המודעות: האם היא מאבק בין אמונותיך לתפישותיך?

תארו לעצמכם שאתם במופע קסמים שבו הקוסם עצמו נעלם לפתע. אתם כמובן יודעים בבירור שהאיש כנראה מסתתר איפשהו. ובכל זאת, עדיין נדמה שהאיש נעלם. איננו מצליחים לפענח את מה שראינו, הגיוניים ככל שנהיה. מדוע חוויותינו המודעוֹת כל-כך עקשניות?

העובדה שתפישת העולם שלנו כה בלתי-מתפשרת, למרות כל המחשבה שאנו מקדישים לה, אומרת לנו משהו ייחודי על החיווט של מוחנו. השוו את התסריט של הקוסם הזה לעיבוד המידע הרגיל שלנו. נניח שחמישה מחבריכם אומרים לכם שבחוץ יורד גשם, ואילו תחזית מזג-אוויר באינטרנט אומרת שלא. מן הסתם תסיקו שהאתר טועה ותתעלמו ממנו. אבל בכל הנוגע לתפישה מודעת, נראה שיש משהו עיקש עד מוזרות בקשר למה שאנו רואים, שומעים וחשים. אפילו כשחוויה תחושתית כלשהי מוטעית בעליל, איננו מסוגלים פשוט לכבות אותה. מדוע זה כך? ההתקדמות האחרונה בתחום הבינה המלאכותית שופכת אור חדש על חידה זו. במדעי המחשב, ידוע לנו שרשתות עצביות לזיהוי דפוסים – “מודלים של למידה עמוקה” – יכולות לצאת נשכרות מתהליך המוכר כ”קידוד חיזוי”. במקום סתם לספוג מידע באופן סביל, מלמטה למעלה, רשתות יודעות להניח ביחס לעולם הנחות מלמעלה כלפי מטה, שאותן ניתן לבחון כנגד תצפיות. הרשתות בדרך כלל עובדות טוב יותר בצורה זו; כשרשת עצבית עומדת לזהות חתול, למשל, היא תחילה מפתחת מודל שמאפשר לה לחזות או לדמיין איך נראה חתול, ואז לבחון נתוני קלט כדי לראות אם הם תואמים לחיזוי זה. הבעיה היא, שאף על פי שמודלים מחוללים אלה יכולים להיות יעילים ביותר מעת שהושלמו והוכנסו לפעולה, הרי שהאימון שלהם בדרך כלל צורך כמויות ענק של זמן ומידע. פתרון אחד הוא להשתמש ב-GANs (generative adversarial network, “רשתות מחוללות יריבוֹת”), מה שהוכתר על-ידי ראש חקר הבינה המלאכותית של “פייסבוק”, יאן לה-קון, בתור “הרעיון הכי מגניב בלמידה העמוקה מזה 20 שנה”. ברשתות כאלה, ביכולתנו לאמן רשת אחת (המחוללת) ליצור תמונות של חתולים תוך חיקוי מדויק ככל האפשר של חתולים אמיתיים, ולאמן רשת אחרת (המבדילה) להבחין בין תמונות החתולים המפוברקות לבין אלה של חתולים אמיתיים. לאחר מכן נטיל לזירה את שתי הרשתות, כשהרשת המבדילה מתוגמלת על זיהוי זיופים בעוד המחוללת מתוגמלת על החמצותיה של הראשונה. כשהן מוכנסות לתחרות ביניהן, הרשתות מתפתחות מתוך מאבק, לא בשונה מאספן אמנות שמנסה להערים על מומחה לאמנות. התנהלות זו מייעלת מאד את הלמידה עבור כל הצדדים. פרט להיותן תחבולה הנדסית מועילה, רשתות יריבות יכולות לשמש על דרך ההשוואה להבנת המוח האנושי. במוחות יונקים, הנוירונים האחראיים לקידוד מידע תפישתי משרתים מספר מטרות. למשל, הנוירונים שניצתים למראה חתול, ניצתים גם כשמדמיינים חתול או כשנזכרים בו; הם גם יכולים להיכנס לפעולה באופן פחות או יותר אקראי. לפיכך, כל אימת שמתרחשת פעילות במעגלים הנוירוניים שלנו, על המוח להיות מסוגל להבין אם הסיבה לאיתותים באה מבפנים או מבחוץ. נוכל לכנות תרגיל זה “ניטור מציאות נתפשת”. ג’ון לוק, הפילוסוף הבריטי בן המאה ה-17, האמין שיש לנו מעין איבר פנימי שתפקידו לבצע ניטור חושי עצמי. אבל מבקריו של לוק תהו על הסיבה שיש לטבע לגדל איבר נפרד שלם נוסף על מערכת שכבר ערוכה לזהות את העולם דרך החושים. עליך להיות מסוגל להריח משהו עוד לפני שאתה מנסה להחליט אם תפישתך אותו אמיתית או מזויפת; אז למה לא פשוט להתקין מערכת פנימית שבודקת את מנגנון הזיהוי עצמו? אלא שלאור מה שכבר ידוע לנו על GANs, רעיונותיו של לוק נשמעים הגיוניים למדי. הואיל ומערכת התפישה שלנו מנצלת משאבים עצביים, חלקים ממנה מתמחזרים עבור שימושים שונים. לפיכך, כשמדמיינים חתול, הפעולה נסמכת על אותם דפוסים עצביים כמו בראייה של חתול אמיתי. אבל חפיפה זו מעכירה את המים בכל הנוגע למשמעות האותות המתקבלים. לכן, כדי ששיטת המיחזור תעבוד כהלכה, נחוץ לנו גורם מבדיל שיחליט מתי אנו רואים משהו ומתי אנו רק חושבים עליו. צריך להתקיים איבר חישה פנימי דמוי GAN – או משהו בדומה לו – שתפקידו לגלם את תפקיד היריב, במטרה לעודד את צמיחתו של מנגנון קידוד חיזוי מושחז היטב. אם ההסבר הזה נכון, ניתן לומר שחוויה מודעת דומה כנראה להיסק לוגי. כלומר, אם האות התפישתי שיוצר המחולל אומר שישנו חתול, ואם הגורם המבדיל קובע שהאות הזה אכן מייצג את מצב העולם בזה הרגע, הרי שנראה כמובן חתול. כך גם עם תחושות גולמיות: אנו מסוגלים להרגיש כאב חד אפילו כשידוע לנו היטב שדבר איננו דוקר אותנו, וידועים גם דיווחים על כאבים בגפיים שנכרתו. אם הגורם המבדיל צודק רוב הזמן, אנו נוטים לתת בו אמון. אין פלא שכאשר מתגלע קונפליקט בין רשמים סובייקטיביים לבין אמונות רציונאליות, נראה שהגיוני להאמין במה שאנו חווים במודע. העקשנות התפישתית אינה רק מנת חלקם של יצורי אנוש. יש יונקים עילאיים שניחנו בה גם הם, כפי שמוכיחה יכולתם להפגין תדהמה ושעשוע לנוכח פעלולי קסמים. כלומר, הם מבינים ככל הנראה שקיים מתח בין מה שהם רואים לבין מה שידוע להם כאמיתי. בהינתן מה שאנו מבינים לגבי המוחות שלהם – במיוחד, שגם נוירוני התפישה שלהם “ברי-מיחזור” לצרכי תפקוד מלמעלה כלפי מטה – הרי שלפי תיאוריית GAN, לבעלי-חיים לא-אנושיים אלה יש חוויות מודעוֹת לא שונות משלנו. בעתידה של הבינה המלאכותית טמונים אתגרים גדולים יותר. אם נבנה רובוט בעל ארכיטקטורת GAN מורכבת ביותר, האם הוא יהיה מודע? על יסוד התיאוריה שלנו, הוא ככל הנראה יידע לבצע קידוד חיזוי, ולשם כך יפעיל מיכּון תפישה זהה לזה של חיזוי מלמעלה למטה או דמיוּן. אולי, כמו רשתות מחוללות עכשוויות, הוא יהיה מסוגל “לחלום”. אולי, כמונו, גם הוא לא יהיה מסוגל להבין את כאביו – ואולי הוא אפילו יידע להעריך הופעות מוסיקליות. פיתוח תיאוריות בנוגע למודעות הוא דבר קשה באופן ידוע לשמצה ועדיין לא ידוע לנו מה היא באמת כוללת, ועל כן לא נוכל לקבוע את הרובוט שלנו אכן מודע. ברם, גם לא נוכל לקבוע זאת בוודאות בנוגע לשום בעל-חיים. אם לכל הפחות נצליח לבסס כמה מההשערות שלנו לגבי מנגנון המודעות, נוכל לבחון אותן מול האינטואיציות שלנו – וחשוב יותר, באמצעות ניסויים. מה שאכן ידוע לנו הוא שמודל של המוח שפועל בו מנגנון פנימי של פקפוק – מערכת קטנונית שעומדת כל העת על המשמר מפני אחיזות-עיניים וזיופים בתפישה – הוא אחד הרעיונות המבטיחים ביותר שחשבנו עליהם עד כה. הקוואן לאו הוא מרצה למדעי ההתנהגות באוניברסיטת קליפורניה שבלוס-אנג’לס ובעל משרה אקדמית באוניברסיטת הונג-קונג. עבודותיו התפרסמו בין היתר ב-Science, Nature Neuroscience וב-Neuron. הוא מתגורר בלוס-אנג’לס. עריכה המאמר באנגלית: סאלי דייויס, הופיע במגזין (https://aeon.co/ideas/is-consciousness-a-battle-between-your-beliefs-and-perceptions). עברית: שלמה אדם. !(https://metrics.aeon.co/count/cf0b83d7-848f-4db7-9943-29f038caf438.gif)