ניתוח קטגוריאלי: מדוע דש"ג עוקפים את בעיית עיגון הסמלים

האם דגמי שפה גדולים באמת מבינים את העולם, או שמא הם רק מחקים התנהגות אנושית? מאמר חדש שפורסם ב-arXiv מציג מסגרת קטגוריאלית רשמית לניתוח האופן שבו בני אדם ודגמי שפה גדולים (LLMs) הופכים תוכן להצהרות שניתן לבחון את אמיתותן ביחס למרחב מצבים אפשריים של עולמות. המסקנה המרכזית: דגמי שפה גדולים אינם פותרים את בעיית עיגון הסמלים, אלא עוקפים אותה. בעיה זו, שהועלתה לראשונה על ידי סטיבן הארנד ורודני ברוקס בשנות ה-90, שואלת כיצד סמלים לשוניים מקבלים משמעות בעולם הפיזי, ללא קישור ישיר לחוויה חושית. (72 מילים) המאמר, שכותרתו המלאה 'A Categorical Analysis of Large Language Models and Why LLMs Circumvent the Symbol Grounding Problem', בוחן את התהליך באמצעות תורת הקטגוריות – שפה מתמטית מופשטת שמתארת מבנים ומעברים ביניהם. לפי הדיווח, גם בני אדם וגם דגמי שפה גדולים מפעילים טרנספורמציה מקטגוריית תוכן (כגון טקסט) לקטגוריית הצהרות שניתן להעריך את אמיתותן ביחס למרחב עולמות W. ההבדל המהותי: אצל בני אדם, התהליך כולל עיגון חושי ישיר, בעוד שדגמי שפה גדולים מסתמכים על דפוסים סטטיסטיים ממאגרי נתונים עצומים. (98 מילים) תורת הקטגוריות מאפשרת מודל פורמלי שבו ניתן להשוות בין 'פונקציות הפעלה' של בני אדם לדגמי שפה גדולים. המחקר טוען כי דגמי שפה גדולים מצליחים לייצר הצהרות שנראות אמיתיות כי הם לומדים קשרים סטטיסטיים בין סמלים, אך אינם מחברים אותם למציאות חיצונית עצמאית. זהו עקיפה של הבעיה, שכן הם אינם זקוקים לעיגון סמלי מסורתי כדי להפיק תוצאות 'נכונות' בהקשרים נתונים. (85 מילים) משמעות הממצאים תיאורטית עמוקה: בעוד שדגמי שפה גדולים מצטיינים במשימות לשוניות, הם עלולים להיכשל בסיטואציות הדורשות הבנה אמיתית של העולם הפיזי, כמו רובוטיקה או קבלת החלטות אמיתית. בהשוואה לחלופות כמו מודלים מבוססי חזון או חישה, דגמי שפה גדולים מציעים יעילות גבוהה אך חסרי עומק פילוסופי. בישראל, שבה חברות כמו Mobileye משלבות AI עם חישה פיזית, המאמר מדגיש את הצורך בשילוב גישות. (92 מילים) עבור מנהלי עסקים ישראלים, המסקנה ברורה: דגמי שפה גדולים הם כלי רב-עוצמה לאוטומציה של טקסט, אך אל תסמכו עליהם להבנה עמוקה ללא שילוב עם נתונים חושיים. המחקר קורא לפיתוח מודלים היברידיים שיפתרו את הבעיה באמת. האם נראה קפיצה כזו בשנים הקרובות? (58 מילים) סיכום: המאמר מזמין אותנו לשאול מחדש את גבולות ה-AI. קראו את המאמר המלא ב-arXiv כדי להעמיק. (22 מילים)