כמה שהדבר נראה אולי סתמי, המצאת מתכונים היא אחד הדברים המרתקים והקשים שמבצע המוח האנושי. אם זלזלתם בשף ההוא מהטלוויזיה או בחבר-טבח היצירתי שלכם, אז כדאי שתבינו שהמצאת מתכון היא פעולה מורכבת מאד. רק כדי שנדע - בניגוד ליצירה אמנותית שניתן ליהנות ממנה או להעריך אותה, גם אם היא מאד לא נעימה לנו, המתכון הלא-טעים יישפט אצלנו לחומרה בכל מקרה...

"ווטסון" מחשב העל של חברת IBM הוא מחשב חכם מאד, שזכה לפרסום עולמי לאחר שניצח מתחרים אנושיים בשעשועון ידע בטלוויזיה. אבל האם הוא יכול גם להיות יצירתי? - אם פעם יצירתיות נחשבה לתכונה של בני-אנוש ול"מותר האדם", הרי שההנחה הרווחת כיום בקרב מדעני המחשב היא שיצירתיות תושג בסופו של דבר בתוכנות ובמחשבים המתקדמים שמפותחים ויפותחו בעתיד, מחשבי-על שמצוידים בבינה מלאכותית.

אנשי חברת IBM התמקדו לאחרונה בתחום שהם מכנים "הבישול הקוגניטיבי". מרב המאמצים שלהם התרכז ביכולת לגרום לווטסון להמציא מתכונים טעימים. במסגרת הלימוד שווטסון יודע לבצע, הוא סרק מגוון עצום של מתכונים ורכיבי מזון שונים, ממטבחים רבים מכל קצוות תבל. ידע זה הצטרף לידע מדעי רב בתחום הכימיה, תורת המזון, פיזיולוגיה של בלוטות הטעם והעדפות אנושיות של טעמים.

בשלב הבא החל ווטסון להמציא מנות מקוריות משלו. אחרי זה יצא ספר מתכונים עם 65 מתכונים שהמציא ושנוסו בהצלחה על ידי שפים.

בכל מקרה, כל הפיתוח של מה שכבר זכה לשם "בישול קוגניטיבי" הוא ניסיון מרתק ליישם את הלמידה החישובית בתחום שבו היא מודגמת היטב ולהוציא מהמחשב יצירתיות, תכונה שעד ימינו הייתה שמורה רק לבני-אדם. דרך תחום שמוכר לכל אחד מאיתנו, מטבח ואוכל טוב, מוכיחים בחברת יבמ שגם בשלל תחומים אחרים ווטסון יאפשר הישגים מדהימים לא פחות ואולי אף הרבה יותר.


הנה אוטובוס שמחלק מנות שהמציא ווטסון ומתעניין בתגובות הציבור הרחב:

http://youtu.be/yrfMcNE0y9s


ווטסון ממציא שלל מתכונים חדשים:

https://youtu.be/CciMiJJrCd8


אם זה כך אז אין פלא שכבר פותח שף רובוטי דוגמת זה:

https://youtu.be/SNy6fEuPWbc


וגם בארץ - הנה תחרות בין שפית לצ'אט GPT (עברית):

https://youtu.be/8oxHS5qemAE?long=yes

מחשב העל "ווטסון" (Watson) פותח על ידי חברת IBM והוא מחשב קוגניטיבי, כמעט המחשב החושב שדורות של מדעני מחשב דיברו על בואו, אי-שם בעתיד.

ווטסון נחשב היום המחשב החכם בעולם והחליף את "כחול עמוק", שגם הוא פותח על ידי אותה החברה וזכה להישג היסטורי וחסר תקדים, כשניצח בעבר את אלוף העולם בשחמט.

גם ווטסון, שנקרא על שם תומאס ווטסון, מייסד IBM, זכה להכרה בינלאומית. זה היה כשהיה הראשון שניצח בני אדם בשעשועון טריוויה בטלוויזיה. ווטסון השתתף אז בתוכנית הטלוויזיה הוותיקה בארה"ב, "ג'פרדי" ("מלך הטריוויה"). במהלך התכנית הוא הראה ידע עצום ושלט גם בטקטיקה של משחקי הטלוויזיה מסוג זה.

הניצחון של המחשב בנוק אאוט על פני המוח האנושי היה מהפכני בכל קנה מידה, במיוחד בזכות העובדה שווטסון לא היה מחובר לאינטרנט ולמנועי חיפוש דוגמת "גוגל", אלא רק מצויד במידע של אנציקלופדיות, מילונים, מאגרי חדשות, יצירות ספרות ושירה וכדומה.

ווטסון היווה ממש מהפכה, ביכולתו לחבר יכולות מתקדמות בחיפוש מידע מהיר ויעיל עם אינטליגנציה מלאכותית מהסוג הדרוש למכונה כזו. טכנולוגיות מתקדמות של למידה ממוחשבת, עיבוד שפה, זיהוי קול אנושי ומגוון שיטות לאיחזור מידע (שליפה מהירה ממאגרים עצומים), היקנו לו את היכולת לתפקד באופן חסר תקדים בתחום המחשוב.


הנה סרטון על מחשב-העל ווטסון ואיך יבמ יצרה אותו:

https://youtu.be/U6rvaWaiZNg


כך הוא מאפשר פיתות אפליקציה:

https://youtu.be/mqQWHbyopSQ


היסטוריה - לראשונה ווטסון מנצח בני אדם בשעשועון הידע הטלוויזיוני:

https://youtu.be/WFR3lOm_xhE


כיום הוא כלי מרכזי בניסיונות למצוא תרופה לסרטן:

https://youtu.be/HkEOJnn_zlg


לפיתוחי IOT, אינטרנט של הדברים:

https://youtu.be/E0vv5uJVDIk


כאן ווטסון לומד לבשל:

https://youtu.be/yrfMcNE0y9s


והוא פתוח לשימוש של סטארטאפים ומפתחים הזקוקים לכוח המחשוב המטורף שלו:

https://youtu.be/RBF4hhgAJJc


ומסביבו יש כנסים מרתקים גם בארץ (עברית):

https://youtu.be/M_q5z6VXRzI

למידת מכונה היא תחום שנחקר כבר עשרות שנים. בשנים האחרונות הוא הולך ומתפתח לכיוון של למידה עמוקה. מערכת הלמידה העמוקה הגדולה והמתקדמת בעולם כיום היא ה-Google Brain. זהו אחד מפרויקטי הבינה המלאכותית הגדולים בעולם. הפרויקט מנסה לפתח מוח ממוחשב מ-16,000 ליבות מחשבים ותוכנת מחשב שלומדת מתוך דוגמאות ומסיקה מסקנות בעצמה, תוך כדי התמודדות עם בעיות מורכבות במיוחד. משאבי המחשב שמוקדשים לפיתוח זה הם עצומים וכך גם התקציבים שחברת הענק משקיעה במחקר והפיתוח, כולל גיוס האנשים המתקדמים בעולם בתחום זה ושל המדען והעתידן הגאון ריי קורצווייל, שהסכים לעמוד בראש הפרויקט.

אבל למה גוגל צריכה מערכת למידה עמוקה? - היות ופיתוח של רשתות מחשב מבוססות נוירונים עולה המון כסף, חברת גוגל בעלת המיליארדים היא מהיחידות בעולם שיכולות להקצות משאבים לנושא. לרשת שמאפשרת את הלמידה של המחשב העמוק מוקצים עוד ועוד מחשבים. רק כך ניתן לדמות את אופן הפעולה של המוח האנושי.

וזה עוד כלום. ברצונם להגיע למאה טריליון קישורים בין נוירונים במחשב העל של גוגל, מגייסת החברה את מיטב חידושי הטכנולוגיה שיוצאים לשוק, כולל מעבדים מקביליים ומהירים ביותר, כרטיסי מסך גרפיים המכונים "GPU" ושפותחו עבור תעשיית המשחקים, ועד רכיבי מחשוב קוונטי. גוגל כה רצינית בשאיפות שלה בתחום זה, שהיא רוכשת חברות קטנות שעוסקות בתחום וכך קונה הן את הטכנולוגיות והידע שהן צברו והן את כוח האדם המעולה שלהן.


המלצה:
======
בתגית "למידה עמוקה" תוכלו לקרוא על עולם הבינה המלאכותית, המתבססת על רשת נוירונים כמו זו שבונה גוגל. שווה לקרוא גם בתגית "רשתות נוירונים".


הנה למידת המכונה:

https://youtu.be/59bMh59JQDo


כך מתבצעים פרויקטי הבינה המלאכותית הגדולים של גוגל ומתחרותיה:

https://youtu.be/gB_-LabED68


כך מסייעים מוחות טכנולוגיים עם למידה עמוקה לעולם להתקדם:

https://youtu.be/Dy0hJWltsyE


סרטון עם מתיחה שבה גוגל הולכים להחליף את המוח האנושי:

https://youtu.be/fV52J7_7gss


ופרוייקט הגוגל בוקס והבעיות שהוא עורר:

https://youtu.be/5_EyoyHLnLI

רשתות סמנטיות (Semantic networks) הן שיטה להכנת מפות מידע, שבה מסומנים ומוגדרים הקשרים בין המושגים השונים. רשת סמנטית מיועדת למיפוי לפי משמעות ועל פי הקשרים בין מרכיבים שונים בה (מיפוי סמנטי). שימוש ברשת מושגית מתקדמת שכזו יכול לסייע בתהליכי חשיבה, סיעור מוחין וקבלת החלטות.

המידע ברשת סמנטית מאורגן לפי מושגים שמיוצגים במילה או במשפט ומקושרים למושג מרכזי. נכנה את המושגים "צמתים". בין כל צומת לאחרות יש קשרים, שהם בעצם קשרים אל המושגים הקרובים אליה משמעותית. רשת כזו ניתן לבנות לדוגמה סביב המושג המרכזי "אריה". קשרים יחברו בינו לבין מושגים קרובים כמו: טורפים, יונקים, חתולים גדולים, חיות פרא, אוכל בשר, אפריקה וכדומה. לכל קשר יהיה את התפקיד והמשמעות שלו וצבעים שונים יכולים לבטא את סוג הקשר בין מושגים.

שרטוט רשתות סמנטיות מאפשר תהליך למידה. זה קורה בשילוב שאנו עושים בין הדברים הידועים לנו בטרם הלמידה, לבין הדברים שנלמד תוך כדי השילוב של ידע חדש ברשת הסמנטית. קשרים שלא נדע להסביר את טיבם ומושגים ללא קשרים ביניהם יצביעו על מה שדורש למידה נוספת ומעמיקה יותר. בהנחה שחקר ולמידה כאלו אכן יבוצעו ויקרו, ההבנה של המושגים והקשרים שביניהם היא הלמידה.

בשנים האחרונות הפך נושא הרשת הסמנטית לתחום חם גם בעולם הטכנולוגיה. זאת לאחר שהסתבר שרשת כזו יכולה להוות בסיס למערכות בינה מלאכותית ולשיפור רשת האינטנרט ומנועי החיפוש. המחקר המדעי בעולם עוסק לא מעט במיפוי סמנטי לצורכי המיחשוב ובמקביל התפתח חזון הווב הסמנטי, שמציג רשת עתידית, מבוססת משמעות ובעלת יכולות רבות לשיפור האינטרנט (קראו עליה באאוריקה בתגית "ווב סמנטי").


משימת התנסות
===========
הכינו רשת סמנטית על המושג "מחשב", בכתיבת המושג, המושגים הקרובים והמושגים שנובעים מהם ויצירת הקשרים ביניהם על גבי נייר.


הנה הרשת הסמנטית:

https://youtu.be/3wMfKTkYemY