AI-שלמות

**AI-שלמוּת** (באנגלית: **AI-complete**) הוא מושג המתייחס לבעיות הקשות ביותר בתחום הבינה המלאכותית. אלו מכונות באופן לא רשמי AI-שלמוֹת (AI שלם) או AI-קשוֹת (AI קשה). כינויים אלו מרמזים על כך שהקושי הכרוך בבעיות החישוביות הללו, בהנחה שהבינה היא חישובית, מקביל לפתרון בעיית הבינה המלאכותית המרכזית - הפיכת מחשבים לאינטליגנטיים ברמה מקבילה לזו של אנשים - רמה, המכונה גם "בינה מלאכותית חזקה". כינוי בעיה כ-AI-שלמה משקף גישה שלפיה לא ניתן לפתור אותה על ידי שימוש באלגוריתם פשוט מסוים.

על פי ההשערה, בעיות AI-שלמות כוללות ראייה ממוחשבת, הבנת שפה טבעית, והתמודדות עם נסיבות בלתי צפויות במהלך פתרון של כל בעיה בעולם האמיתי.

בימינו, בעיות AI-שלמות לא ניתנות לפתרון באמצעות טכנולוגיית מחשב מודרנית בלבד, ודורשות בנוסף לכך חישוב אנושי. חישוב אנושי יכול להיות שימושי, לדוגמה, בכדי לזהות נוכחות של בני אדם, כפי שמנגנון ה-CAPTCHA מבצע, ולסייע באבטחת מחשבים בכדי להערים על מתקפות סייבר.

## היסטוריה
את המונח טבעה פָניה מוֹנטָלבוֹ באנלוגיה לבעיות NP-שלם ו-NP-קשה מתורת הסיבוכיות המתארות באופן פורמלי את המחלקה המפורסמת ביותר של בעיות קשות בתחום. ניתן לזהות שימושים ראשוניים במונח בעבודת הדוקטורט של אריק מוּלר משנת 1987 וכן במילון בשם "JargonFile" שנכתב על ידי אריק ס. ריימונד בשנת 1991. המילון הכיל מונחי סלנג של האקרים ומתכנתים ששימש מפתחי תוכנה.

## בעיות AI-שלמות
ההשערה היא שבעיות AI-שלמות כוללות:
* ביקורת עמיתים בעזרת AI - בעיה הכוללת הבנת שפה טבעית מורכבת, חשיבה אוטומטית, הוכחת משפט אוטומטית ומערכת מומחית ללוגיקה רשמית.
* בעיות בונגרד (Bongard problems)
* ראייה ממוחשבת (ותת-בעיות כגון זיהוי עצמים)
* הבנת שפה טבעית (Natural-language understanding) ותת-בעיות כמו כריית טקסט, תרגום מכונה, הבחנה בין מילים.
* נהיגה אוטונומית (Autonomous driving)
* התמודדות עם נסיבות בלתי צפויות במהלך פתרון של כל בעיה בעולם האמיתי, בין אם מדובר במשימת ניווט, תכנון או אפילו סוג של הסקת מסקנות המופקות ממערכות מומחות.

### תרגום מכונה

כדי לתרגם במדויק, למכונה חייבת להיות יכולת להבין את הטקסט. כמו כן, למכונה חייבת להיות יכולת לעקוב אחר הטיעון של המחבר, ולכן חייבת להיות לה יכולת הנמקה מסוימת. בנוסף, חייב להיות לה ידע מקיף אודות העולם בכדי לדעת במה הטקסט דן - לכל הפחות, המכונה חייבת להכיר את כל העובדות שסביר שידע מתרגם אנושי ממוצע, בהתאם לרוח הדברים ולזמן בו נכתבו.

חלק מהידע הזה ניתן בתצורה של עובדות הניתנות לייצוג מפורש, אך חלקו אינו מודע וקשור באופן הדוק לגוף האדם: לדוגמה, ייתכן שמכונה תצטרך להבין איך אוקיינוס גורם לאדם להרגיש כדי לתרגם במדויק מטפורה מסוימת בטקסט. כמו כן, עליה לבנות מודל הכולל את מטרותיהם, כוונותיהם ומצביהם הרגשיים של המחברים כדי לשחזר אותם במדויק בשפה חדשה. כלומר, המכונה נדרשת למגוון רחב של מיומנויות אינטלקטואליות אנושיות, לרבות נימוק, ידע בריא ואינטואיציות העומדות בבסיס תנועה ותמרון, תפיסה ואינטליגנציה חברתית.

לפיכך, ההערכה היא כי תרגום מכונה היא בעיה AI-שלמה: תרגום מכונה עשוי לדרוש בינה מלאכותית חזקה כדי להגיע לרמת תרגום אנושית.

## שברירות של תוכנה
שברירות של תוכנה (Software brittleness), מתייחסת לקושי הגובר לתיקון מערכות מחשב ישנות הנחשבות כאמינות אך כושלות כאשר ניתנים להן מקורות מידע לא רגילים או שונים מהצפוי.

מערכות בינה מלאכותית קיימות יכולות לפתור גרסאות פשוטות מאוד ו/או מוגבלות של בעיות AI-שלמות, אך הן לא יכולות לפתור גרסאות של אותה הבעיה המוצגות בהכללה מלאה.

כאשר חוקרי בינה מלאכותית מנסים "להרחיב" את המערכות שלהם כדי להתמודד עם מצבים מורכבים יותר בעולם האמיתי, התוכנות נוטות להיות שבריריות יתר על המידה. ללא ידע אנושי המתבטא בשכל ישר או בהבנה בסיסית של מצב, הן נכשלות כאשר מתחילות להופיע נסיבות בלתי צפויות מחוץ להקשר הבעיה המקורית.

כשבני אדם מתמודדים עם מצבים חדשים בעולם, הם נעזרים ביכולתם לדעת למה לצפות: הם מכירים את הדברים סביבם, יודעים מדוע הם שם, מבינים מה הם צפויים לעשות וכן הלאה. הם יכולים לזהות מצבים חריגים ולהסתגל בהתאם. למכונה ללא בינה מלאכותית חזקה אין כישורים אחרים עליהם ניתן להסתמך.

במאי 2022, DeepMind, חברת-בת של IBM פרסמה עבודה שבה תוארה הכשרה של מודל אחד לביצוע מספר דברים בו זמנית. המודל, ששמו גאטו (Gato), יכול "לשחק אטארי, להוסיף כיתוב לתמונות, לשוחח, לערום קוביות בעזרת זרוע אמיתית של רובוט והרבה יותר, להחליט על סמך ההקשר האם להפיק טקסט, לחבר מומנטים של כוח, ללחוץ על כפתורים או להפיק קטעי קוד פנימיים אחרים".

## הערות שוליים

קטגוריה:בינה מלאכותית
קטגוריה:בעיות חישוביות