ניסויים חדשים בחקר המוח מלמדים על סוג חדש ומתקדם של בינה מלאכותית

מה אפשר לעשות עם מחשב אשר הוא איטי פי מיליון מהמחשב אשר ברשותך? כמעט כלום, ואם מחשב אשר איטי פי מיליארד, ממש כלום – לזרוק לפח, כך פותח פרופ' עדו קנטר את השיחה על עבודתו החדשה בחקר המוח אשר התפרסמה בימים אלו בעיתון המדעי סיינטיפיק ריפורט. פרופ' קנטר  ממשיך ומסביר כי מהירות עיבוד האינפורמציה במוח היא פי מיליארד יותר איטית ממחשב ביתי, ודומה לקצב התקדמות מחוג השניות בשעון. למרות זאת חיקוי פעולות המוח, כפי שנעשה בבינה מלאכותית, מצריך מחשבים מהירים המתוכנתים על ידי מוחות מזהירים. פלא זה מלמד אותנו כי הסוד הטמון במוח איננו המהירות, אלא מערכת הפעלה והלמידה של המוח השונה מהותית ממערכת ההפעלה של המחשב המוכר לנו.

ניסויים חדשים בתרביות תאים וכן סימולציות מחשב מתקדמות אשר נעשו במעבדתו של פרופסור קנטר ע"י הדוקטורנטיות חרות אוזן ושירה סרדי וכן על ידי ד"ר רוני ורדי הראו כי המוח לומד בקצבים מהירים ביותר אשר אינם אפשריים להשגה על ידי אלגוריתמי בינה מלאכותית ידועים. הסיבה לכך היא מנגנון הלמידה במוח אשר מאפשר באופן בסיסי התמודדות עם רצף אירועים בזמן ובמרחב.

כאשר אנו מתבוננים במציאות אנו רואים תמונה המורכבת ממספר רב של פריטים, כגון מכונית, מעבר חציה, רמזור, תמרור ועוד. דרך אחת להתמודד עם מציאות מורכבת זו היא לזהות בתמונה את כל אחד מן העצמים בנפרד. למרות שזאת משימה לא פשוטה, אלגוריתים מתקדמים של בינה מלאכותית יודעים להתמודד עם משימות מסוג זה.

משימה מסובכת יותר היא, בנוסף לסיווג העצמים, לזהות גם את יחסי הזמן והמיקום ביניהם, כלומר, האם הרמזור נמצא לפני מעבר החציה או להיפך, או האם ראיתי את המורה בזמן הקודם לתלמיד או בסדר הפוך. מתברר שאלגוריתם הלמידה של המוח נבנה עם תכונות ייחודיות המאפשרות לו, לא רק ללמוד ולסווג עצמים שונים אלא גם בו-זמנית ללמוד את המיקומים והזמנים היחסים ביניהם. אולם מה הם עקרונות הפעולה השונים של המוח? על כך משיבה קבוצת המחקר כי במערכות מחשב הקלט למערכת למידה ניתן בו-זמנית, באופן סינכרוני, בעוד במוח הקלטים ניתנים בתזמונים שונים, כאשר גם קצב התקדמותם במהלך העיבוד שונה בין קלט לקלט. בנוסף, הלמידה במוח נעשית בהתאם להפרשי הזמנים בין הקלטים השונים.

מערכת ההפעלה של המוח על פרטיה ודקדוקיה הביולוגיים נראית סבוכה ולא מעשית למימוש במכונות למידה. זאת גם הסיבה שהקשר הראשוני בין חקר המוח למכונות למידה אשר נוצר לפני כ-70 שנה, נזנח במהרה, ושתי הדיסציפלינות התפתחו באופן בלתי תלוי. עבודת המחקר מראה כי יש לחזור וללמוד מן המוח האיטי והרועש עקרונות פעולה חדשים של למידת מכונה, ובעזרתם נוכל לפתור את הבעיות העכשוויות של הבינה המלאכותית. הקורא רק יוכל לדמיין מה נוכל לעשות ולפתור באותו הזמן במחשבים המהירים אשר אנו אוחזים כעת בידינו, השמים הם הגבול.