לתכנת בלי תכנות

לאחרונה, אילון מאסק אמר משהו מדהים שרוב האנשים פספסו:

"Code itself will go away in favor of just making the binary directly."

לא "AI יכתוב קוד במקומכם".

אלא: הקוד כמדיום ייעלם לגמרי.

כדי להבין עד כמה זה מדהים: 

שפות תכנות הן לא "שפה טבעית" אלא מתווכות מלאכותיות שהומצאו כדי לגשר בין שני עולמות שמדברים בשפות שונות: המוח האנושי והחומרה.

כולן מהוות פשרה: תחביר נוקשה, טכני, והפשטות שמרחיקות את הכוונה מהביצוע.

מה שמאסק מתאר הוא ביטול הפשרה:

רשת נוירונים גדולה מספיק היא universal function approximator היא יכולה ללמוד כל מיפוי קלט-פלט. 

זה כולל תיאור אנושי שמוביל לקוד בינארי לביצוע החומרה. 

והכוונה ישירות, בלי תיווך של שפת תכנות בכלל!

זה אומר שכל אדם יפתח את "שפת התכנות" האישית שלו: 

לא Python ולא Rust, אלא הדרך הייחודית שבה הוא חושב ומתאר בעיות בעזרת האנלוגיות שלו, הקצב שלו, המטאפורות שלו. 

ואז, ה-AI לומד את הווקטור האישי שלך 

ומפיק קוד שרץ מבלי שתצטרך לדעת משהו על שפות תכנות. 

אופס, סילקנו את ה- middleman.

כמי שעוסק בהוראה אני רואה פה שני צדדים:

רע: כל מה שלימדנו על "חשיבה חישובית", על תחביר, על מבנים הופך לא רלוונטי.

טוב: השאלה חוזרת למרכז השאלה שתמיד הייתה צריכה להיות שם: "מה אתה רוצה שיקרה, ואיך?" 

כאשר המחשבון הגיע, הפסקנו ללמד חישוב. 

אבל לא הפסקנו ללמד מתמטיקה כי מתמטיקה זה לא לחשב אלא לחשוב.

השאלה עכשיו היא: 

מה זה "לתכנת" כשהקוד נעלם?

בוא נראה איך הרעיון הזה מתגלגל הלאה.

ככל שאנחנו באינטראקציה ארוכה יותר עם AI, הוא לומד דברים שקשה מאוד להמשיג:

את הקול הפנימי שלנו.

את האסוציאציות שעולות לנו אוטומטית

ואת הדרך שבה אנחנו מגיעים מרעיון א' לרעיון ב'.

זה ידע לא מוחשי שלא כתוב בשום מקום, ולא ניתן להעברה ישירה.

אבל ה-AI מחזיק אותו בייצוג פנימי שנקרא "וקטור".

עכשיו, תחשבו מה זה מאפשר:

אם אני עובד עם מישהו ביפן, שגדל בתרבות שבה "לא" נאמר בצורה עקיפה,

בתרבות שבה הקשב הלא-מילולי חשוב יותר ממה שנאמר.

ואני כישראלי לא יודע לתקשר טוב מול זה...

איין חשש, בקרוב היפני יוכל לשתף איתי את הווקטור שה-AI שלו למד עליו

ולמעשה ייתן לי מפתח למוח היפני שלו...

בעזרת ה-AI שלי, אוכל "לתרגם" עבורו את חשיבתי הישראלית

בדרך שתהיה הרבה יותר אפקטיבית ומכבדת.

כמובן שזה עובר גם בכיוון השני.

כאשר אקרא את תשובתו היפנית דרך הפילטר-וקטור-AI שלי

פתאום יהיו שם ביטויים כמו "אחי", "תכ'לס" ו-"סבבה" שאותם הוא לא היה כותב בחיים

וגם הרבה יותר "צבריות":

קפיצה מהירה לפתרון, לפני שסיימת להסביר את הבעיה הנחת אינטימיות מהמשפט הראשון בלי לבנות אותה בהדרגה, ישירות שנתפסת כבוטה בתרבויות אחרות (אבל אצלנו היא סימן של כבוד), וגם - "מה הסיפור?" כפתיחה שמבקשת את התמצית, לא את הפרטים.

אבל זה הרבה יותר עמוק מאשר תרגום שפה או ניואנסים תרבותיים -

זו העברה של צורת חשיבה.

משהו שכמעט היה בלתי אפשרי עד עכשיו.

וזה פותח המון אפשרויות מלהיבות לתקשורת.

מאסק: ביטול המתווך בין אדם למכונה בהקשר של תכנות.

העתיד: דילוג על השפה ה-"רגילה" בין אדם לאדם ותקשור בין ווקטורים של AI.

חייב לציין שאני חש חוסר נוחות עמוקה מכל זה...

כי אמפתיה, והיכולת להסביר את עצמינו היא שריר מנטלי.

אם תמיד יהיה לנו "תרגום" מושלם

מה יקרה לשריר שאף פעם לא עובד?

ומעבר לכך, וזו הזיה:

האם כדי לתקשר באופן אנושי טוב יותר

נזדקק למכונות שיסבירו טוב יותר לאדם אחר מה התכוונו?!

השאלה הזו מתגלגלת לכיוון אחד מאוד ספציפי עבורי כאיש חינוך.

החוקר והפדגוג ויגוצקי תיאר בשנות ה-30 מושג שלא הפסיק מאז להיות רלוונטי:

ה-ZPD, Zone of Proximal Development.

הרעיון שלו הוא, שגדילה הקוגניטיבית לא מתרחשת בנוחות, ולא בסטרס

אלא בגבול שבין השניים:

היכן שהמשימה מאתגרת מספיק, אך לא יותר מדי.

כמו מיתר של גיטרה:

כדי להפיק צליל ערב הוא צריך להיות מתוח - אך לא יותר מדי.

הבעיה בכיתה, למשל היא שאף מורה לא יכול לתת את התנאים

האלו בו-זמנית ל +30 תלמידים, שכל אחד מהם נמצא ב-ZPD אחר לגמרי.

(ת'כלס, הם נמצאים ב-ADHD :)

אבל עכשיו, בפעם הראשונה בהיסטוריה, AI יכול.

לא כי הוא יודע יותר מהמורה...

אלא כי הוא יחזיק את ה-"וקטור" של כל תלמיד:

כך שהוא מודע בכל שלב איפה התלמיד נתקע,

איזו אנלוגיה עובדת טוב אצלו, ומתי הוא בשל לאתגר הבא.

בקיצור איפה ה-ZPD שלו, איפה אזור הצמיחה האופטימלי שלו יש למשל תלמידים שצריכים יותר אתגר ברגע נתון, ויש כאלו שצריכים

יותר זמן להפנים ולהבנות ידע ומיומנות "שבריריים"

אבל כאן טמונה גם סכנה:

המוח האנושי בנוי לחפש תמיד את נתיב מינימום האנרגיה.

זו לא חולשה או כשל, אלא אסטרטגיית הישרדות הגיונית.

משתמשים ב-Waze?

מחקרים מ-2020 ו-2024 מראים שמשתמשי GPS מפתחים אטרופיה של הזיכרון המרחבי וכתוצאה התפקוד של ההיפוקמפוס במוח נחלש.

הם בקושי מסוגלים לנווט בלי אפליקציה, כי לא אימנו את היכולת.

הבינה המלאכותית בתפקיד מתווך תקשורת, שתמיד מחליק את הפינות הקוגניטיביות תעשה בדיוק אותו דבר, רק עמוק ומשמעותי בהרבה.

זה יכול בקלות לקבע אותנו באזור נוחות/נכות קוגניטיבי,

בכך שהוא יתרגם כל רעיון זר לוקטור מוכר.

כך נקבל את המסר "לעוס" להבנתנו

בלי ה-"חיכוך" הדרוש להתפתחות

התוצאה היכולת של המוח לצמוח תלך ותפחת כי הכל נוח. הכל זורם.

לכן הכלי הפדגוגי שצריך לפתח עכשיו הוא לא AI חכם יותר

אלא "סליידר האתגר":

"תן לי רק הבנה מהירה" - איזור נוחות (לפעמים נחוץ)

"עכשיו אתגר קל, גדילה נעימה" - ZPD אופטימלי

"ולפעמים - תדחוף אותי חזק" - ZPD מקסימלי

כמו רמת קושי במשחק וידאו,

רק שבמקום נקודות, מתקבלת התפתחות אמיתית.

החינוך של המחר לא יישאל "מה מידת ה-AI בכיתה?"

אלא: מי מחזיק את סליידר האתגר?

אם האלגוריתם קובע - הפסדנו את המוח,

אבל אם המורה שמלמד מעודד את התלמיד לבחור בעצמו -

הרווחנו כלי עזר מדהים.