מיכאל כגן, סמנכ"ל הטכנולוגיות של אנבידיה, אמר בשבוע ה־AI באוניברסיטת תל אביב שישראל נמצאת בחזית הבינה המלאכותית מבחינת יכולות טכנולוגיות, והצביע על אבטחת AI, שבבים ותשתיות מחשוב כתחומים שבהם היא יכולה להוביל
"ישראל היא אחת משלוש המדינות שנמצאות בחזית הבינה המלאכותית בעולם: ארה"ב, סין וישראל. לא מבחינת מספר האנשים, אלא מבחינת היכולות הטכנולוגיות", אמר מיכאל כגן, סמנכ"ל הטכנולוגיות (CTO) של אנבידיה. הדברים נאמרו בשיחה עם ד"ר אסף הורוביץ, סמנכ"ל בינה מלאכותית ברשות החדשנות, במסגרת שבוע הסייבר וה־AI באוניברסיטת תל אביב.
השכבות שבהן ישראל חזקה
כגן תיאר את תעשיית הבינה המלאכותית כמבנה של שכבות: אנרגיה ושבבים, תשתיות מחשוב ומרכזי נתונים, מודלים ויישומים. לדבריו, לישראל יש כבר יכולות משמעותיות בשכבות החומרה והתשתית. הוא הזכיר את חברות תכנון השבבים הישראליות, את תרומת צוותי הפיתוח של אנבידיה בישראל לטכנולוגיות החברה, ואת היכולות המקומיות בקישוריות אופטית ובסיבים, המשמשות במערכות המחשוב המתקדמות של אנבידיה.
לגבי מודלי היסוד, אמר כגן שפיתוח מודלים מתקדמים מחייב השקעה מקבילה בתשתיות ובמשיכת כוח אדם מיומן. עם זאת, לדבריו, היישומים הם החלק החשוב ביותר בשרשרת הערך, כי הם מספקים את השירותים שעליהם משלמים הלקוחות. תחום נוסף שבו ישראל יכולה לבלוט, לדבריו, הוא אבטחת מערכות AI ובטיחותן.
בטיחות כחלק מהפיתוח
כגן אמר שחלק ניכר ממשאבי הפיתוח של אנבידיה מוקדש לאימות ולבדיקות, כדי לוודא שהמוצרים עושים את מה שהובטח ושאפשר להשתמש בהם בבטחה. "כל מי שמספק מוצרים מבוססי AI או תשתיות להפעלת AI אחראי לוודא שהדברים נעשים באופן בטוח", אמר. לדבריו, גם כשמערכות AI פועלות מהר ובהיקפים גדולים, העקרונות לא משתנים: להגדיר כללים, להציב מנגנוני הגנה, לנטר ולאכוף.
שלוש שכבות מחשוב לרובוט
בהתייחסו ל־AI פיזי, הסביר כגן שאימון רובוטים ומערכות אוטונומיות נשען על שלוש שכבות מחשוב: הראשונה לאימון מודל היסוד, השנייה להקניית חוקי הפיזיקה למודל באמצעות סימולציות, והשלישית היא המחשוב שבתוך הרובוט עצמו, המאפשר לו לפעול ולקבל החלטות. לדבריו, שעת אימון בסימולציה יכולה להחליף שעות רבות של ניסיון בעולם הפיזי, אך מנגנוני ההגנה צריכים להיות גם במערכת הפיזית. "אף אחד לא בונה מכונית בלי בלמים ומוכר אותה ללא בלמים", אמר.
יעילות אנרגטית כאתגר הבא
כשנשאל מה עשוי להיות ה־Moonshot הבא של הבינה המלאכותית, הצביע כגן על שני כיוונים: שיפור דרמטי ביעילות האנרגטית של מערכות המחשוב, ודרכים חדשות לתקשורת ולשיתוף פעולה בין בני אדם באמצעות AI. כגן גם קרא למערכת החינוך ללמד תלמידים להשתמש ב־AI במקום להעניש אותם על כך, והשווה זאת לשימוש במחשבון.
מקור: הודעת שבוע הסייבר וה־AI באוניברסיטת תל אביב לתקשורת
