"AI הוא לא חזות הכול, צריך מדעני מחשב שיוכלו להכווין את הכלים האלה"

סטודנטים רבים להנדסה או מדעי המחשב חוששים לפרנסתם העתידית, כשהבינה המלאכותית גורמת לתחושה שהחומר באקדמיה מנותק ומיושן. משימות קוד מורכבות נפתרות בנקישת אצבע על ידי הקסם של הבינה המלאכותית, הוויב קודינג הפך לטרנד לוהט, ושוק העבודה מתנער מג'וניורים שיוצאים מהמוסדות השונים ומציפים את החברות בקורות חיים.

את החששות האלה העליתי בשיחה עם פרופסור עופר הדר, מבית הספר להנדסת חשמל ומחשבים באוניברסיטת בן גוריון בנגב, ופרופסור רודד שרן, ראש בית הספר למדעי המחשב ובינה מלאכותית (הבינה המלאכותית נוספה לאחרונה) באוניברסיטת תל אביב. ספוילר: דווקא יצאתי אופטימי.

האם בכלל יש טעם ללמוד מדעי המחשב והנדסה היום?

"לדעתי דווקא בעידן הבינה המלאכותית יש חשיבות גדולה אף יותר ללימודי מדעי המחשב, הנדסת חשמל והנדסת נתונים. ה-AI לא מחליף את התחומים הללו, אלא מאיץ את ההתפתחות שלהם", טוען הדר. לדבריו, "הדרישה למהנדסים ולמדעני מחשב מצוינים רק תלך ותגבר, שכן הם אלה שיפתחו את הדור הבא של הטכנולוגיות החכמות".

"AI הוא לא חזות הכל", אומר שרן. "צריך מדעני מחשב שיוכלו להכווין את הכלים האלה, להסביר את אופן הפעולה שלהם, ולוודא שהם באמת עובדים כמו שצריך. יותר מזה, יש הרבה תחומים במדעי המחשב, הן תאורטיים והן יישומיים, כמו ביואינפורמטיקה (ביולוגיה חישובית), בהם לצד פיתוחים מבוססי בינה מלאכותית, יש מגוון כלים המפותחים בצורות אחרות".

האקדמיה מנסה להתאים את עצמה במהירות, מתוך הבנה שזהו הכלי הנמצא ברשותם של כל הסטודנטים. "בחוג שלי להנדסת חשמל ומחשבים, למשל, הורחב לאחרונה המסלול המתמקד בבינה מלאכותית, ורבים מהקורסים עברו עדכונים כדי לשלב בתוכם תכנים מתחום ה-AI המשולבים עם הנושאים הקלאסיים", מספר הדר.

פרופ' הדר, למוד הניסיון, מביא דוגמה לקורס שכבר ראה מהפכות ושרד: "בתחילת שנות ה-2000 קורסי 'מבוא לתורת התקשורת' התמקדו בעיקר בתקשורת אנלוגית, ולאחר מכן הוחלפו ב-'תקשורת מודרנית' עם דגש על תקשורת דיגיטלית, בהתאם לשינויים בתעשייה", תזכורת קטנה שזוהי ממש לא המהפכה הראשונה אותה פוגשת האקדמיה.

"היום, בקורס המתקדם בדחיסת וידיאו, אני משלב אלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית. למעשה, פריצת הדרך המשמעותית בתחום דחיסת תמונות וידיאו נובעת היום ישירות מהשימוש ב-AI".

איך זה נראה בפועל?

בוגרי אוניברסיטת תל אביב עשויים לקבל כאב מראש מהצצה בסילבוס החדש של החוג – רשימת הקורסים השתנתה מאוד בשנים ספורות. "הקמנו כבר לפני שנה קבוצת חשיבה כדי להתמודד עם השינויים האדירים האלו", מספר שרן. 

"הדבר ראשון שעשינו היה לבנות קורסים חדשים, שמתרכזים ביישומים ובליבה עצמה של בינה מלאכותית. אנחנו מציעים לסטודנטים למעלה מ-20 קורסים בכל מיני אספקטים של למידת מכונה. דבר שני עליו אנחנו עמלים הוא לעדכן את התכנים ושיטות הלימוד של הקורסים הקיימים".

"אני לא אוסר על שימוש בבינה מלאכותית - אלא להפך"

בשנים האחרונות ההוראה עצמה השתנתה. בשבילי כסטודנט, לעשות מטלות בלי המסך השחור של הצ'אט ברקע נראה טירוף. היום לכל סטודנט יש מורה פרטי צמוד, שעובד 24/7, ויודע כמעט הכל: "אני לא אוסר על שימוש בבינה מלאכותית אלא להפך", מפתיע אותי הדר. "בתחומי ההנדסה ומדעי המחשב זה חלק טבעי מהעבודה. עם זאת, אני דורש מהסטודנטים לציין במפורש אם השתמשו בכלי AI, ולשאת באחריות מלאה לתוצר שהם מגישים. כדי להבטיח למידה אמיתית, אני בונה מטלות שמחייבות חשיבה מקורית, ומוסיף מרכיב של בחינה בעל-פה על עבודות הבית. כך גם אם הסטודנט נעזר ב-AI, הוא נדרש להבין לעומק את הפתרון".

מה יהיה עתיד האקדמיה?

הקצב המהיר של ההתקדמות הטכנולוגית הופך את מלאכת ניבוי העתיד לקשה מתמיד. גם לדמיין איפה האקדמיה תהיה בעוד עשר שנים עכשיו נראה כמו משימה בלתי אפשרית. עם זאת, שני הפרופסורים משתמשים בניסיונם כדי לתת לנו מושג מה מחכה בשוק העבודה ובאקדמיה: "אני חושב שהמיומנות שאנחנו מקנים לסטודנטים: חשיבה ביקורתית, הפשטה, הפרד ומשול, הן מיומנויות על-זמניות. אתה חייב להיות מסוגל להבריג את הברגים כדי לבנות את המכונה", אומר שרן.

"כמובן שהתכנים ישתנו, באקדמיה נדרש עדכון מתמיד של תוכניות הלימודים, בעיקר במדעי המחשב, כך שישקפו את היכולות החדשות של ה-AI", מוסיף הדר. "נכון לעכשיו יש האטה מסוימת בשוק העבודה בקרב בוגרי מדעי המחשב בתחילת דרכם, ג'וניורים, אך לדעתי זהו שלב זמני של הסתגלות. כאשר תוכניות הלימודים יותאמו למצב החדש - עם פחות דגש על כתיבת קוד ויותר על פיתוח אלגוריתמים, הבנה מערכתית וייעול מערכות מבוססות בינה מלאכותית, שוק העבודה יתאזן מחדש".