מי יחשוב על מה שאי-אפשר לחשוב?

הגענו לצומת: האם המדע יקודם על ידי בני האדם או על ידי המכונות שהם יוצרים?
X זמן קריאה משוער: 18 דקות

תהום הולכת ונפערת בממלכת המדע. מעברה האחד נמצא המוח האנושי, מקור כל סיפור, כל תיאוריה וכל הסבר שהמין שלנו מוקיר. מן העבר האחר עומדות המכונות, שלאלגוריתמים שלהם ישנן יכולות ניבוי מופלאות, אך הן פועלות בדרכים שעודן תעלומה אדירה בעבור האדם. במסגרת ניסיונותינו להבין את טבעו היסודי של העולם, מכונותינו מנפקות לנו ניבויים מדידים שימושיים החורגים, כך נדמה, מגבולות המחשבה האנושית. ההבנה מרווה את סקרנותנו בתיאור מנגנונים של סיבה ותוצאה, ואילו הניבוי מספק את תשוקתנו על ידי מיפוי המנגנונים האלה למציאות. וכעת עלינו להחליט איזה מסוגי הידע האלה חשוב יותר, ולשאול את עצמנו אם אחד מהם עומד בדרכה של הקִדמה המדעית.

עד לאחרונה היו ההבנה והניבוי בני ברית במאבק נגד הבורות

עד לאחרונה היו ההבנה והניבוי בני ברית במאבק נגד הבורות. פרנסיס בייקון היה מהראשונים ששידכו ביניהם בימיה הראשונים של המהפכה המדעית, כשטען שמדענים צריכים לצאת לעולם עם מכשיריהם. הוא טען שהגישה הזאת תימנע את הקיפאון והמעגליות המאפיינים את הניסיונות הסכולסטיים להבין את המציאות. ביצירתו "נובום אורגנום" (1620) הוא כתב:

"שיטתנו החדשה לגילוי המדעים משאירה מקום מועט בלבד לחריפותה ולעוצמתה של הפיקחות, ולמעשה היא שמה גבולות בפני הפיקחות והתבונה. שכן בשרטוט קו ישר או מעגל מדויק ביד, רבות תלוי ביציבות היד ובמידת תרגולה, אך אם נשתמש בסרגל או במחוגה, נהיה תלויים אך מעט בתכונות האלה. אותו דבר נכון גם לשיטתנו".

בייקון טען – ברוב היגיון – שאת התפישה והתבונה האנושיות יש להעצים בכלים, ושרק כך נימלט ממבוך ההרהורים.

אייזק ניוטון אימץ בהתלהבות את הפילוסופיה האמפירית של בייקון. הוא בילה את הקריירה שלו בפיתוח כלים: עדשות וטלסקופים וכל מיני עזרים מנטליים ותיאורים מתמטיים (הידועים כ"פורמליזמים"), שהאיצו כולם את קצב הגילוי המדעי. אבל התלות הגוברת הזאת בכלים זרעה את זרעיו של פילוג בעייתי: בין מה שהמוח האנושי מסוגל לתפוש בנוגע למנגנונים היסודיים של העולם, ומה שהכלים שלנו מסוגלים למדוד ולמדל.

פרנסיס בייקון

ממצאים, נתונים, איסוף קפדני שאולי יניב חוקיות: פרנסיס בייקון, אבי האמפיריציזם (1618), תצלום: ויקיפדיה

כיום, הפילוג הזה מאיים לחולל שינוי תהומי במפעל המדעי. הגענו למקום שבו ההבנה והניבוי – המנגנונים והמודלים – אינם תואמים עוד זה את זה. בעידן של בייקון וניוטון התקיים שיתוף פעולה מפרה בין תיאורים שמקורם במוח האנושי וניבויים שיכולנו להעמיד במבחן. תיאוריות משכנעות, המגובות בראיות מהעולם האמיתי, קידמו את הבנתה של האנושות בכל התחומים, החל מהתנהגותם של גרמי השמיים, עבור באלקטרומגנטיות וכלה בגנטיקה המנדליאנית. מדענים התרגלו להבנות אינטואיטיביות המנוסחות ככללים וכחוקים דינמיים – כמו תורת הברירה הטבעית של צ'רלס דרווין, או עיקרון ההתפלגות העצמאית של גרגור מנדל, המסביר כיצד הגנום של אורגניזם נוצר על ידי היפרדות והתרכבות מחודשת של הכרומוזומים של הוריו.

אבל בעידן ה"ביג דאטה", הקשר בין הבנה לניבוי אינו כשהיה. המדע המודרני עשה צעדים מדהימים בניסיונותיו להסביר תופעות פשוטות יחסית, כמו אטומים, אור וכוחות פיזיקליים. כעת אנו מנסים להתמודד עם עולם מורכב יותר – תאים ורקמות, מוחות והטיות קוגניטיביות, שווקים ואקלים. אלגוריתמים חדשים מסייעים לנו לנבא מאפיינים מסוימים בהתנהגותן של המערכות האלה, שלומדות ומתפתחות ומסתגלות, וכלי המדידה המתקדמים שלנו צוברים כמויות חסרות תקדים של מידע על אודותיהן. ואף שהמודלים הסטטיסטיים האלה מניבים תוצאות נכונות במקרים רבים, כמעט בלתי אפשרי מבחינתנו לשחזר איך הם עשו זאת, כי הבינה "המכשירית" שלהם (לרוב מדובר בבינה מלאכותית) אינה נגישה לתבונה האנושית. לעתים היא אפילו עוינת אותה. לדוגמה, מחקרים של נתונים גנומיים משקללים מאות פרמטרים -  מטופל/ת, סוג תא, מחלה, גן, מיקום גן ועוד – ומזהים קשרים בין מחלות שונות לאלפי גורמים שעשויים להיות בעלי חשיבות. אבל אנו בני האדם איננו מסוגלים לפרש בעצמנו את מערכי הנתונים "מרובי הממדים" האלה ואת הניבויים שהם מייצרים.

אילו יכולנו לנבא את ההתנהגות האנושית באמצעות מודלים ניוטוניים וקוונטיים, היינו עושים זאת. אבל איננו יכולים. העימות הישיר הזה בין המדע למציאות המורכבת הוא שפוער את התהום

אילו יכולנו לנבא את ההתנהגות האנושית באמצעות מודלים ניוטוניים וקוונטיים, היינו עושים זאת. אבל איננו יכולים. העימות הישיר הזה בין המדע למציאות המורכבת הוא שפוער את התהום. יש הטוענים כי האנתרופוצנטריות העיקשת שלנו – ההתעקשות שהכלים שלנו יתמסרו לתבונתנו – היא שמונעת את התקדמות המדע. המקרים האלה אומרים שאם רק נפסיק לנסות לרַצות את המוח האנושי, נוכל להשתמש במכונות כדי להדק את אחיזתנו בעולם החומר. הדמיה ממוחשבת של אינטליגנציה אינה צריכה לשקף את מבנה מערכת העצבים שלנו – הרי גם טלסקופ אינו נדרש לשקף את האנטומיה של העין. הרדיו-טלסקופ הוא באמת דוגמה מצוינת לטיעון הזה: מדובר במנגנון לא־אופטי וחדשני להפליא, שמתעלה על כל יכולת אופטית טהורה, ומסוגל לזהות גלקסיות השוכנות מעבר לשביל החלב.

הפיצול הגדול בין ההבנה לניבוי מזכיר את דבריו של ברוך שפינוזה בנוגע להיסטוריה ב״מאמר תיאולוגי-מדיני״, (בתרגום חיים וירשובסקי): "הפילוגים אינם מתגלעים מרוב דרישה אחר האמת... אלא מרוב תאווה לשלטון". וכעת עומד לפרוץ קרב בין המוח לאלגוריתם על השלטון בממלכת המדע.

הן הפרדוקסים והן האשליות – בנות דודם התפישתיות של הפרדוקסים – ממחישים כל אחד בדרכו את מערכת היחסים הסבוכה בין ניבוי והבנה. שניהם מתארים מצבים שבהם חשבנו שאנחנו מבינים משהו, אבל נתקלנו בדבר מה החורג מהבנתנו. מתברר שגם את ההבנה עצמה אנחנו מבינים פחות משחשבנו.

כמה מהאשליות החזותיות המוכרות ביותר "מחליפות" בין שתי פרשנויות שונות לאותו אובייקט – למשל, אגרטל רובין (אגרטל או פנים), אשליית ברווז או ארנב, וקוביית נֶקֶר (רישום של קובייה שניתן לפרש באחד משני אופנים, כשבכל אחד מהם פאה אחרת היא הקדמית). אנו יודעים שאובייקטים בחיים האמיתיים אינם משנים את פניהם כך פתאום, ואף על פי כן זה מה שחושינו אומרים לנו. לודוויג ויטגנשטיין, שפיתח אובססיה לאשליית הברווז-ארנב, טען שאנו רואים את האובייקט רק אחרי שכבר נתנו לו פרשנות ראשונית, ולא מבינים אותו רק אחרי שאנו רואים אותו. כלומר, אנו רואים את מה שאנו מצפים לראות.

אשלייה, פרות, מצלמה

זה מה שהמצלמה ראתה: עובדה. תצלום: Mr. Kasman

בספרו הנהדר Seeing Through Illusions (משנת 2009), חוקר המוח ריצ'רד גרגורי (Gregory) מגדיר את האשליות כ"תופעות תפישתיות משונות, שחותרות תחת תחושת המציאות שלנו". הוא מסביר שהן מתרחשות כי ההבנה שלנו מתבססת על ניבויים של מספר מערכות כללים שונות שפועלות מחוץ להקשרן. בקוביית נקר, שתי הפרשנויות תואמות את הנתונים התפישתיים במרחב התלת־ממדי. אבל בגלל היעדרם של סימנים שיעידו על ממד העומק, אין לנו דרך לקבוע איזו מהפרשנויות נכונה. בשל היעדר של הבנה מרחבית מספקת, אנו נעים הלוך ושוב בין שתי הפרשנויות.

בדומה לאשליות, פרדוקסים מייצרים סתירה בין האינטואיציה ובין עובדות בסיסיות. פרדוקסים הם מסקנות הנובעות מטיעונים תקפים או מתצפיות תקפות, שבכל זאת נראות לא הגיוניות, או כאילו יש בהן סתירה פנימית

בדומה לאשליות, פרדוקסים מייצרים סתירה בין האינטואיציה ובין עובדות בסיסיות. פרדוקסים הם מסקנות הנובעות מטיעונים תקפים או מתצפיות תקפות, שבכל זאת נראות לא הגיוניות, או כאילו יש בהן סתירה פנימית. זה קורה לעתים קרובות במדעי הטבע – ובעיקר בפיזיקה, הן בכובעה הפילוסופי והן בכובעה המדעי. פרדוקס התאומים, פרדוקס איינשטיין-פודולסקי-רוזן והחתול של שרדינגר – כל אלה הם פרדוקסים הנובעים מהמבנה היסודי של תורת היחסוּת או של תורת הקוונטים. הם שונים למדי מפרדוקסים תצפיתיים כמו דואליות הגל-חלקיק שזוהתה בניסוי החריץ הכפול. אבל בשני סוגי הפרדוקסים האלה, ההבנה אנושית, המבוססת על תבונה יומיומית שגרתית, אינה עולה בקנה אחד עם התוצאות הצפויות של הניסוי.

אפילו מכונות עלולות ליפול קורבן לפרדוקסים. פרדוקס סימפסון מתייחס לכך שמגמה המופיעה באופן בלתי תלוי במספר מערכי נתונים, נעלמת ואף מתהפכת כשמשלבים ביניהם – כלומר מערך נתונים אחד מאשש שתי מסקנות הפוכות. זה קורה לעתים קרובות בספורט, כששחקנים מסוימים משיגים את הביצועים הטובים ביותר בכל עונה נתונה. אבל כשמשלבים מספר עונות יחד, השחקנים האלה כבר אינם מובילים בביצועים, בגלל הפרשים אבסולוטיים כמו מספר המשחקים ששוחקו, מספר החבטות שחבטו וכו'. קיימת גם תופעה הידועה בשם "פרדוקס הדיוק", שבה מודלים משיגים תוצאות טובות מסיבות מעגליות לחלוטין. כלומר, התוצאות הן בלתי נמנעות לאור הדגימה שעליה מתבסס המודל. הפרדוקס הזה אחראי לאינספור מקרים של "הטיה אלגוריתמית": סיווג מוטעה של מיעוטים גזעיים או מגדריים, הנובע מכך שהנתונים שבהם השתמשנו כדי לאמן את המודל – הנתונים ששימשו לנו כתו תקן לדיוק – לקוחים בעצמם מעולמנו המוטה והפגום.

תובנה היסודית של גדל היא שלכל מערכת כללים יש תחום טבעי שאליו היא שייכת, וכאשר מחילים אותה על קלט מתחום שונה – בעל מבנה שונה מזה ששימש לפיתוח מערכת הכללים – התוצאה עלולה להיות מוזרה

אחת העבודות המעמיקות ביותר בנושא פרדוקסים היא "בעיות ללא הכרעה פורמלית בפרינקיפיה מתמטיקה ובמערכות הקשורות אליה?" (משנת 1931) מאת קורט גֶדֶל (Gödel). גדל גילה שבכל מערכת מתמטית פורמלית מובהקת, יש טענות שאי אפשר לאשש או להפריך גם כשהן נובעות מהאקסיומות של המערכת עצמה. האקסיומות של מערכת פורמלית משאירות מקום לסתירות, והסתירות האלה הן הבסיס לפרדוקס. התובנה היסודית של גדל היא שלכל מערכת כללים יש תחום טבעי שאליו היא שייכת, וכאשר מחילים אותה על קלט מתחום שונה – בעל מבנה שונה מזה ששימש לפיתוח מערכת הכללים – התוצאה עלולה להיות מוזרה.

קורט גדל

קורט גדל חולל מהפכה כשהוכיח שלכל מערכת כללים יש תחום משלה. תצלום: AK Rockefeller

זה בדיוק מה שיכול לקרות עם רשתות עצביות יריבות, כששני אלגוריתמים מתחרים על ניצחון במשחק. יכול להיות, לדוגמה, שלימדנו רשת עצבית נתונה לזהות מערכת מסוימת של אובייקטים, כמו תמרורים. ואז יריבתה תבצע בזדון שינויים זעירים במערך נתונים חדש. לדוגמה, היא תזיז מספר פיקסלים בתמונות של התמרורים. ולפתע הרשת הראשונה עלולה לסווג תמרור של פנייה ימינה כתמרור של מגבלות מהירות. מקרים כאלה עלולים להיראות כמו טיפשות גמורה מנקודת מבט אנושית. אך כפי שגדל יאמר, מנקודת מבטן של מערכות הכללים הנסתרות המקודדות ברשת העצבית, יתכן שאלו שגיאות טבעיות לחלוטין.

מה שהפרדוקסים והאשליות מלמדים אותנו הוא שיכולתנו לנבא ויכולתנו להבין תלויה בליקויים יסודיים של החשיבה, ושגבולות ההבנה עשויים להיות שונים מאוד מגבולות הניבוי

מה שהפרדוקסים והאשליות מלמדים אותנו הוא שיכולתנו לנבא ויכולתנו להבין תלויה בליקויים יסודיים של החשיבה, ושגבולות ההבנה עשויים להיות שונים מאוד מגבולות הניבוי. כפי שיכולת הניבוי תלויה באופן מהותי ברגישותם של מכשירי המדידה ובמגבלות הכוח החישובי, כך יכולת ההבנה תלויה בכללי הסקת המסקנות שעליהם אנו מתבססים.

אבל למה הכוונה ב"גבולות"? ההתמודדות עם השאלה הזאת תעזור לנו להבין מדוע בני אדם נמשכים לכל המכונות וה"פורמליזמים" האלה מלכתחילה. האבולוציה של התרבות המדעית, ושל הטכנולוגיה במובנה הרחב ביותר, היא רצף של אמצעים שמטרתם לפרוץ את גבולות הקוגניציה והשפה – והגבולות האלה הם הצורר הגדול ב"נובום אורגנום" של בייקון.

מערכת היחסים בין ההבנה לניבוי מקבילה למערכת היחסים שבין אונטולוגיה (חקר טבעו האמיתי של העולם) לאפיסטמולוגיה (חקר התהליך שבאמצעותו אנו רוכשים ידע על אודות העולם). ידע שנרכש באמצעות ניסויים יכול לפרוץ את גבולות ההבנה שלנו ולחשוף בפנינו מאפיינים חדשים ויסודיים של המציאות. החוקים היסודיים האלה, בתורם, מסייעים למדענים לייצר ניבויים חדשים, שאותם אפשר לבחון בעולם. כשהענף המתמטי שנקרא "תורת הקבוצות" החל להוליד כל מיני פרדוקסים, פיתחו את "תורת הקטגוריות", שהצליחה להתגבר על חלקם. כשמודל מערכת השמש של תלמי או המודל המכני של ניוטון ייצרו ציפיות אסטרונומיות שגויות, באה תורת היחסות והצליחה לתאר את התנהגותם החריגה של גופים גדולים בתנועה מהירה. כך קורה שהבסיס האונטולוגי של תיאוריה נתונה הופך לקרקע שממנה צומחים ניבויים חדשים ומוצלחים יותר: האונטולוגיה מולידה אפיסטמולוגיה.

אבל ברגע שהקדמה המדעית מגיעה לגבול מסוים, נדמה שהאונטולוגיה והאפיסטמולוגיה הופכות לאויבות. בתורת הקוונטים, עיקרון האי־ודאות קובע שאי אפשר לדעת בוודאות גם את התנע של חלקיק וגם את מיקומו. העיקרון הזה מתאר מגבלה על מדידה מדויקת (אפיסטמולוגיה), אך הוא גם אומר לנו משהו על המנגנון שמייצר את הקשר הבל־יינתק בין מיקום לתנע בקנה המידה הקוונטי (אונטולוגיה). כדי לנבא תוצאה בתורת הקוונטים, עלינו ליישם את התיאוריה ביעילות – הבנה אינטואיטיבית של המנגנון שמוליד את התוצאה לא תעזור לנו. במילים אחרות, האונטולוגיה נבלעת באפיסטמולוגיה.

לעומת זאת, תחום המנגנונים הבסיסיים בתוך תורת הקוונטים שואף לפרוץ את גבול ההבנה הזה ולהסביר מדוע תורת הקוונטים מוצלחת כל כך בניבוי. פירוש העולמות המרובים, לדוגמה, מפזר את עננת המוזרות הקוונטית באמצעות טענה שלא תיאמן: כל תצפית מולידה יקום חדש. יש משהו מלהיב מאוד בגבול החדש הזה, התרגשות אינטלקטואלית שמזדהרת בין הופעתו של הניבוי להופעתה של ההבנה. אין זו משימה פשוטה להבחין בין הבעיה האפיסטמולוגית שיש לנו כאן לבעיה האונטולוגית, כי הן קשורות זו לזו, אפילו "מסובכות" זו בזו.

תלמי, מערכת גיאוצנטרית

עובדה: גם באמצע המאה ה-16 ידעו: כדור הארץ במרכז היקום. הספר "De sphaera mundi" מאת Sacrobosco משנת 1550. תצלום: ויקיפדיה

יש דרך דורסנית למדי לסלק את הבעיה הזאת, והיא להצהיר שבגבולות מסוימים, האונטולוגיה נעלמת – זוהי אחיזת העיניים שביצעה אסכולת קופנהגן של תורת הקוונטים, עם הציווי הפסיבי-אגרסיבי שלה: "שתקו ותמשיכו לחשב!" (בניסוחו הידוע לשמצה של דייוויד מרמין). במילים אחרות: די לחפש שוב ושוב הסברים אפשריים למוזרות הקוונטית – החיפוש אחר מנגנונים יסודיים הוא בזבוז זמן. אבל בימינו מי שמיישם את הציווי הזה אינו התיאורטיקנים הקוונטיים, אלא המחשב המודרני, וכל רצונו הוא להמשיך ולבצע בשקט את חישוביו המסתוריים.

במדע יש מעין מוסכמה: תיאוריה טובה היא תיאוריה אלגנטית – כזו שמציגה הסבר פשוט (או "חסכני") שאפשר לתפוש באופן אינטואיטיבי או להציג בבהירות. לפי הגישה הזאת, תיאוריה טובה היא תיאוריה שבזכותה יכול האדם להכיל במוחו רעיון נתון בשלמותו – לאלתר מעין יקום פנימי מיניאטורי

מעטים המדענים שיתפשרו על עסקה אינטלקטואלית עלובה כזאת. במדע יש מעין מוסכמה: תיאוריה טובה היא תיאוריה אלגנטית – כזו שמציגה הסבר פשוט (או "חסכני") שאפשר לתפוש באופן אינטואיטיבי או להציג בבהירות. לפי הגישה הזאת, תיאוריה טובה היא תיאוריה שבזכותה יכול האדם להכיל במוחו רעיון נתון בשלמותו – לאלתר מעין יקום פנימי מיניאטורי. בתחומים מסוימים, ובייחוד בפיזיקה המתמטית, יש התכנסות של היקום המיניאטורי שבמוח האדם והיקום הגדול שבמציאות. גם תפוחים וגם כוכבי לכת עוקבים אחר מסלולים המתוארים על ידי אותן משוואות תנועה. צירוף המקרים המופלא הזה זוכה לשמות שונים כמו consonance או conformability. לעתים מתייחסים גם ל"חוקים שאינם משתנים בהתאם לגודל" (scale-invariant laws).

הדבר הבולט ביותר בתיאוריות המתכנסות האלה, הוא הטענה שגודלם של כוחות מסוימים עומד ביחס הפוך לריבוע המרחק מהמקור – זה נכון גם באשר לכוח המשיכה בקנה מידה גדול וגם באשר לאלקטרומגנטיות בקנה מידה קטן. כפי שאמר הפיזיקאי המנוח מארי גֶל-מאן:

"כשאנו מקלפים את קליפת הבצל וחודרים לרמות יותר ויותר עמוקות במבנה מערכת החלקיקים היסודיים, המתמטיקה שאנו מכירים היטב בגלל שימושיותה ברמה הקודמת מכוונת אותנו למתמטיקה מסוג חדש, שעשויה לשמש אותנו ברמה הבאה, או לתיאור תופעה אחרת באותה רמה. לפעמים אפילו המתמטיקה הישנה והמוּכרת מספיקה".

אבל לפעמים האינטואיציה המסתורית שלנו הופכת למכשול בדרך לקדמה מעשית. השימוש במחשבים לשם סיווג, תרגום ולמידת שפה טבעית ממחיש את הסכנה שבחיפוש אחר הסברים אינטואיטיביים לתופעות מדעיות. קסמם של האל מהסרט "2001: אודיסיאה בחלל" (1968) או של רובי הרובוט מהסרט "הכוכב האסור" (1956) נבעה מיכולתם להבין שפה אנושית ולענות במידה הולמת של סרקזם מאיים, למרבה פליאתם של בני שיחם האנושיים. אבל במציאות, האבולוציה של תרגום המכונה וזיהוי הדיבור הביאה לתוצאות שונות בתכלית. השיטות המוצלחות ביותר לזיהוי דיבור בשנות השמונים והתשעים השתמשו במודלים מתמטיים המבוססים על מבנה הדיבור האנושי, והתמקדו בקטגוריות של מילים וביחסים תחביריים וסמנטיים מסדר גבוה בתוך המשפט. ואז, בסוף שנות התשעים, החלו להופיע רשתות עצביות עמוקות אמיתיות. האלגוריתמים האלה התעלמו מחלק גדול מהידע הלשוני הקודם, ובמקום זאת נתנו למילים להופיע ספונטנית מתוך למידה מתוך שמע בלבד. המטרה לא הייתה הבנת הדיבור, אלא ניבוי התרגום המתאים. המערכות האלה נעשו יעילות להפליא. מרגע שקהילת החוקרים השלימה עם העמימות האלגוריתמית שלהן, היה ברור שזהו הפתרון המעשי ביותר.

מחשב, חוטים, קריי, Cray

חוטים מסודרים, ערפול אלגוריתמי, יכולת לא צפויה: מחשב-על מתוצרת Cray. תצלום: מרצ'ין ויכארי

רשתות עצביות מגלמות את הבעיה הניצבת בפני המדע בימינו. הן מראות לנו כיצד מודלים מורכבים הכוללים  נתונים מובנים מעטים בלבד (אם בכלל) מתוך המערכות שהם מייצגים, עדיין משיגים ביצועים טובים יותר מתיאוריות המבוססות על עשרות שנות מחקר וניתוח. הלקח שאנו לומדים ממערכות זיהוי הדיבור האלה הוא אותו לקח שאנו לומדים מהמחשבים שלמדו לנצח בני אדם בשחמט וב"גו": הייצוגים וכללי האצבע שהמכונות משתמשות בהן אינם אמורים בהכרח לשקף את הייצוגים וכללי האצבע שהמוח האנושי משתמש בהם. פיצוח השחמט מפצח את השחמט, לא את המחשבה האנושית.

אם האופן שבו חצינו את גבול הביצועים האנושי בשחמט ובזיהוי דיבור מלמד אותנו מה יידרש כדי לחצות את המגבלות האנושיות בניבוי המציאות הפיזית – כלומר, מה יידרש כדי להשיג קדמה מדעית?

אבל האם האופן שבו חצינו את גבול הביצועים האנושי בשחמט ובזיהוי דיבור מלמד אותנו מה יידרש כדי לחצות את המגבלות האנושיות בניבוי המציאות הפיזית – כלומר, מה יידרש כדי להשיג קדמה מדעית? והאם הוא מלמד אותנו האם הצורך האנושי להבין פוגע בהצלחתו של המדע?

ההיסטוריה של הפילוסופיה פורשת בפנינו מספר נתיבי מילוט מן המבוי הסתום המדעי הזה. אפלטון היה הראשון שהתייחס לבלבול בנוגע להבנה, בדיאלוג "תיאטטוס". הטקסט הזה מוקדש לשאלת ה"אפיסטמים", שהם תפישה חושית, שיפוט אמיתי או אמונה אמיתית, שיש לגבות בהסברים. בדיאלוג, סוקרטס הרגזן מונה את הגיאומטריה, האריתמטיקה והאסטרונומיה כדוגמאות לקטגוריה השלישית, האמונה האמיתית.

ב"ביקורת התבונה הטהורה" (1781) עמנואל קאנט ניגש בעצמו לפיתוח תיאוריות של הבנה. קאנט מבחין בין עולם החומר ועולם הייצוג המנטלי – המציאות כאונטולוגיה לעומת ידע שכלי כאפיסטמולוגיה. מבחינת קאנט, ישנו רק ייצוג של העולם בנפש, ואת העולם החומרי אי אפשר לדעת, אלא באמצעות הייצוגים האלה. פירוש הדבר הוא ש"הבנתנו" את העולם אינה אלא ייצוג משוער ולקוי של מציאות אמפירית, שקיומה האפלטוני (ואולי אי־קיומה) הוא גבול הידע המוחלט. טיעונו של קאנט לא ממש עוזר לנו להבחין בין הבנה לידע, אלא רק הופך את ההבנה, מאמונה שאפשר להגן עליה לייצוג פנימי שאי אפשר לאשש.

הפילוסוף ג'ון סֶרְל חקר את ההבחנה בין ידע להבנה בספרו החשוב "נפש, מוח ומדע" (משנת 1984), שבו הוא יוצא נגד חסידי הבינה המלאכותית. סרל מבקש מאיתנו לדמיין מישהו שנמצא בחדר. הוא לא למד סינית כשפת אם, אבל הוא מצויד היטב במילונים ובכללי הדקדוק. כשהוא מקבל משפט בסינית, המשאבים האלה משמשים אותו כדי לתרגם את המשפט לאנגלית, שפת אמו. הניסוי המחשבתי הזה מבהיר לנו שאין צורך להבין שפה כדי לתרגם – יש לוודא רק שהתרגום נאמן למקור.

החדר הסיני הוא אמצעי מטאפורי לניתוח מגבלותיהם של אלגוריתמים, כמו אלה המסוגלים למנות אובייקטים בתמונה דיגיטלית או לתרגם משפטים בדף אינטרנט. בשני המקרים, הפתרונות הנכונים נוצרים ללא "הבנה" של התוכן. אז מהו טבעה של ההבנה הנעדרת הזאת שמחפש סרל?

יש כלים רבים מבית מדרשו של בייקון שיכולים להחליף את החדר של סרל – כמו סרגל חישוב לפתרון בעיות כפל גדולות, או כלים גיאומטריים המשתמשים במחוגה ובמד־זווית כדי לפתור תיאורמות, או חוקי האינטגרציה החשבוניים המשמשים אותנו כדי לסכם סכומים גדולים ואף אינסופיים. הטכניקות האלה יעילות מכיוון שהן מסלקות את הצורך בהבנה. די לפעול צעד צעד, לפי ההוראות, כדי להשיג את התוצאה הרצויה. בכל אחד מהמקרים האלה, הבנה פירושה להסביר את ההיגיון היסודי של השימוש בכלי: של הלוגריתמים, של התכונות הקינמטיות-גיאומטריות של מד הזווית והמחוגה, או של הלוגיקה המספרית, שבאמצעותה קובעים גבולות עם מלבנים כדי לחשב שטחים בקירוב. וכך, אפילו במתמטיקה יומיומית, אנו חשים את התהום הפעורה בין הבנה לניבוי.

חשבונייה, פתח ניקוז, בייגלה

אפשר לספור. אבל להבין? לנבא? ספק. תצלום: ג'ני דאונינג

הבנה היא הכלי שבאמצעותו אנו מתגברים על עולם מלא בפרדוקסים ובאשליות, כי היא פותחת את הקופסה השחורה של הידע ונותנת לנו את האפשרות לבצע בה שינויים. הבנה פירושה להסביר כיצד קרו טעויות מוצדקות. ברגע שאנו מבינים שפירשנו את שרטוט הקובייה כגוף בשלושה ממדים, ברור לנו מדוע אנחנו יכולים לראות בחזיתה רק פאה אחת בכל רגע נתון.

סוגים המוצלחים ביותר של הידע בעתיד יהיו אלה שייצרו הרמוניה בין החלום האנושי להבין ובין הדיהן של המכונות, שהולכים ונעשים חסרי פשר מתמיד

אפשר לאסוף נתונים בלי הסבר ובלי הבנה. חינוך רע הוא חינוך שבו אנו קודחים עובדות למוחם של התלמידים – לדוגמה, דורשים מהם לשנן תאריכים ואירועים בשיעור היסטוריה. אבל הבנה אמיתית היא הציפייה שבני אדם, או "סוכנים" באופן כללי יותר, יסבירו לנו איך ומדוע השיטות שלהם עובדות. אנו דורשים אמצעי כלשהו, שיאפשר לנו לשחזר רעיון או לוודא את דיוקו. הדרישה הזאת חלה גם על מכשירים לא אנושיים, המסוגלים לכאורה לפתור בעיות באופן תבוני. מכונות אמורות להיות מסוגלות להסביר מה הן עשו, ומדוע.

הדרישה להסבר היא שקושרת את ההבנה להוראה וללמידה. "הוראה" היא השם שאנו נותנים להעברה יעילה של מנגנונים סיבתיים ("אם תעקבי אחר הכללים האלה, תבצעי חילוק ארוך”) ואילו "למידה" היא רכישה של אינטואיציה בנוגע לקשרים שבין סיבות ותוצאות ("זאת הסיבה שכללי החילוק הארוך עובדים"). טבעה של ההבנה הוא הוא הבסיס להעברה מהימנה של ידע ולצבירה של ידע בתרבות. כפועל יוצא, הוא גם הבסיס לכל ניבוי ארוך טווח.

הסופר הרבגוני חורחה לואיס בורחס הרהר בכך כשכתב את מאמרו "תולדות הֵדָיו של שם" (1955):

"אל, חלום ואדם משוגע המודע לשיגעונו מבודדים בזמן ובמרחב וחוזרים שוב ושוב על הצהרה חסרת פשר. במילים הללו, ובשני ההדים שלהן, אעסוק בעמודים שלפניכם".

נניח שהאל הוא היקום, החלום הוא תשוקתנו להבין, והמכונות הן האדם המשוגע. כולם חוזרים על הצהרותיהם חסרות הפשר. יחדיו, המילים שלהם והדיהן הם מערכת החקירה המדעית שלנו. האתגר של המאה ה־21 הוא לשלב בין מדעי המורכבות ללמידת מכונה ובינה מלאכותית. הסוגים המוצלחים ביותר של הידע בעתיד יהיו אלה שייצרו הרמוניה בין החלום האנושי להבין ובין הדיהן של המכונות, שהולכים ונעשים חסרי פשר מתמיד.

דייוויד קרקאוור (Krakauer) הוא נשיא מכון סנטה פה בניו מקסיקו ובעל הקתדרה על שם ויליאם ה. מילר למערכות מורכבות. הוא חוקר את האבולוציה של האינטליגנציה והטיפשות בכדור הארץ. הראשונה נערצת אך נדירה, השנייה מבעיתה אך נפוצה. הוא מייסד הפרויקט הבין־כוכבי במכון סנטה פה והמו"ל והעורך הראשי של ההוצאה לאור של המכון.

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

תורגם במיוחד לאלכסון על ידי תומר בן אהרון

תמונה ראשית: חלק ממערכת הקירור של מחשב קוונטי IBM Q. תצלום: IBM Research

מאמר זה התפרסם באלכסון ב על־ידי דייוויד קרקאוור, AEON.


תגובות פייסבוק

3 תגובות על מי יחשוב על מה שאי-אפשר לחשוב?

אם במאה ה 20 גבולות התבונה היו כפופים לאותם תנאים וקריטריונים של המעבדה הניסויית הרי שבמאה 21 אותם ייפרצו אותם המגבלות אך יישארו נאמנים למחקר המדעי.
וזאת הכיצד?
על ידי שדרוג ושינוי כלי המחקר שעד היום נחשבו כאבסולוטיים.
כלים פנימיים, פרודות של רצון, אטומים של אותה המהות הפנימית שלנו ששינוי בהם ישנה גם את גבולות התבונה הנוכחיים שלנו .
קליפ מומלץ: https://youtu.be/h5BD3C1w_r8

02
אשר אלבז

מאז בייקון ואנשי ה״מדע״ הרבים אשר קידשו את הרציונל, חלפו מאות שנים וכלים רבים פיתחו למדידה, ניבוי וחשיבה. ההרהורים שהטרידו את בייקון, שהיו טבולים במיסטיקה, ואמונה דתית כבר מזמן חלפו מהשיח המחקרי המרכזי. אולי היה זה ויטגנשטיין שהמליץ לשתוק על מה שאיננו מבינים, שסתם את הגולל. לדעתי יש לשוב ולפנות מקום גם להירהורים, להכיר בכוחם ולהקשיב לתוכנם גם אם הוא מגיע ״רק״ מהדימיון הסובייקטיבי.