כך עולה מפאנל שהתקיים במסגרת מפגש הסיליקון קלאב שכותרתו: הבינה המלאכותית כגיים צ'נג'ר בתעשיות השונות
המפגש הרבעוני של הסיליקון קלאב נערך בסוף ספטמבר 2023 ועסק ב"בינה המלאכותית כגיים צ'נג'ר בתעשיות שונות". במסגרת הארוע התקיים פנל בהנחיית שלמה גרדמן, יו"ר המועדון ובהשתתפות פרופ' דוד מנדלוביץ', סגן נשיא חברת סמסונג , ארז צור, מנכ"ל QualiSense ואיתי יוגב , מנכ"ל פעילות בינה מלאכותית לתחום ה-IT באינטל העולמית.
בתחילת הפאנל שאל המנחה, שלמה גרדמן את משתתפי הפאנל: "כולם מדברים על בינה מלאכותית. האם אנחנו נמצאים ברגע מכונן מבחינה טכנולוגית כמו שהיה בעת המצאת האינטרנט או אולי אפילו יותר? "
פרופ' מנדלוביץ': כתחום אני חושב שהוא מכונן כמו המצאת האינטרנט. אבל הרגע כבר היה לפני כמה שנים. בינה מלאכותית הופיע כבר כנספח בעבודת הדוקטורט שלי לפני 35 שנה, נספח שנגנז בגין חוסר היתכנות חישובית. מובילאיי קמה לפני כמעט 20 שנה והיא חברת AI. לכן אני חושב שמדובר בתחום מרכזי שחדר לחיים שלנו בשני העשורים האחרונים. טוב יהיה להסתכל קדימה ולהבין לאן הולך כל הסיפור הזה.
האם בינה מלאכותית תספק את ההבטחה להשפיע על כל תחום בחיינו כמו למשל תסייע לרפא מחלות שהיום הן חשוכות מרפא?
פרופ' מנדלוביץ' "התשובה חיובית ומתקשרת לשאלה הקודמת. התקופה הזו מצטיינת בחדירת AI לתחומים רבים. כל תחום שבינת האדם שלטה בו הוא מועמד מצויין להיכבש ע"י AI"
שאלה לארז צור, מנכ"ל חב' QualiSense. חברתך עוסקת באבטחת איכות ייצור בעזרת בינה מלאכותית. אשמח אם תפרט כיצד אתם עושים את זה?
צור: "חברת QualiSense מפתחת תוכנה ייחודית הנמצאת בקטגוריית Augmented AI שבה ישנה העברת ידע אנושי למודל בינה מלאכותית. הידע של האדם, במקרה שלנו, מנהל אבטחת האיכות, מתייחס לחלק אותו המערכת בודקת בצורה אוטומטית לאחר תהליך הייצור. "
"יצרנו תהליך ייחודי של העברת ידע בדומה לדרך שבה מלמדים בן אדם. באמצעות התהליך, נבנה מודל בינה מלאכותית שתואם את צרכי המפעל והלקוח הסופי לגבי החלק הנבדק כגון, סוגי פגמים שיש להתריע לגבם, בנוסף גודל פגם מינימלי, מיקום הפגם במוצר וכמובן ישנה יכולת להגדיר אזורי עניין שונים ולכל אזור עניין ישנה אפשרות להגדיר את ההגדרות שלו. לאחר ההגדרות הראשוניות, המערכת עוברת על תמונות לא ממוינות בצורה אוטומטית ומעבירה למפעיל רק את אלו שהמערכת חושדת שהם פגמים. לאחר משוב מצד המתקין, המערכת משפרת את ההבנה שלה לגבי החלק ומדייקת את תפיסת החלק ה"טוב" והחלק ה"לא טוב".
"המערכת מתייגת את התמונות בצורה אוטומטית דבר שיוצר חסכון זמן אדיר עד פי 80 חסכון ובונה מודל AI על פי המשוב שניתן והתמונות שמויינו ותוייגו בצורה אוטומטית. בזמן שהמערכת רצה בייצור, כל חלק מצולם על ידי מספר מצלמות, בממוצע 6-8 מצלמות בו זמנית וכל תמונה נבדקת בצורה אוטומטית ע"י מודל בינה מלאכותי שמייצר תוצאה בקצב על אנושי. המערכת מזהה בעיית איכות ב 100 מאיות השניה ומאותתת בצורה מיידית לקו הייצור שחלק מסויים תקול. חלק תקול מוזז מהקו והמערכת שומרת את כל התמונות על מנת לשפר את יכולת הזיהוי ובנוסף לטובת מעקב שהלקוחות עושים."
אתם פועלים בתחום היצור שהוא תחום עתיר כח אדם. האם מערכות מבוססות בינה מלאכותית (כמו שלכם ואחרות) שרובן פועלות בצורה אוטונומית לא מייתרות עובדים רבים בקווי היצור?האם אין חשש לעובדים לקלוט מערכות שכאלה?
קווי היצור עוברים תהליכי אוטומציה כל הזמן על מנת להעלות את קצב הייצור ואיכות הייצור. תהליך זה הוא בלתי הפיך והוא צורך קיומי של המפעלים להישאר תחרותיים הן במחירים והן באיכות המוצרים אותם הם מספקים ללקוחות שלהם. עלות של חלק תקול שמגיע ללקוח הסופי יכולה להיות הרסנית למפעל, מעבר לקנסות, ריקול של סדרה, תקלה יכולה לגרום לאסון בטיחותי ואף לאובדן חיי אדם בתעשיות בו אנו פועלים. חלק מתהליך זה הינו מעבר לבדיקה בזמן אמת על ידי מערכות אוטומטיות מבוססות מחשב , תהליך זה לא התחיל היום, אלא כבר לפני עשרות שנים, מערכות בינה מלאכותית פשוט מאפשרות להעלות את הרמה ולהציע יכולות שעד כה היו בדיוניות. היום עובדי קו שמלאכתם לבדוק חלקים בצורה ידנית, ככל שניתן יחלפו במערכות אוטומטיות לא רק לטובת חיסכון בעלויות את בגלל רמה גבוהה בדיקה יותר של מערכות אלו. לדוגמא, זה ידוע בתעשייה שבודק אנושי טועה ב 12-15% מהבדיקות שהוא עורך, וסטטיסטיקה מראה שרוב הטעויות קורות על פי רוב לפני הפסקות או לקראת סוף המשמרת, בגלל זה מצליבים בין בודקים וישנה בקרה כפולה או יותר ככל שינה רגישות לתקלה. מערכות אוטומטיות יורדות מ 1% והן לא מתעייפות, לא רעבות ולא צריכות הפסקה במהלך היום.
יחד עם זה, ישנה דרישה חדשה לאנשי קו ייצור בעלי יכולות חדשות, כאלו שיוכלו לעבוד בצד מערכות אוטומטיות, להתקין אותם, לטפל בהם בזמן תקלה, אלו עובדים במפעלים היום מחפשים ואלו הם העתיד בתעשייה. אנחנו רואים שככל שישנה עליה במערכות אוט' לא בהכרח ישנה ירידה בכמות האנשים שעובדים בקו, אלא מיומנויות של אותם עובדים.
השאלה הבאה הופנתה לפרופ' מנדלוביץ': אחד התחומים המרתקים בשימוש יכולות בינה מלאכותית הוא החיבור עם מערכות אלקטרואופטיות מתקדמות. אשמח אם תוכל לשתף אותנו בישומים חדישים בתחום?
"בתחום המערכות האלקטרואופטיות אנו מוצאים בינה מלאכותית בשלושה מישורים: 1. תכנון מערכות מבוסס AI שמתחיל להתפתח רק לאחרונה. 2. שיפור איכות התמונה והחישה שנחקר כבר כמה שנים 3. הבנת תמונה כלומר להבין מה המכונה רואה. זה התחום הותיק ביותר אך גם הרחב ביותר. רוב הפעילות היא בתחום זה. הגביע הקדוש הוא לתכנן רשת שתשלב את שלושת המישורים. ואז נשיג מערכות פשוטות, זולות וקטנות המסוגלות להפיק ביצועים של מערכות יקרות ויפיקו תובנות שנדרשת להם היום תובנת הן אנוש. למשל קריאת רגשות ומחשבות, איבחון מחלות, ראיה מבעד לערפל ואפילו מצלמה נטולת עדשה."
השימוש בחיישנים אלקטרואופטים נפוץ היום גם לשימושים רפואים. מהם לדעתך הישומים המרתקים ביותר בתחום הרפואה?
"הרשימה אינסופית ולכן בחרתי בשני יישומים מרכזיים: 1. הסתכלות מבעד לרקמה בעור תוך התגברות על הפיזורים. 2. ניטור שוטף של פרמטרים בגוף לזיהוי מגמות חשודות. למשל מצלמה במסך המחשב שתדע לזהות מצבים בריאותיים בעייתיים."
איתי יוגב מאינטל התייחס ליישום בינה מלאכותית בענקית השבבים: "רק בשנה שעברה, ב-2022, הבאנו לאינטל ערך של חיסכון בעלויות והגדלת מכירות של 1.4 מיליארד דולר, על ידי יישום פתרונות AI בתהליכים מרכזיים כמו פיתוח שבבים, ייצור, מכירות ועוד. היחידה שלנו מונה כ-250 עובדים, רובם בישראל והשאר בארה"ב, הודו וקוסטה ריקה."
מהי לדעתך ההשפעה המשמעותית ביותר של הבינה המלאכותית על התעשייה?
יוגב: "בעיניי, העוצמה של הבינה המלאכותית היא שהיא רלוונטית לכל תחום ומסוגלת לשפר כמעט כל תהליך. ביסודה, היא נותנת פתרונות ויכולת אופטימיזציה לתהליכים קיימים. וכעת אנחנו רואים שהיא מסוגלת גם לבצע משימות שדורשות שיקול דעת ויכולות ניתוח של בני אדם."
"לכן, היכולת לשלב AI בפעילות העסקית הופכת למקור משמעותי ביותר ליתרון תחרותי. מי שיידע להפיק מזה תועלת טובה יותר, בין אם בתחרות או בסגירת פערים, יוביל את הענף. זאת הבסיס לתחרותיות בעשורים הקרובים, וזה רק ילך ויגבר."
"בעולם של שבבים, ל-AI יש השפעה קריטית על הזמן והאיכות של פיתוח השבבים. היא מאפשרת לנו לקצר משמעותית את הזמן לפיתוח שבב חדש, שלוקח שנים. כמו כן, היא מסייעת לשפר את ביצועי השבב ויעילות האנרגיה שלו. גם מבחינת איכות, ל-AI יש ערך עצום – אנחנו יכולים למצוא המון באגים כבר בשלב התכנון המוקדם."
מה לגבי הסיכונים בבינה מלאכותית? האם יש באמת סכנה להשתלטות הבינה המלאכותית על מערכות או שימוש לרעה בבינה מלאכותית ליצור סמים, או וירוסים? האם נחוצה יותר רגולציה כדי למנוע סיכונים שכאלה
פרופ' מנדלוביץ': "העולם כבר נמצא במרוץ המקובל של טכנולוגיה מתפתחת וגורמים עוינים שמנסים לשבש באמצעותה. ראו מקרה האנטי-וירוס – הסיפור חוזר על עצמו ב- AI. אני לא בטוח שרגולציה תעזור כיוון שיש היום מדינות שבהם הרגולציה תומכת שימוש לרעה. גם הטכנולוגיה יודעת להיות סוג של רגולטור וזה מה שיקרה לדעתי. אוכל לתת הדגמה מעניינת מעולמות אחרים – מחזה שכתב אלתרמן שנקרא משפט פיתגורס. במחזה מכונה אנושית החליפה מחלקה שלמה והפעילו אותה מנהל, מהנדס, מזכירה ומפעיל. בצוות היה רצח ולא הצליחו לפענח אותו. המכונה הסיקה ב- AI מי הרוצח ואמרה למנהל בתקווה שהוא יטפל בכך. המנהל לא רצה לפתוח את הנושא והסביר למכונה שזה כבר לא חשוב. המכונה התעקשה בטענה שמוסרית חייבים להעניש את הרוצח. סוף דבר המנהל ניפץ את המכונה. כיוון שהמחזה לא הצליח – הימים היו ימי 1984 והאח הגדול ומכונות נחשבו לרעות כתב אלתרמן מאמר הסבר שנקרא "בין ספרה לסיפור" ושם טען שמכונות תמיד יהיו יותר מוסריות מבני אדם. כל זה קרה ב- 1965 וכמה שזה רלבנטי היום!"
האם אתם אופטימיים בנוגע לעתיד הבינה המלאכותית?
פרופ' מנדלוביץ': "אני אופטימי בקשר לכל דבר. כזה אני. וברצינות ה- AI מחוייב המציאות. באירוע של לידה נגזר גם אירוע של קץ. ולכן גם בהולדת ה- AI יש גם פנים פחות יפים אך בסיכום כולל לתחום תועלות שרבות לאין שיעור מהאיומים."
ארז צור: "כמובן, מערכות מבוססות בינה מלאכותית מאפשרות להעלות את האיכות הייצור, לחסוך בעלויות, ובסופו של יום זה עשוי לחזור אלינו הצרכנים במחירים תחרותיים יותר. בינה מלאכותית אינה איום אלא כלי שמאפשר לעשות פעולות שעד כה היה נראה שהם דמיוניות. זיהוי תקלות ביישומים מורכבים ביותר, הבנה של תהליכים, יכולת לימוד אוטונומית זאת בברכה לתעשייה שמשוועת לטכנולוגיות מתקדמות. היום אנחנו מדברים לא רק על זיהוי פגמים, אלא על ניטור בעזרת בינה מלאכותית שמאפשר למנוע את הפגמים על ידי מעקב אחרי דפוסי יצור, שוני במערכת, צליל, רעידה, או כל נתון אחר שאפשר לקבל."
