פריצות דרך בבינה מלאכותית משנות את חיינו מקצה לקצה ובקצב מסחרר. במחי יד אנחנו מקבלים תשובות לשאלות מורכבות ממודלי שפה כמו ChatGPT ,Gemini ו-Claude. אנחנו חיים בעולם שבו תאונות דרכים נמנעות בזכות טכנולוגיה לראייה ממוחשבת, מחלקות משאבי אנוש נעזרות ב-AI לסנן קורות חיים למשרות נחשקות, והרפואה המודרנית נהנית מהיכולת להעריך טוב יותר את האפקטיביות של טיפולים חדשים. ידע חדש נוצר בזכות היכולת לנתח מאגרי מידע עצומים - יכולת המאפשרת לחשוף תגליות מדעיות מרעישות החבויות עמוק בים של רעש.
אכן, יישומים אלו מרתקים, אולם מערכות בינה מלאכותית הן מורכבות במיוחד. מורכבות זו, שבמבחן הזמן מתבררת כמנוע לכוחן האדיר, היא גם הסיבה שמעשית מתייחסים למודלי AI כאל "קופסאות שחורות". האמת היא שאפילו אנחנו - החוקרים שמפתחים אותם - איננו מבינים בדיוק איך הם מקבלים החלטות. יתרה מזאת, מודלים אלו לרוב נלמדים על מידע מוגבל ורועש ונכנסים לפעולה בסביבות דינמיות בעולם האמיתי. לעיתים אפילו המידע הדרוש לבנייתם מיוצר בחלקו באמצעות מערכות AI אחרות. גורמים אלו מגבילים את יכולתנו להבין מתי בדיוק המערכות הללו עלולות להיכשל, ולמה.
למי מאיתנו לא קרה ששאלנו את ChatGPT שאלה שעליה קיבלנו תשובה קולחת ומרשימה, אבל... פשוט לא נכונה. המודל מטעה אותנו בביטחון.
יוסטון, יש לנו בעיה
מגבלות אלה מקשות על הטמעת מודלי AI ביישומים הרי גורל, למשל בתחומים רפואיים שבהם אמינות היא הכרחית. מצד אחד, לבינה מלאכותית הפוטנציאל ללמד את ילדינו נושאים חדשים כאילו ניתנו מפי המורה הטוב/ה והכריזמטי/ת בעולם, או לנתח את התיק הרפואי שלנו ברמת עומק המדמה את זו של מומחים מהשורה הראשונה, ומצד אחר, איך נוכל לדעת שהתחזית שקיבלנו היא באמת נכונה?
המתח בין הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית לבין הצורך הממשי באמינות הוא הכוח המניע את המחקר שאני עורך בטכניון. קבוצת המחקר שלי ואני מפתחים יחד טכנולוגיה שמעמתת את הבינה המלאכותית עם האמת: מעין "מכונת פוליגרף". הטכנולוגיה הזו גורמת לבינה מלאכותית לומר "איני יודעת" או "הינה כמה תשובות אפשריות, כאשר אחת מהן היא הנכונה בסבירות גבוהה, אבל איני יודעת לומר בדיוק מי היא מהן". היא אף מסייעת לחשיפת תגליות מדעיות, כמו למשל אילו מאפיינים גנטיים באמת קשורים למחלה מסוימת. טכנולוגיה זו נוטעת בבינה המלאכותית ערכים של כנות, הגינות וענווה.
מהו סוד הקסם?
סטטיסטיקה – השפה של המדע. כלים סטטיסטיים מאפשרים לחברות תרופות למשל לבחון אם התרופה שפותחה יעילה ועד כמה תופעות הלוואי נדירות. חשבו על כך: הרפואה מתקדמת בצעדי ענק גם מבלי להבין את המנגנון המדויק של כל המערכות הביולוגיות בגוף האדם.
המחקר שלנו משלב סטטיסטיקה עם בינה מלאכותית, באופן שהן מעצימות זו את זו. הטכנולוגיה שאנחנו מפתחים משמשת שכבת הגנה למודלי AI, אשר מבטיחה את אמינותם ואת נכונותם לפי על בסיס הנחות מציאותיות. נוסף על כך, כלים סטטיסטיים אלו מאפשרים לנו לאמן מודלים בעלי תכונות של מהימנות וענווה - כאלה שעוד בשלב היווצרם לומדים לכמת את אי-הוודאות, את הלא נודע.
את המחקר הזה התחלתי ב-2018, בהשתלמות בתר-דוקטורט במחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטת סטנפורד. שם התאהבתי בתחום זה והרגשתי בר-מזל: "אני עובד על משהו שהצורך בו רק ילך ויגבר". החלום של כל חוקר בעל חוש ריח מפותח... התגשמות החלום קרתה מהר משציפיתי. כבר בשנת 2020 הסתמך ה"ושינגטון פוסט" על כלי שפיתחתי עם שותפיי לצורך חיזוי אמין של תוצאות הבחירות בארצות הברית. הטכנולוגיה עמדה במבחן המציאות ובסטנדרטים של אחד העיתונים היוקרתיים בעולם. מאז היא שוכללה עוד והייתה בשימוש גם בבחירות של 2024. כיום, התחום כולו נמצא בנסיקה, באקדמיה ובתעשייה.
מסע בזמן
הקריירה שלי החלה בטכניון - מכון טכנולוגי לישראל, בפקולטה להנדסת חשמל. את מרבית לימודיי לתארים מתקדמים הקדשתי לפיתוח שיטות לשחזור תמונה ממדידה באיכות ירודה - הגדלת תמונה, חידוד ועוד. זכיתי לעבוד עם פרופ׳ מיכאל אלעד, המנחה שלי לדוקטורט, שחשף אותי ליופי שבמתמטיקה. נדהמתי כיצד משוואה שכתבתי על הלוח ניתנת למימוש בקוד, שבתורו הפך למכונה משומנת שמצליחה לשחזר מידע אבוד ולייצר תמונות חדות ויפות כל כך. בהתמחות קיץ בגוגל פיתחתי עם ד״ר פיימן מילנפר אלגוריתם להגדלת תמונה, שלימים הוטמע בטלפונים של גוגל. התחושה שאני נמצא בכיס של כולם ממכרת.
הכה בי האומץ לחשוב שאולי אני, הקטן, יכול להשפיע ממש על העולם הגדול.
השילוב של תחושת ההצלחה עם האומץ להעז דחף אותי לארוז מזוודה, לקחת איתי את המשפחה ולהתחיל מסע חדש בסטנפורד. למזלי הרב עבדתי עם פרופ׳ עמנואל קנדס, שחשף אותי ליופייה של הסטטיסטיקה. המעבר החד בין המחקר שעשיתי בדוקטורט לזה שאחריו לא היה קל, אבל מספק מאוד. יש משהו מיוחד במעבר בין תחומים, בתחושת מסוגלות לגשר בין עולמות ולפתח בגרות כחוקר.
לאחר מכן חזרתי הביתה – לטכניון, המקום שחשף אותי לקסם שבמחקר. הסטודנטים והסטודנטיות שבקבוצת המחקר שלי מדהימים, ולכולנו חלום משותף: לפתח טכנולוגיה שבתקווה תעזור לעולם שלנו להפוך למקום טוב ומהימן יותר. עולם שבו בינה מלאכותית תחשוף לנו את האמת.
פרופ' יניב רומנו הוא חבר האקדמיה הצעירה הישראלית, בעל מינוי משותף בפקולטות למדעי המחשב ולהנדסת חשמל ומחשבים, הטכניון – מכון טכנולוגי לישראל.
פרופיל ב-X (טוויטר לשעבר): https://x.com/yaniv_romano
פרופיל בלינקדין: https://www.linkedin.com/in/yanivromano
"חוקרים פרטיים" הוא מדור ב-ynet שנוסד ביוזמת האקדמיה הצעירה הישראלית שבו חוקרים מסבירים מדוע החליטו לעסוק בתחום המחקר שלהם. המדור נערך בסיוע פרופ' נעמה גבע-זטורסקי, פרופ' אורי בן-דוד ופרופ' ארז בן-יוסף מהאקדמיה הצעירה הישראלית.
