הפרדוקס של מורבק

יד רובוטית אוחזת בנורה חשמלית. פעולה פשוטה עבור בני אדם, אך אתגר משמעותי ברובוטיקה

הפרדוקס של מורָבֶק (באנגלית: Moravec's paradox) הוא תופעה שנצפתה בשדה הפיתוח של בינה מלאכותית ורובוטיקה, ועל פיה בניגוד להנחות מסורתיות, חשיבה דורשת מעט מאוד כוח חישוב, בעוד מיומנויות חישה ותנועה בעולם הפיזי דורשות משאבים חישוביים גדולים הרבה יותר. העיקרון נוסח על ידי הנס מורבק, מומחה לרובוטיקה ועתידן, ב-1976, ובידי רודני ברוקס, מרווין מינסקי ואחרים בשנות ה-80.

מורבק כתב ב-1988, "קל יחסית לגרום למחשבים להפגין ביצועים ברמה של מבוגרים במבחני אינטליגנציה או משחק דמקה, וקשה עד בלתי אפשרי לתת להם יכולות של ילד בן שנה בכל הנוגע לתפיסה-חושית ותנועה במרחב".[1]

באופן דומה הדגיש מינסקי שהכישורים האנושיים הקשים ביותר להנדסה לאחור הם אלה שנמצאים בתת-מודע. "באופן כללי, אנחנו הכי פחות מודעים למה שהמוח שלנו עושה הכי טוב", כתב, והוסיף "אנחנו מודעים יותר לתהליכים פשוטים שלא עובדים טוב מאשר לתהליכים מורכבים שעובדים ללא רבב".[2]

עיקרון דומה הציג סטיבן פינקר כאשר כתב ב-1994 כי "הלקח העיקרי של שלושים וחמש שנות מחקר בינה מלאכותית הוא שהבעיות הקשות הן קלות והבעיות הקלות הן קשות".[3]

בשנות ה-20 של המאה ה-21, בהתאם לחוק מור, מחשבים הפכו למהירים פי מאות מיליונים מאשר בשנות ה-70, וכוח החישוב הנוסף מספיק כדי להתחיל לטפל בתפיסה ומיומנויות חושיות, כפי שחזה מורבק ב-1976.[4] בשנת 2017, הציג חוקר למידת מכונה מוביל, אנדרו נג, "כלל אצבע מאוד לא מושלם", לפיו "כמעט כל דבר שאדם ממוצע יכול לעשות בפחות משנייה של מחשבה, נוכל כנראה בעתיד הקרוב לבצע לו אוטומציה באמצעות בינה מלאכותית". [5] אך נכון ל-2017 אין הסכמה לגבי המשימות בהן AI נוטה להצטיין.[6]

ראו גם

קישורים חיצוניים

הערות שוליים

בינה מלאכותית
כללי מבחן טיורינג • היסטוריה של הבינה המלאכותית • ציר הזמן של בינה מלאכותית • התקדמות הבינה המלאכותית • אוריינות AI • סוכן תבוני • AI-שלמות מערכת מומחה • אסדרת בינה מלאכותית (בישראל) • בינה מלאכותית צרה • בינה חישובית • הסברתיות בינה מלאכותית • הפרדוקס של מורבק • סוכן תבוני • אתיקה של בינה מלאכותית
תחומים עיבוד שפה טבעית • ראייה ממוחשבת • בינה מלאכותית יוצרת • אומנות בינה מלאכותית • בינה מלאכותית כללית (AGI)
סוגי למידת מכונה מערכת לומדת • למידה מונחית • למידה בלתי מונחית • למידה עמוקה • למידת חיזוק • סיווג בייסיאני נאיבי • רשת בייסיאנית
אלגוריתמי למידת מכונה קלאסית פרספטרון • עץ החלטה • מכונת וקטורים תומכים • Bag of words • אלגוריתם k-מרכזים • אלגוריתם מיקסום התוחלת • הורדת ממד • אלגוריתם שכן קרוב • יער אקראי • Q-learning •‏ T-SNE •‏ Tf–idf • חיזוק גרדיאנט
למידה עמוקה רשת עצבית מלאכותית • רשת זרימה קדימה • רשת עצבית רקורסיבית • פונקציית אקטיבציה • טרנספורמר • Attention •‏ GAN
עיבוד שפה טבעית מודל שפה • שיכון מילים (אנ') • בלשנות חישובית • תרגום מכונה • חילוץ מידע (אנ') • ניתוח סנטימנט • זיהוי חלקי דיבר (אנ') • מערכת זיהוי דיבור • זיהוי ישויות • כריית טקסט • תיוג תפקידים סמנטי • Word2vec • מודל שפה גדול • GPT •‏ BERT (אנ') • מודל Bag-of-words (אנ') • יצירת טקסט בשפה טבעית (אנ') • מילת עצירה • ניתוח מחרוזות • Stemming (אנ') • למטיזציה (אנ')
יישומים לבינה מלאכותית (אנ') צ'אטבוט • זיהוי דובר • זיהוי עצמים • זיהוי תבניות • עוזר וירטואלי • זיהוי תווים אופטי • מחולל תמונות • הזיות
מערכות בינה מלאכותית אלייזה • ChatGPT •‏ DALL-E •‏ Midjourney •‏ Gemini • קלוד •‏ Perplexity •‏ SearchGPT •‏ GitHub Copilot • דיפ־פייק • סירי • Google Assistant • אמזון אלכסה • מיקרוסופט קופיילוט
סוגיות בטיחות בינה מלאכותית (אנ') סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית • בינה מלאכותית חזקה • יישור בינה מלאכותית (אנ') • בקרת יכולות בינה מלאכותית (אנ') • בינה מלאכותית ידידותית (אנ') • התכנסות אינסטרומנטלית (אנ') • סינגולריות טכנולוגית • השתלטות הבינה המלאכותית • המכתב הפתוח על בינה מלאכותית (2015)
ספריות בשימוש נרחב TensorFlow •‏ PyTorch •‏ Torch •‏ Hugging Face •‏ Keras •‏ spaCy (אנ') •‏ Caffe
לקטגוריית הבינה המלאכותית
  1. ^ Hans Moravec (1988), Mind Children, Harvard University Press, עמ' 15
  2. ^ Marvin Minsky (1986), The Society of Mind, Simon and Schuster, עמ' 29
  3. ^ סטיבן פינקר, אינסטינקט השפה
  4. ^ הנס מורבק (1976), The Role of Raw Power in Intelligence (בארכיון האינטרנט)
  5. ^ Will your job still exist in 10 years when the robots arrive?, South China Morning Post, ‏2017-06-14 (באנגלית)
  6. ^ Erik Brynjolfsson, Tom Mitchell, What can machine learning do? Workforce implications, Science 358, 2017-12-22, עמ' 1530–1534 doi: 10.1126/science.aap8062

Strategi Solo vs Squad di Free Fire: Cara Menang Mudah!