ד''ר יוסי מטיאס / צילום: ענבל מרמרי
מאז היווסדה של גוגל, מנוע החיפוש שלה היה המוצר המזוהה ביותר עם החברה ואחד ממנועי ההכנסה המובילים שלה. ההכנסות ממוצר זה עדיין צומחות יפה, אך לראשונה זה כשני עשורים, המנוע הזה תחת מתקפה - מצד הצ'אטבוטים. גוגל עצמה פיתחה אחד כזה, Gemini, ובדוחות הכספיים שלה היא אפילו טוענת שהוא מוכר בתעשייה כמנוע הטוב ביותר בתחום, אך אין לה בשוק הזה את המובילות המובהקת שהשיגה עם מנוע החיפוש שלה.
● חזית המדע | החוקר שיודע איך להפוך אותנו לחכמים יותר
● ראיון | 16 שנה היא עמדה בראש החברה שמחפשת תרופה לסרטן, עכשיו היא פורשת ומדברת על הכול
השבוע חשפה החברה את האופן שבו היא חושבת לתקוף את האירוע: שילוב של יכולות AI מתוחכמות בתוך מנוע החיפוש, כולל שילוב של יכולות חשיבה עמוקה עם הצגת מראי מקום, המתאימים לעבודה ברמה אקדמית. ד"ר יוסי מטיאס, שמונה לפני כשנה למנהל חטיבת המחקר בגוגל (Google Research) וניהל בעצמו את חטיבת החיפוש בשנים 2010־2014, מתייחס בראיון ראשון לאחר כניסתו לתפקיד לשינויים שעוברת החברה ומדבר על היישומים הבאים של מהפכת ה־AI - מפתרונות למשבר האקלים ועד מתן מענה למחסור ברופאים מומחים.
"לא הכרתי קצב כזה"
"ההתקדמות שאנחנו עושים גם ב־Search וגם ב־Gemini היא אדירה", אומר מטיאס, היום אחד הישראלים הבכירים ביותר בקבוצת אלפאבת וגוגל (לצד ענת אשכנזי, סמנכ"לית הכספים). במחלקה שהוא מנהל עובדים 1,000 איש.
"אנחנו מאמצים שינויים טכנולוגיים כבר יותר מ־25 שנה כדי לפתח ולהרחיב באופן תמידי את הדרכים שבהן החיפוש יכול להועיל.
כשאנחנו מוסיפים לחיפוש תכונות חדשות, אנשים רואים שחיפוש גוגל שימושי יותר עבור השאילתות שלהם - והם ניגשים אליו עבור דברים חדשים ובדרכים חדשות. ואכן, אנחנו ממשיכים לראות צמיחה כללית בשאילתות בחיפוש. אנחנו במסלול נהדר עם AI".
למעשה, אחד ממיזמי הדגל של חטיבת המחקר קשור קשר הדוק במנוע החיפוש: ניבוי שיטפונות. בחברה הבינו שבזמן אסונות טבע, הציבור מגיע בהמוניו לגוגל כדי לחפש מידע, כלומר, המדינה כבר אינה הגורם היחיד שממנו מצפה הציבור לאזהרה מפני שיטפונות, סופות ורעידות אדמה. "כשגוגל ריסרץ' הבינה את הערך של מידע עתק בזיהוי שיטפונות, החלטנו לעבוד על הבעיה הזאת", אומר מטיאס.
"הצלחנו לבנות מודל שיודע לנבא שיטפונות על בסיס תחזיות מזג אוויר מפורטות ותמונות לוויין. המודל עצמו נחשב למחקר בסיסי, והוא פורסם אפילו בכתב העת Nature, אבל אנחנו לא עוצרים כאן. הקסם הוא שאנחנו סוגרים את המעגל".
בסגירת מעגל, הכוונה היא שהמחקר הופך ליישום. גוגל פיתחה את Flood Hub, מערכת שמאפשרת להבין איך יתפתח שיטפון באזור מסוים ברזולוציה גבוהה. אפשר לתכנן כך פינוי של אוכלוסייה, לחסוך פינויים מיותרים ולכוון צוותי סיוע, וכל זה במקומות שיש בהם מעט מאוד מידע על צפי לשיטפונות.
"לפעמים אנחנו מצליחים לסגור מעגל ממחקר עד ביצוע בתוך חודשים ספורים", אומר מטיאס. "לא הכרתי קצב כזה גם כשעבדתי בחברות גדולות אחרות שעסקו במחקר יישומי מתקדם, כמו בל לאבס. זה יוצא דופן".
מערכת זיהוי השיטפונות כבר מבצעית?
"ודאי. כבר כמה שנים. כל אחד יכול לגשת למערכת. היא נותנת התראה של עד 7 ימים מראש לאזורים מ־100 מדינות מועדות לשיטפונות, שגרים בהן 700 מיליון אנשים. המערכת מצילה חיים".
מה יוצא מזה לגוגל?
"אנחנו מחפשים את הממשק בין המקומות שמסקרנים אותנו למקומות שמביאים ערך, ומאמינים שבמקום שבו יש ערך יהיה בסוף שוק, גם אם זה לא במקום שבו מצפים שיהיה שוק. המחקר בסופו של דבר מוביל להשפעה מהפכנית על טכנולוגיות, מוצרי גוגל והעסק שלה, וגם על אימפקט חברתי".
גם אם גוגל אינה מרוויחה ישירות מהמהלך, היא יכולה להשתמש בו כדי להישאר בחזית של פיתוח אלגוריתמים עתירי מידע, ובחינתם בסיטואציות של העולם האמיתי. כך היא מחזקת את היכולות האלגוריתמיות שלה, וגם את המותג שלה כחברה שנמצאת בחזית הטכנולוגיה ואכפת לה מסביבתה. עם הזמן, יכולה להתפתח סביב מוצר כזה גם פעילות מסחרית, שתוכל להשתמש בשרתי הענן ובאלגוריתמים של גוגל.
מטיאס נותן כדוגמה את פעילות חטיבת המחקר בפיתוח אבחון של רטינופתיה סוכרתית. "זו מחלה שחסרים בה 100 אלף מומחים", הוא אומר. "המוצר שלנו הגיע לזיהוי של המחלה ברמה של מומחה. פרסמנו את התוצאות בכתב עת רפואי, ועשינו עד היום 700 אלף בדיקות כאלה. נסעתי לתאילנד והודו וכבר ראיתי אנשים יושבים רגע קצר מול המצלמה ומקבלים את האבחנה".
אבל זה כנראה לא יהיה מוצר של גוגל.
"נכון. אנחנו לא מוכרים מוצרים בתחום הבריאות. חתמנו עם חברות במדינות היעד על 6 מיליון בדיקות חינם. במקרה הזה, אנחנו פותחים פתח לאלגוריתמים בתחום הבריאות, שבעתיד יוכלו לשבת על שירותי הענן שלנו".
הכי הרבה מאמרים בעולם
באפריל האחרון, בכנס שערכה גוגל בישראל - המדינה עם קבוצת המחקר הגדולה ביותר מחוץ לארה"ב - הציג מטיאס נתונים של Wipo, ארגון הקניין הרוחני העולמי, לפיהם קבוצת אלפאבת היא הגוף האקדמי המצוטט ביותר בתחום ה־AI הגנרטיבי, הרבה יותר מחברות אחרות ויותר מהאוניברסיטאות המובילות.
תקציב המו"פ העצום של קבוצת אלפאבת עומד על מעל 50 מיליארד דולר לשנה, והיא מקצה אותו לחקור כל מה שמעניין אותה, גם בתחומים שאינם קשורים לכאורה לעסקי הליבה שלה, ולמעשה חטיבת המחקר אינה היחידה שעוסקת בכך. חטיבת Google X עוסקת בפתרון בעיות קשות במיוחד, כמו הפקת דלק ממי ים, שילוח באמצעות רחפנים או מכשור רפואי לביש לשיפור מגבלות תנועה. לצדה פועלת Verily, המתמחה במדעי החיים, וקליקו, המתמחה בחקר הזיקנה - שתיהן חברות אחיות של גוגל תחת המטרייה של אלפאבת. דיפ מיינד, חברה שרכשה גוגל ב־2014, עוסקת במחקר שקשור ישירות לקידום בינה מלאכותית, שאחד הפיתוחים הידועים שלה עד כה היא מערכת אלפא פולד, המנבאת קיפול של חלבונים - בעיית יסוד בפיתוח תרופות ובמחקר הרפואי. חוקרי דיפ מיינד שפיתחו את המערכת קיבלו עליה לא פחות מפרס נובל.
כמנהל חטיבת המחקר, איך אתה מחליט על איזו בעיה להטיל את כל כובד משקלכם? איך מחולקת העבודה בין החטיבה שלך ליחידות האחרות בגוגל?
"גוגל במקור היא חברת מחקר. זה הדנ"א שלה. מנוע החיפוש של גוגל מבוסס על עבודה מחקרית שעשו המייסדים לארי פייג' וסרגיי ברין. מהפכת ה־AI הגנרטיבי של השנים האחרונות התחילה במאמר שיצא בחטיבת המחקר ונחשב בסיס למודלי השפה הגדולים.
"המנדט של גוגל ריסרץ' הוא לבצע מחקרים שפורצים את החזית המחקרית כדי לייצר לנו הזדמנויות בעתיד. כלומר, אנחנו כן הולכים על מחקר בתחומים שאחר כך נוכל ליישם, או באופן שיוביל למוצרים חדשים, או לאימפקט חברתי משמעותי. בפועל, זה מביא אותנו לתחומים מאוד רחבים. מהתיאוריה העמוקה של למידה חישובית, דרך אופטימיזיה של אלגוריתמים ועד ייעול מערכות בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית. זה כמובן תחום ליבה אסטרטגי שלנו.
"יש לנו פרויקטים בתחום של שיפור ה־AI, למשל פרוייקט שייעודו שיפור הדיוק והאמינות של מערכות AI גנרטיבי, מה שנקרא Factuality, לשיפור היעילות של המערכות וגם כאלה שנועדו לבחון איך מוודאים שמערכות הללו ממשיכות לשים את האדם במרכז.
"בנוסף אנחנו פועלים בתחומים יישומיים ספציפיים. למשל, אקלים, ובתוכו ניבוי שיטפונות ושריפות; בתחום הבריאות, עם פרויקט דגל בתחום הרטינופתיה הסוכרתית, וגם עם פרוייקטים שנועדו לתמוך באחיות המעבירות משמרת, או ברופאים שרוצים להסיר מעמצם מעמסה לוגיסטית כדי לשפר את הקשר שלהם עם המטופל - פרסמנו מאמרים שמראים שאנחנו אכן מצליחים בכך; וחינוך. אנחנו חוקרים את האופן שבו כלי AI יכולים להיכנס לתחום הזה. מחוץ לכל זה, יש לנו בסנטה ברברה את חטיבת המחשוב הקוואנטי. אנחנו בונים מחשב ממש".
איפה עובר הגבול ביניכם לבין דיפ מיינד?
"דיפ מיינד היא היום חלק בלתי נפרד מגוגל, ובזכות מהפכת ה־AI הגנרטיבי הם הפכו לחלק יותר ויותר משמעותי בחברה. זה ארגון פנטסטי שאחראי לבסיס של מודלי השפה שלנו. אנחנו עובדים המון יחד, למשל כשאנחנו עורכים את המחקרים שמשפרים את הדביקות של מודלי השפה שלנו בעובדות".
האם יש גם חסרונות בכך שחברה מסחרית היא גורם כל כך דומיננטי במדע? לדוגמה, האם אתם שומרים חלק מהפטנטים רק לעצמכם?
"כל מה שאנחנו עושים נעשה בשיתוף פעולה עם האקדמיה, ואנחנו גם מממנים מחקרים באקדמיה, גם בישראל. חלק מהחזון שלנו זה להשתמש במה שאנחנו לומדים כדי לקדם את המחקר עצמו. למשל, במקרה של השיטפונות, אנחנו הבאנו לפרויקט את אנשי למידת המכונה והאקדמיה הביאה את ההידרולוגים. אנחנו יכולים לקחת את העבודה של המדענים כל הדרך לאימפקט".
מי שיכול שילמד תכנות
אם בעבר כלים חישוביים סייעו לחוקרים לענות על שאלות, כעת הם גם עוזרים להם לשאול שאלות, וזה כבר עולם אחר, יש שיאמרו מאיים יותר. "הגענו למצב שבו חוקר מגדיר שאלה כללית, ומערכת שלנו, המבוססת על המנוע של ג'מיני, עושה סקר ספרות ומייצרת עבורו היפותזות. לדוגמה, היא יכולה להציע תרופות קיימות שעשויות להיות רלוונטיות למחלות נוספות על אלה שעבורן הן רשומות היום, מה שנקרא Drug Repurposing - תחום מאוד חם בפיתוח תרופות וברפואה. ראינו שהמערכת מגיעה במהירות להיפותזות שהצוות המדעי חשב עליהן, אבל להם זה לקח שנים. זה יכול להאיץ דרמטית את המחקר.
"הייתי לאחרונה בתערוכה שהציגה יצירה של ליאונרדו דה וינצ'י, וגם את כל הטיוטות של היצירה, שהאמן לא צייר בעצמו אלא העוזרים שלו. מבחינתי, הבינה המלאכותית היא צוות העוזרים הזה, שעכשיו נגיש לא רק לאמן המפורסם ביותר או לחוקר הבכיר ביותר. בנוסף למה שהבינה המלאכותית עושה לחוקר הבכיר, אני נלהב ממה שהיא נותנת לכל דוקטורנט או פוסט דוקטורנט, כאילו יש לו סטודנטים משלו שעושים לו סקירות ספרות או מחפשים עבורו מידע. העצמה כזאת של כל חוקר יכולה להאיץ את המדע בסדרי גודל. זה מרגש מאוד".
כבני אדם חשבנו שהבינה המלא כותית תיקח מאיתנו קודם את העבודות השחורות, אבל אמרת שהיא זו שמייצרת את ההיפותזות המחקריות, כלומר עושה גם את התהליך היצירתי. אז מה היתרון של בני אדם? מה היית מציע לצעירים ללמוד היום?
"לפני כמה זמן שאלו אותי מה הייתי עושה אם יכולתי לבקש קסם אחד כדי לפתור את בעיית האקלים? התשובה שלי הייתה שהייתי נותן לכל בני הנוער את החינוך הטוב ביותר, כי הם כבר יביאו את הפתרונות. כבר היום בני הנוער עוסקים בבית הספר בשאלות יותר יצירתיות, יותר מתקדמות מבעבר, והם לומדים לעבוד לצד AI בצורה שהיא לא משחק סכום אפס. הם משתמשים בטכנולוגיות שלא היו לפני שנתיים, ולא יהיו בעוד שנתיים, והם מתרגלים לקצב השינוי הזה.
"בגוגל לא שינינו את התכונות שאנחנו מחפשים בעובדים שלנו עם בוא ה־AI. תמיד חשבנו שידע ומיומנות אינם מספיקים. תמיד חיפשנו אנשים שמסוגלים ללמוד מהר ובסקרנות, לשאול שאלות ולעבוד בצוות. התכונות הללו לא פחות חשובות מאינטלגנציה כמו שהיינו מודדים אותה בעבר".
ובכל זאת, לאחרונה המליץ מטיאס למי שיכול להמשיך ללמוד תכנות, וזאת אף שהבינה המלאכותית כבר עושה רבע מהתכנות בגוגל. "ללמוד תכנות פירושו להבין את הבסיס של הכלים שאנחנו עובדים איתם בכל תחום בחיינו. כמו ללמוד מתמטיקה, למרות שכבר יש לנו מחשבון", הוא אומר.
קולגה שלך, פרופ' ג'פרי הינטון, שזכה בפרס נובל בפיזיקה ב־2024 ונחשב אחד מאבות המחקר של בינה מלאכותית, עזב לפני כשנתיים את גוגל כדי להזהיר מהסכנות שלה.
"ה־AI הוא מהפכה שאי אפשר להגזים בחשיבותה. היא משפיעה על כל תחומי החיים ויכולה לפתור בעיות יסוד של החברה בצורה חסרת תקדים. אנחנו צריכים לקחת אותה מאוד ברצינות. ב־2018 פרסמנו את מסמך העקרונות שלנו לחשיבה על AI, והעמדה שלנו היא שהתחום הזה צריך רגולציה, והשיח בנושא צריך להיות עולמי".
לדבריו, הטיפול בנושא לא כרוך תמיד בשאלות קיומיות על הבינה המלאכותית אלא מחייב צעדים פרקטיים - לשמור שהבינה תהיה לא מוטה, שומרת פרטיות, עובדתית וסביבתית.
לאחרונה נחשף מודל דיפסיק הסיני, והפתיע את השוק ברמת ההתקדמות שנעשתה בתחום ללא חשיפה. אתם רואים היום את התחרות לכם כמבוזרת יותר בעולם מבעבר?
"הפיתוחים האחרונים שראינו מסין מזכירים שהתקדמות מדעית היא גלובלית. החדשנות היום באמת יכולה להגיע מכל מקום".