Deep Learningאופנה או מפנה?

קורס ראשון מסוגו בפקולטה, על מציאות מדומה ותכנות בתלת ממד עמ' 7

פרופ' דן שכטמן חושב שיזמות היא מקצוע שחייבים ללמוד עמ' 12

מה עושים עם המחסור במהנדסים? עמ' 18

גם מי שזילזלו עד לא מזמן במודל ה"למידה העמוקה" מתלהבים היום

מהאפשרויות הגלומות בו עמ' 24

הפקולטה למדעי המחשבהטכניון - מכון טכנולוגי לישראל

>HOMEPAGE2017 16, פברואר מגזין הפקולטה למדעי המחשב, הטכניון | גיליון מס'

HOMEPAGECYBER SOLUTIONS > פברואר 22017

3 HOMEPAGE < 2017 פברואר

אקטואליה6 חדשות הפקולטה: האירועים, הפרויקטים, הטקסים, הפרסים

תוכן העניינים

דבר הדיקן

דעת יחידפרופ' רון קימל על קניין רוחני והנוסחה המצליחה של סטנפורד

ראש בראש

פרופ' דן שכטמן מאמין שיזמות טכנולוגית היא כלי הכרחי בידיו של כל בוגר מדעי המחשב; פרופ' אלי בן ששון, לעומתו, סבור

שמה שאינו בתחומי הליבה אינו צריך להיחשב לקורס חובה

חדש בפקולטהעם פרופ' יובל פילמוס

מעבדת מחקרעם פרופ' גיל ברקת

תמונת מחזור

חידות ומצטיינים

טורים ומדורים5

10

12

14 16 32 34

לעצור את הנסיגההממשלה, התעשייה והאקדמיה פועלות יחד כדי למלא

מחדש את המחסור במהנדסים ולשמר את עליונותה הטכנולוגית של ישראל

ענת גלאור

למחשב יש מוחטכניקה חדשה-ישנה המבוססת על רשתות עצבים

מלאכותיות מסעירה את עולם המדע ומביאה את הבינה המלאכותית להישגים חסרי תקדים

ד"ר רועי צזנה

כתבות 18

24

ראש בראש עמ' 12

כשקטר ההייטק דוהר קדימה, צריך לדאוג גם לקרונות עמ' 18

HOMEPAGE > פברואר 42017

Calling the Innovators

The Passionate

The Problem-Solvers

THE FUTURE IS CALLING!-KLA Tencor

MACHINELEARNING

ALGORITHMS

PHYSICS

למחצה. המוליכים תעשיית של המניע הכוח ישראל, ל- להצטרף הזמן זה

חיים: קורות academic@kla-tencor.comלהעברת

OPTICS

SOFTWARE

ROBOTICS

מערכת מגזין הפקולטה למדעי המחשב, הטכניוןעורכת אחראית: נועה מור

חברי מערכת: עירד יבנה, דני רז

TEXTURA | תוכן אפקטיבירח' אלכסנדר זייד 33, קריית טבעון 2602100

info@textura-content.co.il

עורכת ראשית: ריקה ליכטמןעריכה: שירה שבולת באלי

עיצוב גרפי: דנה לו-יון גלעדאיור השער: הילית שפר

magazine@cs.technion.ac.il :כתובת המערכתwww.cs.technion.ac.il/magazine :אתר הבית

המו"ל אינו אחראי לפרסומים, תוכנם, סגנונם, עיצובם ו/או התמונות הכלולות בהם. כל המודעות מפורסמות באחריותו הבלעדית והמלאה של המפרסם, על פי

הזמנתו ובהתאם לאישורו, כי הוא זכאי כדין לפרסם המודעה.

הפקולטה למדעי המחשבהטכניון - מכון טכנולוגי לישראל

5 HOMEPAGE < 2017 פברואר

קוראים יקרים,והפעם שבועות יוצאת לאור, נוספת של מגזין הפקולטה מהדורה אחדים לאחר שממשלת ישראל הכריזה על תוכנית לעידוד והגברה של ההון האנושי בתחומי ההייטק. יעד מרכזי בתוכנית הוא הגדלה וללא ספק חשובה – של מספר הסטודנטים בתחומי – משמעותית ההייטק באוניברסיטאות. כאן בפקולטה, כאילו צפינו את הבאות, שוב שבר מספר הסטודנטים לתואר ראשון בפקולטה את כל השיאים, ועלה לראשונה אי פעם על 1,600, למרות העלאה נוספת של רף הקבלה לעומת השנה שעברה. בנוסף, מאות סטודנטים מהפקולטה להנדסת חשמל לומדים במסלול להנדסת מחשבים המשותף לשתי הפקולטות. על המחסור הקריטי בהון אנושי מעולה בתעשיית ההייטק הישראלית אתם מוזמנים לקרוא בכתבה שבמהדורה זו, ועל הצורך הקריטי בהון אנושי ונדל"ני בפקולטה יכולים מקבלי ההחלטות לקרוא בדוחות מפורטים

שהעברנו לגורמים המתאימים. כמות הסטודנטים ויכולותיהם הגבוהות אינם חזות הכול כמובן, ועלינו גם לחשוב על תוכניות הלימודים שלנו והתאמתן לעולם הטכנולוגי המשתנה. שאלה אחת שאנו נשאלים לעיתים קרובות היא, האם אין בנוסף הלימודים שלנו, בתוכנית כחובה יזמות קורסי לכלול מקום לפעילות היזמות הענפה שסטודנטים רבים שלנו עוסקים בה – בטכניון ומחוצה לו – מעבר לשעות הלימודים האקדמיים. מדור "ראש בראש" מעמת בנושא זה את חתן פרס נובל, פרופ' מחקר דן שכטמן, הידוע גם כחלוץ קורסי היזמות בטכניון, מול החוקר והיזם פרופ' אלי בן ששון מהפקולטה. זווית אחרת של נושא היזמות מאיר במדור "דעת יחיד" פרופ' רון קימל, אשר סבור כי מדיניותן של האוניברסיטאות בארץ, ושל הטכניון בפרט, בנושאי הקניין הרוחני, אינה מביאה לתוצאות הרצויות ודורשת שינוי. אנו סבורים ששם המדור מטעה במקרה זה,

וכי ישנם למעשה שותפים לדעתו זו של קימל. בנייה מתנופת )וסובלים( נהנים אנו אלה בימים בפקולטה? ומה ושדרוג הנכס שלא הייתה כמותה מאז קום הבניין – חפירות, שיפוצים וחידושים לרוב. גולת הכותרת היא ללא ספק גג הספרייה – משטח חשוף ומיותם עד כה בן חצי דונם ויותר במפלס קומה ב', אשר מיועד ליהפך למגה-מרפסת ייחודית לרווחת הסטודנטים ודיירי הבניין. מקווים

להשיק בשלהי האביב. בטרם נצא לדרך, המלצה חמה: אם מסיבה כלשהי טרם התוודעתם לכישרונם הנדיר של הסטודנטים שלנו אור טרוינר ודויד אקסטרמן, https:// אל תספרו לאף אחד – מהרו והיכנסו לאתר יוטיוב של אור

בובות מ"אתגר התרשמו ,www.youtube.com/user/Orsvideoהראווה" שקם לתחייה קטטונית בחסות ועד הסטודנטים הנפלא שלנו, עברו ל"בכיתי" המיתולוגי החוצה בימים אלה 100,000 צפיות באתר, עתידיות התפתחויות אחר לעקוב תזכורת ורשמו להנאתכם שוטטו

בעמוד הפייסבוק הפקולטי.

קריאה נעימה,

דבר הדיקן

Outdoor – Indoor

HOMEPAGE > פברואר 62017

אקטואליה

כנס TCE 2017: קידוד, אחסון ומערכות מידעכנס TCE 2017 שיתקיים ב-21-23 ביוני 2017, יעסוק בקידודים עבור אחסון מידע, זיכרונות, ומערכות מידע. במושבים השונים ירצו אנשי אקדמיה מובילים מהארץ ומהעולם וכן אנשי תעשייה בולטים, העוסקים בנושאים חמים ובהם אחסון מבוזר, טכנולוגיות זיכרון חדשות, שימושים של קידוד במערכות ביולוגיות, אבטחת מידע באמצעות קידוד, חישוב אמין בעזרת קידוד תקשורת ורשתות

מחשבים מקודדות. פרופ' איתן יעקבי, העומד בראש הכנס, לצד פרופ' יובל קסוטו מהפקולטה להנדסת חשמל, אומר כי "בשנים האחרונות אנו עדים לגידול מטאורי וביקושים עצומים לנפחים של מערכות לאחסון מידע. מספרים אלו רק ילכו ויגדלו בשנים יעילים של הקרובות. המערכות המבוקשות צריכות לספק לא רק פתרונות אחסון מידע, אלא גם יכולות נוספות, כגון מהירות, אמינות, זמינות, ואבטחה של המידע. אתגרים אלה הם הבסיס לבעיות חשובות ומחקר מרתק שנושאיו

tce.technion.ac.il :השנה". לפרטים TCE יידונו ויוצגו בכנס פרופ' יובל קסוטופרופ' איתן יעקבי

קבוצת רוכבי האופניים הוותיקה ששותפים בה חברי סגל הפקולטה, ובהם פרופ' מיכאל אלעד, פרופ' דן גייגר, פרופ' ראובן כהן, פרופ' רון קימל, פרופ' דני רז ופרופ' אסף שוסטר, ממשיכה לצאת באדיקות לרכיבות שטח בכל מזג אוויר. באחרונה החליטו חברי הקבוצה לשתף את באי הפקולטה בתענוג, ונידבו תצלומים עוצרי נשימה לטובת עיצוב

מחדש של חדרי הסמינרים.במסגרת היוזמה, הוגדלו התצלומים לממדי כרזה, ונתלו על דלתות החדרים ובתוכם, כשכל חדר הוקדש לאזור גיאוגרפי אחר. והסטודנטים? גם אם לא ייצאו למסעות גיאוגרפיים בעקבות הכרזות החדשות, יש הכל, אחרי יצירתיות, הדמיון. כנפי על בעקבותיהן לקוות שיעופו

מתחילה בדיוק שם.

7 HOMEPAGE < 2017 פברואר

אקטואליה

מבעד לעדשה: מציאות מדומה הופכת למציאות – ממד? בתלת סנייק לשחק לתוכו? ולקפוץ ממדי תלת ציור לצייר סטודנטים ידי על פותחו ואחרים אלה משחקים אפשרי. שזה מסתבר שהשתתפו בקורס ראשון מסוגו בפקולטה למדעי המחשב, העוסק בממשק ממד. בתלת ובתכנות מדומה מציאות בטכנולוגיית למכונה האדם בין בקורס החדשני, בראשותו של פרופ' רוני קימל, שנולד משיתוף פעולה בין הפקולטה לחברת אינטל והתקיים במעבדה לעיבוד תמונה, עבדו המשתתפים על פיתוח ותכנות ממשקים בעזרת משקפי הדמיה תלת ממד שעליהם הורכבו

חיישנים שונים, מצלמת עומק של אינטל, מכשיר LeapMotion ועוד.“לקחנו את משחק המחשב הישן והמוכר צעד קדימה – למשחק מחשב תלת ממדי", מספרת ספיר אלתנני על המשחק שפיתחה יחד עם סימונה גלוזמן. "באמצעות משקפי ההדמיה יכול המשתמש לבחור נחש מתוך שלושה דגמים שעיצבנו, ובעזרת תנועת היד לסמן לו את הכיוון הרצוי במשחק". גם לרום הרשקוביץ', סטודנט שנה ד' בפקולטה, התחשק לעשות "משהו משחקי". המשחק שפיתח מאפשר לצייר ציור תלת ממדי באמצעות תנועות ידיים, ולדבריו "נותן למשתמש את התחושה האינטואיטיבית שהוא ממש יכול להיכנס לתוך הציור".

פיתוח אחר, של יונה קוסקס, סטודנט לתואר שני במעבדה, נועד לתת משוב מיטבי למתכנתי האפליקציות עבור האוקולוס. קוסקס בנה מערכת-מצלמה סטריאופונית ייעודית, המאפשרת לעקוב אחר תנועת העין של המשתמש בזמן אמת מבלי להפריע לו. “אינטל רואה חשיבות רבה בשיתוף הפעולה עם מעבדת עיבוד תמונה בטכניון”, אומר ישי פרנקל, סגן נשיא בקבוצת הטכנולוגיות החדשות ומנהל חטיבת התוכנה בקבוצת המחשוב התפיסתי באינטל. “שמחנו לספק לסטודנטים הזדמנות להתנסות ולהיחשף לתחום של מציאות מדומה ואינטראקציה בתלת

ממד באמצעות טכנולוגיה חדשנית".http://tinyurl.com/3DDoodle : 3DDoodle סרטון להמחשת פרויקט >

הדירוג<

הנתונים באדיבות מוסד שמואל נאמן

HOMEPAGE > פברואר 82017

אקטואליה

פרויקט מעורר במיוחד13 פרויקטים מרתקים מתבשלים בסמסטר החורף של הקורס "חדשנות באינטרנט של הדברים )IoT(", במסגרת המעבדה לתוכנה ומערכות ובשיתוף עם חברת מיקרוסופט. אחד מהם הוא "שעון מעורר חכם" )Clockwise(: פרויקט משותף של מועתסם זערורה - סטודנט שנה ד' במסלול להנדסת מחשבים בפקולטה להנדסת חשמל, ויוסף נסאר וזאהי עיסא – שניהם סטודנטים שנה ג' בפקולטה למדעי המחשב. השלושה מפתחים אפליקציה לסמארטפון המתחברת לצמיד ייחודי ובו חיישנים המודדים את הדופק, תנועות היד ורמת החמצן בדם – כל אלה פרמטרים המשמשים לזיהוי שלב השינה שבו מצוי המשתמש,

אשר לפיו נקבע מתי יופעל השעון המעורר."בתחילת דרכי בטכניון למדתי שנה אחת ביולוגיה ונחשפתי לרפואת שינה", מספר מועתסם זערורה, "העסיקה אותי העובדה שאדם יכול לישון גם שמונה שעות ועדיין לקום עייף. למדתי שמה שמשפיע על העירנות הוא השלב במחזור השינה שבו מתעוררים, ושלשלבים יש סימנים ביולוגיים שניתן לזהות. מדהים איך אפילו התעוררות שלוש

דקות מוקדם יותר תשנה לחלוטין את רמת העירנות".כאשר התלבט עם שני חבריו לקורס לגבי רעיון לפרויקט, עלה פיתוח שעון מעורר חכם כאפשרות שמשלבת את הידע המצטבר של שלושתם מעניינת: הפתעה להם זימן האתגר וחשמל. מחשבים בביולוגיה, "התקשרתי להתייעץ עם הפרופסור שלימד אותי רפואת שינה והוא 'איתמר מדיקל' שעוסקת בתחום. הם, מצידם, הפנה אותי לחברת הפנו אותי אל 'ה-מומחה שמייעץ לנו' – מסתבר שמדובר בלא פחות

מנשיא הטכניון, פרופ' פרץ לביא".פרופ' לביא נענה בשמחה ונפגש עם השלושה, שמעידים כי מעבר למידע הרב, קיבלו גם זריקת עידוד מרתקת. "הוא התלהב מהרעיון, הראה לנו אפליקציות אחרות שקיימות בתחום, והביע אמון בחידוש שלנו – הצמיד עם החיישנים שנותן דיוק מירבי בזיהוי שלבי השינה, אוסף נתונים בענן וגם מבטל את ההכרח לישון עם הסמארטפון מתחת

לכרית..."הצמיד הייחודי שמפתחים השלושה הוא גם החולייה המחברת ל"אינטרנט ."Social IoT" - של הדברים", וספציפית למושג החדש המתפתח כיום Social"-מנחה הקורס ושותף להנחיית הפרויקט, איתי דברן, מסביר שIoT" מתייחס לניהול קשרים חברתיים בין יחידות ה-IoT השונות לטובת המשתמש וללא צורך בהתערבותו. "קשרים אלה, המתבצעים דרך הענן, מנוהלים בתקשורת פנימית בבית וכן בתקשורת מול העיר

החכמה ומקום העבודה". עכשיו, חזרו לרגע לדמיין את הבוקר המושלם שלכם. אף אחד לא התעורר לפניכם כדי להכין את כל זה, זה רק הצמיד שקורא לכם

לקום ולהריח את הקפה...

מועתסם זערורה, יוסף נסאר וזאהי עיסא עם נשיא הטכניון פרופ׳ פרץ לביא

9 HOMEPAGE < 2017 פברואר

HOMEPAGE > פברואר 102017

למי שייך הידע שבראשו של החוקרתפקיד אוניברסיטת מחקר הוא להפוך כסף לידע, בעוד שהתעשייה מבצעת את הפעולה ההפוכה

והופכת ידע לכסף פרופ' רון קימל

מדיניות ״שלח לחמך״ של אוניברסיטת סטנפורד, שלא גבתה מעולם תמלוגים על מחקרים או עצמה הוכיחה בתחומה, שנעשו פיתוחים והביאה לכינונה של האוניברסיטה העשירה ביותר בעולם. בזכות הפתיחות הרעיונית שלה, טמנה סטנפורד את הזרעים למרכז הפיתוח

הטכנולוגי הגדול בעולם – עמק הסיליקון

דעת יחיד <

רון קימל הוא פרופסור בפקולטה למדעי המחשב בטכניון

2004 ראיינה פגי אישינה, עורכת כתב העת EDA Confidential, את בשנת נשיא אוניברסיטת סטנפורד, ג׳ון הנסי. נושא הראיון היה כיצד אנשים מבריקים ומקוריים, העובדים בתחומי המחקר האקדמי, מצליחים למסחר רעיונות, ובתוך כך להותיר די רווח ותמלוגים כספיים למקום שבו התקיימו המחקר והפיתוח. במסגרת הראיון הציג הנסי מספר דוגמאות שהעידו, לדעתו, על השיטה היחידה בעולם שהוכחה כעובדת: מדיניות "שלח לחמך" הוא קורא לה. בין השאר, סיפר על מעורבותה של האוניברסיטה בפיתוחים של חברת HP: ״בסטנפורד, מעולם לא קיבלנו רישיון )license( לטכנולוגיה שפותחה באוניברסיטה. אך גם לו היינו היינו מקבלים פחות מאלפית רישיונות, גובים מ-HP תמלוגים בעבור אותם מהתרומות ש-HP העניקה בחזרה לאוניברסיטה״. לדבריו, גם ״החדשנות בנתב של Cisco או התכנון של תחנת העבודה של SUN לא הוגשו לפטנט אוניברסיטאי,

למרות שעיקר העבודה נעשתה בסטנפורד״. בספרם .Google חברת היא סטנפורד של המדיניות להצלחת נוספת דוגמה ״הסיפור של גוגל״ מנתחים וייז ומלסיד את הסיבות להצלחת החברה: הסתבר שהאוניברסיטה לא ראתה ניגוד אינטרסים בין הלימודים והמחקר לבין תגמולים כספיים. בדרך זו, הוסיפו, ״סטנפורד ביססה את עצמה כאינקובטור של כמה מחברות הטכנולוגיה המצליחות בעולם". סטנפורד, כך כתבו, "הקלה מאוד על סטודנטים בתוכניות הדוקטורט שלה כשהניחה להם לעבוד על מיזמים מסחריים פוטנציאליים תוך שימוש במשאבי האוניברסיטה. כיוון שהאוניברסיטה איפשרה לסגל ההוראה להחזיק במניות של חברות ולפדות אותן מעת לעת, היא הצליחה לשמור על רבים מהמרצים המוכשרים ביותר שלה״. לדבריהם, "לארי וסרגיי )לארי פייג' וסרגיי ברין, מייסדי גוגל(, שני מרצים שעסקו במחקר ולימדו בסביבה אקדמית

מסורתית יותר, התמקדו בלימודי הדוקטורט שלהם ולא בהתעשרות״.בראיון עם אישינה מנה הנסי עוד דוגמאות רבות למחקרים, פיתוחים וחברות אשר נוסדו בסטנפורד, והאוניברסיטה לא גבתה כל תמלוגים תמורתם. מדיניות של לכינונה והביאה עצמה, את איפוא הוכיחה סטנפורד של לחמך״ ״שלח בזכות מדעית. מבחינה המובילות ובין בעולם ביותר האוניברסיטה העשירה הפתיחות הרעיונית שלה, טמנה סטנפורד את הזרעים למרכז הפיתוח הטכנולוגי הגדול בעולם – עמק הסיליקון. ״ההבדל הבסיסי בין אוניברסיטאות לתאגידים רבים הוא שאנחנו לא מאמינים שאנחנו הבעלים של מה שנמצא בראשו של

האדם״, סיכם הנסי את הראיון. סטנפורד הייתה, ללא ספק, חריגה בנוף האוניברסיטאי. לאור הצלחתה אימצו עוד אוניברסיטאות בארה״ב ובעולם את הנוסחה הליברלית המנצחת. אבל בישראל, למרות החופש שנתן בידן המחוקק, בחרו הנהלות האוניברסיטאות לפעול אחרת. בעקבות מחסור תקציבי בשנות האלפיים נוצר באוניברסיטאות-המחקר בישראל קיבעון, שלפיו האוניברסיטה היא הבעלים של מה שמצוי בראשו של החוקר. מאחורי

העיקרון הזה עמדה כנראה האמונה שכך תבוא הגאולה התקציבית. הטכניון יושב על קו התפר הגיאוגרפי והמנטלי שבין התעשייה הפטרוכימית מצדו האחד של הכרמל לבין תעשיית הידע מצדו האחר, במת״ם; או במילותיו של כתב ה"ניו יורק טיימס" תומאס פרידמן, "קו התפר שבין תעשיית היערות העתיקים )הדלק( לבין תעשיית המוח". ההכרעה בסוגיה זו קריטית לעתידו של הטכניון: אם הטכניון יאמץ את הגישה המסורתית, שעדיין רוב האוניברסיטאות בארץ דבקות בה, יגברו היערות העתיקים והזיהום הסביבתי על טכנולוגיית המחשבה

והיצירה באזור חיפה והצפון בכלל.

11 HOMEPAGE < 2017 פברואר

HOMEPAGE > פברואר 122017

> ראש

אם לדעתך יזמות היא כלי הכרחי, שכל בוגר מדעי המחשב הצריך להחזיק בארגז הכלים שלו עם סיום לימודיו?

לדעתי יזמות טכנולוגית היא מפתח לעולם של שגשוג כלכלי ושלום. ורבים מכיוון שרבים מבוגרי מדעי המחשב מקימים חברות הזנק, אחרים מבין בוגרי הפקולטה יכולים לעשות זאת אך נרתעים בגלל חוסר ידע או מוטיבציה, ראוי ללמד את כל המעוניינים בכך את הידע

הבסיסי הדרוש כדי להקים חברת הזנק ולהצליח בה.

יש המתארים את היזמות כ"חיידק" או כישרון מולד שאי אפשר ללמד. או שיש לך את זה או שאין לך את זה. איך בכל זאת אפשר

ללמד יזמות למי ש"אין לו את זה"?העובדה שיש כאלה המתארים את היזמות כתכונה מולדת איננה אומרת שזה נכון. כמו כל דבר אחר, ניתן ללמד גם את הדרוש כדי להקים חברת הזנק מצליחה. חלק מהשומעים ישתמשו בעתיד בידע וחלקם יתייחסו יהיו שותפים להקמת חברת הזנק גם אלה שלא לא, אבל ויסייעו ליצירת אווירה ציבורית תומכת, כפי באופן חיובי לרעיון,

שנכון להיום המצב בישראל.

מחקרים בישראל מראים שרק כ-50% מחברות ההייטק שקמו מאז שנת 2000 עדיין פועלות, ורק כ-2.5% נחשבות למצליחות. יזמות היא ללא ספק אינטרס כלכלי לאומי שעל המדינה לקדם. אך עבור היזם הפרטי, או הסטודנט, הסיכוי להצליח נמוך מהאפשרות להיכשל והוא עלול לשלם מחיר אישי גבוה. מה תפקידה של האקדמיה

בציר שבין הפרטי ללאומי? נכון שקיים סיכון ליזם המקים חברת הזנק והדבר כרוך לפעמים במחיר אישי משמעותי, אך לעומת זאת, הסיכוי להצלחה והאתגר המסעיר הם גורמים ראשיים המעודדים פעילות יזמית. רבים נכשלים בניסיון הראשון להקים חברת הזנק, אך מחקרים מראים שסיכויי ההצלחה בניסיון השני טובים יותר, בזכות הניסיון שנרכש בחברה הראשונה. המסקנה המתבקשת: למד איך לעשות זאת נכון מניסיונם של אחרים בקורס יזמות טכנולוגית, במקום ללמוד בדרך הקשה מניסיונך האישי.

האקדמיה נקרעת בין מחקר יישומי לבין מחקר תיאורטי, "מדע טהור". האם אין סכנה שעידוד היזמות ירחיק בוגרים מהתארים

המתקדמים ומהמחקר? האקדמיה לא "נקרעת" בין מחקר יישומי למדע טהור. רוב המימון למחקרים מתקבל מקרנות המקדמות מחקר יישומי. יחד עם זאת, לכל מחקר יישומי יש פן תיאורטי המצריך הבנה, גילוי ופיתוח, ואלה מביאים תגליות ותובנות חדשות.

מחקר גם בה ויש מובהקת טכנולוגית יזמות מדינת היא ישראל מדעי תיאורטי ומחקר יישומי מובילים. בעניין הזה יש שתי עובדות ראויות לציון: ראשית, ללא תעשיית ייצוא מתקדמת לא יהיה כסף לשום מחקר, יישומי או תיאורטי. שנית, חדשנות מדעית משולבת ביזמות טכנולוגית, המיישמת הלכה למעשה את החדשנות, מהוות שילוב מנצח. יש מקום למוכשרים גם במדע וגם בתעשיית העילית.

בלימודי מדעי המחשב בטכניון משולבים לא מעט קורסים מעשיים, מעבדות והשתתפות בתחרויות, הנותנים את הביטוי המעשי ליוזמה וליצירתיות. האם באמת יש צורך בקורס ייעודי נוסף על כל אלו? האם לדעתך זהו קורס חובה, גם למי שהיזמות אינה זורמת בעורקיו?

לדעתי ראוי ורצוי שכל בוגר מדעי המחשב בטכניון יהיה בעל ידע בסיסי בהקמת חברה ונושאים הקשורים להצלחה בה. קורס כדוגמת הקורס הטכניוני הוותיק "יזמות טכנולוגית", שיזמתי לפני 29 שנים, מלמד מניסיונם של מומחים איך להקים חברת הזנק ואיך להצליח בה. הקורס מפנה את תשומת לבו של הסטודנט לאפשרות להיות שותף להקמת חברת הזנק בעתיד, מזהיר אותו מאבני הנגף ומראה נתיבים נכונים לצעוד בהם להצלחה. יצירתיות וחדשנות מהווים אבני מסד באקדמיה,

אבל איך להפוך רעיון חדשני למוצר מצליח דורש לימוד והכשרה.

דן שכטמן הוא פרופסור מחקר אמריטוס בפקולטה למדע והנדסת חומרים בטכניון. בין השנים 1981-2004 שימש פרופסור אורח גם באוניברסיטת ג'ונס הופקינס, אז גילה והביא להגדרתו של מבנה גבישי חדש של גבישים כמו-מחזוריים )קוואזי-מחזוריים(. על גילויו זה זכה שכטמן בפרס ישראל לפיזיקה לשנת 1998 ובפרס נובל לכימיה לשנת 2011. כיום, בנוסף לתפקידו בפקולטה, הוא עומד בראש "מרכז וולפסון למחקר" שבטכניון, מכהן כפרופסור במחלקה להנדסת חומרים באוניברסיטת המדינה של איווה, חבר האקדמיה הלאומית הישראלית למדעים, חבר האקדמיה הלאומית להנדסה של ארצות הברית וחבר האקדמיה האירופית למדעים. משנת 1987 מלמד קורס יזמות טכנולוגית בטכניון, בו

משתתפים מאות סטודנטים בכל שנה.

>בעדפרופ' דן שכטמן

הידע שצברה ישראל בתחום היזמות העסקית יכול והטכנולוגית להועיל לסטודנטים בתוכנית ייכלל אם הלימודים. המצדדים רואים בכך כלי חיוני, גם למי שלא יפתחו

יזמות כחלק מתוכנית הלימוד במדעי המחשב

13 HOMEPAGE < 2017 פברואר

ייהפך ליזם ל גם מי שלא יזמות, לימודי טענת המחייבים בעצמו יוכל ללמוד טוב יותר איך עובד "העולם בחוץ".

יזמות, כמו מנהיגות, היא אכן חיונית לצמיחת משק ההייטק שלנו. אך בניגוד לנושאי ליבה במדעי המחשב כמו מתמטיקה, הכרת עקרונות, שפות תכנות ואלגוריתמים, אינני סבור שיזמות חיונית עבור כל בוגרת ובוגר של הפקולטה.

באשר ל"עולם שבחוץ", ניתן לומר אותם הדברים גם על מקצועות כמו היסטוריה, פילוסופיה, תרבות, ספרות, כלכלה, שמאירים אותו עולם מזוויות שונות וייחודיות. לימוד כל אחד ממקצועות אלו ייתן לתלמיד/ה כלים טובים להבין איך עובד ה"עולם בחוץ". אך כשם שאיננו מחייבים את כל תלמידינו ללמוד קורס בהיסטוריה, כך אין לחייבם ללמוד קורס ביזמות כמו היסטוריה, ראוי אף ראוי כי לימודי

יזמות יהיו חלק מלימודי הבחירה של תלמידינו.

חברות סטארט-אפ רבות צולחות את שלב פיתוח המוצר, אך רובן נכשלות במעבר משלב הפיתוח לשלב העסקי ולכל מה שקשור להגעה לשוק. ייתכן שכלים מתחום היזמות יוכלו לסייע ליזמים

כבר בשלבים המוקדמים של היוזמה.אני מסכים עם אמירה זו. לאנשים עם נטייה ליזמות יש הרבה מה

ללמוד בתחום היזמות, והם יוכלו לעשות זאת בצורה מיטבית אם ייקחו קורסים כאלו וגם יתנסו במחקר יזמי. אך רצוי שאת הלימוד התיאורטי של עקרונות היזמות יעבירו המומחים לנושא, ומומחים

אלו יושבים בפקולטות אחרות.

זאת אחת הטענות של המתנגדים לשילוב לימודי יזמות בפקולטה: יזמות לומדים בבתי הספר למנהל עסקים. ואולם, שם אולי לומדים לנהל חברות סטארט-אפ, אבל לא לומדים להתמצא ברעיונות עצמם. לשם כך דרושה מומחיות, המצויה רק בידי אנשי המדעים. רק אלה יכולים להיות יזמים, ועל כן יש לעודד אותם עוד בזמן

הלימודים.גם אם הנחת השאלה נכונה, ואכן הרעיונות ההנדסיים והתכנותיים נלמדים בפקולטה למדעי המחשב, אין זה בהכרח אומר שאת תחום היזמות צריכים ללמד חברי סגל ממדעי המחשב. יותר נכון שחברי הסגל ילמדו כל אחת ואחד את תחומי מומחיותו, ולמיטב הבנתי, המומחיות בחקר והוראת היזמות מצויה בפקולטות אחרות משלנו. בנוסף, חברי סגל בפקולטה שלנו תורמים רבות לניסיון היזמי של תלמידינו בדרך אחרת, באמצעות שיתוף הסטודנטים ביזמות מחקרית אשר לעיתים אף מבשילה לכדי הקמת חברות הזנק. נראה לי כי דרך לימוד זו )אשר אינה מתאימה לכל התלמידים ואף לא לכל חברי הסגל( נכונה יותר עבור חברי הסגל בפקולטה שלנו ואפקטיבית יותר עבור תלמידינו

מאשר לימוד קורס חובה ביזמות.

ומנותקת שן במגדל מסתגרת שהיא האקדמיה נגד טוענים העסקי לעולם הסטודנטים בין החיבור ומהציבור. מהמציאות

יכול לגשר על הפערים.אינני חושב שטענת "מגדל השן" מושמעת ביחס ללימודי מדעי המחשב. ככל שהזדמן לי לראות, אנשי תעשייה ויזמות בכירים סומכים את התיאורטיים הכלים ועל המחשב במדעי היסוד לימודי על ידיהם והמחשבתיים שהם מעניקים לבוגרינו. כמו כן לא נראה לי שיש ספק בארץ או בעולם בדבר הקשר ההדוק בין לימודים אקדמיים של מדעי המחשב לבין תרומה לתעשיית ההייטק. אך גם אם ביקורת "מגדל השן" הייתה מוטחת בנו, לא נראה לי נכון לחייב תלמידים ללמוד קורס זה או אחר בכדי "לשפר את התדמית" של הפקולטה. תוכנית הלימודים המחייבת צריכה להכיל את סט התכנים היסודיים והחשובים ביותר שכל בוגרת במדעי המחשב חייבת להצטייד בהם בטרם תסיים את לימודיה. עם כל החשיבות ליזמות, אינני חושב שהיא נכללת בסל זה.

<

נגדפרופ' אלי בן-ששון

פרופסור אלי בן-ששון הצטרף לפקולטה למדעי המחשב בשנת 2005, לאחר שסיים דוקטורט באוניברסיטה העברית בשנת 2001 ושהה ב-Harvard , MIT ובמכון ללימודים מתקדמים בפרינסטון. פרופ' בן-ששון מתעניין בתיאוריה של מדעי המחשב, ולאחרונה מתמקד במחקר תיאורטי, קריפטוגרפי ויישומי של הוכחות ממוחשבות. כחלק ממחקר זה היה בין ממציאי פרוטוקול Zerocash הפותר את בעיית חוסר-

האנונימיות ב-Bitcoin והיה בין מקימי חברת הזנק שהשיקה את המטבע הקריפטוגרפי Zcash המבוסס על פרוטוקול זה. כן הקים יחד עם זוגתו, ד"ר איילת בן-ששון מאוניברסיטת חיפה, את אתר baby.croinc.org למעקב התפתחותי אחר תינוקות, המבוסס על שימוש בחוכמת המונים.

בראש <

חברת הזנק בסופו של דבר, ואילו המקטרגים רואים ביזמות מומחיות לפקולטות השייכת דן פרופ' אחרות. שכטמן בצד הבעד, ופרופ' אלי בן-ששון

– נגד.

יזמות כחלק מתוכנית הלימוד במדעי המחשב

HOMEPAGE > פברואר 142017

חדש בפקולטה <

כילד, מה הפליא אותך, סיקרן אותך, הניע אותך?כילד אהבתי מאוד משחקי מחשב. למרות שהצלחותי בתחום היומוגבלות, המשחקים גרמו לי להנאה מרובה. היום, לצערי, קשה לילשחזר את אותה התלהבות. תחום אחר שמאוד התעניינתי בו כנער צעיר היה גרמטולוגיה - מדע הכתיבה, שגם חוקר את שיטות הכתיבה בשפות השונות וגם מנסה לפענח שיטות כתיבה מן העבר )כמו למשל את ההירוגליפים המצריים(. כנער צעיר גמעתי ספר בן 1,000 עמודים על הנושא בשם The world's writing systems של Daniels & Bright . אני חושב שמה שסיקרן והניע אותי אז וממשיך לסקרן ולהניע אותי גם היום הוא חידות. אני מחפש חידות ומוצא אותן – בפענוח כתב או במתמטיקה.

מה הדבר הראשון שפיתחת?

זה היה כשהייתי ביסודי. הייתי ילד שממציא לעצמו בבית תרגילים במתמטיקה ופותר אותם. הייתי כותב לעצמי את הכל על פתקים. ככה פיתחתי את הנוסחה לשלשות פיתגוראיות – נוסחה שמתארת כל שלושה מספרים שלמים שהם אורכי הצלעות במשולש ישר זוית. אני לא זוכר למי הראיתי את זה, אבל עובדה שנשארתי עם תחושת ההישג... הפתק המקורי עם הנוסחה בכתב היד של הילד שהייתי עדיין נמצא ברשותי.

ומה הדבר האחרון שפיתחת? פיתחתי יחד עם עוד חוקרים מהטכניון: יובל דגן, ד״ר שי מורן, וד״ר אריאל גביזון שיטה חסכונית לבניית עצי הופמן: אפשר לחשוב על עצי הופמן לא רק כשיטת קידוד, אלא גם כפתרון אופטימלי למשחק 20 השאלות )אני אוהב חידות, כבר הודיתי(. אנחנו פיתחנו שיטה שמראה כיצד ניתן לצמצם את מספר השאלות האפשריות ועדיין לקבל אסטרטגיה אופטימלית למשחק. זה כמו הבדיחה המפורסמת על כנס סטנד-אפיסטים. קם אחד וצועק: ״בדיחה מס׳ 17!״ לקול צחוק הקהל. קם אחר וצועק: ״בדיחה מס׳ 131!״ והקהל יוצא מגדרו. קם שלישי וצועק: ״בדיחה מס׳ 5!״. אין תגובה. ״לא סיפרת את הבדיחה כמו שצריך״. בשיטה שפיתחנו, אנחנו מקצרים את האורך של מספרי השאלות פי

שלושה ויותר.

האם היה רגע במסלול הלימודים שלך למן התואר הראשון ועד היום שהיתה לו השפעה מכרעת על התפתחותך כחוקר?

אחרי לימודי התואר השני הייתי במשבר. הרגשתי שלמחקרים שלי אין טעם – הם תיאורטיים מדי, וחסרי כל השפעה על העולם הממשי. חשבתי להחליף תחום - הרי יש לי אפשרות כמדען לעשות שינויים של ממש בעולם. מצד שני, מחקר תיאורטי הוא מה שאני הכי נהנה לעשות וגם הכי טוב בו. הייתי בצבא ונכנסתי להתלבטות ממשית לגבי המשך הדרך שלי לאחר השחרור.

נסעתי אז למצעד הגאווה בירושלים והצטרפתי לקבוצה גדולה של פרופסורים שנפגשה שם כדי להפגין ולתמוך. בהפגנה פגשתי את פרופ' אירית דינור ממכון ויצמן, שעוסקת גם היא במחקר תיאורטי במדעי המחשב. שיתפתי אותה בתחושות ובהתלבטות שלי, שזה כשלעצמו לא דבר מובן מאליו. אני לא זוכר אפילו מה היא בדיוק אמרה, היא פשוט היתה מאוד אמפתית למה שאני מתאר ועודדה אותי להמשיך בדרך שלי, שאותה אני אוהב. זאת היתה נקודה משמעותית להחלטה שלי להמשיך במחקר התיאורטי.

אם היית יכול לבחור בין הוראה למחקר, מה היית מעדיף?את התואר הראשון למדתי באוניברסיטה הפתוחה, ללא הרצאות כלל, אם כי היו תרגולים אופציונליים. לדעתי שיטה זו עדיפה על הוראה פרונטלית – היא יותר גמישה ויעילה. מעבר לכך, אני עצמי חבר סגל בטכניון עקב כישוריי המחקריים, ולא עקב יכולות הוראה. לכן הייתי

בוחר במחקר. עם זאת, אני שמח ללמד קורסים מתקדמים ולעורר את סקרנותם של הסטודנטים בתחומי המחקר הקרובים לליבי.

מיהו האדם שהשפיע יותר מכל על תחום המחקר שלך?דודי, דני פילמוס, שלמד גם הוא מתמטיקה בעברו ואחר כך הפך לכלכלן, זיהה את האהבה שלי למתמטיקה עוד בהיותי ילד והמפגשים איתו תמיד כללו תרגילים וחידות שהיה נותן לי. הוא העניק לי במתנה באלגברה״. ״נושאים הרשטיין, נתן ישראל של הקלאסי ספרו את ועמוקה. רצינית למתמטיקה שלי הראשונה החשיפה היתה זו

לאחר מכן, כשהייתי בחטיבת הביניים, שכרו הורי מלמד עבורי – סטודנט למתמטיקה, שהיה מגיע אלינו הביתה ויושב איתי. אני חושב שהוא קלט די מהר שזה לא מספיק לי והציע לי ללמוד באוניברסיטה הפתוחה. הוא גם זה שהציע את מדעי המחשב כתחום הלימודים. צדק, מה יש לומר.

מאוחר יותר, היה זה פרופ׳ אהוד פרידגוט, שזכיתי לקחת קורסים שלו באוניברסיטה העברית. הוא זה שהציע את נושא עבודת הדוקטורט

שלי, והיה שותף בכל חלקיה.

אם לא היית כאן היום, איפה היית?העבודה הצעת את שקיבלתי לפני עצמי את ששאלתי שאלה זו כמה להתגורר נחמדה הרפתקה זו שתהיה אז חשבתי מהטכניון. חופשי אהיה שבה נמוכה, המחיה עלות שבה במדינה שנים מדאגות כלכליות ואוכל לעשות ככל העולה על רוחי. אבל אני מניח שבמציאות, הייתי מוצא את עצמי מתכנת מהבוקר עד הערב בעמק וחברותי לספסל הלימודים בטורונטו. הסיליקון, כמו רבים מחברי

ואיפה תהיה בעוד 10 שנים?

אחליף קידומת מ"חוקר זוטר" ל"חוקר בכיר", אהיה מוקף בסטודנטים מוכשרים, ואוכל להתבונן אחורה בנחת.

איך אתה נח, אם בכלל?

אני אוהב להאזין למוזיקה קלאסית ולטייל, ופעם גם הייתי קורא לא מעט.

אני גם אוהב סרטים. זו מנוחה פעילה – כל דבר פחות מזה הוא בזבוז זמן, לדעתי.

פרופ' יובל פילמוס, חוקר בתחומי סיבוכיות, אנליזה של פונקציות בוליאניות וקומבינטוריקה

נער החידות

צילום: ניצן זוהר

15 HOMEPAGE < 2017 פברואר

HOMEPAGE > פברואר 162017

מעבדת מחקר <

במשפט אחד: במה עוסק המחקר שלך? ,)polyominoes( המחקר שלי עוסק בעיקר בקומבינטוריקה של פוליומינוס

שהם אוספים קשירים של ריבועים על פני שריג של משבצות.

ועכשיו בעוד כמה משפטים:ה-20 המאה של ה-50 שנות בסוף נולד polyominoes-ה תחום כתחום מחקר בפיסיקה סטטיסטית )פעפוע של חומרים, חימום ושבירה ועוד( והפך במקביל לנושא פופולרי המעסיק של מקרו-מולקולות הן מתמטיקאים והן אנשי מדעי המחשב. הנושא הוא תת-תחום של Enumerative Combinatorics, ובפרט, מחקר של תכונות שריגים )לאו דווקא ריבועיים( ושל סדרות הסופרות אובייקטים קומבינטוריים מיישם תחומים מתמטיים polyominoes-מסוגים שונים. מחקר ה

ואלגוריתמיים רבים ומגוונים.

מה החידוש שבו, בהשוואה למחקרים אחרים שנעשים היום בתחום?המחקר שלי הביא לתחום מגוון טכניקות אשר לא היו נהוגות בו קודם לכן.

ומה האתגרים והקשיים שעומדים לפניך?תחום ה-polyominoes קשה במיוחד, והבעיות המרכזיות בו נחשבות כ"אגוזים קשים לפיצוח" באופן יוצא דופן. בתחום זה רב הנסתר על הנגלה, והבעיות העיקריות בו פתוחות זה שנים רבות. שנים רבות אני מנסה לשפר חסמים על קבועים אשר ערכיהם המדויקים לא ידועים, לפתח אלגוריתמים לספירת polyominoes )מאחר שלא ידועה שום נוסחה ואף לא נוסחת קירוב(, ולהשתמש בטכניקות חזקות מתחומים

.polyominoes אחרים לתקיפת בעיות של

על הרצף שבין מחקר בסיסי לבין מחקר יישומי, היכן היית ממקם את המחקרים שבהם אתה עוסק?

אני עוסק בהיבטים תיאורטיים בלבד, למרות שהתחום רלבנטי מאוד לתחומים מעשיים כפיסיקה סטטיסטית.

תאר את המעבדה שלך: מהם הכלים והחומרים שבהם אתה משתמש?מוח, נייר, עפרונות ועטים, לוח וטושים, מחשב.

איפה אתה רואה את המחקר שלך בעוד 5 שנים?אינני יודע... לפני 5 שנים לא היה לי מושג היכן המחקר שלי יהיה היום.

ושאלה אחרונה: אילו הייתה לך הפרספקטיבה ההיסטורית/היכולת הדבר החשוב, בעיניך מהו העבודה שלך, על להשקיף מבחוץ

המרכזי, שאתה ושותפיך למעבדה עושים?אנו מוצאים רעיונות ודרכים חדשות להתמודד עם בעיות קשות במיוחד, ומוצאים קשרים חדשים עם תחומים אחרים, כאלה המאפשרים לנו

להשתמש בטכניקות חזקות הקיימות כבר באותם תחומים.

עם פרופ' גיל ברקת, חוקר במעבדה לגרפיקה וחישוב גיאומטרי

אגוזים קשים לפיצוח

צילום: ניצן זוהר

PTC מומחי 6,000-מ למעלה המעסיקה בינלאומית תוכנה חברת היא

חיפה ,בהרצליה במשרדינו בישראל מאות מתוכם ,מדינות 30-ב ידע

שותפים 750 עם יחד ,תעשיות ממגוון חברות 32,000-מ יותר .ומודיעין

שלנו ובפלטפורמות בפתרונות נעזרים מפתחים 250,000-וכ עסקיים

.חדשנות ליצירת

AR (Augmented-וה IoT (Internet of Things)-ה פלטפורמות

Reality) ה בתחומי שלנו המובילים התוכנה פתרונות לצד-CAD,

PLM, ALM ו-SLM, מפתחות חברות בה הדרך את מחדש מגדירות,

.הרף ללא המשתנה בעידן ,במוצריהן ותומכות מייצרות

PTC is an Equal Opportunity Employer PTC.com

We are looking for:

| Software Development Engineers | | Web Developers | | Mathematicians |

Send your CV to: jobs-ptcisrael@ptc.com

PTC is an Equal Opportunity Employer

רוצים לחוות בעצמכם

מוצרים חכמים ומקושרים

?ARבאמצעות

סרקו או הורידו את אפליקציית

ThingWorx View

ThingMark-סרקו את ה

.והתחילו בחוויה שלכם

Take a fresh look at your career

האיום על התואר "אומת הסטארט-אפ" ידוע ומדובר, ורבים מתריעים כי אם מדינת ישראל לא תתעשת היא תפסיד בתוך שנים לא רבות את עליונותה בתחום. החדשות הטובות הן שהממשלה, התעשייה והאקדמיה

פועלות יחד לשינוי המגמה

ענת גלאור

כשקטר ההייטק דוהר קדימה,רונות צריך לדאוג גם לק

HOMEPAGE > פברואר 182017

כשקטר ההייטק דוהר קדימה,רונות צריך לדאוג גם לק

19 HOMEPAGE < 2017 פברואר

HOMEPAGE > פברואר 202017

רן סנדרוביץ, אינטל: "בין השנים 20 אינטל השקיעה 2016-2012מיליון שקל בתוכנית 2*5, והתוצאות ניכרות: הנתונים הרשמיים כבר זינוק של מ-2016 מצביעים על 27% במספר הניגשים לבגרות ב-5

יחידות מתמטיקה" רן סנדרוביץ

עופר רימון, משרד החינוך: "התהליך מחייב שיתוף פעולה בין כל הגורמים, ולכן אנחנו פועלים בכמה ערוצים: חיזוק מגמת הנדסת התוכנה בתיכון, לימודי מדעי המחשב בחטיבת הביניים, ועוד. הסייבר הלאומית, אלפות ברור לנו שמדובר בצורך לאומי"

עופר רימון

עובדות כבר אינן בגדר "חדשות": סכנה מרחפת מעל אימפריית הההייטק הישראלית. "המחסור במהנדסים ובמפתחי תוכנה בישראל מאיים על עתיד אומת הסטארט-אפ", התריעה חברת המידע בלומברג לפני כשנה, ועד לפני כשנתיים גם הצצה לבתי הספר התיכוניים – החממה שאמורה להצמיח את מהנדסי העתיד – לא היתה מעודדת. במשך שנים רבות ניכרה ירידה מתמדת בשיעור התלמידים המסיימים בגרות מדעית-טכנולוגית ברמה גבוהה, בציוניהם של תלמידי ישראל במבחני PISA הבינלאומיים ובמספר התלמידים הניגשים לבגרות מוגברת במתמטיקה; אבל בשנתיים האחרונות נדמה שהמגמה נעצרה. המספרים מצביעים על עלייה מחודשת בהיקף התלמידים בחמש יחידות מתמטיקה.

מדינת הסטארט-אפ: הנסיקהמדינת ישראל, שהפכה במהירות מרשימה ממשק חקלאי למעצמת הייטק עולמית, בנתה את הצלחתה הטכנולוגית על טיפוח ממוקד של תרבות יזמית-חדשנית, תוך חיבור מוצלח בין אקדמיה, תעשייה, צבא "אומת וחוץ-ממשלתיים. החברות שהצמיחה וארגונים ממשלתיים הסטארט-אפ", כשמו של רב המכר שחיברו דן סינור ושאול זינגר, רשמו אקזיטים מרשימים, שוויי שוק עצומים ונוכחות חסרת פרופורציות בנאסד"ק, הבורסה היוקרתית בעולם. "יש לארה"ב הרבה מה ללמוד ממודל היזמות הישראלי המרשים, ובעיקר מתרבות המנהיגות וניהול הסיכונים", הצהיר כתב NBC טום ברוקאו, ויו"ר גוגל אריק שמידט אמר בראיון לגלובס: "ישראל משגשגת מבחינת יזמות הודות לתרבות שלכם, המאפשרת לערער על סמכות ולפקפק בכל דבר. ההשפעה של הישראלים על מדע וטכנולוגיה היא אדירה, ולכן אני נמצא כאן

ומשקיע כאן".

כרסום ביתרון התחרותיאבל לא לעולם חוסן. גורמים רבים החלו לאיים על עליונותו של ההייטק הישראלי, ורבים מהבכירים המעורבים בעולם זה מעריכים כי אם מדינת ישראל לא תתעשת, היא תפסיד בתוך שנים לא רבות

את יתרונה היחסי בתחום הטכנולוגי. הסכנה לעתידו של ההייטק הישראלי הוצגה גם בדוח האחרון של הרשות הלאומית לחדשנות טכנולוגית )לשעבר לשכת המדען הראשי(. הרשות מצביעה על היחלשותה היחסית של ישראל בתחום הטכנולוגי ועל הצורך להגדיל את ההשקעה במחקר ובפיתוח ולהרחיב משמעותית את הכשרתם של מהנדסים באקדמיה הישראלית. "תהליכים שונים מכרסמים ביתרונותיה התחרותיים בתחום הטכנולוגי", אומר ראש הרשות אבי חסון. "התהליך המדאיג ביותר הוא ירידה מתמדת בכמות המהנדסים, המתכנתים והמדענים היוצאים מן האוניברסיטאות הישראליות, וכתוצאה מכך: מחסור קריטי של כ-10,000 מקצוענים בתחומים אלה בהייטק הישראלי. תהליך נוסף הוא ירידה מתמשכת בהוצאה הממשלתית היחסית על מחקר ופיתוח ותהליך שלישי, חיצוני, הוא עלייתן של סין והודו, הנהנות מכמות כמעט דמיונית של בוגרי אוניברסיטאות בתחומים המדעיים והטכנולוגיים ומרמות שכר נמוכות המאפשרות להן לקיים

מחקר, פיתוח וייצור בהשקעה נמוכה יחסית. שם, וגם בארה"ב ובמערב אירופה, מוקמות תשתיות חינוכיות, טכנולוגיות וכלכליות שמטרתן

לשחזר את הפלא הישראלי".

לטפח את הלא-מיוצגיםרן סנדרוביץ רואה את התמונה העגומה הזאת מתוקף תפקידו כמנהל מרכזי הפיתוח של אינטל ישראל. "למרות עלייה משמעותית בהוצאה על חינוך לנפש בישראל ב-20 השנים האחרונות, הביצועים במבחני PISA לא משתפרים ואפילו יורדים", אומר סנדרוביץ. "כיום, אנחנו מדורגים במקום ה-40. המדד הזה לא כולל את כלל האוכלוסיות – למשל המגזר החרדי. אנו מודעים גם לכך שקיימים בחברה פערים מאוד גדולים – וקיימות אוכלוסיות שלמות שאנו מפספסים את חוכמתן וכישוריהן, אם בגלל בחירתן שלא ללמוד מקצועות ליבה ואם כי מערכת

החינוך שלנו לא מגיעה לפיתוח המצוינות המצויה בהן".מערכת החינוך היא החממה החיונית לטיפוח כוח אדם מיומן, שחסרונו כבר מורגש היטב בשנים האחרונות. "המחסור הזה מדאיג אותנו באינטל כפי שהוא צריך להדאיג כל רשות וכל אזרח במדינת ישראל,

שכן יש כאן השפעות קשות ברמת המאקרו". לדברי סנדרוביץ, בוגר הפקולטה להנדסת חשמל בטכניון, "שיתוף הפעולה בין האקדמיה לתעשייה חיוני לא רק לשתיהן אלא למדינה בכללה. האקדמיה והתעשייה הן שני איברים באותו גוף, ולכן אינטל משלבת סטודנטים במשרות משמעותיות בכל תחומי הפעילות שלה,

ובכך כמובן סוללת את דרכם לעבודה בתעשיית ההייטק". לדבריו, "יש למצוא דרך שבה נגדיל גם את כמות אנשי הסגל באוניברסיטאות על מנת להכשיר עוד סטודנטים מעולים, ויש למצוא מודל בו מחקרים שיבוצעו בשיתוף עם חברות על ידי חוקרי האוניברסיטה וסטודנטים לתארים מתקדמים יהוו בסיס לחדשנות טכנולוגית ומדעית במדינה".

עבור אינטל, המחויבות לשיתוף פעולה עם האקדמיה אינה הצהרה מחקר ובמענקי בתרומות גדולים סכומים משקיעה החברה ריקה; בתחומי המדע והטכנולוגיה. יותר מזה: מהנדסים בכירים באינטל

מרצים בקורסים בפקולטות להנדסה ולמדעי המחשב בטכניון ובמוסדות אחרים, מתנדבים כמתרגלים בקורסים ומסייעים בהנחיית פרויקטי

גמר של סטודנטים וקורסי מעבדה.

הלאומית הרשות חסון, אבי "שלושה טכנולוגית: לחדשנות תהליכים מקבילים צריכים להדאיג אותנו: הירידה המתמדת בכמות המהנדסים, המתכנתים והמדענים המתמשכת הירידה הישראלים; בהוצאה הממשלתית היחסית על מחקר ופיתוח, ועלייתן של סין והודו

בתחומים המדע והטכנולוגיה" אבי חסון

21 HOMEPAGE < 2017 פברואר

יורם יעקבי

יורם יעקבי, מיקרוסופט: "ההצעה לייבא מהנדסים מהודו ומסין היא הרסנית בעיני. צריך למצות את הכוחות הלא מנוצלים בעולם העבודה, ואני מדבר בעיקר על שלושה מגזרים:

נשים, ערבים וחרדים"

פרופ’ זיאד חנא, המועצה הציבורית לקידום ההייטק והיזמות בחברה לקדם "כדי בישראל: הערבית את המגזר הערבי בעולם ההייטק ומעשית יומרנית מטרה דרושה כאחת: הגדלת מספר ההייטקיסטים הערבים ב-200% עד שנת 2025"

פרופ' זיאד חנא

גם במערכת החינוך התיכונית משקיעה אינטל רבות, בין השאר ביוזמת 2*5 - תוכנית אסטרטגית שהשיקה יחד עם משרד החינוך בשנת 2013. 5 כפול 2, דהיינו הכפלת מספר התלמידים הניגשים בבגרות מורחבת במתמטיקה. בין השנים 2016-2012 השקיעה אינטל 20 מיליון שקל בתוכנית זו, ולדברי סנדרוביץ התוצאות כבר נראות בשטח: "התוכנית כבר החלה לבלום את ההידרדרות, והנתונים הרשמיים מ-2016 מצביעים על זינוק של 27% במספר הניגשים לבגרות ב-5 יחידות מתמטיקה. עם זאת, אסור לנוח על זרי הדפנה. חייבים לוודא שהמגמה הזאת תימשך".

לימודי סייבר מכיתה ב'"משרד החינוך תופס את עצמו כשותף מוביל במגמה האמורה", אומר עופר רימון, מנהל מינהל תקשוב, טכנולוגיה ומערכות מידע במשרד החינוך. "מדובר בתהליך שמחייב שיתוף פעולה בין כל הגורמים הנוגעים בדבר ולכן אנחנו מקדמים את החיבור בין מהנדסים וחברות בתעשיית ההייטק לבתי ספר, ופועלים בכמה ערוצים נוספים: חיזוק מגמת הנדסת התוכנה בתיכון – צעד שכבר הוביל לגידול משמעותי במספר התלמידים; לימודי מדעי המחשב )שעתיים בשבוע( בחטיבת הביניים בכ-200 בתי ספר; הכנסת לימודי קוד ורובוטיקה כבר מכיתה ד' ב-300 בתי ספר יסודיים, בשלב זה; ואליפות הסייבר הלאומית, יותר מרבע מיליון במסגרת תוכנית לימודי סייבר שבה משתתפים תלמידים מכיתות ב' עד י"ב. אנו פועלים מתוך הכרה בכך שמדובר

בצורך לאומי שהמדינה חייבת להוביל ולדחוף".

לקרב את ההייטק לפריפריה יורם יעקבי, בוגר הפקולטה למדעי המחשב בטכניון וכיום מנהל מרכז הפיתוח של מיקרוסופט בישראל, מצטרף לאזהרות. "יש כאן צירוף מדאיג של שני תהליכים: ירידה בכמות המהנדסים והמתכנתים הצעירים, שנובעת מהירידה במספר בוגרי מערכת החינוך שהשלימו חמש יחידות ועלייה בביקוש ובמקצועות מדעיים; בגרות במתמטיקה, בהנדסה למהנדסים ולמתכנתים כתוצאה מפתיחת מרכזי פיתוח בינלאומיים בישראל. המצב הזה, של ביקוש העולה על ההיצע, מוביל לעלייה חדה ברמת השכר של אותם עובדים מקצועיים. ולמה זה צריך להדאיג אותנו? כי ביום שבו ישתווה שכרם כאן לשכרם של מקביליהם בארה"ב ובמערב אירופה, החברות הבינלאומיות ישאלו את עצמן – עם כל הכבוד לכישרון הישראלי – למה להן להחזיק כאן את מרכזי הפיתוח היקרים האלה. לכך נוספות המעצמות העולות, הודו וסין, המכשירות

כמות עצומה של מהנדסים ומתכנתים". לפני שבע שנים הקים יעקבי פורום של מנכ"לי החברות הבינלאומיות הגדולות המחזיקות מרכזי פיתוח בישראל, כדי לאחד כוחות ולהתמודד עם האתגרים יחד. "מרכזים כאלה נפתחים כל הזמן ומצריכים עובדים גם זקוקות לעובדים כאלה". וגם חברות הסטארט-אפ מקצועיים, מיקרוסופט משקיעה רבות בעידודם של תלמידי תיכון לבחור במגמות ריאליות. "אפילו בבתי הספר היסודיים אנחנו רואים תוכניות חשובות כמו לימודי סייבר ותכנות. המערכת מבינה שקשה לחזות את מקצועות העתיד, אבל ברור שהם יהיו יותר ויותר טכנולוגיים. מי שלומד כיום

בכיתה ג', ד' או ה' יעבוד, סביר להניח, במקצוע טכנולוגי. לשמחתי, שר החינוך הנוכחי מכיר היטב את עולם ההייטק ומבין את החשיבות

שבהכשרת דור צעיר שיישא את המגזר הטכנולוגי על כתפיו".אחת מהצעות הטווח המיידי – ייבוא מהנדסים מהודו ומסין – גרועה מאוד בעיני יעקבי. "זו הצהרה פוליטית משמעותית מאוד, שתפגע במהנדסים הישראלים ובמאמץ לטפח את הדור הבא של המהנדסים.

לכן זו בעיני הצעה הרסנית". אז מה הפתרון? "למצות את הכוחות הלא מנוצלים בעולם העבודה, ואני מדבר בעיקר על שלושה מגזרים: נשים, ערבים וחרדים. נשים, 34% מהסטודנטים למקצועות הנדסיים ומדעיים, תופסות שמהוות 20% ממקומות העבודה בהייטק; ערבים, שכיום מהווים כרבע רק מהסטודנטים למדעי המחשב בטכניון, מיוצגים בעולם ההייטק בשיעור

של 4% בלבד; וחרדים כמעט אינם נכנסים לעולם הזה".כל המרואיינים בכתבה זו מציינים את העובדה שמגזרים משמעותיים אכן אינם מיוצגים כראוי במגזר ההייטק, ותת-הייצוג הזה פוגע לא רק באותן אוכלוסיות אלא גם בחברות ההייטק ובמשק כולו. עם זאת, כפי שמסביר יעקבי, שילובן של אוכלוסיות אלה בעולם ההייטק אינו פשוט. "המגזר הערבי מתגורר ברובו בפריפריה, ולכן רחוק ממרכזי ההייטק. כשמדובר בנשים ערביות הבעיה חריפה יותר, מכיוון שהן

לא ייסעו לעבוד במרכז, ונשים חרדיות כנ"ל".כמענה לכך פתחה מיקרוסופט לאחרונה את מרכז הפיתוח בנצרת ואת פורום מנהלי ההייטק בנצרת, והתוצאות מעודדות. "כוח האדם הטכנולוגי במגזר הערבי מעולה, בין השאר משום שמהנדסים ערבים רבים שלא מצאו את מקומם בעולם ההייטק פנו להוראה, והתוצאה היא רמת הוראה גבוהה בבתי הספר של המגזר. כעת, במרכז הפיתוח,

אנחנו רואים את האיכות הזאת בגברים ובנשים שעובדים שם. לשמחתי, ענף ההייטק כולו נפתח למגזר הערבי, ובניגוד לעבר, כיום מגיעות

אלינו הרבה פניות של מועמדים ערבים".גם בעניין החרדים רואה יעקבי קרן של אור. "על המחסור בלימודי ליבה בחינוך החרדי מפצות יכולות לימודיות מעולות, ורבים מהחרדים שמחליטים להתאמץ וללכת למכינות עוברים אותן בהצלחה ומשתלבים בלימודים אקדמיים בדרכם לעולם ההייטק. זה תהליך ארוך ואיטי,

אבל הוא כבר מתרחש, ואת התוצאות נראה בעתיד הלא רחוק".

חוששים לקפוץ למיםפרופ׳ זיאד חנא, יו"ר משותף במועצה הציבורית לקידום ההייטק והיזמות בחברה הערבית בישראל, הוא אופטימיסט בעירבון מוגבל. מצד אחד הוא שמח על הגידול המהיר במספר הסטודנטים למקצועות ההייטק – מספר שגדל ביותר מ-50% בשנים 2015-2012 – ומצד שני הוא מודע למשוכות הרבות שעדיין ניצבות בדרכם של ערבים וערביות צעירים: פערים תרבותיים, מחסומי שפה )עברית ואנגלית(, דעות קדומות, אפליה, מרחק )במיוחד כשמדובר בנשים ערביות מהצפון( מפני וחשש ביטחון חוסר לחץ, ביישנות, כגון אישיים ומאפיינים האתגרים שמציבה סביבה חדשה וזרה. "לכן", הוא אומר, "מתכנתים ומהנדסים רבים, שהיו יכולים להיות אנשי טכנולוגיה מעולים, עדיין

For your next career opportunity

AMAZINGWORKS HEREWE’RE CHANGING THE FACE OF TECHNOLOGY

HOMEPAGE > פברואר 222017

חוששים לקפוץ למים הלא מוכרים של עולם ההייטק הישראלי". פרופ' חנא, בוגר אוניברסיטת ת"א ובעל דוקטורט מאוקספרד, עבד באינטל במשך 17 שנה ובהמשך הוביל את חברת ג'ספר לאקזיט הראשון של חברה ישראלית בהנהגת מנכ"ל ערבי. כיום הוא מכהן כסמנכ"ל מו"פ בחברת התוכנה קיידנס, שקנתה את ג'ספר ב-170 מיליון דולר. הוא מאמין שכדי לקדם את המגזר הערבי בעולם ההייטק דרושה מטרה יומרנית ומעשית כאחת, והוא גם מנסח אותה במדויק: הגדלת מספר

ההייטקיסטים הערבים ב-200% עד שנת 2025.

לא גזירת גורלגם לדברי פרופ' עירד יבנה, דיקן הפקולטה למדעי המחשב בטכניון, המחסור במהנדסים אינו גזירת גורל. עם זאת, ברור לו שהאקדמיה אינה יכולה להתמודד עם האתגרים לבדה. "מאחר שמדובר בבעיה לאומית שמשפיעה על האקדמיה, על התעשייה והצבא דרוש כאן שיתוף

פעולה של כולנו: ממשלה, אקדמיה, תעשייה ומערכת הביטחון".העלייה המהירה בדרישה למהנדסים, ובעיקר למהנדסי תוכנה, נובעת בין השאר מהמבוי הסתום במגמת המזעור בעולם התוכנה. חוק מור, שקבע בשנת 1965 שכל שנתיים תוכפל כמות הטרנזיסטורים שאפשר לדחוס על פיסת סיליקון נתונה, מיצה את עצמו. לפיכך, אומר פרופ' יבנה, "פריצות דרך בשנים הקרובות טמונות בעיקר בפיתוחים בתחום התוכנה. לכן גם חברות המתמחות בייצור חומרה מעסיקות יותר ויותר אנשי תוכנה, ועוד ועוד מתכנתים נדרשים גם בתעשיות מסורתיות

ובענפי השירותים".

הפקולטה למדעי המחשב נהנית מביקוש עצום, הגדל ברציפות בעשר למרות העלאה פרדוקסלי: יצר מצב זה ביקוש השנים האחרונות. הלומדים הסטודנטים הקבלה, מספר רף עקבית של אך הדרגתית בפקולטה נוסק. "אבל גם כאן לא הכל ורוד, כי לגידול זה במספר הסטודנטים לא נלווה תהליך של הגדלת תקנים לחברי סגל ולתומכים טכניים ואדמיניסטרטיביים. התוצאה היא הגדלה מסוכנת ביחס המספרי 19 לכל סגל חבר הוא המומלץ היחס אם למרצים. סטודנטים בין סטודנטים, הרי שאנחנו כבר עומדים על חבר סגל לכל 35. מצב כזה מטיל עומס עצום על חברי הסגל ובהכרח פוגע ביכולתם לתת 'שירות' אופטימלי לסטודנטים. וזה עוד לפני שדיברנו על מחויבותם למחקר".

כעת, סוף סוף, צפוי גידול מסוים במספר חברי הסגל בפקולטה, אבל פרופ' יבנה מציין כי כל חבר סגל חדש זקוק לסטודנטים לתארים מתקדמים החיוניים לקידום המחקר ולתמיכה בהוראה. גם הגידול בכמות הסטודנטים מחייב השקעות נוספות, בין השאר בכיתות ובמעבדות. "הגשנו בקשה להרחבת הפקולטה ולהוספת אגף לבניין, אבל צריך להבין שאנחנו מדברים על גידול של עשרה אחוז לכל היותר מעבר למצב הנוכחי – לא משהו שיפתור את המחסור החמור במהנדסים ברמה הלאומית. לכן דרוש כאן מאמץ לאומי שכולל את הרחבת בסיס הפירמידה – הגדלת המספר והמגוון של תיכוניסטים שלומדים מתמטיקה, מדע וטכנולוגיה. צריך להביא את ההייטק לפריפריה, לשלב אוכלוסיות שאינן מיוצגות בעולם הטכנולוגי. לחשוף את ההשכלה הטכנולוגית

כמפתח לקריירה שאינה בהכרח 'הייטק הארד קור' אלא גם עבודה בכל תחום אחר שמצריך תוכנה: גרפיקה, חינוך, פרסום, בידור, תקשורת,

רשתות חברתיות ועוד".יבנה את כדיקן הפקולטה למדעי המחשב בטכניון מדגיש פרופ' מחויבותה של הפקולטה להגדלת מספר הסטודנטים לתארים מתקדמים )מגיסטר ודוקטור( במדעי המחשב – אנשים שיובילו מחקרים ופיתוחים פורצי דרך. "זו הפקולטה הטובה ביותר בישראל בתחום הזה, והתארים המתקדמים הם היתרון היחסי שלנו, שיישמר גם בעתיד. לשמחתי, השוק צמא כיום למסיימי מאסטר ודוקטורט, כי הם האנשים שמובילים

את החדשנות, את ההמצאות פורצות הדרך".

אלטרנטיבות חוץ-אקדמיותהאקדמיה אינה המקום היחיד להכשרת מתכנתים, וחלק מהכשרה זו מתרחשת גם בגופים אחרים. בארה"ב, שסובלת גם היא ממחסור בעובדי :TechHire initiative טכנולוגיה, הכריז הנשיא הקודם אובמה עלתוכנית להכשרת עובדים למגזר הטכנולוגי. בתוכנית זו ניתן משקל מוגבלויות בעלי אנשים מיעוטים, בני נשים, להכשרת משמעותי ואזרחים שאינם דוברי אנגלית. אחד המרכיבים המרכזיים בתוכנית קורסים המעניקים - )Coding bootcamps( התכנות מחנות הוא ושיפור בהייטק רגל דריסת ספורים, חודשים בתוך למשתתפיהם,

דרמטי ברמת השכר שלהם. גם בישראל מתקיימים מחנות כאלה. אבל מדובר, כאמור, בפתרון נקודתי להכשרת אנשי טכנולוגיה, שלא יהיה בידם הידע הנרחב שרק

האקדמיה יכולה להציע.

מבט קדימהאז האם להיות אופטימיים או פסימיים? גם וגם, אם תשאלו את אבי חסון. "כשמדברים על קטר ההייטק צריך לזכור את הקרונות שהוא סוחב. לכן, אם רוצים שהוא ייסע, צריך קודם כל לדאוג לו לדלק, אבל לא פחות חשוב – לבדוק מה קורה עם הקרונות. אם בקטר ההייטק עובדים רק 9% מהמועסקים במשק, זה לא מצב נכון. חייבים להרחיב את הבסיס, להקטין את הפערים, לרתום ציבור רחב הרבה יותר למאמץ

המשותף הזה".במאמץ הזה שותפים גופים רבים ושונים ובהם רשות החדשנות, המפעילה שני כלים מרכזיים בהקשר זה: )1(מסלול המיעוטים בתוכנית חברות מתחילות, המסייע ליזמים ממגזרי המיעוטים להתגבר על הקושי לגייס הון בשוק הפרטי באמצעות מימון חריג )85% לעומת השיעור המקובל – 50%(. )2( חממת NGT בנצרת - חממת פריפריה שמטרתה להנגיש את ההייטק לציבורי המיעוטים. גם החברה האזרחית לוקחת חלק פעיל בהובלת השתלבות בני המיעוטים בתעשיית ההייטק, ושתי

.IT Works-העמותות הבולטות העוסקות בכך הן צופן ותוכנית הממשלה לאישור תוגש הקרובים בשבועות כן, על יתר לאומית להגדלת מספר מהנדסי ההייטק והמחשב ב-40% בתוך חמש שנים. ההשקעה הצפויה - כ–750 מיליון שקל – מיועדת רובה ככולה למוסדות להשכלה גבוהה ותשמש לחיזוק הפקולטות למדעי המחשב ולהנדסת חשמל ואלקטרוניקה. המטרה: להגדיל את מספר חברי הסגל ואת מספר המעבדות, כדי שמוסדות אלה יוכלו לגייס ולהכשיר יותר סטודנטים. כדי לעודד את המוסדות למנוע נשירת סטודנטים יוקצה תקציב זה על פי מספר הסטודנטים שסיימו שנה ראשונה והחלו שנה

שנייה, וחלק מהכסף יגיע ישירות לסטודנטים דרך מלגות. לסיכום, כיום שוררת תמימות דעים בממשלה, באקדמיה ובתעשייה לגבי השלכותיו החמורות של המחסור באנשי מקצוע בתחום הטכנולוגי, והרשויות פועלות בכל האפיקים האפשריים: צמצום המרחק בין עולם ההייטק לאוכלוסיות שעד כה לא לקחו בו חלק משמעותי, הכנסת המקצועות הטכנולוגיים לבתי הספר היסודיים, עידוד תלמידי תיכון במוסדות הטכנולוגיים המסלולים וחיזוק אלה במקצועות לבחור האקדמיים. אין ספק שלאקדמיה הישראלית בכלל, ולטכניון בפרט,

יהיה תפקיד מרכזי בתהליך חיוני זה.

פרופ' עירד יבנה, דיקן הפקולטה למדעי המחשב: "למרות העלאה של רף הקבלה, מספר הסטודנטים הלומדים בפקולטה נוסק. אבל גם כאן לא הכל ורוד, כי לגידול במספר הסטודנטים לא נלווה תהליך של הגדלת תקנים לחברי סגל ולתומכים

טכניים ואדמיניסטרטיביים". פרופ' עירד יבנה

For your next career opportunity

AMAZINGWORKS HEREWE’RE CHANGING THE FACE OF TECHNOLOGY

HOMEPAGE > פברואר 242017

למידה עמוקה: האם אנו בדרך

לאלגוריתם-העל?גם אם לא כולם מבינים איך בדיוק עובדות מערכות של "למידה עמוקה", המשלבות באופן חדשני בין חומרה לתוכנה, היום כבר

מוסכם על הכל שלא מדובר ב"עוד תיאוריה רדודה עם יחסי ציבור טובים". עם התוצאות אי אפשר להתווכח: מדובר במודל המעמיד

בצל רבים מהאלגוריתמים הקודמים לעיבוד מידע, ומצליח בביצוע מטלות שלפני עשור בלבד היו נראות בלתי אפשריות

ד"ר רועי צזנה איור: הילית שפר

25 HOMEPAGE < 2017 פברואר

HOMEPAGE > פברואר 262017

דרו דומינגוס מאמין שבעתיד תצליח האנושות להמציא את מה פ .The Master Algorithm – "שהוא מכנה "אלגוריתם-העלאלגוריתם זה אמור להיות מסוגל ללמוד, ובכן, הכל, ויתחרה בטובי המומחים האנושיים בכל התחומים – מהלחנת מוזיקה ועד למחקר מדעי. במשתמע, הוא גם יוכל לספק פתרון לבעיות רבות שהאנושות

מתמודדת איתן כיום. הצהרות מסוג זה מעלות גיחוך על פני רבים מהשומעים, ומזכירות בעיקר סיפורי מדע בדיוני על אודות העתיד הרחוק מאוד. אלא שדומינגוס הוא פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטת וושינגטון, חוקר מוערך בתחום למידת מכונה, וזכה כבר בפרס SIGKDD היוקרתי. וכן, הוא מאמין שאנו בדרך לפתח את אלגוריתם-העל, את הלומד האולטימטיבי; ומרגע שנעשה זאת, תשתנה ההיסטוריה האנושית. אלגוריתם-העל יוכל להזניק קדימה את המדע והטכנולוגיה, וכפי שאומר דומינגוס עצמו, "תן לו מידע על תנועות הכוכבים, מישורים מוטים ומטוטלות, והוא מגלה את חוקי ניוטון; תן לו מידע מקריסטלוגרפיה של דנ"א, והוא מגלה את הסליל הכפול. מכל המידע בסמארטפון שלך, הוא לומד לחזות מה תעשה עכשיו ואיך לעזור לך. אולי הוא אפילו יכול לגלות תרופה לסרטן באמצעות למידה ממאגרי מידע עצומים של רשומות

חולי סרטן".כמובן, את כל הפעולות האלו מסוגלים לעשות גם בני אדם, אך רק מעטים מאיתנו מגיעים לרמה גבוהה בביצוען, והגאונים – אלו שלוקחים את הנתונים הקיימים וממציאים סביבם תיאוריות חדשות ופורצות-דרך – מעטים ונדירים. אם באמת היינו יכולים לפתח את אלגוריתם-העל של דומינגוס, הייתה האנושות נהנית מכוחות המחשבה, הניתוח והסקת המסקנות של מספר כמעט בלתי-מוגבל של איינשטיינים, ניוטונים,

ואפילו דומינגוסים. אלגוריתם-העל עדיין אינו ברשותנו, אך אנו מתקדמים אליו צעד-

אחר-צעד כבר יותר מחמישים שנה. בעשור האחרון התחלנו לרוץ לקראתו בזכות טכניקה חישובית מסוג חדש-נושן, המכונה למידה

עמוקה ומבוססת על רשתות עצבים מלאכותיות.

המוח שבמחשבבשנים האחרונות קשה לפתוח אתר חדשות מדע מבלי להיחשף מדי שבוע להישג חדש ומרשים של מערכות "למידה עמוקה" – שילוב של חומרה ותוכנה המניב תוצאות המעמידות בצל רבים מהאלגוריתמים הקודמים לעיבוד מידע והסקת מסקנות. כמעט נראה כאילו כל מה שצריך לעשות הוא להזין לתוך המערכות הללו כמות גדולה של מידע

– והנה הן מגיעות לתוצאות שנראות כמעט כקסם.אין זו הפרזה. מערכות למידה עמוקה מצליחות כיום לבצע מטלות שלפני עשור בלבד היו נראות בלתי אפשריות. כדי להבין מדוע, עלינו את מערכות העצבים – ללמידה העמוקה את הבסיס קודם לסקור

המלאכותיות שעליהן היא מבוססת.המחקר בבינה מלאכותית נפתח כשהחוקרים מלאים בכוונות טובות ובביטחון עצמי. מארגני כנס דרטמות' הראשון בנושא בינה מלאכותית, ב-1956, סברו כי בתוך קיץ אחד בלבד תוכל קבוצת מדענים אחת "לגרום למכונות להשתמש בשפה, ליצור הפשטות ורעיונות, לפתור

בעיות השמורות כיום לבני אדם, ולשפר את עצמן". הם טעו בכמה סדרי גודל.

הנס מוראווק תיאר את גודל ההפתעה כשטבע את 'פרדוקס מוראווק', ולפיו "הלקח המרכזי מ-35 שנים של מחקר בבינה מלאכותית הוא שהבעיות הקשות קלות, והבעיות הקלות קשות. יכולותיו המנטליות של ילד בן ארבע, שאנו מקבלים כמובנות מאליהן – לזהות פנים, להרים עיפרון, ללכת לאורך החדר, לענות על שאלה – למעשה פותרות כמה

מבעיות ההנדסה הקשות ביותר שחשבנו עליהן".יתרונו הגדול ביותר של אותו ילד בן ארבע, מסתבר, טמון במוחו הלומד. המוח מנסה למצוא בעצמו את החוקיות המקשרת בין תופעות שונות, ועל ידי כך הוא מתכנת את עצמו. בכך הוא שונה בעליל מהניסיונות הקדומים להתמודד עם אתגרים כמו זיהוי פנים והבנת דיבור אנושי, שבהם ניסו המתכנתים האנושיים למצוא מראש תשובה לכל שאלה:

הם תיכנתו מחשבים להבדיל בין פיקסלים בהירים לכהים, למשל, ואז לימדו את המחשב שצירוף מסוים של פיקסלים כהים יוצר ציור של פטיש, ואילו צירוף אחר יוצר ציור של מסמר. דרך זו עבדה מצוין, אך היא דרשה זמן עבודה רב מצד המתכנתים, ומעבר לכך – היא לא הייתה יכולה להתמודד עם ציור של פטיש שאינו ברזולוציה או בגודל המתאימים, או שחלק ממנו נעלם או מטושטש, או במקרים שבהם הפטיש הופיע בתמונה במקום בציור, ועוד ועוד וריאציות אחרות. המתכנתים יכלו כמובן ליצור חוקים משלימים שיעזרו למחשב להתמודד עם כל שינוי בצורת הפטיש, אך מדובר בעבודה מייגעת וטרחנית, והתוצר

הסופי עדיין אינו יכול להתמודד עם מקרים חריגים רבים.וכך, פרדוקס מוראווק נותר בעינו.

בשנות החמישים ניסו חלק מהחוקרים לפתור לראשונה את הבעיה בדרך יוצאת דופן: הם יצרו סימולציה ממוחשבת של רשת עצבים, וניסו להשתמש בה לפתרון בעיות והרצת חישובים. התקווה הייתה גדולה, מכיוון שרשתות עצבים מלאכותיות אלו מסתמכות על עקרון חישוב דומה לזה המתרחש במוח האנושי, ומוח זה מסוגל לפתור בקלות יחסית את האתגרים המקשים על מערכות מסורתיות לפתרון בעיות.

עקרון הפעולה של רשתות העצבים המלאכותיות פשוט באופן מטעה. המתכנתים יוצרים סימולציה ממוחשבת של "עצבים". למעשה, כל עצב כזה הוא מוקד חישובי שמבצע חישוב פשוט יחסית בפני עצמו, ושולח מסר פשוט למוקדים רבים אחרים שאליהם הוא מקושר. אותם מוקדים צריכים להחליט בעצמם האם לשלוח מסר חדש לכל חבריהם. הקשרים בין המוקדים משתנים בהתאם לזרימת המידע ביניהם. המנגנון מזכיר מאוד את דרך הפעולה של רשתות העצבים הביולוגיות שבמוח – אלו האחראיות על ניתוח מידע ויזואלי, על אגירת זיכרון ועל השליטה

בגוף בין היתר. כדי ללמד רשתות עצבים מלאכותיות, יש להזין לתוכן כמות גדולה של נתונים. למשל, כדי שהמערכות יצליחו לזהות פטיש, צריך לספק להן אלפי תמונות שונות של פטישים. אלא שבעידן שלפני גוגל, פייסבוק והאינטרנט, קשה היה למצוא מספר גדול מספיק של דגימות להזין לתוך הרשתות. חמור מכך, החוקרים יכלו ליצור רק רשתות עצביות קטנות יחסית, מכיוון שכוחות המחשוב באותה התקופה היו מוגבלים. עד העשור יצאו מהאופנה כתוצאה, רשתות העצבים המלאכותיות

האחרון, שבו התרחשו כמה פריצות-דרך במקביל: כוחות המחשוב הגיעו לרמה שאיפשרה הרצת רשתות עצבים עצומות

בגודלן; ניתן היה לאסוף מצבורים עצומים של טקסט, שמע ומידע חזותי

מהאינטרנט;השיטה הידועה בשם "למידה עמוקה" החלה לתפוס תאוצה כדרך

המרשימה ביותר להשתמש ברשתות עצבים מלאכותיות.שתי ההתפתחויות הראשונות מוכרות היטב, ולכן נתעכב דווקא על

פרופ' רן אל-יניב: "לפני כארבע שנים התייחסתי בחשדנות ללמידה תוצאות הגיעו אז אבל עמוקה, אמפיריות מפתיעות, וההתייחסות שלי השתנתה באופן דרמטי. פתאום אנחנו במצב שבו הבעיה הבסיסית של סיווג תמונות פתורה עקרונית. בהתחלה זה היה מתעתע כי לא הבנו איך זה עובד, אבל היום ברור שזהו כלי עוצמתי המסוגל להתמודד עם

מגוון סיגנלים"

פרופ' רן אל-יניב

27 HOMEPAGE < 2017 פברואר

הנקודה האחרונה. אחד מוותיקי החוקרים בתחום רשתות העצבים המלאכותיות, ג'פרי הינטון מאוניברסיטת טורונטו, הצליח להדגים ב-2006 מערכות עצבים מלאכותיות עמוקות, ובכך חיקה במחשב "טריק" שבו משתמש המוח האנושי לעיבוד ראייה. אנו איננו מודעים לכך, אך כאשר אנו מסתכלים על תמונה, המוח מעבד אותה ברמות הולכות וגדלות של מורכבות. שכבת העצבים הראשונה שנתקלת במידע מתמקדת ומחלצת ממנו פרטים פשוטים, כקווים באוריינטציות מסוימות. היא מעבירה את המידע לשכבות הבאות, ואלו מחלצות ממנו תוואים מורכבים יותר: קווים שיוצרים צורות גיאומטריות, צבעים ואפילו פנים אנושיות. חוקרים רבים מאמינים שתהליך העלייה במורכבות המידע ממשיך עד שמגיעים ל"נוירוני סבתא" – תא עצב אחד או יותר, המגיבים ספציפית לאינדיבידואלים מסוימים או למידע מופשט מסוג כלשהו.

למידה עמוקה מושתתת על עיקרון דומה: רשתות העצבים המלאכותיות העמוקות מסודרות בשכבות וירטואליות, כאשר כל שכבה מעבדת פרטים ברמת מורכבות שונה, ומעבירה את התובנות שהפיקה לשכבה הבאה. בדרך זו יכולות מערכות עצבים מלאכותיות לעבד מידע מורכב

בקלות יחסית, וללמוד לזהות תבניות החוזרות על עצמן. אחת הדוגמאות המרשימות ביותר ליכולותיה של טכניקת הלמידה העמוקה הגיעה ב-2011, כאשר פרופ' אנדרו נג מסטנפורד )מהמומחים הגדולים בתחום רשתות העצבים המלאכותיות, וכיום המדען הראשי .Google Brain בענקית המידע הסינית ביידו(, הקים את פרויקטבמסגרת הפרויקט חוברו יחד 16,000 ליבות חישוב בתשתיות המחשוב של גוגל מסביב לעולם, על מנת להריץ רשת עצבים מלאכותית עצומה בגודלה. שנתיים לאחר מכן הודגמו יכולותיה של הרשת, והוכח כי היא יכולה לעבור על תמונות ממיליוני סרטוני יוטיוב ולזהות חתולים, פנים אנושיות, פרחים, ועצמים רבים אחרים ברמה גבוהה של הצלחה

בהשוואה לשיטות אחרות. זו הייתה אחת הדוגמאות המרשימות ביותר, שמשכו תשומת לב ציבורית ל"מוח" של גוגל. מערכות אלו עומדות כיום לרשות הציבור הרחב: אתם מוזמנים להעלות את התמונות שלכם מהסמארטפון לשירות גוגל פוטוס, לחפש "חתול", "אופניים", או אפילו "אהבה" – ומערכת עצבים מלאכותית הפועלת במרכזי המידע של גוגל תבצע עבורכם את הניתוח עבור כל התמונות ותחזיר את אלו התואמות לקריטריונים

שציינתם.מאז ועד היום המשיכו מערכות הלמידה העמוקה להתקדם, והגיעו להישגים מרשימים. מערכות למידה עמוקה מצליחות לזהות דיבור אנושי ברמה העולה על זו של כל מערכת אחרת, ובסוף 2016 הצליחה מערכת של מיקרוסופט לתמלל דיבור אנושי ברמה המתחרה בזו של המתמללים האנושיים המקצועיים ביותר. הן מסוגלות גם לספק תרגום מהיר וסימולטני. בשנת 2012 הדהים ריק רשיד, אחד מבכירי מיקרוסופט, את הקהל הסיני כאשר הדגים כיצד יכולה מערכת הלמידה העמוקה לתמלל סימולטנית את דבריו לטקסט באנגלית, לתרגם אותם לטקסט

בסינית, ואז להגות את הטקסט במנדרינית – בקולו של רשיד.

מערכות למידה עמוקה בשירות פייסבוק מזהות את פניהם של מצולמים גם כאשר הם אינם מישירים מבט למצלמה, ולפי פייסבוק מסוגלות לזהות פנים אנושיות בדיוק של 98 אחוזים, ולבודד את התמונה האחת

שבה אותו האדם מופיע, מתוך 800 מיליון תמונות שונות. הלמידה העמוקה משרתת גם את מדע הרפואה. חוקרים משתמשים במערכות למידה עמוקה כדי לחזות ולנתח את רמת מסוכנותם של חומרים מסוימים, ולהציע כיוונים חדשים למחקר ולפיתוח תרופות. אפילו ווטסון, מנוע הבינה המלאכותית של יבמ, מסתמך בין היתר על מערכות למידה עמוקה, ובזכותן הצליח לאחרונה להגיע להישג מרשים במיוחד: כאשר נבחנו המלצותיו לטיפול בחולי סרטן, התגלה כי 99

אחוזים מהצעותיו תאמו לאלו של הרופאים האנושיים. מאיתנו רחוק אינו כבר כמדומה, דומינגוס, של אלגוריתם-העל

כפי שחשבנו.

התסכול, הכניעה והחיפוש אחר תשובהחוקרים רבים במדעי המחשב מוצאים את עצמם מתוסכלים מהצלחתן הפנומנלית של רשתות העצבים המלאכותיות, לצד חוסר ההבנה הבסיסית

שלנו את דרך פעולתן. "לפני כארבע שנים התייחסתי בחשדנות ללמידה עמוקה. הייתה תחושה שלre-branding או הייפ נוסף", מספר רן אל-יניב, פרופ' בפקולטה למדעי המחשב בטכניון ומומחה בתחום הלמידה החישובית. "אבל אז הגיעו תוצאות אמפיריות מפתיעות, וההתייחסות שלי השתנתה באופן דרמטי. עד לפני זמן לא רב, למשל, הייתי מקניט )בחיבה( את מיכה לינדנבאום, ידידי היקר מהפקולטה, מומחה וחוקר עיבוד תמונה וראייה ממוחשבת, בשאלה אם הם כבר יודעים להבדיל בין חתולים לכלבים. והוא היה עונה שלא, לא בדיוק. ופתאום אנחנו במצב שבו הבעיה הבסיסית של סיווג תמונות פתורה עקרונית. בהתחלה זה היה מתעתע כי לא הבנו איך זה עובד. התיאוריות הקלאסיות, כמו זו של

וופניק, אינן מסבירות מדוע למידה עמוקה עובדת". ואף על פי כן, הלמידה העמוקה עובדת – וגם משתפרת במהירות. "כבר התרגלנו לכך שזהו כלי עוצמתי המסוגל להתמודד עם מגוון סיגנלים. הושגה גם הבנה אינטואיטיבית משמעותית מדוע וכיצד הוא פועל. אולם קשה לנחש לאן נגיע. הכלי משתנה ומתהווה ממש מול עינינו, וכך גם אפשרויות השימוש בו", אומר אל-יניב, "ההתעסקות האקדמית והתעשייתית בתחום מתרחשת בקצב מסחרר שלא חווינו בעבר. למשל, קצב ייצור המאמרים בתחום הוא לאין ערוך גדול מכל תחום אחר בלמידה חישובית ואולי אף מכל תחום אחר במדעי המחשב. באופן מפתיע, קהיליית הלמידה העמוקה השכילה לסגל לעצמה נורמת דיווח מדעי משופרת שלפיה, על מנת לפרסם, אתה מצופה לשחרר את הקוד )open source( ואף את הנתונים. זה מאפשר לאמת במהירות רבה תוצאות, מפחית משמעותית את כמות ה'רעש' בתחום, ומאפשר מציאת שיפורים בקלות יחסית על בסיס קוד קיים. אני משער שכל

זמן שנמשיך לשחרר קוד, התחום ימשיך לנסוק".אל-יניב אינו היחיד שמצא את עצמו מתוסכל לנוכח חוסר הבנתנו את מערכות הלמידה העמוקה. אליו מצטרף גם פרופ' מיכאל אלעד מהפקולטה למדעי המחשב בטכניון, שהגיע במקור מתחום עיבוד Sparse( התמונה. במחקריו, פיתח אלעד את מודל הייצוגים הדליליםRepresentations(, שמתאר מידע כמורכב מצירוף מגוון קטן של תת-יחידות מידע – אטומים. מודל זה מסייע לתאר, להבין ולעבד תמונות, אך הוא רלוונטי גם בשפע של תחומים אחרים, כגון עיבוד מידע קולי וטיפול בהדמאות רפואיות. למעשה, מודל זה סיפק תפישה

תיאורטית שלמה בעיבוד תמונה, שהובילה למהפכה בתחום.אפשר להבין שלאלעד יש כבר בסיס מוצק בתחום עיבוד התמונה. מה

הביא אותו, אם כך, לעסוק בלמידה עמוקה? "אם היית מדבר איתי על הנושא לפני כחצי שנה, היית שומע אדם שונה לגמרי", הוא משיב, "הייתי אנטי למידה עמוקה. התנגדתי נחרצות כי זה נשמע לי רדוד. זה לא מדע – זו הנדסה משעממת. וגם אם

המערכות עובדות, זה לא עניין אותי כחוקר".ולספק תוצאות אלא שמערכות הלמידה העמוקה המשיכו לעבוד

פרופ' מיכאל אלעד: "אני עוסק שנים בהורדת רעש מתמונה: מתאמץ, ממדל, מפתח חסמים. פתאום מגיע מישהו שמכניס תמונות מלוכלכות לרשת עצבים מלאכותית, והמערכת עושה עבודה טובה יותר מאתנו בניקוי התמונה. זה לא אלגנטי, כי אנחנו לא מבינים למה זה עובד" פרופ' מיכאל אלעד

HOMEPAGE > פברואר 282017

מרשימות כל כך, שאלעד לא היה מסוגל להתעלם מהן לאורך זמן. עמיתיו מצאו את עצמם בדילמה דומה. "בזירה שלי, של עיבוד תמונה, למידה עמוקה נכנסה מאוד חזק. כשאני נפגש בכנסים עם קולגות, אחת השאלות הראשונות שעולה היא מה נעשה עם החיה המשונה הזאת", הוא מודה במבוכה. "אני עוסק שנים בהורדת רעש מתמונה: מתאמץ, ממדל, מפתח חסמים. פתאום מגיע מישהו שמכניס תמונות מלוכלכות לרשת עצבים מלאכותית, והמערכת עושה עבודה טובה יותר מאתנו בניקוי התמונה. זה לא אלגנטי, כי אנחנו לא מבינים למה זה עובד".

היעדר המודל הפריע לאלעד, אך בשנה האחרונה הוא ביקר בגוגל והחל להבין לאן העולם פונה. "ראיתי כמה הנושא של למידה עמוקה מרכזי", הוא אומר. "יש אלפי אנשים בגוגל שעובדים על זה, וזה

שינה את כל מה שקורה בחברה מן היסוד".התפנית הגדולה באמת ביחסו של אלעד ללמידה עמוקה התחוללה לפני חודשים ספורים, בשל תוצאה שהושגה עם שני הדוקטורנטים שלו, ורדן פפיאן ויניב רומנו. התברר שאפשר להרחיב את מודל הייצוגים הדלילים מתחום עיבוד התמונה על מנת לספק תיאוריה מוצקה לדרך פעולתן של רשתות עצבים מלאכותיות. המודל מתבסס על רעיון דומה לייצוגים דלילים המקורי של אלעד, ולפיו כל מידע מורכב מרכיבים מרכיבים שאטומים כפי ביחד, שמצטרפים שונים סוגים ממספר מולקולות. אך זוהי רק הרמה הראשונה במטאפורה זו. ברמה הבאה, המולקולות יכולות להתחבר יחד כדי ליצור מבנים גדולים יותר כמו קרומים, חלבונים וסוכרים, שבעצמם מצטרפים ליצירת תאים שלמים, ואלו ממשיכים ומתחברים כדי להרכיב רקמה, וכן הלאה. זהו המודל המתאר את המידע. תפקידה של הרשת העצבית הוא בעצם לפרק את המידע השלם המקורי לכל מרכיביו באמצעות זרימה במורד ההיררכיה, ופענוח החלקים הרלוונטיים בכל שלב ושלב. המודל הזה איפשר, לראשונה, לנתח מתמטית את ביצועי הרשת ולקבוע תנאים להצלחתה.

ההבנה שאפשר להשתמש ברעיונות שנולדו מתחום עיבוד התמונה לתאר את פעולתן של רשתות עמוקות גרמה גם לאלעד להצטרף לשורת המדענים המכובדים המקדמים את התחום. "מרתק לראות כיצד מודל מתמטי מובא כדי לתאר מידע מסוג אחד, ופתאום יוצר הבנה יסודית

יותר של דברים אחרים. לנו זה קרה". אלעד ואל-יניב מייצגים נאמנה את מדעני המחשב, המנסים בימים אלו לגבש תיאוריות ומודלים סביב הטכנולוגיות החדשות המתפתחות במהירות. בזכות מודלים אלו נוכל לשפר את רשתות העצבים המלאכותיות

עוד יותר ולהתאימן למטלות מורכבות מכל הסוגים.במה, אם כך, ישמשו אותנו רשתות העצבים המלאכותיות והמשופרות

של העתיד?

עתיד של רכבים ומשלוחים אוטונומיים אם תגיעו לפיטסבורג בשנה הקרובה ותזמינו נסיעה דרך שירות אובר, אתם עשויים לגלות שהמונית שאוספת אתכם נוסעת מעצמה. עדיין לא באופן מלא – במושבים הקדמיים יושבים שני מהנדסים המפקחים על תנועת הרכב בכבישים – אך הביצועים עד כה מרשימים את כל הנוסעים. הרכבים האוטונומיים, כמדומה, התחילו כבר להגיע

לרחובות הערים. כאשר החלה גוגל את מחקריה בתחום הרכבים האוטונומיים, היא הייתה אחת החברות הבודדות שהשקיעו בו מאמצים משמעותיים. מאז השתנה המצב ויותר מ-25 חברות שונות לוקחות חלק במרוץ לפיתוח רכבים אוטונומיים. מתוכן, חברת ניוטונומי עורכת בימים אלו ניסוי במוניות אוטונומיות בסינגפור, אובר עורכת ניסוי דומה בפיטסבורג עם צי של 14 מוניות ללא-נהג, ומובילאיי עושה את ניסוייה בישראל. לא רק מוניות מתחילות לנוע ברחובות בכוחות עצמן. חברת אוטו, שנרכשה לאחרונה על ידי אובר, מתחילה לצייד משאיות במיטב הטכנולוגיות 2016 הדגימה החברה הצלחה הנדרשות לנסיעה אוטונומית. בסוף ראשונה: משאית אוטונומית ברמה הגבוהה ביותר, שגמאה כמעט 200 קילומטרים והביאה בהצלחה 50,000 פחיות בירה אל יעדן. משאיות אוטונומיות אולי נשמעות מרגשות פחות ממכוניות ללא-נהג, אך הן כנראה ייכנסו ראשונות לשימוש, מאחר שהתעשייה זקוקה להן נואשות.

La Muse, פבלו פיקסו

29 HOMEPAGE < 2017 פברואר

תמונה זו מתארת תוצאת אלגוריתם למיזוג סגנון אל תוך תמונה קיימת.מימין מובאות תמונת המקור ותמונת הסגנון ולמעלה – תוצאת המיזוג.

שפע של עבודות בשנה האחרונה מציעות שימוש ברשת נוירונים קיימת שאומנה לזיהוי אובייקטים להשגת מטרה זו.Gatys של deepart.io מידע נוסף ניתן למצוא באתר

באדיבות: יניב רומנו וורדן פפיאן

HOMEPAGE > פברואר 302017

משאיות משנעות 70% מהמשאות בארצות הברית, וקיים מחסור חמור בנהגים אנושיים – אף שאלו מעורבים בכמעט חצי מיליון תאונות בשנה שהגורם האנושי הוא האשם העיקרי ברובן. העברת ההגה לידי מחשב

מתקדם תוכל למנוע כמעט 4,000 מיתות מיותרות בשנה.מכוניות פרטיות אוטונומיות או משאיות ללא-נהג, אלה גם אלה חייבות לבצע מטלות של עיבוד תמונה בקצב מסחרר על מנת לנוע בבטיחות בכבישים. עליהן לזהות את הנתיב שבו הן נמצאות, לפענח תמרורים, להבחין במכשולים ולאפיינם – וכמובן לפעול בהתאם. זהו בדיוק התחום שבו הלמידה העמוקה מפגינה ביצועים גבוהים. מכוניות ומשאיות, לפיכך, מתחילות ללמוד כבר היום איך לנהוג בכבישים בכוחות עצמן, וצפויות להתחיל לבצע משלוחים בחמש השנים הקרובות.

עתיד של רובוטים בכל ביתבשנים האחרונות חודרות בינות מלאכותיות מסוגים שונים גם אל הבית פנימה. חלקן, כמו אקו של אמזון, נטולות גוף משלהן. אחרות, כמו Pepper, שוכנות בגוף רובוטי ומסוגלות לנוע באופן עצמאי, לזהות את בעליהן, להגיב למצבם הרגשי כפי שהוא מתבטא בקולם ובפניהם ולספק להם שפע של שירותים. חלק מהרובוטים מסוגלים לצלם את בני הבית ברגעים חשובים. אחרים נושאים מקרן ורמקולים, והופכים כל קיר לקולנוע ביתי. רובוטים מרשימים עוד יותר הדגימו כבר את יכולתם לבשל מאות מנות שונות באמצעות שתי זרועות רובוטיות מדויקות. כל אלו ידרשו – ודורשים כבר היום – יכולות עיבוד תמונה, ניווט בבית, הבנת דיבור אנושי ואפילו חיזוי מראש של צורכי הדיירים. גם המטלות

הללו מתחילות לקבל כיום פתרון מצד רשתות עצבים מלאכותיות.האם רובוטים החמושים בבינה מלאכותית, שתושג בזכות טכנולוגיית הלמידה העמוקה, יעזרו לנו לבצע את מטלות הבית? "שימושים ביתיים נראים מאוד מלהיבים מכיוון שהם יכולים לחסוך זמן יקר מצטבר בפעולות שאיננו אוהבים לעשות, כמו כביסה, שטיפת כלים וספונג'ה – כל טרדות הבית", אומר אל-יניב. "זהו חלום שפורמלית נראה רחוק, ולמעשה אין כיום מושג כיצד לפתור בעיות אלו על מלוא היקפן )למרות הדגמות של פתרונות לבעיות צעצוע(. אולם סקאלות המרחק והזמן השתנו, וייתכן שקצב ההתפתחות המואץ בתחום מרמז לנו שפתרונות

מפתיעים נמצאים ממש מעבר לפינה".אם יצליחו, מדובר בשינוי דרמטי בהלכות חיינו. לפי ממשלת ארצות הברית, אזרחי המדינה הבוגרים משקיעים בממוצע כמעט שעתיים וחצי ביום בביצוע מטלות הבית השונות. מדובר במאות מיליוני שעות המתבזבזות מדי יום. רובוטים משוכללים, המונחים בכוחן של רשתות עצבים מלאכותיות, יוכלו לצמצם את אובדן הזמן ולשחרר את האנשים

למטלות פרודוקטיביות יותר.

עתיד של רפואה מיידיתווטסון הוא מנוע הבינה המלאכותית המשוכלל ביותר של יבמ. כאשר הוא נדרש להתמודד עם שאלה חדשה – למשל, מהי המחלה המתאימה רב מספר ומצליב סוקר הוא – מסוים חולה של לתסמינים ביותר של נתונים על אודות החולה ועל המחלה. הוא בוחן מספר עצום של מאמרים אקדמיים שהתפרסמו בתחום, לצד רישומי הטיפול של חולים מן העבר עם תסמינים דומים. הוא משתמש לשם כך בטכניקות רבות ושונות מתחום הבינה המלאכותית, כולל למידה עמוקה ורשתות עצבים מלאכותיות. ולבסוף, הוא מספק רשימת תשובות אפשריות ומדרג אותה

לפי רמת הביטחון שלו בכל אחת מהן. במחקר שנערך לאחרונה בבית הספר לרפואה של צפון קרוליינה, הושוו המלצותיו הרפואיות של ווטסון לאלו של אונקולוגים. ב-99% )!( מהמקרים, תאמו המלצותיו להצעותיהם של הרופאים המומחים. נוספות, ווטסון אפשרויות טיפול סבירות זיהה ב-30% מהמקרים, שעמיתיו האנושיים החמיצו. במחקר אחר במרכז מרבורג למחלות נדירות ונטולות אבחון, הצליח ווטסון לאבחן מחלות נדירות ברמה זהה לזו של צוותי הרופאים המומחים שהיו צריכים להתכנס בעבר כדי לזהות את המחלה. אלא שבניגוד לאותם צוותים, ווטסון ביצע

את הפעולה בשניות.

ווטסון הוא כמובן רק דוגמה מייצגת לכוחה של למידת מכונה, הנתמכת בכוחה של למידה עמוקה ובקפיצות הדרך שעשה התחום. שירותים מסוג זה יגיעו לציבור כבר בשנים הקרובות: שבעה בתי חולים באסיה כבר משתמשים בווטסון, ועוד 21 בתי חולים בסין מתכננים להטמיע את ווטסון בתהליכי קבלת ההחלטות המתבצעים בהם. רופאים בהודו מתארים כבר כיצד הם מקבלים המלצות חכמות מהמחשב בתוך מספר הקלקות – ובחלק מהמקרים גורמות להם ההמלצות לשנות את דעתם ולהחליט על טיפול מתאים יותר לחולה על סמך המידע הרפואי והמדעי העדכני ביותר. ולמה לעצור רק בבתי החולים? אפילו הבינה המלאכותית רפואיות המלצות לספק עתה מתחילה אמזון, של אקו כמו לבית, להורים בתשובה לרשימת התסמינים הרפואיים של ילדיהם. הרפואה, בקיצור, מתחילה להגיע לכל מקום ובכל זמן, כשהיא חמושה בכוחה

של הלמידה העמוקה.

לרסן את המוחשלושת התחומים שתוארו כאן הם רק דוגמאות נקודתיות לשינויים שמערכות הלמידה העמוקה יביאו לחיינו. כוחה האמיתי של הלמידה העמוקה יגיע לידי ביטוי במקומות נוספים רבים, כיוון שהיא מייצגת למעשה את ראשיתו של "אלגוריתם-העל" של דומינגוס. באמצעותה, אנו מתחילים ללמד את המחשבים לבצע מטלות שהיו שמורות בעבר רק לבני האדם, ובמקרים רבים הם יכולים לבצע אותן באופן מדויק

יותר ובוודאי מהיר יותר."מטרתנו היא לבנות מערכות שלומדות מניסיון והדרכה )עצמית או אנושית( לבצע פעולות אינטליגנטיות", אומר אל-יניב. "במטלות מסוימות מערכות כאלו מסוגלות כבר כיום להגיע לביצועים על-

אנושיים". במטלות אחרות, הביצועים עדיין תת-אנושיים במובהק, כפי שיכול להעיד ג'ושוע בראון – או ליתר דיוק, כפי שמעידה גופתו. בראון הפך לקורבן הראשון של נהיגה אוטונומית לאחר שרכש רכב טסלה ממודל S, שבו ניתן להפעיל מצב של טייס אוטומטי. זו הייתה אהבה ממבט ראשון. בראון כינה את רכבו בשם החיבה "טסי", והעלה סרטונים של עצמו ביוטיוב שהראו כיצד הוא נוסע ברכב מבלי לגעת בהגה. אהבה זו עלתה לו בחייו בשנת 2016, כאשר הגיע לצומת שבה חלפה משאית באותו הזמן. הטייס האוטומטי לא הצליח לפרש נכון את המשאית שחצתה את הכביש, והרכבים התנגשו זה בזה במהירות גבוהה ומבלי שהבלמים הופעלו. בראון נהרג במקום, אך השאלות שהותיר מאחוריו נשארות פתוחות: האם מנוע הבינה המלאכותית של טסלה, המסתמך על רשתות עצבים מלאכותיות לעיבוד ראייה ולקבלת החלטות )אך לא בהכרח על למידה עמוקה( יכול לקחת אחריות על חיי אדם? מהטכנולוגיה מפחדים שאנו טוענים טסלה של הרבים מעריציה

אחת הדוגמאות המרשימות ליכולותיה של הלמידה העמוקה היא פרויקט Google Brain, שהקים פרופ' אנדרו נג מסטנפורד ב-2011. במסגרתו, חוברו 16,000 ליבות חישוב מסביב עצבים רשת להריץ כדי לעולם מלאכותית עצומה. כעבור שנתיים הוכח כי הרשת יכולה לעבור על תמונות ממיליוני סרטוני יוטיוב ולזהות חתולים, פנים אנושיות, של גבוהה ברמה ועוד, פרחים הצלחה בהשוואה לשיטות אחרות

פרופ' אנדרו נג

31 HOMEPAGE < 2017 פברואר

החדשה, ומבחינים בה רק כאשר היא גורמת לתאונות – ומתעלמים מיכולתה למנוע את יתר 95% התאונות בכבישים הנגרמות מטעויות אנוש. אלא שראייה זו אינה מביאה בחשבון את האפשרות שבתהליך לימוד הנהיגה למכוניות ייכנסו גם טעויות קריטיות – ואלו יופיעו מיד בכל הרכבים האוטונומיים המשתמשים במערכת. במילים אחרות, עלינו להבין מה אנו מלמדים את מערכות העצבים המלאכותיות, כדי

שנוכל להבטיח את מידת הצלחתן.

אבל איך בכלל אפשר למדוד הצלחה? שאלה זו הופכת להיות רלוונטית יותר במערכות עצבים מלאכותיות, שבעבורן אין עדיין תיאוריה מדויקת המסבירה מדוע הן מצליחות כל כך במטלות מסוימות ונכשלות באחרות. היא חשובה כפליים מכיוון שרשתות אלו צפויות לגדול ביכולותיהן, לאסוף כמות מידע גדולה יותר מהמוח האנושי ולהפיק ממנו תובנות. האם אנו יכולים באמת, כבני אדם, לנתח את מידת הצלחתה של הבינה המלאכותית אם איננו מבינים תמיד את השיקולים שבהם התחשבה? זאת ועוד – אפילו גדולי המומחים מסכימים כי קיימות בעיות פשוטות שלמידה עמוקה אינה מצליחה להתמודד עמן, וכי עדיין רב הנסתר על הנגלה בתחום זה. כיצד, אם כך, נדע מתי טעתה הבינה המלאכותית, ומתי הגיעה

להחלטות מוצלחות יותר מאלו של עמיתיה האנושיים?גודל הקושי הופך להיות ברור כשאנו בוחנים את ביצועיה של הבינה המלאכותית בשחמט – משחק שהוגדר כ- "דרוזופילה )חיית הניסוי( של הבינה המלאכותית". טיילר קוון, פרופסור לכלכלה ושחקן שחמט מקצועי בעברו, מספר שרבי-אלופים בשחמט טבעו ביטוי חדש –

"זהו צעד של מחשב", כדי לתאר צעדים "מכוערים" שנראים מנוגדים לאינטואיציה. ואף על פי כן, המכונות שעומדות מאחורי אותם צעדים מכוערים מנצחות את רבי-האלופים פעם אחר פעם. באופן דומה, מערכת הלמידה העמוקה אלפא-גו שיחקה נגד שחקן הגו השני הטוב ביותר בעולם, לי סדול, ונקטה בצעד שהיה לא-אנושי בעליל. המערכת עצמה הגדירה את הצעד ככזה ששחקנים אנושיים היו נוקטים בו בהסתברות של 1 ל-10,000 בלבד. אבל היא ניצחה באותו המשחק. האם אותו צעד היה בעל משמעות להמשך המשחק? האם הוא היה טעות של המערכת?

האם אלפא-גו תיכננה להתבסס על תוצאות אותו הצעד בהמשך, אך "שינתה את דעתה" בהתאם לצעדיו הבאים של השחקן שמולה. אפילו

המומחים הגדולים ביותר לגו יכולים רק לספק ניחושים. כיצד, אם כך, נוכל להבין האם הבינה המלאכותית של העתיד מספקת לנו את התוצאות הטובות ביותר בניתוחיה? ברפואה, אנו מתבססים כיום על מדד פשוט – עד כמה דומות מסקנותיה של הבינה המלאכותית למסקנות הרופאים במקרי מבחן. אך מה יקרה במקרים מורכבים יותר, כגון ניתוב ותיאום בין מיליוני מכוניות בו-זמנית כדי לקיים מערכת תחבורה יעילה במיוחד – אך כזו שגם גורמת למספר רב יותר של תאונות דרכים, רק מכיוון שהבינה המלאכותית "התפשרה" על תוצאה יקרה כאשר מכונית אוטונומית תידרש ומה זאת? זו מבלי שנבין לקבל החלטה מוסרית – האם לדרוס ילד בן חמש על מעבר החציה, או שני קשישים על המדרכה, למשל – והאם נוכל להבין כיצד התקבלה

ההחלטה, ולהצדיקה בדיעבד?"כשנגיע למצב שבו הבינה המלאכותית מבצעת מטלות טוב יותר מבני האדם באופן משמעותי, למשל אם בנהיגה אוטונומית שיעור התאונות הכולל יירד פי מאה, סביר שרשויות החוק ייאלצו לאשר את השימוש במערכות אלו ואולי אף לכפותו", כך אל-יניב. "במקרה כזה אני משער שהמערכות יכללו טיפול מאוד מפורש במקרי הקצה. האימון של מערכת לומדת הוא מעיקרו סטטיסטי ובמהלכו היא נחשפת רק לחלק התדיר ממרחב המצבים האפשרי. לכן, בסבירות גבוהה המערכת אינה מכירה חלק ניכר ממקרי הקיצון שיתרחשו כמעט בוודאות מתישהו בפעילות מבצעית מאסיבית. ניסוח כללי פעולה במצבי קיצון בעלי משמעות מוסרית אינו בתחום מומחיותנו כמדענים. אולי יהיה חוק מדינה שיחליט שדורסים קודם כל מישהו אחד לפני אחר, או שקודם

פוגעים בעצמך לפני שפוגעים במישהו אחר".אתגרים אלו מצטרפים לרבים אחרים. עדיין מוטלת עלינו המשימה להבין טוב יותר איך הלמידה העמוקה פועלת, איך לגרום לרשתות את לאמן איך שגויים שהפיקו, לקחים לשכוח מלאכותיות עצבים הרשתות ביעילות, וכמובן – איך ליצור ארכיטקטורות עצביות יעילות וחסכוניות באנרגיה ובזמן פעולה. עלינו לעבור עוד מהמורות רבות בדרך ליצירת "אלגוריתם-העל", אך ההצלחה תשנה את פני העולם. נוכל לזכות בכוח ההמצאה, היצירתיות והניתוח שעולים על אלו של מיטב הגאונים שהופיעו מדי פעם בהיסטוריה האנושית. ומעבר לכך, גאונים אלו יעמדו לרשות כל אחד מאיתנו, במרחק של לחיצת כפתור או בקשת סיוע מהטלפון החכם. פריצות דרך מהסוג שחוללו טורינג ואיינשטיין, ווטסון וקריק ואנשי מדע גדולים אחרים, יופיעו מדי שנה. הפילוסוף והסופר אליעזר יודובסקי סיכם לאחרונה היטב את ההבטחה – והאיום – הטמונים בבינה מלאכותית ובלמידה העמוקה. "כל דבר שיכול להצמיח בינה חכמה יותר מאנושית", כתב, "זוכה בגדול ובלי תחרות בשינוי העולם במידה הרבה ביותר. שום דבר אחר אינו מתקרב

לאותה הרמה".הלמידה העמוקה מתחילה לשנות את העולם, אך לאיזה כיוון? את

זאת נצטרך להחליט בעצמנו.

מדבר שעליו אלגוריתם-העל למדעי )פרופ' דומינגוס פדרו המחשב באונ' וושינגטון( הלומד האולטימטיבי, שיספק מספר לא מוגבל של איינשטיינים וניוטונים – עדיין אינו ברשותנו, אך הלמידה העמוקה מקרבת אותנו אליו יותר

מתמיד פרופ' פדרו דומינגוס

מערכות למידה עמוקה מצליחות לזהות דיבור אנושי ברמה העולה על זו של כל מערכת אחרת, ובסוף 2016 הצליחה מערכת של מיקרוסופט לתמלל דיבור אנושי ברמה המתחרה האנושיים המתמללים של בזו מסוגלות הן ביותר. המקצועיים גם לספק תרגום מהיר וסימולטני. בשנת 2012 הדהים ריק רשיד, מבכירי מיקרוסופט, את הקהל הסיני כאשר הדגים כיצד יכולה מערכת הלמידה סימולטנית את העמוקה לתמלל דבריו לטקסט באנגלית, לתרגם אותם לטקסט בסינית, ואז להגות את הטקסט במנדרינית – בקולו

של רשיד

ריק רשיד

*סדר הבוגרים מחולק לפי שורות מימין לשמאל. צבע המסגרת הוא כצבע הריבוע מימין לשורה HOMEPAGE > פברואר 322017

תמונת מחזור <

מחזור 95':העולם מבעד לחלונות בשנת 1995 עשה עולם המחשבים צעדים גדולים בדרך לביסוס שלטונו בחיינו: Windows 95 הפך לחלון העיקרי שדרכו ראינו את העולם, Yahoo ,eBay ,Hotmail ו"וואלה" – שהוקמו באותה השנה – שינו את הרגלי הצריכה והתקשורת שלנו, הממוחשבת הראשון סרט האנימציה סיפור", של ו"צעצוע בהיסטוריה, יצא לאקרנים. וכמו וודי השריף ובאז שנות אור,

גם בוגרי מחזור 95' למדו שאין דבר העומד בפני הרצון

עדי רוזנברג )CTO and Co founder )47 ב- VideoFlow.LTD

"התקופה בטכניון הייתה חוויה מעצבת, שבה למדתי ששום דבר לא מגיע בקלות, ולימוד עצמי הוא ערך שאני נושא אותו לכל מקום עבודה. זוכר במיוחד את מסדרונות פישבך בלילה והשביתות

הארוכות".

IT Operations Manager )51( ירון רוקנשטיין Qualcomm Israel -ב

PowerInbox-ב CTO )49( אוהד שחורי"יותר מכל אני חושב שלמדנו לחתור תמיד לעומקם של דברים. שום דבר לא ברור מאליו ולכל תופעה

יש סיבה, גם אם לא גלויה לעין".

מרק שיפרין )44( ארכיטקט תוכנה בכיר בפיליפס "הלימודים בטכניון היו שלב מאוד משמעותי בחיים שלי. את התואר ראשון התחלתי עוד לפני שעברה שנה מאז שעליתי לישראל. כאן רכשתי לא רק ידע מאוד רלוונטי לקריירה שלי אלא גם

מצאתי חברים שמלווים אותי עד היום".

MEDATECH חנה שראל מנכ״לית חברת מידעטקהעוסקת בפיתוח ויישום מערכות מידע בכ-1,000

חברות "הלימודים בטכניון היו חוויה מכוננת ומשמעותית מאוד עבורי. הגעתי לפקולטה בלי לדעת אפילו איך לפתוח מחשב)!( כשמסביבי מגיעים סטודנטים שכבר ידעו לתכנת. למדתי שאין דבר העומד בפני הרצון, ושאם תשקיע ותאמין בעצמך תצליח, גם אם זה קשה. ביליתי שעות במעבדת המחשבים בפישבך, למדתי איך ללמוד ואיך לחקור דברים וגם זכיתי להצטיינות נשיא ודיקן במהלך התואר, ויצאתי עם ארגז כלים משמעותי. הזיכרונות הטובים החזירו אותי גם לתואר שני במנהל עסקים בטכניון. זיכרונות טובים יש לי גם ממזכירות הפקולטה דאז, חוה שמיר ודורית אסא, שתמיד סייעו בכל

מה שנדרש".

)50( מנהל קבוצת התקני רן ישראל תשובה TELIT -בדיקה ב

אורן יאבו )50( מהנדס "הלימודים היו חוויה מאוד משמעותית שעיצבה את היכולת לרכז מאמצים כשצריך, ללמוד לעבוד

בצוות וכיחידים".

Principal Software )48( אקסלרוד אייל Design Engineer Manager, working on

Microsoft -ב HoloLens

Senior SW developer and )48( עודד לירוןIntel -ב architect

רן אלפנדרי )48( עורך דין, בעל משרד לעריכת דין "'אמא, אם היה לי זמן להתקשר אלייך הייתי הולכת להתקלח ...' – אני זוכר ציטוט של סטודנטית בשיחה מטלפון ציבורי בפקולטה עם אמא שלה, שביטאה היטב את התחושה שלנו. למרות שיש לי

ארבעה תארים אקדמאים מארבע אוניברסיטאות שונות ומכובדות, התואר הראשון בטכניון תמיד

יישאר בעיני החשוב והמשמעותי מכולם".

WIX יפים מצקין )44( מהנדס תוכנה בחברת"היה מאתגר וכיף".

Analysis Specialist Business )46( רות דופויבאמדוקס.

"חוויית הלימודים חיובית ומהנה".

דניאל פיינשטיין )45( מהנדס תוכנה בכיר "היה לא קל, אבל הלימודים בטכניון נתנו לי

את הרקע לכל הקריירה שלי".

Cadence יורי צוגלין )45( מהנדס תוכנה בחברת

33 HOMEPAGE < 2017 פברואר

Attunity בחברת Technical Fellow )49( עמיר אגוזיהלכה תרגלנו שבהן מחשוב, מעבדות את "זוכר

למעשה את התאוריה".

יוחאי בן-חיים )45( עובד כשכיר"תקופת הלימודים זכורה לי כתקופה נפלאה, עם

המון חוויות ואנשים נהדרים".

,Technical Fellow, CTO Group )49( מיקי ג'ורגAttunity בחברת

"תקופה לא קצרה וגדושה בחוויות, רובן טובות וגם מאלו הפחות טובות לומדים איך להתנהל בהמשך. שיעורי חדו"א באודיטוריום עמוס לעייפה, בעיקר בזכות המרצה הנהדר באותה תקופה, וכמובן האווירה בדירה ובמעונות, ובמיוחד בשנה האחרונה )94(, שלקראת סופה היה מונדיאל וחלק נכבד מהזמן עבר

בצפייה משותפת של המון סטודנטים".

עפר גיגי )42( ארכיטקט תוכנה"היה כיף. קיבלתי יסודות חזקים מאוד במדעי המחשב".

ליאת הררי )46( הייטקיסטית ויוזמת בחינוך

נטליה זבלקובסקי )46( מנהלת תחום האינטרנט, סגנית מנהל מחלקה בחטיבת הטכנולוגיה של בנק

הפועלים"זיכרון מהתקופה – התורים לחוות המחשבים".

חידות = מצטיינים

הצטיינות במחקר - סגל אקדמיפרופ' מיכאל אלעד נמנה ברשימת החוקרים המשפיעים ביותר בעולם

Thomson Reuters לשנת 2016, על פי דירוג Edsger W.פרופ' אלון איתי זכה יחד עם נגה אלון ולזלו באבאי בפרס

Dijkstra in Distributed computing לשנת 2016פרופ' מירי בן-חן זכתה במענק חוקרים צעירים מטעם המועצה האירופית Science Prize of German פרופ' בן-חן זכתה גם בפרס .)ERC( למחקר

Technion Society לשנת 2017, מטעם אגודת ידידי הטכניון בגרמניה.פרופ' תומר שלומי זכה במענק חוקרים צעירים מטעם המועצה האירופית

)ERC( למחקרפרופ' דן צפריר זכה בפרס ריי ומרים קליין לשנת תשע"ו

פרופ' ספי נאור ופרופ' רועי שוורץ זכו בפרס המאמר המצטיין מטעם SIAM יחד עם בוגרי הפקולטה ניב בוכבינדר ומורן פלדמן

פרופ' רון קימל זכה בפרס SIAM/Imaging Science 2016 יחד עם בוגרי הפקולטה דר' דן רביב ויונתן אפללו

פרופ' יוסי גיל ובוגר הפקולטה תומר לוי זכו בפרס המאמר המצטיין ECOOP 2016-ב

הצטיינות בהוראה – סגל אקדמיפרופ' אלי ביהם זכה בפרס ינאי להצטיינות בחינוך אקדמי לשנת תשע"ו

פרופ' יוסי גיל זכה בציון לשבח ע"ש ינאי להצטיינות בחינוך לשנת תשע"ו

זוכי פרסים ומלגות לשנת תשע"ה-ומלגת ות"ת: הלאל עאסי

מלגת ג'ייקובס וגוטווירט: יהודה דר, יעל ינקלבסקי, מאיה לויפרס מאמר הסטודנט המצטיין בכנס DISC 2016: סרי חורי ביחד עם פרופ'

קרן צנזור הלל ואמיר עבוד : SODA 2017 פרס המאמר המצטיין ופרס מאמר הסטודנטים המצטיין בכנס

עמי פז וגרגורי שוורצמן מלגת Eric and Wendy Schmidt Postdoctoral Award: אנסטסיה

דוברובינה, מור וייס, מירא שלח

סטודנטים לתואר ראשון מלגת מצויינות פקולטית – סמב"ה: איימן אבו יונס, דניאל דרור, יונתן

זרצקי, איתי יקר, נועם יפת, דניאל כהן, תומר לנגה, דוד נאורי, אוהד פדר, שרון קונינין ואלעד ריכרדסון

תעודה מיוחדת על הצטיינות בלימודים: גל מלכה, מיכאל מלצבמלגה ע"ש ארנסט פרוידמן: עלי עאבדי

תחרות התכנות הפקולטית: אלי גבריל, רמי גולדברג, אביב לייזנר

שאלות:

1. תלמידי מדעי המחשב בטכניון בנו מכונית דיגיטלית - לכל גלגל יש ארבעה ברגים שיש להם שתי אפשרויות: סגור או פתוח. כל נגיעה בבורג הופכת את מצבו, אבל מצב הבורג איננו נראה והדרך היחידה לגלותו היא בכך שאם כל ארבעת הברגים פתוחים - הגלגל יכול לצאת. הבעיה היא שכאשר מנסים להוציא את הגלגל הוא או יוצא )אם כל הברגים פתוחים( או מסתובב בזוית מקרית )אם לא(. כיצד ניתן להבטיח שנוציא את הגלגל תוך כמה שפחות ניסיונות?

רמז: גרסא של חידה זאת נמצאת באתר הבית של חוקר חדש המוזכר בעיתון זה.

2. מצא מלבן שאורכו ורוחבו הם מספר שלם במילימטרים, היקפו הוא שנת הקמת הפקולטה למתמטיקה בטכניון, וסכום החזקות השלישיות של ספרות שטחו הוא שלוש הספרות האחרונות של מספר הפקס של היחידה לסיוע

בלשכת דיקן הסטודנטים בטכניון.רמז: התשובה היא מספר קורס שמעביר אחד הפרופסורים

שמוזכר בעיתון זה.

3. יש הטוענים שתפקידה של האקדמיה היא להכין את הסטודנטים לקראת עתידם המקצועי על ידי לימוד מקצועות עדכניים. יש האומרים שיש להתמקד בבסיס הקבוע ולהשאיר את החידושים לתעשיה. איפה זה משאיר את לימוד היזמות? חידתנו הפעם היא דוגמא של חשיבה מחוץ לקופסא: נתונות ארבע צפרדעים על קודקודי ריבוע יחידה ובכל שניה אחת הצפרדעים קופצת מעל אחת האחרות ונוחתת מהצד השני באותו המרחק. מה מספר הצעדים המזערי הדרוש כדי

להגיע למצב שבו הצפרדעים בריבוע שצלעו 2?

ד"ר עודד מרגליתתשובות:

1. הדרך לוודא היא ללחוץ על: כולם, אלכסון, כולם, סמוכים, כולם, אלכסון, כולם, אחד, כולם, אלכסון, כולם, סמוכים, כולם, אלכסון, כולם.

לקריאה נוספת קראו את הדברים שכתב יובל פילמוס בקישור: http://www.cs.toronto.edu/~yuvalf/Carromboard.pdf

2. גודל המלבן הוא 435 על 540 שטחו 234900 )קורס תכנות תחרותי של פרופ' גיל ברקת( וסכום החזקות השלישיות של השטח הוא

828 - פקס 04-8295828

3. לא ניתן להגיע. והסיבה: הקפיצות הן הפיכות, ולכן אם היתה דרך להגיע מריבוע יחידה לריבוע שצלעו 2, הפעלת רצף הקפיצות הפוך תוביל מריבוע יחידה לריבוע שצלעו חצי - אבל ברור שאי אפשר

לצאת משריג השלמים בקפיצות צפרדע - סתירה.

HOMEPAGE > פברואר 342017

THINK. INVENT. ENJOY. WWW.HAIFA.IL.IBM.COM

- מודעה -

HOMEPAGE > פברואר 362017