בינה מלאכותית · מאמר
דמיס האסאביס אומר כעת שהבינה הכללית הממלאכותית עלולה להגיע תוך שנתיים עד שלוש שנים
פורסם:
בקצרה
דמיס האסאביס, מנכ"ל ומייסד משותף של Google DeepMind, אמר לכתב בעיתון וול סטריט ג'ורנל שהוא צופה כעת שהבינה הכללית הממלאכותית (AGI) תגיע תוך שנתיים עד שלוש שנים, פחות מחלון זמן של שלוש עד חמש שנים שהוא ציין בתחילת 2026. הוא מגדיר AGI באמצעות בדיקת "איינשטיין" ואומר שהאומדן שלו נע ברציפות קרוב יותר להווה.
גרסה זו היא תרגום מכונה של המקור (English). לקריאת המקור
דמיס האסאביס, המייסד המשותף ומנכ"ל Google DeepMind, אמר לעיתון The Wall Street Journal שהוא כעת מצפה שהבינה הכללית הממלאכותית (AGI) תגיע תוך שנתיים עד שלוש שנים. הראיון פורסם ב-21 באוקטובר 2026 כחלק מחבילת פרסי "חוללי חדשנות בטכנולוגיה" שבה האסאביס נבחר כזוכה 2026 בטכנולוגיה.
כאשר נשאל על ציר הזמן, אמר האסאביס שזה קרוב ואומדנו ממשיך להתקרב להווה, על פי הפרופיל. החלון החדש מייצג התייסקות מטווח של שלוש עד חמש שנים שהוא ציין בפומבי בתחילת 2026.
מה האסאביס מתכוון ל-AGI
האסאביס מגדיר AGI כהכרה בנושא אנושי וציין משימה ספציפית שהוא קורא לה בדיקת "איינשטיין". על פי בדיקה זו, מערכת תהיה זכאית ל-AGI אם, מאומנת רק על ידע אנושי זמין עד 1901, היא יכולה בצורה עצמאית להניב את סוג ההתפתחויות שאלברט איינשטיין עשה בעבודות "annus mirabilis" שלו מ-1905 — המכסות את האפקט הפוטואלקטרי, התנועה הבראונית, יחסיות מיוחדת ושקילות מסה-אנרגיה.
בפרופיל עיתון וול סטריט ג'ורנל, תיאר האסאביס גם את המשימה הרחבה שלו בשני שלבים: ראשית פתרון הבינה עצמה, ואז שימוש בבינה זו לפתרון בעיות מדעיות גדולות אחרות. הוא הצביע על מחקר פיזיקה וטיפול בסרטן כיישומים מוקדמים שהוא מקווה להמשיך בהם ברגע שמערכות AI מתקדמות יותר זמינות.
ציר זמן שהשתנה במהלך 2026
הצהרות הציבור של האסאביס בנוגע להגעת AGI התנודדו במהלך 2026. בכנס Google I/O למפתחים ב-20 במאי 2026, הוא אמר שבינה מלאכותית הגיעה למה שהוא כינה "מלבן הסינגולריות", תוך הבהרה שהוא התכוון לעידן הנוכחי ולא ללחظה אחת של טרנספורמציה. באותו אירוע הוא גם אמר שסוכנים וכלים לקידוד החלו לעבוד בהצלחה במהלך השנה, תוך תיאורו כשלב מוקדם של שימוש בינה מלאכותית מעשי.
| מתי | ציר זמן / מסגרת | הקשר |
|---|---|---|
| בתחילת 2026 | שלוש עד חמש שנים | אומדן ציבורי שצוטט לפני ראיון עיתון וול סטריט ג'ורנל |
| 20 במאי 2026 | "מלבן הסינגולריות" | הערות סיום לכנס Google I/O |
| 21 באוקטובר 2026 | שנתיים עד שלוש שנים | פרופיל "חוללי חדשנות בטכנולוגיה" בעיתון וול סטריט ג'ורנל |
Isomorphic Labs והוויכוח על הרגולציה
פרופיל עיתון וול סטריט ג'ורנל גם נגע ל-Isomorphic Labs, חברת גילוי תרופות שהוקמה על ידי האסאביס החלה מודלי בינה מלאכותית בסגנון AlphaFold לגילוי תרופות. דווח כי החברה הייתה בדיונים כדי להגיע ליותר מ-2 מיליארד דולר בממון בהערכה של בערך 40 עד 50 מיליארד דולר.
בנושא של פיקוח בינה מלאכותית, תיאר הפרופיל את האסאביס טוען נגד רגולציה מוקדמת של הטכנולוגיה, עמדה תואמת לדחיפה שלו בשנת 2026 להמשך הפיתוח התעשייתי בזמן שמסגרות ממשל נעשות בעת ובעונה אחת.
למה לדעתו של האסאביס משקל
האסאביס מוביל מחקר בינה מלאכותית ב-Google DeepMind. בחודש אוקטובר 2024, הוא וחברו ב-DeepMind ג'ון ג'מפר חלקו חצי מפרס נוגל בכימיה עבור AlphaFold, מודל בינה מלאכותית החוזה מבנים תלת-ממדיים של חלבונים מרצפים גנטיים; המחצה השנייה של הפרס הלכה לדוד בייקר. וועדת נוגל באותה תקופה תיארה את ההישג כמימוש של מטרה שנחפשה זמן רב במדע החלבונים.
אני משדרג קרוב יותר ויותר.
מכיוון ש-AGI אין הגדרה מדעית אחת המסכימה עליה, ציר הזמן של האסאביס משקף את מדד שלו - בדיקת "איינשטיין" - ולא תקן בקנה מידה תעשייתי. מנהיגי בינה מלאכותית אחרים הציעו הגדרות וציר זמן שונים, אשר המקורות הסקורים במאמר זה לא פרטו בתנאים הדומים.
שאלות
- מה אמר דמיס האסאביס על הגעת AGI?
- הוא אמר לעיתון וול סטריט ג'ורנל, שפורסם ב-21 באוקטובר 2026, שהוא מצפה בינה כללית מלאכותית תוך שנתיים עד שלוש שנים, תוך ציון שאומדנו ממשיך להתקרב להווה.
- כיצד האסאביס מגדיר AGI?
- הוא משתמש בבדיקת "איינשטיין": האם מערכת המאומנת רק על ידע זמין לפני 1901 יכולה ללא תלות להניב התפתחויות של איינשטיין מ-1905, כולל יחסיות מיוחדת והאפקט הפוטואלקטרי.
- האם ציר הזמן של AGI של האסאביס השתנה במהלך 2026?
- כן. בתחילת 2026 הוא ציין טווח של שלוש עד חמש שנים; בחודש מאי 2026 אמר שבינה מלאכותית הייתה ב"מלבן הסינגולריות"; בחודש אוקטובר 2026 הוא צמצם את האומדן לשנתיים עד שלוש שנים.
- מה זה Isomorphic Labs ולמה הוא מוזכר?
- Isomorphic Labs היא חברת גילוי תרופות שהוקמה על ידי האסאביס החלה מודלים בסגנון AlphaFold לגילוי תרופות; דוח עיתון וול סטריט ג'ורנל אמר שהיא מחפשת יותר מ-2 מיליארד דולר בממון בהערכה של 40-50 מיליארד דולר.
- בשביל מה האסאביס ידוע למעט תחזוקה זו?
- הוא מוביל מחקר בינה מלאכותית ב-Google DeepMind ובשנת 2024 חלק פרס נוגל בכימיה עם ג'ון ג'מפר עבור AlphaFold, מערכת בינה מלאכותית החוזה מבנים של חלבונים.
מקורות
- t2online — Demis Hassabis expects AGI within two to three years
- AIWeekly — Hassabis trims AGI window to two-to-three years in WSJ profile
- Semafor — Google exec Demis Hassabis predicts we're 'at the foothills of the singularity'
- TechCrunch — DeepMind's Demis Hassabis and John Jumper scoop Nobel Prize in Chemistry for AlphaFold
כתבה זו הוכנה בעזרת בינה מלאכותית ועברה בדיקת מקורות אוטומטית לפני הפרסום. אם ראיתם טעות, בקשו תיקון. בקשת תיקון או זכות תגובה · איך אנחנו עובדים
כתבות קשורות
בינה מלאכותיתמאמר
איך אלגוריתמי המלצות בבינה מלאכותית מחליטים מה אתה רואה וקונה ברשת
מערכות המלצות בבינה מלאכותית מותאמות אישית הזנות והצעות מוצר על ידי ניתוח מה משתמשים לוחצים, צופים, מדרגים וקונים, ואז התאמת התנהגות זו עם דפוסים מ-משתמשים דומים. פלטפורמות כמו Netflix, YouTube ו-Amazon אומרות שהן משתמשות בסימנים של התחייבות ותשומות הקשריות - וגם לא, במקרים מסוימים, נתונים דמוגרפיים - בעוד שרגולטורים בארה"ב ובאיחוד האירופי העלו חששות לגבי שקיפות ואיסוף נתונים מאחורי מערכות אלה.
בינה מלאכותיתמאמר
מדוע מודלי שפה של בינה מלאכותית מהלוצינים: המחקר מאחורי תשובות שקריות
"הלוצינציות" של בינה מלאכותית קורות משום שמודלי שפה מאומנים לחזות את המילה הסבירה הבאה, לא לאמת את האמת, ובגלל הבדיקות המשמשות לדירוג שלהם המתגמלות ניחוש בטוח על פני הודאה בחוסר ודאות. חוקרים ב-OpenAI טוענים שהבעיה היא בחלקה תוצאה מתמטית של איך מודלים מאומנים וחלקית תוצאה של איך תעשיית הבינה המלאכותית מדרגת אותם.
בינה מלאכותיתמדריך
כיצד לאתר עמעומים עמוקים ותמונות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית: מדריך שלב אחר שלב
זיהוי אמין של עמעום עמוק או תמונה שנוצרה על ידי בינה מלאכותית דורש שילוב של בדיקות חזותיות, כלים של מוצא כמו Content Credentials או SynthID וחיפוש תמונה הפוך — אין שיטה יחידה שתופסת כל עמעום. חוקרי גילוי מזהירים שכלים אוטומטיים עלולים להטעות על ידי עריכה פשוטה כמו חיתוך או דחיסה, כך שאימות הקשר נשאר חיוני.
בינה מלאכותיתידיעה
ההפסד של 80.7 מיליארד דולר של Anthropic חושף את העלות האמיתית של בניית מודלים של בינה מלאכותית
Anthropic דיווחה על הפסד נקי של 80.7 מיליארד דולר לחצי הראשון של 2026, כפי שמוצג בתיאור נוסח של תשקיף הנפקה ראשונה שנבדק על ידי רויטרס. רוב הנתון הזה — כ-72 מיליארד דולר — הוא תשלום חשבונאי שאינו מזומן הקשור לשטרות הניתנים להמרה, אך גם עלויות המחשוב בפועל של החברה עלו בחדות, מה שמצביע על הוצאות הון ענקיות מאחורי פיתוח בינה מלאכותית חזיתית.