המחשוב הקוגניטיבי - לאן? מהפכה טכנולוגית אדירה ממש בפתח
מאת: חיים חביב, 29.11.14, 17:30
 
המחשוב הקוגניטיבי מבשר מהפכה טכנולוגית אדירה בעולמנו, בהיקף המקביל בעוצמתו לזה שחוללו בעבר המחשב המרכזי, המחשב האישי והתוכנה, ובעשור האחרון - עולם השירותים והענן. בשנים הקרובות נראה אימוץ נרחב של מחשוב קוגניטיבי בחיי היום יום שלנו.
 
מעבדות המחקר של יבמ בחיפה הקדישו בשבוע החולף (24.11.14) סמינר מקיף למחשוב הקוגניטיבי ההולך ותופש מקום של כבוד בעולם הטכנולוגי המתקדם. על הפרק עמדו גם השנה סוגיות בעולם המחקר בדבר גבולות ביצועי המחשב הקוגניטיבי ועד כמה אנו אכן קרובים ליום, שבו מחשב יוכל להבין טקסטים (בכתב) ודיבור אנושי בשפה טבעית, תוך סיגול יכולות אנושיות להבחנה מדויקת של ריבוי הגוונים של המשפט, ולפענח דקויות החבויות בשפת בן אנוש בתוכן הדברים, בהקשרם, בזמן ובתרבות המקומית, באינטונציה של הדובר ועוד.
 
לא מעט מהדוברים והמשתתפים בכנס סבורים, שאנו עומדים על סיפה של מהפיכה טכנולוגית אדירה בהיקף המקביל בעוצמתו לזה, שחוללו בזמנו המחשוב המרכזי (מיינפריים), המחשב האישי והתוכנה ובעשור האחרון - עולם השירותים והענן. זו גם התחזית, שמציגים המדענים ב-IBM לגבי עתידו של המחשוב הקוגניטיבי בעידן הווטסון - מחשב העל של החברה, שמסוגל לתקשר עם סביבתו בדיבור אנושי רגיל, בשפה טבעית, לסרוק כמויות עתק של מידע (מובנה ובלתי-מובנה) ולהציג טיעונים מנומקים במסגרת כל תחום ידע ותוכן.
 
חוקרים ביבמ העולמית, במעבדות המחקר של החברה בחיפה ובאקדמיה (גם בישראל) מתמקדים כיום בתחום המכונה "מחשוב קוגניטיבי" או "מחשוב תודעתי". החוקרים תרים אחר תובנות משופרות בדבר אופן התפקוד של המוח האנושי במטרה לגבש תפיסת ארכיטקטורה חדשה של מערכות מחשוב, שתדמה את עבודת המוח האנושי ותציע רמה גבוהה יותר של יעילות. אלה משתמשים בטכנולוגיות למידת מכונה וניתוח אנליטי על מנת להביא את המחשבים לרמות עוצמה גבוהות ולרדת לפרטי הפרטים והדקויות בתהליכי ההבנה של טקסטים ומשמעויות מבנה טקסט שלם.
 
ריכזנו עבורכם מקצת מדברי החוקרים בכנס המחשוב הקוגניטיבי במרכז המחקר של יבמ בחיפה:
 
מחשוב קוגניטיבי - ממשחק טריוויה בטלוויזיה לעולם הרפואה ולמציאות חיינו.
רוב היי (בתמונה למעלה ומשמאל), סגן נשיא ביבמ ומנהל קבוצת ה-,Watson שעל הקמתה הכריזה יבמ בראשית השנה, היה דובר מרכזי בכנס המחשוב הקוגניטיבי. הוא הזכיר למאזיניו, שווטסון נחשף לראשונה לציבור במשחק הטלויזיה Jeopardy!, שם הוכיח את יכולתו להבין שפה טבעית: "בשלב הראשון ראינו את המשחק כאתגר אינטלקטואלי. על מנת לנצח קלטנו כ-200 מיליון עמודי טקסט. אבל מוקד הדברים לא היה מאמץ יחסי הציבור או הזכיה בתחרות כשלעצמה, אלא פריצת הדרך הטכנולוגית, שאיפשרה בניית מכונה המסוגלת להבין שפה אנושית".
 
רוב חשף, שבעקבות הזכייה באו חודשים של דיונים בתוך יבמ, שהתמקדו באופן השימוש בטכנולוגיה החדשה, שהוכיחה את עצמה: "בסופו של דבר, החלטנו להקים חטיבה המתמקדת בפתרון בעיות חדשות, שאינן מטופלות במערכות מחשב מסורתיות - בסיוע הטכנולוגיה של ווטסון.
 
אחד היישומים הראשונים של הטכנולוגיה נועד לסייע לרופאים, הנדרשים מתוקף תפקידם להתמודד עם כמויות עצומות של ספרות מקצועית ללא יכולת לסרוק אותה על בסיס קבוע. הם זקוקים למערכת, שתסייע להם לזהות את המידע הרלוונטי לתחום עיסוקם ברגע ההחלטה על טיפול מסויים. אנו מתעניינים פחות בצרכן הפרטי ויותר בשימושים מקצועיים.
 
חלק מהאתגר שלנו היה כיצד לנצל ולמנף את מה שעשינו בתחום הידע הכללי במסגרת עולם הידע הרפואי. יש כאן שפה מיוחדת, נפרדת לתחומי רפואה שונים. יש כאן גם פוטנציאל כלכלי. כך לדוגמא: עלות טיפולים במחלות סרטן מסתכמת בעשרות אלפי דולרים למקרה ומזנקת מ- 10,000 דולרים לטיפול ראשון ל- 150,000 בשני ולמיליון בשלישי. סיוע לרופא באיתור הטיפול המתאים בשלב המוקדם ביותר תורם לחיסכון בהוצאות מערך הבריאות ולא פחות חשוב - במניעת ובצמצום תופעות לוואי והטיפול בהן.
 
יישום נוסף, מנהל הקשר עם לקוחות, Watson engagement advisor, מנצל את יכולתו של ווטסון לענות לשאלות בדרך לקבלת החלטות בדבר המשך העבודה מול הלקוח המסויים. הרבה מעבר לתשובה לשאלה מסויימת צריכה המערכת לחשוב ולהקיף מכלול של שאלות, שאותן הלקוח אף אינו יודע כלל לשאול. אנו צריכים למצוא הקשרים ולקשר בין רעיונות.
 
בשנתיים האחרונות פיתחה יבמ את "ענן המפתחים" של ווטסון, את חנות התוכן שלו ואת Hub המפתחים. אנו מזמינים יותר מ-3,500 ספקים, שמפתחים בסביבה של ווטסון, להשתמש בכלים האלה. לצורך זה, השקענו 100 מיליון דולרים בתמיכה בחברות ובהקמת חנות תוכן לווטסון.
 
יבמ מציעה כבר כיום 8 שירותים קוגניטיביים בסביבת בלומיקס - החל ממענה לשאלות, דרך בניית מודלים של משתמשים, תרגום ע"י מכונה, ויזואליזציה של נתונים וגזירת קשרים בין נתונים שונים.
 
מערכות קוגניטיביות לא נועדו לבצע טוב יותר משימות שגרתיות, שאותן מבצעים בני אדם, אלא לאפשר את הרחבת היצירתיות האנושית. בין אם אני רופא ובין אם אני שף (במסעדת גורמה), "אין לי די זמן להתעדכן בכל האפשרויות, ולנסות את מגוון האפשרויות". ומה השלב הבא? - זה הרובוט של ווטסון. מה יקרה אם נבין גם שפת גוף וניתן למחשב להציב שפת גוף בממשק עם בני אדם יחד עם הדיבור מבוסס המכונה? מתחת לכל אלה, ניצבת היכולת לבנות תגובות לא רק בטקסט, אלא גם בתנועה המדמה גוף אנושי.
 
ב-20 השנים הקרובות נראה שינוי משמעותי בעולם המחשוב ואימוץ נרחב של מחשוב קוגניטיבי בחיי היום-יום, כדי לפתור בעיות ולהציג תוצאות מנומקות.
 
היכולת הקוגניטיבית בתכנות תהליכי נימוק וחשיבה אנושית תספקנה למערכות אלו יכולת לפתור בעיות. השאלה לא תהיה כמה טוב אתה מקודד אלא עד כמה מסוגלת המכונה ללמוד את אופן החשיבה האנושי ולהתפתח הלאה. השפה האנושית אינה משמשת רק לביטוי עצמנו אלא גם לנימוק והסבר".
 
ניתוח אנליטי של רגשות בארגון.
ד"ר מיכל שמואלי שינר, חוקרת במעבדת המחקר של יבמ בחיפה, הציגה ניתוח אנליטי של רגשות העובדים בארגון. זאת, באמצעות בחינה מקיפה של כמויות גדולות של מידע ארגוני, ניתוח דמוגרפי וניתוח עמוק. המערכת אותה בנתה מנתחת עשרות אלפי משתמשים, מיקרו-בלוגים, בלוגים ופורומים המנוהלים במסגרת הרשת של IBM, תוך חתכי השוואה מגוונים: מנהלים לעומת עובדים רגילים, פילוח לפי חטיבות ועוד.
 
לצורך הניתוח, נעשה שימוש בכלי קוד פתוח בסביבת ג'אווה ובמדד אקמן, שמוכר בעולם הפסיכולוגיה (משקלל שמחה, עצב, כעס, פחד, דחיה, והפתעה). המערכת מבצעת ניתוח אוטומטי של הודעות ומסרים של כל משתמש ומסכמת את כלל הרגשות הנובעים מהם.
 
מסקנות ראשונות של החוקרים, נוגעות לאופן, שבו התרבות המערבית מעודדת הבעת רגשות חיוביים: אנו מצפים מאנשים לבטא רגשות חיוביים והעובדים מסגלים לעצמם סוציאליזציה למנוע הבעת ביטויי כעס.
 
ניתוח מעמד הכותבים בארגון מצא, שמנהלים מוגבלים פחות ע"י חוקים לביטוי רגשות. יש להם גם יותר הזדמנות לביטוי רגשי (אמוציונאלי) והם נוטים לביטויים אלו יותר מעובדים רגילים. הם גם נוטים יותר לתת ביטוי לרגשות מעורבים ומורכבים יותר. בכלל, מנהלים חווים יותר עצב ושמחה בהשוואה לעובדים רגילים.
 
ממצא נוסף נוגע לקשר בין שעות כתיבת בלוג או הודעה בפורום לבין רוח הטקסט. מסתבר, שעובדים נוטים להתבטא בחופשיות רבה יותר ברשת הארגונית כאשר הם כותבים מחוץ לשעות העבודה הרגילות. בשעות העבודה הם נוטים יותר לציית לחוקי ההתבטאות הנהוגים.
 
בארה"ב ובקנדה, שם מהווה תגמול עובדים באופציות חלק נכבד מהכנסתם של עובדים מסויימים, מצביע ניתוח של ביצועי המניות מול נתוני בלוגים על מתאם בינוני עד גבוה בין מצב הרוח של עובדים ובין ביצועי החברה.
 
דר' שמואלי שינר צופה, שבעתיד ניתן יהיה לנצל כלים אלה גם בתחום גיוס והשמת כוח אדם ותקשורת פנימית בארגונים לייעול הניהול.
 
ויכוח מנומק או עד כמה יכול המחשב לשכנע? על מעבר ממנוע חיפוש למנוע מחקר.
ד"ר דן גוטפרוינד, הציג את טכנולוגיית הדיבייט (debate) של יבמ, שמבוססת על תשתית ווטסון ומפותחת במסגרת מעבדות המחקר בחיפה: "דיון או ויכוח (דיבייט)  הוא מהלך אנושי שכיח בסביבה של קבלת החלטות מורכבות. מטבע הדברים קיימות כמויות גדולות של נתונים בארגון וגם מחוצה לו, שעשויים לסייע לנו בקבלת החלטות מושכלות והשאלה היא: כיצד לאתר ולהציף את המידע הרלוונטי, בעיקר כאשר מקורו במגוון מקורות ובפורמט בלתי מובנה. כמובן, מדובר בשאלות מורכבות, שאין להן תשובה מתמטית יחידה ובלעדית ובתהליך מורכב למציאת פתרון מאוזן ואופטימלי במציאות מורכבת (למשל בעסקים).
 
בשלב הראשון נעזרנו לצורך זה במנועי חיפוש. הטכנולוגיה הזו  יכולה לסייע. מנוע חיפוש מסוגל למצוא את התשובות. ווטסון מסוגל למצוא אותן גם בתוך כמויות גדולות של מידע בלתי מובנה. אך הכל מותנה בכשרון לשאול את השאלות הנכונות בנסיבות המקרה. האם די בכך?
 
רוב השאלות עימן אנו מתמודדים אינן ניתנות כאמור לתשובה במתכונת של "כן" או "לא" בלבד. הטכנולוגיה החדשה של החברה כורה נתונים בכמויות גדולות של מידע כדי להציג טיעונים ולהציע ניתוח נוסף של טיעונים אלה.
 
כל טיעון העולה בדיון בין בני אדם, כמו גם כל טיעון של המכונה, כולל נושא, טענה המהווה הצהרה לגבי מהותו והוכחות התומכות בהצהרה הזו על בסיס ניתוח מגוון רחב של נתונים. לאחר הצגת הטיעון ניתן להציג קשרים בינו לבין טיעונים אחרים, תומכים או סותרים, לארגן טיעונים בקבוצות, להעשיר את הטיעון בציטטות ולטפל באיכות הטיעון הזה.
 
תחת המטריה הכוללת הזאת, פיתחה יבמ את המנוע הראשון בתחום הדיבייט. כך, מתבצע המעבר ממנוע חיפוש למנוע מחקר. המערכת האינטראקטיבית הזו מאפשרת לחקור את הנושא. מנוע בניית הטיעון מתחיל בניתוח הנושא והבנת היחס אליו במקורות השונים. הוא מנסה למצוא מאמרים המתייחסים לנושא ולבסס טיעונים תוך ניתוח המאמרים האלה, פירוקם לנושאים ולמשפטים. תהליך דומה מתבצע בהמשך לגבי ההוכחות".

עבודות ומחקרים נוספים הציגו מומחים מאינטל (יישומים מבוססי הבנת דיבור אנושי), מיקרוסופט (פרסונליזציה של Cortana), אוניברסיטת ת"א (תשומת לב וקשב בלמידה יעילה), אוניברסיטת קולומביה (מודלים הסתברותיים והתנהגות המשתמש) ואוניברסיטת בר אילן (על מודל להצגה טובה יותר של מילה). לצד אלה היו הדגמות קצרות של 4 פוסטרים.
 
בסיום האירוע התכבדו המשתתפים בהרמת כוסית משקה, שרקחה עבורם אפליקציה ייחודית של 'שף ווטסון'. מאחורי כוסית המשקה (שטעמה לחיכי – המתכון בתצלום משמאל, לחיצה על התצלום מגדילה אותו), עמדה עבודה מדעית, שהציבו החוקרים לווטסון: האם מחשב יכול להיות גם יצירתי?

לצורך זה סרק הווטסון אלפי מתכונים לקוקטיילים, למד את מרכיבי המזון, טעמים והעדפות והמציא מתכון חדש (מבוסס על שמפניה, לימון, תפוזים, תפוחים, ג'ינג'ר ועוד). לחיים!
 
סיכום
אין ספק, שאחד האתגרים הגדולים הניצבים כיום בפני המדע הוא היכולת לקדם ולפתח את המחשוב הקוגניטיבי עד כדי פיתוח ושכלול מחשבים, שיש להם יכולות מובנות לחקות חשיבה אנושית, לרבות הבנה מעמיקה של טקסטים מורכבים ושיח בשפת אנוש, שמתאפיינים בריבוי רבדים ודקויות ומשמעויות חבויות, ואף עד כדי הצגת מחשבים בעלי יכולת יצירתית כשל אדם.

בתמונה: מימין לשמאל: רוב היי, סגן נשיא והמוביל הטכנולוגי של קבוצת ווטסון, IBM Fellow; ד"ר איה סופר, דירקטורית עולמית ביבמ בתחום הביג דאטה ואנליטיקה קוגניטיבית; עודד כהן, מנהל מעבדת המחקר של IBM בחיפה, דוד קונופניקי, מנהל קבוצת אחזור מידע במעבדת המחקר בחיפה שהנחה את המפגש.