AI, בינה מלאכותית, Gpt מול Google, איך ה GPT חושב? איך ה GPT יודע מה לענות? איך המציאו את ה GPT? לאן ה AI מתפתח? איזה מקצועות יעלים ה AI? פחד מפיטורים בגלל AI, מה AI לא יודע לעשות? איך ה AI חושב? מי לא מפחד מ GPT? האם AI יחליף מתכנתים? איזה מקצועות ייעלמו בגלל AI? האם AI יכול להחליף אותך? AI ומיומנויות רכות, AI ותקשורת בין אישית, איך נוצרות הזיות AI? איך נוצרות הזיות בינה מלאכותית? איזה מקצועות AI יחליף? מכירות עם AI, אוטומציה עם AI
והפעם אני אסביר על ההתפתחות של הבינה מלאכותית / AI /GPT וחבריו. ואסביר איך הם התפתחו? איך הגיע Google לעולם ואיך ולמה ה GPT עבר אותו? איך בעצם עובד ה AI? איך ה GPT יודע מה לענות? מה נקודת התורפה של ה AI? מה יותר קשה ל AI לעשות? וכפועל יוצא מכך, איך להתמודד עם תחרות של ה AI בך כבן אדם? ועוד.
איך הכל התחיל? Google מול gpt - מה מהות ההבדל?
איך התחיל Google?
אז לפני המון שנים, המציאו את האינטרנט... לאחר מכן היו אינדקסים של אתרי אינטרנט, שבהם היו מרוכזים רשימות של אתרי אינטרנט לפי נושאים. האתרים האלו עזרו לגולש לאתר מידע באינטרנט. מפה לשם, הגיע google ושבר את כל עולם האינטרנט, בכך שהוא בעצם הפך להיות מנוע החיפוש הגדול ביותר בעולם.
היתרון הגדול שהביא גוגל לעולם, הוא היכולת שלו לאגור לזכור ולשמור המון מידע, ברמה הבסיסית ביותר. גוגל היה בעצם מסד נתונים / מאגר מידע, שאגר לתוכו המון מידע ושאיפשר לבצע חיפושים על המידע שיש בו. במילים אחרות, היתרון הגדול והחידוש הגדול שהביא גוגל, הוא כמות המידע שהוא יודע לשמור ולבצע עליו חיפושים. זה כמובן הפך את האינדקסים של האתרים, ללא רלוונטיים, כי בגוגל יש יותר מידע מאשר בהם.
יחד עם זאת, מהי נקודת התורפה של גוגל? נקודת התורפה שלו היא, שהוא לא באמת "מבין" מה כתוב בכל אותם מאגרי מידע שהוא מכיר. אומנם יש לו המון מידע, אבל הוא לא "באמת" מבין מה כתוב בהם.
אז בהתחלה, החיפושים בגוגל עבדו בצורה הפשוטה והבסיסית ביותר. שהוא הציג לגולש את כל המקומות שבהם הופיע במדויק מה שהאדם חיפש AS IS כמו שהוא, חיפוש פשוט ומדויק. ואיך גוגל ידע איזה אתר הכי רלוונטי? גם זה בהתחלה היה נעשה בצורה הפשוטה ביותר, של היכן הביטוי מופיע הכי הרבה פעמים, בהכי הרבה ווריאציות / דפים באתר וכולי.
מפה לשם, החיפוש של גוגל השתפר, גם בכך שהוא התחיל לבצע חיפוש שהוא יותר מורפולוגי, דהיינו, לפי המשמעות של המילים / מילים נרדפות וכיו"ב, ולא רק לפי המילה עצמה. וגם הדירוג של האתרים, הפך להיות כאילו יותר "הגיוני", לפי כל מיני שיטות חישוב שונות.
אבל בשום שלב, הרובוט של גוגל, לא באמת "הבין", מה שאלו אותו ומה הוא ענה. גם כשהוא השתפר בתוצאות שהוא הציג, הוא לא באמת "הבין" את השאלה ולא את התשובה.
איך התחיל Gpt?
ואז הגיע ה GPT וחבריו. מה שהוא בעצם ידע לעשות, שגוגל לא ידע לעשות, זה "להבין" את מה ששואלים אותו וגם "להבין" את המידע שהוא מכיר שקיים באינטרנט וכיו"ב. ובהתאם לזה לתת תשובות באיכות יותר טובה, מהאיכות של התשובות שגוגל מביא.
בפועל ל GPT יש גישה לפחות מידע מאשר לגוגל. אבל ה GPT מביא תשובות יותר טובות, כי יש לו את היתרון של היכולת לחשוב ולהבין, ביחס לרובוט של גוגל, שהוא "חמור נושא ספרים". שאומנם יש לו הרבה מידע, אבל הוא לא באמת מבין שום דבר.
במילים אחרות, ל GPT יש פחות מידע ביחס לגוגל, אבל יותר יכולת חשיבה והבנה ביחס לגוגל. במילים אחרות פריצת הדרך של GPT נעשתה בזכות יכול ההבנה של ה AI ולא בזכות היכולת לאגור עוד מידע או היכולת להציג את התוצאות יותר מהר וכולי.
מכאן כבר ניתן להבין, שככל שאתה כבן אדם, יש לך יתרון של מידע / זיכרון, ככה ה GPT יש יותר סיכוי שהוא יחליף אותך, ביחס למצב שבו היתרון שלך הוא, שאתה יודע לחשוב, הרבה יותר ממה שאתה זוכר / מכיר דברים. במילים אחרות, האם היתרון שלך, הוא הידע שלך, או יכולת החשיבה והניתוח שלך.
איך עובד ה AI?
אז בעיקרון, ה AI הוא מחשב והוא לא באמת "מבין" מה שמדברים איתו. אבל נראה שכן, שהוא מבין. אז איך זה עובד? אז בעיקרון יש לזה כל מיני הסברים, אבל צריכים לדעת שהרובוט יכול לעבוד רק על תהליכים שאפשרי לעשות להם אוטומציה, דהיינו, רק על תהליכים שאפשרי להפוך אותם לאוטומטיים. מה הכוונה?
מה זה אוטומציה?
הכוונה היא, שיש בעולם שלנו כל מיני תהליכים, שכדי למחשב (להפוך לממוחשב) אותם, לשם כך קודם כל צריכים להבין את החוקיות שלהם ואיך הם פועלים. ככה בעצם עובדת כל מכונה באשר היא. כל המכונות שאנחנו מוקפים בהן, כולן עובדות על אוטומציה. דהיינו, לקחו תהליך כלשהו, לדוגמה לטאטא אבק מהרצפה בבית, פרקו את התהליך הזה לחלקים, בנו חוקיות כלשהי, ואז המציאות את השואב האבק הרובוטי, שיעשה את זה באופן אוטומטי. במילים אחרות, הרובוט לא יודע להפעיל "שיקול דעת", אבל הוא כן יודע לעשות דברים באופן אוטומטי.
אז אם לדוגמה נוכל להפוך את התהליך של זיהוי תמונה, לדעת כמה חתולים יש בה, הרי שבעצם נוכל לעשות אוטומציה לדבר הזה וליצור AI של ראיה ממוחשבת.
איך ה AI יודע מה לענות?
גם מה שנראה שה GPT מבין מה ששואלים אותו ומדברים איתו, גם כאן יש עניין של אוטומציה. ה AI יודע להעריך באמצעות כל מיני חישובים סטטיסטיים, מה אמורה להיות המילה הבאה שהוא אמור לענות, בהתאם למה שדיברו איתו. ולכן נראה שהוא עונה תשובות "הגיוניות". דהיינו, ל AI יש גישה להמון מידע והוא יודע לנתח באופן ממוחשב, מה ההסתברות שאחרי מילים מסוימות, יופיעו מילים אחרות כלשהן. זה כל הסיפור כולו באופן יחסי.
מה זה הזיות AI?
מפה לשם, כאשר ה AI לא באמת יודע מה אמורה להיות התשובה הנכונה, אז יש לו 2 אפשרויות. או לומר שאינו יודע, או להמציא משהו. כאשר הוא ממציא משהו, אז הדבר הזה נקרא "הזיות AI /הזיות בינה מלאכותית". שזה תוצאה של ניחושים של ה AI, כאשר הוא לא באמת "יודע" מה לענות. וגם כאן ניתן להגדיר אותו, האם שהוא ימציא תשובות שאז יהיו לו פחות הזיות, או שהוא פחות ינחש ואז ממילא הוא פחות יוכל לעזור גם בדברים שהוא כן יודע לנחש נכון.
אז מה 2 הדברים שה AI לא יודע לעשות?
אז בעיקרון יש 2 דברים שה AI לא יודע לעשות / יודע לעשות בקושי רב.
1 - להבין דבר מתוך דבר.
2 - להתמודד עם דברים שאי אפשר / קשה עד בלתי אפשרי, לעשות להם אוטומציה.
ואסביר:
להבין דבר מתוך דבר
אז בעיקרון יש דברים שכדי לדעת אותם, צריכים המון מידע כללי והמון זיכרון, אבל החישוב עצמו שצריכים לעשות כדי לדעת את המידע, הוא לא באמת מורכב. לדוגמה, איך אומרים חתול בסינית. זה משהו שכל ילד סיני יודע אותו, כי המידע עצמו לא מורכב. אבל מצד שני, צריך המון מידע כדי לדעת איך אומרים חתול בסינית.
דברים כאלו, גוגל ינצח את ה GPT וה GPT ינצח את בן האדם, כי הם מחשבים שיש להם הרבה יותר זיכרון ויכולת לאגור מידע. באופן כללי אני אומר, שבדרך כלל, היכולת לאגור מידע במוח, היא עובדת באמצעות הדמיון, שהוא ההפך של השכל, שהוא היכולת לנתח מידע בהיגיון. ובדרך כלל, יכולת הזיכרון באה על חשבון יכולת החשיבה. אבל כמובן זה עוד נושא שלם בפני עצמו (יכולת חשיבה / יכולת זיכרון).
בכל מקרה, ה GPT ינצח את גוגל, איפה שהיתרון הוא לא זיכרון אלא יכולת חשיבה. והבן אדם, ינצח את ה GPT איפה שצריך יכולת חשיבה יותר מורכבת.
ומה הופך יכולת חשיבה למורכבת? תשובה: לא כמות המידע שצריכים לדעת, אלא כמות החישובים שצריכים להבין דבר מתוך דבר, כדי להגיע למסקנה. לדוגמה נותנים לאדם כמה חתיכות מידע. והוא צריך להסיק מהן כמה מסקנות, שיובילו לכמה מסקנות אחרות, שיובילו לכמה מסקנות אחרות, כך כמה פעמים, עד שמגיעים למסקנה רצויה כלשהי. זה נקרא היכולת להבין דבר מתוך דבר.
באופן כללי, צריכים לעשות הפרדה בין מידע שכדי לדעת אותו צריכים לזכור הרבה דברים, שכאן הרובוט כנראה ינצח, לבין מידע שצריכים לעשות המון חישובים של דבר מתוך דבר, כדי לדעת אותו. כאן ה GPT התעלה על גוגל, בכך שה AI יודע לעשות חישוב, מה אמורה להיות התשובה. וזה בעצם להבין דבר מתוך דבר. דהיינו, לדעת מה אמורה להיות התשובה, לפי המון חישובים על המון מידע שיש לו. אבל עדיין הוא לא יודע לעשות חישובים יותר מידי מורכבים. וכאן האדם ינצח.
השוואת AI שונים, מי יותר טוב, איך יודעים?
בהקשר הזה, כיום יש מבחנים שמעבירים את ה AI השונים, שאמורים לבחון את היכולת של ה AI להבין דבר מתוך דבר. ובאמצעות זה מדרגים את יכולת החשיבה / יכולת ההסקת מסקנות של ה AI.
איך לשאול את ה GPT שאלות בצורה נכונה?
כמו כן, כאשר שואלים את ה AI שאלה מורכבת, והוא מתחיל להמציא תשובות, לפעמים הדרך לעזור לרובוט, היא לפרק את השאלה לחלקים. דהיינו, לשאול אותו חלק אחד של השאלה ואחר כך חלק נוסף וכולי. במילים אחרות, לא לשאול שאלות שדורשות יותר מידי יכולת חשיבה, שזה כמובן עוד נושא שלם בפני עצמו (מהנדס פרומפטים).
אז מה בעצם הבנו עד עכשיו? הבנו, שה AI באופן יחסי קשה לו לעשות חישובים של דבר מתוך דבר. ולכן מי שיפתח את השכל שלו וידע להבין דבר מתוך דבר, הרי שתמיד הוא יהיה כמה צעדים לפני ה GPT.
למה קשה לעשות אוטומציה?
אבל יש גם עוד נקודה נוספת שכדאי להכיר אותה, והיא העניין של אוטומציה. דהיינו, שבעיקרון ה AI יודע מה לענות באופן אוטומטי בהתאם לכל מיני חישובים שהוא מחשב. אבל ה AI חייב לעשות חישובים, בהתאם לכל מיני נוסחאות שנתנו לו. אבל בשביל שיהיו נוסחאות, בשביל זה צריכים חוקים. וחוקים יכולים להיות, רק איפה שיש חוקיות. וזה משהו שהרבה יותר קשה למצוא אותו בתחומים שדורשים מיומנויות רכות / מיומנויות תקשורת בין אישית / חשיבה ניהולית / חשיבה עסקית וכיו"ב.
איזה מקצועות קל ל AI להחליף את העובד?
ואסביר: בעיקרון, מה נראה שיותר קל להיות, האם יותר קל להיות איש עסקים או שיותר קל להיות מדען אטום? או יותר פשוט, האם יותר קל לנהל עסק כלשהו, או להיות מתכנת ואיש פיתוח תוכנה? אז במובן מסוים נראה, שיותר קל להיות איש עסקים / לנהל עסק. כי להיות מתכנת / מדען אטום דורש יותר שכל. אבל נחשוב על זה מנקודת המבט הבאה, מה יותר קל ל GPT להחליף, האם יותר קל לו להחליף מתכנת / מדען אטום או איש עסקים?
תשובה: יותר קל לו להחליף מדען אטום. אבל איך זה יכול להיות? מה ההיגיון בזה?
אז העניין הוא כזה: במובן מסוים, יותר קשה להיות מתכנת / מדען אטום. למה? כי אלו דברים שדורשים יותר שכל ולרוב האנשים אין יותר מידי שכל. והרבה יותר "קל" להיות איש מכירות, מאשר "מתכנת". אבל מצד שני, כל מה שקשור לתכנות / למקצועות ריאליים, בתחומים האלו, יש המון לוגיקה והמון נוסחאות. ושם הרבה יותר קל ל GPT להחליף את הבן אדם. כי בתחומים האלו, הרבה יותר קל לעשות אוטומציה.
ולכן במובן מסוים, ה GPT הוא מתכנת די טוב, במובן של כתיבת קוד. כי הוא יודע לצפות מה הגיוני שיהיה כתוב. ובמובן מסוים, או שזה עובד או שלא. והוא יודע מה לכתוב כדי שזה יעבוד.
אבל יש תחומים, שבהם אין נוסחאות ברורות, שאלו התחומים הבין אישיים. לדוגמה: מה יותר קשה להיות? מתכנת או יועץ עסקי? תשובה: יותר קשה להיות מתכנת, כי זה דורש יותר חשיבה. אבל מה יותר קשה להיות, מתכנת ממוצע, או יועץ עסקי מצוין? תשובה: יועץ עסקי מצוין, זה יותר קשה להיות, מאשר מתכנת. כי זה דורש יותר חישובים ויותר שכל מאשר מתכנת.
באיזה תחומים יש פחות נוסחאות ברורות?
מה כן כדאי לזכור, שבתחום המיומנויות הרכות / מדעי החברה, הרבה יותר קל לחשוב שמישהו הוא טוב, מאשר מה שהוא באמת טוב. וזה כי קשה ואין נוסחאות ברורות שאפשרי למדוד מי יותר טוב ממי באמת. לעומת זאת בתחומים של מדעים מדויקים, בתחומים האלו הרבה יותר קל לדעת מי יותר טוב ממי, כי יש נוסחאות יותר ברורות איך לבדוק אם משהו עובד.
ולכן, במובן מסוים, במקום שבו נמצאים המדעים המדויקים, שם יהיה יותר קשה לרוב בני האדם להתמודד, אבל שם יהיה יותר קל לרובוט להתמודד, כי זה הרבה יותר קל לרובוט, לעבוד בתחום שיש בו המון נוסחאות לבדוק דברים. לעומת זאת, אם נבקש מהרובוט לעשות לדוגמה גישור זוגי או טיפול נפשי / טיפול רגשי למישהו, כאן הרובוט יהיה פחות טוב, ממי שכן טוב בזה באמת. ולמה? כי כאן יש הרבה פחות נוסחאות בתחומים האלו, כי פחות מדובר כאן על מדעים מדויקים והחישובים כאן הרבה יותר מורכבים.
איזה מקצועות "אנושיים" ולא טכנולוגיים ה AI יחליף?
אז גם כאן צריכים להבין את הדבר הבא. והוא, ש AI לדוגמה, יכול להחליף איש מכירות גרוע. למרות שמדובר על מיומנות רכה, אבל ה AI באופן יחסי, יכול לעבוד לפי כל מיני אוטומציות ונוסחאות שיכולות להביא תוצאות יחסית טובות בממוצע. אבל ה AI יהיה לו קשה עד בלתי אפשרי, להחליף איש מכירות מאוד מקצועי. כי איש המכירות המקצועי, עושה הרבה יותר חישובים הרבה יותר מורכבים, מאשר ה AI.
עוד דבר שצריכים לקחת בחשבון, זה שאחת הסיבות שאין מספיק נוסחאות בתחומים של מדעי החברה / מיומנויות בין אישיות, זה בגלל שבאופן כללי לבני אדם, אין באמת מושג מה קורה במוח שלהם.
דהיינו, יותר קל למתכנת להסביר למה הוא בנה משהו כך ולא אחרת, מאשר לאיש מכירות שיוכל להסביר ולנתח כל מילה וכל אות שהוא אמר אותה, להסביר האם ועד כמה היה הגיוני לומר אותה, עם חישובים מדויקים ולא סתם השערות כלשהן.
ואני לא אומר שאין המון "נוסחאות" בתחומים של מדעי החברה. כי יש המון נוסחאות למכירות / לטיפול רגשי / לניהול עסקים וכיו"ב. אבל את כל האנשים שמכירים את הנוסחאות האלו ברמה הזאת, אותם בהחלט ה AI יוכל להחליף מתישהו. כי הוא ידע לצפות יותר טוב, מה בדיוק לומר, כדי לטפל בבן אדם, בהתאם לנוסחאות שיזינו אותו מראש.
אבל רוב ככל הנוסחאות בתחום מדעי ההתנהגות, רוב ככל הנוסחאות האלו, לא באמת ידועות לאף אחד. ובחלק מהמקרים, גם אין באמת נוסחאות חד משמעיות, אלא מדובר רק על הסתברות ואפשרויות שונות.
ואלו כמובן עוד נושאים אחרים, שהסברתי אותם בפני עצמם, מתי יש ומתי אין נוסחאות חד משמעיות לכל מיני דברים.
האם ה AI יכול להיות יותר חכם ממי שהמציא אותו?
במילים אחרות, ה AI לא יכול להיות יותר "חכם" ממי שהמציא אותו. הוא יכול לזכור יותר ולדעת יותר, אבל לא להבין יותר מאשר מי שלימד את ה AI "לחשוב". ולכן ה AI יכול לנצח את מי שהמציא אותו, אם בשביל התשובה צריך יותר זיכרון. אבל לא אם צריך יותר יכולת חשיבה ויותר יכולת הסקת מסקנות.
ומאחר שרוב בני האדם, לא באמת מבינים איך הם בעצמם חושבים ולמה אני חושב דווקא כך ולא אחרת. לכן, הרבה יותר קשה ללמד את ה AI להחליף את בני האדם, בתחומים שבהם בני אדם בעצם לא מבינים כל כך טוב את עצמם. לעומת מקצועות ההייטק, ברמות הנמוכות, ששם יש המון נוסחאות ויותר קל ללמד את ה GPT איך לכתוב קוד בצורה נכונה. כי שם יותר ברור מה הנוסחה הנכונה, ביחס לתהליכים אחרים שרוב בני האדם לא מבינים את עצמם.
לסיכום:
ה AI בהחלט יחליף את כל מה שהיכולת תלוי בעיקר בזיכרון וכל דבר שניתן לעשות לו אוטומציה. ככל שהמשימה פחות מורכבת מבחינת חשיבה, ככה ה AI יחליף אותה, ברמת העיקרון.
ולכן ההצעה היא, לפתח את השכל / לפתח את המוח / לפתח את החשיבה באופן כללי בכל תחום. כי בסופו של דבר, זה היתרון שלך על פני ה AI.
איך הכל התחיל? Google מול gpt - מה מהות ההבדל?
איך התחיל Google?
אז לפני המון שנים, המציאו את האינטרנט... לאחר מכן היו אינדקסים של אתרי אינטרנט, שבהם היו מרוכזים רשימות של אתרי אינטרנט לפי נושאים. האתרים האלו עזרו לגולש לאתר מידע באינטרנט. מפה לשם, הגיע google ושבר את כל עולם האינטרנט, בכך שהוא בעצם הפך להיות מנוע החיפוש הגדול ביותר בעולם.
היתרון הגדול שהביא גוגל לעולם, הוא היכולת שלו לאגור לזכור ולשמור המון מידע, ברמה הבסיסית ביותר. גוגל היה בעצם מסד נתונים / מאגר מידע, שאגר לתוכו המון מידע ושאיפשר לבצע חיפושים על המידע שיש בו. במילים אחרות, היתרון הגדול והחידוש הגדול שהביא גוגל, הוא כמות המידע שהוא יודע לשמור ולבצע עליו חיפושים. זה כמובן הפך את האינדקסים של האתרים, ללא רלוונטיים, כי בגוגל יש יותר מידע מאשר בהם.
יחד עם זאת, מהי נקודת התורפה של גוגל? נקודת התורפה שלו היא, שהוא לא באמת "מבין" מה כתוב בכל אותם מאגרי מידע שהוא מכיר. אומנם יש לו המון מידע, אבל הוא לא "באמת" מבין מה כתוב בהם.
אז בהתחלה, החיפושים בגוגל עבדו בצורה הפשוטה והבסיסית ביותר. שהוא הציג לגולש את כל המקומות שבהם הופיע במדויק מה שהאדם חיפש AS IS כמו שהוא, חיפוש פשוט ומדויק. ואיך גוגל ידע איזה אתר הכי רלוונטי? גם זה בהתחלה היה נעשה בצורה הפשוטה ביותר, של היכן הביטוי מופיע הכי הרבה פעמים, בהכי הרבה ווריאציות / דפים באתר וכולי.
מפה לשם, החיפוש של גוגל השתפר, גם בכך שהוא התחיל לבצע חיפוש שהוא יותר מורפולוגי, דהיינו, לפי המשמעות של המילים / מילים נרדפות וכיו"ב, ולא רק לפי המילה עצמה. וגם הדירוג של האתרים, הפך להיות כאילו יותר "הגיוני", לפי כל מיני שיטות חישוב שונות.
אבל בשום שלב, הרובוט של גוגל, לא באמת "הבין", מה שאלו אותו ומה הוא ענה. גם כשהוא השתפר בתוצאות שהוא הציג, הוא לא באמת "הבין" את השאלה ולא את התשובה.
איך התחיל Gpt?
ואז הגיע ה GPT וחבריו. מה שהוא בעצם ידע לעשות, שגוגל לא ידע לעשות, זה "להבין" את מה ששואלים אותו וגם "להבין" את המידע שהוא מכיר שקיים באינטרנט וכיו"ב. ובהתאם לזה לתת תשובות באיכות יותר טובה, מהאיכות של התשובות שגוגל מביא.
בפועל ל GPT יש גישה לפחות מידע מאשר לגוגל. אבל ה GPT מביא תשובות יותר טובות, כי יש לו את היתרון של היכולת לחשוב ולהבין, ביחס לרובוט של גוגל, שהוא "חמור נושא ספרים". שאומנם יש לו הרבה מידע, אבל הוא לא באמת מבין שום דבר.
במילים אחרות, ל GPT יש פחות מידע ביחס לגוגל, אבל יותר יכולת חשיבה והבנה ביחס לגוגל. במילים אחרות פריצת הדרך של GPT נעשתה בזכות יכול ההבנה של ה AI ולא בזכות היכולת לאגור עוד מידע או היכולת להציג את התוצאות יותר מהר וכולי.
מכאן כבר ניתן להבין, שככל שאתה כבן אדם, יש לך יתרון של מידע / זיכרון, ככה ה GPT יש יותר סיכוי שהוא יחליף אותך, ביחס למצב שבו היתרון שלך הוא, שאתה יודע לחשוב, הרבה יותר ממה שאתה זוכר / מכיר דברים. במילים אחרות, האם היתרון שלך, הוא הידע שלך, או יכולת החשיבה והניתוח שלך.
איך עובד ה AI?
אז בעיקרון, ה AI הוא מחשב והוא לא באמת "מבין" מה שמדברים איתו. אבל נראה שכן, שהוא מבין. אז איך זה עובד? אז בעיקרון יש לזה כל מיני הסברים, אבל צריכים לדעת שהרובוט יכול לעבוד רק על תהליכים שאפשרי לעשות להם אוטומציה, דהיינו, רק על תהליכים שאפשרי להפוך אותם לאוטומטיים. מה הכוונה?
מה זה אוטומציה?
הכוונה היא, שיש בעולם שלנו כל מיני תהליכים, שכדי למחשב (להפוך לממוחשב) אותם, לשם כך קודם כל צריכים להבין את החוקיות שלהם ואיך הם פועלים. ככה בעצם עובדת כל מכונה באשר היא. כל המכונות שאנחנו מוקפים בהן, כולן עובדות על אוטומציה. דהיינו, לקחו תהליך כלשהו, לדוגמה לטאטא אבק מהרצפה בבית, פרקו את התהליך הזה לחלקים, בנו חוקיות כלשהי, ואז המציאות את השואב האבק הרובוטי, שיעשה את זה באופן אוטומטי. במילים אחרות, הרובוט לא יודע להפעיל "שיקול דעת", אבל הוא כן יודע לעשות דברים באופן אוטומטי.
אז אם לדוגמה נוכל להפוך את התהליך של זיהוי תמונה, לדעת כמה חתולים יש בה, הרי שבעצם נוכל לעשות אוטומציה לדבר הזה וליצור AI של ראיה ממוחשבת.
איך ה AI יודע מה לענות?
גם מה שנראה שה GPT מבין מה ששואלים אותו ומדברים איתו, גם כאן יש עניין של אוטומציה. ה AI יודע להעריך באמצעות כל מיני חישובים סטטיסטיים, מה אמורה להיות המילה הבאה שהוא אמור לענות, בהתאם למה שדיברו איתו. ולכן נראה שהוא עונה תשובות "הגיוניות". דהיינו, ל AI יש גישה להמון מידע והוא יודע לנתח באופן ממוחשב, מה ההסתברות שאחרי מילים מסוימות, יופיעו מילים אחרות כלשהן. זה כל הסיפור כולו באופן יחסי.
מה זה הזיות AI?
מפה לשם, כאשר ה AI לא באמת יודע מה אמורה להיות התשובה הנכונה, אז יש לו 2 אפשרויות. או לומר שאינו יודע, או להמציא משהו. כאשר הוא ממציא משהו, אז הדבר הזה נקרא "הזיות AI /הזיות בינה מלאכותית". שזה תוצאה של ניחושים של ה AI, כאשר הוא לא באמת "יודע" מה לענות. וגם כאן ניתן להגדיר אותו, האם שהוא ימציא תשובות שאז יהיו לו פחות הזיות, או שהוא פחות ינחש ואז ממילא הוא פחות יוכל לעזור גם בדברים שהוא כן יודע לנחש נכון.
אז מה 2 הדברים שה AI לא יודע לעשות?
אז בעיקרון יש 2 דברים שה AI לא יודע לעשות / יודע לעשות בקושי רב.
1 - להבין דבר מתוך דבר.
2 - להתמודד עם דברים שאי אפשר / קשה עד בלתי אפשרי, לעשות להם אוטומציה.
ואסביר:
להבין דבר מתוך דבר
אז בעיקרון יש דברים שכדי לדעת אותם, צריכים המון מידע כללי והמון זיכרון, אבל החישוב עצמו שצריכים לעשות כדי לדעת את המידע, הוא לא באמת מורכב. לדוגמה, איך אומרים חתול בסינית. זה משהו שכל ילד סיני יודע אותו, כי המידע עצמו לא מורכב. אבל מצד שני, צריך המון מידע כדי לדעת איך אומרים חתול בסינית.
דברים כאלו, גוגל ינצח את ה GPT וה GPT ינצח את בן האדם, כי הם מחשבים שיש להם הרבה יותר זיכרון ויכולת לאגור מידע. באופן כללי אני אומר, שבדרך כלל, היכולת לאגור מידע במוח, היא עובדת באמצעות הדמיון, שהוא ההפך של השכל, שהוא היכולת לנתח מידע בהיגיון. ובדרך כלל, יכולת הזיכרון באה על חשבון יכולת החשיבה. אבל כמובן זה עוד נושא שלם בפני עצמו (יכולת חשיבה / יכולת זיכרון).
בכל מקרה, ה GPT ינצח את גוגל, איפה שהיתרון הוא לא זיכרון אלא יכולת חשיבה. והבן אדם, ינצח את ה GPT איפה שצריך יכולת חשיבה יותר מורכבת.
ומה הופך יכולת חשיבה למורכבת? תשובה: לא כמות המידע שצריכים לדעת, אלא כמות החישובים שצריכים להבין דבר מתוך דבר, כדי להגיע למסקנה. לדוגמה נותנים לאדם כמה חתיכות מידע. והוא צריך להסיק מהן כמה מסקנות, שיובילו לכמה מסקנות אחרות, שיובילו לכמה מסקנות אחרות, כך כמה פעמים, עד שמגיעים למסקנה רצויה כלשהי. זה נקרא היכולת להבין דבר מתוך דבר.
באופן כללי, צריכים לעשות הפרדה בין מידע שכדי לדעת אותו צריכים לזכור הרבה דברים, שכאן הרובוט כנראה ינצח, לבין מידע שצריכים לעשות המון חישובים של דבר מתוך דבר, כדי לדעת אותו. כאן ה GPT התעלה על גוגל, בכך שה AI יודע לעשות חישוב, מה אמורה להיות התשובה. וזה בעצם להבין דבר מתוך דבר. דהיינו, לדעת מה אמורה להיות התשובה, לפי המון חישובים על המון מידע שיש לו. אבל עדיין הוא לא יודע לעשות חישובים יותר מידי מורכבים. וכאן האדם ינצח.
השוואת AI שונים, מי יותר טוב, איך יודעים?
בהקשר הזה, כיום יש מבחנים שמעבירים את ה AI השונים, שאמורים לבחון את היכולת של ה AI להבין דבר מתוך דבר. ובאמצעות זה מדרגים את יכולת החשיבה / יכולת ההסקת מסקנות של ה AI.
איך לשאול את ה GPT שאלות בצורה נכונה?
כמו כן, כאשר שואלים את ה AI שאלה מורכבת, והוא מתחיל להמציא תשובות, לפעמים הדרך לעזור לרובוט, היא לפרק את השאלה לחלקים. דהיינו, לשאול אותו חלק אחד של השאלה ואחר כך חלק נוסף וכולי. במילים אחרות, לא לשאול שאלות שדורשות יותר מידי יכולת חשיבה, שזה כמובן עוד נושא שלם בפני עצמו (מהנדס פרומפטים).
אז מה בעצם הבנו עד עכשיו? הבנו, שה AI באופן יחסי קשה לו לעשות חישובים של דבר מתוך דבר. ולכן מי שיפתח את השכל שלו וידע להבין דבר מתוך דבר, הרי שתמיד הוא יהיה כמה צעדים לפני ה GPT.
למה קשה לעשות אוטומציה?
אבל יש גם עוד נקודה נוספת שכדאי להכיר אותה, והיא העניין של אוטומציה. דהיינו, שבעיקרון ה AI יודע מה לענות באופן אוטומטי בהתאם לכל מיני חישובים שהוא מחשב. אבל ה AI חייב לעשות חישובים, בהתאם לכל מיני נוסחאות שנתנו לו. אבל בשביל שיהיו נוסחאות, בשביל זה צריכים חוקים. וחוקים יכולים להיות, רק איפה שיש חוקיות. וזה משהו שהרבה יותר קשה למצוא אותו בתחומים שדורשים מיומנויות רכות / מיומנויות תקשורת בין אישית / חשיבה ניהולית / חשיבה עסקית וכיו"ב.
איזה מקצועות קל ל AI להחליף את העובד?
ואסביר: בעיקרון, מה נראה שיותר קל להיות, האם יותר קל להיות איש עסקים או שיותר קל להיות מדען אטום? או יותר פשוט, האם יותר קל לנהל עסק כלשהו, או להיות מתכנת ואיש פיתוח תוכנה? אז במובן מסוים נראה, שיותר קל להיות איש עסקים / לנהל עסק. כי להיות מתכנת / מדען אטום דורש יותר שכל. אבל נחשוב על זה מנקודת המבט הבאה, מה יותר קל ל GPT להחליף, האם יותר קל לו להחליף מתכנת / מדען אטום או איש עסקים?
תשובה: יותר קל לו להחליף מדען אטום. אבל איך זה יכול להיות? מה ההיגיון בזה?
אז העניין הוא כזה: במובן מסוים, יותר קשה להיות מתכנת / מדען אטום. למה? כי אלו דברים שדורשים יותר שכל ולרוב האנשים אין יותר מידי שכל. והרבה יותר "קל" להיות איש מכירות, מאשר "מתכנת". אבל מצד שני, כל מה שקשור לתכנות / למקצועות ריאליים, בתחומים האלו, יש המון לוגיקה והמון נוסחאות. ושם הרבה יותר קל ל GPT להחליף את הבן אדם. כי בתחומים האלו, הרבה יותר קל לעשות אוטומציה.
ולכן במובן מסוים, ה GPT הוא מתכנת די טוב, במובן של כתיבת קוד. כי הוא יודע לצפות מה הגיוני שיהיה כתוב. ובמובן מסוים, או שזה עובד או שלא. והוא יודע מה לכתוב כדי שזה יעבוד.
אבל יש תחומים, שבהם אין נוסחאות ברורות, שאלו התחומים הבין אישיים. לדוגמה: מה יותר קשה להיות? מתכנת או יועץ עסקי? תשובה: יותר קשה להיות מתכנת, כי זה דורש יותר חשיבה. אבל מה יותר קשה להיות, מתכנת ממוצע, או יועץ עסקי מצוין? תשובה: יועץ עסקי מצוין, זה יותר קשה להיות, מאשר מתכנת. כי זה דורש יותר חישובים ויותר שכל מאשר מתכנת.
באיזה תחומים יש פחות נוסחאות ברורות?
מה כן כדאי לזכור, שבתחום המיומנויות הרכות / מדעי החברה, הרבה יותר קל לחשוב שמישהו הוא טוב, מאשר מה שהוא באמת טוב. וזה כי קשה ואין נוסחאות ברורות שאפשרי למדוד מי יותר טוב ממי באמת. לעומת זאת בתחומים של מדעים מדויקים, בתחומים האלו הרבה יותר קל לדעת מי יותר טוב ממי, כי יש נוסחאות יותר ברורות איך לבדוק אם משהו עובד.
ולכן, במובן מסוים, במקום שבו נמצאים המדעים המדויקים, שם יהיה יותר קשה לרוב בני האדם להתמודד, אבל שם יהיה יותר קל לרובוט להתמודד, כי זה הרבה יותר קל לרובוט, לעבוד בתחום שיש בו המון נוסחאות לבדוק דברים. לעומת זאת, אם נבקש מהרובוט לעשות לדוגמה גישור זוגי או טיפול נפשי / טיפול רגשי למישהו, כאן הרובוט יהיה פחות טוב, ממי שכן טוב בזה באמת. ולמה? כי כאן יש הרבה פחות נוסחאות בתחומים האלו, כי פחות מדובר כאן על מדעים מדויקים והחישובים כאן הרבה יותר מורכבים.
איזה מקצועות "אנושיים" ולא טכנולוגיים ה AI יחליף?
אז גם כאן צריכים להבין את הדבר הבא. והוא, ש AI לדוגמה, יכול להחליף איש מכירות גרוע. למרות שמדובר על מיומנות רכה, אבל ה AI באופן יחסי, יכול לעבוד לפי כל מיני אוטומציות ונוסחאות שיכולות להביא תוצאות יחסית טובות בממוצע. אבל ה AI יהיה לו קשה עד בלתי אפשרי, להחליף איש מכירות מאוד מקצועי. כי איש המכירות המקצועי, עושה הרבה יותר חישובים הרבה יותר מורכבים, מאשר ה AI.
עוד דבר שצריכים לקחת בחשבון, זה שאחת הסיבות שאין מספיק נוסחאות בתחומים של מדעי החברה / מיומנויות בין אישיות, זה בגלל שבאופן כללי לבני אדם, אין באמת מושג מה קורה במוח שלהם.
דהיינו, יותר קל למתכנת להסביר למה הוא בנה משהו כך ולא אחרת, מאשר לאיש מכירות שיוכל להסביר ולנתח כל מילה וכל אות שהוא אמר אותה, להסביר האם ועד כמה היה הגיוני לומר אותה, עם חישובים מדויקים ולא סתם השערות כלשהן.
ואני לא אומר שאין המון "נוסחאות" בתחומים של מדעי החברה. כי יש המון נוסחאות למכירות / לטיפול רגשי / לניהול עסקים וכיו"ב. אבל את כל האנשים שמכירים את הנוסחאות האלו ברמה הזאת, אותם בהחלט ה AI יוכל להחליף מתישהו. כי הוא ידע לצפות יותר טוב, מה בדיוק לומר, כדי לטפל בבן אדם, בהתאם לנוסחאות שיזינו אותו מראש.
אבל רוב ככל הנוסחאות בתחום מדעי ההתנהגות, רוב ככל הנוסחאות האלו, לא באמת ידועות לאף אחד. ובחלק מהמקרים, גם אין באמת נוסחאות חד משמעיות, אלא מדובר רק על הסתברות ואפשרויות שונות.
ואלו כמובן עוד נושאים אחרים, שהסברתי אותם בפני עצמם, מתי יש ומתי אין נוסחאות חד משמעיות לכל מיני דברים.
האם ה AI יכול להיות יותר חכם ממי שהמציא אותו?
במילים אחרות, ה AI לא יכול להיות יותר "חכם" ממי שהמציא אותו. הוא יכול לזכור יותר ולדעת יותר, אבל לא להבין יותר מאשר מי שלימד את ה AI "לחשוב". ולכן ה AI יכול לנצח את מי שהמציא אותו, אם בשביל התשובה צריך יותר זיכרון. אבל לא אם צריך יותר יכולת חשיבה ויותר יכולת הסקת מסקנות.
ומאחר שרוב בני האדם, לא באמת מבינים איך הם בעצמם חושבים ולמה אני חושב דווקא כך ולא אחרת. לכן, הרבה יותר קשה ללמד את ה AI להחליף את בני האדם, בתחומים שבהם בני אדם בעצם לא מבינים כל כך טוב את עצמם. לעומת מקצועות ההייטק, ברמות הנמוכות, ששם יש המון נוסחאות ויותר קל ללמד את ה GPT איך לכתוב קוד בצורה נכונה. כי שם יותר ברור מה הנוסחה הנכונה, ביחס לתהליכים אחרים שרוב בני האדם לא מבינים את עצמם.
לסיכום:
ה AI בהחלט יחליף את כל מה שהיכולת תלוי בעיקר בזיכרון וכל דבר שניתן לעשות לו אוטומציה. ככל שהמשימה פחות מורכבת מבחינת חשיבה, ככה ה AI יחליף אותה, ברמת העיקרון.
ולכן ההצעה היא, לפתח את השכל / לפתח את המוח / לפתח את החשיבה באופן כללי בכל תחום. כי בסופו של דבר, זה היתרון שלך על פני ה AI.