המדען הראשי של OPEN AI, איליה סוצקבר: תפקידה של האקדמיה בחקר הבינה המלאכותית משתנה

במפגש שהתקיים השבוע באוניברסיטת תל אביב בהשתתפות מנכ"ל OPEN AI סם אלטמן, אמר סוצקובר כי האקדמיה איננה יכולה להתחרות עם התעשיה בכוח מיחשוב או ביכולת הנדסית אלא לחקור כיצד ניתן למדוד טוב יותר את ביצועי הבינה המלאכותית, ושימוש בבינה מלאכותית לפתרון בעיות גדולות

מחקר בינה מלאכותית במעבדה. איור באמצעות DALEE 2
מחקר בינה מלאכותית במעבדה. איור באמצעות DALEE 2

בשיחה שהתקיימה אתמול (ב') באוניברסיטת תל אביב בהשתתפות סוצקובר, מנכ"ל OPEN AI סם אלטמן ופרופ' נדב כהן, מהאוניברסיטה המארחת התייחסו לשאלות הנמצאות בתפר בין האקדמיה לתעשיית הטכנולוגיה כאשר האקדמיה לא יכולה להקים יכולת מיחשובית גדולה, ולמרות שאין בה מורשת הנדסית היא בהחלט  יכולה לענות על השאלות הקשות המלוות את הבינה המלאכותית

המדען הראשי של OPEN AI, איליה סוצקבר אומר כי  תפקידה של האקדמיה בחקר הבינה המלאכותית משתנה. מנכ"ל OPEN AI סם אלטמן והמדען הראשי איליה סוצקובר השתתפו באירוע בהנחית ד"ר נדב כהן מאוניברסיטת תל אביב.  

השניים ובעיקר סוצקוביץ' התייחסו לסוגיות שהן בתפר בין האקדמיה לתעשיה מצד אחד התרומה של האוניברסיטאות לחקר הבינה המלאכותית וכן בתפקיד הבינה המלאכותית בפתרון בעיות גדולות של האנושות ובראשן משבר האקלים.

מסביר סוצקבר: "האקדמיה הייתה בעבר המקום למחקר החדשני ביותר בתחום, אך עכשיו זה לא כל כך משתי סיבות: יכולת המחשוב וההנדסה. באקדמיה יש יכולות מיחשוב פחותות מאלה שהתעשייה יכולה להרשות לעצמה ובדרך כלל אין תרבות הנדסית. עדיין האקדמיה יכולה לתרום תרומות מאוד דרמטיות ומשמעותיות לבינה המלאכותית: יש כל כך הרבה תעלומות באשר לפעולת הרשתות העצביות. הפקת אובייקטים מורכבים  אלה של למידה עמוקה בלתי נתפסת, שהיא כמו תהליך אלכימי שבו אנו לוקחים את חומרי הגלם של הנתונים בתוספת מקור האנרגיה של המחשוב ומקבלים את התבונה המלאכותית.

מדידת איכות הבינה המלאכותית בלתי אפשרית כיום

"אבל מה היא, איך היא פועלת מה הם המאפיינים שלה, איך אנחנו שולטים בה, איך לגרום לכך שנוכל להכיל אותה וגם כיצד אנחנו מודדים את כל הפרמטרים הללו, אלה נעלמים. אפילו המשימה הפשוטה של מדידות איכות בלתי אפשרית. בעבר הבעיה לא היתה קריטית כי  הבינה המלאכותית לא היתה כל כך חשובה. אבל עכשיו, כשהבינה המלאכותית חשובה, אנחנו מבינים שאנחנו לא יכולים למדוד אותה. כדי לענות על השאלות הללו לא צריך אשכול מחשוב ענק, אתה לא צריך צוות הנדסה ענק שישאל את השאלות האלה.  תהיה תרומה דרמטית ומשמעותית שכולם ישימו לב אליה מיד." אמר לקהל שהורכב מבכירי ההייטק הישראלי מרצים וסטודנטים מאוניברסיטת תלאביב.

גם המנכ"ל אלטמן התייחס לנושא : קיים בלבול לגבי מה שאנחנו עושים ואיך האקדמיה צריכה להתייחס אליו. מאמרים רבים נכתבו אבל הדבר החשוב הוא לחשוב על הבעיות החשובות ביותר, פשוט להתמקד בהן, שינוי חשיבה על מיקוד; על הבעיות החשובות ביותר: מה עדיין אי אפשר לעשות, מה עדיין איננו יודעים, וכיצד למדוד את פעולת הבינות המלאכותיות."

"קודם כל צריך להבין את הבעיה, כי הבנת הבעיה היא תנאי מקדים  להתקדם לפתרונה. זה המקום שבו אנחנו יכולים לעזור. יש לנו תוכניות גישה לאקדמיה שתוכל לקבל יכולת מיחשוב וגישה למודלים המתקדמים ביותר שלנו. הם חוקרים אותם, כותבים מאמרים. הם עשו זאת אפילו עם GPT3 .עוד לפני שהיה לנו את המוצר הראשון חוקרים באוניברסיטאות רבות כתבו מאמרים, חקרו את המודלים שלהם, את תכונותיהם, את ההטיות שלהם. נשמח לשמוע כל רעיון.

פתרון מהיר של בעיות קשות

בהקשר אחר הקשור לאקדמיה הסביר סוצקבר: "אנחנו הולכים להבין את מסתרי היקום ויותר מזה אני באמת מאמין שהתקדמות מדעית וטכנולוגית היא הדרך בת הקיימא היחידה שבה החיים משתפרים, העולם משתפר."

"היכולות הללו יאפשרו לנו לפתוח כמות עצומה של מדע חדש, התקדמות טכנולוגית חדשה. אנחנו רואים כבר היום את ההתחלה של אנשים שמשתמשים בכלים האלה כדי להיות יעילים יותר, אבל אם אתה מדמיין עולם שבו תוכל לבקש מה- AI למצוא תרופות למחלות או לטפל במשבר האקלים."

"לדוגמה שינויי האקלים הם רצינים ביותר. אנו מאמינים שהתמודדות עם שינויי האקלים לא תהיה קשה לדורות הבאים של הבינה המלאכותית. אנו נסביר לו שאנו רוצים לבנות מערכות יעילות ללכידת פחמן .

אם נוכל להאיץ את ההתקדמות המדעית שזה משהו שהבינה המלאכותית החזקה יכולה, נוכל להגיע ללכידת פחמן מתקדמת מאוד, הרבה יותר מהר, לייצר אנרגיה זולה הרבה יותר מהר ונוכל להגיע לייצור זול. השילוב של כל השלושה ייצור מערכת שאלמלא הבינה המלאכותית המאיצה את התהליך אינם אפשריים."

"נבקש מהבינה המלאכותית להגיד לנו כיצד לייצר הרבה אנרגיה נקייה בזול, איך ללכוד פחמן ביעילות ואיך לבנות מפעל שיעשה זאת בקנה מידה פלנטרי."

בהמשך הוסיף סוצקובר כי הבינה המלאכותית של היום, על אף הפלא שבא היא רק שבריר ממה שהבינה המלאכותית תוכל לבצע בעתיד.

עוד בנושא באתר הידען:

2 Responses

  1. כתבה מעניינת ומעניין אם chatgpt היה כותב אותה עם פחות שגיאות. בעברית כנראה שעדיין לא

  2. הכל עניין של סדרי עדיפויות של הממשלות. במכון ויצמן היה מחשב בין הראשונים בעולם. חפשו על ויצ'ק. ולא לא מדובר במשהו זול…היה מדובר בחמישית מהתקציב של המכון

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אתר זה עושה שימוש באקיזמט למניעת הודעות זבל. לחצו כאן כדי ללמוד איך נתוני התגובה שלכם מעובדים.