במאמר הקודם אמרנו שההבנה לא תלויה בכמות המידע שברשותה, שאם לא כן המחשב היה צריך להיות בעל הבנה מושלמת. שהרי בניגוד לאדם, המחשב לא סובל ממגבלות אחסון או זכרון. עקרונית, אפשר להקליד בו את 34 כרכי האנציקלופדיה העברית. אך האם זה יעשה אותו חכם מכל אדם? לא ולא, מפני שאיננו יודעים לומר למחשב כיצד לקשור את מיליוני הפריטים המאוחסנים בזכרונו בקשר רלוונטי או אסוציאטיבי. כשלעצמם, פריטי המידע הרשומים באנציקלופדיה אינם תורמים דבר להבנה. כדי להבין את תוכן הדברים, צריך ידע מוקדם ומגוון, שאינו רשום כלל באנציקלופדיה. לדוגמה, מחשב בעל ידע אנציקלופדי לא יוכל להשיב מיהי החיה בעלת צואר מודליאני, כיוון שהקשר בין הג’ירפה והצייר המסוים לא מתחייב מבחינה לוגית, תרבותית, זואולוגית או טקסונומית, ועל כן הוא לא רשום באנציקלופדיה. הקשר הזה מופיע אך ורק ברשת האסוציאטיבית שלנו, המשתנה ומתעדכנת ללא הרף על פי רוח הזמן, המקום וההתנסות האישית.

ביטוי נאה לטיבה של רשת זו הופיע בעיתון “חדשות” מיום 19.7.89. ג’סיקה בת השלוש וחצי תיארה את הירח במלים אלו: “הירח זה כמו ביצה וגם כמו ילדים קשים שהולכים לגן. הילדים עומדים מסביב ועושים עיגול גדול, וזה הירח. הם צריכים להיזהר, אחרת הם נופלים מהקצה למטה”. שום מחשב, אפילו יצויד במידע העדכני ביותר על הירח, לא יוכל לחבר תיאור ציורי כזה, שיש בו תערובת מופלאה של דמיון, ריאליזם, התנסות אישית, היקש ואנלוגיה.

דוגמה שלילית לשימוש סתמי באנלוגיה סיפקה מערכת המומחה Eurisko, שפותחה על ידי אדוארד פייגנבאום מאוניברסיטת סטנפורד. יוריסקו היא אחת ממערכות המומחה הבודדות המסוגלות לטפל בכמה תחומים שונים ונבדלים זה מזה, כגון משחקי מלחמה, דליפת חומרים כימיים במפעלים ותכנון מעגלים אלקטרוניים, ובדרך כלל אף עושה עבודה טובה. אבל באחת הפעמים שבהן טיפלה בתכנון המבני של מעגלים אלקטרוניים, היא הציגה לטכנאים המופתעים פריסה סימטרית של רכיבי מעגלים, חסרת כל משמעות מבחינה אופרטיבית. בניתוח שלאחר מעשה התברר, שבאחת הפעמים שבהן עסקה במשחקי מלחמה, גילתה יוריסקו את היתרון שבפריסה סימטרית של אניות קרב. כיוון שכך, החליטה התכנית על “דעת עצמה” להחיל את העקרון הסימטרי גם על פריסת הרכיבים האלקטרוניים במעגלי השבבים.

אפשר לשער, שהיכולת למתוח אנלוגיות התפתחה באבולוציה האנושית בגלל חיוניותה לתפקודנו. האנלוגיה מאפשרת לנו להבין מצבים בהווה על ידי השוואתם למצבים דומים שהתנסינו בהם בעבר, בלי שנצטרך ללמוד אותם מחדש. בלשון ציורית אפשר לומר, שאנחנו מפרשים באורח דינמי את ההווה באמצעות גל־עבר הצועד לפנינו. לא מקרה הוא, אפוא, שלשון הדיבור שלנו גדושה אנלוגיות ומטפורות לרוב: אנחנו עובדים כמו סוסים, שותקים כמו קבר, מדברים אל הקיר, אוכלים את עצמנו ונופלים על הפנים. המכנה המשותף לכל אלה הוא שמהבנת המלים אין להבין את תוכן המשפטים. כלומר, לא די להבין את המלים, נדרשת הבנה גם ברמת המשפט באמצעות אותו שכל ישר שהוזכר במאמר הקודם, ושבלעדיו אי אפשר להבין אנלוגיות בעלות משמעות.

חוסר האונים המשווע של המחשב נוכח הסמנטיקה של המלים והמשמעות של המשפטים הבהיר מעל לכל ספק, כי את התשובה להבנת השפה אין לחפש בטכניקות של עיבוד מידע ובתהליכים מִחשוביים של פתרון בעיות, אלא בידיעה מוקדמת של הרקע וההקשר של נשוא השיחה. כאשר שני אנשים נפגשים, עוד לפני שהם מתחילים לשוחח ביניהם הם מניחים איש על רעהו המון הנחות מוקדמות, המתייחסיות לבריאותם, להבנתם, לאופיים, לרקע, לתרבות, לכוונות ועוד ועוד. בלא מטען כזה של הנחות על ההקשר הפסיכולוגי, הקוגניטיבי והתרבותי של בן שיחם, ספק אם יוכלו להבין זה את זה.

ואומנם, ב־1974 הציע מרווין מינסקי מאם.איי.טי לספק למחשב ידיעת רקע באמצעות מסגרות הקשר. מסגרת הקשר אמורה לכלול את כל המידע הרלוונטי המתייחס לסיטואציה שגורה מסויימת, כגון גילוח בוקר. גם רוג’ר שאנק מאוניברסיטת ייל הגה רעיון דומה, שאותו כינה תמליל, האמור לשקף את “הרצף הנורמלי של הדברים” בסיטואציה נתונה ומוכרת. תמליל כזה הוא “המסעדה”.

נניח שבמדור הרכילות של עיתון הופיעה ידיעה בלעדית בזו הלשון: “ביום שלישי ראו את גבירצמן נכנס למסעדת יוקרה. הוא הזמין סטייק וכעבור חצי שעה יצא”. הקורא הסביר יבין מהכיתוב הקצר שהסטייק הוגש לגבירצמן על צלחת לשולחנו (מסעדת יוקרה!), וכי לאחר שסיים לאכול – שילם ויצא. אבל עבור המחשב זהו טקסט סתום מאין כמוהו. שהרי מהעובדה שהזמין סטייק לא מתחייב שהוא אכל אותו או ששילם בעדו. כמן כן, מהטקסט לא ברור אם גבירצמן אכל את הסטייק בעמידה או בישיבה, ואם הבשר הוגש לו על צלחת או בפיתה. כדי שהמחשב יבין מה שהקורא הסביר מבין, עלינו לספק לו תמליל מפורט וגדוש ידיעת רקע על המוסד הקרוי מסעדה. ידיעת הרקע של התמליל תכלול את מטרת המסעדה – מקום שאנשים נכנסים אליו כדי לשבור את רעבונם ולהסב לעצמם הנאה, וכמובן את הכלים, העצמים ובעלי התפקידים הפועלים בה: מלצרים, לקוחות, חשבון, קופה, תשלום, תשר, שולחנות, מפות, כלי אוכל, פרחים, תפריט וכו'. החלק האופרטיבי של התמליל בנוי כסדרת פקודות המאורגנות בתמונות. מטעמי קיצור, מוצג כאן חלק מהפקודות של שתי תמונות בלבד:

תמונה א':

היכנס למסעדה.

מצא שולחן.

לך לשולחן.

שב.

תמונה ב':

קבל תפריט.

פתח אותו.

הזמן מנה ראשונה, שנייה, שלישית.

מסור הזמנתך למלצר.

סגור התפריט.

הנח אותו על השולחן.

המתן למלצר שיחזור.

על פי שאנק, המידע הכלול בתמליל המלא אמור לאפשר למחשב להבין לאשורה את הידיעה שהופיעה במדור הרכילות. אבל ברור לכל כי המציאות הממשית של מסעדה אמיתית עשירה הרבה יותר מהתמליל, וכי התמונות לוקות בחסר. למשל, בתמונה א' חסרות השורות הללו: האם יש שולחן פנוי? האם זה שולחן לשניים או לארבעה? האם השולחן ליד השירותים, במרכז או ליד החלון? בתמונה ב' השורות הבאות עשויות להשלים את החסר: איזה סוג סטייק להזמין? צלוי היטב או נא? האם להזמין מנה הדורשת הכנה ארוכה או קצרה? האם לקבל את המלצת הבית? איזה יין להזמין?

אין כמובן בעיה להוסיף שורות אלו ואחרות לתמונות, אבל גם בהן לא די כדי לייצר תמליל המייצג בנאמנות מצב אנושי טיפוסי במסעדה אמיתית. התהגותו של אדם במסעדה משתנה אם אינו בגפו, אם הוא לקוח קבוע או סועד מזדמן, אם בשולחן הסמוך לו יושב מכר, אם הוא ממהר, אם האוכל מתובל לטעמו, וכיוצא בזה. כל אחד ממשתנים אלה עשוי לשנות באורח משמעותי את תוכן השורות בכל הקשור לתפריט שהוא מזמין, לגובה התשר שהוא משאיר ולשולחן שהוא בוחר. יתרה מזו, כל אחת מן השורות יכולה להתפתח לתמליל מִשנה, וכל אחד מתמלילי המִשנה עשוי להתפצל לתתי־תמלילים וכן הלאה. וזה עדיין לא הסוף, שכן כדי שכל העץ המסועף הזה של שורות מתפצלות ייצור מודל מנטלי ודינמי של עולם אמיתי, כפי שהדבר נעשה בתודעתנו, חייבים התמלילים ותמלילי המִשנה לא רק להתקשר זה עם זה, כי אם גם להבטיח מעבר דינמי ביניהם.

לאדם רגיל אין שום קושי לעבור מהתמליל “קרע את השער” לתמליל “קרע את הנייר” וממנו לתמליל “קרע לו את הצורה”, למרות שכל קריעה דורשת ידיעת רקע שונה לחלוטין. לא כך המחשב. כי אפילו נצייד את תמליל המסעדה בכל השורות הנחוצות, הוא לא יבין למה אי תשלום עבור הסטייק תמנע יציאתו מהמסעדה, שכן הבנה זו דורשת ידיעת רקע של מכלול המציאות, ולא רק של קטע צר שלה.

ב־1973 ניסה טרי וינוגרד מאם.איי.טי לצייד את המחשב בידיעת רקע מלאה, באמצעות תכנית בעלת שם מוזר SHRDLU. וינוגרד יצא מנקודת מוצא פרגמטית, שבמצב הנתון של הטכנולוגיה אי אפשר לספק לתכנית מחשב את מלוא הידע שבא לביטוי בשיחה בין בני אדם. לכן, כדי לצעוד את הצעד הראשון במסלול ההבנה, צריך לפתור תחילה את בעיית הידע, לרבות הרקע, בסביבה דלת עצמים, שכל עולמה מורכב מכמה קוביות, קופסאות ופירמידות בצבעים ובגדלים שונים, הניצבות על שולחן רחב. אם הנסיון יצליח, גרס וינוגרד, אפשר יהיה להחיל את התהליך על עולמות מצוצמים נוספים, ועל ידי כך להרחיב את גבולות ההבנה לעולם גדל והולך.

עולמו הזעיר של שרדלו היה מיוצג על מרקע של מחשב על ידי הדמיה חזותית של קוביות, קופסאות ופירמידות, הניתנות להרמה ולהזזה ממקום למקום באמצעות הדמיה של זרוע רובוטית. ואכן, עד מהרה התברר ששרדלו שולט שליטה מלאה בעצמים המאכלסים את עולמו הקטן. הוא יודע מי נמצא על גבי מי, מי ליד מי, מי בתוך מי, את מי צריך להזיז כדי להציב שתי קוביות מאותו צבע זו על גבי זו, וכן להציג ביזמתו שאלות ולהשיב על מצב הדברים בעולמו הקט. כך, למשל, כשהתבקש להשיב אם השולחן יכול להרים קובייה, הוא השיב ללא היסוס בשלילה, כיוון שהכללים הסמנטיים בעולמו שוללים את תקפותה של פעולה זו. זוהי תגובה מעניינת ביותר, שכן שלילת משפט זה, התקף מבחינה תחבירית אבל שגוי מבחינה סמנטית, שקול לכאורה לפענוח הכשל הסמנטי של “הקופסה בתוך העט”, אותו משפט ארור שכרה בור לתקוות של התרגום המכני.

להלן קטע קצר משיחה שהתנהלה בין התכניתן(ת) לשרדלו (ש):

אין ספק ששליטתו של שרדלו בעולמו הדל והזעיר מרשימה הרבה יותר מזו של אלייזה. שלא כמותה, הוא יפסול משפטים מטופשים כגון “הדלת הכריחה אותי לבוא לכאן”. שרדלו עולה מבחינת שלמות ידיעותיו גם על מערכת מומחה. בעצם, ההבדל בין השניים הוא בכך שמערכת מומחה מגלה בקיאות מוגבלת בתחום צר של ידע, ואילו שרדלו מגלה ידע מלא בתחום צר הרבה יותר. אך עד כמה הידע שהוא מגלה בעולמו הקט הוא באמת רחב? שרדלו אומנם יודע שהשולחן לא יכול להזיז קובייה, אבל הוא אינו יודע שלקובייה יש משקל, שקיימת זיקה בין גודל ומשקל, שאם מפילים את הפירמידות משולחן הן נופלות על הארץ, שאפשר למלא את הקופסאות במים, בחול ובמצרכי מכולת ועוד ועוד. רק כאשר סורקים את רשימת העוד הארוכה והמסתעפת הזאת, מבינים עד כמה מוגבל ומלאכותי הוא עולמו של שרדלו לעומת העולם האמיתי.

ואכן, וינוגרד עצמו נואש מהנסיון להחיל את הטכניקה של שרדלו על מציאות ממשית. לימים פיתח ג’ראלד זוסמן גִרסה משופרת של שרדלו, אותה כינה Hacker. בניגוד לשרדלו, החוזר לנקודת המוצא שלו אם משימה מסוימת אינה ניתנת לביצוע, הקר מסוגל לנתח את הדרך שהלך בה ולאתר את השגיאה שמנעה את ביצוע המשימה. כלומר, להקר יש יכולת למידה עצמית, שהיא תכונה הכרחית לבינה. אבל בעשר השנים ויותר שחלפו מאז, לא חלה בו שום התפתחות משמעותית. עובדה זו עשויה להעיד אולי על חסרונה של אותה חגורה עבה של ידיעת רקע המזינה את השכל הישר, חגורה הנבנית בהדרגה מתוך ההתנסות האישית.

כשנותנים לפעוט לשחק בדלי צעצוע, הוא לומד מנסיונו לא רק על גודלו וצבעו של הדלי, כי אם גם על ההבדל בין הפלסטיק של הדלי לבין הזכוכית של הכוס. ככל שהוא משתעשע עם הדלי והקוביות, הוא מתחיל לתפוס את מושג הקיבול של כלים, את הבדלי הנפח בין חול, קוביות ומים, את העובדה המפתיעה שהמים נשפכים מהדלי כאשר מחזיקים אותו כשפתחו כלפי מטה, וכי הם יכולים לשמש לשתייה ולנקיון, אבל גם להרטיב וללכלך בגדים. התנסות מוקדמת ובסיסית זו עם הדלי מעשירה את עולמו של הפעוט ברשימה ארוכה של חוקי טבע, בלי שיידרש לדעת דבר וחצי דבר על חוקי הפיזיקה. יתרה מזו, בניגוד לבעלי חיים, המחשב לא עבר תהליך של מיליוני שנות אבולוציה, ועל כן גם לא בא לאוויר העולם עם תפריט מוכן של כישורים מולדים, שכל בעלי החיים, לרבות האדם, נולדים אתם. לדוגמה, עכברים נולדים עם היכולת לקשור ריח עם מזון וקול עם סכנה. אפרוחים מגלים נטייה להחתמה כלפי עצמים דמויי ראש של תרנגולת, על פני גופים כדוריים סתמיים. ואילו אצל תינוקות, קל יותר ליצור התניה למזון בעזרת נקישות של קסטנייטות מאשר על יד צלילים של משולש.

ב־1984 ערך אדוארד טולמן מאוניברסיטת ברקלי סדרת ניסויים מעניינת. הוא הכניס עכברים למבוך, כשבכל אחד משני פתחיו הוצבה תיבת מזון. האחת בצבע לבן והשנייה בצבע שחור. העכברים ביקרו בשתי התיבות בתכיפות שווה. בשלב שני העבירו את העכברים לחדר, שגם בו הוצבו שתי שתי תיבות מזון בצבע לבן ושחור. אבל כל אימת שהעכברים ביקשו להיכנס לתיבה הלבנה, העביר טולמן זרם חשמלי ברצפת התיבה. למחרת החזיר את העכברים למבוך, אך הפעם הם נמנעו מלהיכנס לתיבה הלבנה. אפשר להסביר זאת בכך שהעכברים זיהו את המידע הרלוונטי בשתי ההתנסויות ומיזגו אותו במסקנה משותפת, למרות שהן התרחשו בסביבות ובנסיבות שונות. במלים אחרות, העכברים יצרו במוחם הכללה לגבי הצבע הלבן במנותק מהרקע. יכולת קוגניטיבית זו היא מעל לכוחו של שרדלו.

יוצא אפוא, שההתנסות האישית היא גם הלבנים וגם המלט של השכל הישר, ושום מערכת שיטתית של פקודות והוראות לא יכולה לשמש לה תחליף. הגמישות, הרבגוניות ובמיוחד הכלליות, המאפיינות את כושר הלמידה ואת מנגנון ההתניה של בעלי החיים, מאפשרות להם ליישם את ההתנסות האישית על עשרות אלפי אירועים בלתי צפויים, בלי שיידרשו לתכנת את התנהגותם ספציפית לכל אירוע ואירוע. יכולת זו אינה תולדה של מחשבה אנליטית, המנסה לחזות מראש את אינספור התרחישים האפשריים, אלא פועל יוצא של מיליוני שנות אבולוציה שעיצבו בד בבד עם הברירה הטבעית את המנגנונים הגנטיים והקוגניטיביים, כדי להבטיח את הישרדותם של בעלי החיים.

פעולתם של מנגנונים אלה באה, למשל, לביטוי אצל התינוק האנושי בהעדפת הימניות על פני האיטרוּת. 90 אחוז מהתינוקות נוטים למצוץ את בוהן יד ימינם עוד בבטן אמם. העדפה זו מפתחת את הקשרים בין קבוצת נוירונים מסוימת במוח, שבגינם יוצא העובר לאוויר העולם עם כישורים מולדים שונים מתינוקות איטרי יד ימין. זאת ועוד, כבר בשבועות הראשונים לחייו רוכש התינוק כמות עצומה של מידע חושי לא מילולי מהוריו ומסביבתו, השווה למיליוני שורות בתכנית מחשב. ולבסוף, בעלי חיים עיליים מכלכלים את צעדיהם במודע ושלא במודע להשגת מטרות ספציפיות. תכונה זו של התכוונות, הקיימת בבעלי החיים כנתון ראשוני וטבעי, איננו יודעים כיצד להקנות למכונה. דוגמה טובה לכך היא תופעת הפיהוק אצל בעלי חיים.

זמן רב חשבו שמטרת הפיהוק אצל יונקים היא להזרים חמצן לגוף. אחר כך טענו חוקרים אחרים כי הפיהוק אצל בבונים, אריות וחיות אחרות נועד לחשוף את הניבים הגדולים כסימן אזהרה ליריבים. לאחרונה פורסם מחקר הטוען כי הפיהוק קשור לא להזרמת חמצן ולא לאיום, כי אם להגברת קצב פעימות הלב ולחץ הדם, בדומה לפעולה של התמתחות הגוף. במלים אחרות, בעלי חיים מפהקים כדי לשמור על דריכותם כלפי התפתחויות אפשריות. אריות הרובצים באדישות כביכול במרחק של 100 מטר מעדר גנוּ, אינם חדלים לפהק, כי די שפרט אחד בעדר יגלה סימני חולשה או שנקבה אחת תכרע להמליט או שאחד העגלים יתרחק מעט מהוריו, כדי להקים אותם מרבצם. שכן מה שהיה קודם בגדר אפשרות, הפך בן רגע לממשות.

יכולת זו לתפוס את משמעותם של עשרות סימנים דקים, המציינים בידוד, חולשה, רפיון, חולי, ינקות וזִקנה, היא תוצאה של כישורים מולדים ושל נסיון חיים מצטבר, הקושרים את התמונות, הקולות והריחות ברשת ענפה של מידע. מעל לכל, קריאת הסימנים על רקע הנתונים הסביבתיים נובעת מהצורך של הטורף לטרוף ומהידיעה שהגנוּ הוא טרף. כי משני אלה, הצורך והידיעה, שהם מנגנונים בלעדיים של היצורים החיים, מתפתחת ההתכוונות להשגת מטרה, היוצרת את הדריכות לקראת הבאות, אשר בתורה היא מולידה את הפיהוק.

איננו יודעים כיצד לגרום למחשב לפהק, ולכן משוכת ההבנה החוסמת את דרכה של הבינה המלאכותית נותרה גבוהה כשהיתה. גובהה מייצג את ההבדל בין מוח למחשב, שכמוהו כהבדל בין שכפול המוח להדמיה שלו. שכפול המוח יוצר בהכרח גם את התודעה, ואילו ההדמיה כאילו יוצרת מוח: המחשב כאילו חושב, כאילו מבין, כאילו סועד, כאילו מפהק, כאילו מתכוון. אבל הדמיה של סופת הוריקן, אומר בצדק ג’ול סירל ב"נפש, מוח ומדע", אין בכוחה אפילו להרטיב את המחשב.

המחשב היה ונותר, אפוא, מתפעל מוצלח של סמלים פורמליים, מספרים ואותיות, אך עיוור לחלוטין לתוכן המשתנה שהם עשויים לייצג. אף על פי כן, הצלחתה של “מחשבה עמוקה” בעקיפת הדמיון והאינטואיציה בעזרת ידע אנליטי וכוחנות חישובית אינה משה מעינינו. הייתכן שהמשוכה נראית לנו גבוהה, משום שאנו מסתכלים עליה מבעד לקונספציה אנתרופוצנטרית, לפיה ההבנה המלאכותית חייבת להיות זהה להבנה האנושית? אולי. טעימת יין, כמו הרחת גבינות, עליה דיברנו במאמר הקודם, נחשבת לאחת מאותן יכולות אנושיות שלא ניתן להעבירן למכונה. טועמי יין מקצועיים אינם מתקשים לקבוע אם יין מסוים הוא מתוק או יבש, קל או כבד. הקושי מתעורר כאשר הם נדרשים לחזות את סיכוייו של יין צעיר להתפתח בבוא הזמן ליין משובח. מסתבר שהמשתנה החשוב ביותר בקביעת איכות הבציר של יין מסוים – בורדו למשל – הוא מזג האוויר. מעט מדי גשם בעונת החורף בולם את צמיחת הגפן. גשם רב מדי בעונת הבציר מדלל את טעם הענבים, טמפרטורה נמוכה מדי מעניקה להם טעם חומצי, ואילו טמפרטורה גבוהה מדי מתפילה את טעם היין. והנה, לאחרונה הציג הכלכלן אורלי אשנפלטר נוסחה מתימטית המחשבת את כל המשתנים הסביבתיים הללו, על פי ממצאי מזג האוויר ואיכות הבציר בשנים 1952–1980. אשנפלטר טוען כי באמצעות הנוסחה שפיתח ניתן לחזות את איכות היין עוד לפני הבציר.

הנה כי כן, כושר אנושי ייחודי זה הונחל למחשב לא במעשה חיקוי, אלא על ידי גישה שונה. את ההוכחה הטובה ביותר לכשלון החיקוי סיפק ליאונרדו דה־וינצ’י. דה־וינצ’י היה, לכל הדעות, גאון ואיש מדע מהולל, ואף על פי כן, נסיונו לעוף נחל כשלון חרוץ, כיוון שהתעקש לחקות את תעופת הציפורים. רק כאשר נטש האדם את מאמציו לעוף, ותחת זאת התמקד בנסיון לטוס, עלה בידו לגבור על כוח הכבידה. הייתכן שמאמצי הבינה המלאכותית לחקות אל התהליכים הקוגניטיביים של האדם חוטאים בתסמונת דה־וינצ’י? האם אפשר להשיג הבנה ללא הבנה? כדי להשיב על כך, עלינו להסתגר לשעה קלה בחדר הסיני של ג’ון סירל, ואת זאת נעשה במאמר הבא.