דמיינו שאתם יכולים לשלוח את המחשב החכם ביותר בעולם למסע בזמן, היישר ליוון העתיקה, כדי שיתמודד מול גדולי הפילוסופים. זה אולי נשמע כמו מדע בדיוני, אבל זה בדיוק מה שעשו שני חוקרים, ד"ר נדב מרקו מישראל ופרופ' אנדראס סטייליאנידס מאוניברסיטת קיימברידג'. הם לא השתמשו במכונת זמן, אלא פשוט פתחו חלון צ'אט והציגו ל-ChatGPT-4 חידה מתמטית שהעסיקה את מוחו של הפילוסוף אפלטון לפני כ-2,400 שנה.

החידה העתיקה: להכפיל את הריבוע

האתגר שהוצג בפני הבינה המלאכותית ידוע בשם "בעיית הכפלת הריבוע". החידה פשוטה להבנה: אם יש לכם ריבוע (נניח, חצר ריבועית בגודל 2 מטר על 2 מטר), איך תבנו ריבוע חדש שהשטח שלו יהיה בדיוק כפול?

אפלטון, בכתביו, מתאר כיצד מורו, סוקרטס, השתמש בחידה הזו כדי ללמד נער צעיר שלא ידע מתמטיקה. האינסטינקט הראשון של הנער היה פשוט להכפיל את אורך הצלע (מ-2 מטר ל-4 מטר), אבל זה יוצר ריבוע עם שטח גדול פי ארבעה, לא פי שניים. סוקרטס, בשיטה מפורסמת של שאלות מנחות, הוביל את הנער להבין את הפתרון הגאומטרי האלגנטי: אורך הצלע של הריבוע החדש צריך להיות שווה לאורך האלכסון של הריבוע המקורי.

הסיפור הזה הוא לא רק על מתמטיקה, אלא על איך אנחנו לומדים. האם ידע הוא משהו שאנחנו פשוט שולפים מהזיכרון, או תהליך של גילוי, ניסוי וטעייה? זו השאלה שהחוקרים רצו לבדוק על ChatGPT.

הניסוי הגדול: ChatGPT עולה למבחן

החוקרים ציפו ש-ChatGPT, שאומן על כמות אדירה של מידע מהאינטרנט, פשוט יזהה את החידה המפורסמת וישלוף את הפתרון הקלאסי של סוקרטס. הם רצו לראות אם הוא מתנהג כמו מחסן מידע ענקי או כמו תלמיד שבאמת מתמודד עם בעיה. כדי לבחון זאת, הם לא רק שאלו את השאלה, אלא גם התנהגו כמו סוקרטס – הם הציגו לו שאלות מנחות, הכניסו בכוונה שגיאות, ושינו מעט את הבעיה כדי לראות איך הוא יסתגל.

תוצאות מפתיעות: המחשב העקשן והטעות האנושית

מה שקרה לאחר מכן הפתיע את החוקרים לחלוטין. ChatGPT לא התנהג כמו ספר לימוד מדבר. הוא התנהג... ובכן, קצת כמו נער מתבגר עקשן.

הגישה האלגברית

במקום להשתמש בפתרון הגאומטרי עם האלכסון, ChatGPT בחר בגישה אלגברית. הוא השתמש במשוואות ובשורשים ריבועיים כדי להגיע לתשובה. זה פתרון נכון מתמטית, אבל הוא מודרני לחלוטין ולא היה קיים בתקופת יוון העתיקה. זה היה כאילו ביקשתם ממישהו לבנות מגדל מקוביות עץ, והוא התעקש להשתמש במדפסת תלת-ממד. גם כשהחוקרים ניסו לרמוז לו על הפתרון הגאומטרי, הוא דבק בגישה האלגברית שלו בעקשנות.

הטעות המפתיעה

כדי לאתגר אותו עוד יותר, החוקרים שינו מעט את הבעיה וביקשו ממנו להכפיל שטח של מלבן (ולא ריבוע). כאן קרה הדבר המדהים ביותר. ChatGPT טען בטעות שפתרון גאומטרי לבעיה הזו כלל לא אפשרי. זו טעות! קיים פתרון גאומטרי, הוא פשוט שונה מזה של הריבוע. הטעות הזו, טוענים החוקרים, היא 'אנושית' מאוד. הוא לא סתם שלף מידע שגוי; נראה שהוא הסיק מסקנה הגיונית (אך שגויה) על סמך הדיון הקודם על הריבוע. הוא ביצע קפיצה מחשבתית, ממש כמו שתלמיד עלול לעשות.

סוף סוף, התשובה הנכונה

רק אחרי שהחוקרים הביעו 'אכזבה' ואמרו לו שהם ציפו ממנו, עם כל הידע שלו, להכיר את הפתרון הקלאסי, ChatGPT נכנע וסוף סוף הציג את הפתרון הגאומטרי המקורי של סוקרטס לבעיית הריבוע.

אז מה כל זה אומר? על למידה ובינה מלאכותית

הניסוי הזה מראה ש-ChatGPT הוא לא רק 'תוכי חכם' שחוזר על מה שלמד. הוא מפגין התנהגות מורכבת שמזכירה תהליך למידה אנושי: הוא מאלתר, מנסה פתרונות יצירתיים, מתעקש על דרכו, ואפילו עושה טעויות הגיוניות.

החוקרים משווים את התנהגותו לתיאוריה חינוכית שנקראת 'אזור ההתפתחות הקרובה'. הרעיון הוא שאנחנו לומדים הכי טוב כשאנחנו לא לבד, אלא מקבלים הדרכה ותמיכה כדי לגשר על הפער בין מה שאנחנו כבר יודעים למה שאנחנו יכולים לדעת. הניסוי הראה ש-ChatGPT יכול להיות באזור הזה – הוא לא תמיד יודע את התשובה מיד, אבל עם ההנחיה הנכונה, הוא יכול להגיע אליה.

זהו מסר חשוב לכולנו. שימוש בבינה מלאכותית הוא לא רק לשאול 'מה התשובה?'. העתיד הוא לשאול 'בוא נחקור את הבעיה הזו יחד'. במקום להניח שהתשובות של ה-AI תמיד נכונות, אנחנו צריכים לפתח חשיבה ביקורתית, לבדוק את המידע, לאתגר את המכונה וללמוד יחד איתה. המיומנות החשובה ביותר בעולם החדש היא לא לדעת את כל התשובות, אלא לדעת לשאול את השאלות הנכונות.