קו התפר בין בינה מלאכותית ליצירתיות: ד"ר שחף בודקת האם למחשבים יש רצון חופשי - Unsupervised - הבלוג של שיר מאיר לדור וענבר נאור - TheMarker
 

אתם מחוברים לאתר דרך IP ארגוני, להתחברות דרך המינוי האישי

טרם ביצעת אימות לכתובת הדוא"ל שלך. לאימות כתובת הדואל שלך  לחצו כאן

תיק מניות

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

לרשימת הקריאה המלאה לחצו כאן

קו התפר בין בינה מלאכותית ליצירתיות: ד"ר שחף בודקת האם למחשבים יש רצון חופשי

תארו לעצמכם תוכנת מחשב שאפשר לשאול אותה שאלות ולקבל תמונת מצב ויזואלית של האינפורמציה סביב נושא מסוים בעל מורכבויות ורבדים רבים ■ זה רק אחד מני מחקרים מרתקים שמבצעת ד"ר שחף במסגרת מחקריה באקדמיה

תגובות
אי־פי

"האם מחשבים יכולים לחשוב?"

ב-1950 שאל אלן טיורינג את השאלה הזו והציע מבחן כדי לקבוע האם מחשב יכול לחשוב: מחשב ואדם מסתתרים מאחורי מסך ואדם נוסף צריך לחקור כל אחד מהם ולהחליט מי הוא המחשב ומי הוא האדם. אם האדם החוקר לא יבחין בין המחשב לאדם, ניתן יהיה להסיק שהאינטיליגנציה שהמחשב מציג שקולה לזו של בן אדם.

כל מה שצריך לדעת על קריירה בהייטק
כנסו למתחם

האם מבחן טיורינג באמת בוחן האם מחשב יכול לחשוב? כדי לענות על השאלה הזו, עלינו לשאול קודם - מה המשמעות של לחשוב? מה המאפיינים של חשיבה?

באוניברסיטת קרנגי מלון שבפנסילבניה תלויה כרזה שמנסה לענות על השאלה המורכבת. הכרזה מכילה מפה גדולה, הנקראת גם issue map. כל צומת במפה היא טיעון כנגד אלמנט כלשהו של חשיבה והבנה אנושית; האם למחשבים יש רצון חופשי? האם למחשבים יש רגשות? האם הם יצירתיים? האם המוח הוא מחשב?

״מפות רכבת תחתית של אינפורמציה״

יום אחד שוטטה ד"ר דפנה שחף, אז דוקטורנטית למדעי המחשב בקרנגי מלון, במסדרונות האוניברסיטה ונתקלה בכרזה. היא תהתה האם ניתן להשתמש במחשב כדי לייצר מפות מידע כאלו באופן אוטומטי. התהיה הזו הציתה שורה של מחקרים לאורך לימודיה לדוקטורט ולאחר מכן לפוסט דוקטורט בסטנפורד, וכיום במשרתה כחוקרת באוניברסיטה העברית. בכולם בוחנת דפנה את גבולות יכולת ה"חשיבה" של מחשבים.

תארו לעצמכם תוכנת מחשב שאפשר לשאול אותה שאלות ולקבל תמונת מצב ויזואלית של האינפורמציה סביב נושא מסוים בעל מורכבויות ורבדים רבים. המפה המתקבלת תהיה דומה לכרזה המתוארת מעלה, אך בניגוד לכרזה שיוצרה באופן ידני על ידי אנשים, המפה תיוצר באופן אוטומטי על ידי המחשב.

לדוגמה, המחשב יקבל שאילתה על המשבר הכלכלי באירופה, והתוצר יהיה מפה שבה כל קו הוא היבט כלשהו של הסיפור: הקווים השונים יתארו מה יוון עשתה, מה פורטוגל עשתה, איך קרן המטבע קשורה ויתחברו בצמתים שבהם הנושאים האלה קשורים. אך האם קיים מחשב שיכול לייצר מפה כזו באופן אוטומטי בהינתן שאלה? זה בדיוק מה שפיתחה דפנה שחף בדוקטורט שלה בקרנגי מלון. הפרויקט נקרא "מפות רכבת תחתית של אינפורמציה" והוא מתבסס על ניתוח מאמרים מהניו יורק טיימס והבנת הקשרים ביניהם (קוהרנטיות).

כל קו במפה מייצג סיפור קוהרנטי קשור לנושא הכללי. אחת הבעיות המרכזיות שהיה צריך לפתור היתה כיצד להגדיר האם רצף של מאמרים יחד יוצרים סיפור קוהרנטי. הרעיון היה בהינתן שרשרת מאמרים לתת לה ציון על מידת הקוהרנטיות שלה. בניגוד לאינטואיציה, שרשרת שכזו צריכה להיבחן על בסיס כל המאמרים המופיעים בשרשרת ולא רק על בסיס הקשרים המקומיים בין מאמר למאמר.

פרטים נוספים על פתרון הבעיה בראיון המלא עם דפנה.

האם למחשב יש חוש הומור?

ויקפדיה

בתחרות הקריקטורה של עיתון הניו יורקר הציבור הרחב מנסה את מזלו להתאים טקסט משעשע לקריקטורה נבחרת. כדי לבחור את המנצח צריך לעבור על כל הטקסטים האלה ולהחליט מה מצחיק.

דפנה פגשה את עורך הקריקטורות של הניו יורקר בכנס בניו יורק ושמעה על הקושי במלאכת השיפוט בתחרות שכללה קריאת טקסטים רבים, רובם לא מוצלחים במיוחד. דפנה, שמאוד רצתה לעזור וגם התלהבה מסוג הנתונים הייחודי, פיתחה מודל למידת מכונה (machine learning) שמזהה לאלו מהטקסטים יש פוטנציאל להיות מצחיקים עבור קריקטורה מסוימת. כדי לפתח את המודל היא בנתה מערך נתונים שמכיל שילובי קריקטורות וטקסטים שונים. לכל שילוב שכזה הוצאו מאפיינים שאמורים להשפיע על רמת ה"מצחיקות" של הבדיחה ונבחרו על בסיס מחקר שדפנה עשתה בתחום ההומור.

מאפיינים כמו סנטימנט, רמת הדקדוק, פשטות הבדיחה ומיקומה, אופי הקשר בין הטקסט לתמונה ועוד. לסט הנתונים היא צירפה תיוגים שמציינים אילו מהשילובים הם מצחיקים, אותם יצרה באמצעות crowd sourcing (מיקור המונים).

המודל הצליח למיין את הקריקטורות לפי רמת "המצחיקות" הפוטנציאלית ולחסוך לעורכים בין 50-70% מהעבודה שהושקעה במשימה זו עד כה.

האם מחשב יכול להיות יצירתי?

אחת העבודות האחרונות שעשתה דפנה יחד עם הסטודנטים תום הופ וקרני גילון היא בתחום היצירתיות. לאורך ההיסטוריה נראה כי המצאות נובעות פעמים רבות מאנלוגיות חכמות שעשו הממציאים. כמו למשל האנלוגיה של האחים רייט בין המטוס לאופניים והאנלוגיה של היוונים הקדמונים בין גלאי סאונד לגלאי מים. דוגמה מודרנית יותר היא של מהנדס מכונות שראה ביוטיוב סרטון על איך להוציא פקק מתוך בקבוק והמציא מכשיר שפועל על עקרון דומה שעוזר להוציא תינוקות התקועים בתעלת הלידה.

דפנה החליטה לייצר מנוע חיפוש שמייצר אנלוגיות על פי דרישה על מנת להמציא רעיונות יצירתיים לפתרון בעיות שונות. למשל, אם תחפש רעיון חכם לאיך לנקות קרח משמשה של אוטו, מנוע חיפוש סטנדרטי יספק תשובות סביב קרח או שמשות, אבל מנוע חיפוש של אנלוגיות ימצא לך פתרונות לבעיות אנלוגיות מתחומים שונים כמו איך לנקות שמן ממחבת שרוף. הרעיון מאחורי המימוש של מנוע החיפוש הוא למצוא מוצרים או מכשירים שפותרים בעיה דומה אבל בעלי מכניקה שונה.

בראיון איתה סיפרה לנו דפנה על מקורות ההשראה שלה לפרויקטים, איך היא מחליטה אילו רעיונות להוציא לפועל ומה היא עושה כדי לבחון אותם במהירות.

רוצים לשמוע עוד על הדברים המעניינים שדפנה עושה במחקר שלה? האזינו לפרק.



תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר TheMarker

סדר את התגובות

כתבות שאולי פיספסתם

*#