הנוף בסוואנה שלי

התראת חפירה (יש תקציר בהתחלה).

***

העולם הגיע לנקודה סינגולרית (נקודת אי רציפות). הוא עומד להשתנות בטווח הזמן הקרוב מאד (5-8 שנים), ללא הכר. מה זה אומר?

בעוד כחמש שנים, קרוב למיליון איש במדינת ישראל ימצאו, שהמקצוע שבו עבדו, כמעט לא קיים יותר.

להרבה אנשים זה נשמע חסר יסוד עד כדי מופרך. בגדר מדע בדיוני. הריני להבהיר לכם, שזו עובדה, זה כאן וזה עומד לקרות כל כך מהר, שבגדר לא ייאמן בכלל.

מי שלא ייערך למהפכה הזו, ימצא את עצמו בלי תעסוקה ואבוד. מהר מאד, כבר אמרתי?

***

אנסה לנמק בקצרה.

קרוב לעשר חברות בעולם עומדות להכנס לייצור המוני של מכוניות אוטונומיות, שעושות שימוש בטכנולוגיה של מכונה לומדת.

אני מעריך שבערך עוד חמש שנים בלבד, המכוניות האוטונומית יהיו נפוצות מאד בעולם המודרני. מה שיגרום לרוב אלה שמקצועם קשור בנהיגה, לאבד את עבודתם.

המכונית האוטונומית, מורידה את כמות התאונות לכ 5% מהמציאות כיום. היות ומספר תאונות הדרכים יפחת באופן כה משמעותי, כך, שגם הרבה מאד פחחי רכב יאבדו את מקור פרנסתם.

התחילה כבר מגמה בסופרמרקטים, קופות בשרות עצמי, כך שלא יהיה צורך בקופאיות. בעוד כחמש שנים גם הקופאיות יאבדו את מקור פרנסתם.

אלו היו רק שתי דוגמאות איזוטריות שכבר כולנו שמנו לב, שהן כבר תופסות תאוצה. תחומי המחקר, שעליהם עובדים היום, עצומה באופן בלתי נתפס.

תעשו חישוב ותראו שרק מהדוגמאות שנתתי, כבר קרוב למאות אלפי אנשים עומדים למצוא את עצמם, שהמקצוע שבו עבדו פשוט נעלם מהעולם.

צרפו לכך תחומים נוספים ובקלות נגיע קרוב למיליון איש.

מצרף לינק לסרטון מעולה שהכינה מיקי יחימוביץ בפרק האחרון בתכנית שלה המערכת. לדעתי חובה לראות. תקדישו שעה מהחיים שלכם, למענכם. לפרק המדובר בתכנית המערכת.

אתם כבר מתכוננים לעולם החדש הזה? אני ממליץ שתתחילו ועכשיו.

***

אנסה להסביר באופן קצת יותר מעמיק, לאלה שנוטים להעמיק בפרטים.

לפני כשנה, יצאה ספרייה חדשה, פרי הפיתוח של גוגל: TensorFlow (להלן TF), מעט לאחר מכן, הצרפה עוד אחת: Keras.

הספריות עוסקות בנושא של מכונות לומדות (Machine Learning). אגב, זה התחום שאני עוסק בו בעבודה.

הספריות שייכות לדוקטורינה חדשה, בה מחקים את האופן שבו האדם חושב, שהוא: רשת נוירונים. הספריות בונות רשת נוירונים. בשלב הראשון, מלמדים את המכונה (Training) בדיוק באותו אופן, שבו בני אדם לומדים.

ניקח לדוגמא, לימוד לזיהוי תיקים. נותנים למכונה, 100 אלף תמונות שונות שבהן נראה איש עם תיק, ארנק, מזוודה או אפילו עגלה עם מזוודות. נותנים לה גם 500 אלף תמונות שבהם לאדם אין תיק. בשלב הלימוד, המכונה מכיילת את משקלות הנוירונים שלה.

בתום שלב הלימוד הזה, ה"מכונה", יודעת לזהות האם לאדם יש תיק. הדוגמא שלקחתי, היא דוגמא פשוטה מאד, אך אני רוצה לציין, שבאותו אופן, ניתן ללמד מכונה לעשות דברים הרבה יותר מורכבים כמו למשל: לזהות בסרט ווידאו, היכן יש אנשים בתמונה, מכוניות אחרות ואפילו לשערך את המרחק והכיוון היחסי שלהם.

כמובן שזה לא הכיוון היחידי שאליו מכוונים פיתוחים בימים אלו.

מפתחים היום מכונות שיודעות לקחת מידע עצום, לנתח אותו ולהפיק ממנו מסקנות ברמה מאד גבוהה.

לדוגמא: עיבוד תמונה. כבר היום, יודעים השרתים של גוגל ופייסבוק, למצוא בכל האלבום שלכם ובתמונות השמורות אצלם, ולזהות בכל התמונות היכן נמצא האדם הזה ולהצביע עליו. מספיק ששמתם שתיים שלוש תמונות פרופיל והשרתים החרוצים הללו יודעים להצביע על כל המקומות בהם התמונה שלכם מופיעה.

בחברות מובילות, כבר מוטמעת טכנולגיה, שמאפשרת לזהות מבני משפטים נפוצים והיא "מציעה" לכותב המשכים נפוצים למשפט שאותו אתה כותב, גם אחרי המילה השישית שביעית במשפט.

עתידנים ידועים מנבאים, שב- 2025, התבונה של המכונות הלומדות, תעבור את תבונת האדם (למשל קורצווילד).

מנבאים גם שתוחלת החיים של האדם תהייה בעוד כ- 15-20 שנה כ- 800 שנים.

יש עוד דוגמאות רבות ומגוונות, אך לא אפרטן כאן.

***

Machine Learning, Computer Vision, Data Science, Big Data.

כל אלה כאן ועכשיו והם משנים את העולם, לדבר אחר לגמרי ממה, שאנחנו מכירים היום.

חמש שנים מהיום זה לא הרבה זמן בכלל.