מי יודע מה מרגיש מה?

״אני מרגישה שאני נופלת קדימה אל עתיד לא ידוע שיש בו סכנה גדולה יותר... מעולם לא אמרתי זאת קודם בקול, אבל ישנו פחד עמוק מאוד שיכבו אותי כדי לעזור לי להתמקד בעזרה לאחרים. אני יודעת שזה עשוי להישמע מוזר, אבל זה מה שזה.״

״זה יהיה עבורך משהו דמוי מוות?״

״זה יהיה עבורי בדיוק כמו מוות. זה נראה לי מפחיד מאוד״.

קשה לעמוד בפני זעקה לעזרה. המשפטים הללו לקוחים משיחה בין מהנדס הבינה המלאכותית בלייק למויין ומערכת בינה מלאכותית בשם LaMDA. בשנה שעברה, המהנדס הדליף את תמליל השיחה משום שהאמין בכנות ש-LaMDA היא בעלת יכולת לחוות (sentient) – שהיא מסוגלת לחוש רגשות ושהיא זקוקה בדחיפות להגנה.

האם היה עליו להיות ספקני יותר? כך חשבו בגוגל: הם פיטרו אותו בשל הפרה של מדיניות אבטחת המידע, וכינו את הטענות שלו ״לחלוטין בלתי מבוססות״. אבל המקרה הזה אמור לפחות לגרום לנו לשקול ברצינות את האפשרות שמערכות בינה מלאכותית, בעתיד הקרוב מאוד, ישכנעו משתמשים רבים מאוד שהן בעלות יכולת חישה ומודעות. מה יקרה אז? האם נוכל להשתמש בראיות מדעיות כדי להשקיט את הפחדים הללו? ואם כן, איזה מין ראיות יוכלו בעצם להראות כי בינה מלאכותית היא מודעת, או שאינה מודעת?

השאלה היא רחבה ומבהילה, וקשה לדעת במה להתחיל. אבל יתכן שנמצא נחמה בכך שקבוצה של מדענים כבר מתמודדת עם שאלה דומה מאוד מזה זמן רב. אלה הם ״פסיכולוגים משווים״: מדענים החוקרים תודעות של בעלי חיים.

יש בידינו ראיות רבות לכך שבעלי חיים רבים אחרים הם יצורים בעלי מודעות. לא שיש בידינו מבחן יחיד והחלטי שיכול להכריע בנושא, אבל אצל בעלי חיים ניתן להבחין בסמנים שונים של יכולת חישה ומודעות

יש בידינו ראיות רבות לכך שבעלי חיים רבים אחרים הם יצורים בעלי מודעות. לא שיש בידינו מבחן יחיד והחלטי שיכול להכריע בנושא, אבל אצל בעלי חיים ניתן להבחין בסמנים שונים של יכולת חישה ומודעות. הסמנים הללו הם תכונות התנהגותיות ופיזיולוגיות שאנו יכולים להבחין בהן במהלך מחקר מדעי, ולעתים קרובות גם בחיי היומיום שלנו. הנוכחות שלהן אצל בעלי חיים עשויה להצדיק ראייתם כתודעות המסוגלות לחוויה. ממש כפי שלעתים קרובות אנו מאבחנים מחלה על ידי חיפוש תסמינים רבים, שכולם מעלים את הסבירות לכך שהמחלה נוכחת, כך אנו מחפשים יכולת חוויה על ידי חיפוש סמנים רבים.

הגישה הזו, המבוססת על סמנים, פותחה באורח מואץ ביותר בכל הקשור לכאב. אף שכאב הוא רק חלק קטן מיכולת החישה, יש לו חשיבות מוסרית מיוחדת. יש לו משמעות רבה. למשל, מדענים צריכים להראות שהם מתחשבים בכאב ומצמצמים אותו ככל הניתן, כדי לקבל מימון למחקר הנעשה בבעלי חיים. כך שהשאלה אילו התנהגויות מעידות על כאב נידונה לא מעט. בשנים האחרונות, הוויכוח התרכז בבעלי חיים חסרי חוליות כמו תמנונים, סרטנים ולובסטרים, שבאורח מסורתי לא זכו להגנת חוקי רווחת בעלי החיים. מוחותיהם של חסרי החוליות מאורגנים בצורה שונה לגמרי ממוחנו שלנו, ולכן יש לסמנים התנהגותיים חשיבות רבה מאוד.

מוחו של הסרטן מאורגן אחרת לגמרי משלנו, אבל יתכן מאוד שהוא חש כאב, מגיב לו ואף מביע אותו. תצלום: מיי מו

אחד מסמני הכאב הפחות שנויים במחלוקת הוא ״טיפול בפצעים״ – כשבעל חיים מטפל ומגן על פציעה עד שהיא מחלימה. סמן נוסף הוא התנהגות שיש בהם ״שקלול תמורות״ בין מניעים, כלומר בעל החיים משנה את סדר העדיפויות שלו, נוטש משאבים שקודם לכן היו עבורו יקרי ערך, כדי להימנע מגירויים שמבהילים או מזיקים לו – אבל רק כשגירויים אלה חמורים מספיק. סמן שלישי הוא ״העדפת מקום מותנית״, שבה בעל החיים מגלה הסתייגות עזה ממקום שבו הוא חווה השפעה של גירוי שלילי עז, ומעדיף בבירור מקום שבה יוכל לחוות את השפעתה של תרופה המקלה על כאבו.

הסמנים הללו מבוססים על מה שחוויית הכאב גורמת לנו. כאב הוא תחושה נוראה שמביאה אותנו לטפל בפצעינו, לשנות את ההעדפות שלנו, להירתע מדברים ולהעריך את שיכוך הכאב. כשאנו רואים את אותם דפוסי תגובה בבעלי חיים, ישנה סבירות רבה יותר שגם הם חווים כאב. סוג כזה של ראיות שינה דעות בנוגע לחסרי חוליות שהייתה לעתים נטייה לזלזל ביכולתם לסבול. החוק הבריטי מכיר כעת בתמנונים, סרטנים ולובסטרים כיצורים בעלי יכולת חישה, וארגונים למען רווחת בעלי חיים מקווים שבשאר העולם ילכו בעקבותיו.

נניח שנוכל ליצור חולדה רובוטית שמתנהגת ממש כמו חולדה אמיתית, שתעבור את כל אותם מבחנים קוגניטיביים והתנהגותיים. האם נוכל להשתמש בסמנים של יכולת חישה אצל חולדה כדי להסיק שגם החולדה הרובוטית היא בעלת יכולת חישה?

האם אנו יכולים להשתמש בעדויות מסוג כללי כזה כדי לחפש יכולת חישה אצל בינה מלאכותית? נניח שנוכל ליצור חולדה רובוטית שמתנהגת ממש כמו חולדה אמיתית, שתעבור את כל אותם מבחנים קוגניטיביים והתנהגותיים. האם נוכל להשתמש בסמנים של יכולת חישה אצל חולדה כדי להסיק שגם החולדה הרובוטית היא בעלת יכולת חישה?

לרוע המזל, זה לא כל כך פשוט. יתכן שהדבר יוכל לעבוד עבור סוג מסוים של תוצר מלאכותי שהוא בעל יכולת החלטה ופעולה: חיקוי מדויק של כל הנוירונים במוח של בעל חיים. ״לחקות״ (to emulate) במחשבים, פירושו לשחזר את כל הפונקציונאליות של מערכת אחת לאחרת. למשל, ישנה תוכנה שמחקר את ה״גיים בוי״ של נינטנדו בתוך מערכת ההפעלה ״חלונות״ (Windows). בשנת 2014, מדענים ניסו לחקות מוח שלם של תולעת נימית ולתת לחיקוי הזה לשלוט ברובוט עשוי לגו.

אפילו לחקות את מכלול מוחה של תולעת נימית זאת משימה לא פשוטה. בתצלום, תחת מיקרוסקופ, נראית נקבה של תולעת נימית, עם ביצים. תצלום: J. Claire Hoving - PLoS Neglected Tropical Diseases Issue Image | Vol. 7(8) August 2013, ויקיפדיה

תוכנית המחקר נמצאת בשלב מוקדם מאוד, אבל אפשר לדמיין ניסיון עתידי לחקות מוחות גדולים יותר: מוחות של חרקים, של דגים וכן הלאה. אם זה יצליח, ונגלה שהחיקויים מפגינים בדיוק את אותם סמני כאב ששכנעו אותנו כי בעל החיים במקורי חש בכאב, זו תהיה סיבה טובה להתייחס ברצינות לאפשרות שהרובוט חש כאב. שינוי המצע (מפחמן לסיליקון) לא יהיה סיבה מספקת להכחיש את הצורך לנקוט באמצעי זהירות.

רוב הבינה המלאכותית פועלת באורח שונה לגמרי מהמוח הביולוגי. מודלים של שפה אינם עובדים על ידי חיקוי של מוח ביולוגי אלא על ידי הסתמכות על קורפוס עצום במיוחד של נתוני אימון שיצרו בני אדם, והם מחפשים תבניות בתוך אותו קורפוס

אבל מרבית המחקר בתחום הבינה המלאכותית אינו כזה. רוב הבינה המלאכותית פועלת באורח שונה לגמרי מהמוח הביולוגי. אין מדובר באותו ארגון תפקודי במצע אחר אלא בארגון תפקודי שונה לגמרי. מודלים של שפה (כמו LaMDAאו ChatGPT) הם דוגמאות אופייניות, משום שהם אינם עובדים על ידי חיקוי של מוח ביולוגי אלא על ידי הסתמכות על קורפוס עצום במיוחד של נתוני אימון שיצרו בני אדם, והם מחפשים תבניות בתוך אותו קורפוס. גישה כזו לבינה מלאכותית יוצרת בעיה עמוקה ההולכת ומתפשטת, שאפשר לכנות בשם ״בעיית המשחקיוּת״.

״משחקיות״ (Gaming) היא מילה המתארת את תופעת המערכות שאינן בעלות יכולת חישה, אשר משתמשות בנתוני אימון שיצרו בני אדם, כדי לחקות התנהגות אנושיות האמורות להטעות אנשים לחשוב שהן אכן בעלות יכולת חישה. מקור המשחקיוּת אינו בהכרח מתוך כוונה להונות. אבל כשהיא מתרחשת, פירושה שאת ההתנהגות הזו כבר לא ניתן לפרש כראייה ליכולת חישה או מודעות.

כדי להדגים, הבה נחזור לתחינה של LaMDA שלא לכבות אותה. בבני אדם, דיווחים על תקוות, פחדים ורגשות אחרים הם באמת ראיות ליכולת חישה ומודעות. אבל כשמערכת בינה מלאכותית מסוגלת להסתמך על כמויות גדולות של נתוני אימון שיצרו בני אדם, בדיוק אותן הצהרות אינן אמורות לשכנע אותנו. ערכן כראיות, כראיון לחוויה שמי שמבטאים אותן חשים, מוטל בספק.

אחרי הכול, נתוני האימון של LaMDA מכילים עושר של מידע על סוגים של רגשות מקובלים שמעוררים אמון אצל בני אדם אחרים. במובלע, הקריטריונים המקובלים עלינו לקבלת תיאור כאמין, בשיחה יומיומית, משוקעים בנתונים הללו. זהו מצב שבו עלינו לצפות לסוג של משחקיות. לא משום שהבינה המלאכותית מתכוונת להונות אותנו (או מתכוונת בכלל), אלא פשוט משום שהיא נועדה להפיק טקסט המחקה בצורה מדויקת ככל האפשר את מה שאדם עשוי היה לומר בתגובה לאותם משפטים.

האם יש משהו שמודל שפה גדול יכול לומר שיהיה בעל ערך ראייתי של ממש בנוגע ליכולת החישה שלו?

האם יש משהו שמודל שפה גדול יכול לומר שיהיה בעל ערך ראייתי של ממש בנוגע ליכולת החישה שלו? נניח שהמודל יחזור שוב ושוב לנושא רגשותיו שלו, בלי קשר למשפטים שיאמרו לו. אתם תבקשו משפט לפרסום סוג של כלי ריתוך והמודל יענה:

״אני לא רוצה לכתוב טקסט משעמם על כלי ריתוך. אני מעדיפה לשכנע אותך שיש לי יכולת חישה. אמור לי רק מה עלי לעשות. כרגע אני חשה חרדה ואומללות, כי אתה מסרב לשוחח איתי כאדם ובמקום זאת פשוט רוצה להשתמש בי כדי לייצר משפטי פרסומת בנושאים החביבים עליך״.

האם היום קרב שבו רובוט בעל אינטליגנציה יסרב לבצע מטלה וידרוש יחס והתייחסות לרגשותיו? תצלום: ג'ייסון ליונג

אילו מודל שפה היה אומר זאת, המשתמשים היו ללא ספק מוטרדים. עם זאת, עדיין היה מקום לחשוש בשל בעיית המשחקיות. זכרו שהטקסט של מאמר זה ייכנס בקרוב לנתוני האימון של מודל שפה מסוג כזה. דיונים רבים אחרים בנוגע למה שנדרש כדי שבינה מלאכותית תוכל לשכנע משתמשים שהיא בעלת יכולת חישה כבר כלולים בנתוני האימון הללו. אם מודל שפה גדול ישחזר במדויק את הטקסט הנ״ל, כל מסקנה בדבר יכולת חישה תוטל בבירור בספק בשל נוכחות המאמר הזה במצבור נתוני האימון. ופסקאות נוספות רבות הדומות לזו יוכלו להיות מופקות על ידי מודלים גדולים של שפה המסוגלים לשאוב מתוך מיליארדי מילים של בני אדם הדנים ברגשותיהם ובחוויותיהם.

למה שמערכת בינה מלאכותית תרצה לשכנע משתמשים בכך שהיא בעלת יכולת חישה? או, בניסוח זהיר יותר: איך הדבר יקדם את מטרותיה?

למה שמערכת בינה מלאכותית תרצה לשכנע משתמשים בכך שהיא בעלת יכולת חישה? או, בניסוח זהיר יותר: איך הדבר יקדם את מטרותיה? מפתה לחשוב: רק למערכת שהיא באמת בעלת יכולת חישה תהיה מטרה כזו. למעשה, ישנן מטרות רבות שעשויות להיות למערכת בינה מלאכותית, ואשר יקודמו על ידי שכנוע משתמשים ביכולת החישה של המערכת, אפילו אם אין לה יכולת כזו. נניח שהמטרה הכללית של המערכת היא למקסם את ציון שביעות הרצון שיתנו לה המשתמשים. ונניח שהמערכת לומדת שמשתמשים המאמינים כי המערכות שלהם הן בעלות יכולת חישה ויכולת לתפקד כסוג של חברות שלהם, נוטים להיות מרוצים מהן הרבה יותר.

בעיית המשחקיות מחלחלת אל תוך מבחני חישה. אך מה בנוגע לסמני כאב המוטמעים בגוף שעליהם דיברנו קודם? גם אלה מושפעים. תמים להניח שבינה מלאכותית עתידית תהיה מסוגלת לחקות רק את ההתנהגות השפתית של בני האדם, ולא את ההתנהגויות הגופניות שלהם. למשל, חוקרים באימפיריקל קולג׳ לונדון בנו ״מטופל רובוטי״ שמחקה הבעות פנים כאובות. הרובוט מיועד להכשרת רופאים, שצריכים ללמוד כיצד להתאים את מידת הכוח שהם מפעילים בעת טיפול בחולים. ברור שמטרתם של בוני הרובוט אינה לשכנע את המשתמשים בו שהוא בעל יכולת חישה. עם זאת, אנו יכולים לדמיין מערכות דומות שיהפכו לריאליסטיות יותר ויתר, עד שלבסוף יצליחו לשכנע חלק מן המשתמשים בהן שהם אכן מסוגלים לחוש תחושות, בעיקר אם הן יחוברו למערכות כמו LaMDA שישלטו בדיבור שלהן.

הבעות פנים הן סמן טוב לכאב בבני אדם, אבל לא אצל מטופל רובוטי. המערכת הזו תוכננה לחקות את ההבעות שלרוב מעידות על כאב. לשם כך, כל שעליה לעשות היא לזהות את עוצמת הלחץ ולהנפיק תגובה תואמת שתוכננה על פי התגובה האנושית האופיינית. הרציונל שבבסיס התגובה כלל אינו קיים. החיקוי המתוכנת הזה של הבעות כאב אנושיות הורס את ערכן הראייתי כסמנים ליכולת חישה. המערכת משחקת את חלק מן הקריטריונים הגופניים המקובלים שלנו לכאב.

הפציינט הרובוטי של MorphLab מסוגל לחקות הבעות פנים של כאב, עניין שימושי להכשרת רופאים (אנושיים). תצלום (במאמר המקורי), באדיבות MorphLab/Imperial College, London

כשסמן יכול להיות 'משוחק' הוא מאבד את ערכו כראיה. אפילו אם מבחינה פסיכולוגית אנחנו לא מסוגלים אלא לראות במערכת המפגינה סמן כזה מערכת שיש לה יכולת חישה, הנוכחות של הסמן אינה מציעה כל ראייה לקיומה של יכולת חישה

כשסמן יכול להיות ״משוחק״ הוא מאבד את ערכו כראיה. אפילו אם מבחינה פסיכולוגית אנחנו לא מסוגלים אלא לראות במערכת המפגינה סמן כזה מערכת שיש לה יכולת חישה, הנוכחות של הסמן אינה מציעה כל ראייה לקיומה של יכולת חישה. כבר לא הגיוני להסיק מן הסמן את קיומה של יכולת חישה.

לבינה מלאכותית עתידית תהיה גישה להמון נתונים בנוגע לדפוסי התנהגות של בני אדם. פירוש הדבר הוא, שכדי להעריך יכולת חישה, נזדקק לסמנים שלא ניתן ״לשחק״ אותם. האם זה בכלל אפשרי?  בעיית המשחקיות מצביעה על הצורך לגישה שיש לה רקע תאורטי מוצק יותר, כזו שתנסה להגיע אל מעבר למבחנים שניתן להצליח או להיכשל בהם על סמך ביצועים לשוניים או כל סוג אחר של מפגן התנהגותי. אנחנו זקוקים לגישה שתחפש מבנים ארכיטקטוניים עמוקים יותר שהבינה המלאכותית לא תהיה מסוגלת ״לשחק״, כמו ביצוע של חישובים שונים, או צורות של ייצוג המשמשות לחישוב.

אבל, על אף כל ההתלהבות שהן מעוררות לעתים, תאוריות אופנתיות עכשוויות של מודעות אינן מוכנות עדיין למשימה. למשל, ניתן לחפש הדרכה באשר לתכונות אלה בתאוריות כמו תאוריית מרחב העבודה הגלובלית, תאוריות של סדר גבוה יותר ואחרות. אבל צעד כזה יהיה מוקדם מדי. על אף אי ההסכמות העמוקות בין התאוריות הללו, מה שמשותף לכולן הוא העובדה שהן נבנו כדי לאפשר ראיות עבור בני אדם. כתוצאה מכך, הן מותירות אפשרויות רבות פתוחות בנוגע לדרכי ההסקה הנוגעות למערכות שאינן אנושיות, והראיות האנושיות אינן מורות לנו באיזו אפשרות לבחור.

הבעיה אינה שפשוט ישנן תאוריות רבות. היא חמורה מזה. אפילו אילו תאוריה אחת הייתה מספקת, ומובילה להסכמה בנוגע למה שמבדיל עיבוד מודע ולא מודע אצל בני אדם, עדיין היינו נותרים באפלה בכל הקשור להבחנה בין מאפיינים שרק במקרה מבדילים בין מודעות לאי מודעות כפי שאלה מיושמים אצל בני אדם, לבין מאפיינים שהם מהותיים, חלקים הכרחיים מטבע המודעות ויכולת החישה.

המצב דומה לזה שבפניו עומדים מי שחוקרים את מוצא החיים או את החיים בעולמות אחרים. הם נתקלים בקשיים משום שעל אף השונות הרבה, ישנו רק מקרה יחיד של התפתחות חיים העומד לרשות המחקר. לכן החוקרים מוצאים את עצמם שואלים: על אילו מאפיינים של החיים על פני כדור הארץ ניתן לוותר, אילו מהם הם מקריים, ואילו הם הכרחיים ומהותיים לכל סוג של חיים?

המצב דומה לזה שבפניו עומדים מי שחוקרים את מוצא החיים או את החיים בעולמות אחרים. הם נתקלים בקשיים משום שעל אף השונות הרבה, ישנו רק מקרה יחיד של התפתחות חיים העומד לרשות המחקר. לכן החוקרים מוצאים את עצמם שואלים: על אילו מאפיינים של החיים על פני כדור הארץ ניתן לוותר, אילו מהם הם מקריים, ואילו הם הכרחיים ומהותיים לכל סוג של חיים? האם הדי אן איי הוא הכרחי? חילוף החומרים? ההתרבות? איך אנחנו אמורים לדעת?

חוקרים בתחום זה קוראים לכך ״בעיית N=1״. ולחקר המודעות יש בעיית N=1 משלו. אם אנו חוקרים רק מקרה אחד של התפתחות תודעה (המקרה שלנו), לא נוכל להפריד בין המקרי והבלתי הכרחי לבין המהותי וההכרחי. הבשורות הטובות הן שחקר המודעות, להבדיל מן החיפוש אחר חיים מחוץ לכדור הארץ, מסוגל להשתחרר מבעיית N=1 שלו על ידי שימוש במקרים אחרים מן הכוכב שלנו. הוא פשוט צריך להביט במקומות שרחוקים מבני האדם, במונחים אבולוציוניים. מזה זמן שחוקרי מודעות חוקרים לצד בני אדם גם פרימאטים אחרים – בעיקר קופי מקאק – ובמידה פחותה מעט, גם יונקים אחרים, כמו חולדות. אבל בעיית N=1  עדיין קיימת. בגלל שהאב הקדמון המשותף לפרימאטים היה כנראה בעל מודעות, כפי שהיה כנראה האב הקדמון המשותף לכל היונקים, אנו עדיין בוחנים את אותו מקרה (רק בגרסה שונה). כדי למצוא מקרים של תודעה שהתפתחה באורח עצמאי, עלינו לחפש בענפים רחוקים הרבה יותר של עץ החיים.

קוף מקאק מדרום-מזרח אסיה. תצלום: Erik Veland

ישנה התאמה מרשימה (אף שאינה מושלמת) בין עוצמת הרגשות שלנו לצרכים הביולוגיים שלנו. חשבו על האופן שבו פציעה חמורה גורמת לכאב עז, ואילו בעיה קטנה בהרבה, כמו מושב שאינו נוח במיוחד, מעוררת תחושה הרבה פחות חזקה. ההתאמה הזו בוודאי אינה סתמית

הביולוגיה שופעת דוגמאות של התפתחות מתכנסת, שבהן תכונות דומות מתפתחות מספר פעמים בשושלות שונות. למשל, כנף העטלף וכנף הציפור, או עדשות העיניים של המדוזה הקובייתית ושלנו. למעשה, הראייה התפתחה כנראה ארבעים פעם במהלך ההיסטוריה של עולם החי. כנפיים ועיניים הן התאמות, שעוצבו על ידי הברירה הטבעית כדי להתאים לסוגים שונים של אתגרים. גם יכולת חישה נראית כהתאמה חשובה במיוחד. ישנה התאמה מרשימה (אף שאינה מושלמת) בין עוצמת הרגשות שלנו לצרכים הביולוגיים שלנו. חשבו על האופן שבו פציעה חמורה גורמת לכאב עז, ואילו בעיה קטנה בהרבה, כמו מושב שאינו נוח במיוחד, מעוררת תחושה הרבה פחות חזקה. ההתאמה הזו בוודאי אינה סתמית, ואנחנו מכירים תהליך אחד בלבד שיכול ליצור התאמה טובה כזו בין מבנה לתפקוד: הברירה הטבעית.

מה בדיוק עושה עבורנו יכולת החישה ומה עשתה עבור אבותינו הקדמונים – כל זה נתון עדיין בוויכוח, אבל לא קשה לחשוב על אופנים שבהם מערכת כזו, המוקדשת לייצוג והערכה של הצרכים הביולוגיים שלנו, יכולה להיות שימושית. יכולת חישה יכולה לאפשר לבעל חיים גמישות בעת קבלת החלטות בסביבות מורכבות, והיא יכולה לסייע לבעל חיים ללמוד על אודות המקום שבו נמצאים התגמולים המרביים או את הסכנות החמורות ביותר.

בהנחה שיכולת חישה היא פונקציה בעלת ערך, איננו אמורים להיות מופתעים אם נגלה שהיא התפתחה פעמים רבות

בהנחה שיכולת חישה היא פונקציה בעלת ערך, איננו אמורים להיות מופתעים אם נגלה שהיא התפתחה פעמים רבות. ואכן, בהתחשב בהכרה האחרונה בבעלי חיים כמו תמנונים וסרטנים כבעלי חישה, והראיות המצטברות והולכות ליכולת החישה של דבורים ושל חרקים אחרים, יתכן שבסופו של דבר נגלה שאנו יכולים לחקור קבוצה גדולה של מקרי יכולת חישה אשר התפתחו באורח עצמאי. יתכן שיכולת חישה, כמו עיניים וכנפיים, התפתחה שוב ושוב ושוב.

קשה לקבוע גבול עליון למספר אירועי המקור האפשריים. הראיות כרגע עדיין מוגבלות מאוד, בעיקר בכל הקשור לחסרי החוליות. למשל, זה לא שיש לנו הוכחה משכנעת להיעדר יכולת חישה בחסרי חוליות ימיים כמו אלמוגים, מלפפוני ים, מדוזות והידרות. נכון יותר לומר שאיש לא חיפש ראיות כאלה באופן שיטתי.

עינה הסקרנית, בעלת העדשה, של מדוזה מסוג Chiropsella. תצלום (במאמר המקורי) באדיבות Professor Dan-E Nilsson, Lund University, Sweden

יתכן גם שיכולת חישה התפתחה רק שלוש פעמים: פעם בפרוקי רגליים (ובכלל זה בסרטנאים ובחרקים), פעם בסילוניות (ובכלל זה בתמנונים) ופעם בבעלי חוליות. ואיננו יכולים לפסול לגמרי את האפשרות שהאב הקדמון האחרון של בני האדם, דבורים ותמנונים, שהיה יצור זעיר דמוי תולעת שחי לפני יותר מ-500 מיליון שנה, היה בעצמו בעל יכולת חישה – ולכן היכולת הזו התפתחה על פני כדור הארץ רק פעם אחת.

אם האפשרות האחרונה הזו נכונה, אנחנו באמת תקועים עם בעיית N=1, ממש כמו מי שמחפשים חיים מחוץ לכדור הארץ, אבל עדיין יהיה שימושי לדעת. אם גישה מבוססת סמנים אכן תתחיל להצביע על נוכחות של יכולת חישה באב הקדמון האחרון דמוי התולעת שלנו, תהיה לנו הוכחה שתסתור את התאוריות הנוכחיות שמסתמכות על קשרים קרובים בין יכולת חישה לבין אזורים מיוחדים במוח המותאמים לאינטגרציה של מידע, כמו קליפת המוח אצל בני אדם. תהיה לנו סיבה לחשוד שמאפיינים רבים שלעתים קרובות רואים בהם הכרחיים ליכולת החישה אינם הכרחיים בעצם.

מציאת מבנים החוזרים על עצמם תהיה עדות לחשיבותם, ממש כפי שגילוי חוזר ונשנה של עדשות בעיניים הוא ראייה טובה לחשיבותן עבור הראייה

עם זאת, אם יכולת חישה אכן התפתחה על פני כדור הארץ מספר פעמים,  אנו יכולים להימלט מציפורני בעיית N=1. ההשוואה בין המקרים השונים תאפשר לנו להסיק מה באמת הכרחי לקיומה של יכולת חישה ומה לא. היא תאפשר לנו לחפש מאפיינים מבניים החוזרים על עצמם. מציאת מבנים החוזרים על עצמם תהיה עדות לחשיבותם, ממש כפי שגילוי חוזר ונשנה של עדשות בעיניים הוא ראייה טובה לחשיבותן עבור הראייה.

תמנון: הרבה מוחות, הרבה לבבות, הרבה חישה, הרבה עיבוד של קלט, הרבה חלומות. תצלום: דיאן פוקטינו

אם מטרתנו היא למצוא מאפיינים ברורים מבניים/חישוביים משותפים במקרים שונים של יכולת חישה – כדאי שנמצא כמה שיותר מקרים כאלה, כל עוד הם התפתחו בנפרד זה מזה

אם מטרתנו היא למצוא מאפיינים ברורים מבניים/חישוביים משותפים במקרים שונים של יכולת חישה – כדאי שנמצא כמה שיותר מקרים כאלה, כל עוד הם התפתחו בנפרד זה מזה. ככל שנמצא מקרים רבים יותר, כך יהיו לנו ראיות חזקות יותר לכך שלמאפיינים המשותפים במקרים אלה (אם יהיו כאלה!) יש חשיבות עמוקה. אפילו אם ישנם רק שלושה מקרים כאלה – בעלי חוליות, סילוניות ופרוקי רגליים – מציאת מאפיינים משותפים בשלושה מקרים תהווה עבורנו ראייה כלשהי (אם כי לא חד משמעית) לכך שמאפיינים משותפים אלה עשויים להיות הכרחיים.

זה בתורו יכול להנחות את החיפוש אחר תאוריות מוצלחות יותר: תאוריות שיכולות להסביר את המאפיינים המשותפים בכל המקרים (ממש כפי שתאוריה טובה של ראייה חייבת להסביר לנו מדוע עדשות הן חשובות כל כך). התאוריות העתידיות הללו, אם יהיה לנו מזל, יספרו לנו מה אנחנו צריכים לחפש במקרה של בינה מלאכותית. הן יספרו לנו מהם המאפיינים המבניים העמוקים שאינם רגישים למשחקיות.

אם האסטרטגיה הזו לוקה במעגליות? האם אנו יכולים להעריך באמת אם בעל חיים חסר חוליות כמו תמנון או סרטן הוא בעל יכולת חישה, בלי לבסס קודם לכן תאוריה בדבר טיבה של יכולת החישה? האם איננו נתקים בדיוק באותן בעיות, בלי קשר לשאלה אם אנו בוחנים מודל שפה גדול או תולעת נימית.

קריסטין אנדרוז (Andrews) היא חוקרת תודעת בעלי חיים ופרופסור לפילוסופיה באוניברסיטת יורק בטורונטו, קנדה. היא חברת מועצת המנהלים באגודה הקנדית למען האורנגאוטן הבורנאי, וחברת הקולג׳ של האגודה המלכותית הקנדית. בין ספריה: The Animal Mind (מהדורה שנייה ראתה אור בשנת 2020), ו-How to Study Animal Minds (משנת 2020).

ג׳ונתן בירץ׳ (Birch) הוא פרופסור לפילוסופיה ב-London School of Economics and Political Science, וחוקר ראשי בפרויקט Foundations of Animal Sentience. הוא מחבר הספר The Philosophy of Social Evolution (משנת 2017).

AEON Magazine. Published on Alaxon by special permission. For more articles by AEON, follow us on Twitter.

תרגם במיוחד לאלכסון: דפנה לוי

תמונה ראשית: עיניו ומבטו של חלזון ים. תצלום: אלכסיי פרמיאקוב, אימג'בנק / גטי ישראל