ואתם יודעים, אני אגיד לכם עוד משהו.
איזה מזל יש למדינה הזאת שיש לה אנשים כמו פרופסור אמנון שעשוע, מומחה עולמי...
יפה, עוד לא עלה, כבר מחיאות כפיים.
מומחה עולמי בתחום מדעי המחשב ובינה מלאכותית,
פילנתרופ ויזם ישראלי, מכהן כנשיא ומנכ״ל של מובילאיי וחוץ ממובילאיי, פרופ׳ שעשוע ייסד מספר חברות מובילות
שמשתמשות בבינה מלאכותית בתחומים שונים.
בשנת 2020 הוענק לו פרס ״דן דוד״ בתחום הבינה המלאכותית.
בשנת 2023 הוענק לו פרס ישראל למפעל חיים על תרומה מיוחדת לחברה ולמדינה.
פרופ׳ שעשוע מחזיק בקתדרה על שם זקס במדעי המחשב באוניברסיטה העברית בירושלים,
פרסם יותר מ-160 מאמרים אקדמיים, מחזיק יותר מ-140 פטנטים.
אני רוצה להזמין אותו עכשיו לבמה.
פרופ׳ שעשוע בוא תצטרף אלינו.
האיש האמיתי כאן. אני חייב להודות שאני מעט מאוכזב, פרופ׳ שעשוע.
-למה? -כי אני באתי עם ז׳קט בגללך, אחרת הייתי בא עם טי-שירט...
אני באתי עם טי שירט בגללך.
רציתי להיות מכובד, בכל זאת.
תשמע, יושבים כאן בסך הכל אנשים צעירים, מאוד מוכשרים ומאוד צעירים.
ואני רוצה לשאול אותך: באיזה גיל נדלק אצלך הקטע הטכנולוגי?
דבר ראשון, ממש מרגש לראות מאות תלמידים שמתעניינים במדע וטכנולוגיה ובינה מלאכותית
ולמידת מכונה.
זה באמת העתיד שלנו.
אז באמת כל הכבוד שהגעתם לכאן.
הבנתי שמכל קצוות הארץ, וזה יפה מאוד.
תראה, חוויות הילדות שלי
אני לא בטוח כמה השראה זה ייתן...
חוויות הילדות שלי מאוד מאוד שונות מחוויות הילדות בעידן המודרני.
אני בן 64.
בוא נשים את הדברים בפרספקטיבה, אבל אני... מאז שהכרתי את עצמי התעניינתי בטכנולוגיה. בכיתה ה׳,
אז שמענו מוזיקה דרך פטיפון ותקליטים,
והשתתפתי בקורס שבו בנינו מגבר מבוסס שפופרות רדיו.
בכיתה ו׳ בניתי את הווקי טוקי הראשון.
יכלתי לתקשר עם חברים במרחק של מאות מטרים.
עשיתי רישיון חובב רדיו ולמדתי מורס.
אבל הטרנספורמציה הגדולה ממעשה לתיאוריה קרתה לי בגיל 13.
עד גיל 13 הייתי מוכוון חומרה.
הייתי מוכוון אלקטרוניקה.
בגיל 13, מדובר על 1973, שזה עשר שנים לפני הופעת המחשב האישי הראשון, עשרים שנה לפני האינטרנט.
אז תנסו לדמיין את עצמכם בעולם של דינוזאורים לרגע.
וב-1973, כשאני בן 13, קיבלתי עבודת קיץ בבנק החקלאות, זה בנק של התנועה הקיבוצית שלא קיים היום
כבר הרבה שנים, ונתנו לי עבודה, כזה...
סינג'רו אותי. הייתה שם מכונה... אז מחשבים היו מחשבי Mainframe
שהדרך לתקשר איתם זה כרטיסים, כרטיסים מנוקבים.
בכל כרטיס אתה כותב שורת קוד,
זה בדרך כלל היה Fortran.
וגם הכרטיסים האלה,
היה להם איזשהו מספר סידורי והיה צריך גם למיין אותם והייתה מכונה שממיינת.
אז נותנים לי כזאת קופסה של כרטיסים ואומרים לי: ״אתה צריך להכניס את הכרטיסים למכונה״,
ואז יש בערך...
10 יציאות.
אתה צריך לאסוף את הכרטיסים מכל יציאה, לשים אותם מחדש ושוב להעביר דרך המכונה.
לעשות את זה מספר פעמים
לא מוגדר היטב ואחר כך זה יוצא ממוין.
וזה היה התפקיד שלי - ילד בן 13.
אז אני שואל את הבוס שלי: ״איך זה עובד?״
הוא אומר: ״אל תשאל שאלות. לא יודע. זה מה שצריך לעשות.״
ואז מאוד התעניינתי להבין למה ואיך זה עובד.
למה לוקחים את הערימה הזאת וזה יוצא בעשר יציאות?
ובמהלך אחר הצהריים הבנתי את מה שהיום ידוע כאלגוריתם Radix Sort
וגם קצת עשיתי לעצמי חישובים של זמני ריצה
כמה פעמים באמת צריך להריץ את זה דרך הלופ?
ולמחרת הגעתי כזה מלא גאווה לבוס, אני מספר לו.
ואז הוא הבין שאני ״טראבל מייקר״ ופיטר אותי.
וכיוון שאבא שלי עבד בבנק, לא היה נעים לגרש אותי.
אז העבירו אותי לקבוצה אחרת ואמרו: ״בוא ניתן לו איזה משימה שהוא יכשל.״
והמשימה הייתה לתכנת טבלאות של חישובים בתנאי אינפלציה.
אז הייתי צריך ללמוד סטטיסטיקה,
הייתי צריך ללמוד לתכנת Fortran, ומאוד מאוד התלהבתי מזה והצלחתי בעבודת הקיץ.
ואז נפלה לי ההכרה שהעולם זה תוכנה.
עדיין לא היו מחשבים אישיים, היה רק מחשבי Mainframe והייתי אמור להיכנס למגמת אלקטרוניקה ב״אורט טכניקום״,
שיניתי את זה למגמת מחשבים.
זה היה המחזור השני של מגמת מחשבים ב״אורט טכניקום״ בגבעתיים, ושם למדתי מתמטיקה מתקדמת, תכנות,
זאת אומרת, כשהגעתי לתואר ראשון, את רוב התואר הראשון כבר למדתי בתיכון,
זה היה די מדהים מה שלימדו שם ב״אורט טכניקום״.
וזהו, והשאר זה היסטוריה.
- מאז פיטרו אותך קצת פחות, אני מקווה. - פחות, פחות.
אולי זה הרגע שהבנת שאתה הולך לנהל אנשים אחרים.
לא, זה הגיע הרבה יותר מאוחר.
אז אתה יודע מה? אני רוצה כבר לקפוץ למבט שלך מהיום ולנסות לתמצת לתוך כמה דקות
איך אתה רואה את המהפכה הזאת של השנים האחרונות ב-AI?
איפה העולם נמצא ולאן אנחנו הולכים?
זו שאלה מאוד מעניינת ואין לה תשובה ברורה.
אז אני אנסה איכשהו להכניס קצת בהירות לתוך הסיפור הזה.
כפי שגיורא אמר, AI זה מורכב מהרבה תחומים, רובם תחומים צרים.
יש לך בעיה צרה?
אתה רוצה לבנות רכב אוטונומי? זאת בעיה צרה.
אתה רוצה לשחק שח? זאת בעיה צרה.
והייתה התקדמות מאוד מאוד גדולה בפתרון של בעיות צרות.
הקפיצה הגדולה שהתחילה ב-2019 זה היה מודלי שפה.
שפה יש ניצנים של אינטליגנציה רחבה. יש לך מכונה שיכולה לעשות הכל.
כל שאלה שאתה שואל אותה, תפתור בעיות, תחפש באינטרנט, תסכם לי מאמר.
זה מתחיל להיות ניצנים של אינטליגנציה רחבה וזה מאוד מאוד מרתק מבחינת ההבנה - לאן דבר כזה הולך.
עוד דבר שהייתה פה קפיצה מאוד גדולה שנדבר טיפה אחרי זה, זה רובוטיקה.
יש כבר כמה חברות סטארטאפ שבונים בהן רובוטים אנושיים וזה גם כן הולך לכיוון מאוד מאוד מעניין.
אבל החלק הכי מרתק זה היכולת לבנות בינה רחבה ומודלי השפה זה הניצנים של זה.
הבעיה היא
שלא ברור על אילו בעיות ניתן לסמוך על המכונה הזאת.
זה נראה מרתק, זה נראה כמו מהפכה, אבל יש לזה הזיות ויש פה בעיות של חוסר אמירת אמת.
גם לא כל כך ברור מה באמת היכולת האינטלקטואלית של אותה מכונה שתכף אני אסביר את זה.
וגם החברות שמפתחות את המכונות האלה שומרות את הקלפים קרוב לחזה.
זה הדבר הכי רחוק מ-Open, כן? OpenAI זה הכל חוץ מ-Open.
אז נשאלת השאלה: בהינתן שלא ממש מבינים עד הסוף מה המכונה הזאת עושה ומה היכולות שלה -
למרות שזה נראה מאוד מרשים - לאן התחום הולך.
עכשיו זה תחום שמאוד מאוד מעניין אותי,
יש לי את חברת AI21 שבונה מודלי שפה גדולים.
יש לי עוד איזו חברה קטנה שנקראת Double AI שעוד לא נחשפה לציבור שאנחנו מנסים לפתור בה את ה-AI של הדור הבא.
כמובן יש את מובילאיי, יש לי חברת רובוטיקה... אז כל התחום הזה של לאן ה-AI הולך מאוד מרתק אותי
וגם כל המחקר באוניברסיטה.
אז יש סימנים:
סימן אחד הוא - לפני כמה חודשים היה -
לקחו מבחן בגרות הונגרי
זה בערך ברמה של 3 יחידות ונתנו לכל מודלי השפה לפתור את המבחן הזה.
Gpt 4 ניצח בפער ענק, באמת בפער ענק יחסית לכל שאר מודלי השפה.
זה בהשוואה ל-Claude, ל-Grok, Open Soruce כמו Llama 2 וכאלה.
ואיזה ציון GPT-4 קיבל? 68.
עכשיו, 68 זה מאוד מרשים.
לפני חמש שנים הייתי אומר שזה מדע בידיוני שמערכת מחשב תוכל לפתור בציון של 68
מבחן בגרות בשלוש יחידות... - בהונגרית.
לא, זה באנגלית, אבל זו לא הנקודה. אוקיי, אז עכשיו, אחרי שהם מתרשמים,
אתה רגע מגרד בראש ואומר: ״רגע, איזה תלמיד או תלמידה מקבל 68 במבחן במתמטיקה?״
זה תלמיד שמשנן. מה הכוונה ב״משנן״?
פותר הרבה מאוד בעיות ומקווה שבבחינה תהיה בעיה דומה לבעיה שהוא כבר פתר.
בסטטיסטיקה או ב-Machine Learning זה נקרא Overfitting או פיצוי יתר.
תלמיד מצטיין או תלמידה מצטיינת
מה שהם יודעים לעשות זה אבסטרקציה.
זה למצוא את החוקים מאחורי המטריה ולא להסתמך רק על פתרון בעיות.
ברגע שאתה מבין את החוקים אתה יכול לפתור כל בעיה,
גם בעיה שאתה מעולם לא ראית.
אז מה המסקנה פה?
ש-GPT-4 יודע לעשות Overfitting מצוין,
הוא לא תלמיד מצטיין, הוא לא יודע לעשות את האבסטרקציה.
ויש עוד הרבה סימנים שמראים שזה המצב.
אז עכשיו השאלה, בהינתן ש-GPT-4, שהוא מודל השפה הכי טוב,
שהוא מייצג תלמיד בינוני,
אז למה אנחנו מתרשמים?
תלמיד בינוני, כל האנושות זה תלמידים בינוניים, אז למה אנחנו מתרשמים מזה?
אנחנו מתרשמים כי הוא תלמיד בינוני בכל הידע אנושי.
הוא תלמיד בינוני במתמטיקה, תלמיד בינוני בפיזיקה, בפסיכולוגיה, במדעי החיים, ברפואה, באמנות.
הוא תלמיד בינוני בתחומי ידע שאין אף בן אדם שיש לו את כל תחומי הידע האלה.
לכן זה מאוד מאוד מרשים.
לכן, באותו רגע אנחנו לא שמים לב שהוא תלמיד בינוני.
עכשיו, השאלה שאנחנו בתור גם מדענים וגם בתעשייה שואלים את עצמנו האם התלמיד הבינוני
הזה יכול להתקדם ולהיות מתמטיקאי גדול, פיזיקאי גדול, מדען גדול?
האם הוא יוכל על ידי פשוט המשך של Overfitting,
עוד דאטה ועוד דאטה,
המשך של Overfitting, לעשות את הקפיצה הזאת ולהיות מסוגל לעשות אבסטרקציה.
מה שבני אדם הטובים בינינו מסוגלים לעשות.
אז לפני חצי שנה הייתי אומר: ״לא.״
לפני חצי שנה הייתי אומר: ״אנחנו צריכים עוד איזו קפיצה מדעית שתעביר אותנו את הסף הזה
מ-Overfitting להכללה, מ-Overfitting לאבסטרקציה.״
היום אני כבר לא בטוח.
היום אפילו אני די אופטימי שפשוט המשך המסלול הנוכחי יביא אותנו בזמן לא רחוק -
מדובר על חודשים, שנים, בזמן לא רחוק - למכונות שיוכלו לפתור בעיות
שמתי מעט יכולים לפתור בתחומים שלהם, נאמר - באלגוריתמים, במתמטיקה, בפיזיקה,
ולאורך זמן לפתור בעיות שאף בן אדם לא יודע לפתור.
עכשיו, למה זה חשוב?
כי זה באמת ה-AI שמדענים ראו לפניהם לפני 20 ו-30 שנה.
זה לא ה-AI שיש היום.
ה-AI שראו לפני 20 ו-30 שנה - לא ידעו איך לממש אותו, אבל זה החזון,
היה שמגיעה חללית מתרבות חוצנית, נגיד תרבות שהיא מיליון שנים יותר מתקדמת מאיתנו, והם לא באים
להשתלט עלינו, אלטרואיסטים לגמרי,
ואז מה אנחנו עושים איתם?
אז אנחנו נשאל אותם שאלות בתחומים שאנחנו לא יודעים, כמו למשל בקיימות, באנרגיה, ברפואה.
אריכות ימים.
כל דבר, כל בעיה בסיסית שאנחנו לא יודעים לפתור מכיוון שהם מיליון שנים יותר מתקדמים מאיתנו, נשאל אותם והם יענו לנו.
כך מדענים לפני 20 ו-30 שנה
דמיינו את חזון ה-AI. ה-AI שיש היום אפילו לא מתקרב לזה.
אבל מה שאני חושב שה-AI הזה הוא בהישג יד והוא בהישג יד של בין חודשים למספר קטן מאוד של שנים,
וזה הדבר המאוד מרתק.
ולזה היינו קוראים AGI?
AGI - Artificial General Intelligence,
אני חושב שזו טעות לדבר במושגים האלה, כמו שהיה טעות לדבר על מבחן טיורינג.
- היום מודלי השפה האלה עוברים מבחן טיורינג. - כן, צ׳ט-בוט הכי בסיסי.
האם יש להם אינטיליגנציה? לא ברור. אני חושב ששווה לדבר על מומחיות.
היום מודלי שפה הם -
מה הם יכולים לעשות? הם יכולים להיות אסיסטנט טוב.
הנה: תקרא מאמר, תסכם לי אותו.
קח את כל הדאטה שיש במאמר ותבנה לי פאואר פוינט, ותבנה לי אקסל, ותנתח אותו.
תקרא את המאמר או אוסף מאמרים ותספר לי על עוד כיווני חשיבה, איזה מאמר פספסתי בתחום הזה.
אסיסטנט טוב, נכון? זה לא הולך להיות ניוטון, לא הולך להיות איינשטיין.
השלב הבא זה מומחים. מומחה באלגוריתמים שאתה נותן לו כל בעיה אלגוריתמית
והוא גם כן יודע לכתוב קוד כי התוצר זה כתיבת קוד.
אתה נותן לו כל בעיה במתמטיקה, בעיה פתוחה במתמטיקה,
נותן לו בעיה בפיזיקה וכמובן שהמומחים האלה גם יודעים לדבר אחד עם השני,
אז עכשיו יש לך כבר מומחה-על שהוא גם במתמטיקה, גם בפיזיקה, גם במדעי החיים,
וזה הולך לשנות את האנושות.
להחליף את הבינוניים זה יותר משבש מאשר משנה את האנושות.
כי רוב בני האדם הם בינוניים.
תחליף אותם. מה נשאר?
כאילו, מה יעשו?
הנה זה מה שנשאר. מי שפה.
אתה רוצה להיות מסוגל לשים מכונה שיודעת לעשות את הדברים שמתי מעט יכולים לעשות
ואז זה יכול להאיץ את האנושות בצורה אקספוננציאלית.
אני חייב להזדהות עם מה שאמרת. אחרי הקילומטרז׳ שלי עם מודלי שפה גדולים, הבנתי שהם ממש
מצוינים בלעזור לך בדברים שאתה כבר מבין בהם טוב.
בדיוק.
וזה נורא מאכזב אנשים לשמוע, אבל אתה לא יכול לסמוך עליהם בדבר שאתה לא מבין בו בעצמך.
אני אתן לך רגע דוגמה.
כתיבת קוד זה אחד הדברים שמאוד מצליח היום עם ה״בינה מלאכותית יוצרת״. יש את מייקרוסופט Copilot,
GPT-4 - אתה יכול לכתוב לו, לשאול אותו שאלה והוא יכתוב לך קוד וכך הלאה.
עשיתי פיילוט במובילאיי. במובילאיי יש לנו כבר קרוב ל-4,000 עובדים, הרבה מאוד מתכנתים.
אתה רוצה להאיץ את הפרודוקטיביות.
אז עשינו פיילוט בשימוש בכל הכלים האלה שיכתבו קוד.
אז באמת זה מאיץ את תהליך כתיבת הקוד בפי 2, פי 3,
אבל מה גילינו? גילינו שכמות הבאגים עולה בצורה מאוד מאוד משמעותית וזה באגים טריקיים.
- ואז מתברר שלוקח יותר זמן... - לנקות אותם.
לנקות אותם מאשר לכתוב את הקוד.
אז...
באמת שאלה קטנה, אם אתה יכול לענות עליה ממש כזה באופן מפוקס ופשוט:
בגדול, AI הולך לפתור את בעיות האנושות -
רוצה לומר, אקלים, מגפות, רעב, מלחמות -
או לחסל את האנושות?
אני חושב גם וגם.
נשמע הגיוני.
אני חושב גם וגם. מצד אחד, AI
שיגיע לרמה של מומחיות יכול באמת לפתור את הבעיות הגדולות של האנושות.
מצד שני, צריך למצוא דרכים לשלוט בזה ויש תחום שלם שנקרא AI Alignment.
כאילו, ״הלימה״:
האם אפשר “לאלף” את ה-AI כך שיהיה מיושר עם הערכים האנושיים?
וברמה התיאורטית, אפשר להוכיח שאי אפשר, שזו תוצאה שלילית
שצריך לראות איך מתמודדים איתה.
אני אתן לכם דוגמה.
נאמר ובניתי צ'ט-בוט ממש טוב, כמו GPT כזה, שהמטרה פה שפשוט אנשים יוכלו לשוחח לא מתוך
מטרה לפתור בעיות אלא רק לשוחח.
יש המון אנשים בודדים בעולם ואתה רוצה לשוחח,
זה משהו שהוא נראה אינטליגנטי ויפיג את השעמום שלך.
ועכשיו אני החברה שפיתחה את הצ'ט-בוט, ואני עכשיו רוצה לשפר את הצ'ט-בוט.
אז איך אני אשפר את הצ'ט-בוט?
אני מגדיר איזושהי פונקציית מטרה, איזה Utility Function, ואני רוצה
על ידי אינטראקציות עם בני אדם, לשפר, לעשות אופטימיזציה ל-Utility Function, וככה לשפר.
עכשיו, מה ה-Utility Function?
נאמר ואני שוב - אלטרואיסט,
אני יכול להגיד שה-Utility Function זה: תעשה את בני האדם שיהיו שמחים.
- שיהיו שמחים. - שמחים.
כן, אתה עושה אינטראקציה עם בודדים ועושים אינטראקציה שתעלה את רמת האושר שלהם.
יכולתי לשים פונקציית תועלת: ״תגרום לאנשים לקנות את המוצרים של החברה שלי״, נכון?
יכולתי לשים כל מיני פונקציות תועלת.
שמתי פונקציית תועלת: ״תעשה את בני האדם מאושרים״.
מה יקרה? בהנחה שה-AI הוא סופר אינטליגנט ויש לו משימה,
אז יכול להיות שה-AI הזה, תוך כדי אינטראקציה, יבין שאם אתה מוריד את ה-IQ של בני אדם הם
נהיים יותר שמחים. פחות דאגות...
״אין שכל אין דאגות״ קוראים לזה, בדיוק.
פחות דאגות - נהיים יותר שמחים.
עכשיו, אף אחד לא יידע מה ה-AI הזה עושה.
כשהוא עושה אינטראקציה עם בני אדם, הוא אומר לו: ״בשביל מה לעבוד עד השעה חמש? תעבוד עד השעה שלוש.״
״למה ללמוד חמש יחידות מתמטיקה? תעשה שלוש יחידות, תעביר אותה...״ נכון?
עכשיו, אף אחד לא יידע מה ה-AI הזה עושה עד שיעבור דור חדש של אנשים טמבלים,
ואז אתה תבין:
רגע, לפני עשרים שנה ישב מהנדס עם כל הכוונות הטובות... אז זה נקרא בעיית ה-AI Alignment, ואפשר להוכיח שאין לזה פיתרון.
אז מצד אחד זה תוצאה שלילית שבאה ואומרת: אז רגע, אז בוא לא נפתח AI.
מצד שני, AI זה אינטליגנציה שונה מהאינטליגנציה האנושית.
למשל: אינטליגנציה אנושית מגיעה גם עם מודעות, Consciousness. זה משהו מאוד מיוחד לחיים הביולוגיים.
זה לא מחויב. לא מחויב שהאינטליגנציה ומודעות באות ביחד.
למודעות יש לך גם מטרות פנימיות, וכך הלאה.
זה לא מחויב מבחינת לבנות מחשב אינטליגנטי. אז יש סיכוי כן להתגבר על ה-AI Alignment הזה
אבל כרגע זה מוקדם מדי.
עדיין לא הגענו ל-AI כזה חזק שאנחנו צריכים לחשוב על איך להתגבר על בעיית ה-AI Alignment אבל זה בהחלט סכנה.
אני חושש מהרגע שבו לא נספיק להתמודד עם ה-Alignment, אבל מישהו ישאל את AI איך מתמודדים עם האקלים
והוא יחשוב לבד ויגיע ל...
הוא יבין מהי בעיית האקלים, מי אחראי לבעיית האקלים ויצמצם אותנו.
- נכון. - וזה 98 אחוז.
בלי שנשים לב. אתה יכול לפתור את הבעיות של איך מעלימים 98 אחוז מהאנשים בלי שהם שמו לב.
אבל אפשר להגיד לו: ״תפתור את בעיית האקלים,
״פתרון אחד זה תעלים את האנושות,
בוא תמצא לי פתרון אחר.״
אוקיי?
אז בוא רגע, נחזור לאולם הזה, לזמן הזה, לילדים ולצעירים ולצעירות החכמים שכאן איתנו.
והם מסתכלים קדימה ובקדימה שלהם
יש לסיים בית ספר וללכת לצבא. ואני מניח שזה מעסיק פה שניים-שלושה אנשים:
לאן אני אלך בצבא?
ואני רוצה לשמוע את הפרספקטיבה שלך על העתיד שכל אחד כאן מתכנן לעצמו בטווח הנראה לעין.
כמה חשוב המסלול הצבאי בפיתוח הקריירה והמקצוענות הפרטית שלי בתחום הזה?
תראה, אם אתה משרת ביחידה טכנולוגית
אז זה מאוד עוזר בפתיחת דלתות לעבודה הראשונה שלך.
אבל אתה יודע, החיים זה מרתון.
ה-100 מטרים הראשונים לא קובעים מי ינצח במרתון.
והצלחה היא כוללת
לא רק את הכוח האינטלקט שלך.
יש המון המון רבדים שבסופו של דבר זה האישיות שלך, המנהיגות שלך, היכולת שלך לעמוד בלחצים,
האש הבוערת מבפנים.
יש המון אלמנטים. זה לא רק האינטלקט שלך.
בצבא אתה יכול ללמוד דברים שאתה לא מוצא באזרחות.
אתה מפתח מנהיגות, אתה אחראי על חיילים ועל ציוד,
אתה לומד לעבוד בתנאיי לחץ.
אתה עובד, אתה לומד לעבוד בתנאיי פחד.
אז יחידה טכנולוגית זה יותר דומה לאזרחות.
עכשיו, למה אני אומר את כל זה? אני לא בעד או נגד יחידה טכנולוגית, אני רק אומר שהחיים מורכבים יותר.
- כן. - אני הייתי מ״פ בשריון,
הקולגה שלי, שהוא גם השותף שלי, פרופסור שי שלו-שוורץ, היה חובש בצנחנים.
אני מסתכל על הדוקטורנטים שלי שהם באמת גאונים בסדר גודל בינלאומי.
חצי מהם לא שירתו ביחידות טכנולוגיות.
אז זה מה שאני אומר: החיים מורכבים.
בין אם תשרת ביחידה טכנולוגית או לא תשרת ביחידה טכנולוגית,
אם יש לך את זה או יש לך את זה - זה לא משנה.
כלומר, לאנשים ש- אתה יודע, נחושים בינם ובין עצמם שהם חייבים להיכנס ליחידה כזו או אחרת
ונגיד שזה לא הסתייע.
אתה אומר יש לכם הרבה מאוד מה להרוויח ברמה האישיותית מלהיות מ״פ בשריון.
הייתי גם אומר שלפעמים התמחות בגיל צעיר מדי מונעת התפתחות עתידית.
נאמר, ששירת ביחידה טכנולוגית והתמחית באיזשהו Skill Set שיש לו ביקוש אחר כך באזרחות,
אז יש כאן את הדילמה:
כבר השקעתי המון בהתמחות הזאת ואני יכול לקבל משכורת גבוהה ישר על ההתחלה תוך שימוש בהתמחות הזאת,
אז זה מעין חסם להתפתח.
אני חושב שאנשים צעירים בגיל 18-21 שכל החיים עוד לפניהם
לפעמים להתמחות ישר על ההתחלה זה לא הדבר הכי טוב שיש.
כן, אתה אומר: יש עוד מסלולים.
יש דרך ארוכה ויש עוד מסלולים.
ולסיום, יש איתנו מורים אבל גם תלמידים ואני רוצה
דיברנו על בינה מלאכותית ודיברנו קצת על ניהול, אבל אתה גם מורה ועם הרבה שנות ניסיון בתחום הזה בדיוק.
יש לא מעט אתגרים ללימוד התחום הזה בגילאים האלה, ואני רוצה אולי לפנות רגע למורים,
אבל גם לתלמידים מותר לצוטט לשיחה ולתת להם טיפ.
על מה הם צריכים לחשוב כשהם באים להכשיר את הדור הבא של התלמידים בתחומים האלה של בינה מלאכותית ולמידת מכונה?
אני חושב שהנטל על מורים עכשיו הוא מאוד מאוד גדול.
כשאתה נותן תרגיל, וזה לא רק ללימודי AI,
כשאתה נותן היום תרגיל לתלמיד או תלמידה
אתה לא יכול להניח שלא יהיה ניסיון לבדוק אם ה-AI יכול לעזור.
תלמיד יושב בבית, מקבל תרגיל, בין אם זה בלכתוב קוד ובין אם זה לפתור בעיה מתמטית,
דבר ראשון נשאל את GPT-4: ״מה אתה חושב?״
ואם התרגיל שקיבלת זה תרגיל שה-AI היום פשוט יודע לפתור,
אז זה מה שהתלמיד יעשה. אנשים כל היום מחפשים קיצורי דרך.
זה אומר שהנטל על המורים עכשיו הרבה יותר גבוה.
אתה צריך לצאת מנקודת הנחה שיש שימוש בכלים האלה, וגם אם לא יהיה שימוש בכלים האלה, יהיו לך תלמידים שהם נכים,
הם לא... זה העתיד.
העתיד הוא שימוש בכלים האלה.
אז אתה צריך לבנות את התרגילים בצורה כזאת שיהיה פה תהליך יצירתי של התלמיד/תלמידה
תוך כדי שימוש בכלי AI. אז זה מעלה את הרף,
מעלה את הרף בצורה מאוד מאוד גבוהה על מורים, וזה נטל מאוד מאוד גדול.
- אז זה אתגר. - זה אתגר.
בקיצור, אנחנו פונים לתלמידים ולתלמידות ומבקשים: תהיו אמפטיים למורים שלכם.
זה לא פשוט, נכון?
ואני מבין שהטיפ הזה צריך ללכת לא רק למורים שיושבים כאן בחדר הזה, אלא למורים לכל דבר.
- לכל דבר. - לכל דבר, כן.
לכל דבר: לספרות, לגאוגרפיה, למדעי המדינה, בהכל.
לכל דבר. זאת אומרת שצריך
יותר עבודות בכיתה עצמה, כשאתה יודע שאין גישה למערכות האלה כדי שהתלמיד והתלמידה יוכלו לפתח את הכלים,
ופחות עבודות שנעשות בבית.
אתה צריך לחשוב מחדש.
כל תפיסת הלימוד צריכה להשתנות על מנת לוודא שהתלמידים באמת בונים את הכלים ולא מחפשים קיצורי דרך.
כן.
תסתכל רגע לתלמידים האלה ואני רוצה שתגיד לי מה עובר לך בראש כשאתה חושב על העתיד של מדינת ישראל.
אני מאוד אופטימי מהעתיד של מדינת ישראל.
אם לא הייתי אופטימי לא הייתי פה.
הילדים שלי כאן, הם משרתים בצבא, במילואים עכשיו במלחמה.
ואני חושב שזה המקום שלנו. אין לנו מקום אחר.
ב-7 באוקטובר
אני חושב שרובנו היינו בטלטלה -
מה יהיה?
ואז ב-9 באוקטובר אנחנו רואים שיש אנטישמיות בכל העולם.
אתה בא ואומר: רגע, זה המקום שלנו.
אם אנחנו לא נעמוד כאן ונעשה את כל מה שצריך
זה לא רק בתפיסות ביטחון, זה גם בכלכלה, גם בלגדל את הדור הצעיר, גם לוודא שיש פה אנשים עם סכין בין השיניים
ובעירה פנימית להצליח ולפתח את הטכנולוגיות הכי הכי מדהימות והכי הכי מתקדמות.
אין לנו מקום אחר. לכן אני מאוד אופטימי.
תודה רבה לפרופ׳ אמנון שעשוע.
תעשו לו רעש, תעשו לו כבוד.
תודה רבה.