מאה שנים להולדתו של קלוד שאנון האם אנו מתקרבים לגבול קיבולת הרשת שחזה?

האינטרנט של הדברים, ביג דטה, אלו פיתוחים של השנים האחרונות החווים את יכולת קיומם לפיתוח מתמטי של תחום המכונה תורת המידע, שפיתח קלוד שנון שהיום מלאו מאה שנה להולדתו

קלוד שנו והעכבר המכאני שלו היודע לנווט במבוך. מתוך ויקיפדיה
קלוד שנו והעכבר המכאני שלו היודע לנווט במבוך. מתוך ויקיפדיה

 

האינטרנט של הדברים, ביג דטה, אלו פיתוחים של השנים האחרונות החווים את יכולת קיומם לפיתוח מתמטישל תחום המכונה תורת המידע, שפיתח קלוד שנון שהיום מלאו מאה שנה להולדתו.

קלוד שנון (1916-2001) , מהנדס חשמל ומתמטיקאי אמריקאי  נחשב למייסד תורת המידע וכמי שהניח את היסודות המתמטיים המוצקים ביותר של התקשורת הספרתית. מיד עם פרסומו של מאמר מוביל בשנת 1948 הוכר כאחד המדענים המבריקים של המאה ה-20. מכל תרומותיו לעולם התקשורת בולט במיוחד הקשר הבסיסי בין קצב המידע, רוחב הסרט ויחס אות לרעש, הידוע כחסם שנון-הרטלי ונחשב לחוק המרכזי של תורת התקשורת.

בשנת 1940 סיים את עבודת הדוקטורט שלו ב-MIT שעסקה במודלים מתימטיים של גנטיקה. הוא החל ללמד במכון ללימודים מתקדמים בפרינסטון, שם פגש את ענקי הרוח של המאה ה-20 ובהם אלברט אינשטיין, קורט גדל, ג'ון פון ניומן, הרמן וייל ואחרים.

המאמצים המדעיים והטכנולוגיים הכבירים שהושקעו במלחמת העולם השנייה משכו אותו להצטרף בשנת 1942 למעבדות בל ולעסוק שם בפרויקטי תקשורת והצפנה מתקדמים. במעבדות בל הכיר את אשתו המתימטיקאית אליזבט (בטי) והשניים נישאו בשנת 1949 וגידלו שלושה ילדים.

במעבדות בל השתתף בבניית מערכות הצפנה שהמפורסמת בהן היתה "טלפון X", מערבל שיחות סודי שקישר בין וינסטון צ'רצ'יל בלונדון לבין תיאודור רוזוולט בוושינגטון ואיפשר להם לתאם את מהלכי המלחמה בדיסקרטיות מוחלטת. תקופה מסוימת עבד עם אלן טיורינג, מי שעמד בראש קבוצת המדענים האנגלית שפיצחה את מכונת הצופן הגרמנית אניגמה.

למרות רשימה ארוכה זו של הישגים במתמטיקה ובהנדסה שאנון הצליח להמנע מאחת מהמלכודות הנפוצות של גאונים – לקחת את עצמו ברצינות יתר. הוא גם היה להטוטן ונראה רוכב במסדרונות מעבדות בל על חד אופן, והמציא פריסבי מופעל על ידי רקטה, וחצוצרה היורה להבות. ההמצאות שהתאפשרו כתוצאה מהרעיונות שלו נראים היום בכל עבר.

לדברי פרופ' עלי לוין ממכללת אפקה להנדסה קשה להמעיט בחשיבות מורשתו של שנון. התיזה שכתב לתואר השני משמשת עד היום לבסיס של המיחשוב האלקטרוני הדיגיטלי. כקריפטוגרף בשירות המימשל האמריקני במהלך מלחמת העולם השניה הוא פיתח את הצופן הראשון שאינו ניתן לשבירה. לצורך ההנאה הוא השתעשע עם מתגים אלקטרונים ואחת מהמצאותיו – עכבר אלקטרומכאני בשם תסוס שיכול לנווט במבוך. היום זה נשמע כמו ההתחלה של התבונה המלאכותית.עבודתו בתחום התקשורת האלקטרונית ועיבוד האותות הקנו לו את התואר "אבי תורת האינפורמציה" שהובילה לשינויים מהפכניים באיחסון ובהעברת נתונים.

מחשב בעל מודעות. איור: shutterstock
מחשב בעל מודעות. איור: shutterstock

חוצים את הגבול?

כאמור בשנים האחרונות אנו נדרשים לשאלה האם אנו מתקרבים לגבול שנון. בשנת 2013 ריאיין סיינטיפיק אמריקן את מרקוס הופמן, מנהל מעבדות בֶּל למחקר בהוֹלְמְדֶל שבניו ג'רסי, כיום זרוע המחקר והפיתוח של אַלקַטֶל-לוּסֶנט.

הופמן ואנשי צוותו רואים ב"רישות מידע" את הדרך לעתיד – גישה שתאפשר להגדיל את קיבולת האינטרנט באמצעות העלאת "מנת המשכל" של הרשת.

"אנחנו יודעים שהטבע מציב לנו גבולות. יש כמות מוגבלת של מידע שאפשר להעביר בערוצי תקשורת מסוימים. תופעה זו מכונה בשם "גבול שאנון הלא-לינארי", והיא אומרת לנו עד היכן נוכל להתקדם עם הטכנולוגיות שבידינו. אנחנו כבר קרובים מאוד לגבול הזה, בסדר גודל של פי שניים לערך. במילים אחרות, כשנכפיל את נפח התעבורה הנוכחית ברשת,  וזה דבר שיכול לקרות בארבע או בחמש השנים הבאות, נגיע לגבול שאנון. יש לנו כאן  אפוא מחסום עקרוני. את הגבול הזה לא נוכל למתוח בשום דרך, בדיוק כפי שאיננו יכולים להגדיל את מהירות האור. לכן, עלינו לעבוד במסגרת הגבולות האלה ועדיין למצוא דרכים להמשיך את הצמיחה הדרושה.

"הטלפונים החכמים, המחשבים והגאדג'טים האחרים שלנו מפיקים כמות גדולה של נתונים גולמיים, שנשלחים למרכזי נתונים לצורך עיבוד ואחסון. בעתיד, לא יהיה אפשר לטפל בכל הנתונים על פני הגלובוס על ידי שליחתם למרכז נתונים ריכוזי אחד לצורך עיבוד. במקום זאת, ייתכן שנעבור למודל שבו החלטות מתקבלות בנוגע לנתונים לפני שהם מועלים לרשת. למשל, אם יש לנו מצלמת בטיחות בשדה תעופה, נתכנת אותה, או נתכנת מחשב שרת קטן ששולט בכמה מצלמות, לבצע זיהוי פנים בו במקום, בהתבסס על מסד נתונים שמאוחסן במצלמה או בשרת, לפני העלאת מידע כלשהו לרשת."

רשת מבוזרת היא הפתרון

"כמות הנתונים גדולה ונדרשת תבונה מלאכותית, אנליטיקה ומחשוב מבוזר. כך אמרה ד"ר רות ברגמן, מנהלת מרכז הפיתוח של HPE בישראל.

ברגמן דיברה בכנס "הפסגה הדיגיטלית – מאסטרטגייה ליישום", הכנס השנתי של הלשכה לטכנולוגיות המידע בישראל, על שם שלמה טירן, מיסודה של לשכת מנתחי מערכות מידע   בהפקת אנשים ומחשבים.

ד"ר ברגמן וקבוצתה עוסקים מזה 20 שנה באנליטיקה של נתונים, והפיתוחים שלהם מיועדים לטפל ב-Big Data, כך שניתן יהיה להגיע לתובנות מכל המידע שזורם היום מכל מקום.

לדבריה, "ישנן שלוש מגמות גדולות: AI או מחשוב קוגניטיבי, אנליטיקה – שפעם היתה עיסוק לאנשים בעלי דוקטורט במדעי המחשב וסטטיסטיקה והיום יש אותה בכל יישום בסלולר, והאינטרנט של הדברים. כמות המידע הגדולה מכריחה את המפתחים להיות חכמים ולבזר את המערכות – כיום יש התכנסות של המפתח והאלגוריתמאי".

"בעתיד המכשירים יהיו קצת יותר אינטליגנטים, והרבה מהמחשוב יעבור מהענן אליהם", מסבירה ברגמן. "לנו  יש נקודת מבט על כל המגמות הללו בפרויקט The Machine".

לתקשר אחד עם השני ועם הזכרון

"אחד הדברים שחייבים לשנות הוא רוחב הפס בין המעבד לאחסון. כיום הוא איטי מאוד, ומדברים על איחוד של הזיכרון והאחסון ביחידה אחת. פיתוח טכנולוגי שיכול לעזור יהיה זכרון לא נדיף מהיר יותר מ-Flash, למעשה כמו DRAM אבל זול ויציב בהרבה, ולכן יוכל להחליף את הדיסק הקשיח – למעשה יהיה לנו זכרון מהיר כמו ל-DRAM עם נפח כמו של דיסק".

שינוי הדרגתי נוסף, אומרת ד"ר ברגמן "הוא בשימוש בתקשורת אופטית. היום משתמשים בסיבים אופטיים לתקשורת בין מחשבים מרוחקים, אבל אנו מתכוונים להכניס תקשורת אופטית בין המעבד לזכרון, כך שנוכל לגשת למידע שלנו באופן הרבה יותר מהיר. לשם כך פיתחנו ארכיטקטורה חדשה למחשוב המעבירה אותנו מהעולם של כל הענן למערכות מבוזרות, וממחשוב מבוסס מעבד למחשוב מבוסס זכרון".

"הארכיטקטורה מאחדת את כל הזכרון למה שנראה למעבדים כמו יחידה אחת, והמעבידים יכולים לתקשר אחד עם השני ועם הזכרון" היא מסבירה. "מדובר על זכרון ענק של 300 טרה-בייט שיהיה במרכז, והמעבדים כולם מחוברים אליו".

"הדבר חשוב במיוחד ללימוד מכונה, כאשר המחשב צריך ללמוד מודל ולצורך כך הוא מנתח כמויות אדירות של מידע. הבעיה היא שישנו צוואר בקבוק – כל פעם המעבד צריך לעדכן את הזכרון במודל החדש. זכרון משותף יאפשר לנו לעדכן את הנתונים הרבה יותר מהר".

המכוניות יוכלו לנהוג בעצמן

כדוגמה לשימוש טוב בארכיטקטורה זו, נותנת ד"ר ברגמן את זיהוי התבניות בעיבוד תמונות. "למשל סיווג – יש גידול על העור או אין. כל התחום של למידה עמוקה אינו עתידני. אנחנו משתמשים בזה יום יום. למשל בחיפוש תמונות בגוגל (Google) ובמערכות סיוע לנהג. עוד זמן לא רב המכוניות יוכלו לנהוג בעצמן על סמך הטכנולוגיה הזו".

"יתרון נוסף שתיתן הארכיטקטורה, הוא ייצוג גרפים של יישויות והקשרים ביניהם", אומרת ברגמן. "עד היום השתמשנו בטבלאות שהגיעו כקבוצה אחת מהדיסק. בגרף ניתן לקפוץ מישות לישות דרך החיבורים מבלי להיכשל בשל היעדר חלק מהנתונים. הבעיה – גרף צורך המון זכרון ורק גידול עצום כזה יאפשר ליישם זאת. כל הרשתות החברתיות פועלות בדרך זו. פייסבוק (Facebook) ולינקדאין (LinkedIn) בוחנות כל הזמן את הגרף החברתי שלכם ומשתמשות במידע הזה כדי להתאים לכם את מה שאתם רואים. גם גוגל עושה הרבה כסף מהסתכלות על גרף החיפושים שלכם".

ולבסוף, הסבירה ברגמן כי גם סוגיות אבטחת המידע והאבטחה הפיזית ייהנו מגידול זה בזכרון. "הארגון הדיגיטלי זקוק לסגנון חדש של הגנה. הגישה של פיירוול והגנה מבחוץ לארגון לא מספיקה. צריך להבין את המשתמשים כי במקרים רבים קוד עוין חודר בעזרתם של עובדים בארגון. כדי לגלות תבניות חשודות היום אוספים אלפי או עשרות אלפי אירועים ביום – נצטרך לעבור למאות מיליונים. מאות טרה-בייט יאפשרו לנו לטפל ב-10 מיליון אירועים לשניה וגם לשמר את המידע בזכרון שבועות במקום ימים. גם את הרשת הארגונית כדאי לייצג כגרף, וזה יהיה גרף גדול ומשתנה ללא הרף".

"בעידן האנטרנט של הדברים, לא נוכל להביא את כל המידע העצום הזה למרכז או לענן, ונהיה חייבים לטפל בו בצורה מבוזרת, כפי שמאפשרת הארכיטקטורה החדשה שאנו מפתחים במעבדות HPE", סיכמה ברגמן.
;

שיתוף ב print
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook

תגובה אחת

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר.

דילוג לתוכן