מה נחשב לידיעה? האם לידיעה יש חוקים?

האם ניתן לפתח בינה מלאכותית בלי לדעת מה זאת ידיעה?
צילום של שפי גבעון
פרופסור יהושפט גבעון

על השאלה "האם לידיעה יש חוקים?" משיבים מהנדסי הידיעה (מפתחי הבינה המלאכותית ובעיקר מפתחי מערכות המומחים) בכן צלול וברור. מערכת מומחה (Expert System) מבוססת על ההנחה שאם נסכם ידיעה של מומחה (כמו רופא מנוסה, או מפקד יחידה צבאית קרבי בעל ניסיון קרבי רב) בקבוצת העובדות שהוא יודע וקבוצת החוקים שהוא מיישם כדי להפיק מסקנות מבוססות מעובדות נתונות, נוכל לקבל מערכת שיש לה את המומחיוּת של המומחה שממנו דלינו פרטים אלה. אם נגדיר מערכת כזו במסגרת של מערכת הפעלה דיגיטלית מתאימה, נוכל לקבל מערכת מומחית וממוחשבת.

הרעיון של מערכות המומחה הוא לבנות תוכנות שתוכלנה לייעץ במומחיות שלהן אפילו לאנשי ביצוע ממוצעים. נהוג לנסח זאת כך "מערכת מומחה היא מערכת מידע ממוחשבת המתפקדת כמומחה אנושי, או מסייעת למומחה אנושי, בתחום ידע מסוים. זוהי תוכנית מחשב אשר מייצגת ידע, מסיקה ממנו מסקנות …" (מילון "מילוג" בערך "מערכת מומחה"). אלה שהאמינו במערכות המומחה האמינו ש"ידע של מומחים" מסתכם בעובדות הידועות להם ובחוקים שבהם הם משתמשים כדי להפיק מעובדות נתונות המלצות לפעולה. בשנות ה-80 וה-90 האוניברסיטאות געשו בהתלהבותן מרעיון מערכות המומחה כפתרון לקשיים בפיתוח בינה מלאכותית. אבל רעיון זה, כפי שתיארתי במאמרי על פרויקט הדור החמישי, הוזנח ונשכח.

כבר בתיאור המילוני המצוטט לעיל אפשר למצוא קושי המונע את פיתוח הרעיון. המילה "ידע" בביטוי "תחום ידע" ובביטוי "תוכנית מחשב המייצגת ידע" (בהקשר מערכות המומחה, של מומחה) מתייחסת לשתי תופעות שונות. אם תבקשו דוגמאות קונקרטיות עבורן, תגלו את הפער שבין ידע כמו "תחום הידע, כימיה" ובין ידע כמו מה שהכימאי המומחה והמנוסה יודע (כמו בזיהוי מולקולות של תרכובות אורגניות בעזרת ספקטרוסקופיה). במקרה הראשון מדובר בנכס תרבותי ציבורי, שאפשר למצוא את ייצוגיו בכתבי העת המקצועיים ובספרי הלימוד המתקדמים והעדכניים לכימיה. במקרה השני מדובר בסך כל הניסיון המקצועי האישי של הכימאי בעבודתו. מייד בראשית ההתמודדות עם בניית מערכות מומחים של הידיעה האישית של מומחים מדרגה ראשונה בתחומם, התברר שקיים פער עצום בין הידע המאורגן בתחום ידע מסוים ובין מה שהמומחים יודעים כידיעה אישית בפועל. על ידי תחקור מתוחכם של המומחים, בשיטות שפותחו על ידי הצוות של אד פייגנבאום, אפשר לגלות את השיטות שבאמצעותן המומחים פועלים בדיעבד בתחום מומחיותם.

והרי ברור שאם לא היה קיים פער כזה, לא היה צריך לתחקר מומחים בתחומם כדי לבנות מערכות מומחים, אלא די יהיה בסיכום מה שפורסם באותו תחום במאמרים ובספרים. במקרה זה כל נושא "הנדסת הידע", שפותחה במיוחד כדי לספק כלים לתחקור מומחים, היה פרק בכתיבת תמציות. שימוש באותה מילה להתייחסות אל שני דברים שונים, קרי, אל הידיעה האישית של מומחה בתחום X ואל תוכני התחום עצמו, הוא בלבול הפוגע בסיכויי ההצלחה של רעיון מערכות המומחה. ואכן, אם תבדקו כיצד ניסו בישראל ליישם במערכת החינוך את הרעיון הזה, תגלו שאצלנו לימדו ילדים לבנות "מערכות מומחה" מבלי לתחקר מומחים.

למעשה, נחשפת כאן בעיה קשה יותר וכללית יותר שלא נפתרה עד היום. בלי להבין מה זאת ידיעה של תוכן נתון, כיצד אפשר לתכנת מחשבים שאכן יֵדעו את התוכן הנתון? ואם איננו יודעים כיצד לגרום למחשבים לדעת, כיצד נוכל לתכנת בינה עבורם? האם בינה יכולה להתקיים בלי היכולת לדעת?

סוגיית הבינה והידיעה היא כללית מדי. התקווה של הבינה המלאכותית של שנות ה-80 הייתה מבוססת על ההנחה שידיעה בכלל, וידיעה של מומחים בפרט, מוגדרת על ידי עובדות ידועות ועל ידי חוקים להסקת מסקנות מעובדות כאלה. לא סתם עובדות וחוקים, אלא כאלה שניתן לנסח אותם בטקסטים כתובים. הנחה זו פותחת פתח לאפשרות לתכנת ידיעה. אבל, כאן אנו נתקלים במחלוקת שעדיין לא נפתרה. האם יש לידיעה חוקים?

החינוך הבלתי-פורמלי מבוסס על התפיסה שתכנים חשובים רבים אינם ניתנים לניסוח בטקסטים בכלל, ובחוקים על אחת כמה וכמה. מדענים חשובים טענו שאפילו לשיטה המדעית אין חוקים מנוסחים. הוגי דעות גילו שברגע שאדם רוכש ניסיון בתחום מעשי כלשהו (כמו למשל בסיעוד רפואי), הוא או היא מפסיקים לפעול לפי חוקים המוכתבים מראש. וכפי שטענתי במאמר קודם על הפקת מידע מנתונים, המידע המשמעותי ביותר אינו מופק מנתונים על ידי שימוש בחוקים או בכללים. מי שמגדיר מידע כ"נתון שעבר עיבוד" מצמצם את דיונו למידע ברמותיו הפשטניות ביותר.

מסיבות שונות אנו מרגילים את עצמנו להתייחס אל כישורינו כאילו היו כישורים של מכונה, ולרוב, של מחשב. לכן, קל להניח ללא בדיקה, שכל מה שאנו יודעים מוגדר על ידי חוקים מפורשים ומילוליים. אנו מתעלמים מהעובדה שתבונה כרוכה בתופעות קוגניטיביות שאין אנו יודעים להגדיר אותן, כמו תודעה, הבנה וידיעה. כך, אנו בוחרים בדרך הקלה ומשפילים את עצמנו לדעת.

שיתוף ב facebook
Facebook
שיתוף ב twitter
Twitter
שיתוף ב linkedin
LinkedIn
שיתוף ב whatsapp
WhatsApp
שיתוף ב email
Email

4 תגובות

  1. יש דברים שהטכנולוגיה יכולה לעשות ויש כאלה שלא ניתן לעשותם. את היתר חייבים לעשות אנשים. ואלה דוקא הדברים החשובים ביותר. ומה לעשות שמקבלי ההחלטות לא תמיד מבריקים….

  2. כך או אחרת בסופו של דבר אתה תמיד מנסה לנגח את תחום הבינה המלאכותי
    נכון שהדרך עוד ארוכה אבל ההתפתחויות בנושא מעודדות ומרשימות

  3. המאמרים שלך משלבים טכנולוגיה מתקדמת והבנת האדם והקשר בין שני הנושאים כולל הבעיות.

  4. בכל דוגמא ומקרה יש יוצאים מן הכלל המחייבים החלטה אנושית. השאלה היא מהו אחוז המקרים האלה.

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

פרסום תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש באתר.
התגובות יפורסמו לפי שיקול דעת העורך.

עשוי לעניין אותך