בינה מלאכותית

תחשבו על אפליקציה שיודעת להגיד לחולה שסובל מהפרעת קצב לב - האם דפיקות הלב המואצות שהוא חש נובעות מהתרגשות, או ממצב מסכן חיים. או אולי על משקפיים שאתם מרכיבים במהלך סיור במוזיאון והם לא רק נותנים לכם מידע וסרטונים על המוצג שאתם מביטים בו, אלא גם יודעים להבין איזה מוצג אחר יעניין אתכם.

תחשבו על אלגוריתם שיכול לנתח אלפי שעות של צילומי מצלמות אבטחה בכלביות למשל, ויודע לומר איזה כלב סובל מדיכאון וזקוק לסיוע. או אולי על מערכת של בינה מלאכותית שמצליחה "לקרוא" טקסטים עתיקים. כזאת שיכולה לסייע לחוקרים למצוא טקסטים חבויים במיליוני הטקסטים היהודים העתיקים שזמינים להם, אבל יש מעט מדי חוקרים שיכולים לקרוא את כולם. מה שמשותף לכל הדוגמאות הללו זה שהן משלבות יכולות תכנות עם הצורך לפתור בעיות שקשורות לקבלת החלטות של אנשים וארגונים.

אלגוריתם שידע לקרוא טקסטים קדומים(צילום: אוניברסיטת חיפה)

בימים שבהם לא היה לכולם אינטרנט, וקראנו ספרים, היה קל לסדר אותם בספרייה אחת גדולה, ולמיין אותם על המדפים לפי גודל, עובי, צבע הכריכה ו/או התוכן. אבל מאז שנשאבנו לחיים הווירטואליים ברשתות החברתיות והתחלנו להוריד משם סרטים, סדרות, מוזיקה ותכנים אחרים - הצורך באלגוריתם שיעשה סדר ויקטלג את החומרים והתכנים שאנחנו מורידים באופן שקל יהיה למצוא אותם, על פי מאפיינים שקבענו ועל פי התכנים שאנחנו צורכים - הולך וגדל. כעת תחשבו על ארגון, או חברה גדולים, שאמורים להכניס לסל וירטואלי אחד את כל הנתונים הרלוונטיים שיש להם באותה החברה.

זה אולי נשמע מסובך, אבל אין מה לעשות. אנחנו חיים בעידן המדע, וזאת עובדה. מושגים כמו: טרה־בייטים ואקסה־בייטים, אבטחת מידע והצפנה, ביג דאטה והאינטרנט - הפכו להיות חלק מאוצר המילים שאנחנו משתמשים בהם מדי יום. וככל שאנחנו צוברים יותר מידע, גובר הצורך למצוא כלים שיעזרו לנו להשתמש בו, אחרת נלך לאיבוד.

איך עושים את זה? כדי לפתח מנגנון יעיל, צריך לדעת לתכנת כמובן, אבל גם צריך להבין את המאפיינים של ההתנהגות האנושית. במילים אחרות, צריך לפתח בינה מלאכותית שיודעת ללמוד, ובעיקר, צריך לדעת כיצד לוקחים המון מידע ומשתמשים בו נכון. וזה בדיוק מה שמלמדים את הסטודנטים בחוג למערכות מידע באוניברסיטת חיפה.

"כיוון שבסופו של דבר, אנחנו צריכים לפתח כלים שיאפשרו לנו לקבל החלטות על בסיס המידע", מסבירה ד"ר איריס ריינהרץ ברגר, ראש החוג למערכות מידע באוניברסיטת חיפה.

משקפיים חכמים במוזיאון(צילום: אוניברסיטת חיפה)

בינה מלאכותית (מאנגלית: אינטליגנציה מלאכותית - Artificial intelligence ובראשי התיבות AI) היא ענף של מדעי המחשב, העוסק ביכולת לתכנת מחשבים לפעול באופן שמציג יכולות שאפיינו עד כה את הבינה האנושית בלבד. מרווין מינסקי, מדען אמריקאי־יהודי שנחשב לאחד מאבות תחום הבינה המלאכותית, נתן הגדרה רחבה יותר לתחום הזה והיא לגרום למכונה להתנהג בדרך שהייתה נחשבת לאינטליגנטית, לו אדם התנהג כך". העוסקים בבינה מלאכותית מעדיפים לעיתים הגדרה מצמצמת של המושג הזה, כאילו בינה מלאכותית היא "כל מה שאדם יודע לעשות, אך עדיין אין אנו יודעים לתכנת אותו". בהתאם להגדרה זו, היכולת לשחק שחמט למשל, נחשבה ליכולת שכלולה במסגרת הבינה המלאכותית, עד לשלב שבו הצלחנו לתכנת את המחשב כך שהתחיל לנצח.

- ד"ר ריינהרץ ברגר - אם כך, לאילו שימושים מעשיים ניתן לנצל את הבינה מלאכותית?

"זה יכול להיות באפליקציה שמקבלת מידע וממליצה לאיזו מסעדה ללכת; זה יכול להיות בחברה שמנסה לשפר את שירות הלקוחות שלה - כדי להיות יותר רווחית; וזה יכול להיות כשהעולם כולו נלחם בנגיף הקורונה - וצריך למצוא דרך כיצד להשתמש במידע העצום שנערם, כדי לקבל החלטות שיצילו חיים של מיליונים. זו הסיבה שפיתוח וניהול מערכות מידע הוא כיום אחד התחומים המבוקשים כיום בשוק".

לב התהליך הארגוני

מתכנתים ואנשי מחשבים נתפסים לעיתים כאנשים מסוגרים, שיושבים בחדרים חשוכים מול מסך המחשב. אבל כשמדובר באנשי מערכות מידע, אין דבר רחוק מזה.

משקפיים חכמים(צילום: אוניברסיטת חיפה)

משקפיים חכמים(צילום: אוניברסיטת חיפה)

"תחום מערכות המידע משלב בין טכנולוגיה ותוכנה - לארגונים ואנשים", מסבירה ד"ר ריינהרץ ברגר. "מערכות מידע תפקידן לתת פתרונות לפי צרכים מוגדרים ולכן האנשים שעוסקים בתכנון וניהול מערכות מידע נמצאים למעשה בלב התהליך הארגוני. הם צריכים להבין מה הם הצרכים של הארגון ומהצד השני, להבין את הטכנולוגיה, לדעת להפעיל אלגוריתמים. אין היום מקום שבו לא נדרשות בו מערכות של ניהול מידע ובינה מלאכותית: החל מהרשתות החברתיות, עבור לאפליקציות שממליצות לנו היכן לקנות, איפה לבקר ואיפה לאכול, דרך מערכות ארגוניות כמו CRM ו־ERP, וכלה בסטארטאפים רפואיים חדשים ועוד".

- אז מה בעצם אתם מלמדים את הסטודנטים בחוג?

"חלק מהתכנים בתוכנית הלימודים עוסקים בהיבטים הטכנולוגיים ובמדעי המחשב, ואילו תכנים אחרים עוסקים בהיבטים ארגוניים, חברתיים, פסיכולוגיים וכלכליים. כך למשל באחד הסמסטרים בחוג, לומדים קורס במתמטיקה, קורס בתכנות, קורס בהתנהגות ארגונית וקורס המשלב כלכלה וקבלת החלטות.

כדי לדעת לפתח מערכת שיודעת לסייע לקבל החלטות בצורה טובה, צריך שיהיה ידע רחב ומגוון. קבלת החלטות היא תהליך מסובך, שמתחיל ביכולת לאסוף נתונים רבים, אבל הוא גם כולל היבטים פסיכולוגים עמוקים. זו הסיבה ששני גופים שונים יכולים לקבל החלטות שונות לחלוטין על בסיס אותם נתונים".

- כמו מה למשל?

"כמו במשבר הקורונה. מדינות שונות עמדו מול אותם הנתונים בדיוק, אבל בכל זאת החליטו לקחת החלטות שונות בנושא ההתמודדות מול המגפה".

על מנת שהסטודנטים יוכלו להתמודד עם המגוון הרחב של הצרכים, פתחו בחוג למערכות מידע באוניברסיטת חיפה שלושה מסלולי לימוד שונים. האחד עוסק בפיתוח מערכות מידע כמו: פיתוח אפליקציות, מחשוב ענן, פיתוח מערכות מבוססות WEB ועוד. השני עוסק בניתוח ויישום מערכות מידע, והוא מתמקד בעיקר באיך לייעל ולשפר רווחים בחברות עסקיות דרך שימוש במידע שנצבר בחברות. והשלישי עוסק בפיתוח בינה מלאכותית ומערכות שיודעות לבצע למידה עמוקה, כדי לאפשר לארגונים לקבל החלטות תוך כדי שימוש בנתונים הנאספים ממאגרי מידע ציבוריים, שמשתנים כל הזמן".

שילוב בין מדעי המחשב וביולוגיה(צילום: אוניברסיטת חיפה)

מגוון תעסוקה לעתיד

כחלק ממהפכת המולטיברסיטה של אוניברסיטת חיפה, קיימים מספר שילובים מומלצים של החוג למערכות מידע ביחד עם חוגים אחרים, וזאת על מנת לפתוח לבוגרים דלתות לתחומים מבוקשים בתום התואר. שילוב אחד כזה, הוא עם החוג למדעי הקוגניציה, שמתמקד בקשר שבין היבטים קוגנטיביים - לטכנולוגיה, כמו למשל בפיתוחים של VIRTUAL REALITY. שילוב אחר הוא עם התוכנית למדעי הרוח הדיגיטליים - שמתמקד בהיבטים של כריית נתונים וביג־דאטה.

השילוב השלישי והאקטואלי ביותר, הוא עם החוג לביולוגיה - שמתמקד בשימוש במידע לפתרונות רפואיים. כולנו נחשפנו בחודשים האחרונים למודלים הסטטיסטיים שחזו את קצב התפתחות מגפת הקורונה. אחת הביקורות על המודלים הייתה שהם מתבססים בעיקר על ידע מתמטי וחסרים את נקודת המבט של האפידימולוגים". לדברי ד"ר ריינהרץ ברגר, "התואר שמשלב בין מערכות מידע וביולוגיה, אמור לתת לבוגריו את היכולת לפתח מודלים מדויקים יותר לסוגיות רפואיות".

מערכות מידע וקוגניציה(צילום: אוניברסיטת חיפה)

- ד"ר ריינהרץ ברגר היכן יוכלו בוגרי החוג להשתלב בעתיד?

"בתעסוקה מגוונת שהיא מושג מפתח בתחום מערכות המידע: מהנדסי דרישות, מנתחי נתונים, מפתחי מערכות בינה עסקית, מטמיעי מערכות בארגונים, אנשי שיווק ומכירות של מערכות מידע, אנשי בקרת איכות. לכל אלה ועוד הרבה אחרים אפשר להגיע עם תואר במערכות מידע".

על מנת לפתוח בפני בוגרי החוג כמה שיותר אפשרויות לתעסוקה בעתיד, הלימודים בחוג למערכות מידע באוניברסיטת חיפה כוללים, לצד הלימודים התיאורטיים, גם לימודים מעשיים ומכוונים לשוק העבודה. אנחנו שמים דגש רב על למידה יישומית ורוב הקורסים התיאורטיים מלווים בתרגול מעשי. יש לנו קורסים רבים שמחייבים עבודה מעשית וכמובן, גולת הכותרת הוא הפרויקט המסכם, בו נדרשים הסטודנטים להיכנס לתוך ארגון קיים - בתעשייה, באקדמיה או במגזר השלישי, ולבנות עבורו מערכת מידע מתפקדת ויעילה, על פי הצרכים והבקשות של כל ארגון".