מתעניינים בלימודים?

אני מאשר/ת ומסכים/ה לרישום פרטיי במאגרי המידע של אפקה, לרבות לצורך דיוור ישיר של כל דבר פרסומת ועדכונים באמצעי התקשורת השונים.

*שדה חובה

איך לומדים תואר שני בבינה מלאכותית כשהמצגות הופכות לא רלוונטיות עוד לפני השיעור הראשון?   

באבחון הרפואי ובביטחון, בכביש ובהשקעות כלכליות, אנחנו עדיין נוטים להעדיף את הגורם האנושי. זאת על אף שלפי כל מדד אובייקטיבי, המכונה מדויקת ויעילה ממנו. גורם מרכזי לתופעה טמון באתגר משמעותי שעדיין לא הצלחנו לפצח: ההסברתיות (Explainability או Interpretability) של ה-AI. "אנחנו מקבלים תשובה, תוצאה, המלצה לפעולה, אבל לא חשופים לאנליזה שהובילה אליה", אומרת ד"ר שרון ילוב הנדזל, מומחית לבינה מלאכותית ורובוטיקה. "היכולת להבין לעומק את המתמטיקה והאלגוריתמיקה שנמצאת בקרביים של ה-Deep Learning היא צוואר הבקבוק בדרך לאימוץ נרחב של הטכנולוגיה".

"מערכות AI הן בעצם מודלים הסתברותיים רחבי היקף המכילים ביליוני פרמטרים", היא ממשיכה. "האם אנחנו מאבדים את יכולות ההבנה של מה שמתחולל במודל? איך מחזירים אלינו את הבקרה על מה שקורה בתוך ה'קופסאות השחורות'? השאלות הללו מעסיקות כיום את מיטב החוקרים בארץ ובעולם וגם אותנו בתוכנית, בין אם זה בקורסים השוטפים ובין אם בעבודות הגמר".        

ד"ר ילוב הנדזל, המובילה את התוכנית לתואר שני במערכות תבוניות של אפקה – המכללה האקדמית להנדסה בתל אביב, משתדלת לעדכן את הסילבוס באופן תדיר ככל שניתן כדי לקלוע לצורכי התעשייה. אבל בעולמות ה-AI, מתברר שהמלאכה הזאת לא פשוטה כלל. כך, בסוף 2022 פרצה בסערה לחיינו הבינה המלאכותית היוצרת – Generative AI – וטרפה את כל הקלפים. "בדיוק סיימתי להכין את החומר לקורס חדש ב-NLP (עיבוד שפה טבעית), ואז ChatGPT שוחרר לאוויר. נאלצתי כמובן לזרוק את המצגות ולכתוב הכול מחדש. בקצב מטאורי של פיתוחים, וגם של התיישנות תכנים, אי אפשר ללמד את מה שהיה נכון ותקף אך לפני 5-3 שנים".

הדיפ-פייק האפקטיבי בהיסטוריה

הדור החדש של כלי ה-AI, שממשיכים לצאת ולהשתדרג חדשות לבקרים, מעלה סוגיות כבדות משקל. סוגיות של שליטה ובקרה, של מוסר, אתיקה ורגולציה, ובמידה רבה גם של הזהות שלנו כבני אדם. יכולות העיבוד והיצירה של טקסט, תמונה, וידאו ואודיו הולידו גם דיפ-פייק אפקטיבי מאי פעם, ונדמה שהמציאות עולה על כל תרחיש דיסטופי שראינו כבר בסרטי מד"ב. לא בכדי הזהירו גדולי מובילי התחום מהסכנות פרי ידם ומוחם, עד כדי קץ האנושות כפי שהכרנו אותה. ועוד לא דיברנו על שוק העבודה. האם עוד אפשר לעצור, או שהקרב אבוד?

"לא כל כך מהר ייתרו אותנו", מרגיעה ד"ר ילוב הנדזל את הסטודנטים שלה ואת כולנו. "התעשייה הולכת לכיוון של מערכות תומכות החלטה, של כלים שמייעלים לאין שיעור את הייצור והשירות ודפוסי העבודה. אבל גם המוח האנושי היצירתי, החושב מחוץ לקופסה, נמצא כאן כדי להישאר, ואין לנו כוונה לוותר עליו". יחד עם זאת, היא מציעה להתייחס לאזהרות ברצינות ולהתמודד איתן. לשם כך, חשוב להבין את כל הפירמידה של ה-AI – מקומת הבסיס החישובי, דרך האלגוריתמים, ארכיטקטורת המידע והמתודולוגיות ועד לאפליקציות שבקצה. בכל אלה עוסק התואר השני במערכות תבוניות, שמיועד הן לבעלי רקע הנדסי ללא הבנה מיוחדת ב-AI והן לכאלו שהתמקצעו בתחום ומבקשים להעשיר אותו בהתמודדות עם בעיות קיצון. למשל, התאמה של למידת המכונה (ML) למקרים שבהם הדאטה שעל בסיסו היא מתבצעת איננו מאוזן, כך שהתובנות שיופקו ממנו עלולות להיות מוטות.      

התוכנית מכסה את לימוד נושאי הליבה של הבינה המלאכותית לסוגיה, לרבות עיבוד תמונה, עיבוד שפה, עיבוד נתונים מסוגים שונים (אותות, טבלאות) וכל עולמות ה-Big Data ו-Data Science. בלא מעט מקרים הסטודנטיות והסטודנטים, שרובם ככולם כבר עובדים בתעשייה בזמן התואר השני, מביאים לשולחן דאטה מהחברות בתחומים כמו רפואה, ביטחון, אקולוגיה, כלכלה ועסקים. במסגרת העבודות המחקריות הם צוללים לתוך אלגוריתמים בניסיון לקבל תובנות חדשות, ואף לשפר את האלגוריתמיקה הקיימת ואת המדדים לבחינת איכות התוצאות. כמו כן, מתקיימים שיתופי פעולה ישירים עם התעשייה וארגונים שונים דוגמת ה-FDA האמריקאי.  

בדבר אחד אין ספק: גם אם המכונות לא ייתרו אותנו, ניאלץ להסתגל אליהן וללמוד להשתמש בהן באופן מיטבי, תוך ניצול כוחן הרב באופן מבוקר וזהיר. "שוק העבודה משתנה במידה רבה ובקצב מהיר, והתאמת ההכשרה של כוח האדם העתידי היא אתגר גדול. אנחנו מנסים לחזות מגמות ולגזור מהן את ארגז הכלים והכישורים שיידרשו במשרות המבוקשות. הרעיון הוא להקנות בסיס איתן שיאפשר אדפטציה מהירה של עובדת מיומנת לאורך הקריירה". ד"ר ילוב הנדזל מסכמת: "בעולם שמתקדם כל כך מהר יש אי ודאות רבה. GenAI הוא דוגמה מצוינת שמשפיעה על כל תחום בחיינו ומחייבת התייחסות באקדמיה בכלל, בהנדסה בפרט, ובוודאי בתוכנית למערכות תבוניות שזה 'הלחם והחמאה' שלה. למידה תוך שימוש ביקורתי בכלים החדשים היא סוד ההצלחה של הסטודנטים, מהנדסי העתיד".

 

למידע נוסף על תואר שני במערכות תבוניות