איך מפתחים בינה מלאכותית בלי להבין מהי בינה?

1. שליחות קטלנית. לפני קצת יותר מעשור השאלה מהי בינה מלאכותית (AI) היתה נענית בתשעה מתוך עשרה מקרים בתיאור של ישות רובוטית שמשלבת בין סיפורי אסימוב לסרטי "שליחות קטלנית". הפניית אותה שאלה היום תספק מענה בסגנון "הדרך שבה פייסבוק יודעת אילו פרסומות להציג לי". שתי התשובות נכונות, וההבדל ביניהן מעיד מה קורה כשעוברים מרעיון מופשט ליישום במציאות.

2. אינטליגנציה. האופן שבו ספרות המדע הבדיוני תופסת את רעיון הבינה המלאכותית, כפי שהוא בא לביטוי בסרטים כמו "בלייד ראנר", נובע מההנחה שכדי ליצור אינטליגנציה מלאכותית צריך ראשית להבין מהי אינטליגנציה אנושית. תפיסה זו שלטה בתחום הבינה המלאכותית מאז טביעת המושג בשנות החמישים. זו שאלה פילוסופית מרתקת, אך היא מובילה למעט מאוד יישומים מעשיים. לכן, בשנות השמונים המוקדמות הפוקוס עבר למערכות מעשיות.

3. מנות קטנות. אחרי כמעט 30 שנות מחקר ומעט מאוד התקדמות, חוקרים ומפתחים רצו להראות תוצאות. כדי לעשות זאת הם פרטו את שאלת הבינה המלאכותית למנות קטנות ועברו להתמקד בפרויקטים ספציפיים, כמו למשל מערכות שליטה צבאיות עבור סוכנות דרפ"א של מחלקת ההגנה האמריקאית. ציון הדרך המשמעותי ביותר בהתקדמות המחקר היתה ככל הנראה הצגת "כחול עמוק", מחשב השחמט של IBM שהיה הראשון לנצח את אלוף העולם באותה עת, גארי קספרוב.

4. חישוב, לא חשיבה. "כחול עמוק" לא הציע חשיבה אלא כוח חישוב; הוא לא פיתח אסטרטגיה אלא בחן אלפי מהלכים אפשריים ובחר במוצלח מביניהם. גם אם "כחול עמוק" ניצח כל יריב אנושי, הוא לא הציע תשובה לשאלה כיצד אנשים משחקים שחמט. אך הוא כן הביא לזינוק בשווי מניית IBM והכתיב את עתיד הבינה המלאכותית.

5. למידת מכונה. כמעט כל טכנולוגיה חדשה בשוק כיום משתמשת בבינה מלאכותית. החל מסייענים חכמים כמו סירי של אפל ואלקסה של אמזון, דרך פלטפורמת ווטסון של IBM ועד לפיתוח הרכב האוטונומי. אך כשמפתחים מדברים על בינה מלאכותית, הם לרוב מדברים על דברים כמו למידת מכונה (שמתייחסת ליכולת המערכת לשפר ביצועים בכוחות עצמה), או לזיהוי של שפה וטקסט. השאלה כיצד בני אדם חושבים נותרה נחלתם של כותבי המדע הבדיוני ומרצים במחלקות לפילוסופיה.