ה-AI לא חושב טוב יותר ממתמטיקאים — הוא זוכר יותר מהם

כאשר מערכת בינה מלאכותית פותרת בעיה מתמטית קשה, ההסבר המקובל הוא שהיא נעשתה חכמה יותר. ניתוח חדש של דייוויד פיפר טוען שלחלק מההצלחה הזו יש סיבה פרוזאית בהרבה: זיכרון העבודה האנושי מוגבל מאוד, ואילו מרחב העבודה הסימבולי של המודל אינו מוגבל כך.

הזיכרון כמגבלה נסתרת של המתמטיקה

זיכרון העבודה הוא המערכת המחשבתית שמחזיקה ומעבדת מידע לפרקי זמן קצרים: כדי לפתור משוואה יש לזכור מה מייצג כל משתנה, אילו פעולות כבר בוצעו ומהי המטרה. הקיבולת האנושית מוגבלת באופן בולט — הכפלת שני מספרים תלת-ספרתיים בראש קשה לא בגלל הפעולות עצמן, אלא בגלל הצורך לשמר תוצאות חלקיות. נייר אינו מוסיף תבונה, אך הוא מרחיב את זיכרון העבודה האפקטיבי. מומחים מפצים על כך ב"צ'אנקינג" — זיהוי מבנה מוכר כישות אחת — אך הדבר דוחס את העומס ואינו מבטל את המגבלה.

מה מראים המחקרים

תפקיד הזיכרון במתמטיקה אינו תיאורטי בלבד. אלן ואלואי ופסולונגי (2011) מצאו כי מדדי זיכרון עבודה תרמו תרומה נפרדת לביצועים המתמטיים של ילדים, ולא רק שיקפו את הקשר ליכולת מילולית כללית. במחקר אורך של שש שנים, אלן ואלואי (2010) מדדו ילדים בגיל חמש ומצאו כי ביצועי זיכרון העבודה המוקדמים ניבאו אוריינות וחשבון גם לאחר שקלול מנת משכל — זיכרון העבודה היה המנבא החזק מבין השניים. בלנקנשיפ ועמיתיו (2015) דיווחו על תרומה ייחודית של זיכרון העבודה לשטף חישובי, ומטא-אנליזה של פריסו-ואן דן בוס ועמיתיו (2013) מצאה קשר עקבי במחקרים בבתי ספר יסודיים. המחבר מזהיר מפני הגזמה: זיכרון ואינטליגנציה חופפים במידה רבה, ושליטה סטטיסטית אינה מפרידה ביניהם באופן מושלם.

חלון ההקשר כמחברת ענקית

מודל מודרני מסוגל לעבד רצף עצום של טוקנים בבת אחת — הצהרת הבעיה, הגדרות, חישובי ביניים והנימוקים הקודמים שלו עצמו. חלון ההקשר אינו זהה לזיכרון עבודה אנושי; מדויק יותר לתארו כמחברת חיצונית ענקית עם מערכת חיפוש בלתי מושלמת. הנימוק של המודל מגולם לעיתים קרובות בטקסט: הטקסט הוא חלק מהמנגנון שבו מתרחשת החשיבה, ולא רק דיווח על מחשבה שהושלמה. לכן המחבר מכנה זאת "זיכרון עבודה סימבולי מורחב".

פון נוימן או איינשטיין

המתמטיקה נהנית מכך יותר מתחומים אחרים, מפני שכמעט כל הנחה, הגדרה, מטרה ותוצאה שהוכחה אפשר לרשום, והן נשארות יציבות. בנימוק לא פורמלי — למשל בשאלה חברתית — המידע המכריע אולי מעולם לא נצפה, והמושגים אינם יציבים, ולכן מחברת גדולה יותר אינה פותרת את הבעיה. המתמטיקה גם מספקת משוב חזק במיוחד: אפשר להציב את הפתרון בחזרה, לבדוק אותו נומרית או לאמת אותו בכלי הוכחה פורמלי.

מסקנת המחבר היא שה-AI של ימינו דומה יותר לגרסה מוגברת-מכונה של המהירות והרוחב של פון נוימן מאשר לעומק של איינשטיין. הפיזיקאי יוג'ין ויגנר, שהכיר את שניהם, כתב שלא פגש מוח "מהיר וחד" כשל פון נוימן, ובכל זאת ראה בהבנתו של איינשטיין עמוקה ומקורית יותר. הסף הבא, לפי הניתוח, ייחצה כאשר ה-AI יזהה שבעיה הוצגה באופן שגוי ויציע בעצמו דרך יסודית יותר להבין אותה.