Latest News

המהפכה הטכנולוגית הרביעית כבר כאן:הלמידה העמוקה והבינה המלאכותית צפויה להשפיע על כל תחום בחיינו

הבינה המלאכותית מסוגלת לפתור בעיות ודילמות שהיו נראות הרבה מעבר להישג ידינו עד לפני מספר שנים. מערכות מחשב מבוססי בינה יכולות לזהות דפוסי התנהגות מורכבים ומתוחכמים למדי, מה שיכול להיות אפילו בלתי אפשרי למכונה רגילה או לבני אדם. ההתפתחות של הלמידה העמוקה (Deep Learning) מסוגלת לפתור ולהתמודד בצורה מהירה יחסית עם האתגרים הגדולים ביותר איתם מתמודדת האנושות בכל תחומי החיים: מכוניות אוטונומיות שינהגו בצורה עצמאית וישנו את הדרך שבה אנחנו מתניידים ברחבי הערים ומחוץ להן, איתור מוקדם של מחלות קשות כמו סרטן, פיתוח תרופות, למידה וניתוח של מחקרים מדעיים – כל אלה ועוד, עשויים להשתנות מן הקצה לקצה בעקבות ההתפתחות המואצת של הבינה המלאכותית ולמעשה היא זו שתניע המהפכה הטכנולוגית הרביעית, זו שבאה אחרי מהפכת האנרגיה, הייצור ההמוני והאוטומציה, ותיגע בכל אספקט בחיינו.

מחלום למציאות: מהפכת הבינה המלאכותית כבר כאן

האינטיליגנציה הייתה שמורה עד היום לבינה האנושית בלבד. מטרת הלמידה העמוקה היא לגרום למחשב ללמוד בעצמו, מתוך ניסיון ומאגרי מידע גדולים. כלומר, לחקות את פעולת המוח האנושי. כאשר אותה מערכת תחווה יותר ניסיון ותיחשף לאובייקטים חדשים בדפוסי דיבור, תמונות וצלילים, כך היא תהיה “חכמה יותר” מפעם לפעם. כאשר מאגרי המידע הגדולים משולבים עם אלוגריתמים וכוח מחשוב אדיר הזמין היום במעבדים גראפיים (GPU), מתקבלות תוצאות שבעבר היו בגדר חלום בלבד.

ואנחנו על סיפה של המהפכה. מערכות הלמידה העמוקה יודעות כבר היום לנתח ולזהות מידע מתוך מאגרים עצומים. יתרה מזאת, בעתיד אנו צפויים לאוטומציה מלאה של מערכות הלמידה העמוקה והמכונות ילמדו לבד ללא צורך במגע יד אדם. בקרוב, כל מערכת תהיה עשירה בחוכמה מלאכותית משל עצמה.

פריצות דרך בשנים האחרונות בתחום הלמידה עמוקה עוררו את עולם הבינה המלאכותית. מה שקשה, ולפעמים בלתי אפשרי להבנה ופתירה בידי המוח האנושי, יהיה בר ביצוע בעזרת טכנולוגיה פורצת דרך זו. בעוד שבתכנות המסורתי תהליך קידוד הפקודות היה רחב מאוד, במודל החדש תהליך עיבוד המידע יהיה מאוד מאסיבי. התהליך הוא מהיר, ואנו מאמינים שגם ההשפעה על חלקים נרחבים בתחומי החיים תגיע במהירות.

אנחנו ב-Nvidia, בונים מערכת בינה מלאכותית שלמה שתדע לקבל ולנתח מידע ממגוון מכשירים ומערכות טכנולוגיות. כמודל תכנות חדש, הלמידה העמוקה של המאיצים הגראפיים מגדירה את האופן בו התוכנה מפותחת וכיצד היא פועלת. בעבר, מתכנתים הגדירו אלגוריתמים מקודדים לתוך המערכת. עכשיו, האלגוריתמים יכתבו את עצמם מתוך למידה והבנה ממאגרי מידע עצומים מהניסיון ומהמציאות עצמה. ככל שהמערכת “תלמד” יותר, כך היא תצבור יותר “ניסיון”, ותדע לנתח בחוכמה ולדייק בנתונים ובתוצאות הניתנות על-ידיה, לדוגמא ממצלמות, מכוניות או רובוטים. ההימור שלנו הוא שמאיצים גראפיים עוצמתיים הם המפתח לטכנולוגיה ולהצלחה. מדענים אמרו לאחרונה ש”מאיצים גראפיים הם סוס העבודה של הבינה המלאכותית”. אנחנו ב-NVIDIA מסכימים.

למידה עמוקה – תשפיע על כל כל תחום בחיינו

מחקר שנערך לאחרונה ע”י תאגיד KPMG מצא כי טכנולוגיות נהיגה ממוחשבות למשל, יסייעו להפחית את תאונות הדרכים בכ-20% במשך 80 השנים הבאות – כלומר, מניעת מוות של כמעט מיליון בני אדם בשנה! חשיבה עמוקה תהיה טכנולוגיית הבסיס של מערכות אלו.

טכנולוגיה מעניינת נוספת בתחום זה, היא משאיות אוטונומיות. סטרט-אפ סיני חדשני מפתח משאית אוטונומית חכמה, שבעזרת בינה מלאכותית תדע לבצע נסיעות ארוכות במיוחד. הרעיון הגיע לאחר ההבנה כי יש קושי במציאת נהגים שיוכלו לנסוע מאות ואלפי קילומטרים, ימים על גבי ימים, בכל מזג אוויר.

אבל לא רק בתחום תאונות הדרכים והתחבורה – הלמידה העמוקה תפתח פתרונות חדשים ופורצי דרך בתחום הרפואה והבריאות.

מחלות לב הן גורם המוות מספר 1 בעולם, כאשר מדובר על כ-9 מיליון מקרי מוות בשנה. אחת הסיבות שהן כל-כך קטלניות, היא שהמחלות הן קשות מאוד לאיתור וזיהוי. כיום, משתמשים בהליך שנקרא אנגיוגרפיה – הליך פולשני ויקר שיכול להעיד על מחלות לב קשות. חברת HeartFlow, מביאה פיתוח חדשני, מבוסס על טכנולוגיית למידה עמוקה, שמסוגל בעזרת בדיקת CT לסרוק את הלב ולהציג בצורת תלת-ממד את הלב ואת מפת החסימות, אם יש כאלו. המערכת תותאם לכל חולה ספציפית, תקבל את הנתונים מבדיקת ה-CT ו”תרכיב” על תמונת תלת-ממד של הלב את הבעיות המוצגות במיקומים מדויקים. שיטה זו תצמצם את עלויות האבחון בכ-25%, תעניק אבחנה מהירה יותר ותשפר באופן משמעותי את איכות החיים של החולים.

גם בחיי היומיומים של כל אחד ואחת מאיתנו, נוכל להנות מפירות הבינה מלאכותית.

סטרט-אפ חדש מקבוצת IMAGR מפתח סל קניות מיוחד שמטרתו לחסוך את זמן העמידה בתור לקופה והעברת המוצרים לתשלום בסיום הקניה. מדובר על סל קניות ממוחשב שמסוגל לזהות את המוצרים אותם רוכש הלקוח, ויבצע חישוב של התשלום הדרוש. לאחר מכן יתאפשר תשלום דרך הסמארטפון, וכל זה ללא עמידה של דקה אחת בתור לקופה או העברת מוצרים.

המעבדים הגראפיים : המפתח ללמידה עוצמתית

בכנס GTC האחרון (GPU Technology Conference) של Nvidia, נחשף המעבד הגראפי VOLTA,  המעבד המתקדם ביותר מאז המצאת CUDA.  מצוידת בטכנולוגית למידה עמוקה עוצמתית, הכוללת Tensor Cores המאיצים משמעותית את תהליך הלמידה העמוקה, מה שמשך סטרט-אפיסטים ומשקיעים מרחבי מהעולם, וכמות הפיתוחים בהם משתמשים בלמידה העמוקה זינקה פי 4. לא רק זאת – גם מספר המתכנתים והמפתחים של הבינה המלאכותית שלפני כשנתיים עמד על כ-5,000, קפץ בתוך זמן קצר לכמעט 75,000 מתכנתים ברחבי העולם.

המטרה העיקרית שלנו כרגע היא ליצור למפתחים סביבה נוחה לפיתוח בכל מסגרת. כיום, חברות ענק כמו AMAZON, ALIBABA, FACEBOOK, GOOGLE, IBM ו-MICROSOFT, עובדות עם מעבדים גראפיים עוצמתיים של NVIDIA. כדי למשוך מפתחים נוספים, הכרזנו על NVIDIA GPU CLOUD, שמסוגל לפעול ו”להתאקלם” בכל סביבת עבודה רשתית. בנוסף, לאחרונה הכרזנו על הרובוט Isaac, הרובוט הווירטואלי שעוזר לבנות רובוטים. בעזרת טכנולוגית הלמידה העמוקה, הוא יוכל לסייע לכל מפתחי הרובוטים, ולעשות את מה שעד היום עשינו עפ”י תכנות, בעזרת למידה.

אלו רק הדוגמאות האחרונות שמגדירות כיצד הבינה המלאכותית הפכה בן רגע לכלי החיוני ביותר שיכול להשפיע בצורה דרמטית על האנושות. על פי מחקר של חברת ראיית החשבון PWC שניתחה את התפתחות השוק הצפויה עד 2030, התמ”ג העולמי יעלה ב-14% בזכות ההתפתחות בבינה המלאכותית, מה שעשוי לשנות את כללי המשחק של הכלכלה העולמית בכללותה.

אם כן, הלמידה העמוקה היא כלי קריטי במהפכה הטכנולוגית של היום. היא, בעצם, המהפכה עצמה. היא כבר נמצאת פה, ועומדת לפרוץ בגדול.

אופיר זמיר, NVIDIA

תגובות סגורות