שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהן רשתות סמנטיות?
רשתות סמנטיות (Semantic networks) הן שיטה להכנת מפות מידע, שבה מסומנים ומוגדרים הקשרים בין המושגים השונים. רשת סמנטית מיועדת למיפוי לפי משמעות ועל פי הקשרים בין מרכיבים שונים בה (מיפוי סמנטי). שימוש ברשת מושגית מתקדמת שכזו יכול לסייע בתהליכי חשיבה, סיעור מוחין וקבלת החלטות.
המידע ברשת סמנטית מאורגן לפי מושגים שמיוצגים במילה או במשפט ומקושרים למושג מרכזי. נכנה את המושגים "צמתים". בין כל צומת לאחרות יש קשרים, שהם בעצם קשרים אל המושגים הקרובים אליה משמעותית. רשת כזו ניתן לבנות לדוגמה סביב המושג המרכזי "אריה". קשרים יחברו בינו לבין מושגים קרובים כמו: טורפים, יונקים, חתולים גדולים, חיות פרא, אוכל בשר, אפריקה וכדומה. לכל קשר יהיה את התפקיד והמשמעות שלו וצבעים שונים יכולים לבטא את סוג הקשר בין מושגים.
שרטוט רשתות סמנטיות מאפשר תהליך למידה. זה קורה בשילוב שאנו עושים בין הדברים הידועים לנו בטרם הלמידה, לבין הדברים שנלמד תוך כדי השילוב של ידע חדש ברשת הסמנטית. קשרים שלא נדע להסביר את טיבם ומושגים ללא קשרים ביניהם יצביעו על מה שדורש למידה נוספת ומעמיקה יותר. בהנחה שחקר ולמידה כאלו אכן יבוצעו ויקרו, ההבנה של המושגים והקשרים שביניהם היא הלמידה.
בשנים האחרונות הפך נושא הרשת הסמנטית לתחום חם גם בעולם הטכנולוגיה. זאת לאחר שהסתבר שרשת כזו יכולה להוות בסיס למערכות בינה מלאכותית ולשיפור רשת האינטנרט ומנועי החיפוש. המחקר המדעי בעולם עוסק לא מעט במיפוי סמנטי לצורכי המיחשוב ובמקביל התפתח חזון הווב הסמנטי, שמציג רשת עתידית, מבוססת משמעות ובעלת יכולות רבות לשיפור האינטרנט (קראו עליה באאוריקה בתגית "ווב סמנטי").
משימת התנסות
===========
הכינו רשת סמנטית על המושג "מחשב", בכתיבת המושג, המושגים הקרובים והמושגים שנובעים מהם ויצירת הקשרים ביניהם על גבי נייר.
הנה הרשת הסמנטית:
https://youtu.be/3wMfKTkYemY
מיהו ג'פרי הינטון, הסנדק והמזהיר מה-AI?
ג'פרי הינטון (Geoffrey Hinton) הוא ממדעני המחשב החשובים בהיסטוריה ומי שמכונה "הסנדק של הבינה המלאכותית".
נולד בלונדון בשנת 1947, הינטון הוא חוליה נוספת בשושלת אינטלקטואלית מרשימה הכוללת בעבר הרחוק את ג'ורג' בול (George Boole), הלוגיקן וממציא האלגברה הבוליאנית (Boolean Algebra), שפת האמת והשקר שעליה מתבסס כל מחשב בעולם.
אשתו של בול, מרי אוורסט בול (Mary Everest Boole), הייתה גם היא מתמטיקאית. הדוד שלה ג'ורג' אוורסט (George Everest) הוא שמדד את ההר הגבוה בעולם וזכה שהאוורסט ייקרא על שמו. דודניתו ג'ואן הינטון (Joan Hinton) למדה פיזיקה אצל אנריקו פרמי ועבדה בפרויקט מנהטן כש שואחרי הפצצת הירושימה עזבה את התחום.
הוא עצמו למד פסיכולוגיה ניסויית באוניברסיטת קיימברידג' (Cambridge) והשלים את הדוקטורט בבינה מלאכותית (Artificial Intelligence) באוניברסיטת אדינבורו.
בחייו האישיים נפגע עמוד השדרה שלו בגיל 19, כשעזר לאמו לסחוב תנור. מאז הוא אינו יכול לשבת זמן ממושך. לכן עבודתו נעשית בעמידה ובנסיעות ברכב הוא שוכב על המושב האחורי. על כל הכאבים הללו נוסף גם האובדן הטרגי של מי ששתי נשותיו הראשונות מתו כל אחת בזמנה מסוג אחר של סרטן.
כמו אלפרד נובל וממציא הגז ששימש ללוחמה כימית, נראה שגם הינטון, בתור מי שנתן למחשבים מוח ולימד אותם לחשוב, מתחרט ומצטער מעט. החששות שלו, בשל הסיכונים האפשריים שהוא מזהה בבינה המלאכותית, מגיעים עד לחשש מהכחדת האנושות.
#כיצד הגיע לכך בדרכו המדעית וטכנולוגית
הממציא שיצר את החשיבה הממוחשבת ומי שרבים רואים בו את המוח החשוב ביותר בבינה מלאכותית, הוא מהדמויות הבולטות בפיתוח תחום הלמידה העמוקה (Deep Learning).
הינטון הוא מחלוצי המדענים שפיתחו רשתות עצביות המחקות את פעולת המוח האנושי, רשתות מבוססות נוירונים מלאכותיים שמייצגים קשרים בין יחידות חישוביות ושבדומה לסינפסות במוח משפיע כל אחד מהם על השני. בתהליך אימון של רשתות כאלה מתבססים על חיזוק הקשרים בין הנוירונים המלאכותיים, פעולה דומה לחיזוק הקשרים שנעשים במוח בזמן הלמידה.
באמצעות השיטה שהמציא הינטון הצליחה רשת עצבית לראשונה לזהות וללמוד מאפיינים שונים בנתונים. זו עתידה להיות הטכנולוגיה שתעמוד בבסיס היכולת של מערכות לזהות תמונה, לתרגם שפות ולשוחח עם בני אדם שיחות “שקולות”.
כבר בשנות ה-80 הוא הניח עם שותפו ג'ון הופפילד את היסודות לרשתות עצביות מלאכותיות, מערכות מתמטיות שיפעלו בהשראת המוח האנושי.
ב-1985 הינטון ושותפיו מפתחים את "מכונת בולצמן" (Boltzmann Machine), מודל למידה שאימץ כלים מהפיזיקה הסטטיסטית ואפשר זיהוי מאפיינים ולמידה אוטומטית. זה המודל שיהפוך לבסיס טכנולוגיות הבינה המלאכותית המודרניות, כולל יישומים כמו ChatGPT וה-GenAI.
ב-2012, עם הסטודנטים שלו אלכס קריז'בסקי ואיליה סוצקבר הוא פיתח את רשת AlexNet שניצחה בתחרות זיהוי תמונות בפער, סימנה את עידן הלמידה העמוקה והייתה למפץ הגדול שיניע את מהפכת הבינה המלאכותית.
הוא מי שלימד את מייסדי OpenAI ו-DeepMind, בדגש על איליה סוצקבר שהוא הנחה לדוקטורט ויהיה לאחד ממייסדי OpenAI, החברה שתתחיל את התחרות המטורפת בפיתוח AI, בין גוגל, מטא, OpenAI ושאר ענקיות הטכנולוגיה בעולם.
לאחר שכיהן כעשור כסגן נשיא בחברת גוגל (Google) והוביל את מחקרי החברה בתחום הבינה המלאכותית, עוזב הינטון ב-2023 את החברה, כדי להזהיר באופן חופשי מפני הסכנות של הטכנולוגיה שבנה. "כל עוד גוגל משלמת לי," הוא אומר, "איני יכול לדבר על כך." הוא אומר ויוצר גל של כותרות בתקשורת. מאז הוא מבהיר שוב ושוב שהטכנולוגיה שהיה מבוראיה מסוכנת לגורל האנושות ואף עלולה גם לחסלה.
בשנת 2024 הינטון זוכה ביחד עם ג'ון הופפילד (John Hopfield) בפרס נובל לפיזיקה וממשיך להזהיר את כולנו.
ואגב, בהמשך לאזהרותיו פרסמה גם קבוצת מומחי בינה מלאכותית נוספים מחקר בשם AI2027 שחוזה כי בשנת 2027 ה-AI ישתבש או ייצא משליטה ויוביל להכחדת האנושות בתוך עשור.
אפשר להכיר את הנושא בתגית "רשתות נוירונים".
הנה ג'ף הינטון:
https://youtu.be/l9RWTMNnvi4
תחזית מדעית AI2027 שמנבאת בדיוק את מה שהינטון מזהיר ממנו:
https://youtu.be/1UufaK3pQMg
ראיון בתכנית 60 דקות שגם בו הוא מזהיר מסכנות הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/qrvK_KuIeJk?long=yes
וסיפורו של הילד שנכשל בבית ספר והפך לגאון עולמי פורץ דרך:
https://youtu.be/zaFnUBuLS0E?long=yes
מהו פרויקט המוח הכחול?
פרויקט המוח הכחול הוא פיתוח שמרכזו בישראל, של סימולציה ממוחשבת של המוח האנושי. הרעיון הוא להעתיק למחשב את כל היכולות והתכונות של המוח האנושי. באמצעות חיקוי של רשתות הנוירונים (Neuron, תאי העצב) באופן ממוחשב, מעריכים המדענים שיוכלו ליצור מערכת חושבת ותבונית, מודל שלם של המוח.
זהו הסימולטור המורכב ביותר שנבנה אי-פעם. שבבים אלקטרוניים מחליפים בפרויקט את תאי העצב של המוח והסינפסות שמקשרות ביניהם. כל הרגשות, המחשבות, הרצונות שלנו וכדומה - כולן פרי פעילות חשמלית, פיזיקלית וכימית שמתרחשת במוחנו. הערכות החוקרים הן שבתוך כ-20 שנה יוכל המוח הכחול והממוחשב לחקות את הפעילות הזו ולהגיע ליכולות דומות לאלו של המוח האנושי.
הנה מוביל הפרויקט השאפתני הזה:
https://youtu.be/L0AR1cUlhTk
הסבר על פיתוח המוח המלאכותי הזה:
https://youtu.be/Azxfi_PKqkg
מי פיתחו את רשתות הנוירונים הממוחשבות?
רשתות נוירונים (Neural Networks) הן רשתות מחשבים מתקדמות שמחקות את החשיבה האנושית.
בשנות ה-40 של המאה ה-20 ישב נוירולוג בשם וורן מקאלוך (Warren McCulloch) לצד נער-פלא בשם וולטר פיטס (Walter Pitts) ושאל שאלה שנשמעה אז כמעט מגוחכת: מה אם נוכל לתאר את תאי העצב של המוח בשפת מתמטיקה?
פיטס, שגדל בדטרויט במשפחה קשה, ברח בגיל 12 מבריונים של השכונה לספרייה הציבורית. שם נתקל בספר הפילוסופי המסורבל "פרינציפיה מתמטיקה" (Principia Mathematica) של ברטרנד ראסל (Bertrand Russell) וסיים לקרוא את שלושת כרכיו תוך שלושה ימים.
פיטס מצא בספר הנודע טעויות, כתב על כך לראסל, ראסל הזמין אותו ללמוד בקיימברידג', אך פיטס בן ה-12 סירב בנימוס. כשהיה בן 15 ושמע שראסל מגיע לאוניברסיטת שיקגו, הוא ברח מהבית באמצע הלילה ולא שב למשפחתו יותר.
ב-1943 פרסמו מקאלוך ופיטס מאמר שהפך לאחד החשובים בתולדות המדע. במאמר הם הראו שאפשר לדגם נוירון ביולוגי כיחידה לוגית פשוטה המקבלת קלטים ומוציאה פלט. זה היה המודל הממוחשב הראשון של תא עצב.
שנים אחדות אחר כך הציע הפסיכולוג הקנדי דונלד הב (Donald Hebb) תובנה שנשמעת פשוטה אך שינתה את הכל: ככל שנוירון אחד מפעיל נוירון אחר שוב ושוב, הקשר ביניהם מתחזק. זהו בדיוק עיקרון הלמידה ו"כלל הב" (Hebb's Rule) מנחה עד היום כיצד מכונות לומדות.
ב-1958 בנה פרנק רוזנבלט (Frank Rosenblatt) את ה"פרספטרון" (Perceptron), מכונה שסיווגה תמונות פשוטות. רוזנבלט הבטיח שהיא תדע בהצשך גם לדבר ולתרגם שפות.
העיתונות התלהבה מהרעיונות של רוזנבלט, אך כעשור לאחר מכן הוכיח המתמטיקאי מרווין מינסקי (Marvin Minsky) שלפרספטרון יש מגבלות קשות, מה שהביא לכך שהתחום קפא, למשל שנות קיפאון שיוודעו בשם "חורף הבינה המלאכותית" (AI Winter).
הפריצה הגדולה הגיעה ב-1986, כשג'פרי הינטון (Geoffrey Hinton) ועמיתיו פרסמו מאמר שהנגיש את אלגוריתם ה"התפשטות לאחור" (Backpropagation). זו הייתה שיטה שאיפשרה לרשת בעלת שכבות מרובות ללמוד מטעויותיה. הינטון, יאן לקון (Yann LeCun) ויושואה בנג'יו (Yoshua Bengio) קיבלו יחד את פרס טיורינג ב-2018 ומכונים מאז "סנדקי הלמידה העמוקה" (Godfathers of Deep Learning).
ב-2024 קיבל הינטון את פרס נובל בפיזיקה, יחד עם ג'ון הופילד (John Hopfield), על עבודה שהתחילה כניסוי אקדמי צנוע. כשביקש ממנו כתב של הניו-יורק טיימס להסביר את המכונה שלו במשפטים פשוטים, הינטון ענה בחיוך: "אם יכולתי להסביר את זה תוך כמה דקות, זה לא היה שווה פרס נובל."
מה שמאחד את כל החוקרים שפיתחו את רשתות הנוירונים הממוחשבות הוא דבר אחד וברור: הם לא המציאו אינטליגנציה מאפס, אלא הביטו על המוח, על תאי העצב ועל הדרך שבה בני אדם לומדים ושאלו כיצד אפשר לחקות את זה. הטבע היה המהנדס הראשון ןבכך כנראה שהם רק עזרו, עזרה אדירה אמנם, לפתח את רשתות הנוירונים של עולם ה-AI.
המלצה:
======
קראו באאוריקה בתגית "גוף האדם" על עוד מערכות בגוף ונסו להעלות רעיונות לעוד פיתוחים טכנולוגיים שיפתרו בעיות בעולם באמצעות חיקוי של פתרונות שבמערכות גופנו.
הנה הינטון:
https://youtu.be/l9RWTMNnvi4
ראיון בתכנית 60 דקות:
https://youtu.be/qrvK_KuIeJk
הנה התהליך הכימי של מעבר המידע בין הנוירונים במוח (מתורגם):
https://youtu.be/6Ra3il45vnE
רשתות הנוירונים הממוחשבות (מתורגם):
https://youtu.be/JrXazCEACVo
הסבר מדעי (מתורגם):
https://youtu.be/Z6xDuPOgT_Q
והפיתוח שלהם על ידי למידה מהביולוגיה והטבע:
https://youtu.be/JqMpGrM5ECo
מהן רשתות נוירונים ממוחשבות?
רשתות נוירונים (Neural Networks) הן רשתות מחשבים מתקדמות שמחקות את החשיבה האנושית.
נוירון במוח הוא תא עצב. זהו תא טיפש, ללא יכולת מרשימה בפני עצמו. את כוחו ויכולתו המדהימה לפתור בעיות מורכבות הוא קונה רק כשהוא שותף זעיר ברשת העצבית העצומה, שקוראים לה מוח.
למוח ולרשת נוירונים טכנולוגית שמחקה אותו יש את היכולת המדהימה לפתרון בעיות מורכבות. רשת נוירונים היא "רשת עצבית" מלאכותית, שמעתיקה את הפעילות של שכבות תאי העצב בניאו-קורטקס, האזור שתופס את רוב המוח האנושי.
בניאו קורטקס נעשית החשיבה שלנו. ב"רשת נוירונית" מחובר כל נוירון בסינפסות אל נוירונים נוספים. התקשורת בין הנוירונים היא באמצעות "פוטנציאלי פעולה" - מעין הבזקים, פעימות חשמליות, שעוברות בסינפסות בין נוירון, תא עצב, למשנהו והלאה אל הנוירון הבא ולאלה שאחריו.
מחקר רשתות הנוירונים עוסק בבניית מודלים וירטואליים של שכבות תאי העצב ובתחום זה עוסקים כיום צוותים מגוונים, שמורכבים ממדעני מוח, מדעני מחשב ותוכנה. רשתות מחשבים כאלה יוכלו בעתיד לבצע פעולות שהמוח יודע לבצע בקלות: לאסוף מידע, לנתחו ולהגיב לו בקבלת החלטות שאנו עושים אלפי פעמים ביום.
תחום הנוירו-מחשוב הוא אחד התחומים החשובים בעולם כיום. הוא יוביל בעתיד לדור מתקדם במיוחד של תוכנות חכמות. כבר היום רואים את האפשרויות של תוכנות-מוח שכאלה - מאפליקציות שלומדות את טעמנו האישי ומציעות לנו בגדים, אוכל, מוסיקה או ספרים שאנו אוהבים. בעתיד יותר ויותר טלפונים חכמים ילמדו הרגלים, תחביבים, העדפות וצרכים של המשתמש ויסייעו לו.
גם ברפואה משפרות רשתות עצביות את היכולות ומציעות השפעות נפלאות על היכולת לאתר סרטן עור מוקדם, לגלות טיפולים תרופתיים חדשים למחלות ועוד.
דמיינו מצלמות חכמות, שיודעות לזהות פורץ או מבקר תמים בביתנו, מערכות מחשוב שיזהו האקרים לעומת משתמשים תמימים שטעו, בידוק בטחוני שיזהה מפגים או עבריינים ומערכות צבאיות שיוודאו שכוחותינו יזהו וישמידו את כוחות האויב ולא את כוחותינו.
המלצה:
======
קראו באאוריקה בתגית "למידה עמוקה", על פיתוח מערכות הבינה המלאכותית שמתבססות על רשתות הנוירונים.
הנה רשתות הנוירונים הממוחשבות (מתורגם):
https://youtu.be/JrXazCEACVo
דרך לזהות בהן הפרעות נוירולוגיות (עברית):
https://youtu.be/Agrf1PPXSl8
רשתות הנוירונים שבמוחנו:
https://youtu.be/Gf5QEzZ9F3w
התהליך הכימי של מעבר המידע בין הנוירונים (מתורגם):
https://youtu.be/6Ra3il45vnE
כיום מפתחים רשת נוירונים שמחקה את יכולת הלמידה של תינוק:
http://youtu.be/VNNsN9IJkws
הסבר מדעי (מתורגם):
https://youtu.be/Z6xDuPOgT_Q
דרך שבה רשתות נוירוניות פועלות:
https://youtu.be/h52wgSsm57g
והפיתוח שלהם על ידי למידה מהביולוגיה והטבע:
https://youtu.be/JqMpGrM5ECo
רשתות סמנטיות (Semantic networks) הן שיטה להכנת מפות מידע, שבה מסומנים ומוגדרים הקשרים בין המושגים השונים. רשת סמנטית מיועדת למיפוי לפי משמעות ועל פי הקשרים בין מרכיבים שונים בה (מיפוי סמנטי). שימוש ברשת מושגית מתקדמת שכזו יכול לסייע בתהליכי חשיבה, סיעור מוחין וקבלת החלטות.
המידע ברשת סמנטית מאורגן לפי מושגים שמיוצגים במילה או במשפט ומקושרים למושג מרכזי. נכנה את המושגים "צמתים". בין כל צומת לאחרות יש קשרים, שהם בעצם קשרים אל המושגים הקרובים אליה משמעותית. רשת כזו ניתן לבנות לדוגמה סביב המושג המרכזי "אריה". קשרים יחברו בינו לבין מושגים קרובים כמו: טורפים, יונקים, חתולים גדולים, חיות פרא, אוכל בשר, אפריקה וכדומה. לכל קשר יהיה את התפקיד והמשמעות שלו וצבעים שונים יכולים לבטא את סוג הקשר בין מושגים.
שרטוט רשתות סמנטיות מאפשר תהליך למידה. זה קורה בשילוב שאנו עושים בין הדברים הידועים לנו בטרם הלמידה, לבין הדברים שנלמד תוך כדי השילוב של ידע חדש ברשת הסמנטית. קשרים שלא נדע להסביר את טיבם ומושגים ללא קשרים ביניהם יצביעו על מה שדורש למידה נוספת ומעמיקה יותר. בהנחה שחקר ולמידה כאלו אכן יבוצעו ויקרו, ההבנה של המושגים והקשרים שביניהם היא הלמידה.
בשנים האחרונות הפך נושא הרשת הסמנטית לתחום חם גם בעולם הטכנולוגיה. זאת לאחר שהסתבר שרשת כזו יכולה להוות בסיס למערכות בינה מלאכותית ולשיפור רשת האינטנרט ומנועי החיפוש. המחקר המדעי בעולם עוסק לא מעט במיפוי סמנטי לצורכי המיחשוב ובמקביל התפתח חזון הווב הסמנטי, שמציג רשת עתידית, מבוססת משמעות ובעלת יכולות רבות לשיפור האינטרנט (קראו עליה באאוריקה בתגית "ווב סמנטי").
משימת התנסות
===========
הכינו רשת סמנטית על המושג "מחשב", בכתיבת המושג, המושגים הקרובים והמושגים שנובעים מהם ויצירת הקשרים ביניהם על גבי נייר.
הנה הרשת הסמנטית:
https://youtu.be/3wMfKTkYemY
ג'פרי הינטון (Geoffrey Hinton) הוא ממדעני המחשב החשובים בהיסטוריה ומי שמכונה "הסנדק של הבינה המלאכותית".
נולד בלונדון בשנת 1947, הינטון הוא חוליה נוספת בשושלת אינטלקטואלית מרשימה הכוללת בעבר הרחוק את ג'ורג' בול (George Boole), הלוגיקן וממציא האלגברה הבוליאנית (Boolean Algebra), שפת האמת והשקר שעליה מתבסס כל מחשב בעולם.
אשתו של בול, מרי אוורסט בול (Mary Everest Boole), הייתה גם היא מתמטיקאית. הדוד שלה ג'ורג' אוורסט (George Everest) הוא שמדד את ההר הגבוה בעולם וזכה שהאוורסט ייקרא על שמו. דודניתו ג'ואן הינטון (Joan Hinton) למדה פיזיקה אצל אנריקו פרמי ועבדה בפרויקט מנהטן כש שואחרי הפצצת הירושימה עזבה את התחום.
הוא עצמו למד פסיכולוגיה ניסויית באוניברסיטת קיימברידג' (Cambridge) והשלים את הדוקטורט בבינה מלאכותית (Artificial Intelligence) באוניברסיטת אדינבורו.
בחייו האישיים נפגע עמוד השדרה שלו בגיל 19, כשעזר לאמו לסחוב תנור. מאז הוא אינו יכול לשבת זמן ממושך. לכן עבודתו נעשית בעמידה ובנסיעות ברכב הוא שוכב על המושב האחורי. על כל הכאבים הללו נוסף גם האובדן הטרגי של מי ששתי נשותיו הראשונות מתו כל אחת בזמנה מסוג אחר של סרטן.
כמו אלפרד נובל וממציא הגז ששימש ללוחמה כימית, נראה שגם הינטון, בתור מי שנתן למחשבים מוח ולימד אותם לחשוב, מתחרט ומצטער מעט. החששות שלו, בשל הסיכונים האפשריים שהוא מזהה בבינה המלאכותית, מגיעים עד לחשש מהכחדת האנושות.
#כיצד הגיע לכך בדרכו המדעית וטכנולוגית
הממציא שיצר את החשיבה הממוחשבת ומי שרבים רואים בו את המוח החשוב ביותר בבינה מלאכותית, הוא מהדמויות הבולטות בפיתוח תחום הלמידה העמוקה (Deep Learning).
הינטון הוא מחלוצי המדענים שפיתחו רשתות עצביות המחקות את פעולת המוח האנושי, רשתות מבוססות נוירונים מלאכותיים שמייצגים קשרים בין יחידות חישוביות ושבדומה לסינפסות במוח משפיע כל אחד מהם על השני. בתהליך אימון של רשתות כאלה מתבססים על חיזוק הקשרים בין הנוירונים המלאכותיים, פעולה דומה לחיזוק הקשרים שנעשים במוח בזמן הלמידה.
באמצעות השיטה שהמציא הינטון הצליחה רשת עצבית לראשונה לזהות וללמוד מאפיינים שונים בנתונים. זו עתידה להיות הטכנולוגיה שתעמוד בבסיס היכולת של מערכות לזהות תמונה, לתרגם שפות ולשוחח עם בני אדם שיחות “שקולות”.
כבר בשנות ה-80 הוא הניח עם שותפו ג'ון הופפילד את היסודות לרשתות עצביות מלאכותיות, מערכות מתמטיות שיפעלו בהשראת המוח האנושי.
ב-1985 הינטון ושותפיו מפתחים את "מכונת בולצמן" (Boltzmann Machine), מודל למידה שאימץ כלים מהפיזיקה הסטטיסטית ואפשר זיהוי מאפיינים ולמידה אוטומטית. זה המודל שיהפוך לבסיס טכנולוגיות הבינה המלאכותית המודרניות, כולל יישומים כמו ChatGPT וה-GenAI.
ב-2012, עם הסטודנטים שלו אלכס קריז'בסקי ואיליה סוצקבר הוא פיתח את רשת AlexNet שניצחה בתחרות זיהוי תמונות בפער, סימנה את עידן הלמידה העמוקה והייתה למפץ הגדול שיניע את מהפכת הבינה המלאכותית.
הוא מי שלימד את מייסדי OpenAI ו-DeepMind, בדגש על איליה סוצקבר שהוא הנחה לדוקטורט ויהיה לאחד ממייסדי OpenAI, החברה שתתחיל את התחרות המטורפת בפיתוח AI, בין גוגל, מטא, OpenAI ושאר ענקיות הטכנולוגיה בעולם.
לאחר שכיהן כעשור כסגן נשיא בחברת גוגל (Google) והוביל את מחקרי החברה בתחום הבינה המלאכותית, עוזב הינטון ב-2023 את החברה, כדי להזהיר באופן חופשי מפני הסכנות של הטכנולוגיה שבנה. "כל עוד גוגל משלמת לי," הוא אומר, "איני יכול לדבר על כך." הוא אומר ויוצר גל של כותרות בתקשורת. מאז הוא מבהיר שוב ושוב שהטכנולוגיה שהיה מבוראיה מסוכנת לגורל האנושות ואף עלולה גם לחסלה.
בשנת 2024 הינטון זוכה ביחד עם ג'ון הופפילד (John Hopfield) בפרס נובל לפיזיקה וממשיך להזהיר את כולנו.
ואגב, בהמשך לאזהרותיו פרסמה גם קבוצת מומחי בינה מלאכותית נוספים מחקר בשם AI2027 שחוזה כי בשנת 2027 ה-AI ישתבש או ייצא משליטה ויוביל להכחדת האנושות בתוך עשור.
אפשר להכיר את הנושא בתגית "רשתות נוירונים".
הנה ג'ף הינטון:
https://youtu.be/l9RWTMNnvi4
תחזית מדעית AI2027 שמנבאת בדיוק את מה שהינטון מזהיר ממנו:
https://youtu.be/1UufaK3pQMg
ראיון בתכנית 60 דקות שגם בו הוא מזהיר מסכנות הבינה המלאכותית:
https://youtu.be/qrvK_KuIeJk?long=yes
וסיפורו של הילד שנכשל בבית ספר והפך לגאון עולמי פורץ דרך:
https://youtu.be/zaFnUBuLS0E?long=yes
פרויקט המוח הכחול הוא פיתוח שמרכזו בישראל, של סימולציה ממוחשבת של המוח האנושי. הרעיון הוא להעתיק למחשב את כל היכולות והתכונות של המוח האנושי. באמצעות חיקוי של רשתות הנוירונים (Neuron, תאי העצב) באופן ממוחשב, מעריכים המדענים שיוכלו ליצור מערכת חושבת ותבונית, מודל שלם של המוח.
זהו הסימולטור המורכב ביותר שנבנה אי-פעם. שבבים אלקטרוניים מחליפים בפרויקט את תאי העצב של המוח והסינפסות שמקשרות ביניהם. כל הרגשות, המחשבות, הרצונות שלנו וכדומה - כולן פרי פעילות חשמלית, פיזיקלית וכימית שמתרחשת במוחנו. הערכות החוקרים הן שבתוך כ-20 שנה יוכל המוח הכחול והממוחשב לחקות את הפעילות הזו ולהגיע ליכולות דומות לאלו של המוח האנושי.
הנה מוביל הפרויקט השאפתני הזה:
https://youtu.be/L0AR1cUlhTk
הסבר על פיתוח המוח המלאכותי הזה:
https://youtu.be/Azxfi_PKqkg
רשתות נוירונים (Neural Networks) הן רשתות מחשבים מתקדמות שמחקות את החשיבה האנושית.
בשנות ה-40 של המאה ה-20 ישב נוירולוג בשם וורן מקאלוך (Warren McCulloch) לצד נער-פלא בשם וולטר פיטס (Walter Pitts) ושאל שאלה שנשמעה אז כמעט מגוחכת: מה אם נוכל לתאר את תאי העצב של המוח בשפת מתמטיקה?
פיטס, שגדל בדטרויט במשפחה קשה, ברח בגיל 12 מבריונים של השכונה לספרייה הציבורית. שם נתקל בספר הפילוסופי המסורבל "פרינציפיה מתמטיקה" (Principia Mathematica) של ברטרנד ראסל (Bertrand Russell) וסיים לקרוא את שלושת כרכיו תוך שלושה ימים.
פיטס מצא בספר הנודע טעויות, כתב על כך לראסל, ראסל הזמין אותו ללמוד בקיימברידג', אך פיטס בן ה-12 סירב בנימוס. כשהיה בן 15 ושמע שראסל מגיע לאוניברסיטת שיקגו, הוא ברח מהבית באמצע הלילה ולא שב למשפחתו יותר.
ב-1943 פרסמו מקאלוך ופיטס מאמר שהפך לאחד החשובים בתולדות המדע. במאמר הם הראו שאפשר לדגם נוירון ביולוגי כיחידה לוגית פשוטה המקבלת קלטים ומוציאה פלט. זה היה המודל הממוחשב הראשון של תא עצב.
שנים אחדות אחר כך הציע הפסיכולוג הקנדי דונלד הב (Donald Hebb) תובנה שנשמעת פשוטה אך שינתה את הכל: ככל שנוירון אחד מפעיל נוירון אחר שוב ושוב, הקשר ביניהם מתחזק. זהו בדיוק עיקרון הלמידה ו"כלל הב" (Hebb's Rule) מנחה עד היום כיצד מכונות לומדות.
ב-1958 בנה פרנק רוזנבלט (Frank Rosenblatt) את ה"פרספטרון" (Perceptron), מכונה שסיווגה תמונות פשוטות. רוזנבלט הבטיח שהיא תדע בהצשך גם לדבר ולתרגם שפות.
העיתונות התלהבה מהרעיונות של רוזנבלט, אך כעשור לאחר מכן הוכיח המתמטיקאי מרווין מינסקי (Marvin Minsky) שלפרספטרון יש מגבלות קשות, מה שהביא לכך שהתחום קפא, למשל שנות קיפאון שיוודעו בשם "חורף הבינה המלאכותית" (AI Winter).
הפריצה הגדולה הגיעה ב-1986, כשג'פרי הינטון (Geoffrey Hinton) ועמיתיו פרסמו מאמר שהנגיש את אלגוריתם ה"התפשטות לאחור" (Backpropagation). זו הייתה שיטה שאיפשרה לרשת בעלת שכבות מרובות ללמוד מטעויותיה. הינטון, יאן לקון (Yann LeCun) ויושואה בנג'יו (Yoshua Bengio) קיבלו יחד את פרס טיורינג ב-2018 ומכונים מאז "סנדקי הלמידה העמוקה" (Godfathers of Deep Learning).
ב-2024 קיבל הינטון את פרס נובל בפיזיקה, יחד עם ג'ון הופילד (John Hopfield), על עבודה שהתחילה כניסוי אקדמי צנוע. כשביקש ממנו כתב של הניו-יורק טיימס להסביר את המכונה שלו במשפטים פשוטים, הינטון ענה בחיוך: "אם יכולתי להסביר את זה תוך כמה דקות, זה לא היה שווה פרס נובל."
מה שמאחד את כל החוקרים שפיתחו את רשתות הנוירונים הממוחשבות הוא דבר אחד וברור: הם לא המציאו אינטליגנציה מאפס, אלא הביטו על המוח, על תאי העצב ועל הדרך שבה בני אדם לומדים ושאלו כיצד אפשר לחקות את זה. הטבע היה המהנדס הראשון ןבכך כנראה שהם רק עזרו, עזרה אדירה אמנם, לפתח את רשתות הנוירונים של עולם ה-AI.
המלצה:
======
קראו באאוריקה בתגית "גוף האדם" על עוד מערכות בגוף ונסו להעלות רעיונות לעוד פיתוחים טכנולוגיים שיפתרו בעיות בעולם באמצעות חיקוי של פתרונות שבמערכות גופנו.
הנה הינטון:
https://youtu.be/l9RWTMNnvi4
ראיון בתכנית 60 דקות:
https://youtu.be/qrvK_KuIeJk
הנה התהליך הכימי של מעבר המידע בין הנוירונים במוח (מתורגם):
https://youtu.be/6Ra3il45vnE
רשתות הנוירונים הממוחשבות (מתורגם):
https://youtu.be/JrXazCEACVo
הסבר מדעי (מתורגם):
https://youtu.be/Z6xDuPOgT_Q
והפיתוח שלהם על ידי למידה מהביולוגיה והטבע:
https://youtu.be/JqMpGrM5ECo
רשתות סמנטיות
רשתות נוירונים (Neural Networks) הן רשתות מחשבים מתקדמות שמחקות את החשיבה האנושית.
נוירון במוח הוא תא עצב. זהו תא טיפש, ללא יכולת מרשימה בפני עצמו. את כוחו ויכולתו המדהימה לפתור בעיות מורכבות הוא קונה רק כשהוא שותף זעיר ברשת העצבית העצומה, שקוראים לה מוח.
למוח ולרשת נוירונים טכנולוגית שמחקה אותו יש את היכולת המדהימה לפתרון בעיות מורכבות. רשת נוירונים היא "רשת עצבית" מלאכותית, שמעתיקה את הפעילות של שכבות תאי העצב בניאו-קורטקס, האזור שתופס את רוב המוח האנושי.
בניאו קורטקס נעשית החשיבה שלנו. ב"רשת נוירונית" מחובר כל נוירון בסינפסות אל נוירונים נוספים. התקשורת בין הנוירונים היא באמצעות "פוטנציאלי פעולה" - מעין הבזקים, פעימות חשמליות, שעוברות בסינפסות בין נוירון, תא עצב, למשנהו והלאה אל הנוירון הבא ולאלה שאחריו.
מחקר רשתות הנוירונים עוסק בבניית מודלים וירטואליים של שכבות תאי העצב ובתחום זה עוסקים כיום צוותים מגוונים, שמורכבים ממדעני מוח, מדעני מחשב ותוכנה. רשתות מחשבים כאלה יוכלו בעתיד לבצע פעולות שהמוח יודע לבצע בקלות: לאסוף מידע, לנתחו ולהגיב לו בקבלת החלטות שאנו עושים אלפי פעמים ביום.
תחום הנוירו-מחשוב הוא אחד התחומים החשובים בעולם כיום. הוא יוביל בעתיד לדור מתקדם במיוחד של תוכנות חכמות. כבר היום רואים את האפשרויות של תוכנות-מוח שכאלה - מאפליקציות שלומדות את טעמנו האישי ומציעות לנו בגדים, אוכל, מוסיקה או ספרים שאנו אוהבים. בעתיד יותר ויותר טלפונים חכמים ילמדו הרגלים, תחביבים, העדפות וצרכים של המשתמש ויסייעו לו.
גם ברפואה משפרות רשתות עצביות את היכולות ומציעות השפעות נפלאות על היכולת לאתר סרטן עור מוקדם, לגלות טיפולים תרופתיים חדשים למחלות ועוד.
דמיינו מצלמות חכמות, שיודעות לזהות פורץ או מבקר תמים בביתנו, מערכות מחשוב שיזהו האקרים לעומת משתמשים תמימים שטעו, בידוק בטחוני שיזהה מפגים או עבריינים ומערכות צבאיות שיוודאו שכוחותינו יזהו וישמידו את כוחות האויב ולא את כוחותינו.
המלצה:
======
קראו באאוריקה בתגית "למידה עמוקה", על פיתוח מערכות הבינה המלאכותית שמתבססות על רשתות הנוירונים.
הנה רשתות הנוירונים הממוחשבות (מתורגם):
https://youtu.be/JrXazCEACVo
דרך לזהות בהן הפרעות נוירולוגיות (עברית):
https://youtu.be/Agrf1PPXSl8
רשתות הנוירונים שבמוחנו:
https://youtu.be/Gf5QEzZ9F3w
התהליך הכימי של מעבר המידע בין הנוירונים (מתורגם):
https://youtu.be/6Ra3il45vnE
כיום מפתחים רשת נוירונים שמחקה את יכולת הלמידה של תינוק:
http://youtu.be/VNNsN9IJkws
הסבר מדעי (מתורגם):
https://youtu.be/Z6xDuPOgT_Q
דרך שבה רשתות נוירוניות פועלות:
https://youtu.be/h52wgSsm57g
והפיתוח שלהם על ידי למידה מהביולוגיה והטבע:
https://youtu.be/JqMpGrM5ECo
