המהפכה האמיתית של הבינה המלאכותית עוד לפנינו: מצ'אטבוטים לשינוי פני העולם

הטרנספורמר, שהוצג לראשונה במאמר של חוקרי גוגל ב-2017, הוא אלגוריתם בינה מלאכותית המאפשר למחשבים להבין את המבנה הבסיסי של כל ערימת נתונים - בין אם מדובר במילים, נתוני נהיגה, או חומצות אמינו בחלבון - ולייצר תוצר דומה משלהם. חשיבותו של המאמר הזה כה גדולה, עד שבשבע השנים שחלפו מאז פרסומו, הוא צוטט ביותר מ-140,000 מאמרים מדעיים אחרים.

 

שימוש בבינה המלאכותית של גוגל, הנקראת Gemini, יכול להעניק למערכת הנהיגה האוטונומית שלהם את היכולת לזהות ולתת זכות קדימה לאובייקטים שלא אומנה עליהם, כמו כלב החוצה את הכביש

 

"המודלים מגלים את המבנה הסמוי של הנתונים," מסביר אלכסנדר ריבס, המדען הראשי של EvolutionaryScale, חברת סטארט-אפ שמאמנת את הבינה המלאכותית שלה על רצפים של כל החלבונים הידועים. החברה כבר יצרה מולקולה ראשונה מסוגה - חלבון שמתפקד כמו זה שגורם למדוזות לזהור, אך הרצף שלו שונה לחלוטין מכל מה שהטבע המציא עד כה.

ברובוטיקה, חברת Physical Intelligence מפתחת בינה מלאכותית אוניברסלית שתוכל להפעיל כל רובוט. "אנחנו רוצים לבנות מודל שיכול לשלוט בכל רובוט לביצוע כל משימה, כולל כל הרובוטים שקיימים היום, ורובוטים שעדיין לא פותחו," אומר קרול האוסמן, מייסד החברה. בהדגמה אחרונה, זוג זרועות רובוטיות של החברה הצליח לבצע את אחת המשימות המורכבות ביותר ברובוטיקה: קיפול כביסה.

בתחום הרכב האוטונומי, חברות כמו Waymo, Nuro ו-Wayve משתמשות במודלים מבוססי טרנספורמר שיכולים לעבד לא רק שפה אלא גם תמונות. זוהי סטייה מהגישות המסורתיות לנהיגה אוטונומית, שהשתמשו בשילוב של הוראות כתובות בידי אדם ובינה מלאכותית מיושנת יותר לעיבוד נתוני חיישנים. חוקרי Waymo הראו לאחרונה כיצד שימוש בבינה המלאכותית של גוגל, הנקראת Gemini, יכול להעניק למערכת הנהיגה האוטונומית שלהם את היכולת לזהות ולתת זכות קדימה לאובייקטים שלא אומנה עליהם, כמו כלב החוצה את הכביש.

עם זאת, למערכות אלה עדיין יש מגבלות ואי-ודאות שמשמעותן שהן לא יוכלו לאוטומט לחלוטין את העבודות של אנשים. הבינה המלאכותית של EvolutionaryScale, למשל, יכולה להציע מולקולות חדשות לניסוי במעבדה, אך בני אדם עדיין צריכים לסנתז ולבדוק אותן. ומודלים מבוססי טרנספורמר רחוקים מלהיות אמינים מספיק כדי לקחת שליטה מלאה על הנהיגה.

"אני רוצה לוודא שאני מציב ציפיות נכונות," אומר האוסמן. "למרות שאנחנו גאים בהישגים שלנו, אנחנו עדיין בתחילת הדרך." אבל גם אם הדרך עוד ארוכה, ברור שהטכנולוגיה הזו עומדת לשנות את העולם בדרכים שקשה לדמיין, הרבה מעבר לצ'אטבוטים המדברים שאנחנו מכירים היום.