מה למהנדסי גוגל יש לומר למורי ישראל?

פורום החלוצים בתחום הוראת הבינה המלאכותית התארח במשרדי חברת 'גוגל' כחלק מסדרת מפגשים שמטרתם ליצור חיבורים מקצועיים, פיתוחים חדשניים ויוזמות בשטח שיקדמו את הוראת בינה המלאכותית לתלמידים מצטיינים. הפורום הוקם על ידי קרן טראמפ למצוינות בחינוך ומורכב מארגונים מובילים בתחום ביניהם מכון ויצמן, המרכז לחינוך סייבר, המרכז הישראלי למצוינות בחינוך, מכון דוידסון, רשת תיכוני אורט, משרד החינוך וכמובן, המארחת, חברת גוגל.

במפגש הנוכחי ערכנו שיחה מרתקת עם מי שעושים את זה כיום – כמה מהמהנדסים המובילים בגוגל, שעובדים ומשלבים בינה מלאכותית בעבודתם – כדי להבין מה צריך לעשות כיום כדי להכין את תלמידי המחר לעתיד שהבינה המלאכותית משרטטת עבורנו.

יכול להיות שחלק מהטענות כאן הופיעו בצורה כזו או אחרת במאמרים קודמים שהתפרסמו כאן, אולי יש דברים שכבר הרגשתן.ם בשטח, בכיתת הלימוד, אבל כדאי שנקדיש חשיבות לעובדה שהן מגיעות מקולן.ם של המהנדסות והמנדסים שעוסקים כבר במציאות של היום בתכנון העתיד של מחר. אז מה יש להם לומר למורי ישראל?

שלושת המהנדסים שלנו מובילים צוותי פיתוח של בינה מלאכותית בגוגל בתחומים שונים: עידן ספקטור, מדען ראשי ומנהל ב-Google Research IL. ענבר מוסרי, מנהלת קבוצת מחקר בתחום של ראייה ממוחשבת ב-Google DeepMind. אורי מנדלוביץ, מנהל צוות בקבוצת ייעול ביצועים של מודלים גדולים ב-Google Research IL.

הם הואילו בטובם לענות על השאלות הכי מעניינות בתחום החינוך, שעומד בפתחה של מהפכה טכנולוגית ועליו להדביק את הקצב.

מה התלמידים של היום צריכים ללמוד כדי להפוך למפתחי וחוקרי בינה מלאכותית בדור העתיד?

רמות שונות לאותה בינה: צריך להבחין בין מפתחים בעזרת AI, מפתחי AI ומפתחים של מודלים של  AI ולהתאים את תוכנית הלימודים בהתאם לאופן שבו נרצה להכשיר את התלמידים שלנו.

מיומנויות על פני ידע: את הבעיה של הידע, שינון, שליפה מאנציקלופדיה, גוגל כבר פתרה לפני 25 שנה. מה שצריך לצייד את התלמידים כדי כעת זה יכולות, מיומנויות, כלי עבודה. 

תכנים רלוונטיים לעולם העבודה: כיום לומדים תכנים שכבר לא רלוונטיים לשוק התעסוקה של היום. למשל, במגמת תכנות מלמדים שפת C ואנחנו בכלל עובדים עם פייטון. בכיתות עמ"ט דווקא כן מלמדים שפת פייטון, וזו נקודה למחשבה – אולי כדאי להרחיב את המגמה? בסוף הבינה המלאכותית תחליף גם את התכנות, ולכן כדאי גם ללמד את התלמידים רובוטיקה ובפרט AI ברובוטיקה. 

מה בכל זאת עזר לכן.ם בבית הספר ועדיין משמש אתכן.ם כיום? או ששום דבר מתקופת התיכון לא היה רלוונטי?  

מתמטיקה: זו שפה אוניברסלית. נוסחת שורשים שלמדתי בחטיבה אפשרה לי לבנות אינטואיציה מתמטית שעזרה לי בהמשך הדרך. גם העובדה שלמדתי במקביל לתיכון תואר באוניברסיטה בהנדסת חשמל ונושאים של סטטיסטיקה והנדסה מאוד עזרו לי. שם לימדו אותי איך לגשת לבעיה ולמצוא פתרון. הדברים האלה משרתים אותי גם עכשיו כל יום בעבודה. 

פתרון בעיות: העובדה שלמדתי איך להשיג את הידע ואיך להתמודד כשאני לא מצליח, אפילו לא למצוא את תוצאת החיפוש שרציתי בגוגל, הכשירה אותי לאתגרים היותר מורכבים שמלווים אותי כיום, גם אם כעת יש לי כלים הרבה יותר מתקדמים כיצד לגשת לבעיה ולשאול את השאלות הנכונות.

לדעת ללמוד: היכולת לשבת, להתרכז וללמוד. הראש מתחיל להשתכלל. למדתי תכנות כבר בתיכון, היום זו לא אותה שפה שאני משתמשת בה, אבל המיומנויות שלי, היסודות, נבנו כבר אז. אגב, בארה״ב מתחילים להישען על יכולות מחקר בגיל יותר צעיר מאשר בארץ, כאן מתחילים לעסוק בזה רק בתואר שני ושלישי - וזה משהו שכדאי לשנות.

מסלול לימודים: באופן מקרי, או שלא, כל המהנדסים שלנו מגיעים מרקע מתמטי ולמדו במסלול "בגרות הייטק" – 5 יח"ל מתמטיקה, אנגלית ופיזיקה או מדעי המחשב. מחקרים מראים ששילוב המקצועות הנ"ל מנבא סיכוי גבוה יותר להשתלב בעולם ההייטק. נקודה למחשבה.

לאור השינויים שאתן.ם חווים בהתפתחות הטכנולוגית, מה מערכת החינוך צריכה לספק לתלמידים המצטיינים של היום? מה הצעד הבא של מעריכת החינוך "לעלות קומה" לתלמידים שיש להם מוטיבציה פנימית להצליח?

יצירת התלהבות כלפי מקצועות העתיד: אפשר לעשות עבודה יותר טובה בהלהבת התלמידות כלפי מקצוע מדעי המחשב בתיכון. אני רואה את זה גם עם הבנות שלי. זה נתפס כמקצוע יבש, וזה סתם בגלל איך שמלמדים את זה. כיום מדעי המחשב מתמקדים בתחום הסייבר, אבל יש להם גם צד אומנותי כמו computer vision. מדעי המחשב הם עולם ומלואו, ואפשר להפוך את המקצוע הזה לכל כך מהנה – זה פשוט לא מונגש בצורה מספיק אטרקטיבית. 

שילוב בינה מלאכותית בתהליך הלמידה: בזכות הבינה המלאכותית, אפשר כיום בצורה מאוד מהירה לבנות דמויים מגניבים וסימולציות רלוונטיות כדי לעניין את התלמידים. צריך לדעת למנף את זה. דווקא כדאי לנצל העובדה שבינה מלאכותית לא חושבת כמו בני אדם. למשל, לנהל איזשהו שיח עם מודל שמביא נקודת מבט אחרת לתחום. גם בבתי ספר, יהיה מעניין להכניס לעבודה קבוצתית "משתתף" שהוא למעשה מודל בינה שצריכים לעבוד איתו – ולראות איך זה ישפיע על העבודה. זה גם מתחבר למציאות של היום, איך לעבוד בעולם שיש לי את הכלי הזה שמלווה אותי.

ולחילופין, מאילו קומות אולי צריך להיפטר לאור ההתפתחות הטכנולוגית? ואולי יש קומה שאסור לנו לוותר עליה?

קומת הבסיס תמיד תהיה רלוונטית: כל התפתחות טכנולוגית מובילה לשינוי. כשהיו מכוניות, חששו שאנשים לא ילכו יותר – אבל הם מצאו לעצמם הרגלים חדשים בצורת ספורט וטיולים. דבר דומה קורה בנוגע לצורת החשיבה שלנו – כשהומצאו מנועי החיפוש ברשת, נהיה פחות קריטי לדעת ידע בצורה מבנית ומסודרת. גם במהפכת הבינה המלאכותית יכול להיות שבעתיד לא נצטרך לכתוב קוד. מצד שני,  במשך עשרות שנים יש לנו מחשבונים שיודעים לבצע פונקציות מתמטיות מורכבות, ועדיין לומדים את לוח הכפל. התלמידים נעזרים במחשבון ככל שמעמיקים בחומר. ברור שעומדת להיות כאן תפנית במה שצריך ללמוד. עדיין נלמד את "הבייסיק", רמת הבסיס, כי היא יוצרת פתח לדברים הרבה יותר מדהימים בזכות זה. מה שהיה בעבר דורש שנים של עבודה היום כל תלמיד ותלמידה יוכלו לעשות במהלך השיעור או כמשימת בית.

פיתוח החשיבה: אנחנו כרגע מתאפסים סביב מציאות חדשה שמספקת לנו מקפצה טכנולוגית מטורפת. ועדיין, יש עוד הרבה מה לפתח וחלומות להגשים – החל ממכוניות שטסות באוויר וכלה ברובוט שמקפל לנו את הכביסה. אנחנו לא רוצים לנוון את שריר החשיבה, ולכן גם אם יש טכנולוגיות שיכולות לעשות זאת עבורנו, נמשיך ללמד את היסודות. השאלה כעת היא באיזה שלב להכניס את הלימוד עם בינה מלאכותית לתוכנית הלימודים – וזאת כדי לא לפתח תלות בה לפני שלומדים את הבסיס.

חשיבה ביקורתית: אם לא נבין את מעוף הציפור ולא נדע לבדוק את אמיתות המשימה – למשל עבודה בהיסטוריה שלא נדע להעריך אם היא מדויקת או לא – לא נוכל לעבוד בצורה יעילה. אנחנו לא לומדים רק כדי לשנן, אלא כדי לייצר את החיבורים במוח שמובילים ליכולת מחשבה יותר עמוקה – ואת זה חשוב שנמנף הלאה לעולם החדש.