חורף של בינה מלאכותית

חורף של בינה מלאכותית (באנגלית: AI Winter) הוא מונח המתאר תקופות בהן המימון, העניין הציבורי וקצב הפיתוח של הבינה המלאכותית האטו באופן משמעותי, לעיתים עד כדי קיפאון. בהיסטוריה של התחום מקובל למנות מספר "חורפים" כאלה, בעיקר בשנות ה-70 של המאה ה-20 ובסוף שנות ה־80–90. החל שנות ה-20 של המאה ה-21 מתוארת התקופה הנוכחית לעיתים כ"אביב" של הבינה המלאכותית, המאופיין בפריחה מחודשת של מחקר, שימושים מסחריים והשקעות רחבות היקף בתחום.

 מקור ומשמעות המונח 
המונח "חורף של בינה מלאכותית" (באנגלית: AI Winter) נשאל מהביטוי "חורף גרעיני" – תיאוריה מתקופת המלחמה הקרה שלפיה שימוש נרחב בנשק גרעיני יסתיר את השמש בעננים של עשן ואבק, יגרום לצניחה חדה בטמפרטורות הגלובליות, ולקיפאון כדור הארץ. בדומה לכך, "חורף של בינה מלאכותית" מתאר תקופות של קיפאון בתחום: ירידה בהשקעות, סגירת פרויקטים, דעיכה במחקר ובחדשנות, וכן ירידה בעניין הציבורי והתקשורתי.

המונח הופיע לראשונה בפומבי בשנת 1984, במסגרת דיון בכנס השנתי של האגודה האמריקאית לבינה מלאכותית (AAAI). החוקרים רוג'ר שנק ומרווין מינסקי, שכבר חוו את "החורף" של שנות ה־70, התריעו בפני הקהילה העסקית שההתלהבות הגואה מבינה מלאכותית בתחילת שנות ה־80 יצאה מכלל שליטה, וכי האכזבה הבלתי נמנעת תגרור תגובת שרשרת. הם תיארו תהליך המזכיר "חורף גרעיני": תחילה פסימיות בקרב חוקרי התחום, אחריה פסימיות בתקשורת, ולאחר מכן קיצוצים חריפים במימון ולבסוף דעיכה ניכרת במחקר.Umbrello, S. (2021). "AI Winter". In P. Frana & M. J. Klein (eds.), Encyclopedia of Artificial Intelligence: The Past, Present, and Future of AI. ABC-CLIO. זמינות מקוונת: research.tudelft.nl

 חורפי עבר של בינה מלאכותית 
בעבר התרחשו מספר חורפים של בינה מלאכותית:

 החורף הראשון – שנות ה-70 
החורף הראשון התרחש בין השנים 1974-1980. בשנות ה־60 נבנו ציפיות גבוהות מאוד לגבי היכולת של מחשבים להבין שפה טבעית ולפתור בעיות מורכבות. בארצות הברית הסוכנות הצבאית לפרויקטים מחקריים מתקדמים (DARPA) השקיעה סכומים ניכרים בפרויקטים שאמורים היו להביא לפריצות דרך, למשל בתרגום מכונה, רובוטיקה ואלגוריתמים מתקדמים. אלא שהתקדמות ממשית לא הגיעה בקצב שציפו לו. בשנת 1966 פורסם בארצות הברית דו"ח "ALPAC", שקבע כי פיתוח תרגום מכונה מתנהל באיטיות רבה וללא תוצאות משכנעות. שנים אחדות לאחר מכן, בבריטניה, דו"ח ליית'ילד (Lighthill Report, 1973) הגיע למסקנה דומה לגבי חוסר התועלת של השקעות רחבות בבינה מלאכותית. בעקבות דוחות אלה הופסקו מענקי מחקר מרכזיים, המעבדות הצטמצמו, וחוקרים רבים עזבו את התחום או עברו לתחומים משיקים.

ישנם חוקרים, בהם ההיסטוריון תומאס הייג' (Thomas Haigh), הטוענים כי לא התקיים "חורף ראשון" אמיתי: לדבריהם, בשנות ה־70 לא נרשמה ירידה דרמטית במימון או במחקר, אלא המשך פעילות שוטפת ואף הקמה של מרכזי מחקר חדשים.

 החורף השני – שנות ה-80 וה-90 
חורף השני התרחש בין השנים 1987-1993. לאחר דעיכת התקוות הקודמות, התעורר גל חדש של אופטימיות סביב מערכות מומחה (Expert Systems), שנועדו לחקות את דרך החשיבה של מומחים אנושיים באמצעות כללי ידע מפורשים. התעשייה השקיעה מיליארדים במערכות כאלה, והממשלות, כולל יפן עם פרויקט "המחשב מהדור החמישי", הציבו יעדים שאפתניים. אלא שבפועל המערכות התגלו כמוגבלות: הן היו יקרות מאוד, דרשו תחזוקה מורכבת, ולא הצליחו לספק את היכולת הגמישה שהובטחה.Giuliano Giacaglia, Making Things Think: How AI and Deep Learning Power the Products We Use, Holloway, פרק: "The Second AI Winter (1987–1993)". זמינות מקוונת: holloway.com לקראת סוף שנות ה־80 התפוצצה הבועה: השקעות קרסו, חברות AI נסגרו, ומחקר אקדמי שוב נקלע למצוקת תקציב. גם התקשורת והציבור הרחב איבדו עניין, והמונח AI Winter התקבע סופית כשם לתיאור אותה אווירה של קיפאון ונסיגה.

לתופעה זו הייתה השפעה גם בישראל. ב־1985 חברות מקומיות ניסו לפתח מערכות חכמות שביקשו להשתלב בגל ההתלהבות סביב מערכות מומחה ולפתח מוצרים מקומיים. בשנת 1987 פורסמה במעריב שעסקה בשילוב נושאי בינה מלאכותית במערכת ההוראה, ובמסגרתה דווח על כנס מיוחד למורי מחשבים שבו נדונו תפקידה העתידי של הרשת הממוחשבת בבתי־הספר והאפשרויות לשלב כלים חכמים בהוראה. עם זאת, בדומה למגמה הבינלאומית, גם בישראל ההתלהבות דעכה בהמשך העשור, חלק מהחברות נאלצו להיסגר או לשנות כיוון עסקי, והתחום דעך בהדרגה מסדר היום הציבורי והמקצועי.

 הגורמים לחורף של בינה מלאכותית 
היווצרותם של "חורפי בינה מלאכותית" נובעת משילוב של מספר גורמים החוזרים על עצמם לאורך ההיסטוריה של התחום:
 ציפיות מוגזמות שלא התממשו – בכל אחד מגלי ההתלהבות, מחקרי הבינה המלאכותית זכו להבטחות גדולות מצד חוקרים, תעשייה וממשלות, אשר תיארו עתיד שבו מחשבים יוכלו לבצע משימות מורכבות בדומה לבני אדם. כאשר ההבטחות לא מומשו במועד הצפוי, נוצרה תחושת אכזבה שהובילה לירידה חדה במימון ובעניין הציבורי.
 מגבלות טכנולוגיות מובנות – מערכות מומחה (Expert Systems), שהיו במרכז ההתלהבות של שנות ה־80, התבררו כ"שבריריות": הן הצליחו לפתור בעיות מוגדרות וצרות, אך דרשו תחזוקה יקרה, לא למדו באופן עצמאי, ולא הצליחו להתמודד עם מצבים חדשים. מגבלות אלה גרמו לאובדן אמון ביכולת המערכות לספק מענה כללי יותר.
 שינויים בשוק המחשוב תרמו למשבר – בשנות ה־80, למשל, מחשבים כלליים וחזקים יותר (כמו אלו של IBM ו־Apple) הפכו לזולים ונגישים, ובכך פגעו ישירות בשוק המחשבים הייעודיים ל־AI (LISP machines), שנחשב עד אז לתשתית המרכזית של התחום.
 קיצוצי מימון ממשלתיים ומחקריים העמיקו את המשבר – פרויקטים לאומיים גדולים, כגון פרויקט "המחשב מהדור החמישי" ביפן ותוכנית Strategic Computing Initiative בארצות הברית, לא עמדו בציפיות, מה שהוביל להפסקת ההשקעות ולהפחתה חדה במימון מחקרי.

 אביב של בינה מלאכותית 
בהפוך מ"חורף הבינה המלאכותית", שבו התחום נקלע לקיפאון וצמצום השקעות, "אביב הבינה המלאכותית" מתאר תקופות של פריחה מחודשת – עלייה בהשקעות, עניין ציבורי, ופריצות דרך מחקריות וטכנולוגיות.

בשנות ה־90 וה־2000 התחולל מהפך טכנולוגי רחב היקף עם צמיחת האינטרנט, הופעת מאגרי דאטה נגישים ועלייה בכוח המחשוב. תנאים אלה אפשרו מעבר מלוגיקה נוקשה ומערכות מומחה לשיטות של למידת מכונה הסתברותית, והניחו את היסודות לעליית למידת מכונה (Machine Learning) ולמידה עמוקה (Deep Learning).

בתחילת שנות ה־2010 נרשמו הצלחות משמעותיות, ובראשן פריצת הדרך של AlexNet בשנת 2012, שזכתה בתחרות ImageNet והוכיחה את העוצמה של רשתות נוירונים עמוקות (למידה עמוקה – Deep Learning). הצלחה זו סימנה את המעבר מבינה מלאכותית ניסיונית לטכנולוגיה בעלת יכולת מעשית רחבת היקף.

בתחילת שנות ה-2020 נכנסה הבינה המלאכותית לאביב חסר תקדים. הופעת הבינה המלאכותית היוצרת (מודלים מחוללי טקסט, קול ותמונה) יצרה פריחה אדירה הן במחקר והן בשימושים מסחריים. במקביל, זוהי התקופה המזוהה כתקופת ההשקעות הגדולה ביותר בתולדות התחום: משקיעים פרטיים, קרנות הון סיכון וחברות טכנולוגיה גלובליות הפכו את ה־AI לאחד ממוקדי ההשקעה המרכזיים בעולם. תקופה זו נמשכת גם בהווה, והיא ממשיכה לעצב מחדש את שוקי הטכנולוגיה, הכלכלה והחברה.

 ראו גם 
 היסטוריה של הבינה המלאכותית
 למידת מכונה
 למידה עמוקה
 בינה מלאכותית יוצרת

 הערות שוליים 

קטגוריה:בועות כלכליות