פרק זה של פאסט פורוורד הוקלט במרכז החוויות של ווטסון של יבמ כאן בעיר ניו יורק. האורח שלי היה רוב היי, סמנכ"ל ומנהל הטכנולוגיה הראשי של יבמ ווטסון.
דן קוסטה: מהי התפיסה השגויה הדומיננטית שיש לאנשים לגבי בינה מלאכותית?
רוב היי: אני חושב שהבעיה השכיחה ביותר בה אנו נתקלים עם אנשים שמדברים על AI היא שהם עדיין חיים בעולם בו אני חושב שהוליווד הגבירה את הרעיון הזה שמחשבים קוגניטיביים, AI, הם ככפול שכפול המוח האנושי, וזה באמת לא. דברים כמו מבחן טיורינג נוטים לחזק שמה שאנחנו מודדים זה הרעיון של AI להיות מסוגל להתמודד עם אנשים שוללים להאמין שמה שאתה מתמודד איתו הוא בן אנוש אחר, אבל זה ממש לא המקום בו מצאנו את השירות הגדול ביותר.
זה אפילו חוזר אליו, אם אתה מסתכל כמעט על כל כלי אחר שנוצר אי פעם, הכלים שלנו נוטים להיות בעלי ערך רב כאשר הם מגבירים אותנו, כאשר הם מרחיבים את טווח ההגעה שלנו, כשהם מגבירים את כוחנו, כשהם מאפשרים לנו לעשות דברים שאנחנו לא יכולים לעשות בעצמנו כבני אדם. זו באמת הדרך בה אנו צריכים לחשוב גם על AI, ובמידה שאנחנו למעשה מכנים זאת אינטליגנציה מוגברת, ולא בינה מלאכותית.
בואו נדבר קצת על המשמרת הזו, כי זה סוג מחשוב חדש לחלוטין. זו האבולוציה של המחשוב ממה ששנינו גדלנו איתו, מחשוב תכנותי בו היית משתמש בחישוב כדי להגיע לתשובה באמצעות תהליך מורכב מאוד, למחשוב קוגניטיבי, שפועל קצת אחרת. האם אתה יכול להסביר את המעבר הזה?
כנראה שההבדל הבולט ביותר הוא שזה מאוד הסתברותי, ואילו מחשוב מתוכנת באמת קובע את כל ההצהרות המותנות המגדירות את הדברים שאתה שם לב אליהם ואיך להגיב להם. זה דטרמיניסטי מאוד. זה מדויק מאוד מבחינה מתמטית. בעזרת מחשב מתוכנת קלאסי תוכלו לעצב פיסת תוכנה. מכיוון שאתה יודע מה המודל המתמטי שהוא מייצג, אתה יכול לבדוק אותו באופן מתמטי. אתה יכול להוכיח את נכונותו.
מחשוב קוגניטיבי הוא הרבה יותר הסתברותי. מדובר בעיקר בבדיקת האותות של החללים בהם אנו ממוקדים, בין אם זה חזון או דיבור או שפה, ולנסות למצוא את דפוסי המשמעות באותם אותות. גם אז, לעולם אין ודאות מוחלטת. עכשיו, זה בין היתר מכיוון שכך זה מחושב, אבל גם בגלל שזה טבעה של החוויה האנושית. אם אתה חושב על כל מה שאנחנו אומרים או רואים או שומעים, טועמים או נוגעים או מריחים או כל דבר שהוא חלק מהחושים שלנו, אנו כבני אדם מנסים תמיד להעריך מה זה באמת, ולפעמים אנחנו לא מבינים את זה נכון.
מה ההסתברות שכששמעתי את רצף הצלילים הזה, זה באמת התכוון למילה הזו? מה ההסתברות שכשראיתי את רצף המילים הזה הכוונה באמירה זו? מה ההסתברות שכשאני רואה את הצורה הזו ואת הדימוי שאני מסתכל עליו שהוא האובייקט הזה? אפילו עבור בני אדם, זו בעיה הסתברותית, ובמידה זו זו תמיד הדרך בה מערכות קוגניטיביות אלה עובדות גם כן.
אם מישהו בא אליך ויש להם בעיה שהם רוצים לפתור, הם חושבים שיש לזה פיתרון מחשוב קוגניטיבי, הם מגיעים לווטסון, הם אומרים, "תראה, אנחנו הולכים להשתמש בווטסון כדי לנסות ולפתור הבעיה הזו." מחוץ לקופסה, ווטסון לא עושה כל כך הרבה. הם צריכים ללמד את זה כיצד לפתור את הבעיה שלהם. אתה יכול לדבר על תהליך ההטבעה ההוא?
למעשה, עלינו לדבר על שני ממדים של זה. האחת היא שלפני זמן מה הבנו שהדבר הזה שנקרא מחשוב קוגניטיבי היה באמת גדול מאיתנו, הוא היה גדול יותר מיבמ, הוא היה גדול יותר מכל ספק אחד בענף, הוא היה גדול יותר מכל תחומי הפיתרון השונים האחד או שניים. שאנחנו הולכים להיות ממוקדים, והיינו צריכים לפתוח את זה, וזה כאשר עברנו מהתמקדות בפתרונות להתמודדות באמת עם יותר פלטפורמה של שירותים, כאשר כל שירות באמת ממוקד באופן אינדיבידואלי בחלק אחר של מרחב בעייתי. זה מרכיב שבמקרה של דיבור, הוא מתמקד אך ורק בבעיה של ניסיון לקחת את הדיבור שלך ולהכיר באילו מילים ביטאת בדיבור הזה, או לצלם תמונה ולנסות לזהות מה יש בתמונה, או לצלם שפה וניסיון להבין מה משמעותה, או לנהל שיחה ולהשתתף בזה.
ראשית, מה שאנחנו מדברים עליו עכשיו הם מערך שירותים שכל אחד מהם עושה משהו מאוד ספציפי, שכל אחד מהם מנסה להתמודד עם חלק אחר מההוויה האנושית שלנו, ועם הרעיון שכל אחד יבנה אפליקציה, כל מי שרוצה לפתור בעיה חברתית או צרכנית או עסקית יכול לעשות זאת על ידי לקיחת השירותים שלנו ואז לחבר את זה ליישום. זו נקודה ראשונה.
נקודה שנייה היא זו שהתחלת איתה, שהיא, בסדר, עכשיו שיש לי את השירות, איך נגיע לזה לעשות את הדברים שאנחנו רוצים שהוא יעשה טוב? הטכניקה היא באמת אחת מההוראה. האופי ההסתברותי של מערכות אלה מבוסס על היותן מבוססות על למידת מכונה או למידה עמוקה, ויש ללמד אותם אלגוריתמים כיצד לזהות את הדפוסים המייצגים משמעות בתוך מערך איתותים, שעושים על ידי מתן נתונים, נתונים המייצגים דוגמאות למצב הזה שהיה לך בעבר בו הצלחת לתייג את זה כאומר "כשאני שומע את שילוב הצלילים הזה, זה אומר את המילה הזו. כשאני רואה שילוב פיקסלים זה פירושו ש חפץ. " כאשר היו לי הדוגמאות הללו, כעת אוכל להביא אותך למערכת הקוגניטיבית, לשירותים הקוגניטיביים האלה, וללמד אותם כיצד לבצע עבודה טובה יותר להכיר בכל מה שאנחנו רוצים שהיא תעשה.
אני חושב שאחת הדוגמאות שממחישה זאת ממש נמצאת במרחב הרפואי, בו ווטסון עוזר לרופאים לקבל החלטות ולנתח כמויות גדולות של נתונים, אבל בסופו של דבר לעבוד איתם על אבחנה בשותפות. האם אתה יכול לדבר קצת על האופן בו ההדרכה מתרחשת ואז כיצד הפיתרון מסיים את התוצאות הטובות יותר?
העבודה שביצענו באונקולוגיה היא דוגמא טובה למקרה שמדובר באמת בהרכב של ריבוי סוגים שונים של אלגוריתמים שמשמשים בכל קשת העבודה שצריך לבצע, בדרכים שונות. אנו מתחילים, למשל, להסתכל על הרשומה הרפואית, להסתכל על הרשומה הרפואית שלך ולהשתמש במערכת הקוגניטיבית כדי לבחון את כל ההערות שקיבלו הקלינאים במהלך השנים שהם עבדו איתך ולמצוא את מה שאנחנו מכנים. מידע קליני רלוונטי. מה המידע באותן הערות רפואיות הרלוונטיות כעת להתייעצות שאתה עומד לפנות אליך? קח זאת, עשה ניתוח של דמיון אוכלוסין, מנסה למצוא את המטופלים האחרים, את שאר הקבוצות שיש להם דמיון רב עבורך, מכיוון שזה הולך ליידע את הרופא כיצד לחשוב על טיפולים שונים וכיצד טיפולים אלו עשויים להתאים לך. ואיך אתה תגיב לטיפולים האלה.
ואז אנו בודקים את מה שאנחנו מכנים סטנדרט של טיפולי טיפול, שהם טכניקות מוגדרות יחסית שהרופאים חולקים כיצד הם מטפלים בחולים שונים עבור סוגים שונים של מחלות, מתוך הכרה בכך שהם באמת מיועדים לאדם הממוצע. ואז נשכב על זה מה שאנחנו מכנים מומחיות קלינית. לאחר שנלמדו על ידי מיטב הרופאים במחלות שונות מה לחפש והיכן נמצאים המתחרים וכיצד ניתן לחשוב על הסטנדרטים השונים של פרקטיקות הטיפול, אלו מאלו המתאימים ביותר או כיצד לבצע את המסלולים השונים דרך אותם פרקטיקות טיפול שונות עכשיו יש ליישם אותם בצורה הטובה ביותר, אך לבסוף להיכנס ולבחון את הספרות הקלינית, כל מאות אלפי, 600, 000 המאמרים ב- PubMed על ההתקדמות במדע שהתרחשו באותו תחום הרלוונטיים כעת להמלצת הטיפול הזו..
כל אלה הם היבטים שונים של אלגוריתמים שאנו מיישמים בשלבים שונים של התהליך ההוא, וכל אלה נלמדו על ידי הצבת כמה מהרופאים הטובים ביותר בעולם מול מערכות אלה ושימוש בהם במערכת ותיקון המערכת כאשר הם רואים שמשהו משתבש, והמערכת תלמד למעשה באמצעות שימוש זה כיצד לשפר את הביצועים שלה. אנו משתמשים בזה באופן ספציפי במקרה של אונקולוגיה כדי לסייע ליידע את הרופאים בתחום על אפשרויות טיפול שהם אולי לא מכירים, או אפילו אם יש להם היכרות מסוימת עם זה אולי לא היה להם ניסיון אמיתי ואינם באמת להבין איך המטופלים שלהם הולכים להגיב לזה ואיך לקבל את התגובה היעילה ביותר מהמטופלים שלהם.
מה שעשה בעצם הוא דמוקרטיזציה של המומחיות. אנו יכולים לקחת את מיטב הרופאים במזכרון סלואן קטרינג שהיה להם היתרון לראות ממש אלפי חולים בשנה סביב אותה מחלה שממנה פיתחו את המומחיות האדירה הזו, ללכוד את זה במערכת הקוגניטיבית, להוציא אותה לקהילה או המרפאה האזורית שבה הרופאים האלה אולי לא הספיקו לעבוד באותה המחלה אצל מספר רב של חולים שונים, מה שמאפשר להם ליהנות ממומחיות זו שנלכדה כעת במערכת הקוגניטיבית.
אני חושב שהרעיון הזה של חלוקת המומחיות הזו, קודם כל, לכידתה זו משימה לא טריוויאלית, אבל לאחר שתעשה זאת, היכולת להפיץ אותה באמת על פני כדור הארץ, תהיה לך המומחיות של הרופאים הטובים ביותר בזיכרון סלואן קטרינג יכולים להיות מועברים בסין, בהודו, במרפאות קטנות, ואני חושב שזה די יוצא דופן.
יש לזה השפעה חברתית אדירה על הרווחה שלנו, על הבריאות שלנו, על הדברים אשר יועילו לנו כחברה.
בצד האחורי, הדבר שמעסיק אנשים באינטליגנציה מלאכותית הוא שזה הולך להחליף אנשים, זה הולך להחליף מקומות עבודה. זה קשור לתנועת האוטומציה. הדבר שמכה בי הוא להישאר במרחב הרפואי, רדיולוגים. רדיולוגים מסתכלים על מאות ומאות שקופיות ביום. ווטסון או מערכת מבוססת AI יכולים לשכפל אותו סוג של אבחון וניתוח תמונה. בעוד עשר שנים, אתה חושב שעובדים יותר או פחות רדיולוגים אנושיים בארה"ב? מה ההשפעה על תעשיות כאלה?
ההשפעה היא למעשה על עזרה באנשים לבצע עבודה טובה יותר. זה באמת קשור… קח את זה במקרה של הרופא. אם הרופא יכול כעת לקבל החלטות מושכלות יותר, המבוססות על ראיות אמיתיות, הנתמכות בעובדות האחרונות במדע, המותאמות יותר וספציפיות יותר למטופל האינדיבידואלי, הוא מאפשר להם לבצע את עבודתם בצורה טובה יותר. עבור רדיולוגים זה עשוי לאפשר להם לראות דברים בתמונה שהם עלולים לפספס או להציף אותם. זה לא קשור להחלפתם. זה לעזור להם לבצע את עבודתם בצורה טובה יותר.
יש בו חלק מאותה דינמיקה שכל כלי שאי פעם יצרנו בחברה. אני רוצה לומר אם אתה חוזר ומסתכל על 10, 000 השנים האחרונות של החברה המודרנית מאז כניסת המהפכה החקלאית, היינו כחברה אנושית שבונה כלים, פטישים, אתים, הידראוליקה, גלגלות, מנופים והרבה. מהכלים הללו היו עמידים ביותר כאשר מה שהם באמת עושים הוא הגברה של בני אדם, הגברת כוחנו, הגברת החשיבה שלנו, הגברת טווח ההגעה שלנו.
זו באמת הדרך לחשוב על הדברים האלה, היא שיש לה את התועלת הגדולה ביותר כאשר היא מאפשרת לנו לעשות את מה שאנחנו עושים טוב יותר ממה שאנחנו יכולים בעצמנו, כאשר השילוב של האדם והכלי יחד גדול משני אחד מהם היו בעצמם. זו באמת הדרך בה אנו חושבים על זה. ככה אנו מפתחים את הטכנולוגיה. שם הולך התועלת הכלכלית.
אני מסכים לחלוטין, אבל אני חושב שיהיו תעשיות שנמנעות בגלל היעילות שהמערכות האינטליגנטיות הללו מציגות.
הם יעברו מעבר. כן, הם יעברו מעבר. אני לא רוצה להקטין את הנקודה הזו באומרו כך, אבל אני גם רוצה להיות בטוח שאנחנו לא חושבים על זה כחיסול מקומות עבודה. זה קשור לשינוי המשרות שאנשים מבצעים. אני אתן לך דוגמא. דיונים רבים בנושא זה עלול לחסל עבודות במוקד הטלפוני. ובכן נחש מה? יש הרבה עבודה שסוכני מוקד טלפוני עושים שהם לא צריכים לעשות, הם לא אוהבים לעשות, מה שמוריד מהיכולת שלהם לעשות דברים שמעניינים יותר.
הנטען שאנו רואים במרכזי הטלפון מונע ברובו מהעובדה שאם אתה חושב על התפקיד להיות סוכן מוקד טלפוני, אתה יושב בסוף שיחת טלפון ומאזין ללקוחות נלהבים כל היום ושואל את אותה השאלה ושוב, וקשה לחזור הביתה בלילה ולהרגיש ממש טוב עם מה שעשית באותו יום. קשה להתרברב בפני חבריך ובני משפחתך בעבודה הזו שיש לך וכמה אתה טוב לעשות זאת כשזה המצב שאתה נמצא בו.
אם אנו יכולים לגרום למערכת הקוגניטיבית דרך סוכן שיחה להעמיס על אחוזים כלשהם, נניח 30 אחוז מהשיחות הנכנסות ונענה על שאלות הנפוצות והלחיצות של הלקוחות במהירות, ביעילות, ולדאוג לעבודה השגרתית ההיא, אז מה נותר אחרי שכל מה שמטופל בהם הם סוגי השאלות שיש לאנשים שמטבע הדברים דורשים יותר מגע אנושי, אז אתה מתכוון לסוכן המוקד הטלפוני הזה. הבעיה איתם הם מתמודדים עבור אותו לקוח מעניינת יותר, מאתגרת יותר, מחייבת אותו להכניס לזה מאמץ אינטלקטואלי יותר, אך גם הם מתמודדים עם לקוח שהיה מרוצה. הם נכנסים קצת יותר מאושרים. הם לא נכנסים למצב של כעס על הבעיה שלהם.
עבור סוכן המוקד הטלפוני, זה למעשה שיפר את תפקידו. זה למעשה מאפשר להם לבצע את עבודתם בצורה טובה יותר ולהגשים אותם יותר. בינתיים, עבור הלקוח, עבור הצרכן, הם קיבלו את הבעיות הדחופות ביותר שלהם נפתרו במהירות. הם לא יושבים בהמתנה במשך 10 דקות. הם לא מחכים לניתוב לאדם הנכון עם הידע הנכון. הם מקבלים את המידע הדרוש להם בצורה הקלה ביותר ומסוגלים להמשיך בחייהם, ככל הנראה עם החלטה טובה יותר, בהחלט מידע טוב יותר או לפחות מידע עקבי יותר. זה למעשה מועיל לשני הצדדים של המשוואה הזו.
זה מעניין. חלק מההדגמות שראיתי היום הן שיישומי המוקד הטלפוני יכולים לצפות ולגלות את המצב הרגשי של האנשים שמתקשרים בצורה יעילה למדי, כך שזה לא רק מבצעי פעולה. זה באמת יכול לקרוא את מצבו של האדם בקצה השני של הקו די טוב.
וזה ממש חיוני אם אתה חושב על; לשיחה שני מרכיבים. האחת היא שמה שאנשים אומרים מלכתחילה זה בדרך כלל לא מה שהם באמת שם. אם אני אומר, "מה האיזון שלי?" ובכן, זו לא באמת הבעיה שלי. כן, אני צריך לדעת את יתרת החשבון שלי, אני צריך לדעת כמה כסף יש לי, אבל הבעיה שלי היא שאני מנסה לקנות משהו, או שאני מנסה להבין איך להשיג כסף במצב הנכון לשלם החשבונות שלי החודש, או שאני מנסה לחסוך לחינוך ילדי. הבעיה שלי גדולה מהשאלה הראשונה ששאלתי, ושיחה צריכה להיות על הגעה לבעיה האמיתית ההיא.
המאפיין השני הנפוץ של שיחה הוא שבדרך כלל היא נושאת אליו מעין קשת רגשית. אנשים נכנסים למצב רגשי מסוים, וחלק מהשיחה הוא להעביר אותם באמצעות מעבר רגשי שלעתים קרובות פירושו להעביר אותם מכעסים לעכשיו להיות מרוצים. בשיחות מסוימות אנו עלולים להיכנס לזה. זה אולי ממש מתחמם. אתה רואה קשת רגשית שמתחילה אולי רגועה ואז עוברת לדיון מעורער יותר שבסופו של דבר נפתר.
להיות רגיש ומודע למצב רגשי אצל הצדדים המעורבים הוא חלק חשוב מהיעילות באותה שיחה.
מהן היישומים האחרים שלדעתך הם באמת טרנספורמטיביים שקיימים כיום?
אני חושב שמישהו מהם, מה שאנחנו עושים, מעורב את המשתמש, הלקוח, באופן שתביא לו השראה. מבחינתי, בסופו של דבר, ושוב לחזור לשיחות כדוגמה, בדרך כלל כאשר בני אדם נכנסים לשיחה, אנו מגיעים לשולחן עם רעיון. יש לך רעיון. יש לי רעיון. רעיון התחלתי זה הוא תחילת השיחה, ובמהלך השיחה אנו מפתחים את אותם רעיונות. אנחנו משלבים אותם. אנו ממזגים אותם. אנחנו אולי מוזלים אותם או מגבירים אותם. אנו מתפתחים לנקודה בה יוצא מהשיחה יש לנו רעיון טוב יותר, בתקווה. באופן אידיאלי.
לשם כך צריך להיות לא רק את הנתינה והלקוחה, אלא גם מרכיב כיצד אתה מעורר השראה למישהו? איך אתה גורם לאנשים להפעיל את הדמיון שלהם? איך אתה גורם להם לחשוב על משהו שלא חשבו עליו קודם או לראות משהו באור שלא חשבו עליו קודם או לראות נקודת מבט אחרת שמורידה אותם במסלול שהם אפילו לא ידעו אליו לחשוב על, לשאול שאלות שהם לא חושבים לשאול? אלה הדוגמאות, אלה הסיטואציות שלדעתי הכי מבטיחות ויהיה להם התועלת הגדולה ביותר עבור אנשים.
זה קורה היום, או שזה משהו שצריך לקרות לאורך הקו ככל שהטכנולוגיה מתפתחת?
לא, זה קורה. יש לנו דוגמאות לזה שקורה עכשיו. למעשה, בחזרה לאונקולוגיה כמופת, עבור מיטב הרופאים בעולם, אפשרויות הטיפול המוצגות עשויות להיות ברורות להם ברובם. יכול להיות שיש אחד מתוך עשרה מקרים שהם עשויים לומר, "נו, רגע, זה היה רעיון מעניין." זה לא יהיה בתדירות גבוהה, אבל כמו שאמרת קודם לכן, אם אנו מוציאים את זה כעת להגדרות קהילתיות, הגדרות אזוריות, ובאזורים בהם אין רמות מומחיות, העובדה שהמערכת יכולה להציג רעיונות חדשים. אפשרויות טיפול חדשות, מדובר באמת על הצגת רעיונות חדשים. אנחנו כבר רואים את זה.
ואז כמובן לעבור מעבר למה שלדעתי הפך לתרחיש הצ'ט-בוט הקלאסי שלדעתי חלקנו מתחילים לראות בדוגמאות שונות לעכשיו מצב שאם מישהו נותן התרעה על הונאת כרטיסי אשראי בכרטיס האשראי שלהם והם הולכים אל צ'אט בוט היום, יכול להיות שזה פשוט, "האם העסקה הזו הייתה משהו שעשית או לא? אם זה, אז בסדר. אם לא, אז אנחנו הולכים לעשות משהו בקשר לביטול העסקה, " לעכשיו, "אוקיי, אתה זקוק לכרטיס אשראי חדש. איפה המקום הטוב ביותר להגיע אליו? האם עלינו לשלוח אותו אליך? האם לא נשלח אליך בדואר? אוי, אתה מתכונן לצאת לטיול הזה. ואז ברור שאנחנו לא נוכל לשלוח לך אותו בדואר. עלינו להביא לך את זה מהר יותר.
"הו, אתה הולך לחו"ל. אולי יש כאן אפשרות לכרטיסי אשראי שלא נחשפת לפני כן ולא ידעת עליה, היכן אנו מטפלים בחילופי מטבעות לטובתך טוב יותר. הו, אתה משתמש בזה לעסקים "זה טיול בחו"ל. אתה משתמש בזה להוצאות עסקיות. ובכן, הנה כרטיס אשראי שיש לו ריבית שמתאימה יותר לזה." כל אלה הם דוגמאות פשוטות מאוד, אך כל אחת מהן פותחת מערך רעיונות חדש שלא מתרחש בדרך כלל בצ'אט הצ'וט הפשוט שלך היום ובכל זאת יכול להיות ממש מעצים לבני אדם.
הנקודה המעניינת שם היא שכאשר אתם עוברים את כל האפשרויות הללו, בעבר זה יהיה תסריט. יהיה תסריט עם כמה סניפים. זה יהיה מוגדר מראש. זה דבר שונה מאוד כאשר צ'אט בוט עושה את זה שהוא בעצם מגיב למידע שאתה נותן ולמידע שכבר נתת ומוביל אותך בשבילים שלא הוגדרו לתסריט. הוא יודע שאתה נוסע, אבל לא בהכרח אמרת את זה. הוא מצא מידע זה מהיסטוריית הדוא"ל שלך.
זה יכול למצוא דברים שאתה גילה במהלך הדרך.
דיברנו על אונקולוגיה כי זו דוגמא נהדרת. דיברנו על צ'אט בוטים כיוון שרוב האנשים היו איתם אינטראקציה מסוימת. אבל זו טכנולוגיה שבאמת מתרחשת בקנה מידה גדול בכל ענף. קשה לחשוב על ענף שלא יהיה בו מרכיב קוגניטיבי כלשהו. האם יש דוגמאות שרק הן בדרך לשם שאנשים עדיין לא חשבו עליהן?
הדבר שמדהים אותי הוא איך כל יום מישהו מעלה רעיון חדש אחר. בגלל זה אני חושב שאנחנו נמצאים בשלב כל כך מעניין, מכיוון שהתמקדנו בפירוק מה שיש לנו במונחים של יכולות קוגניטיביות לשירותי אבני בניין, זה באמת משחרר אנשים להשתמש בדמיון שלהם וללכת לרדוף אחר רעיונות שיש לנו מעולם לא נשקלתי לפני כן, אם זה משתמש בזיהוי חזותי כדי לסקר את הנוף.
בקליפורניה, למשל, חברה שם משתמשת בזיהוי חזותי בכדי להסתכל על הטופוגרפיה והטופולוגיה ומכירה בתמונה את ההבדל בין משטח בטון, משטח גג אספלט, משטח דשא, עצים ושיחים והדברים האלה, כדי העריך כמה מים צורכים והיכן יתכן ונזילות מים ודברים שניתן לעשות כדי לשפר את השימוש היעיל במים, כדוגמא.
או, בזירה המשפטית, השתמש בדברים האלה כדי לסייע ולעורכי דין לקרוא באמצעות מילולית ומיליוני עמודים של חומר רקע זה כמו למצוא את המחט בערימת שחת. היכן אותה פיסת נייר אחת שהיא באמת רלוונטית למקרה הספציפי הזה? מנסה לסדר את כל זה. ההזדמנויות פשוט עצומות.
אני חושב שאחת מאותן הכישורים היא שיש כמויות גדולות של נתונים שצריך לנתח אותם. דיברת על רשומות רפואיות ועל היכולת לסרוק את הרשומות הרפואיות לקבלת המידע הרלוונטי. רשומות אלה במהלך חייך עשויות להיות רבות ממאות עמודים. זה העניין שאולי לרופא המשפחה שלך יש חוטט בזה, אבל הם לא יזכרו את כל זה, בעוד שהמערכת אף פעם לא שוכחת.
כן. לרופא יש אולי חמש, אולי עשר דקות לבדוק את ההיסטוריה הרפואית ההיא לפני שהוא בא להתייעץ איתך, ובכל זאת יש כל מיני מידע מאוד רלוונטי שיכול להיות בהיסטוריה שלך, בעברך, שבנסיבות אחרות הם יחמיץ רק כי אין להם את הזמן, שאם היה להם זה היה משנה את ההבדל.
חשבו על מצב שאם אישה הייתה אומרת לרופאה שאמה בדיוק מתה מסרטן השד לפני שנתיים. ובכן, רוב הסיכויים שהרופא יציין כי ברשומה ההיא, אבל ברגע זה, אם האישה הזו תבוא להציג גוש בשדה, ואם הרופא הזה לא רואה את זה, ובכן, זו חתיכה חשובה מאוד של חסר מידע. עכשיו, אולי הם יגלו זאת מחדש על ידי שיחה עם המטופל, אבל אולי לא. האם אתה באמת רוצה להסתכן בכך שלא ידעת שכשמשהו כזה כל כך גרמני?
המאפיין הכללי של היכן שהדברים האלה נוטים להיות מועילים, הזכרת היכן יש המון נתונים. כן, אבל באמת זה כאשר כל אחד מההיבטים של מי שאנחנו כבני אדם, היכן שהיכולת הקוגניטיבית שלנו מתחילה להגיע לגבול שלה. אנחנו טובים בקריאה. אנחנו יכולים לקרוא משהו. אנחנו יכולים להטמיע את זה. אנו יכולים להסתגל למידע ולהשתמש בו בדרכים עוצמתיות מאוד כבני אדם. אבל אנחנו לא ממש טובים בקריאת המון נתונים. איננו יכולים… הרעיון לקרוא עשרות אלפי, מאות אלפי, מיליוני דפי ספרות ביום הוא כל כך הרבה מעבר ליכולת שלנו.
השאלה הופכת, ככל שאנו צומחים לעולם בו כמות המידע המופקת על בסיס יומיומי צומחת באופן אקספוננציאלי, עד כמה מידע רב אנו לא משתמשים בו שיש בו מידע, יש מעט מידע זה קריטי בהחלט להחלטה שעלינו לקבל האם איננו מגיעים? אם זה לא כמות המידע שאנחנו קוראים, זה: כמה אנחנו מטמיעים? כמה אנו יכולים לזכור? האם אנו מסוגלים לראות את התבניות הקטנות הרלוונטיות במידע ההוא להחלטות שלנו?
יש המון דברים שאנחנו כבני אדם טובים בהם. יש גם הרבה דברים שאנחנו לא כל כך טובים, וזה לדעתי איפה שהמחשוב הקוגניטיבי באמת מתחיל לעשות שינוי עצום, זה כשהוא מסוגל לגשר על המרחק הזה כדי לפצות את הפער הזה.
נראה די ברור שזה העולם שאליו אנו עוברים. עד כמה אנו מוכנים? מה אתה מסתכל על מערכת החינוך שלנו, הכלכלה שלנו, המבנים הפוליטיים שלנו? עד כמה אנו מוכנים לחיות בעולם עם סוג זה של מחשוב קוגניטיבי כמרכיב?
זה מעניין. זה שואב את אחת מנקודות הערך העיקריות שיש לנו כבני אדם, וזו היכולת שלנו להסתגל. אם אתה מסתכל על זה במונחים נפרדים בלבד, לאן זה הולך, ואם היינו מזנקים קדימה 10 שנים ומביטים בזה ואומרים "איפה נהיה 10 שנים? האם אנחנו מוכנים לזה?" התשובה תהיה ככל הנראה לא. יש עוד הרבה דברים שעלינו לעשות. אך לבני אדם יכולת מדהימה זו להסתגל תוך כדי תנועה ולצמוח עם השינויים המתרחשים סביבם.
חישבו לפני 10 שנים אחורה כאשר הסמארטפון התחיל ממש להיות זמין לנו, קל וחומר לפופולרי, וכמה שינוי עברנו כחברה בעשר השנים האחרונות. חשוב על החיים שלך על בסיס יומיומי עם הסמארטפון שלך ובלי. אנחנו יכולים להתלונן על כמה שזה לוקח מההתנסויות האחרות, וזה אולי נכון, אבל העניין הוא שלא בילינו הרבה זמן לפני עשר שנים בכעס, האם היינו מוכנים כחברה, למרות למעשה עברנו שינויים רבים במהלך עשר השנים האחרונות שכנראה שלא היינו מודעים אליהם לחלוטין כשהטמענו שינוי זה בטכנולוגיה והתחלנו להשתמש בו בדרכים יעילות מאוד.
יש הרבה שעלינו לעשות. יש הרבה דברים שאנחנו הולכים לעשות לאורך זמן, הרבה צמיחה שעברנו, הרבה חינוך ופוליטיקה ודברים אחרים שעלינו לעבור עליהם שינויים, אבל אנחנו נעשה זאת.
נגיע לשאלות האחרונות שלי. איזה טרנד טכנולוגי הכי מעסיק אותך? יש משהו שמקיים אותך בלילה?
אני חושב שהדאגה הכי גדולה שיש לי כרגע היא שאנשים צריכים לקחת אחריות. אנו כמהנדסים וספקי טכנולוגיה, צרכני טכנולוגיה, אנשים שיש להם אחריות על ויסות הטכנולוגיה, באמת צריכים להיות מודעים ולחשוב מה אנחנו רוצים לעשות כדי להגן על עצמנו ולהכין את עצמנו לשינויים שחלים. זה לא יהיה בגלל שלא נסתגל לזה. אנחנו נהיה. הבעיה היא כמובן שבתהליך של התאמתה, אנו גם לא נהיה מודעים למה שהיא עושה ואיך זה משפיע עלינו ואיפה אנשים עשויים לנצל את הטכנולוגיה הזו בדרכים שאנחנו לא מעדיפים, שאנחנו לא נוח לנו או בדיעבד לא בהכרח נרצה.
אני כן חושב שאנחנו צריכים להיות מודעים ולחשוב מה שאנחנו עושים ואנחנו לא רוצים שיקרה בחיינו עם הטכנולוגיה הזו. באופן ספציפי, ספקים בפרט, אנו כספקי הטכנולוגיה הזו, והאנשים הצורכים רכיבי טכנולוגיה אלה ובונים מהם יישומים, צריכים ברגע זה לקחת אחריות על ההתנהגות האתית שלנו או על התנהגויות שנולדו מערכים אתיים.
כדוגמה, אנו ממליצים בחום לכל אחד ממפתחי האפליקציות שלנו, לכל אחד מהמוסדות שיוצרים אפליקציות בטכנולוגיות אלה, להיות שקופים מאוד מול משתמשי הקצה שלהם לגבי העובדה שמדובר ביישום קוגניטיבי, זה מחשב, ו אל תנסה להתחפש לאדם אמיתי, למשל. אל תעמיד פנים. אל תתנו לדבר הזה להעמיד פנים.
אל תחקה.
אל תחקו את זה ואל תיתנו ללקוחות שלכם להטעות אי פעם להאמין שהדבר הזה הוא אדם אמיתי. מבחינה אתית זה לא בסדר. אני חושב שזה יוצר את הסיכון לפגיעות. בן אנוש המנהל אינטראקציה עם בן אנוש יכול להניח הנחות מסוימות לגבי הפגמים שלנו, לגבי חוסר היכולת שלנו למעשה לשמור הרבה מידע, כאשר כאשר אנו מתמודדים עם מערכת קוגניטיבית, עלינו להיות מודעים לכך שהאנשים המספקים אותו קוגניטיבי יש אחריות לפרטיות ולהגנה על המידע שאנו מספקים לו. אסור לשכוח מאיתנו את העובדה הזו.
מבחינת הטכנולוגיה על הצד הפוך, באיזו טכנולוגיה אתה משתמש כל יום שרק מעורר תמיהה? מה שינה את חייך?
אני חושב שהעובדה שכעת אוכל לקבל גישה למידע שגם אם הייתי יכול להשיג אותו באינטרנט, היה לנו מידע זמין באינטרנט זה זמן רב, אך לעתים קרובות אנו מפסיקים לנסות להשיג מידע זה מכיוון זה מהמם. הסתכלתי על ציוד מצלמה ופשוט ניסיתי לקבל החלטות לגבי החילופים בין מצלמות שונות-
אני אשלח לך קישור למדריך הקונים שלנו.
הנה לך. זה נהיה מכריע, ובכל זאת אתה צריך לסמוך על אנשים אחרים שיספקו לך את העצה הזו ולהניח שהם עשו עבורך את המחקר, אבל גם אז הם עושים זאת על סמך כמה הנחות שהם עשו לגבי מה אתה צריך ומה אכפת לך. בשלב מסוים אתה פשוט מוותר ואתה אומר "בסדר, בסדר, רק תגיד לי מה לעשות, אני אעשה את זה." או שאתה הולך לחבורה שלמה של אתרים ואתה רואה את כל הדעות האלה וזה פשוט נהיה מבלבל וסותר, וכך אתה אומר "נו, לעזאזל עם כולם. אני פשוט הולך עם מה שמרגיש לי טוב."
עכשיו, מכיוון שמערכות אלה יכולות לצבור ולהטמיע ולארגן כמויות עצומות של מידע, אפילו עבור האנשים שממליצים, אפילו עבור היועצים, זה מועיל להם כי זה עוזר להם לבצע עבודה טובה יותר. דרך שאני רוצה לומר שהיא לא עושה את החשיבה שלנו עבורנו, זה עושה את המחקר שלנו בשביל שנוכל לעשות את החשיבה שלנו טוב יותר, וזה נכון גם לנו כמשתמשי קצה וזה נכון ביועצים. זה נכון לגבי כל מי שנמצא בתפקיד הזה כאנליסט.
אני חושב על האפליקציה, כי אנחנו תמיד מנסים לעזור לאנשים לקבל החלטות קנייה. אנחנו לא רחוקים ממערכת שיכולה להביט בכל התמונות שצילמתם בחמש השנים האחרונות, רואים שאתם אוהבים לעשות צילומי בר או צילום מקרוב של פרחים ואז להמליץ על מצלמה על סמך התמונות אתה לוקח.
זה נכון. פלמינגו. אני לא יודע למה.
זו המצלמה הטובה ביותר לצילום פלמינגו.
פלמינגו, נכון.
אנחנו כמעט שם. הטכנולוגיה קיימת, היא פשוט לא תוכנת עדיין.
כן.
או לימדו, כמו שאנחנו עושים בימים אלה. רוב היי, תודה רבה שעשיתם זאת.
תודה רבה.
לקבלת קדימה מהירה יותר עם דן קוסטה, הירשמו לפודקאסט. ב- iOS, הורידו את אפליקציית הפודקאסטים של אפל, חפשו "מהיר קדימה" והירשמו. באנדרואיד, הורידו את אפליקציית Stitcher Radio for Podcasts דרך Google Play.
