הרובוטים הולכים מכות: ההייטק הישראלי נכנס לזירה האלימה בעולם

דמיינו שאתם במרכז לאס וגאס, אבל במקום צלצול המכונות של הקזינו אתם שומעים מתכת שנקרעת באוויר מול קהל של צעירים ובוגרים ששואג בהתלהבות. בתוך כלוב זכוכית משוריין, שני ענקי פלדה שכל אחד מהם שוקל 113 ק"ג מתנגשים חזיתית בעוצמה, מנסרים ושורפים זה את זה בלי שום רחמים. הזירה מריחה מלוחות אלקטרוניים שרופים ומשמן הידראולי והניצוצות מתעופפים לכל עבר. כל זה קורה ב-BattleBots – הלהיט שסחף את אמריקה, שבו רובוטים הופכים זה את זה לערימת גרוטאות יקרה במיוחד.

באטלבוטס היא תחרות בידורית פופולרית באמריקה ובה צוותי מהנדסים מכל העולם בונים רובוטים משוריינים חמושים – בלהביורים, בפטישים הידראוליים ובמסורי ענק. כל צוות מפעיל את הרובוט שלו באמצעות שלט, כמו של טיסנים, והכלים נלחמים בזוגות עד שהיריב נקרע לחתיכות. סדרת הרשת BattleBots Pro League משודרת לכל העולם בערוץ יוטיוב בעל 2.5 מיליון מנויים, שזוכה לעשרות מיליוני צפיות מדי חודש, לצד עשרות מיליונים ברשתות החברתיות, לאחר שהפורמט עבר גלגולים שונים ברשתות הכבלים בארה"ב מאז תחילת שנות ה-2000.

העונה הנוכחית של הסדרה מתפרסת על פני 20 פרקים (הראשון שודר ביולי, האחרון יעלה באמצע נובמבר) והיא טורניר אליפות העולם. משתתפים בה שופטים מקצועניים, החוקים נוקשים ובסופה מוכרז מנצח אחד מ-24 הרובוטים. בעקבות ההצלחה מתקיים במקביל לסדרה אירוע ראווה פתוח לקהל הרחב, שמציג קרבות חיים כמה פעמים בכל שבוע (Destruct-A-Thon).

מדובר במעריצים מכורים שבאים לווגאס במיוחד, קונים כרטיסים בעשרות דולרים ונהנים מהמופע. מתברר שהרבה מהם ממש מעריצים את הרובוטים ואפילו קונים פיסות חתומות של שבריהם בסוף האירוע. במופע החי השיפוט פורמלי פחות, ולפעמים אפילו תגובות הקהל באולם משפיעות על הניקוד. מבחינת הצוותים המשתתפים זו גם הזדמנות טובה להתנסות ולהשתפשף לפני שהם ניגשים לסדרה המשודרת.

לראשונה: AI מקבל החלטות לבדו בזירה

אחד הדברים המרתקים ביותר בליגה השנה הוא הניסיונות הראשונים לשלב תוכנות אוטונומיות ובינה מלאכותית מתקדמות בכלים, מהלך שכבר יוצר שני "מעמדות" שונים מאוד בין הרובוטים. באירוע שהתקיים ברביעי שעבר מול קהל חי של כאלף איש השתתף אורביטרון (Orbitron) – רובוט קנדי המשלב מערכת ראייה ממוחשבת. כן, כמו שזה נשמע, AI מתחיל להיכנס לזירת הקרבות.

במקור תוכנן אורביטרון לכלול שמונה מצלמות על גבי השלדה שלו כדי להרכיב תמונת תלת-ממד, אך הוחלט להחליפן במצלמות חיצוניות המותקנות מעל הזירה ומחוברות למחשב חזק בחוץ. אלגוריתם חיזוי מסלול גיאומטרי מזהה את תנועת היריב ומנווט את הרובוט שבזירה לתקיפה אופטימלית. המפעיל האנושי של רובוט ה-AI שולט נכון להיום רק בחימוש. הוא פטור לגמרי מהנהיגה ומהתמרון, שמבוצעים אוטונומית. אכן ניכר בזירה ההבדל התנהגותי: הרובוט החכם היה "מאופק" ומחושב מהיריבים ה"אנושיים", ונראה שהעדיף לתקוף בהתפרצויות מהירות, להתבונן ללא תנועה ושוב לתקוף.

כל האירוע הזה מאלץ את הצופים, שעוקבים אחרי השיגעון הזה כבר כמעט 30 שנה, להתמודד עם שאלות פרקטיות (וגם פילוסופיות): האם ה-AI יכול באמת לנצח את האינטואיציה והאסטרטגיה של מפעיל אנושי או להפך? האם זו תחרות הוגנת בכלל, או שצריך להפריד בין סוגי הרובוטים? האם יהיה בכלל קהל למלחמות AI ב-AI?

במשך עשורים נשענו אותם קרבות רק על עובי השריון ועל הרפלקסים של מפעילים אנושיים שעמדו מחוץ לזירה, מאחורי זכוכית עבה. אבל הנה חלק מהרובוטים כבר מפסיקים להיות צעצועים על שלט ונעשים יותר ויותר אוטונומיים. נהג אנושי צריך להספיק לראות את היריב, לעבד את המידע במוח ולשלוח פקודה לאצבעות. הוא מוּנע מהרגשות שבזירה ונדרש לשמור על קור רוח מול היריב והקהל.

לעומתו, ה-AI משתמש במערכות מכ"ם או בראייה ממוחשבת כדי לחמוק מהאויב באלפיות השנייה, להתביית עליו ולהכותו במהירות ובדיוק – תמרונים מורכבים שאפשריים רק בעזרת מחשב. מבקרי המגמה הזאת הציעו לחייב את הצוותים שישלבו את כל רכיבי ה-AI בגוף הרובוט עצמו, כך שהוא ייחשב בהגבלת המשקל וגם יהיה חשוף לנזק ישיר במהלך הקרב ביריב הפרימיטיבי.

המחשב כבר יודע מה הוא רואה. רק אין לו מושג אם זה גמיש או קשה, קל או כבד

מה שבאמת מעניין השנה קורה דווקא מאחורי הקלעים. מעל גלי ההרס בזירה עומדת לה חברה ישראלית אחת, ענקית הטכנולוגיה הישראלית ברייט דאטה (Bright Data), שנותנת את החסות הראשית לאירועי באטלבוטס השנה בהשקעה של מיליוני שקלים. כבר שנים שהיא מספקת תשתית לאיסוף שיטתי של נתונים ומידע עדכניים מהאינטרנט הפתוח, בדגש על השגתם בכמויות אדירות. יותר מ-75% ממודלי השפה הגדולים בעולם (LLMs) משתמשים בשירותיה, ובפועל זה אומר שאם שאלתם את הצ'אט משהו והוא יצא לחפש תשובה באינטרנט, סביר מאוד שהוא עבר דרכה תחילה. אבל מה לחברת איסוף נתונים ולרובוטים שמרסקים זה את זה?

מתברר שהחברה שואפת להיכנס בעצמה לזירה ומסמנת חזון – להיות זו שתאפשר להטמיע ברובוטים את הבינה המלאכותית. וספציפית, יכולות של בינה מלאכותית פיזית (Physical AI). לנו ברור למשל שכוס חד-פעמית נמעכת בקלות ואילו בקבוק זכוכית לא יימעך אך כן יתנפץ, תחת לחץ חזק יותר. אבל לרובוטים אין אינטואיציה כזאת. זה בדיוק החסר שאותם מודלי Physical AI צריכים למלא לפני שיצליחו לכוון רובוט שינוע במרחב בלי לגרום לתאונות. כלי רכב, רחפנים, אנדרואידים במשק הבית, בתעשייה או בשדה הקרב, אמצעי חילוץ, כלי ניתוח או אפילו חיית מחמד נבחנית עם שקע טעינה – כל אלה חייבים להבין את הסביבה כדי להשתלב בה.

איך מלמדים מכונה להבין את העולם הפיזי? כיום יש צוואר בקבוק בשדה הזה: אומנם כבר התגלתה הדרך לאמן מודלים על נתונים (למשל, על מיליוני ספרים), אבל בכל הנוגע לידע על עצמים במרחב אין לנו מספיק דאטה איכותי לאמן עליו. AI שיודע לזהות מה יש בתמונה הוא לא בהכרח רובוט שיודע לפעול בעולם. חוקרים שרוצים ללמד את המודל שלהם לפתוח דלת, למשל, או שיבין איך פועל ומגיב העולם האמיתי, חייבים קודם לאסוף כמויות אדירות של דאטה שממחיש לא רק איך נראות ידיות, אלא גם מה הן עושות, איך נכון ללפות אותן וללחוץ עליהן (או אולי לסובב אותן), ובכלל כיצד חומרים בעולם מגיבים זה לזה, מה ההשלכות של כל פעולה על כל חומר, איך נראה אותו עצם בתנאי תאורה שונים וכדומה. אם לא יוזנו המודלים האלה במיליוני שעות וידאו, הידע שלהם יהיה דל מכדי לתפקד בעולם.

מחתולי יוטיוב לרובוטריקים

בברייט דאטה אומרים שהחברה רותמת את כל הכלים שלה, שעוצבו תחילה בעיקר בעולם של תוכן כתוב, כדי לספק למהנדסים כמה שיותר אינפורמציה על העולם האמיתי: תמונות, וידאו, קול, תכונות פיזיקליות, נתוני חיישנים וכו'. לדוגמה, יש לה יכולת לסרוק ולסקור מיליוני שעות של סרטוני יוטיוב, טיקטוק או אינסטגרם ולתייג בתוכם (annotate) שלל אירועים אגביים לגמרי שתועדו בהם. כך היא מצליחה ליצור מאגר מגוון של מיליוני שעות של כל פעילות שהיא.

המודלים יכולים לקבל במרוכז את כל אותם קטעים שבהם, לצורך הדוגמה, צולמו אנשים עושים פעולה כזו או אחרת באופן ספונטני (החלפת נורה, שטיפת כלים, נעילת מזוודה, הידוק העניבה) – גם אם זה חלק מסרטון ארוך יותר, שלא הכיל תגיות שמסבירות מה רואים בכל פריים. כך גם נחסך הצורך להקליט את כל אותן מיליוני השעות במיוחד באולפנים, באופן יזום ובתנאי מעבדה – תהליך איטי בעלות גבוהה במיוחד, וגם לא אמין במיוחד (כשמתנדב יודע שמצלמים אותו הוא נוטה להבליט את המחוות שלו באופן מגושם ולא טבעי כדי "לעזור למדע").

מבחינת החברה, קרבות הרובוטים הם מקרה בוחן: זירה כאוטית שבה אלגוריתמים חייבים לעבד מידע פיזיקלי בתנאי לחץ קיצוני. איסוף מידע מהרשת מן המוכן ותיוגו בכמויות גדולות במיוחד הוא החוליה החסרה כיום כדי להעמיד מאגרים שישמשו לפיתוח מערכות הראייה והתפיסה המרחבית לאותם אלגוריתמים. ומכיוון שבקהל המעריצים של באטלבוטס יש גיקים, מהנדסים ואנשי תוכנה רבים, החסות היא גם צעד אסטרטגי שמגביר את המודעות למותג בדיוק בחוג הלקוחות הפוטנציאליים שלה.

מי שרוצה להבין את הסיפור של ברייט דאטה צריך לחזור קצת אחורה. בשנים שלאחר הקמתה (2014) היא התמקצעה באיסוף אוטומטי שיטתי של מידע מהאינטרנט (תהליך שנקרא "כרייה", scraping), במסות ובמהירות. כיום לדבריה היא שנייה רק לגוגל בהיקפי הנתונים שעוברים דרכה. טכנית, איסוף מידע מאתרים קל לבצע (לרוב) באמצעות קוד פשוט, שאפשר להריץ מהמחשב האישי. אלא שבמספרים גדולים, ובמרווחי בדיקה קצרים, צצות בעיות: עלייה בזמני התגובה של האתרים בגלל העומס, האטה יזומה מצד האתר אם הוא מזהה כניסות רבות מדי ממקור אחד בפרק זמן קצר, מנגנוני הגנה נגד בוטים (אתגרי זיהוי תמונה, CAPTCHA) ועוד.

אנשי החברה מספרים שפיתחו יכולת לשאוב מידע בכמויות בלי להקריס אתרים או להיחסם. הם עושים זאת בצורה עדינה, מבוזרת, שלא תעיר את הדוב: את הפנייה לאתרים הם יודעים לשגר מנקודות שונות ברחבי העולם (פרוקסי ביתי), ובאופן ידידותי, שלא יכביד עליו. אם הם מזהים שחלה נסיגה בזמני התגובה, הם ייקחו צעד לאחור וירווחו יותר ויותר בין הבקשות לאותו שרת, כדי שלא ייפול (טכניקה שנקראת backoff). עוד הם יודעים להתריע אם למשל מוכר מסוים מציג מחיר אחר ללקוחות שונים או במדינות שונות (geolocation). חלק מהמידע שנאסף – קריטי שיהיה עדכני (זמינות כרטיסים ומחיריהם יכולים להשתנות בן רגע). לעומת זאת במקורות אחרים אפשר להתפשר על רעננותו ולהשתמש במה שכבר אגרה החברה (cache) באופן מהיר, שגם חוסך עומס על שרתים שונים ומפחית עלויות.

מטעמי אתיקה והגינות החבר'ה של ברייט דאטה מגבילים את הכלים שלהם לאיסוף תכנים ציבוריים בלבד – כל תוכן חוקי ולגיטימי באינטרנט שאתם יכולים לגשת אליו ללא תהליך הרשמה והתחברות. כזכור, הם אפילו ניצחו בעבר בתביעות מתוקשרות בארה"ב שהגישה נגדם מטא (פייסבוק) ואחריה X (טוויטר) בטענה שהפרו את תנאי השימוש שלהן בכך שאספו גם מהן מידע ומכרו אותו. הם מתגאים בכך שהתקדים המשפטי שקבעו משפיע על תעשיית ה-AI בכלל, הזקוקה לכמה שיותר דאטה איכותי ופתוח, ופגעו בבעיית "המונופול על המידע" – הנטייה של החברות הגדולות להחזיק קרוב לחזה את המידע הנצבר בפלטפורמות שלהן, כדי שמתחריהן לא ישיגו בזכותו יתרונות על חשבונן.

כיום מעסיקה החברה 580 עובדים. 340 מהם במטה שבנתניה, והשאר מעבר לים: כ-60 בסן פרנסיסקו ובניו יורק, כ-15 במרכז המחקר והפיתוח שבקפריסין, והיתר (כ-165) פזורים במדינות אחרות. לדבריה התשתית שלה משרתת יותר מ-20 אלף לקוחות עסקיים בעולם, והם עוברים סינון משפטי קפדני כדי להבטיח שמטרותיהם נאותות.

האירועים של באטלבוטס גורמים לך להבין שמה שראית בתוך הכלוב (BattleBox) הוא לא רק תצוגת ראווה: רובוטים חמושים כבר אחראים באופן מלא למסלול התנועה שלהם בקרב. העולם צועד לרכבים אוטונומיים, רחפני משלוחים, מטפלים רובוטיים ומערכות הגנה חכמות. בווגאס הצורך הוא אולי עדיין בידורי, אבל התחום הזה כנראה יקיף את חיינו על הכדור בעשורים הבאים – ובכלים של היום הוא לא יגיע רחוק בלי דאטה בשפע. ואם תשאלו את אילון מאסק, ביקוש לזרועות מכניות יהיה גם במחוז המאויש שנקים במאדים.

הכותב היה אורח של Bright Data באירוע BattleBots: Destruct-A-Thon ובדוכן של החברה בכנס הבינה המלאכותית Ai4 בלאס וגאס, ארה"ב