הדיווחים מאתמול הבהירו: אפל נכנסת לתחום הבינה המלאכותית בגדול. החברה הקימה צוות חדש, Answers, Knowledge and Information (AKI), בראשות רובי ווקר, ראש סירי לשעבר, כדי לבנות "מנוע תשובות" משלה המופעל על ידי בינה מלאכותית.
מערכת זו נועדה לחפש באינטרנט ולהגיב בסגנון שיחה, מה שמציב את אפל בתחרות ישירה עם ChatGPT ו-Gemini של גוגל. תוכניות כבר בעיצומן לשלב אותה עם Siri, Spotlight ו-Safari, עם אפשרות לאפליקציה עצמאית בעתיד.
מה שאפל אומר
אפל סוף סוף הופכת את הבינה המלאכותית לעדיפות עליונה, בונה "מנוע תשובות" משלה ומשדרגת את סירי עם מערכת הפעלה מבוססת בינה מלאכותית לחלוטין. ההנהלה מודה שהם איחרו להגיע, אך אומרת שהם משקיעים כעת בכבדות, בוחנים רכישות ושואפים לפריסה משמעותית של בינה מלאכותית בשנת 2026.
"אפל חייבת לעשות את זה. אפל תעשה את זה. זה פחות או יותר שלנו לתפוס." - טים קוק
מה המשמעות (במילים אנושיות)
במילים אנושיות, אפל סוף סוף בונה גרסה משלה ל-ChatGPT או Gemini. במקום להסתמך כל כך הרבה על חיפוש גוגל או על כלי בינה מלאכותית חיצוניים, הם רוצים מערכת משלהם שיכולה להבין את השאלות שלכם, למצוא תשובות ולענות באופן טבעי. משמעות הדבר היא שבעתיד, כשאתם שואלים את סירי משהו, זה עשוי להרגיש חכם - וזו תהיה הטכנולוגיה של אפל עצמה שתנהל את העניינים.
בואו נחבר את הנקודות
כשקראנו לראשונה את הסיפור הזה, לא היינו בטוחים אם הוא ראוי לפרסום חדשותי. טווח הקשב שלכם קצר, ושאלנו את עצמנו: האם זה באמת שווה את הזמן שלכם? אבל ברגע שהסתכלנו על התמונה הגדולה, החלטנו... אולי כן. הנה הסיבה.
המחקר של אפל עצמה על תואר ראשון בבינה מלאכותית
מוקדם יותר השנה, אפל פרסמה מאמר מחקר בשם "אשליית החשיבה: הבנת החוזקות והמגבלות של מודלים של חשיבה דרך עדשת מורכבות הבעיה".
המחקר בחן כיצד מודלים של חשיבה גדולה (LRM) מתפקדים במשימות הדורשות חשיבה רב-שלבית. חוקרי אפל מצאו כי בעוד שמודלים אלה יכולים להתמודד היטב עם בעיות פשוטות, הדיוק שלהם יורד בחדות כאשר המורכבות עולה - למשל, בחידות כמו מגדל האנוי. המסקנה? מערכות בינה מלאכותית אלה אינן באמת "חושבות" במובן האנושי; הן עוקבות אחר דפוסים נלמדים, ודפוסים אלה מתפרקים כאשר האתגר חורג מאזור הנוחות שלהם באימון.
אם אתם רוצים לקרוא את המסמך המלא, תוכלו להוריד אותו ישירות מאפל כאן:
http://ml-site.cdn-apple.com/papers/the-illusion-of-thinking.pdf
ההבדלים בפרספקטיבה
החזון של אפל לבינה מלאכותית שונה מזה של שחקנים מובילים אחרים בתחום. בעוד ש-OpenAI, גוגל, Anthropic ואחרים מתמודדים במרוץ כדי לגרום לבינה מלאכותית להרגיש אנושית יותר ולהרחיב את יכולות ה"חשיבה" שלה, אפל מכירה בגלוי במגבלות הבינה המלאכותית הנוכחית. המחקר שלהם מציג את הבינה המלאכותית כמערכות זיהוי תבניות חזקות, ולא כישויות חשיבה אמיתיות.
זה מעצב את האסטרטגיה שלהם: במקום לשווק את הבינה המלאכותית כ"מוח דיגיטלי" שיכול לעשות הכל, נראה שאפל מתמקדת בבניית תכונות בינה מלאכותית משולבות היטב ומודעות לפרטיות, שמשתלבות באופן טבעי במערכת האקולוגית שלה - תכונות שעובדות היטב עבור המשימות שעבורן הן מיועדות, מבלי להבטיח חשיבה אנושית.
לעומת זאת, מתחרים מציגים לעתים קרובות את המודלים שלהם כמערכות רב-תכליתיות, בעלות יכולות הולכות וגדלות, שניתן ליישם כמעט בכל תחום, כאשר חלקן אף רומזות על "היגיון" או אינטליגנציה "דמוית סוכן" עתידית.
טבלת השוואה: אפל לעומת ספקי LLM מובילים
מוֹכֵר | חזון הליבה של בינה מלאכותית | סגנון מסרים ציבוריים | תחומי מיקוד | גישת האינטגרציה | ההבדל של אפל |
תַפּוּחַ | בינה מלאכותית ככלי בעל יכולות גבוהות, אך לא באמת "חשיבה". דגש על דיוק בגבולות מוגדרים. | זהיר, מונחה מחקר, פרטיות במקום הראשון. | סירי, בינה מלאכותית ברמת המכשיר, סיוע הקשרי. | אינטגרציה עמוקה במערכת האקולוגית של אפל; עיבוד במכשיר ובכללי ממוקד פרטיות. | ממקם את הבינה המלאכותית כעוזר מדויק, לא כמודעה אנושית; מגביל את הציפיות. |
בינה מלאכותית פתוחה | בינה מלאכותית כעוזר חשיבה כללי המסוגל למומחיות רב-תחומית. | מסגור נועז, פונה לעתיד, דמוי אדם. | ChatGPT, ממשקי API למפתחים, זרימות עבודה מבוססות סוכנים. | ענן קודם כל, משולב באמצעות ממשקי API בפלטפורמות מרובות. | אפל דוחה את הגישה של בינה מלאכותית כדמוית אנושית; פחות דגש על הכללה רב-תחומית. |
גוגל (ג'מיני) | בינה מלאכותית כעוזר אוניברסלי רב-מודאלי, שלומד תמיד. | חזון תחרותי, עשיר בתכונות, של "בינה מלאכותית בכל מקום". | חיפוש, סביבת עבודה, שילוב אנדרואיד, כלים רב-מודאליים. | הטמעה עמוקה בשירותי גוגל + מכשירי אנדרואיד. | אפל נמנעת מהנרטיב של "בינה מלאכותית בכל מקום", ומתמקדת באינטגרציה מבוקרת ואורגנת. |
אנתרופי (קלוד) | בינה מלאכותית כעוזרת מועילה, בלתי מזיקה וכנה, המתמקדת בהיגיון ובטיחות. | בטיחות במקום הראשון, בניית אמון, ממוקדת יישור קו. | מודלים של קלוד, אינטגרציות API, בינה מלאכותית ארגונית. | מופעל בעיקר בענן עם אילוצי בטיחות חזקים. | אפל מתמקדת פחות בשיווק בטיחותי, ויותר בפרטיות ובדיוק של המערכת האקולוגית. |
מיקרוסופט (קופיילוט) | בינה מלאכותית כמגביר פרודוקטיביות בעבודה בכלים שונים. | אוטומציה של זרימות עבודה מונחית פרודוקטיביות ארגונית. | קופיילוט ב-Office, Azure AI ו-Windows. | מוטמע בתוכנות פרודוקטיביות ובשירותי ענן. | אפל לא שואפת למיצוב קודם כל של ארגונים; אלא אינטגרציה ממוקדת יותר בצרכן. |
הצוות: תשובות, ידע ומידע (AKI)
שם הצוות החדש של אפל - תשובות, ידע ומידע (AKI) - הוא רמז בפני עצמו. הוא מצביע על משהו שונה מאוד מחוויית "צ'אט".
רוב מנהיגי הבינה המלאכותית כיום מתמקדים בצ'אט, שבו הבינה המלאכותית הופכת לשותף לשיחה, ולעתים קרובות משתתפת בדיאלוג פתוח. זהו עולמם של ChatGPT, Claude ו-Gemini - כלים שנועדו להרגיש אנושיים, לשמור על שיחת טלפון מתמשכת ולהתאים את עצמם לטון ולסגנון של המשתמש.
בחירת השם של אפל מאותתת על כוונה שונה. "תשובות" מרמזת על דיוק והשלמה - אתה שואל שאלה, אתה מקבל את המידע שאתה צריך. זה לא צ'אט לשם צ'אט. "ידע" ו"מידע" מראים את הדגש על תגובות עובדתיות, לא על שיחה המונעת על ידי אישיות.
בקיצור, ההבדל הוא:
מודלים של צ'אט שואפים להיות בני לוויה שאפשר לדבר איתם בלי סוף.
נראה כי הגישה של אפל היא מנוע שאלות ותשובות ממוקד שמביא לך את התשובה במהירות, עם פחות שטויות.
זה יכול להיות חוויית סירי או זרקור יעילה יותר - כזו שפחות עוסקת בחיקוי שיחה אנושית ויותר במסירת המידע הנכון במהירות.
סיפור סיפורים: בתוך החדר האסטרטגי במטה אפל
דמיינו זאת: פגישה ברמה גבוהה במטה אפל. מנהלים בכירים, מהנדסים ומובילי מוצר מתאספים סביב השולחן, וממפים את חזון הבינה המלאכותית של החברה.
הנושא? כיצד לאזן בין שני עולמות - הפרטיות והחוויה שאפל ידועה בהן, וחוויית הבינה המלאכותית הנוכחית שמשגשגת על נתונים אישיים כדי ליצור אינטראקציה עשירה ושיחתית יותר.
אנחנו כבר יודעים שיש קשר ישיר בין כמה מערכת בינה מלאכותית יודעת עליך לבין כמה טבעית היא יכולה לגרום לשיחה להרגיש. ככל שיש לה יותר הקשר, כך היא יכולה לצפות טוב יותר את הצרכים שלך. אבל עבור חברה שמתגאה בהגנה על מידע אישי, יש מתח מיידי.
אז דמיינו את הדיון הזה: איך ניקח את היתרונות של דיוק בשאלות ותשובות, משלבים אותם עם מספיק מידע אישי כדי להיות מועיל, ועדיין לשמור על גבול הפרטיות? המטרה לא תהיה להעתיק את סגנון ה"דבר לנצח" של צ'אטבוטים אחרים מבוססי בינה מלאכותית, אלא לבנות משהו באמצע - שבו תקבלו תשובות מדויקות, בתוספת ההקשר הרלוונטי עליכם, רק כשזה באמת נחוץ.
אנחנו לא אומרים שזה בדיוק מה שקורה בתוך אפל. אבל אם הם מתכננים חוויית בינה מלאכותית חדשה, שיחה כזו תהיה הגיונית מאוד.
שורה תחתונה
הדבר היחיד שאנחנו יכולים לומר בוודאות - אפל הצטרפה למירוץ הבינה המלאכותית. אין לוחות זמנים, אין שמות מוצרים, אין תוכניות השקה מאושרות. רק העובדה שהם עכשיו במשחק, ורק זה לבדו משנה את התחום.
הצע את זה
רוצים לראות את ההבדל בין חוויית שאלות ותשובות לבין אינטראקציה בסגנון צ'אט?
העתיקו והדביקו את זה לתוך ה-LLM האהוב עליכם וצפו כיצד הסגנון משתנה:
"אם הייתי מבקש ממך לעבור מאינטראקציה בסגנון שיחה לחוויית שאלות ותשובות, מה היה ההבדל? הראה לי באמצעות סימולציה של האינטראקציה האחרונה שלנו בנוגע להכרזה של אפל על בינה מלאכותית."
פרספקטיבה של צוות האור הקפוא
יאאא!!! אפל נכנסת למירוץ - יאאאא!!! אנחנו אוהבים את זה. למה? כי זו אפל ואנחנו אוהבים אותם.
אנחנו יודעים שזה אולי לא התחושה הכללית של כולם, אז בואו נסתכל על זה ככה... הם נכנסים למשחק מאוחר? חיסרון??? לא. הם מגיעים במלוא העוצמה, יודעים מה כבר יש לנו, מה אולי היינו רוצים שנעשה אחרת, ומה הם מאמינים שחסר לנו אבל אפילו לא יודעים עדיין.
אנחנו רואים בזה יתרון גדול עבורנו. אם יש הזדמנות לראות משהו חדש, זו היא - ההזדמנות שלנו, כחובבי בינה מלאכותית, לראות משהו במירוץ הזה שיכול לשנות את המשחק. ואנחנו אוהבים אפילו רק לחשוב על זה.
יכול להיות שאנחנו טועים לגמרי, אבל כרגע אנחנו מרגישים כמו ילדים שמחכים לספר הבא של הארי פוטר. חוסר ידיעה וחלימה זה חלק מהכיף.
הדבר הראשון שקיבלנו מהכניסה למשחק הוא תזכורת שיש הבדל בין שאלות ותשובות לשיחה. אתם יכולים לחוות את ההבדל הזה באמצעות ההנחיה שלנו - ותראו איך זה משפיע על דיוק המידע שאתם מקבלים. למען האמת, אנחנו עוקבים מקרוב אחר שיחות בינה מלאכותית, ואנחנו רואים הרבה דיבורים על אופטימיזציה של הנחיות. אבל אולי זה לא רק ההנחיה... אולי זה המצב.
ניסינו את זה בעצמנו, והמידע שקיבלנו היה חד יותר. תהליך העבודה הרגיש שונה - לוקח קצת זמן להתרגל 🙂. נסו את זה בעצמכם.
בסך הכל, טוב שאפל נכנסה לתחום. דבר אחרון - קראו את המאמר שלהם. זה שווה את הזמן שלכם. הם קיבלו הרבה ביקורת על זה, אבל אולי יש להם משהו נכון.
