לא אלמנטרי, ווטסון: עתיד העל של מחשב העל

בימים אלה מספר בראיון ל"כלכליסט" רוב היי (Rob High), העומד בראש חטיבת ווטסון ב-IBM, שמחשב העל הופך לשף ולומד ליצור מתכונים. זה אולי נשמע כמו עבודה מעט קלילה עבור מחשב מתקדם כל כך, אבל היי מאמין שזו תהיה הדרך של ווטסון אל לבו של הקהל הרחב. "אנחנו רוצים לעסוק באופן עמוק ומשמעותי בתחומי עניין שונים, כמו אוכל", מסביר היי, שביקר השבוע בישראל. "באמצעות יצירת מתכונים אנחנו יכולים להתחבר לצד היצירתי באנשים ולהעצים את חייהם".

ווטסון קיבל גישה אל עשרות אלפי מתכונים קיימים, שהופיעו במגזין האוכל "בון אפטיט", וניתח יותר מ-5 קווינטיליון (5,000,000,000,000,000,000) חיבורים אפשריים בין מרכיבים, תבלינים ושיטות הכנה. בדרך זו, ותוך שקלול הציונים הממוצעים שהמתכונים מקבלים, מנתח המחשב את חוש הטעם האנושי. הצרכן הרעב יוכל להודיע לווטסון מה יש לו בבית, והמחשב יציע לו מתכון חדשני המותאם להעדפותיו הקולינריות. "ווטסון לעולם לא ייקח מבני האדם את אמנות הבישול", מזדרז היי להבהיר, "יש כל כך הרבה דברים שעוד אפשר ליצור, יותר ממה שנוכל לבשל ולטעום בכל ימי חיינו. ווטסון פשוט מאפשר לגשר על פערי ידע".

"ווטסון לומד כל נושא בתוך חצי שנה"

השפים מתרשמים שום, פלפל ו-2,880 מעבדים: כשמחשב-על מכין ארוחת צהריים מחשב העל ווטסון מלקט בקשות בטוויטר, מוסיף קמצוץ בינה מלאכותית ויוצר מתכונים מקוריים לגמרי שמתרכזים בגרימת הנאה לטועם. השפים ששותפים לפרויקט ומפעילים משאית טעימות מודים: "ווטסון גורם לנו לעבוד עם מזון בצורה חדשה" נמרוד צוק, 8 תגובות לכתבה המלאה 

בשנים האחרונות הפך ווטסון לאחד הפרויקטים המרכזיים של IBM: מצבת כוח האדם של החטיבה עומדת כיום על כמעט 2,000 עובדים, והיי מדווח ישירות למנכ"לית החברה ג'ינה רומטי. כיום הוא אחראי לכל תחום המחשוב הקוגניטיבי ב-IBM - ענף מחקר שהעוסקים בו מנסים לחקות את דרכי המחשבה של המוח האנושי כדי לבנות מחשבים חכמים יותר. ווטסון עצמו הפך בשנים האחרונות ממחשב על הממלא חדר לפלטפורמה המבוססת בעיקר על ענן: המחשב עצמו קטן כיום ב-90% מאשר ב-2011, אבל ווטסון נהנה מפי 24 יותר כוח עיבוד.

הכוח האמיתי של ווטסון לא טמון ביכולתו לקרוא במהירות מאמרים בוויקיפדיה ולענות על שאלות טריוויה, אלא בהבנה עמוקה במיוחד של השפה האנושית, כולל הקשרים, סיבתיות, זמנים, מטפורות וכפלי לשון. לכן IBM נותנת לווטסון שלל אתגרים מורכבים המחייבים התמצאות בטקסטים שונים.

רוב היי, מוביל פרויקט ווטסון ב-IBM

שנה לאחר הזכייה ב"ג'פרדי" הודיעה IBM כי תנצל את הכוח של ווטסון לטובת רופאים ברחבי העולם, ותהפוך אותו ליועץ קליני מומחה, במיוחד לענייני סרטן. "לכל חולה יש תיק רפואי מפורט מאוד, אבל לרופא אנושי אין זמן לעבור על כל התיק לפני כל ייעוץ", מסביר היי. "לכן יצרנו כלי שמנתח את התיק של החולה, ובוחן איך הוא דומה לתיקים אחרים ולטיפולים שהם קיבלו על בסיס אלפי פרמטרים - מגיל ומגדר ועד ניתוח היסטוריה משפחתית וגנטית. כך ניתן להמליץ על הטיפולים הטובים ביותר בתחום, דבר שיכול להציל חיים". IBM מרחיבה בהדרגה את הזמינות של ווטסון לרופאים, והיי אף מעריך שבעתיד לכל אחד מהם תהיה גישה למערכת.

כלים דומים מיישם ווטסון גם עבור פרויקט קצת פחות אהוד משיפור הרפואה העולמית: שיתוף פעולה עם בית ההשקעות גולדמן זאקס. "כשמפרקים בעיות בשוק לגורמים, רואים את הדמיון בין התחומים", אומר היי. "במקום מטופל עם היסטוריה רפואית, יש לך לקוח עם היסטוריה פיננסית. אתה מנסה למצוא לקוחות דומים לשלך על בסיס תיקי השקעות, מסתכל מה מומחים אחרים המליצו ומי קיבל את התוצאות הטובות ביותר. אלו אותן טקטיקות של ניתוח".

מחשב העל ווטסון

וזה לא עוצר שם. כיום ווטסון, על אלפי גרסאותיו המותאמות לחברות שונות, מסייע בין היתר למשרדי נסיעות למצוא את הטיסות הזולות ביותר, מציע דילים אישיים ללקוחות ברשתות קמעונאיות, וגם מסייע לחיילים משוחררים בארה"ב להשתלב בחיים האזרחיים. בכל תחום חדש ווטסון לומד בעצמו את העובדות והנושאים החשובים, בתהליך כמעט אורגני וללא צורך בפידבק משמעותי מבני אדם. לדברי היי, לוקח לווטסון בין שלושה לשישה חודשים ללמוד נושא חדש לחלוטין.

"העובדים לא צריכים לחשוש מהטכנולוגיה"

כיום ווטסון פונה בעיקר לעסקים ולארגונים גדולים, ולא לצרכנים. בכך הוא שונה מפרויקטים מוכרים אחרים בתחום האינטליגנציה המלאכותית, כמו קורטנה, סירי או גוגל Now. ואולם, לדברי היי, ההבדל בין הפלטפורמות עמוק הרבה יותר: "רוב השירותים האחרים משתמשים בטכניקות שטחיות יחסית כדי להבין שפה, כמו בדיקת הקשר וצמדי מילים. אנחנו בוחנים יותר מ-150 פרמטרים שונים, כולל משמעויות סמנטיות, בלשניות והיסטוריות של כל מילה. יש מקום גם לניתוחים שטחיים ומהירים וגם לניתוחים עמוקים יותר: חשיבה עמוקה יותר משתמשת ביותר משאבים, אבל מאפשרת להגיע לתוצאות מדויקות יותר. רצינו להתמקד בבעיות סבוכות שבהן הפתרונות שלנו ישנו את העולם בצורה מהותית".

אבל לפתרונות שלכם יכולות להיות גם השפעות בעייתיות. אני לא אמור לחשוש מכך שבעתיד מחשבים יחליפו אותי בעבודה, כפי שמנבאות לא מעט תחזיות מדאיגות?

"העובדים לא צריכים להרגיש ככה. בואו ניקח לדוגמה מוקדן טלפוני: הביקוש למרכזי תמיכה עולה הרבה יותר מהר מיכולתנו לספק אותו. אם מחשב יענה לשאלות הקלות והנפוצות יותר, ויעביר לאדם את השאלות הקשות והמורכבות, זה יאפשר להתמודד עם יותר לקוחות ולשפר את חוויית הלקוח".

ההתפתחויות האלה לא מטמטמות אותנו? אנחנו לא מעבירים יותר מדי אחריות למחשבים?

"כשהיינו ילדים והמחשבונים הראשונים יצאו לשוק, היתה דאגה שהילדים יאבדו מיומנויות חשובות, לכן אסרו להכניס אותם לבית הספר. היום אנחנו יודעים שזה אפשר לילדים ללמוד דברים מתקדמים יותר. אנחנו לא צריכים לפחד מהטכנולוגיה: ייקח עשרות שנים עד שאינטליגנציה מלאכותית תפתח מוּדעוּת של ממש. צריך לזכור עד כמה מדהים המצב האנושי, שהתפתח במהלך מיליוני שנים של אבולוציה בדרכים שטרם הבנו לעומק. המחשוב הקוגניטיבי התמודד עד היום רק עם היכולת לענות על שאלות. זה עדיין תחום צר מאוד".