מהפכת ה-Machine Learning: מהי וכיצד תשפיע על כל אחד מאתנו?

כתב: ארנון סטינגר

מתחת לפני השטח מתחוללת מהפכה טכנולוגית חדשה – מהפכת הבינה המלאכותית. אומנם בשנים האחרונות יותר אנשים מודעים לה, לעצם קיומה, אבל כלל לא בטוח שמבינים לגמרי את מידת ההשפעה שתהיה לה על כולנו. זאת משום שלא פשוט להסביר מושגים דוגמת AI ,Machine Learning, או Deep Learning.

על מנת להבין את מידת ההשפעה שתהיה להם עלינו, נצטרך להשתמש בלא מעט דמיון, אבל דבר אחד בטוח – בקרוב מאוד כולנו נראה את ממצאי המהפכה הזאת בבתים שלנו, ברחובות, ברכבים, במשרדים.

באופן כללי, machine learning ("מכונות לומדות"), אינו מושג חדש בעולמות הטכנולוגיה. הוא נתבע כבר בשנת 1959 והתייחס לתחומי מחקר המקנים למחשבים יכולת ללמוד מבלי להיות מתוכנתים באופן ספציפי או לוגי. אם בשנת 1959 דיברו על זה בעיקר באופן תיאורטי-פילוסופי, היום אפשר להגיד שאנחנו כבר ממש שם.

אומנם ביחס למוח האנושי לימוד המכונה עדיין לא יעיל – לא מבחינת אנרגיה ולא מבחינת איסוף דטה – אבל עושה רושם שבשנים הקרובות, יותר מהר ממה שחושבים, אנשים ומכונות יתחברו אחד לשני ויחליפו מידע בינם לבין עצמם באופן כמעט שווה.

איך זה יבוא לידי ביטוי?

בשונה מהעולם הטכנולוגי שהכרנו עד היום, בו מתכנתים בונים אלגוריתמים של חוקים ולוגיקה למחשבים ומכונות, בעתיד הקרוב מאוד המכונה תבנה לעצמה את ה-"חוקים" על פי המידע שהיא אוספת באופן תמידי. הבית שלנו יהיה מלא בסנסורים, מיקרופונים ומצלמות שילמדו אותנו ואת דרך החיים שלנו – מה אנחנו שותים ומתי? באיזה טמפרטורה אנחנו אוהבים את הקפה שלנו? איפה אנחנו נמצאים כשאנחנו שותים את הקפה? באיזה טמפרטורה אנחנו אוהבים את החדר בו אנחנו נמצאים? מתי בדיוק החלב במקרר שלנו צפוי להיגמר ומאיפה כדאי ומשתלם להזמין חדש (כי אף אחד לא באמת ילך לקניות יותר)?

רוב המכשירים שסביבנו יהפכו לחכמים, אנחנו נהיה מוקפים בסנסורים שילמדו אותנו ואת דרכי ההתנהגות שלנו כל הזמן. למען האמת, כבר היום אנחנו נהנים משירותי בינה מלאכותית, שרוב העיבוד שלהם מתבצע בענן ובסרברים גדולים – דבר שמצריך הרבה מידע שיזרום מהמכשירים שעובדים איתנו בסביבתנו הקרובה אל הענן, מה שגם מייצר תעבורה מיותרת וגם חושף אותנו לבעיות פרטיות אפשריות.

אני מאמין שבעתיד הקרוב, יותר ויותר מהעיבוד של הבינה המלכותית, יתבצע כבר במכשירי הקצה ובכך יפתור את בעיות התעבורה העודפת והפרטיות. לשם כך, יש לדאוג לקישוריות אופטימלית, יכולות עיבוד חזקות ומותאמות ונצילות הספק טובה ביחידות הקצה שבאותם מכשירים – אלמנטים שאנחנו מפתחים ביתר שאת אצלנו בקוואלקום (Qualcomm).

להתאים את עצמכם לעולם החדש

ולא רק החיים שלנו בבית צפויים להשתנות, אלא גם חיי העבודה שלנו. הרי אם נלמד את המכונות המקיפות אותנו ללמוד בעצמן, לא תהיה שום מניעה ללמד אותן לבצע גם את העבודה שלנו ופשוט – להחליף אותנו במשרד.

הערכות רבות גורסות כי מקצועות מסורתיים רבים, בטח מקצועות בה מרבית העבודה חוזרת על עצמה באופן סיסטמתי – דוגמת עורכי דין, רו"ח, יועצי השקעות, מרצים, מתרגמים, נהגים, עובדי ייצור וכפיים, אנשי שירות, בנקאים, אנשי ביטוח, פקידי קבלה ואפילו רופאים – כל אלה צפויים להיות מוחלפים בעולם הטכנולוגי החדש במכונות – שילמדו את העבודה על בוריה על סמך חיקוי, התבססות על מקרי עבר, סטטיסטיקה  ונתונים יבשים נוספים – יעבדו מסביב לשעון, לא ידרשו שעות מנוחה או זכויות סוציאליות ויספקו מידע אמין ומהיר ללקוח. מפחיד מצד אחד, אבל יש לכך גם יתרונות בלתי מבוטלים.

מי שידע להתאים את עצמו לעולם החדש ולמנף את הטכנולוגיה הזאת, יוכל לייצר שירותים טובים יותר ללקוחות שלו, בעקבות הזמן שיחסך לו עם השימוש במכונות.

קשה לומר איך בדיוק יראה העולם שלנו בעוד חמש ועשר שנים, אבל דבר אחד בטוח – העולם שלנו משתנה. זה לא שאלה של "אם", זה לא שאלה של "מתי" – הוא משתנה, כאן ועכשיו.

הכותב הינו מהנדס בכיר בקוואלקום – שהטכנולוגיות שלה הניעו את מהפכת הסלולר והסמארטפונים בדור השלישי והרביעי ומובילה את הדרך לדור החמישי של הקישוריות הסלולרית (G5) ועידן חדש של מכשירים חכמים ומחוברים.