נתונים מוגבלים פירושם חדשנות מוגבלת. צילום פונלאמאי סם ולדי/פליקר, CC BY-SA
משרד הפטנטים האירופי לאחרונה נדחה בקשה לפטנט שתיארה מיכל מזון. זה לא היה בגלל שההמצאה לא הייתה חדשה או שימושית, אלא בגלל שהיא נוצרה על ידי בינה מלאכותית (AI). על פי החוק, הממציאים צריכים להיות אנשים ממשיים. זו לא ההמצאה הראשונה של AI - מכונות יצרו חידושים הנעים בין מאמרים מדעיים וספרים ל חומרים חדשים ו מוסיקה.
עם זאת, להיות יצירתי הוא ללא ספק אחת התכונות האנושיות המדהימות ביותר. בלעדיה לא תהיה שירה, שום אינטרנט ושום מסע בחלל. אבל האם AI יכול להתאים אותנו או אפילו לעלות עלינו? בואו נסתכל על המחקר.
מנקודת מבט תיאורטית, יצירתיות וחדשנות הם תהליך של חיפוש ושילוב. אנו מתחילים מתוך פיסת ידע אחת ומחברים אותה עם פיסת ידע אחרת למשהו חדש ושימושי. באופן עקרוני זה גם משהו שניתן לעשות על ידי מכונות - למעשה, הם מצטיינים באחסון, עיבוד ויצירת חיבורים בתוך נתונים.
מכונות מעלות חידושים באמצעות שיטות גנריות. אבל איך זה עובד בדיוק? יש גישות שונות, אבל קוראים למצב האמנותי רשתות אדפרסיביות גנרטיביות. לדוגמא, קחו בחשבון מכונה שאמורה ליצור תמונה חדשה של אדם. רשתות יריבות גנריות מתמודדות עם משימת יצירה זו על ידי שילוב של שתי משימות משנה.
החלק הראשון הוא הגנרטור, שמייצר תמונות חדשות החל מפיזור אקראי של פיקסלים. החלק השני הוא המפלה, המספר לגנרטור עד כמה קרוב היה לייצר תמונה למראה אמיתי.
איך המפלה יודע איך אדם נראה? ובכן, אתה מאכיל אותו בדוגמאות רבות לתמונות של אדם אמיתי לפני שתתחיל במשימה. בהתבסס על המשוב של האפליה, הגנרטור משפר את האלגוריתם שלו ומציע תמונה חדשה. תהליך זה נמשך ונמשך עד שהמפלה מחליט שהתמונות נראות מספיק קרובות לדוגמאות התמונה שלמדו. התמונות שנוצרו באות קרוב מאוד לאנשים אמיתיים.
אך גם אם מכונות יכולות ליצור חידושים מנתונים, אין זה אומר שהם עשויים לגנוב את כל ניצוץ היצירתיות האנושית בזמן הקרוב. חדשנות היא תהליך לפתרון בעיות - כדי שחדשנות תתרחש, בעיות משולבות עם פתרונות. בני אדם יכולים ללכת לכל כיוון - הם מתחילים בבעיה ופותרים אותה, או שהם לוקחים פתרון ומנסים למצוא עבורה בעיות חדשות.
דוגמה לסוג החדשנות החדשה היא פוסט-זה הערה. מהנדס פיתח דבק שהיה חלש מדי וישב על שולחנו. רק מאוחר יותר קולגה הבין שפתרון זה יכול לסייע במניעת הערותיו שנושרות מהציונים שלו במהלך תרגול המקהלה.
שימוש בנתונים כקלט וקוד כניסוח בעיות מפורש, מכונות יכולות לספק פתרונות לבעיות. אולם, מציאת בעיות קשה עבור מכונות, מכיוון שבעיתים קרובות בעיות הן מחוץ לגבולות מאגר הנתונים שמכונות מחדשות עליהן.
מה גם שחדשנות מבוססת לרוב על צרכים שלא ידענו אפילו שיש לנו. תחשוב על הווקמן. גם אם אף צרכן מעולם לא השמיע את הרצון להאזין למוזיקה תוך כדי הליכה, חידוש זה נחל הצלחה אדירה. מכיוון שקשה לנסח ולהבהיר צרכים סמויים כאלה, סביר שגם הם לא ימצאו את דרכם למאגר הנתונים שהמכונות צריכות לחדשנות.
לבני אדם ולמכונות יש גם חומר גלם שונה שהם משתמשים בו כקלט לחדשנות. כאשר בני אדם שואבים חיים שלמים של חוויות ליצירת רעיונות, מכונות מוגבלות במידה רבה לנתונים שאנו מזינים להן. מכונות יכולות ליצור במהירות אינספור חידושים מצטברים בצורות של גרסאות חדשות המבוססות על נתוני הקלט. עם זאת, סביר להניח שחדשנות פורצת דרך לא תצא ממכונות כפי שהיא מבוססת לעתים קרובות חיבור שדות שהם רחוקים או לא מחוברים זה לזה. תחשוב על ה המצאת סנובורד, המחבר בין עולמות הסקי והגלישה.
כמו כן, יצירתיות אינה רק חידוש, אלא גם תועלת. בעוד שמכונות ברור שמסוגלות ליצור משהו שהוא חדש באופן הדרגתי, אין זה אומר שיצירות אלו מועילות. שימושיות מוגדרת בעיני אלה שעשויים להשתמש בחידושים וקשה לשפוט במכונות. בני אדם, לעומת זאת, יכולים להזדהות עם בני אדם אחרים ולהבין טוב יותר את צרכיהם.
לבסוף, רעיונות יצירתיים שנוצרים על ידי AI עשויים להיות פחות מועדפים על ידי הצרכנים פשוט מכיוון שהם נוצרו על ידי מכונה. בני אדם עשויים להוזיל רעיונות מ- AI מכיוון שהם מרגישים שרעיונות אלה הם פחות אותנטי or אפילו מאיים. או שהם עשויים פשוט להעדיף רעיונות מסוגם, אפקט שנצפה בתחומים אחרים לפני כן.
נכון לעכשיו, היבטים רבים של יצירתיות נותרו שטח ללא עוררין עבור מכונות ו- AI. עם זאת, ישנם סייגים. גם אם מכונות אינן יכולות להחליף בני אדם בתחום היצירתי, הן כן עזרה רבה להשלמת היצירתיות האנושית. לדוגמא, אנו יכולים לשאול שאלות חדשות או לזהות בעיות חדשות שאנחנו פותרים בשילוב עם למידת מכונה.
בנוסף, הניתוח שלנו מבוסס על העובדה שמכונות מחדשות בעיקר על מערכי נתונים צרים. AI יכול להיות הרבה יותר יצירתי אם הוא יכול לשלב נתונים גדולים, עשירים ומנותקים אחרת.
כמו כן, מכונות עשויות להשתפר ביצירתיות כשהן משתפרות באינטליגנציה רחבה שיש לבני אדם - דבר שאנו מכנים "אינטליגנציה כללית". ואולי זה לא יכול להיות רחוק מדי בעתיד - כמה מומחים להעריך שיש סיכוי של 50% שמכונות מגיעות למודיעין ברמה האנושית במהלך 50 השנים הבאות.
על הכותבים
טים שווייספורת, פרופסור חבר לניהול טכנולוגיה וחדשנות, אוניברסיטת דרום דנמרק ורנה צ'סטר גודושייט, פרופסור ללימודי טכנולוגיה וחדשנות, אוניברסיטת Aarhus
מאמר זה פורסם מחדש מתוך שיחה תחת רישיון Creative Commons. קרא את ה מאמר מקורי.
