הנקראות ביותר

מה מחשבי העל יידעו לעשות ואיך ייראה העתיד של הרכב האוטונומי: מייסד מובילאיי ומנהל הטכנולוגיה של אינטל מתנבאים

מתי המכונות יהיו אינטלגנטיות באמת? ● כיצד נלמד מהמוח האנושי לפתור בעיות מחשוב? ● מה המחשבים הקוונטיים יידעו ולא יידעו לעשות? ● איך ייראה עתיד הפיתוח של הרכב האוטונומי? ● והאם תנופת המזעור בדרך לקצה גבול היכולת? ● מייק מייברי, מנהל הטכנולוגיות של אינטל והאיש שמתכנן את העתיד הרחוק שלה, משרטט בשיחה עם מייסד מובילאיי אמנון שעשוע את תשע החזיתות הגדולות שעולם ההייטק יתייצב בפניהן

ד"ר מייקל ס. מייברי ואמנון שעשוע/ צילום: איל יצהר
ד"ר מייקל ס. מייברי ואמנון שעשוע/ צילום: איל יצהר

בחודש שעבר, לראשונה בתולדות אינטל העולמית, הגיעו לישראל כל בכיריה כדי לקיים את אירוע הדיונים האסטרטגיים השנתי של ענקית השבבים. יום לפני פגישתם עם ראש הממשלה בנימין נתניהו, נועדה הנהלת החברה במלון המלך דוד בירושלים לישיבה משותפת, שבה בלטו שתי דמויות מסקרנות - אחת מוכרת היטב בישראל, האחרת פחות. הדמות המוכרת היא פרופ' אמנון שעשוע, שבשנה שעברה מכר את מובילאיי, החברה שהקים וניהל, לאינטל תמורת 15.2 מיליארד דולר. המוכרת פחות היא ד"ר מייק מייברי, סגן נשיא בכיר בחברה, מנהל הטכנולוגיות שלה (CTO) של אינטל והמנהל של מעבדות החברה ברחבי העולם.

בכובעים הללו אחראי מייברי לשרטט את העתיד של אינטל, בשלושה מסלולים: עיצוב מפת הדרכים של הטכנולוגיות שהחברה כבר מפתחת, וניתוח האספקטיים העסקיים בטווח הבינוני והרחוק; ניהול המחקר, תחום אקדמי שמתמקד בתגליות (ופחות בפתרון בעיות עכשוויות), במטרה לחזות את הטכנולוגיות שהאנושות תזדקק להן בעתיד, ובהתאם לכך את הפיצ'רים שבהם יהיה צורך במוצרים עתידיים; ו"לגרום לבלתי אפשרי לקרות", כפי שמכנה זאת ד"ר מייברי. לדבר על טכנולוגיה, להראות את האפשרויות הגלומות בה לעתיד ולגרום לאקדמיה ולאקוסיסטם להתלהב מהטכנולוגיות הללו, כדי לאפשר את התנעתן. או כפי שהוא מגדיר זאת: להתגבר על הנטייה האנושית לומר "זה ייכשל, אין סיכוי שזה יעבוד".

בתום הישיבה התיישבו מייברי ושעשוע לשיחה עם "גלובס טק", שבה התבקשו לפרוס את חזונם: לא לשבועות, לחודשים או אפילו לשנים הקרובות, אלא למה שיבוא אחר כך. לא שאלנו, שוב, את פרופ' שעשוע מתי נזכה לראות מכוניות אוטונומיות מלאות ברחובות הערים, או כיצד תתמודד החברה עם שאלות אתיות ומוסריות הקשורות בהן; לא שאלנו גם כיצד לדעתו יתגברו המכוניות האוטונומיות על אתגרי הראייה במזג אוויר סוער. אלו בדיוק האתגרים שהעוסקים בתחום יושבים ברגעים אלה ועמלים על פיצוחם.

כן ניצלנו את ההזדמנות כדי לשאול את השאלות שמהן מרואיינים מעדיפים לרוב להתחמק - אלה שנוגעות לתחזית הטכנולוגית מעבר לחמש השנים הקרובות. הסיבה לכך היא שבכל שלב נתון, הטכנולוגיות שאמורות לצאת לשוק בשנתיים-שלוש שלאחריו כבר נמצאות בשלב פיתוח כאלה או אחרים. במצב עניינים כזה, התנבאות מעבר לכך עלולה להיות מסוכנת. איזה מנהל רוצה לאכול את הכובע בעוד חמש שנים, כשישלפו נגדו גזירי עיתונים עם נבואות מופרכות שהשמיע? אפילו לגדולים ביותר, כמו ביל גייטס, זה קרה. אך בניגוד לאותם מנהלים, העתיד הבינוני והארוך הוא הלחם והחמאה של מייברי ושעשוע. אין להם ברירה אלה לחזות אותו - ולדבר עליו (על אתגרי הטווח הקצר של אינטל, קראו את הפרשנות). 

"בטווח הקצר, שלוש עד חמש שנים, הטכנולוגיות מתנהגות באופן ניתן לחיזוי", אומר מייברי, "זה הטווח שאנחנו קוראים לו מחקר מסורתי, והוא כולל בעיקר שיפור גרסאות של מה שכבר קיים כיום. בטווח של 5 עד 10 שנים יש כבר את הטכנולוגיות הטרנספורמטיביות, אלה שמשנות את הדרך שבה אנחנו מסתכלים על דברים. בטווח היותר רחוק כבר מדובר על נקודת מבט של חיפוש אחר תגליות. שם אנחנו עובדים על תחומים שבהם טווח הזמן שבין התגלית ליישום ארוך מאוד, או שהם בעלי סיכון גבוה מהבחינה המסחרית. שתי דוגמאות לכך הן מחשוב קוונטי ושיתוף פעולה עם האקדמיה בתחום ההבנה של גלי מוח. אנחנו אפילו לא יודעים אם יהיה לזה יישום מסחרי, אבל זו דוגמה למחקר שיכול להוביל לדברים מעניינים. אלה הדברים שאתה רוצה להיכנס אליהם מוקדם".

אחרי הפתיחה הזאת, מיפו מייברי ושעשוע תשעה מהתחומים והאתגרים שבעיניהם יעצבו את עתיד המחשוב בעשרות השנים הקרובות, ושאינטל מחפשת דרכים להשתלב בהם ולהובילם.

1. המכונות ילמדו את עצמן לחשוב

מייברי: "לאורך השנים אנשים דיברו על בינה מלאכותית בדרכים שונות: בתחילה התייחסו לזה כאל סט של חוקים - 'אם קורה כך, אזי בצע כך וכך' - זה יצר הייפ גדול אבל בסופו של דבר דעך. הגל של ימינו מורכב מלימוד סטטיסטי מכמות אדירה של דאטה. אך הדאטה הזאת בדרך כלל מקוטלגת על ידי בני אדם, כך שבמובנים מסוימים מה שקורה בעצם זה שאינטליגנציה אנושית מתורגמת לדבר מה שמקודד לתוך מכונה.

"הדבר המעניין שיקרה בעתיד הוא היכולת של מכונות להבין מתוך הקשר, כך שגם מתוך מידע חלקי ניתן יהיה לנתח את כל הסיטואציה. הרעיון היא לעשות הכללה: לקחת דרך פתרון של בעיה אחת וליישם אותה בתחום אחר. זו בעצם היכולת ללמד את עצמך. כבר כיום, במערכות מוגבלות כמו משחקים, ניתן לקחת מחשב נטול ידע אנושי ובאמצעות תהליך של אבולוציה מוטציונית, המחשב משחק נגד עצמו וכך מצליח לגלות הכללות סביב כללי המשחק וההתנהגות של המשחק. יש כמובן תכונות נוספות, שאת חלקן בני אדם לא מסוגלים בכלל לנסח, שדרושות כדי שנגיע לנקודה שבה ניתן לומר - 'כן, הדבר הזה מתנהג כמו בן אדם'.

"אנחנו מתכוונים לחפש דרכים שבהן בינה מלאכותית תכתוב תוכנה. זו אחת המשימות הקשות לבני אדם, אבל אולי זה משהו שנצליח לאמן את הבינה המלאכותית לעשות, כך שנוכל להפנות כוח מחשוב לטובת דברים אחרים".

2. שאלת ההכרה תהפוך למרכזית

שעשוע: "מחשבים הופכים טובים יותר ויותר בפתרון בעיות שמוגדרות באופן צר, אפילו אם הבעיות האלה מאוד מאוד קשות. למשל, זיהוי דפוסים בתמונה או עיבוד שפה טבעית כמו כשאנחנו מדברים אל סירי, או במשחקים כמו שחמט או גולף. אלא שההבטחה של בינה מלאכותית לעתיד היא רחבה בהרבה: ההבטחה היא לפתור את הבעיות של האנושות, כמו לרפא סרטן ולהאריך את תוחלת החיים.

"כדי להתמודד עם בעיות גדולות אנחנו זקוקים לאינטליגנציה רחבה יותר, וזה משהו שחסר לטכנולוגיה שקיימת היום. האתגר הוא להצליח להבין עולם וירטואלי שבו בני אדם מקיימים קשרי גומלין ביניהם וכדי להבין את זה אתה צריך להבין בני אדם. למשל לגרום למחשב לקרוא ולהבין את ספרי 'שיר של אש ושל קרח', שעליו מבוססת הסדרה משחקי הכס, או את 'מלחמה ושלום', על שלל דמויותיהן ועלילות המשנה - זו משימה קשה מאוד שלשמה צריכים אינטליגנציה רחבה מאוד. ביום שבו מחשבים יוכלו לעשות דברים כגון אלה, לקרוא ספר ואז לענות על שאלות הקשורות בו, סימן שאיכשהו תפסנו את האינטליגנציה במובנה הרחב. בינתיים אנחנו אפילו לא יודעים כיצד לגשת לבעיה.

"לתחום שמנסה לטפל בשאלות האלה, ושנמצאת עדיין בחיתוליו, קוראים 'בינה מלאכותית כללית'. בתחום הזה עוסקים בין השאר גם בשאלה אם הכרה היא תנאי מוקדם לקיומה של אינטליגנציה. לבני אדם יש את שני המאפיינים האלה, והשאלה היא אם גם מחשבים מוכרחים להיות בעלי הכרה".

3. המקצועות לא ייעלמו, הם ישתנו

מייברי: "לאורך ההיסטוריה של הטכנולוגיה בני אדם הוכשרו לעשות דבר מסוים, וכשהוא הפך לרוטיני דיו, הומצאה המכונה שתעשה את אותה הפעולה. בני אדם לא הלכו לשום מקום, הם פשוט למדו לעשות דברים אחרים. זה יקרה גם עם האוטומציה שאנחנו רואים עכשיו. היא תשחרר את בני האדם לעשות דברים מעניינים יותר".

שעשוע: "בעבר הטכנולוגיה שחררה בני אדם מעבודה פיזית. ההבטחה שגלומה בבינה מלאכותית היא לשחרר את בני האדם מעבודה קוגניטיבית-רוטינית. המכונות יוכלו לבצע את המחשבה הרוטינית שבני אדם מבצעים כיום כמו ראיית חשבון, או אפילו כתיבת מאמרים: מערכת בינה מלאכותית תלמד את העבר של מושאי הראיון שלך, תגבש רשימת שאלות אינטליגנטיות ותשאל אותן. אחר כך היא תתמלל את התשובות ותכתוב על בסיסו את המאמר. רק בסוף התהליך יהיה מקום לעיתונאי או לעורך שלו כדי לעבור על התוצר ולשנותו. כך, הזמן שתשקיע בכתיבת המאמר יוכל להיות רק שבריר מהזמן שהיית משקיע אלמלא הטכנולוגיה".

4. בעיות מחשוב? ננתח גלי מוח 

מייברי: "מערכת אחסון המידע במוח שונה מאוד מזו של מחשב קונבנציונלי וגם אופן העיבוד שונה. אנחנו עורכים מחקר עם אוניברסיטת פרינסטון שבו בני אדם מוכנסים לסורקי fMRI ונסרקים מספר פעמים, כאשר בכל פעם הם חושבים על משהו אחר. לאחר מכן מפעילים כוח מחשוב מהיר במיוחד כדי לחלק את זה לפרוסות, לאתר דפוסים ולחלץ תובנות על איך חלקי המוח השונים משתפים פעולה ביניהם. זה מעניין לא רק מהבחינה המדעית אלא גם מההיבט החישובי: כמות המידע שנאסף היא אדירה, וכדי שהיא תהיה גם שמישה, ניתוח המידע חייב להתבצע כמעט בזמן אמת - שזה כמעט כל שנייה.

 סורק ה-  fMRשל פרינסטון/ צילום: יחצ

"שיתוף הפעולה הזה החל לפני כשלוש שנים וכבר הגענו למצב שבו אנחנו רואים תוצאות מעניינות, וכבר התחלנו לבחון דרכים למדל את האופן שבו המוח שלנו מבצע חישובים. אולי בהמשך נוכל להשתמש בתובנות הללו כדי לפתור בעיות שהיום קשה לנו לפתור עם מערכות המחשוב הקיימות. עם זאת, לפעמים אנחנו עסוקים בטכנולוגיה עד כדי שכך שאנחנו לא עוצרים לחשוב מה יממן אותה. גלי המוח זו טכנולוגיה מעניינת דרכה נוכל לגלות על האופן שבו המוח מעבד דברים, אבל גם אותה נצטרך לתרגם לבסוף למשהו שאפשר להביא לשוק".

5. מחשבים קוונטים יעזרו בפיתוח תרופות 

מייברי: "מחשוב קוונטי מאפשר לחשב דברים מסובכים בזמן קצר בהרבה מאשר אופן החישוב ומשך הזמן הנדרש למחשבים רגילים. מרגע שמצליחים לגרום לטכנולוגיה לעבוד, השאלה היא לא 'מה אסטרטגיית הכניסה לשוק שלך?' אלא 'לצורך מה הטכנולוגיה הזאת יכולה לשמש?'. אנחנו יודעים שהרכיבים של מחשב קוונטי פועלים בטמפרטורות מאוד נמוכות והם יהיו מאוד רגישים לוויברציות. ולכן, לשאלה המתבקשת 'האם אפשר יהיה להשתמש בהם במכונית?' אז התשובה היא לא, משום שזו סביבה עתירת ויברציות. יהיה קשה להתקין ולתחזק שם תחנת מחשב קוואנטי.

"אילו בעיות מחשב קוונטי כן יכול לפתור? זה לא מתאים לפתרון בעיות מסורתיות, כמו בפיננסים, אבל זה כן יוכל להתאים לסימולציות של חומרים. לכן, יישום עסקי למחשוב קוונטי יכול להיות למשל שירות לסימולציות חומרים עבור חברות תרופות. היישום העסקי יהיה דומה לזה של ייעוץ - מביאים את הטכנולוגיה אל העסק, לא את העסק אל הטכנולוגיה. לכן המודל יהיה כנראה של מחשוב ענן.

"האם אינטל ערוכה לכך היום? התשובה היא לא, אבל עכשיו זה הזמן להתחיל לחשוב מה נוכל לעשות אם נבחר ללכת בדרך הזאת".

6. שרשרת הפיתוח חשובה מהרכיב הבודד

פרופ' שעשוע: "מובילאיי מייצגת את מה שנקרא אינטגרציה ורטיקלית - אנחנו מפתחים את האלגוריתמים ואת האפליקציות שנוהגות את המכונית ומונעות תאונות, ובסופו של תהליך יאפשרו למכונית לנהוג באופן אוטונומי. אך התהליך כולל משימות נוספות, כמו בניית מפות וחיישנים. חלק מזה משולב במערכת, כמו מעין 'קופסה שחורה' וחלק אחר הוא פלטפורמות שיאפשרו לאחרים לכתוב את התוכנות שלהם. 

מכונית אוטונומית ניסויית של מובילאיי/ צילום: רויטרס

מתחילים מהבסיס, מהסיליקון, שאלו השבבים, ואז עולים מעלה מעלה: לדוגמה, כלים שמאפשרים למתכנתים לכתוב קוד יעיל לערכת השבבים. בהמשך יש דברים שאתה רוצה שיהיו לך, אבל לא לכתוב בעצמך. בדוגמה של מכונית אוטונומית זה יכול להיות למשל רכיב הראייה הממוחשבת. פה בדיוק אינטל נכנסת לתמונה: אתה קונה ממנה את ערכת השבבים והיא מתרגמת את האותות של המצלמה, כך שהמכונית יודעת בדיוק היכן נמצאים הולכי הרגל, ואתה מתפנה לכתוב את שאר רכיבי התוכנה שדרושים למכונית - המסלול, המשא ומתן עם סביבת המכונית, השליטה ברכב וכן הלאה. כל השרשרת הזו כולה מלמעלה למטה מהווה אינטגרציה ורטיקלית, כמו שאפל, לדוגמה, מייצרת הכל בעצמה.

"מה שאנחנו עושים זה תופסים עוד ועוד חלקים בשרשרת הזאת. בעתיד אפשר יהיה לקנות מאינטל לא רק את הסיליקון, את התוכנה ואת האלגוריתמים, אלא גם חיישנים אקזוטיים שמסוגלים לעשות דברים ששום חיישן היום לא מסוגל לעשות. אנחנו נשב על כל הצירים של השרשרת, כולל הפלטפורמה שתאפשר לאחרים לכתוב תוכנה. לכן לקרוא לאינטל 'חברת שבבים' זה להצטמצם רק לחוליה הראשונה בשרשרת".

7. משימות חדשות ידרשו חיישנים חדשים

פרופ' שעשוע: "כשמדובר בחיישנים שקולטים את העולם מתייחסים לשני מישורי פיתוח: הראשון שבהם הוא הפרמטר אקטיבי מול פאסיבי. למשל, מצלמה קולטת אור ולכן היא פסיבית, ואילו רדאר פולט אנרגיה ולכן הוא אקטיבי; המישור השני הוא אורך הגל, שמבדיל בין חיישנים שונים: למשל, מצלמה קולטת את אורכי הגל הנראים, לעומת חיישן אינפרה אדום שקולט אורכי גל שבני אדם לא יכולים לראות.

פיתוח שבבי פוטוניקס/ צילום: יחצ

"בעשור או שניים האחרונים יש יותר ויותר חיישנים עשויים סיליקון, מה שאומר שניתן לייצר אותם בכמויות גדולות ובעלויות נמוכות. לאינטל יש חטיבה שנקראת פוטוניקס, שיש לה יכולת ייחודית לשים מרכיבים אקטיביים ופסיביים - כפי שהוזכרו לעיל - על שבב. זה מאפשר לנו לייצר שבבים עם יכולות שנשמעות כמו מדע בדיוני: למשל, שבב שמשדר לייזר. מי שמע על דבר כזה? אבל זה בשוק מאז סוף 2016. באופן זה, במקום שסורק לייזר יעלה עשרת אלפים דולר, הוא יכול לעלות 50 דולר.

"בישראל, הפעילות של אינטל משולבת באופן ורטיקלי עם מערכות כמו RealSense, שמפתחת חיישני מציאות וירטואלית לסמארטפונים. מה שזה מאפשר הוא פעילות כמו של אינטל ספורטס, שבעזרת מצלמות המותקנות סביב המגרש אפשר לצפות במשחק מכל כיוון אפשרי בכל עת, אפילו מנקודת המבט של השחקן".

ניתוח משחק בייסבול באמצעות הטכנולוגיה של אינטל/ צילום: יחצ

8. אתגר המזעור ימשיך להיות משמעותי

מייברי: "סיפור מזעור השבבים הוא בעצם סיפור של עלויות: בטלפון שלך יש כבר עשרים חיישנים שונים, חלק מהם היו בלתי מסחריים עד עליית הסמארטפון. יש כמה מצלמות, מד לחץ, מיקרופון, מגנטומטר, ג'ירוסקופ, מד קירבה, ברומטר, והם לא היחידים. כל אלה הפכו לזמינים אחרי שהם מוזערו ועברו לייצור המוני. חלק מאתגר הפיתוח של המכונית האוטונומית הוא לקחת חיישנים שפעם היו גדולים ויקרים, לארוז אותם באופן שהוא גם עמיד וגם זול, ואז לפצות באמצעות כוח מחשוב על אובדן האיכות לעומת החיישנים המסורתיים. ברכב האוטונומי אלו מצלמות, רדארים ולידארים. אלה חיישנים שאולי לא יהיו טובים מספיק לצרכי מחקר במעבדה אבל יעשו את העבודה בהקשרים אחרים.

"גם מחוץ להקשר של רכב אוטונומי התהליך הזה יימשך. מעבדי 10 ננומטר נמצאים כבר מעבר לפינה - חלק מהמוצרים יושקו השנה וחלקם בשנה הבאה. הצבנו לעצמנו יעדים אגרסיביים שלא עמדנו בהם, אבל אנחנו משתפרים. בשלב הנוכחי אנחנו עדיין מוגבלים על ידי היכולת שלנו לשלוט בתהליך יותר מאשר אנחנו מוגבלים על ידי חוקי הפיזיקה: בפועל כבר הצלחנו לבנות דברים הרבה יותר קטנים מ-10 ננומטר, הבעיה היא שאנחנו עדיין לא מסוגלים לייצר אותם בייצור המוני. תמיד יש בעיות שצריך להמציא דרכים כדי להתגבר עליהן, והבעיות איתן אנו מתמודדים בעשור הזה שונות מאלה עמן התמודדנו בעשור הקודם או בזה שקדם לו. אז אחרי שנייצר מעבדי 10 ננומטר באופן מסחרי, נוכל להתקדם ל-7 ננומטר, 5 ננומטר וכן הלאה".

9. מה יקרה אם נגיע אל קצה גבול היכולת?

מייברי: "כל כך הרבה פעמים שאלו אותי מתי יגיע סוף הפיתוח הטכנולוגי, עד שזה נדמה כמו טיול ארוך עם הילדים שכל הזמן שואלים - "זה עוד רחוק דרדסאבא? זה עוד רחוק דרדסאבא?" התשובה היא שנגיע לשם כאשר ייגמרו לנו הרעיונות, זה יהיה הסוף (צוחק). אבל אני לא חושב שהרעיונות עומדים להיגמר לנו מתישהו בקרוב". 

רוצה להשאר מעודכן/ת בנושא גלובס טק?
אני מאשר/ת קבלת תוכן פירסומי מגלובס
נושאים נוספים בהם תוכל/י להתעדכן
נדל"ן
נתוני מסחר
שוק ההון
נתח שוק
דין וחשבון
הסיפורים הגדולים של השבוע
מטבעות דיגיטליים
✓ הרישום בוצע בהצלחה!
עקבו אחרינו ברשתות
לכתבה הקודמתצרפת: העליתם תמונה עם מכונית יוקרה לפייסבוק? יכול להיות שתואשמו בהעלמת מס