"עוד 5-10 שנים ה-AI יוכל להחליף אותנו"

הבינה המלאכותית שינתה ועודנה משנה את העולם, אבל נבואות הזעם של כל אלה הטוענים שהיא תחליף לגמרי את בני האדם ותביא לשיעור אבטלה של 100% רחוקים מלראות את הנבואה שלהם מתגשמת. עם זאת, ייתכן ובעוד מספר שנים העולם כבר ייראה אחרת: "הבינה המלאכותית היום מאוד מתקדמת, אבל עדיין יש מקומות בהם היא לא יכולה להחליף בן אדם", אמר דמיס חסאביס, מנכ"ל DeepMind, חברת הבת של גוגל שמתמקדת במחקר של בינה מלאכותית.

מה שחסאביס מתאר הוא AGI (Artificial General Intelligence), בינה מלאכותית כללית, כלומר מערכת שיכולה לבצע כל משימה שבן אדם מבצע בצורה שווה או יותר טובה, למרות שלדבריו דרוש עוד הרבה מחקר על מנת להגיע לרמה הזו, הוא סבור שאנחנו עשויים לראות מערכות כאלה כבר עוד 5-10 שנים.

הדעות חלוקות - מתי באמת נגיע ל-AGI?

חסאביס נחשב למתון ביחס לבכירים אחרים בתעשייה - דאריו אמודאי, מנכ"ל חברת הבינה המלאכותית Anthropic, אמר בכנס הכלכלה העולמי בדאבוס בינואר כי לדעתו נוכל לראות אינטיליגנציה מלאכותית ש"עולה על רוב בני האדם ברוב המשימות" בתוך שנתיים-שלוש בלבד.

בכירים אחרים בענף העריכו כי המהפכה הזו תגיע אפילו מוקדם יותר - ג'יטו פאטל, סמנכ"ל המוצר של סיסקו, אמר כי כבר במהלך 2025 נראה סימנים ממשיים ל-AGI. "אנחנו לא מדברים על שנים רבות קדימה, זה ממש מעבר לפינה", טען פאטל. גם אילון מאסק טען בשנה שעברה כי AGI תהיה זמינה כבר בשנת 2026. מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, ציין כי אנחנו צפויים להגיע למצב הזה ב"עתיד היחסית קרוב".

• לקראת דוחות אינטל: איך המכסים צפויים להשפיע?
• למה לצפות בדוחות גוגל?

מה חסר כדי להגיע ל-AGI?

חסאביס טוען שהאתגר המרכזי בפיתוח AGI הוא להביא את המערכות הקיימות לרמת הבנה עמוקה של ההקשרים בעולם האמיתי. לדבריו, בעוד שניתן לפתח מערכות שמסוגלות לבצע משימות מורכבות יחסית, היישום של יכולות כאלה בעולם האמיתי הוא משימה קשה בהרבה.

"השאלה היא עד כמה מהר נוכל לשפר את יכולות התכנון וההתנהגות של המערכות, כך שניתן יהיה ליישם אותן בעולם האמיתי, לצד מודלים שמבינים את הסביבה שלנו", אמר חסאביס. "השגנו התקדמות משמעותית עם מודלים של הבנת העולם בשנים האחרונות, אבל האתגר כעת הוא לשלב אותם עם אלגוריתמים מתקדמים של תכנון וקבלת החלטות".

חסאביס ותומאס קוריאן, מנכ"ל חטיבת הענן של גוגל, ציינו כי אחת המגמות המשמעותיות ביותר בתחום היא פיתוח מערכות AI מרובות-סוכנים (multi-agent systems). ב-DeepMind מתמקדים בין היתר בפיתוח סוכני AI שיוכלו לתקשר ולשתף פעולה כדי לפתור בעיות מורכבות. דוגמה לכך היא המחקר שביצעה החברה על משחק האסטרטגיה "סטארקראפט", שבו למדו סוכני AI לשתף פעולה ולעבוד ביחד.

• סין מחזרת אחרי אירופה במטרה לשבור את היחסים מול ארה"ב - אל תזלזלו בתוכנית שלה
• וול סטריט צפויה לעלות; אסיה בעליות
• תוכן שיווקי "הקרנות הפאסיביות מהוות 60% מהענף"

קוריאן הסביר כי עולם ה-AI נע לכיוון שבו סוכנים יוכלו לתקשר זה עם זה באופן שיאפשר להם לפתור משימות מורכבות יותר: "ברגע שתהיה לנו מערכת שבה סוכנים מסוגלים להבין אילו כלים הם צריכים ולהשתמש בהם בהתאם, נראה קפיצה משמעותית ביכולות הבינה המלאכותית", אמר.