לקחים ממדעי המוח ל-AI: פעולות, מבנה וזיכרון אפיזודי

בעידן שבו מודלי שפה גדולים (LLMs) שולטים בעולם ה-AI, עולה השאלה: האם חיזוי הטוקן הבא בלבד מספיק להשגת AI בטוח ומפורש? מאמר חדש ב-arXiv טוען כי התקדמותן המהירה של מודלי הבסיס מבוססת על אובדן חיזוי הטוקן הבא, דומה לקידוד חיזוי במודלים מוחיים במדעי המוח. אולם, מודלים אלה מתעלמים משלושה רכיבים חיוניים: שילוב הדוק של פעולות עם מודלים יוצרים, מבנה קומפוזיציונלי היררכי וזיכרון אפיזודי. השילוב הזה עשוי להוביל ל-AI דמוי-אדם, יעיל באנרגיה ובטוח יותר עבור עסקים ישראליים. המאמר מדגיש כי מודלי הבסיס הנוכחיים, כמו GPT ודומיהם, מתמקדים אך ורק בהפחתת אובדן חיזוי הטוקן הבא – מטרה פשוטה אך מוגבלת. לפי החוקרים, קידוד חיזוי מתקדם במדעי המוח כולל שילוב פעולות ישירות במודל היוצר, המאפשר שליטה פעילה בסביבה. בנוסף, מבנה קומפוזיציונלי היררכי מאפשר הבנה מורכבת של מושגים דרך שילוב חלקים קטנים לכללים גדולים יותר. זיכרון אפיזודי, שמאחסן חוויות ספציפיות, חסר במודלים אלה ומגביל את יכולתם ללמוד מניסיון אישי. ראיות ממדעי המוח ומדעי הקוגניציה תומכות בכל רכיב: פעולות משולבות משפרות סוכנות, מבנה היררכי מאפשר קומפוזיציה גמישה, וזיכרון אפיזודי תורם ללמידה מהירה ומדויקת. החוקרים מציינים כי היעדר רכיבים אלה גורם לבעיות מוכרות: הזיות עקב חוסר עיגון במציאות, הבנה שטחית של מושגים, חוסר תחושת אחריות עקב היעדר שליטה, בעיות בטיחות ואמינות עקב חוסר פרשנות, ובזבוז אנרגיה גבוה. ההצעה משווה למגמות נוכחיות כמו שרשרת מחשבה (CoT) ויצירה מוגברת-חיפוש (RAG), שמנסות לפתור בעיות דומות אך אינן מספיקות. שילוב רכיבים מוחיים יאפשר שיפורים עמוקים יותר, כגון grounding בפעולות אמיתיות. לעסקים ישראליים בתחום ה-AI, זה פירושו פיתוח מודלים מקומיים בטוחים יותר, שמתאימים לרגולציה מחמירה ומשפרים יעילות אנרגטית – חיוני בעידן של משברי חשמל. השילוב של פעולות, מבנה קומפוזיציונלי וזיכרון אפיזודי במודלי בסיס יפתח דרך ל-AI בטוח, מפורש ודמוי-אדם. מנהלי עסקים צריכים לשקול השקעה במחקר זה, שמבטיח להחליף את ההחלפה ההיסטורית בין מדעי המוח ל-AI. האם הגיע הזמן לשלב את המוח האנושי ב-AI שלנו? קראו את המאמר המלא כדי להבין כיצד ליישם זאת.