בעוד שהתחום עובר תמורות חסרות תקדים, ב-HIT מכון טכנולוגי חולון כבר עוסקים בהבנה מעמיקה של ההשפעה הרחבה של הבינה המלאכותית (AI) ובאופן שבו יש להטמיע אותה בלימודים ובמחקר.
לדברי פרופ' איליה לוין, ראש בית הספר למדעי המחשב במכון, אנו נמצאים בעיצומה של מהפכה:
"ב-50 השנים האחרונות ראינו התקדמות מתמדת במדעי המחשב, אבל כעת הבינה המלאכותית מקבלת שדרוג משמעותי שלא ציפינו לו. היא לא רק כלי עזר – היא משנה את האופן שבו אנו מבינים את תחום החישוב כולו".
לפי מחקרו של פרופ' לוין, ישנו הבדל מהותי בין מדעי המחשב הקלאסיים לבין הבינה המלאכותית. מדעי המחשב מבוססים על חישוב, פתרון בעיות באמצעות אלגוריתמים וחוקים לוגיים, ואילו בינה מלאכותית פועלת בשיטה הסתברותית ומתמקדת בהכרה ולמידה מתוך מידע קיים. למעשה, מדובר בדיסציפלינה נפרדת לחלוטין, ששואלת האם יש בכלל צורך ללמד מדעי המחשב בדרך המסורתית או שיש צורך להגדיר מחדש את התחום.
"אנחנו שואלים את עצמנו לא רק איך להכניס את הבינה המלאכותית להשכלה הגבוהה, אלא גם איך היא משנה את מדעי המחשב כדיסציפלינה. האם מדעי המחשב הוא חלק מהבינה המלאכותית, או שמא מדובר בשני עולמות נפרדים?"
ההשלכות של השינויים הללו ניכרות גם באופן שבו יש להכשיר את הסטודנטים. במכון מבינים שהסטודנטים לא רק יצטרכו לדעת לכתוב קוד, אלא גם להבין איך לתקשר עם מערכות בינה מלאכותית מתקדמות ולפתח מיומנויות חדשות, כמו "פרומפט אנג'ינירינג" (Prompt Engineering) תחום שמתמקד ביצירת הנחיות חכמות ומדויקות למערכות מבוססות בינה מלאכותית.
"אנחנו כבר לא מסתפקים בללמד רק תכנות, אלא מתמקדים במיומנויות מטא-קוגניטיביות – כלומר, לא רק לדעת איך ליצור תוכנה, אלא איך לנתח באופן ביקורתי את תוצרי הבינה המלאכותית ולראות את ההקשר הרחב שלה", מספר לוין.
בעולם שבו מערכות לומדות מייצרות מידע מתוך מידע, חוקי המשחק משתנים. המודלים של ה-AI מייצרים שכבה חדשה של ידע, וצריך לדעת איך לבחון אותה ולוודא שהמסקנות אמינות ורלוונטיות.
לכן, במסגרת תוכניות הלימודים החדשות ב-HIT נבחנת האפשרות לשלב קורסים מתקדמים שיתמקדו בעבודה עם מודלי בינה מלאכותית, שילוב מערכות חכמות בתעשייה, ואתיקה של בינה מלאכותית.
"חקרנו מה השוני בין מדעי המחשב כמו שהיו עד כה לבין AI כדיסציפלינה עצמאית. בדקנו מהזווית התרבותית. ההבדל הוא בשורש הדיסציפלינה – במדמ"ח זה חישוביות (computing) וב-AI מדובר בקוגניציה. חישוביות שואלת רק איך לבצע חישובים, כלומר אלגוריתמיקה (איך לפתור בעיות). קוגניציה לעומת זאת שואלת איך אנחנו מכירים את העולם.
גם הבסיס התיאורטי שונה: במדמ"ח לוגיקה ומתמטיקה בדידה. ואילו ב-AI – סטטיסטיקה, אלגברה, ואתיקה.
אפילו ההכשרה המקצועית שונה: במדמ"ח אנחנו מכינים את הבוגר להיות מתכנת עם חשיבה חישובית, כלומר לפרק בעיות לאלמנטים. ב-AI נדרש בוגר אחר, צריך להדגיש יותר את היכולת לכתוב פרומפטים, ולשאול שאלות באופן ביקורתי" אומר פרופ' לוין.
אחת השאלות המרכזיות שעולות מהמחקר היא כיצד תיראה השתלבותם של בוגרי מדעי המחשב בשוק העבודה החדש. לפי פרופ' לוין, מקצועות מסורתיים כמו "מתכנת" עשויים להשתנות דרמטית.
"הבינה המלאכותית משנה את הכללים. אם פעם חברות היו מחפשות מהנדסי תוכנה שיודעים לכתוב קוד מורכב, היום הן מחפשות אנשים שיודעים איך להפעיל מערכות בינה מלאכותית כדי לבצע משימות בצורה היעילה ביותר. אנחנו מלמדים את הסטודנטים שלנו איך להיות מוכנים לעולם שבו הממשק בין האדם למכונה הוא זה שקובע את ההצלחה המקצועית שלהם."
בנוסף, HIT מתכנן לשלב יותר פרויקטים מעשיים בשיתוף עם התעשייה, על מנת לאפשר לסטודנטים להכיר את הכלים החדשים מקרוב ולפתח יכולות רלוונטיות כבר במהלך הלימודים.
השינוי במדעי המחשב הוא בלתי נמנע. עם העלייה המטאורית של מודלים חכמים, האתגרים בתחום הופכים להיות לא רק טכנולוגיים, אלא גם פילוסופיים וחינוכיים.
HIT, כחלוץ בתחום החדשנות הטכנולוגית, מקדם גישה מעודכנת שתסייע לסטודנטים להשתלב בשוק העבודה של העתיד ולהוביל את התחום קדימה.
"אנחנו לא מלמדים רק איך לכתוב קוד, אלא איך להבין טכנולוגיה שמתפתחת ומשתנה במהירות. אנחנו חייבים לחשוב לא רק על מה אנחנו מלמדים, אלא איך ההוראה עצמה צריכה להשתנות", מסכם פרופ' לוין.
