האם בינה מלאכותית עומדת להפוך למתכנת הטוב בעולם? מחקר פורץ דרך של OpenAI חושף את הדרך לבינה על-אנושית

ההצהרה המדהימה של סם אלטמן מטוקיו

זוכרים את הראיון מטוקיו של סם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, לפני כמה שבועות? הוא זרק פצצה קטנה, כמעט בהיסח דעת: "מודל GPT-3 שלנו, שהצגנו בדצמבר, כבר מדורג במקום ה-175 בעולם בתחרויות תכנות תחרותי. המדדים הפנימיים שלנו מראים שאנחנו כבר סביב מקום 50, ואולי עד סוף השנה נגיע למקום הראשון."

מקום ראשון? בעולם התכנות התחרותי? זה לא עוד שיפור קל. זה רף חדש לגמרי, שמוצב על ידי חברת הבינה המלאכותית המובילה בעולם. אבל איך הם מתכוונים לעשות את זה? ומה המשמעות של ההישג הזה עבור עתיד הבינה המלאכותית בכלל?

מחקר חדש מ-OpenAI: המפה לדרך למתכנת AI הטוב בעולם (והרבה מעבר לכך)

מאמר חדש שפרסמה OpenAI לאחרונה, תחת הכותרת "תכנות תחרותי עם מודלים גדולים בעלי יכולת הסקה", מספק לנו הצצה מרתקת לתוך האסטרטגיה שלהם. והנה הטוויסט: האסטרטגיה הזו לא רלוונטית רק לתכנות. היא חושפת את הדרך לבינה מלאכותית כללית (AGI) ואפילו מעבר לה!

המחקר מראה בצורה ברורה וחדה: למידת חיזוק (Reinforcement Learning) בקנה מידה עצום, בשילוב עם כוח מחשוב משמעותי בזמן ההסקה (Test Time Compute), הם המפתח לבינה מלאכותית עוצמתית באמת. במילים אחרות, אם נסלק את ההתערבות האנושית מהמשוואה ופשוט ניתן למודלים ללמוד ולחשוב בקנה מידה עצום - השמיים הם הגבול.

למידת חיזוק: הקסם מאחורי הקלעים

אז מה זה בעצם "למידת חיזוק"? חשבו על זה כדרך לאמן בינה מלאכותית דרך משחק עצמי אינסופי. זה אותו עיקרון שמאחורי ההצלחה המטאורית של AlphaGo, תוכנת הבינה המלאכותית של גוגל שהביסה את אלוף העולם במשחק גו וגילתה אסטרטגיות משחק שאף אדם לא חשב עליהן.

בבסיס הרעיון עומדת מערכת של ניסוי וטעייה בקנה מידה עצום. הבינה המלאכותית מנסה פתרונות שונים, ומתוגמלת כאשר היא מצליחה (מקבלת "חיזוק" חיובי) ונענשת כאשר היא נכשלת (חיזוק שלילי). במשחק גו, למשל, שתי בינות מלאכותיות משחקות זו נגד זו. המנצחת זוכה ב"פרס" - חיזוק חיובי שמחזק את האסטרטגיות שלה. דמיינו את התהליך הזה מתרחש מיליוני פעמים, ללא התערבות אנושית. בסופו של דבר, הבינה המלאכותית לומדת את האסטרטגיה האופטימלית לכל סיטואציה במשחק.

היופי בלמידת חיזוק הוא היכולת שלה להתרחב בקנה מידה כמעט בלתי מוגבל. אין צורך במיליוני דוגמאות מסומנות על ידי בני אדם. הבינה המלאכותית פשוט לומדת בעצמה, על ידי אינטראקציה עם הסביבה שלה (במקרה הזה, סביבת התכנות). וזה עובד לא רק במשחקים.

ה"וודאות" של מדעי STEM: המגרש המושלם ללמידת חיזוק

למידת חיזוק עובדת בצורה הטובה ביותר כאשר יש "פרס ודאי" - דרך ברורה להגדיר הצלחה או כישלון. משחקים כמו גו הם דוגמה טובה, אבל גם תחומים רבים אחרים, במיוחד במדעי STEM (מדע, טכנולוגיה, הנדסה ומתמטיקה). למה? כי במדעי STEM יש פתרונות ברורים וניתנים לאימות. 1+1 תמיד יהיה שווה 2. קוד תקין תמיד יפיק תוצאה צפויה.

בתכנות, זה מתבטא בכך שגם אם יש דרכים רבות לכתוב קוד לפתרון בעיה מסוימת, התוצאה הסופית חייבת להיות זהה. אם הבינה המלאכותית מתבקשת לכתוב קוד שמחזיר מערך של מספרים בין 1 ל-10, אנחנו יכולים בקלות לבדוק אם התוצאה נכונה. ואם הקוד לא מתקמפל או רץ עם שגיאות, אנחנו יודעים שהוא שגוי. ה"וודאות" הזו, היכולת לאמת את התוצאה באופן אובייקטיבי, הופכת את התכנות למגרש אימונים מושלם לבינה מלאכותית באמצעות למידת חיזוק.

הניסוי של OpenAI: אנושי מול אוטומטי

במחקר החדש, צוות OpenAI השווה בין מספר גישות, כשבבסיסן שתי גישות מרכזיות:

1. מודל GPT-4 "בסיסי": כנקודת ייחוס, הם השתמשו במודל GPT-4 בתחרות תכנות. הוא הציג ביצועים טובים, אבל לא יוצאי דופן.

2. מודלים "חושבים" (Reasoning Models) עם וללא התערבות אנושית: כאן מתחיל להיות מעניין. הם בחנו מודלים מתקדמים יותר, כמו מודלי 01 ו-03, שמסוגלים לבצע "הסקה" - לחשוב באופן מודע יותר לפני שהם מגיעים לפתרון. המודלים האלה משתמשים בטכניקה שנקראת "שרשרת מחשבה" (Chain of Thought), שמאפשרת להם לפרק בעיות מורכבות לשלבים קטנים יותר ולעקוב אחר תהליך החשיבה שלהם.

   
   

כדי להוסיף עוד שכבה למחקר, הם בחנו שתי גרסאות של מודל 01:

• ה-01 II (עם התערבות אנושית): בגרסה זו, חוקרים אנושיים התערבו בתהליך ההסקה על ידי יצירת הנחיות מתוחכמות (Prompts) וקריטריונים לבחירת התשובות הטובות ביותר. במילים אחרות, הם ניסו "לעזור" למודל לחשוב בצורה טובה יותר באמצעות טכניקות אנושיות.

• ה-03 (ללא התערבות אנושית): בגרסה הזו, הם פשוט נתנו למודל 03 להתאמן באמצעות למידת חיזוק בקנה מידה עצום, ללא כל התערבות אנושית בתהליך ההסקה עצמו.

  
  

  

  
  
  
  

התוצאות המדהימות: פחות ידיים, יותר בינה

התוצאות היו חד משמעיות ומפתיעות. מודל 01 II, עם כל ה"עזרה" האנושית והאסטרטגיות המתוחכמות, אכן שיפר את הביצועים לעומת מודל 01 הבסיסי. הוא הגיע לדירוג מרשים בתחרויות Codeforces (פלטפורמה תחרותית לתכנות), והתברג בטופ 7% מהמתחרים.

אבל אז הגיע מודל 03, ללא כל התערבות אנושית, רק עם למידת חיזוק מסיבית וכוח מחשוב גדול יותר - ופשוט מחץ את המתחרים. הוא זינק לדירוג של 99.8% מהמתחרים ב-Codeforces! קפיצה עצומה לעומת 01 II, וזאת ללא כל אסטרטגיה אנושית מתוחכמת.

המחקר מראה באופן ברור: הניסיון "לעזור" לבינה המלאכותית לחשוב באמצעות טכניקות אנושיות לא רק שלא הכרחי, אלא אפילו מגביל את הפוטנציאל שלה. כמו שטסלה גילתה בתחום הנהיגה האוטונומית, הסרת ההתערבות האנושית ומתן אפשרות לבינה המלאכותית ללמוד ולפתח אסטרטגיות משלה, באמצעות למידת חיזוק בקנה מידה עצום, מובילה לתוצאות טובות בהרבה.

מה זה אומר על העתיד?

המחקר הזה הוא הרבה יותר מסתם שיפור נוסף בתחום התכנות. הוא מספק לנו הצצה חזקה לעתיד הבינה המלאכותית. הוא מחזק את ההבנה שלמידת חיזוק, בשילוב עם כוח מחשוב עצום, היא הדרך לבינה מלאכותית כללית (AGI) ואולי אפילו לבינה על-אנושית (ASI).

סם אלטמן אמר בעצמו: "יש לנו את הדרך הברורה, אנחנו רק צריכים לבנות אותה." נראה שהמחקר הזה מאשר את דבריו. האלגוריתמים קיימים, הגישה ברורה. כל מה שנותר הוא להמשיך ולפתח את הטכנולוגיה בקנה מידה עצום.

האם בינה מלאכותית באמת תהפוך למתכנת הטוב בעולם עד סוף השנה? אולי. אבל דבר אחד ברור: אנחנו עומדים בפני מהפכה אמיתית בתחום הבינה המלאכותית, וזה רק קצה הקרחון.

קישור למאמר של OpenAI: https://arxiv.org/abs/2502.06807

יש לכם רעיון? חזון? זה העידן להוציא אותו החוצה.

בעולם שבו הכלים הנכונים מחליפים מחלקות שלמות – אין שום סיבה לחכות.

רוצים להעמיק עוד, לגמרי בחינם?

מוזמנים לאקדמיה החינמית שלנו:

לאקדמיה החינמית

כמו כן, מוזמנים לחפש אותנו ב:

באינסטגרם:

אינסטגרם

בקבוצת הפייסבוק:

קבוצת הפייסבוק שלנו

בהצלחה,

צוות ״מתוכן לתוכנה״.