אם אתה מסתובב ברחוב עם ג'ון כהן מ-IBM, לא תוכל יכול ממש להתקדם. אנשים יצביעו עליו מרחוק בהתרגשות, כמה מהם יצחקקו ויבקשו להצטלם איתו, ויהיו גם כאלה עם שאלות הגותיות אליו: איך אפשר לבנות מכשיר שמתקשר עם לוויינים באמצעות חלקים של רדיו ישן, למשל, או איך לייצר גז בישול באמצעות ערמת קרשים ישנים.
יכול להיות שכל זה הוא בזכות התקופה בת עשרת השבועות ב-2009, בה השתתף בסדרת הריאליטי "המושבה" (The Colony) של ערוץ דיסקברי. בעולם הפוסט-אפוקליפטי אליו הוטלו המשתתפים, הוא היה "המדען המהנדס" שהשתמש בערמות של פסולת כדי לבנות מתקנים שסיפקו חשמל, מים נקיים ואמצעי תקשורת ובאופן כללי הצילו את חיי השורדים.
ג'ון כהן IBMג'ון כהן IBM
ג'ון כהן, IBM. אדם רציני
(צילום: IBM)
אבל אם אנחנו מסתובבים במקרה במדינת ורמונט בארה"ב והוא נתקל בצהלות שמחה, זה כנראה בגלל הפרוייקט שלו להנחלת האהבה למדע לילדים. מה מדע? כהן רוצה שכבר בבית הספר היסודי הילדים יבינו מהי בינה מלאכותית, ויוכלו לבנות דברים ממש כמו שהוא אוהב לעשות.
כהן יעשה הכל כדי לעסוק במדע ובהנדסה האהובים עליו. הוא נתן הרצאות ב-TEDx ואת ההרצאה שלו "Jolts and Volt" הוא נתן אלפי פעמים בפני סטודנטים מכל העולם, כולל הופעה בדיסני וורלד ובהיכל המדע של ניו יורק. וזה לא הכל. לבקשת חברת הגלידה בן אנד ג'ריס הוא בנה קרוסלת ענק לפסטיבל Burning man. במהלך 25 השנים האחרונות הוא בנה ציוד הדגמה למוזיאוני מדע, תוכניות מדע, סרטוני מדע, טלוויזיה, 'התרחשויות' שכונתיות ועוד.
ג'ון כהן IBM TEDxג'ון כהן IBM TEDx
ג'ון כהן בהרצאה. אנשים מורידים את הטלפון
(מתוך סרטון יוטיוב)
ג'ון כהן אוהב לשחק את תפקיד המדען האקסצנטרי, עם השיער הדליל המעופף ברוח, חלוק המעבדה הצבוע בשלל צבעי הקשת ומשקפיים מאירים בנוריות לד צבעוניות. הקהל שלו צוחק ומוריד לרגע את הטלפונים, והוא מרוויח את תשומת הלב כדי להנחיל להם עוד פריט ידע.
אבל כהן הוא אדם רציני ביותר. הוא עובד יבמ מזה 40 שנה, ככל הנראה אחד העובדים הוותיקים בחברה. הוא פיזיקאי בהכשרתו, חוקר ואיש פיתוח בתחום החומרה והתוכנה. כהן מוגדר כ-IBM Fellow, הדרגה המקצועית הבכירה ביותר במחלקת המחקר של יבמ, וכיום הוא משמש כמדען הראשי של מעבדת הבינה המלאכותית שהקימו במשותף IBM ו-MIT.
כהן השתתף לאחרונה כמרצה מרכזי בכנס Think Digital 2020 של חברת יבמ ישראל, עם הרצאה שנשאה את הכותרת המסקרנת "מה הדבר הבא במחשוב? הנעת עידן התגליות המואצות". אז אמנם את ההרצאה הוא נתן מביתו שבוורמונט, אבל בשבילנו זו היתה הזדמנות לראיין אותו ממש כאילו הוא הגיע לביקור בארץ הקודש.
ג'ון כהן IBMג'ון כהן IBM
ג'ון כהן IBM
(צילום: IBM)

ראיון עבודה בודד

בעידן של אפליקציות ורשתות חברתיות, אתה מציג לאנשים מדע בסיסי, מתקנים פיזיים, כבלים וברגים. איך הגעת לזה?
"אני גדלתי ביוסטון, טקסס בשנות הששים והשבעים. זו היתה תקופת קדחת החלל, ההרגשה היתה שהטכנולוגיה יכולה לפתור הכל, ואני רציתי להיות אסטרונאוט. אבל אמא שלי, שהיא אמא יהודיה טיפוסית, שומרת כל פיסת נייר שיש, והיא מצאה לא-מזמן שכשהייתי בן שש אמרתי שאני רוצה להיות מהנדס וללכת ללמוד ב-MIT. אני הייתי בטוח שהיא ממציאה את זה אבל ראיתי את הפתק... האמת שידעתי שאני רוצה ללמוד ב-MIT (אבל הסיבה האמיתית היתה, שרציתי להתרחק מיוסטון שהיא מקום נחמד אבל מאוד חם...) למדתי פיזיקה של מכשירים. אני בעצם פחח, אני בונה דברים..."
(The Colony 2009)
איך התגלגלת ל-IBM?
"בזמן הלימודים הייתי מגיע לוורמונט, שהיא מקום מאוד שקט ויפה. וכשסיימתי את הלימודים באתי למפעל של IBM כאן, אחד משני המקומות שבהם IBM מייצרת שבבים. הגעתי לכאן ב-1981 והתקבלתי לעבודה. זה היה ריאיון העבודה היחיד שעשיתי. שזה די מוזר, לא? ועכשיו אני 40 שנה כאן".
מה עשית לאורך השנים האלה?
"עברתי מטרנזיסטורים לשבבים, ומהם לתוכנה לשבבים, ואז לאינטרנט של הדברים (IoT), הייתי במדען ראשי לתחום ה-IoT. ואז לבינה מלאכותית. זה נותן לי פרספקטיבה מעניינת. זה לא רק שאני 40 שנה ב-IBM, גם אשתי היא עובדת ותיקה ב-IBM וגם אבא שלה עשה את כל הקריירה שלו ב-IBM. במצטבר יש לנו 83 שנים ב-IBM. אני לא אוהב את זה מדי יום ביומו, אבל אני באמת אוהב את זה"
ג'ון כהן IBM TEDxג'ון כהן IBM TEDx
כהן בהרצאה ב-TEDx
(מתוך סרטון יוטיוב)
איך מגיע מדען רציני מ-IBM לתוכנית ריאליטי שעוסקת בהישרדות?
"זה כל כך מצחיק. כולם הרי אוהבים את דמות המדען המטורף? אז אני המהנדס המטורף. כנראה שיהודים בגיל העמידה נראים כמו מדענים, והסיבה שקיבלתי את הג'וב היתה בגלל שאני נראה כמו מדען מטורף. הכל מתחיל מזה שאני כל כך אוהב לבנות דברים. בילדותי היינו בונים מכשירם מקיטים של אלקטרוניקה, אבל אחר כך זה הפך ללא מגניב והשנים האחרונות זה נהיה מגניב מחדש. מה שחשוב לי תמיד זה לחלוק את האהבה שלי למדע ולהנדסה עם כל אחד שמוכן לשמוע וזו היתה פלטפורמה מצוינת לעסוק בענייני מדע ושאנשים יהנו".
איך שרדת את התוכנית?
"אולי צריך לספר שהבן האמצעי שלנו, סם, נפטר ב-2006 וזו היתה תקופה מאוד קשה, הכל נעצר. ואז הבנתי, שככל שאני משקיע יותר אנרגיה בדברים שאני אוהב ומשתף עם כולם, בעיקר עם ילדים, זה עוזר. בעצם התוכנית עזרה לי לשרוד יותר ממה שאתה חושב. זה היה כל כך, שאין לך מושג. הייתי באוטובוס בניירובי וברכבת בפינלד, ואנשים היו קוראים לי 'פרופסור!' ומדברים על דברים מגניבים. למעשה, אני עושה את זה הרבה זמן, לא רק בתוכנית הטלוויזיה, גם בבתי ספר. ועכשיו יש אנשים שהיה תלמידים שלי ואומרים לי שבחרו בקריירה בין השאר בגלל מה שלמדו ממני. אני ממש אוהב את זה".
ג'ון כהן IBMג'ון כהן IBM
ג'ון כהן IBM
(צילום: IBM)

לדחוס בינה מלאכותית

ג'ון כהן, בן 61, נשוי עם שני ילדים. יש לו דוקטורט בהנדסת מחשבים מאוניברסיטת קרנגי מלון. הוא כתב מעל 30 מאמרים, השתתף בכתיבת ארבעה ספרים וגם רשם יותר מ-100 פטנטים ברחבי העולם. בשנים האחרונות הוא עבר מעולמות האינטרנט של הדברים לתחום הבינה המלאכותית, ואפשר להתרשם שהתחום הזה ממלא אותו בתוכן חדש ובעניין חדש, לא פחות ממתקני סינון מים מפסולת פח ועץ.
אחרי עיסוק בהנדסת שבבים וחומרה, איך הגעת לפיתוח בינה מלאכותית?
"זו היתה התפתחות מעניינת. בתחום ה-IoT יש שילוב של שבבים ושל תוכנה ויש צורך בתוכנה יותר ויותר מתוחכמת. הבינה המלאכותית תהפוך את השבבים ליותר חכמים, בין אם זה רמקול חכם, מוצר תעשייתי או מצלמת אבטחה. צריך למצוא את הדרך להכניס AI לתוך השבבים האלה ואני התאהבתי בזה. יש ליבמ שיתוף פעולה עם MIT, וביקשו ממני להיות המדען הראשי של הפרוייקט, או 'יודה', כמו שהם קוראים לי..."
מצלמת אבטחהמצלמת אבטחה
המצלמה תשמור על פרטיותנו?
(אילוסטרציה: Shutterstock)
מה אתם עושים בפועל?
"ביבמ פועלת אחת מקבוצות המחקר הגדולות בתחום ה-AI, מעל 2,000 אנשים. הצוות שלנו, כמאה אנשים, עוסק בטכנולוגיות שייכנסו בעוד שלוש עד חמש שנים. ביחד עם פרופ' סונג האן מ-MIT, שהוא מדען מבריק, אנחנו בודקים כמה AI אפשר לדחוס לתוך שבב שעולה 5 דולר, כך שהשבב יזהה תמונה, פנים, בלי להעלות לענן ולפגוע בפרטיות. מדובר במודל AI שרץ על מחשבים מאוד חזקים, ופה אתה רוצה להטמיע אותו בתוך דבר, שיש לו מעט מאוד כוח עיבוד וזיכרון וצריכת חשמל מוגבלת".
איך עושים את זה?
"הרעיון הוא להפחית ממרכיבי העיבוד הנוירוני, כמו שהמוח שלנו מאבד תאי זיכרון אבל עדיין מתפקד. המחקר של האן מדהים, הם מצאו דרך לשמור על דיוק של 80 אחוזים תוך הפחתה של 98 אחוז מנפח רכיבי העיבוד. יש לזה הרבה מאוד פוטנציאל, עצום".
החוכמה נמצאת בשבבי ה-IoTהחוכמה נמצאת בשבבי ה-IoT
החוכמה נמצאת בשבבי ה-IoT
(אילוסטרציה: Shutterstock)
אתה מדבר על בינה מלאכותית מסוג של למידת מכונה אבל היא לא באמת 'בינה', אלא מזהה תבניות על בסיס אימון על כמויות נתונים עצומות. מתי יהיו לנו מערכות שבאמת יבינו?
ביבמ אנחנו מדברים על בינה מלאכותית צרה, בינה מלאכותית רחבה ובינה מלאכותית כללית (Artificial General Intelligence). למידת מכונה היא בינה מלאכותית צרה – היא מתאימה תבניות אבל לא מספקת הסברים לתופעות. ולכן הבינה המלאכותית מוצלחת בלזהות דברים שקורים כל הזמן, אבל מה שהופך אותנו לאנושיים זה היכולת להתאים את עצמנו לסיטואציות חדשות. יש לנו שתי צורות חשיבה, מהירה ואיטית, כמו שהגדיר את זה פרופ' דניאל כהנמן. אחרי שראינו, שמענו, זיהינו, אנחנו עושים תהליך איטי יותר של הנמקה, של מסקנות, וכל אלה דברים שמעל ליכולות של למידת מכונה".
פרויקט ניאון של סמסונגפרויקט ניאון של סמסונג
לשתות בירה עם AI? דמויות ה-AI של פרוייקט NEON
(צילום: סמסונג)
איך יוכלו המכונות יסיקו מסקנות?
"אז כאן יש לנו כלי מאוד מגניב שאנחנו מפתחים, כלי לניתוח ניורוני-סימבולי היברידי (Neural symbolic hybrid). בעוד המתמטיקה הניורונית מתארת את העולם, בעולם הסימבולי אני מתחיל לנמק דברים, וזה יוצר הקשרים: למשל להסיק מסקנות מה הסיבה ומה התוצאה, לשער השערות. הלוגיקה הסימבולית היא שכבה מעל התיאור שנותנות הרשתות העצביות. בעזרת הקשרים המערכות יוכלו לטפל בבעיות שלא ראו בעבר".
אילו שימושים יהיו לזה?
"זה מעניין, כי זה פחות קשור לתחום המחשבים ויותר לצריכת האנרגיה. מערכות למידת מכונה צריכות המון כוח עיבוד והן צורכות המון חשמל. בקצב שהתחום הזה מתפתח, בעוד 20 שנה הן יצרכן 70 אחוזים מהאנרגיה של העולם. אבל זה לא יקרה, לא ניתן שזה יקרה. עם מערכות נוירו-סימבוליות, לא נצטרך לעבד טונות של נתונים כל הזמן. ככל שנתבסס יותר על ידע קודם, כך נצטרך פחות כוח מחשוב, וגם פחות מחשבים מיוחדים לבינה מלאכותית. אז אתה שואל מה יהיו השימושים? למשל שהבינה המלאכותית תוכל להשתמש במחשבים פשוטים יותר".

(מציינים 35 שנה לכהן ב-IBM)

לשתות בירה עם AI

רעיון הבינה המלאכותית הכללית (AGI) הוא אחד הנושאים השנויים במחלוקת בין מדענים ואנשי בינה מלאכותית. מדובר ברעיון שמערכת מאוד מתוחכמת תוכל לפתור בעיות מכל הסוגים, להבין בכל התחומים ובסופו של דבר תהיה יותר חכמה מבני האדם, אולי אפילו תפתח מודעות עצמית. חסידי הרעיון מנבאים כבר כמה עשרות שנים שאו-טו-טו מגיעה נקודת המעבר (סיגולריטי) שממנה הבינה המלאכותית תהיה חכמה מאיתנו. מרבית העוסקים בתחום אומרים שאנחנו רחוקים מהנקודה הזו שנות אור, ואולי היא אפילו בלתי אפשרית מבחינה תיאורטית.
האם מערכות נוירו-סימבוליות יהיה אלה שסוף, סוף נוכל לקרוא להן אינטליגנטיות?
"אם אנחנו מדברים על בינה מלאכותית כללית, אז אני חושב, שאין ספק שנגיע לזה. יהיה רגע שכל העולם ישאל - האם אנחנו הגענו לסינגולריטי, האם המחשבים חכמים מאיתנו. אבל מה זה בכלל אומר? אני חושב שבתחומים מסויימים, למשל בניה, נפט וגז, רפואה, המערכות יפתחו סוג של בינה מכאנית. אבל יקח עוד די הרבה זמן עד שתהיה בינה מלאכותית שאפשר לשבת איתה לכוס בירה".
סוגים של בינה מלאכותיתסוגים של בינה מלאכותית
סוגים של בינה מלאכותית
(אילוסטרציה: Shutterstock)
אז מה אנחנו צריכים לצפות שיקרה בקרוב?
"אין לי ספק שאנחנו נתקדם לכיוון של בינות מלאכותיות בתחומים מסויימים, והן יוכלו לפתח פיתרונות אסטרטגיים לבעיות שמעולם לא חשבנו עליהן, הן ינמקו את ההחלטות שלהן, הן יקפידו על דברים חשובים כמו הגינות. אני אומר שהכל עניין של הגדרות. עבורי זו תהיה בינה מלאכותית כללית ואני חושב שהיא תופיע פה בזמן הקרוב".
איך מוודאים שבני אדם ובינה מלאכותית חיים בשלום, ולא נמצאים בקרב כמו מול פייסבוק או גוגל?
"אני חושב שצריך לפתח דיאלוג עם אנשים על מה יכולה וצריכה בינה מלאכותית לעשות ומה היא לא יכולה ולא צריכה לעשות. זו הסיבה שכל כך חשוב לי לעשות את זה עם ילדים. אתה צריך להיות זהיר עם מה שעושים האלגוריתמים, כי עלולות להיות תוצאות שלא התכוונת אליהן. תראה איך הרשתות החברתיות יצרו קיטוב בלתי נחוץ. ככל שאנחנו מעבירים משימות למחשבים, אנחנו צריכים להבין מה אתי, איך מבטיחים הגינות, מהי אמינות. במעבדה שלנו יש הרבה מאמצים להתקדם בכיוונים האלה".
כשאתה מסתכל לאחור, מה היית אומר שהיתה התרומה הכי חשובה שלך?
"זו שאלה מעניינת. מה הדבר שאני הכי גאה בו? אני אפשרתי להניע אנשים, גרמתי להם להתלהב מטכנולוגיה, לרכון קדימה ולשאול שאלות משמעותיות".