ראו. "אין שום צורך להבין הכל" / צילום: אינטל
במארס 2016 ניצחה תוכנת האינטיליגנציה המלאכותית "Alphago" של גוגל את אלוף העולם האנושי במשחק הלוח "Go" לעיני כ-200 מיליון צופים, והדהימה את העולם. משחק הלוח Go שהומצא לפני למעלה מ-3,000 שנה נחשב למבחן רציני אינטואיצה וליכולת הלימוד האנושית מכיוון שמספר המהלכים וההסתעפויות הפוטנציאליות בו עולה על מספר האטומים ביקום המוכר. תוך כדי המשחק גם המציאה התוכנה כמה מהלכים חדשים שלא היו מוכרים עד אותה עת לעשרות מיליוני השחקנים והחוקרים האנושיים, אבל מה שבאמת הפך את ההישג ליוצא דופן הוא שהתוכנה לא נזקקה לתכנות על ידי מקצוענים ומומחים אלא "לימדה את עצמה לשחק", באמצעות לופ אין סופי של משחקים נגד עצמה, צבירת מידע והסקת מסקנות.
זו הייתה הוכחה חיה לפוטנציאל שטמון בטכנולוגיית האינטליגנציה המלאכותית ולרמת הבגרות שאליה מגיעות כיום טכנולוגיות הרשת העצבית ו"הלימוד העמוק". בין המופתעים מההצלחה היו גם לא מעט מהנדסים ומנהלים שמובילים בשנים האחרונות את מהפכת ה-AI בעולם. אחד מהם הוא נאבין ראו (Naveen Rao), סגן נשיא באינטל ומנכ"ל קבוצת מוצרי ה-AI של החברה שהוקמה בשנה שעברה.
"כשלמדתי בקולג' בשנות ה-90', עסקנו באינטליגנציה מלאכתית על תקן של עבודה יצירתית", מספר ראו. "משחק ה-GO נחשב אז דוגמה למעין 'קסם' של יכולות המוח האנושי ומשימה בלתי אפשרית לביצוע באמצעות תוכנת מחשב, בגלל הכמות העצומה של הסתעפויות אפשריות. אף אחד לא חשב באותה תקופה שזה יושג אי פעם".
אפילו כיום, כאשר טכנולוגיית ה-AI מציגה "קבלות מוכחות" ומשדרגת את יכולות המיחשוב ואת הביצועים בתחומים כמו עיבוד תמונות קול, אבטחה, כספים ועוד, לא מעט מדענים ואנשי אקדמיה ממוסדים עדיין נוטים להתייחס אליה בחשדנות על גבול המיסטיקה. הגישה הטיפוסית לתחום "הלמידה העמוקה" היא "זה לא אלגנטי, כי אנחנו לא מבינים בדיוק למה זה משיג את התוצאות שזה משיג".
נאבין ראו, שברזומה שלו תארים במדעי המחשב ובנוירולוגיה, מכיר את הגישה הזו ומתייחס אליה באופן פרקטי מאוד. "אנחנו משתפרים כל הזמן בהבנת הרשת הנוירונית ואיך פועל המכניזם הפנימי שלה. אבל כשאתה מלמד רשת היא בונה לעצמה את הייצוג של המידע - מעין 'הבנה' - במונחים שהם לא אנושיים. באותה מידה אנחנו מתקשים לעקוב גם אחרי ייצוג המידע במוח האנושי. אבל אין שום צורך להבין את הכל ולתכנת את הכל. כשאתה משחק טניס אתה לא מקדיש מחשבה לאיך פועל כל נוירון במהלך המשחק. אתה פשוט משחק. רק בגלל שאנחנו לא מבינים בדיוק איך רשת הנוירונים הגיעה לתוצאה הסופית שאליה הגיעה, זה לא אומר שהיא לא שימושית".
עקיצה מרומזת ל-Nvidia
אינטל, כמו רבות ממתחרותיה, נכנסות כיום לתחום ה-AI כדי לענות על הצורך הגובר בשוק לעבד את כמויות המידע העצומות שנצברות בעידן הדיגיטלי המקוון ולהפיק מהן ערך. "זו האבולוציה הבאה של האינטליגנציה", אומר ראו. "המוח שלנו התפתח ביולוגית אבל כיום הוא נתקל ב'קיר' של עיבוד מידע. יש כיום כל כך הרבה מידע זמין שנאגר ברשת ובטכנולוגיות אחסון מידע - כל הקלקה שלנו על המקלדת נשמרת במקום כלשהו - עד שאנחנו לא יכולים לנצל אותו. ה-AI שמאיץ את התהליך הוא הדרך הנכונה. זה הדור הבא של האבולוציה וטבעי שאינטל תהיה בו".
אחת הדוגמאות היא פייסבוק, שותפה ולקוחה של אינטל בתחום פיתוח יכולות האינטילגנציה המלאכותית. מנועי ה-AI של פייסבוק מעבדים תמונות ומידע, שמעלים לרשת החברתית כמעט שני מיליארד משתמשים פעילים. הם יכולים לזהות תמונות לרוחב הרשת, לקשר ביניהן ולהפיק מידע שימושי או מסחרי. "ואנחנו רק מגרדים את פני השטח", מוסיף ראו.
אינטל היא מצטרפת מאוחרת יחסית לטרנד ה-AI שכובש כיום את עולם החומרה והתוכנה הגלובלי. אבל היא נחושה להשלים את הפער במירוץ החימוש שבו היא מתמודדת מול ענקים כמו קוואלקום ו-Nvidia, ולבסס עמדת ההובלה גם בתחום האסטרטגי הזה. אחת הדרכים היא השקעות עתק במיזוגים ורכישות ובין הרכישות הבולטות (כ-600 מיליון דולר) היתה חברת Nervana שהקים נבין ראו ב-2014.
על בסיס הטכנולוגיה שלה פיתחה אינטל משפחה חדשה של צ'יפים בשם Neural Networks Processing או NNP, שהוכרזה רשמית החודש ואמורה להתחיל להגיע ללקוחות לפני סוף השנה. היכולות של הצ'יפים החדשים עדיין מסתוריות מאוד, לא רק בגלל שהמוצרים מבוססים על ארכיטקטורה חדשה לגמרי אלא גם כי אינטל לא משתפת הרבה פרטים אודותיהם ונמנעת מלפרסם נתוני ביצועים. גם ראו לא מתנדב לשחרר פרטים על הביצועים העתידיים ולדבריו "אין טעם לפרסם כרגע נתונים השוואתיים כי אין בעצם למה להשוות אותם. השוואה מול ביצועים של טכנולוגיות AI אחרות היא כמו השוואה בין תפוחים לתפוזים".
עם זאת, מי שרוצה יכול לשמוע בדבריו עקיצה מרומזת למתחרה הגדולה של אינטל בתחום, Nvidia, שגם היא הכריזה לאחרונה על צ'יפים פורצי דרך לתחום ה-AI, שמבוססים על המעבדים הגרפיים שלה (GPU). "העיבוד של ה-AI בוצע עד היום בעיקר באמצעות מעבדים גרפיים (GPU) שלא תוכננו במקור למשימות כאלה. המוצר שלנו הוא הראשון שתוכנן מבראשית לעיבוד מקבילי של AI והוא עבר הרבה אופטימיזציות ספציפיות למטרה הזו. מדובר בארכיטקטורה שונה לגמרי, שהיא גם מודולארית. אנחנו בונים משפחה של של דגמים למטרות שונות".
"הפיכת הרכב לרובוט תיקח זמן"
בשלב הראשון פונה אינטל עם הצ'יפים החדשים למרכזי נתונים ענקיים, במטרה להאיץ את תהליך הקיבוץ והניתוח של של הנתונים. לדבריו, זה התחום שבו עוסק כיום גם צוות פיתוח במרכז של אינטל בישראל. מוצרים אחרים מאותה משפחה יהיו מיועדים לשוק ה"אימון" של מחשבים ללימוד עצמי. "נושא הלימוד (Training) הוא חשוב מאוד", אומר ראו. "המטרה הסופית היא שהמחשב ילמד עצמאית מהנתונים ומהניסיון במקום שיהיה צורך לתכנת אותו. גם המוח האנושי משתפר ככל שמאמנים אותו לאורך זמן באותה משימה. רדיולוגים, למשל, הופכים מיומנים יותר בקריאת תוצאות רנטגן ו-CT במהלך הקריירה שלהם. מחשב יכול להיות הרבה יותר מיומן מלימוד חוזר ו'אימון עצמי' במהירויות גבוהות, כאשר היתרונות לגודל הם עצומים".
ומה לגבי יישומים ניידים, כמו תחום הנהיגה האוטונומית שאותו מרכזת עוסקת כיום מובילאיי, שנרכשה לאחרונה על ידי אינטל ב-15 מיליארד דולר? האם נראה השקה בין שני העולמות הללו? לדברי ראו, הנהיגה האוטונומית היא תחום קלאסי שבו יש כיום צורך ב-AI הן לצורך עיבוד כמות מסיבית של מידע חזותי שמופק מהרכב והסקת מסקנות מיידיות לנהיגה, והן לצורך ניתוח מאוחר של הנתונים המוזרמים מהרכב למשימות כמו מיפוי, מסחור נתונים וכדומה.
"כאשר אתה נוהג, אתה צריך לא רק לזהות תמרורים ואת מצב הדרך אלא גם 'להבין' ולנתח את הכוונות של הנהגים האחרים מסביב. זו משימה שדרושת הרבה מאד מיחשוב מהיר".
ראו אומר שהחטיבה שעליה הוא אחראי תעבוד בצמידות עם מובילאיי בעתיד. "כבר נפגשנו בארץ עם צוותים שלהם. הם מאוד ממוקדים ויש חפיפה בין תחומי הפעילויות. המשימה של הפיכת הרכב לרובוט תיקח זמן, אבל אנחנו בדרך לשם. זהו תהליך של לימוד ורכישת אמון, שילך וישתפר ככל שהלימוד יתמשך. בארצות הברית גם בן 16 יכול לקבל רישיון נהיגה. האם אתה סומך על נהג בן 16 שבא מולך בכביש?"
ומה לגבי השגת קפיצות דרך באמצעות רכישות ומיזוגים נוספים של חברות ישראליות שפועלות בתחומים רלוונטיים, אפילו אחרי ה-15 מיליארד דולר שהוציאה אינטל על רכישת מובילאיי בישראל? "לישראל יש מקום חשוב מאוד בהיסטוריה של אינטל, בגלל יכולות החדשנות שקיימות כאן", אומר ראו. "זה לא יעצור בזמן הקרוב. אנחנו בוחנים כל העת השגה של טכנולוגיות חדשות, גם באמצעות רכישות. אנחנו גם אחת החברות הרב-לאומיות התחרותיות ביותר בישראל בכל הנושא לגיוס של כוח-אדם".
"תמיד יהיה גיבוי אנושי"
בסוף הראיון, בגישה קצת יותר פילוסופית, אנחנו ושואלים את נבין ראו מה דעתו על החשש שקיים בציבור מפני טכנולוגיית אינטליגנציה מלאכותית בלתי נשלטת, שתהפוך את המין האנושי למיותר ותשפיע לרעה על החברה האנושית. אולי לא בצורה מלחמתית והרסנית כמו שבמאי הוליווד ניסו לשכנע בסדרת ה"טרמינייטור" העתידנית, אבל עם השפעות שליליות על התעסוקה והפרטיות, למשל. נזכיר שאילון מאסק, מייסד טסלה, מנהל מסע צלב כנגד טכנולוגיית ה-AI וטוען שהיא אחת הסכנות הגדולות לעתיד האנושות.
"ה-AI הוא רק כלי שעומד לשימושנו. תמיד היו חששות מפני טכנולוגיות חדשות", אומר ראו. "הכישורים האנושיים בחלק מהתחומים יצטרכו להשתנות אבל יהיה צורך בכישורים חדשים כדי להפיק ערך מהיכולות החדשות. מספר המועסקים יעלה והאנושות לא תהפוך למיותרת. אנשים יתרגלו לטכנולוגיה החדשה ויפתחו ממנה ציפיות כמו שהתרגלו לטלפונים החכמים והתרגלו לצפות מהם לביצועים חדשים.
"כרגע, אנחנו עדיין לא טובים כמו הביולוגיה והאבולוציה (שיצרו את המוח האנושי), אבל אנחנו מתקרבים לשלב שבו המחשבים יוכלו למלא הרבה תפקידים ולהותיר לאנשים זמן להיות יצירתיים. וחוץ מזה תמיד יהיה 'גיבוי אנושי' להחלטות של ה-AI, בדומה למה שקורה במטוס. הטייס האוטומטי מטיס כיום את המטוס טוב יותר ובטוח יותר, אבל עדיין יש עליו השגחה של טייסים אנושיים".