Innovations / צילום: IBM ישראל
כמו הג'מינידים (Geminids), הם מגיעים פעם בשנה למפגן קצר של הברקות מעולם אחר. אך בניגוד למטאוריטים קצרי החיים, הם לא מגיחים מאזורי הספר הפרועים של אימפריית השמש. וכדי לחזות בהם אין צורך לצאת בלילה אפל לראש הר קירח רחוק ככל האפשר מאורות הכרך. ההיפך. מחלקת הדוברות של IBM דואגת לאתר מסעדה משובחת - וכשרה - בעיבורה של תל-אביב כדי לפתות את עיתונאי המדע והטכנולוגיה להגיע לחגיגת מזון איכותי למוח ולקיבה.
הניצוצות, שכחתי לציין, הם חוקרים ממעבדת IBM בחיפה, שמגשרים באומץ בין האקדמיה לתעשיה בתקווה לחשוף את "הדבר הגדול הבא" לפני המתחרים - אך סובלים כמרבית עמיתיהם מתסמונת ה"אנדרסטייטמנט המדעי". כלומר, ההתנייה התרבותית לעטוף כל אמירה משמעותית באלף צעיפים של צניעות, ולקשור אותם במאה מנעולים של הגבלות והסתייגויות.
הרייטינג של קורבנות אדם
מבחינת IBM זו הזדמנות להראות לעולם שלא רק בצע כסף מנחה את צעדיה ושלחזון התאגידי שלה יש אופקים רחבים ועמוקים יותר מהשורה התחתונה בדוח הרבעוני הבא. זו גם הזדמנות לתת לחוקרים המוכשרים חשיפה תקשורתית מלטפת והכרת תודה. אלא שהשנה היח"צנים לא תיאמו את לוחות הזמנים עם היומן של כוהני המאיה, שבין עקירת ליבו של קורבן אדם אומלל לתצפיות אסטרונומיות מראשי הפירמידות של מרכז אמריקה, הכינו לוחות שנה למטרות פולחן.
הכוהנים הקדמונים דייקו להפליא במדידות, במיוחד בהתחשב בכך שלא היה להם שעונים מדוייקים וטלסקופים, אך הם לא הצטיינו בראיית הנולד, שזו הייתה מטרת המחקר. הם אפילו לא הצליחו לחזות ולתעד את קריסת התרבות שלהם עצמם לפני כ-1200 שנה (600 שנה לפני הגעת קולומבוס, כך שבמקרה זה לא מדובר באשמת הכיבוש האירופי), שהיום נוטים ליחס אותה לקריסה אקולוגית הנובעת מניצול יתר של משאבי הטבע ביערות הגשם של דרום מקסיקו-גוואטמלה.
אבל עבור הניאו-פרימיטיביים בני זמננו (הקוראים לעצמם חסידי ה-New Age), המסתורין של עובדי האלילים הצדיק את הנוהג להתחיל כל מאמר מערכת ולסיים כל מהדורת חדשות בנבואת "סוף העולם", האפוקליפסה הקוסמית הצפויה להתרחש ב-21 לדצמבר 2012. באווירה תקשורתית כזאת מי יכול לשמוע בכלל על מחקרים מדעיים של כהני הטכנולוגיה הדיגיטלית מחיפה?
מחשוב קוגניטיבי/חושני
ודווקא יש להם לא מעט מסרים חשובים ומעניינים לציבור הרחב, ההמונים הלא-טכניים, שנאבקים בקשיי העיכול של טכנולוגיה המשתנה ללא הרף, מתיישנת ומוחלפת עוד לפני שהפנמנו את ההתפתחויות הקודמות. כגוף שהשליחות המרכזית שלו היא מחקר (בניגוד לפיתוח), מרכז המו"פ של IBM בחיפה מספק חממה לרעיונות אוניברסליים יותר ושיישומם מאוחר יותר מהאפליקציה הבאה ל-iPhone. מבין הרעיונות שהציגו החוקרים בין המתאבנים למנות העיקריות, ברצוני להתמקד על החוט המקשר אותם קונספטואלית: "מחשוב חושני".
הטרמינולוגיה של IBM מעדיפה מושג פחות סקסי - "מחשוב קוגניטיבי" - אך גם פחות נהיר למי שלא התעדכן באופנה האחרונה של "מדעי הקוגניציה" התחום האקדמי הבין-דיסציפלינרי שמערב נוירולוגיה, חקר המוח, פסיכולוגיה אבולוציונית, הנדסת מערכות מידע, בלשנות ואתולוגיה.
המחשוב הקוגניטיבי ממוקד בחקר ההבדלים בין אופני הפעולה של מוח ביולוגי לבין המודל האופרטיבי של מחשב דיגיטלי, המוכר גם בתואר "ארכיטקטורת פון-נוימן" על שם המתמטיקאי היהודי-הונגרי-קתולי-אמריקאי (יש חיות כאלה) ג'והן פון נוימן (John von Neumann), שהגדיר אותה פורמלית בסוף שנות ה-40 למאה הקודמת. במישור השימושי, מחשוב קוגניטיבי אמור לתרום לטכנולוגיות המידע בין היתר על ידי הטמעת הממשקים לעולם האמיתי בליבת המחשב באותו אופן שהעיניים, האוזניים, אברי הטעם, הריח והמישוש מהווים המשך טבעי של המוח.
נכון להיום, קיים הבדל מהותי בין הארכיטקטורה "הקוגניטיבית", זו שמעצבת את המוח הביולוגי ועושה אותו למכשיר המושלם לעיבוד מידע הנקלט ב"מערכות הפריפריאליות" של חמשת החושים, לבין הארכיטקטורה של מחשב דיגיטלי אליו מחוברים מצלמות, מיקרופונים, חיישני מגע וטמפרטורה וקולטנים כימיים. קל לזהות את ההבדל הזה בחוש הראייה. העין הביולוגית, כמו ה-CCD במצלמה דיגיטלית, קולטת תמונה דו-ממדית (מטריצה של פיקסלים) עם רמזים לממד השלישי, העומק.
לאחר עיבוד ראשוני ברשתית העין, המידע הוויזואלי ממשיך במסלול העיצבי, עדיין בזרמים מקבילים של מידע ויזואלי המשמרים את הגיאומטריה הדו-ממדית, לאזור עורפי במוח (ה-Visual Cortex) בו נוצרת "תמונה וירטואלית" כהשתקפות של התמונה הנוצרת פיזית על הרשתית בעין. בכל השלבים "הגבוהים" יותר של עיבוד התמונה, החל בזיהוי תנועה, קווי מתאר של עצמים ושינויים בבהירות או בצבע שלהם, וכלה בזיהוי פרצופים ותיקוני גוון אוטומטיים לפי צבע התאורה, חישוב הגיאומטריה על פי הפרספקטיבה וקיזוז גורמים אטמוספריים מפריעים, המוח עובד במודל דו-ממדי.
הסריקה מוציאה פיקסל מהקשרו הדו-ממדי
בניגוד למודל הביולוגי, עיבוד תמונה במחשב נעשית בממד אחד, פיקסל אחר פיקסל, ולכן תמונת ה-CCD עוברת מיד בתחילת התהליך המרה, הנקראת סריקה, שתוצאותיה הן סדרות של ערכים נקודתיים. האתגר הראשוני של הדיסציפלינה החישובית "ראיה מלאכותית" הוא אחזור הדו ממדיות מתוך הסריקה. יש מספר טכנולוגיות שמצליחות בכך, אך אף אחת אפילו לא מתקרבת ליעילות, למהירות ולאמינות של המנגנון הביולוגי. אך גם אם נצליח לפתור בעיה זו באופן משביע רצון, למשל באמצעות "מחשוב מקבילי מסיבי" שמפעיל מאות, אלפי, או מיליוני, מעבדים ב"רשת נוירונים" מלאכותית, עדיין לא פתרנו את הבעיה השנייה שעל סדר היום - איך המוח הביולוגי מזהה "עצמים" באופן אינטואיטיבי.
תינוק שעוד לא למד לדבר ובוודאי שאינו מסוגל לנתח לוגית את מה שעיניו קולטות, לומד אינסטינקטיבית מה זה "עצם". הוא יודע להבחין בין הכדור לשטיח עליו הוא מתגלגל, לזהות איזה עצמים נמצאים ברקע התמונה ולכן הכדור יסתיר אותם במהלך תנועתו (שימו לב איך המוח הגולמי כבר מבין את הדינמיקה של תנועה, איך רצף של שינויים בין תמונות עוקבות מבטא שינוי ביחסים המרחביים בין עצמים שונים - שבעצמם לא משתנים אגב תנועה), ואילו עצמים נמצאים בחזית ובתורם יסתירו הם את הכדור.
התינוק לא מתפלא כאשר כדור אדום נעלם מאחורי קובייה ואחר כך מופיע שוב מצידה השני. אבל הוא מופתע בעליל אם מהצד השני יופיע במקומו צעצוע אחר, שקודם לא נראה לעין. הידיעה, שיתכן כי מאחורי הקובייה מסתתרים עצמים אחרים, אינה אינטואיטיבית ודורשת לימוד מניסיון. אבל הידיעה שכדור הוא כדור, שגם כאשר לא רואים אותו הוא קיים באזור מסוים, ושרצף התמונות מוסבר מהדינמיקה של עצמים, לכך המוח הביולוגי מגיע מוכן מלידה - או לכל הפחות, הוא מגיע עם מערכת מובנית גנטית, שרק צריכה לקבל נתוני התחלה מהסביבה.
המחשב אינו אוטונומי
אין שום דבר דומה לכך בעולם הדיגיטלי. לא משנה כמה חזק המחשב ומה איכות המצלמות שמשמשות לו עיניים, הוא לא מודע לקיומם של עצמים והוא לא יגיב לקיומם אם לא תלמד אותו אלגוריתם אפקטיבי כיצד מזהים אותם ולא תאלץ אותו בתוכנה לחפש את הרמזים הדרושים. יתר על כן, המחשב לא ילמד מעצמו דבר על עצמיותם הפנימית, על האוטונומיה הפיזית ועל המאפיינים הקטגוריים של עצמים שונים. הוא לא יתפלא לראות פיל בחנות חרסינה או את המלך העירום צועד בגאון בראש התהלוכה. אפשר ללמד אותו לבצע תהליך חישובי, שבסופו תופיע התוצאה "זה סביר/לא סביר" על פי החלטת התוכניתן, אבל אל תצפו מהמחשב להגיע למסקנה כלשהי מלימוד עצמי.
מחשוב קוגניטיבי הוא מאמץ מחקרי רב-ערוצי שיעדו הכללי הוא ללמוד וליישם תובנות ארכיטקטוניות מהמוח הביולוגי על "מכונות חשיבה" דיגיטליות. כדי להבין את הערך העצום לחברה האנושית די אם נעיין ביישום של ראיה מלאכותית להנחיית עיוורים. גם אחרי יותר מ-50 שנה של עבודה אינטנסיבית על מערכות ממוחשבות קלאסיות עדיין אין לנו מתקן מעשי שיאפשר לעיוור לצאת מביתו בלי לגשש דרכו, ללכת לתחנת האוטובוס בצעדים בטוחים, לתפקד בנוחיות במהלך הנסיעה ולרדת ביעדו ללא עזרה של רואים.
הטוב ביותר שביכולתנו להציע לו זה מקל גישוש, שהעיוור משתמש בו כדי לבצע "סריקה מכנית" של המרחב. וכמו כל התקן סריקה, הוא לא רואה הכל וגם המידע הנקודתי מוזן לתודעתו בצורה סדרתית, המקשה על הבנת הסצנה, זיהוי העצמים, יצירת התראות מהירות ותגובות אינסטינקטיביות וכל שאר הדברים שהרואים מקבלים בטבעיות כברירת המחדל.
נסתפק בשלב זה באינטליגנציה פאבלובית
הבעיה אינה "בהבנת" התמונה, כלומר ביכולת לבצע את תהליכי עיבוד המידע הדרושים להתנהגות "טבעית", תבונתית או אינסטינקטיבית. אפשר ללמד כלב את מכלול ההתנהגויות "החכמות", שעושות אותו לכלב נחייה אמין, גם ללא שימוש בהסברים מילוליים ואפס הסתמכות על יכולת האבסטרקציה שלו. די אם המוח שלו מסוגל ליצור מתאם בין קלט חזותי להתנהגות נרכשת, כלומר לימוד ברמה הבסיסית ביותר של קיבוע רפלקסים בתרגולת פאבלובית. ואת זה לא קשה במיוחד לדמות באלגוריתמים קלאסיים, אנליטיים, או במערכות לומדות מהסוג של רשתות עצביות. גם אין בעיה לבנות "חושים מלאכותיים" בכל דרגת רזולוציה רצויה ובמחיר נמוך.
בכל טלפון חדש הרי משובצת מצלמה דיגיטלית עתירת מגה-פיקסלים, המתיימרת לאבחנה הגיאומטרית של טלסקופ החלל המקורי. מה שחסר הוא המרכיב המקשר, החלק המובנה גנטית בחומרה "הקוגניטיבית" - מערך הנויטרונים הייעודיים למשימת הראייה - שמקבל תמונה דיגיטלית ומפיק סדרה של הכללות "חכמות" על מה שהתמונה "מספרת" לתודעה.
לדוגמה: "זהירות! ילד רץ על המדרכה ועומד לחצות את מסלולך בעוד 3 צעדים. היכון! האור ברמזור התחלף ובעוד 2 שניות אפשר יהיה לחצות את הכביש. שים לב בירידה מהמדרכה לכביש! שיש שלולית מים משמאל למעבר החציה. הירגע! האוטובוס יצא כבר מהתחנה ואין יותר סיבה למהר. לא נורא! לא מעט מוניות פנויות חולפות על פנינו בכל רגע. רגע! אל תנסה לעצור מונית כאן משום שגדר ההפרדה לא מאפשרת גישה לכביש". וכן הלאה.
הנתונים להפקת התובנות האלה קיימים בתמונה הנעה שמצלמת ווידיאו פשוטה יכולה לספק, אבל למחשב קונבנציונלי קשה במידה שטנית לחלץ אותן מתוך זרם הביטים והבייטים. אם נלמד מחקר המוח איך לעצב מחשבים שכן מסוגלים לחשיבה קוגניטיבית, בסיסית ככל שתהיה, נוכל לפתור כמה מהבעיות המעיקות ביותר על המצפון החברתי.
קצה הקרחון
הבאתי לדוגמה יישום רפואי-שיקומי של מערכת ראייה, אך ברור שאפשר למנות אינספור יישומים חיוניים דומים ואף שאפתניים יותר. מערכות ראייה חכמות יכולות לשרת את הביטחון האישי והלאומי, לתת תשובה לבעיות שליטה ובקרת תנועה, להגיב במהירות וביעילות ממוקדת לאסונות טבע ופגעי אדם, ולהקטין את קשיי ההסתגלות למגבלות של אנשים בערוב ימיהם.
יישומים לא פחות חיוניים אפשר להראות על מפת הדרכים של מערכות שמיעה ודיבור סינטטי, חיישני טעם וריח, ומערכות חישה במגע. די אם נסתכל על גל האפליקציות, שנוצרו בהרף עין כמעט, עבור הטלפון המצויד במסך מגע כדי לראות כמה גדול קצה הקרחון ולשער כמה עצום הגוף הנסתר מתחת לפני הים.
מחשוב קוגניטיבי הפך בשנים האחרונות לנושא לוהט בעולם המחקר, בין השאר כתוצאה מהתפתחויות מרשימות במגוון הכלים המעבדתיים לחקר המוח. אלה כוללים כלי הדמאה דיאגנוסטית, כמו fMRI וטומוגרפיית פוזיטרונים (PET), טכנולוגיות מיפוי הפעילות החשמלית של המוח מבחוץ, באמצעות אנטנות EEG, ומתוך מסת הסינפסות עצמה על ידי השתלת מטריצות של מאות מיקרו-אלקטרודות, ועירור אזורים ספציפיים באמצעות פולסים מגנטיים.
אלה החלו למלא את ההבטחה "הרדוקטיבית" שביסוד הפרדיגמה הפיזיקלית: להבין את פונקציונליות המוח באמצעות מודל "מכניסטי", אותו נבנה על סמך הנתונים שמתארים את תהליכי עיבוד המידע במוח בשפה כימית-פיזיקלית כמותית, שעד לאחרונה נחשבה נחותה ביחס לתפיסה האיכותית, "ההוליסטית", של פסיכולוגיית הנפש. לעובדה שחברות עסקיות כמו IBM יש עניין בהתפתחות זו, יש משמעות ברורה: זה הכיוון המבטיח ביותר לעתיד חדש ל-IT.