בציר הזמן ורק לתהות לאן עוד פניה של ה-AI מועדות ואילו פסגות נוספות ביכולתנו עוד לכבוש… לאילו עוד שווקים ותחומים תחדורנה טכנולוגיות ה-AI והיכן הן ייצרו שינוי אסטרונומי? להיכן שרק נתן להן להיכנס.