מבחן חז"ל: האם המחשב יודע לשאול?

התלמיד מן המדרגה הנמוכה ביותר הוגדר על ידי חז"ל כמי שאינו יודע לשאול. בכל שנה אנו נתקלים בהגדרה זו בסדר פסח וכדאי להעמיק בהבנתה גם לא בליל הסדר. לפי יוסף שורץ בספרו "מהמנזר ועד לאוניברסיטה", על התפתחות תרבות הלמידה בימי הביניים, פייר אבלר (1079–1142), ממייסדי התנועה הלמדנית בכנסיה הנוצרית, כאלף שנים אחרי חז"ל, כתב את הדברים האלה: "השאלה חשובה יותר מן התשובה, שהרי היא שדוחפת את השואל לחקירה ולעיון, והחקירה היא שמובילה אותו לגילויה של האמת. אמת זו – מוסיף אבלר ואומר – אינה דבר קבוע, נחלת העבר, אלא עליה להוסיף ולהיחשף בפעילות האנושית התבונית" (עמ' 61).

דבריו אלה של אבלר קוממו את עמיתיו הדוֹגמטיים, אך כיום הם מהדהדים בפי מומחי חינוך, מבלי שידעו את מקורם. אנשי חינוך רבים טוענים שלמידה משמעותית מתקבלת מהתמודדות עם "שאלות אותנטיות". אבל אין שאלה אותנטית יותר משאלה שהלומד שואל מרצונו לדעת. כלומר חינוך איכותי מעודד את סקרנותם של התלמידים ומלמד אותם לדעת לשאול ולא רק לדעת להשיב. האם עיקרון זה יתמיד? או שמא הוא נמצא בסכנת הכחדה?

מעמד האמצעים הדיגיטליים בחינוך היום הולך ומתגבר. מערכות חינוך מתגאות בזה שתלמידיהן משתמשים באמצעים האלה כדי ללמוד ואינן שמות לב לעובדה שאמצעים אלה מפתים אותנו יותר ויותר להשתמש במקורות לתשובות מאשר במקורות לשאלות. יש כאלה הסוברים שרובוטים יוכלו להחליף את המורים והיה לנו כבר שר חינוך אחד שטען בפירוש שאין צורך במורים להוראה בבתי הספר מכיוון שהכול נגיש ברשת. כל זה מבטא את העליונות של טכנולוגיות המידע בתרבות שלנו כטכנולוגיה לגילוי תשובות קיימות.

בראשית תולדות מערכות המידע היה נהוג להגדיר במפורש למה הכוונה במונח "מידע". ההגדרה הנפוצה אז הייתה "מידע זה נתון שמספק תשובה לשאלה שנשאלה". יכולתֶּם למצוא הגדרה זו בספרים ותלמידי מערכות מידע שמעו הגדרה כזו בהרצאות וממש למדו אותה בעל-פה. מי שרצה להבין מה זו מערכת מידע, היה צריך לזכור ולהבין את ההגדרה הזאת. מערכות מידע עוצבו כדי לספק תשובות לשאלות צפויות בהקשר השימוש המיועד למערכות אלה. היכן ממוקם הספר? – זו שאלה שיש לה משמעות רבה בספרייה, וקטלוגים נבנו כדי לקבל תשובה עליה ועל שאלות נוספות הרלוונטיות לשימוש בספרייה כמקור לשימוש בספרים. מה מחירו של פריט כזה וכזה? – זו שאלה שיש לה משמעות רבה בהקשרים עסקיים מסוימים. מהי כתובתו של תלמיד ששמו הוא כך וכך? – זו שאלה שהיא משמעותית בסביבה לימודית מסוימת. מה משמעות "42" או "43"? – אלה הן שאלות שהוצגו בספרות ובטלוויזיה כדי להקניט את מי שאינו מבין שנתון הוא חסר ערך עבורנו ללא השאלה שעומדת מאחוריו, ללא היותו תשובה לשאלה שאנו שואלים. הרי נתון שמספק תשובה לשאלה הוא חסר משמעות ללא הבנת השאלה שנשאלה, גם כאשר היא גרמה להפקתו.

קטלוגים ודפי קשר הם הדוגמאות המוכרות ביותר של מערכות מידע. לקטלוגים יש היסטוריה ארוכה מאוד. לדוגמה במאה השלישית לפני הספירה, כך מספר אלברטו מנגל בספרו "תולדות הקריאה", החל קלימכוס בבניית הקטלוג לספרייה של אלכסנדריה, שבימיו הכילה למעלה מחצי מיליון מגילות. אך יש הסוברים כי ספרנים שקדמו לקלימכוס גם כן יצרו קטלוגים לספרייה זו. ספריות גדולות, שמכילות עשרות אלפי ספרים ויותר, מעוררות את הצורך בפיתוח שיטות יעילות למיקום הספרים ולאיתורם. מי שמשתמש בספרייה מכל סוג שהוא מעוניין למצוא ספרים, ולכן השאלה "היכן נמצא הספר שפרטיו הם כך וכך?" היא שאלה אותנטית, לא רק לתלמידים.

קטלוגים הם טבלאות ומערכות מידע בדרך כלל בנויות מטבלאות. המצאת הטבלאות קדומה מאוד והיא דוגמה מוצלחת להמצאת טכנולוגיית מידע. בוני הקטלוגים הראשונים הרחיבו את יסודות טכנולוגיית המידע שקדמה להם, משימוש בכתיבה סתם לכתיבת נתונים המאורגנת בטבלאות. אפשר למצוא עדויות לשימושים מנהליים בטבלאות בבבל ובשומר הקדומות מלפני אלפי שנים. בכל מקרה, כדי שנתון יוכל לספק תשובה לשאלה, יש צורך בשאלה ויש צורך בהערכת הנתון – האם הוא מספק תשובה הולמת לשאלה. בשימוש במידע אנו מתבססים על הבנת השאלה, על הבנת הנתון כמיועד לייצג תשובה לשאלה ועל ההערכה אם קיבלנו תשובה לשאלתנו.

כאשר משתמשים היום בספרייה גדולה, כמו מה שעומד מאחורי גוגל, אנו צריכים להגדיר את שאלותינו ואנו צריכים לקבוע אם קיבלנו תשובות הולמות להן. אחרת החיפוש בגוגל יהיה חיפוש עקר. שתי הפעולות האלה, של ניסוח השאלה ושל הערכת התשובה, אינן נמצאות בטווח היכולת שלנו בבניית הכלים שבידינו. כלומר, איננו יודעים כיצד לבנות כלים לניסוח שאלות ולהערכת תשובות עליהן. כדי להעריך ניסיונות של תשובה צריך להבין אותם. מערכות המידע הממוחשבות מתוכננות לספק תשובות לשאלות המוגדרות מראש או הנגזרות בעיצובן בהקשרים מוגדרים וברורים. לכן ניתן לשאלות אלה שם מיוחד, "שאילתות".

למרות היקף התשובות הנכללות במאגר של גוגל, השאלות ששואלים לומדים סקרניים וחוקרי מדע תאבי דעת אינן מתאימות להיות שאילתות. לדוגמה, אם תהיו סקרנים לראות מאמר טיפוסי שתוכנו הוא ניתוח היסטורי, השאלה "מהו מאמר טיפוסי שתוכנו הוא ניתוח היסטורי?" לא תעזור לכם כשאילתה בניצול גוגל. לעומת זאת, אם תכירו את התכונות הטקסטואליות, קרי אלה המתייחסות אך ורק להרכב הטקסט, של המאמרים שתוכנם ניתוחים היסטוריים, תוכלו לנסח שאילתות לאיתור התכונות האלה ברשת ותמצאו הרבה מאמרים שתוכנם אכן כזה. זה גם יאפשר לכם לגבש דעה על מאפייניו של מאמר טיפוסי שתוכנו ניתוח היסטורי.

אני בחרתי בסקרנות ביחס למאמרים טיפוסיים שתוכנם ניתוח היסטורי משום שהעוסקים במחקר היסטורי מרבים לעסוק במקורות טקסטואליים. מכאן מקור השם "היסטוריה". תחום המחקרים ההיסטוריים איננו תחום הדעת הטקסטואלי ביותר, אבל אם תהיו סקרנים לראות מאמר טיפוסי שתוכנו הוא מתחום דעת אחר, משימת איתור מאמרים כאלה ברשת עלולה להיות קשה עוד יותר. בכל מקרה, השאלה "מהו מאמר טיפוסי שתוכנו כזה וכזה" אף פעם לא תשמש לכם כשאילתה לאיתור המאמרים האלה ברשת. תצטרכו להיות יצירתיים מאוד בבחירת שאלות שיתמקדו בתכונות הטקסטואליות של המאמרים שהם טיפוסיים לתוכן המבוקש ולהשתמש בהן כשאילתות. כי החיפוש בגוגל הוא תמיד חיפוש של טקסטים לפי מילים וביטויים המופיעים באותם טקסטים. אתם יכולים להאמין שאתם מחפשים מידע, אבל אתם מפעילים רק תהליכים לאיתור תווים.

חשוב לציין שרעיון התוכנה הומצא לאו דווקא ליצירה של מאגרי מידע מנהליים, אף שרבים אוהבים לקרוא לעולם התוכנה "טכנולוגיית מידע". המוטיבציה של ממציאי הרעיונות שעיצבו בשנות ה-30 של המאה הקודמת את התקן המחייב של מכונות החישוב הדיגיטליות האוטומטיות, הייתה להגדיר מהו תהליך יעיל אשר באמצעות חישוב טקסטואלי חסר תלות בחשיבה מאפשר לנו לקבל תשובות לשאלות הכרעה. אפילו הכותרת של מאמרו של טיורינג משנת 1936 כללה ביטוי בגרמנית למונח "בעיות הכרעה". לכן מושג האלגוריתם הוגדר מראשיתו כדרך לקבלת תשובות מסוימות. מכאן נוכל להבין כי ההטיה הבסיסית של העולם הדיגיטלי היא לאפשר הספקת תשובות לשאלות, יותר מאשר לאפשר הספקת שאלות.

אפשר לנצל את המערכות הללו להפקת תשובות לשאלות שלא נכללו בעיצובן, אבל לשם כך יש צורך ביצירתיות ובשליטה בהן. יוהנס קפלר ידע לנצל את הטבלאות שהכין טיכו ברהה כדי לחשוף מנתוניהן את שלושת החוקים הראשונים של תנועת כוכבי הלכת. צריך לדעת לשאול שאלות נכונות כדי לנצל כראוי מערכות של תשובות מוכנות מראש, מעבר לייעודן המקורי. זהו הסוד של המידענות הנבונה. אבל ככל שארגון הנתונים יהיה מתוחכם, לא נגיע למצב שבו איתורם יספק תשובות לשאלות מתוחכמות. אם השאלות הן סטנדרטיות, כמו במנהל מסודר, מערכות המידע אכן קלות לשימוש לקבלת נתונים שמספקים מידע כתשובות לשאלות לא מעמיקות. בתחומי מידע אחרים, כמו במחקר מדעי או בלמידה, השאלות חייבות להיות נוקבות, ולכן שאילת השאלות היא פעולה יצירתית ולא אלגוריתמית. פירושו של דבר, איננו מכירים שיטה ליצירה אוטומטית של שאלות מעמיקות. במילים אחרות, תוכנות אינן יודעות לשאול, ובקיצור – המחשב אינו יודע לשאול.

עולה מכאן התבוננות מיוחדת ברעיון הבינה המלאכותית. שאילת שאלות הרצויה בלמידה נובעת מסקרנות. סקרנות נובעת מתשוקה להבין ולדעת. אף שמדובר בנטיות אינטלקטואליות, אלה הן נטיות הספוגות ברגשות. כל הניסיונות ליצור הוראה ולמידה משמעותיות הם ניסיונות ליצור עבור הלומד חוויות רגשיות של הרפתקה, של מתח ושל מעורבות כחלק מהותי בתהליכי ההוראה והלמידה. האם מפתחי התוכנות שאמורות להיות נבונות מצליחים ליצור תוכנות המסוגלות להימשך להרפתקאות, לחוש במתח ולהיות מעורבות רגשית בתהליכי ביצוע החישובים הנקראים "בינה מלאכותית"? האם מישהו הצליח לבנות תוכנה שאוהבת חידות או משחקי מחשב?

ואכן, מראשיתה, חוקרי הבינה המלאכותית נגעו רק בצד הטכני של פתרון בעיות קשות ולא בתחושות המלוות אותנו כאשר אנו מתמודדים עם בעיות מרתקות. האם אפשר לשאול שאלות משמעותיות ללא תחושת הסקרנות וללא הרצון לדעת? והנה, בזאת אנו נכשלים: איננו נוטים ללמד את ילדינו כיצד לשאול שאלות. עיקר הזמן בחינוך מוקדש לחיפוש אחר תשובות. במקום לעזור לילדינו לשאול, אנו מחפשים בקול תרועה אחרי כלים ואמצעים שיספקו להם תשובות, לשאלות מוּבְנות מראש ולא לשאלות נוקבות המעוררות למידה משמעותית.

רק באחד האמשים האזנתי לבחור צעיר אשר בתכנית טלוויזיה שהוזמן אליה כמומחה לעתיד התעסוקה שלנו, ציין בגלוי, ללא שום היסוס וללא תגובה של הנוכחים, שהמורים יוחלפו ברובוטים, כלומר בתוכנות. אין ספק שמורים, שהנמיכו את איכות הוראתם לרמה של מערכות מידע בכך שהם מספקים לתלמידים רק הזדמנות לקבלת תשובות לשאלות המוגדרות מראש, יוכלו להיות מוחלפים במערכות מידע ממוחשבות ללא פגיעה ברמת ההוראה. אבל כיצד יוכלו תוכנות – או, אם החומרה מושכת אתכם, כיצד יוכלו רובוטים – ללמד את ילדינו לדעת לשאול, מבלי לדעת לשאול בעצמם?

אחד הכלים המרתקים את המשתמשים בהם לשאילת שאלות נוקבות, הייתה שפת התכנות "לוגו". אפשר ללמד להשתמש בה בתהליך שבו הלומד ממציא שאלות אותנטיות, אפילו שלא עלו על דעת מוריו. אבל כמו כל כלי מתוחכם, אפשר להנמיך אותו. מי שתרגמו גרסה מתקדמת שלה, באותם הימים, קבעו שלתכנת את המחשב פירושו ללמד את המחשב שימוש בפקודות חדשות. הם תרגמו את קוד הפתיחה של הגדרה "TO" לקוד "לְמד". אין רע בייצוג הגדרות של פקודות חדשות כאילו בהגדרות מתממש סוג של למידה, אם רק היו דואגים גם להביא את הילדים להתבוננות בהבדלים המהותיים שקיימים בין דרכי הלמידה שלהם, כיצורים אנושיים, סקרנים וחוקרים, לבין ה"למידה" של מערכת לוגו. כך גם אין רע בשימוש במערכות מידע למטרות של למידה, בתנאי שהשימוש הלמדני יכלול תהליכי למידה של התכונות המאפיינות של מערכות המידע המופלאות האלה וכיצד תכונות אלה מחייבות את המשתמש הנבון בהן.

מחוללי למידה שאינם מסוגלים לשאול, אלא רק להעתיק שאלות או להרכיבן בדרכים חסרות חשיבה, אינם מסוגלים לעזור לילדינו באמת. אל תאמינו שבעיית הבינה המלאכותית נפתרה כל עוד אין בידינו תוכנות שהן סקרניות ותאבות דעת. אל תאפשרו למערכת חינוך להתחמק ממילוי תפקידה של עידוד שאלות. אל תאפשרו למערכת החינוך לחקות את הבינה המלאכותית הקיימת. משימת החינוך לא השתנתה זה מאות שנים, והיא הכשרת שואלים ויוצרי שאלות שדוחפות את השואלים לחקירה ולעיון.