הבינה המלאכותית היא ה-Computer

הבינה המלאכותית היא ה-Computer

לאחרונה השיקנו את Perplexity Computer. פוסט זה מסביר את החשיבה מאחוריו.

מדי כמה שבועות מושק מוצר בינה מלאכותית חדש שמעורר פאניקה בשוק. זו יוזמה חדשה, או סוכן, או משהו כזה. מה שזה לא יהיה, אני יכול לומר לכם דבר אחד שהוא לא יכול לעשות.

אפילו עם מודל הבינה המלאכותית הטוב ביותר בעולם, הוא לא יכול לעשות את העבודה הטובה ביותר שלו עבורכם.

איך אני יודע? מכיוון שמצבם של מודלי החזית הפך כל כך מתקדם, שכדי להפיק את המיטב מכל אחד מהם, צריך מודלים שונים שיעבדו יחד. החולשה הגדולה ביותר של Claude היא שהוא עובד בשיתוף פעולה עם Claude בלבד.

אף משפחת מודלים אחת אינה יכולה לתפקד ברמה הגבוהה ביותר ללא כישרונותיהם של אחרים. ככל שהמודלים הופכים חזקים יותר, אנו רואים אותם מתמחים. המצב העתידי של הבינה המלאכותית הוא שהעבודה הטובה ביותר שלכם תיעשה כאשר מודלים שונים יעבדו יחד.

בבינה מלאכותית אנו קוראים לזה "תזמור" (orchestration), ולפעמים "רתמה" (the harness). איך שתבחרו לקרוא לזה, הביצועים העדיפים של תזמור מרובה-מודלים עולים בהרבה על כל דבר שמשפחת מודלים בודדת כלשהי יכולה לעשות.

השלב הבא של הבינה המלאכותית חייב להיות מרובה-מודלים בממדים עצומים. זהו Perplexity Computer. תשעה עשר מודלים זמינים במערכת האחורית (backend), והתוצאות הרשימו אותי יותר מכל דבר אחר בבינה מלאכותית מזה זמן רב.

כך זה נוצר.

כיצד נבנה Computer

בהתחלה קראנו לניסוי שלנו ASI. זה לא ממש אירגן שום דבר מסוים, ולפעמים קראנו לזה "בינה מלאכותית על-טבעית" (Artificial Super Intelligence). (זה יכול היה להיות ראשי תיבות של "שילוב Slack נוסף", כי שם זה התחיל בהתחלה.)

חשבנו על זה כעל עובד דיגיטלי. אתם שולחים הודעה לעובד ב-Slack עם משימה, והוא יוצא לדרך. הוא מאצל סמכויות, יוצר תתי-סוכנים למשימות שונות, יוצר קבצים כדי לעזור לעצמו בשלב הבא, מוצא מידע חיוני, ולעיתים קרובות בודק מדי פעם, רק לפי הצורך. אתם יכולים ללכת לישון ולהתעורר עם שבועות של עבודה שבוצעו. לחלופין, אתם יכולים לבקש ממנו לעבוד במשך שבועות, והוא ימשיך באמינות ובאופן עקבי.

במהלך תקופה זו, העולם גילה את Clawdbot, שכעת נקרא OpenClaw. זה היה מעניין, אם אתם אוהבים תוכנות זדוניות שקוראות את הטקסטים שלכם. יכולנו לראות ש-ASI בטוח יותר ובעל יכולות רבות בהרבה: הייתה לו מערכת קבצים, הוא היה מחובר למאות כלים, יכול לקרוא ולכתוב בקבצים, לכתוב קוד, להשתמש בכלי CLI, לגלוש באינטרנט, והיה מסוגל לתזמר כל משימה לתתי-הסוכנים הנכונים המשתמשים במודל המתאים ביותר למשימה זו. הכל בתוך ארגז חול פיתוח מאובטח בענן.

למעשה, ASI לא היה ממש עובד דיגיטלי מרוחק. עם גישה למערכת קבצים, מעטפת (shell) להרצת קוד באופן מאובטח, ודפדפן לגישה ליישומי אינטרנט ומחברים, ASI היה בעצם מחשב. המחשב שלכם. המחשב.

לכן קראנו לו רשמית Perplexity Computer.

מדוע האינטרנט חשוב

ב-2011, לגוגל היה רעיון שאפשר להשיק מחשב שכולל רק את האינטרנט, קבצים ומסוף bash. הוא נקרא Chromebook. גוגל צדקה כשהבינה שהחלק החשוב ביותר במחשב הוא גישה לאינטרנט.

האינטרנט הוא המקום שבו אנו עובדים ומתקשרים. הוא גם התקן האחסון שלנו, במובן המילולי והסמלי כאחד. הוא מכיל כמיטב יכולתו כמויות עצומות של נתונים, מידע וידע. חלקם משותפים, חלקם אישיים.

אם חושבים על האינטרנט כמערכת אחסון של ידע, הוא תמיד היה טוב מאוד בפונקציית הכתיבה (WRITE). בלוג הראשון פורסם בתחילת שנות ה-90, ומאז ההוצאה לאור והאחסון של ידע באינטרנט זינקו.

מה שגוגל לא העריכה נכון לגבי ה-Chromebook הוא שהבעיה הגדולה ביותר של האינטרנט כמערכת אחסון היא למעשה פונקציית הקריאה (READ). כדי לקרוא ידע מהאינטרנט, התבססנו על חיפוש אלגוריתמי שלא השתנה פחות או יותר במשך 28 שנים.

מנועי חיפוש, כדרך לגשת לידע, מעולם לא היו מסוגלים לבצע מחקר מעמיק, סינתזה או סיכום. מנועי חיפוש גם אינם יכולים להתנהג כסוכן, כדי לגשת לכל ידע באינטרנט שדורש פעולה כדי להגיע אליו.

ואז הגיעה הבינה המלאכותית. Perplexity בנתה את מנוע התשובות הראשון, והשאר הלכו בעקבותיו. נשארנו ממוקדים בבינה מלאכותית מדויקת, תוך התמקדות אינטנסיבית במחקר מעמיק. הסיבה לכך היא שכאשר בינה מלאכותית יכולה למצוא, לנתח, להסיק מסקנות ולהציג במדויק את כל הידע באינטרנט הפתוח, בעיית הקריאה נפתרת לבסוף.

אם האינטרנט הוא דיסק האחסון של ידע כדור הארץ, Perplexity פתרה את פונקציית הקריאה.

ברגע שהאינטרנט יהפוך למערכת אחסון קריאה/כתיבה מתפקדת במלואה, עם סוכנים שיכולים לנווט ולבצע משימות, הדבר היחיד שנותר שהמחשב צריך הוא כל מה שאישי.

זיכרון מתמשך הופך מחשב לאישי. יש לו קבצים וכלים, והם הקבצים והכלים שלכם, פרטיים ומותאמים להעדפותיכם. המחשב חייב להיות מסוגל לעבוד איתם עבורכם, באופן אישי.

מחשבים גם יוצרים. הם מייצרים תוצרים אמיתיים כמו קוד, מסמכים וקבצים. הם מאחסנים את הקבצים, שולפים את הקבצים, כותבים קבצים חדשים, ניגשים לקבצים. בינה מלאכותית יכולה לעשות את כל הדברים האלה. לבסוף, כאשר הבינה המלאכותית עושה את כל העבודה הזו, אתם זקוקים למודלי חזית שונים בהישג יד עבור עבודות שונות במחשב.

כל מחשב ששימושי דורש יותר מדי כישורים שונים כדי שמודל יחיד יעשה את כולם היטב. תזמור חיוני למחשב.

יתכן שהמשמעות היא שהקוד הקשיח של מערכת ההפעלה יהפוך לפחות חומת מגן עבור יצרני המכשירים ככל שהבינה המלאכותית תתקדם. אני לא יודע. מה שאנחנו כן יודעים הוא המחשב הוא מערכת התזמור.

מדוע תזמור חשוב

סטיב ג'ובס אמר, "מוזיקאים מנגנים בכלים שלהם. אני מנגן בתזמורת." בינה מלאכותית דומה לכך. לכינור של סטרדיווארי יש מאפיינים מסוימים, ואנו נדהמים מהצליל ומאומנות הבנייה שלו. אבל הוא עדיין לא יכול לרגש אתכם כמו תוף בס, והתוף לא יכול לרגש אתכם כמו הסימפוניה של מאהלר.

יוצרי המודלים הם אנטוניו סטרדיווארי של זמנו. אני לא מתכוון לזה בצורה מזלזلة. אני משתאה מכל יכולת מודל חדשה ותומך נלהב בעבודה במעבדות החזית. הם דוחפים את העתיד שלנו קדימה.

אבל כעת אנו רואים שהמודלים מתמחים, ולא הופכים לסחורה אחידה. כשאתה בונה סוכנים איתם, יש לו כישרונות שונים, כמו כל עובד. האחד טוב יותר בהיגיון. אחר בקוד. אחר בכתיבה יצירתית. מה שחשוב הוא איך אתה מתזמר אותם.

תזמור בין מודלים ומשפחות הוא הדרך היחידה לבנות מערכת רב-תכליתית מספיק כדי להתמודד עם עבודה אמיתית. כשאתה זקוק למחקר מעמיק כדי לעדכן החלטה, אתה רוצה מודל המותאם לדיוק ולאחזור. כשאתה צריך לכתוב קוד, אתה רוצה מודל שאומן על מיליארדי שורות של בסיסי קוד ייצור.

בין אם אתם מנהלים צוות אנשים, או סימפוניה של מוזיקאים, עבודה באיכות גבוהה תמיד הייתה כך. סוכני בינה מלאכותית אינם שונים.

עבור תהליכי עבודה, המבדל הוא הרתמה. מתכנן מפרק יעדים מורכבים לתת-משימות. מתזמר מקצה משימות אלו לסוכנים הנכונים, אוכף חוקים ומנהל את הביצוע. תתי-סוכנים מתמחים מבצעים פעולות ממוקדות. זיכרון משותף מאחסן הקשר ולמידה לצורך רציפות. במילים אחרות, הבינה היא המחשב.

האבולוציה הבאה של המחשב

לפני 400 שנה, "מחשב" היה שולية של אסטרונום. (האנשים שנתנו שמות לשביטים.)

לאחר מכן, המחשב היה מכני, אחר כך אלקטרו-מכני, ואז דיגיטלי. בסביבות 1974, הופיע ממשק המשתמש הגרפי (GUI). בעזרת GUI, יכולנו לעבוד עם המחשב בדרכים חדשות. יכולנו לאצל משימות ולראות את עבודתו. מאוחר יותר, המסך התקפל מעל המקלדת כדי להפוך למחשב אישי נייד.

זהו מם מקובל לומר שהאבולוציה הבאה של המחשב היא כאשר ססטיב ג'ובס הכניס את המחשב האישי לכיס של כל אחד. כיום נראה מדויק יותר לומר שהוא שם מסך מול פניו של כל אחד. כולם גוללים. במהלך 49 השנים האחרונות, ה-GUI התפתח מדרך שבה אנו שולטים במחשב לדרך שבה המחשב שולט בנו.

התשישות ממודל זה הולכת וגוברת. השיגעון למחשבי Mac Mini במהלך טרנד OpenClaw היה דוגמה מושלמת. ממשקי GUI הם הכרחיים, אך הם לא תמיד הכרחיים.

מודלי בינה מלאכותית הפכו סוף סוף למתקדמים מספיק כדי להחזיר את המחשב למשמעותו האמיתית: לעבוד באופן אוטונומי, מדויק. ואסינכרוני, כדי לשחרר אותנו מהצורך לצפות בו עובד.

העכבר, ממשק ה-GUI והמקלדת הם טכנולוגיות חשובות, אך הם ממשקים. ואלא אם כן אתם רוצים סוס אוטונומי לחלוטין, עליכם להודות ש-הממשק מעולם לא היה חשוב כמו המחשב.

העתיד הוא Computer

מודלי בינה מלאכותית הופכים לכשירי כל כך עד שהמוצרים שנבנו סביבם היו צוואר בקבוק להצגת הפוטנציאל האמיתי שלהם. ממשק המשתמש של הצ׳אט טוב לתשובות, וסוכנים טובים למשימות בודדות. בינתיים, ממשק המשתמש לתהליכי עבודה שלמים תמיד היה המחשב.

הבינה המלאכותית היא כיום מרובת-מודלים באופן מוחלט. היא מבינה ומייצרת צורות נתונים רבות במערכת עקבית אחת. ג'נסן ואחרים אמרו שעתיד הבינה המלאכותית חייב להיות גם מרובה-מודלים. הם צודקים; מודלים מתמחים חייבים לשתף פעולה כמו צוות. ייתכן שיהיה מדויק יותר לומר שעתיד הבינה המלאכותית הוא מרובה-מודלים בממדים עצומים.

ככל שהבינה המלאכותית מחליפה חלק גדול יותר מתפקודו של המחשב עצמו, הפעילות המרכזית של המחשב תהיה תזמור מרובה-מודלים בממדים עצומים.

ואנחנו רק בהתחלה. ב-2025, מודל חזית חדש נכנס לשוק, בממוצע, כל 17 יום. עם כל התקדמות יכולת בבינה מלאכותית, מוזיקאי נוסף עולה לבמה כדי לתפוס את מושבו בסימפוניה. המנצח מקשש בשרביטו. המחשב יוצא לעבודה.

נסו את Computer היום.