אלגוריתמים של למידה מצליחים לעקוף את בעיות עומס המידע שאיתן מתמודד התיכנות ה”מסורתי” הודות לכך שהם מאפשרים למחשבים לרכוש ידע באופן אינטואיטיבי, בדומה יותר ללמידה אנושית. כך מצליחה המכונה, לאחר שנחשפה שוב ושוב לתמונות פנים או לקולות מדברים, להכיר את התבניות החוזרות – העמוקות – העומדות בבסיס המידע.
ד”ר אוהד שמיר. מיומנויות מורכבות. צילום: מכון ויצמן
כל אחד יכול כיום לקנות מצלמה שיודעת למקד את התמונה בפניו של המצולם; מערכות ממוחשבות מתוחכמות משתמשות בזיהוי קול להמרת מילים נאמרות לטקסט כתוב, ואף לזיהוי הדובר. אלה הן שתי דוגמאות ליתרונות הלמידה החישובית (machine learning). אלגוריתמים של למידה מצליחים לעקוף את בעיות עומס המידע שאיתן מתמודד התיכנות ה”מסורתי” הודות לכך שהם מאפשרים למחשבים לרכוש ידע באופן אינטואיטיבי, בדומה יותר ללמידה אנושית. כך מצליחה המכונה, לאחר שנחשפה שוב ושוב לתמונות פנים או לקולות מדברים, להכיר את התבניות החוזרות – העמוקות – העומדות בבסיס המידע.
אלגוריתמים של למידה מסוג זה מסייעים למחשבים לרכוש מיומנויות שבני-האדם מסגלים לעצמם בעודם תינוקות. אולם מה באשר למיומנויות למידה מתקדמות יותר, כאלה המהוות אתגר גם לבני אדם בוגרים? ד”ר אוהד שמיר, שהצטרף באחרונה למחלקה למדעי המחשב ומתמטיקה שימושית במכון ויצמן למדע, מתמקד בלמידה חישובית במקרים שבהם אילוצים שונים הופכים אותה לאתגר מורכב. דוגמה לכך היא הידע המשולב והמורכב הנדרש מרופא, אפילו לצורך פעילותו הבסיסית ביותר: כדי לאבחן נכונה את החולה הוא מסתמך על תוצאות של מספר בדיקות, על דיווחי החולה לגבי תסמינים שונים, ועל ניסיונו האישי. משיקולים מעשיים מוגבל מספר הבדיקות הנערכות לחולה, וכן מוגבלת כמות המשאבים העומדת לרשות הרופא לצורך ההחלטה. בהנחה שמחשב מקבל גישה לאותו מידע חלקי, האם הוא יכול ללמוד לאבחן מחלה כמו רופא מומחה?
דוגמה מורכבת עוד יותר היא המוח האנושי. אחת ממטרותיו של ד”ר שמיר היא ללמוד מערכות ממוחשבות הקרויות “רשתות עצביות מלאכותיות”, אשר יודעות לעבד מידע באמצעות שיטות המחקות את פעילות המוח. “המערכות הממוחשבות הן היררכיות”, אומר ד”ר שמיר, “בדומה לשכבות תאי העצב במוח, אשר מעבירות את המידע הנקלט משכבה לשכבה, בעודן מעבדות את תפיסתנו ואת מחשבותינו”. לימוד הרשתות העצביות המלאכותיות באמצעים הקיימים היום מחייב מאמץ רב וכיוונון של תחומים רבים. ד”ר שמיר מקווה לפתח תוכנות שיבצעו את משימות הלמידה באופן אוטומטי יותר, וללא צורך במומחיות בתחום זה. מדעני מחשב רבים בעולם מקווים שבעתיד יוכלו מערכות כאלה להוות את הבסיס לאינטליגנציה מלאכותית מתקדמת.
תחומי עניין אחרים של ד”ר שמיר כוללים חקר פתרונות ללמידה חישובית במקרים של רשתות גדולות, מבוזרות ו”רועשות”, כמו מנועי חיפוש. “רשתות עצומות, כמו גוגל, שהן גדולות מאוד וחסרות ארגון, נוטות לסבול ממגבלות למידה”, הוא אומר. “לדוגמה, אלגוריתמים המחייבים גישה לכמויות גדולות של מידע הם בעייתיים כאשר המידע מפוזר בין מחשבים רבים ברחבי העולם – כיוון שבמקרה זה יהיה עליהם להשקיע מאמץ וזמן רב בעצם התקשורת עם כל מקורות המידע”.
אישי
הצטרפותו של ד”ר אוהד שמיר למכון ויצמן למדע היא, במובנים רבים, שיבה הביתה: הוא נמצא עתה באותה מחלקה בה עובד אביו, פרופ’ עדי שמיר. אוהד גדל ברחובות, והשתתף בחוגים לנוער שוחר מדע במכון. את כל לימודיו הגבוהים עשה באוניברסיטה העברית בירושלים, ובמסגרת זו החל לחקור בתחום הלמידה החישובית.
את מחקרו הבתר-דוקטוריאלי ביצע במרכז המחקר של חברת מייקרוסופט בקיימברידג’, מסצ’וסטס. “מייקרוסופט העניקה לי הרבה חופש לעסוק בתחומי העניין שלי. אמצעים ותשתיות אינם מהווים שם בעיה. השהות שם העניקה לי גם אפשרות ליצור קשרים עם מספר אנשים אשר עובדים על יישומים מעשיים שונים בחברה, וקשרים אלה הובילו לרישום של מספר פטנטים”. בזמן מגוריו בבוסטון התחתן שמיר עם מיכל, שמסיימת בימים אלה את עבודת הדוקטורט בלימודי הודו באוניברסיטת הרווארד. לימודיה של אשתו שימשו לשמיר תירוץ מוצלח להגשים את תחביבו האהוב ביותר – נסיעות בעולם, שבמהלכן, בין השאר, הוא מטפס על הרים. למרות שבימים אלה הוא עסוק בהתנעת מחקרו במכון, הוא מקווה למצוא בעתיד זמן להמשיך בתחביב זה.
10 תגובות
לא. פשוט שכחתי והתעצלתי לרגע לקפוץ לאתר ברשת.
מגיע לה כל הקרדיט בלי קשר להיותה אישה.
הבנתי שהיא המציאה אלגוריתמים של הצפנה עם מוטיב אקראי שקופץ מנקודה לנקודה. נשמע לי קשה מאד לפיצוח. אני לא מבין בזה.
יוסי
קוראים לה פרופ’ שפרירה גולדווסר – זכתה בפרס טיורינג ב-2012 – אתה לא מציין את שמה כי היא אישה? 🙂 🙂
צודק התבלבלתי בשם. כמות הפרסומים של עדי שמיר גדולה פי 50 בערך כלומר 300. לא מדדתי בדיוק.
הפקולטה למתימטיקה ומדעי המחשב בוויצמן כוללת כ 30 אנשי סגל וחלקם ידועי שם מאד.פרופסור דוד הראל שהתקבל השנה יחד עם שכטמן לאקדמיה האמריקאית למדעים, עדי שמיר שחבר האקדמיה האמריקאית למדעים, ופרופסורית אחת שזכתה בפרס טורינג 2013 או 2014 למערכות הצפנה.
יוסי
כתבת “אבל כמות הפרסומים של עדי שמיר מראה שהוא מוכשר בזכות ולא בחסד.” … עכשיו אני מבין שהתכוונת לאוהד.
רשימת הפרסומים של אוהד:
http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~shamiro/Publications.html
שוב: נראה שיש לו עתיד מזהיר, ולא מן השורה. כלומר עובר את הממוצע אפילו של מועמד לחבר סגל.
הדרך האקדמית מחייבת אותו להוציא כ 3 מאמרים נחשבים לשנה (שיתקבלו) וראיתי פליטי חרב של הדרישה הזו. מצד שני, ראיתי כוכבים שלא מתקשים לעמוד במשימה,גם כשאין להם דוקטורנטים. כלומר המערכת תסנן את מי שלא ראוי. ראיתי אגב זוכה פרס נובל שלא עמד בדרישה (Green – מפתח הרנורמליזציה במערבולות נוזליות), וכשהכריחו אותו לכתוב מאמר, כדי לא להפלט, המאמר זיכה אותו בנובל פיזיקה. וראינו את אנדרו וויילס שעבד בחשאי 7 שנים על הוכחת פרמה, ועמד בדרישות האקדמיות במקביל. התוצאה היה תרומה חשובה לתורת החבורות (השערת טנימה שימורה ומשפטי קוליווגין פלאך, ויישום בהוכחת השערת פואנקרה ומשם תורת הקוונטים). כל זה מוליך אותנו למסקנה, שאם מישהו מוכשר, הוא ימצא את הדרך להצליח, וחלק מהנסיונות נכשלים, כי זו דרך הברירה הטבעית.
על דרך ההיתול: שאלת האם לשיטתי נפסול את משפחת ברנולי. התשובה לא, אבל אפשר לנסח בעיה לבגרות חמש יחידות בהתפלגות ברנולי עם עץ החלטה:
אם יעקוב ברנולי בסגל של ת”א, אז יצחק ברנולי יגיש מועמדות לעברית, וויצמן, בר-אילן, ב”ש, חיפה. ודוד ברנולי יגיש מועמדות למה שנשאר וגם בחו”ל.
אבל עם כל כך הרבה ברנולים, בסוף יותר מבן משפחה אחד יקבל משרה במתימטיקה באותה אוניברסיטה.
RSA ביחד עם עוד שני ממציאים – תיקון אי הדגשה שלי.
רשמתי שבדקתי את רשימת הפרסומים ומצאתי שהיא מרשימה מאד. הבחור פירסם כ 20 מאמרים בעיתונים, הרבה בכנסים, ו 3 pre-prints כלומר ממתינים לפרסום להבנתי. לשלב פוסט דוקטורט זה מצויין. יש פרופסורים שנמצאים בכמות הזו בפרופסורה שלהם. לדעתי הוא ראוי מאד!!!. על זה נאמר: גם על “בוקר טוב” אוכלים פה לארוחת בוקר וזה דווקא מכניס פלפל לאתר”. שנית פרופסור שמיר, הוא לא סתם פרופסור אלא
ממציא אלגוריתם RSA. אם הוא מקבל אגורה מכל יישום RSA (license( סביר שהוא מליארדר. כלומר התועלת לתעשייה.
שנית: כן. אני חוקר עמית באחת האוניברסיטאות בארץ, ודוקטורנט ,וממבט קרוב לדעתי הסוביקטיבית יש העדפת קרובים. זו תכונה אנושית. ברור שאם הוא לא מוכשר הוא לא יעמוד בתחרות האקדמית, אבל במספר המועמדים שיש היום לפעמים לא די להיות מוכשר להתקבל לסגל (אני לא בשלב הזה) ונחוצה פרוטקציה שתשים את קורות החיים של המועמד בראש הרשימה, מאת איזשהו דיקאן לפרופסור בסגל.
ואצלנו במדינה – ראיתי את זה לכל אורך הדרך, וכנראה זו תכונה אנושית ותופעה עולמית. כאילו הבאנו את זה מהגלות. תסתכל על העלייה מרוסיה, שאני מוקיר אותה כמוכשרת. אך כשהם פוגשים זה את זה, זה קצת מועדון סגור, ומתחילים לדבר ברוסית מעל הראש שלך, וצריך לבקש בנימוס שיעברו לעברית, כי אחרת אתה מחוץ למשחק.
הייתי מעדיף בלעדי העדפה, אבל אפשר גם איתה, רק נדרש שתהיה עם קצב כתיבת מאמרים מהיר, ושהנסיבות של פרנסה ומשפחה לא יחבלו בדרך. כלומר עדיין מבני עניים (עדה יונת) יכולה לצאת תורה. רובנו מתחרים ללא קרובים.
יוסי
“עוד שני ממציאים” – יש להם שמות: רון ריווסט ולנארד אדלמן.
מעבר לכך – איך בדיוק אתה מציע שאוהד שמיר ימנע מלהיות הבן של אבא שלו? אתה מציע שיפלו אותו לרעה כי הוא הבן של? אתה רומז שהוא הגיע לאן שהגיע בזכות אביו?
להבדיל מעובדי המדינה של ישראל, שרחוקים מלשמור על המנעות מקרבה משפחתית (אתה לא צריך דוגמאות, נכון?) – אני לא חושב ששום “בן של” באקדמיה היה מגיע רחוק רק בחסד. יש למשל 7 בני משפחת ברנולי – אתה מציע לפסול את התגליות שלהם? כנ”ל צ’ארלס דארווין – נפסול אותו בגלל סבו?
אכן אנו קרבים בצעדים מהירים לבינה מלאכותית מודעת לעצמה, וייתכן שהרשת היא כזו בתחילת דרכה.
אך יש תחושה שזה יוליך להפיכת גזע האדם לסוג של עבדים, עבור אדוני הרשת בשלב ראשון, כדוגמת העבדים שהפרות משמשות אותנו. הסרט אליסיום (בלטינית גן עדן) עם מאט דיימון מתאר סוג כזה של מציאות.
בשלב שני המטריקס שהיה סרט מד”ב הולך ומתקרב.
עדי שמיר הוא ממציא צופן RSA ביחד עם עוד שני ממציאים.
הייתי אומר שלשם מראית עין כפי שמחייבים עובדי מדינה להימנעות מקרבת משפחה, יש לאכוף זאת גם
באקדמיה, ויש בזה מן האמת. אבל כמות הפרסומים של עדי שמיר מראה שהוא מוכשר בזכות ולא בחסד.