בעולם הטכנולוגיה, יש כמה שמות שכולם מכירים. יאן לקון הוא אחד מהם. הוא נחשב לאחד מ'הסנדקים של הבינה המלאכותית', מדען פורץ דרך שעזר לעצב את התחום שאנחנו מכירים היום. לאחרונה, לקון עשה צעד דרמטי שעורר גלים בכל התעשייה: הוא הודיע על כוונתו לעזוב את מטא (החברה של פייסבוק ואינסטגרם) לאחר יותר מעשור, כדי להקים חברה חדשה משלו. הסיבה? הוא מאמין שהמירוץ המטורף אחרי צ'אטבוטים כמו צ'אטג'יפיטי מוביל אותנו למבוי סתום, ושהגיע הזמן למהפכה הבאה.

למה הבינה המלאכותית של היום לא מספיק חכמה?

כדי להבין את הרעיון של לקון, בואו נדבר רגע על איך עובדים מודלים כמו GPT-4 או Llama של מטא. המערכות האלה נקראות מודלי שפה גדולים (LLMs). הן אומנו על כמויות בלתי נתפסות של טקסט מכל רחבי האינטרנט - ספרים, מאמרים, אתרי חדשות ורשתות חברתיות. הן למדו לזהות תבניות בשפה בצורה מדהימה, ולכן הן כל כך טובות בחיזוי המילה הבאה במשפט. זו הסיבה שהן יכולות לכתוב שירים, לענות על שאלות, ולנהל שיחה שנשמעת אנושית.

אבל כאן, לפי לקון, טמונה הבעיה הגדולה. הוא טוען שמודלים אלה, למרות היכולות המרשימות שלהם, אינם מבינים את העולם באמת. הם כמו תלמיד ששינן בעל פה את כל ספרי הלימוד בספרייה, אבל מעולם לא יצא החוצה. הוא יכול לצטט עובדות על כוח המשיכה, אבל אין לו שום תחושה מה יקרה אם יפיל כדור מהיד.

חכמה של חתול

לקון משתמש באנלוגיה פשוטה ומבריקה כדי להסביר את הנקודה שלו: חתול. "אנחנו לא יכולים לשחזר אפילו אינטליגנציה של חתול", הוא אמר. תחשבו על זה: כל חתול בית יכול לתכנן פעולות מורכבות. הוא יודע בדיוק איך לקפוץ מהרצפה אל השיש, תוך שהוא מחשב את המרחק, הגובה והתנופה הדרושה. הוא מבין שאם הוא יפיל כוס מהשולחן, היא תישבר. יש לו מודל פנימי של העולם הפיזי, של סיבה ותוצאה. למודל שפה, לעומת זאת, אין שום הבנה כזאת. הוא יכול לכתוב סיפור על חתול שקופץ, אבל הוא לא מבין את פעולת הקפיצה.

הצעד הבא: 'מודלי עולם' שלומדים כמו תינוק

אז מה הפתרון שלקון מציע? קוראים לזה 'מודלי עולם' (World Models). הרעיון הוא לבנות מערכות AI שלא לומדות רק מטקסט, אלא מנתונים חושיים – בעיקר וידאו. בדיוק כמו שתינוק לומד על העולם.

לקון מציין שילד בן ארבע כבר חווה כ-16,000 שעות של ערות, שבמהלכן הוא רואה, שומע ונוגע בעולם. כמות המידע שהמוח שלו מעבד דרך החושים עצומה, והיא זו שמאפשרת לו לבנות מודל פנימי של חוקי הפיזיקה, של התנהגות אובייקטים ושל קשרים סיבתיים. הוא לומד שאם הוא מרפה מצעצוע, הוא נופל. שאם הוא דוחף קובייה, היא זזה. זו למידה עמוקה ואמיתית.

'מודל עולם' ישאף לעשות בדיוק את זה. הוא 'יצפה' באלפי שעות וידאו של העולם האמיתי, וילמד לחזות מה יקרה הלאה. למשל, אם הוא רואה סרטון של אדם מחזיק כוס זכוכית ומקרב אותה לקצה השולחן, המודל יוכל לחזות שאם האדם ירפה מהכוס, היא תיפול ותתנפץ. היכולת הזו לחזות את תוצאות הפעולות היא הבסיס לתכנון, להגיון ולהבנה אמיתית. גישה זו נקראת גם 'בינה מלאכותית מגולמת' (Embodied AI), כי היא שואפת לתת ל-AI סוג של 'גוף' וחושים וירטואליים כדי ללמוד על העולם.

למה לעזוב חברה ענקית כמו מטא?

המעבר של לקון להקמת סטארט-אפ משלו מסמן ויכוח עמוק שמתרחש כרגע בכל תעשיית ה-AI. מצד אחד, חברות ענק כמו מטא, גוגל ו-OpenAI נמצאות במירוץ לייצר מוצרים רווחיים ושימושיים עכשיו. מודלי שפה הם הצלחה מסחרית אדירה, והלחץ למכור ולהתקדם מהר הוא עצום.

מצד שני, לקון מייצג את הגישה המדעית ארוכת הטווח. הוא מאמין שבניית 'מודלי עולם' היא הדרך להגיע לבינה מלאכותית כללית (AGI) – AI עם יכולות הבנה והסקה דומות לאלו של בני אדם. אבל זו משימה מורכבת שדורשת סבלנות ומחקר של שנים, אולי אפילו עשור. בחברה שצריכה להציג רווחים למשקיעים בכל רבעון, קשה לפעמים להצדיק פרויקט מחקר כל כך ארוך. הקמת חברה עצמאית תיתן ללקון את החופש לחקור את החזון שלו, בלי הלחצים של תאגיד ענק.

מה זה אומר לגבי העתיד שלנו?

הוויכוח הזה לא אומר שצ'אטבוטים ייעלמו. הם ימשיכו להשתפר ולהיות חלק מחיינו. אבל המהלך של לקון מזכיר לנו שהם כנראה רק שלב אחד באבולוציה של הבינה המלאכותית. אם החזון שלו יתממש, הדור הבא של ה-AI יהיה שונה לחלוטין. הוא יוכל להניע רובוטים שיבצעו משימות מורכבות בבית חולים או במפעל, לתכנן מכוניות אוטונומיות שמבינות את הסביבה שלהן ברמה עמוקה, ואולי אפילו לעזור למדענים לפתור בעיות מורכבות על ידי הרצת סימולציות של העולם הפיזי.

הסיפור של יאן לקון הוא סיפור על מדען אמיץ שמוכן ללכת נגד הזרם למען רעיון גדול שהוא מאמין בו. זהו תזכורת מרגשת שהמהפכות הגדולות ביותר במדע ובטכנולוגיה מתחילות לעתים קרובות משאלה פשוטה: "האם יש דרך טובה יותר?"