ראשי > כללי > הרשימה הזאת מיותרת – מרובוטים מג'עג'עים ועד מדענים ממוחשבים

הרשימה הזאת מיותרת – מרובוטים מג'עג'עים ועד מדענים ממוחשבים

מי מכם שנכח בהרצאות אקדמיות בתחומי המדע יודע שפעמים רבות זהו אירוע מעייף, מעיק ומשעמם גם יחד. הבנת ההרצאה אינה מובטחת אפילו עבור אלו שהתמזל מזלם ויש להם ידע מוקדם כלשהוא על הנושא. בדיוק מהסיבה הזאת הופתעתי כאשר שמעתי את ההרצאה של פרופ' הוד ליפסון מאוניברסיטת קורנל (בעברו מהטכניון).

ליפסון מספר סיפור שמתחיל ברובוטים מֶדדים שלומדים ללכת ומסתיים בתוכנת מחשב שפותרת פיזיקה מבלי לדעת פיזיקה. ההרצאה מצוינת: גם קולחת, גם מרתקת ואפילו מצחיקה (כן, כן). בנוסף חשוב להזכיר שאין צורך (לדעתי) ברקע בתחום כדי ליהנות ממנה, גם אם פה ושם ישנם מונחים או משוואות שלא מכירים. מכיוון שההרצאה זמינה ביוטיוב (באנגלית) ההמלצה שלי אליכם הקוראים: חדלו ברגע זה מלקרוא רשימה זאת ועברו לצפות בהרצאה ! (כ-55 דקות)

להרצאה

אתם עדיין פה? טוב, 55 דקות זה באמת הרבה זמן. בדיוק בשביל זה המציאו את הגרסה המקוצרת.

להרצאה המקוצרת

עדיין פה? טוב, בסדר, אני מבין, וידאו זה לא בשבילכם. אז תנו לי לספר לכם בקצרה על מה מדובר ואולי תשנו את דעתכם לגבי הצפייה.


פרופ' הוד ליפסון. המקור: צילום מסך מההרצאה.

רוב הרובוטים כיום הם מכונות אשר נבנו לבצע משימות מסוימות בצורה יעילה וטובה יותר מהאדם. לדוגמא, מכונה המבריגה ברגים עושה זאת במהירות וברמת דיוק הגבוהים בהרבה מיכולתו של צ'רלי צ'פלין לעשות זאת גם אם היה מוכשר ומנוסה ביותר. עם זאת, אם משהו משתבש, למשל אם זיז מהמכונה משתחרר או רכיב נשבר, המכונה יוצאת מכלל שימוש עד אשר תתוקן. כלומר, למכונות אלו אין יכולת להתמודד עם מצבים בלתי צפויים.

בהרצאה מציג ליפסון רעיון מעניין לתכנון רובוט בעל יכולת התמודדות עם הבלתי צפוי. הרעיון דומה למדי לשיטה המדעית. ראשית נבחן תופעה מסוימת למשל על ידי ניסוי. בהתאם לתוצאות, נציע מספר מודלים אשר מסבירים בצורה הטובה ביותר את התוצאות. כעת, נבחר לבצע ניסוי אשר ביכולתו לסתור את מספר המודלים הרב ביותר בכדי לסנן החוצה מספר רב ככל האפשר של מודלים שגויים. בסוף ניסוי זה נציע שוב מודלים (משופרים) על סמך התוצאות החדשות, וכך הלאה עד למיצוי התהליך.

איך מיושמת השיטה ברובוטים? לשם כך נבנה רובוט הנראה כמו כוכב ים בעל ארבע רגליים ומכיל מספר מנועים לתנועה ומכשירי מדידה לקבלת אינפורמציה על הזווית והמיקום (ראו תמונה). אבל הדבר יוצא הדופן ברובוט זה הוא שאין לו מידע מוקדם על איך הוא עצמו נראה וכיצד עליו לנוע. על ידי ביצוע פעולות במנועים וניתוח המידע המתקבל מהחיישנים בתגובה הרובוט מעלה מספר מודלים לצורה בה הוא בנוי (מתוך מאגר סופי של אבני בניין אפשריות). בשלב הבא הרובוט מוצא את הנקודה שעבורה יש את חוסר ההתאמה המרבי בין תחזיות המודלים ומבצע תנועה (ניסוי) אשר תבחן נקודה זאת. בעקבות התוצאות, הרובוט משפר את המודל של צורתו וכך ממשיך עד למיצוי התהליך. כעת בעזרת המודל שברשותו הוא מפתח דרך לנוע מנקודה לנקודה. ניתן לראות בוידיאו מההרצאה שהרובוט אכן מצליח לנוע אך התנועה רחוקה מלהיות 'יפה' – הוא מג'עג'ע. אך לא כאן טמון כוחו.

האם יוכל הרובוט להתמודד עם הבלתי צפוי? ובכן, המדענים אינם רחומים ומפרקים לו את אחת הרגליים. הרובוט בתגובה מבצע מספר ניסויים, מעדכן את המודל בהתאם ומצליח לשוב ולנוע. מדדה אבל מתקדם.


הרובוט שלומד מה הוא ואז לומד ללכת. המקור: צילום מסך מההרצאה.

ניתן ליישם את אותו כיוון מחשבתי גם עבור בעיות שונות לחלוטין כפי שמדגים ליפסון. למשל נוכל להחליף את אבני הבניין הרובוטיות בסימנים הלקוחים ממשוואות כגון חיבור, חילוק, שורש וכדומה ונדרוש מהמחשב לבנות בעזרתם מודל שיתאים לסט מסוים של נתונים. המחשב יבחן בכל איטרציה נקודות בסט הנתונים אשר עליהן יש את מירב חוסר הסכמה בין תחזיות המודלים. מתוך כך יוכל המחשב לשפר את המודלים עד לקבלת המודל האופטימאלי. מודל זה לא יהיה עקום המתאר את הנתונים הספציפיים אלא סט המשוואות המתארות את התופעה הכללית, למשל משוואות התנועה (הדיפרנציאליות) עבור מערכת מכאנית כמו מטוטלת. כלומר, המחשב יכול לייצר את חוקי הפיזיקה עבור כל סט של נתונים שמדדתם ללא כל ידע מוקדם בפיזיקה! [1]

עבור הפיזיקאים שכבר חוששים למקום עבודתם, הירגעו. המחשב עדיין זקוק לכם שתזינו לו את הנתונים, שתבחרו עבורו את אבני הבניין המתמטיות המתאימות והכי חשוב: שתנסו להבין את המשמעות של הגדלים במשוואות שהוא הפיק. אם המחשב מצא משוואה שאינה מוכרת, קשה מאוד לפענח מה המשמעות הפיזיקלית של המשתנים במשוואה.

לאחר שהגיעו אליהם מספר רב מידי של בקשות לעזרה בניתוח נתונים החליטו חברי הקבוצה לאפשר שימוש בתוכנה לכל מי שמעוניין והיא זמינה כיום להורדה חינמית ברשת.

ומילה לסיום, אם אתם חוככים כעת את ידיכם בסיפוק בדרכיכם להשתמש בתוכנה כדי לפצח את שוק המניות דעו כי רבים היו שם לפניכם.

———————————————————————-

[1] הערה למי שבקיא בפיזיקה: מלבד מציאת חוקי הדינמיקה של המערכת הפיזיקלית נוכל לדרוש מהמחשב למצוא מה לא משתנה במערכת וכך הוא יוכל להפיק את ההמילטוניאן, הלגרנג'יאן ושימור התנע.

מודעות פרסומת
  1. 14/01/2012 בשעה 6:01 pm

    ראיתי רק את ההרצאה הקצרה, אבל קצת מפריע לי שליפסון לא משתמש במונח למידת מכונה Machine Learning , כי מה שהוא ואתה מתארים נשמע לי בדיוק כמו סוג של למידת מכונה.

    בלמידת מכונה מתחילים ממספר מסוים (מוגבל, אם כי לשם הדיוק לא בהכרח סופי) של "השערות" על העולם, ומשתמשים במידע שנקלט מבחוץ (במקרה הזה סנסורים) כדי לבחור את אחת מהן. זה תחום מכובד עם בטח איזה 20-30 שנה של מחקר שהצטבר בו תחת השם הזה (ועוד שיטות שהולכות אחורה אפילו יותר וסופחו לתחום).

    הרבה אנשים רואים בזה את העתיד של "הבינה המלאכותית" או אפילו את התחום היחיד שבאמת ראוי להקרא בינה מלאכותית. לעומת זה יש אנשים אחרים חושבים שהאלגוריתמים האלה הם רק סוג אחר של "מכונה שמתוכננת לדבר אחד" (במקרה הזה, מכונה שמתוכננתת לבחור היפותזה מתוך קבוצה על סמך מידע).

  2. 14/01/2012 בשעה 6:39 pm

    @דפנה
    בתור אחד שאינו בא מהתחום ואינו בקיא במה שכבר נעשה אין לי אלא להסכים להערה.
    עם זאת, נראה לי שהסיבה לכך היא שההרצאה בפורמט הזה מכוונת לקהל אקדמי אקלקטי ולא לחוקרים בתחום האינטיליגנציה המלאכותית ואולי בגלל זה הוא נמנע מהז'רגון. זאת כנראה גם הסיבה שההרצאה כל כך מהנה (חוץ מהכשרון הטבעי של המרצה).

  3. 14/01/2012 בשעה 6:42 pm

    ובהמשך לכך אני רוצה להדגיש כמה דברים:
    1. הרצאה הארוכה טובה מהרבה מהקצרה שנראית קצת מאולצת כנראה בגלל חוסר זמן קיצוני (רק 6 דקות).
    2. שוב, בתור אחד שאינו מהתחום, אני חושב שהחידושים שהוא מדגיש הם:
    – הרובוט לא רק לומד לבצע משימה יותר טוב עם הזמן אלא לומד תוך כדי כיצד הוא בנוי וכך מתמודד עם הבלתי צפוי.
    – הקרוס-אובר המפתיע (בשבילי) מרובוטים לומדים לפתרון משוואות (תוך שימוש במה שהוא מכנה symbolic regression) במין אלגוריתם שהוא מכנה 'אבולוציוני'. לא דנתי בזה בהרחבה ברשימה.
    – תוכנה שפותרת פיזיקה (או כל דבר אחר המבוסס על תיאור מתמטי) מבלי שום ידע מוקדם, מה שהוא מכנה The robot scientist.
    3. ההרצאה (הארוכה) פשוט טובה ומהנה. וזה באחריות מאחד שישב ביותר מידי הרצאות אקדמיות 🙂

  4. 27/01/2012 בשעה 11:22 am

    ובצירוף מקרים משעשע התפרסמה היום כתבה ארוכה מקיפה ומצויינת של אסף שטול-טראורינג ב'הארץ' על הוד ליפסון והתוכנה שלו הכוללת גם דיון מרתק בנושא (כולל בקורת) בהשתתפות כמה מהמדענים המובילים בתחום.
    http://www.haaretz.co.il/magazine/1.1625701
    זה גם משמח לדעת שעיתונות המדע בישראל עדיין קיימת.
    (תודה לדפנה על ההפנייה)

  5. אפרת
    22/11/2014 בשעה 5:49 pm

    הגעתי לכאן רק עכשיו. ראיתי את ההרצאה המלאה – היא מרתקת ומעוררת מחשבה.
    תודה

  1. No trackbacks yet.

כתיבת תגובה

הזינו את פרטיכם בטופס, או לחצו על אחד מהאייקונים כדי להשתמש בחשבון קיים:

הלוגו של WordPress.com

אתה מגיב באמצעות חשבון WordPress.com שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

תמונת Twitter

אתה מגיב באמצעות חשבון Twitter שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

תמונת Facebook

אתה מגיב באמצעות חשבון Facebook שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

תמונת גוגל פלוס

אתה מגיב באמצעות חשבון Google+ שלך. לצאת מהמערכת / לשנות )

מתחבר ל-%s

%d בלוגרים אהבו את זה: