לחבר את רקמת המוח ל-AI: הישראלים שעשו את המעבר מהמעבדה להייטק

רשתות נוירונים, קידוד מידע ועיבוד סיגנלים - המושגים שעומדים בבסיס הבינה המלאכותית של היום הגיעו ישירות ממעבדות מדעי המוח. שלושה ישראלים שהתחילו את דרכם במדעי המוח ועברו להייטק חושפים את הפערים - ומה קורה כשמנסים לחבר בין המוח האמיתי לבינה מלאכותית.

ד"ר יעל לב עשתה דוקטורט במדעי המוח ופוסט-דוקטורט יישומי, שבו ניטרה נפגעי ראש בזמן טיפול בתא לחץ. היום היא AI Director בחברת סייסנס. ד"ר ניסים פרץ עשה דוקטורט במדעי המוח והיום מנכ"ל ומייסד שותף של הסטארטאפ Itay&Beyond, שמפתח "מוח אנושי על שבב". ד"ר זיו יקותיאלי עשה דוקטורט במדעי המוח תוך כדי עבודה בתעשייה, והיום מנכ"ל ומייסד Mon4t (מונפורט).

למה לעזוב את האקדמיה?

"במהלך הדוקטורט הבנתי שהקצב האקדמי פחות מתאים לי. התהליכים היו ארוכים, ולפעמים שנים עד שתובנה אחת מתגבשת. הרגשתי שאני מחפשת סביבה שבה הדברים קורים מהר יותר ומאופיינת בשיתוף פעולה הדוק יותר עם קולגות אחרות", מספרת לב.

נקודת המפנה הייתה בפוסט-דוקטורט: "זו הייתה הפעם הראשונה שראיתי איך מחקר יכול להתחבר ישירות להחלטות ופעולות בעולם האמיתי, וזה הצית אצלי התלהבות חדשה. במקביל הבנתי שהכלים האנליטיים והחישוביים שלמדתי במדעי המוח: מודלים סטטיסטיים, עיבוד אותות, ניתוח נתונים מורכבים, משתלבים באופן טבעי בעולם ה-Data Science ולמידת המכונה".

יקותיאלי הלך בדרך אחרת. "באיזשהו שלב רציתי לחבר בין המחקר והעבודה שלי, והצעתי לאינטל לפתח צ'יפ שישתילו לאנשים במוח כדי להתמודד עם שיתוק ומגוון מחלות נוירולוגיות", הוא מספר.

מה נותן הרקע במדעי המוח?

"רשתות נוירונים מלאכותיות, המהוות את הבסיס של בינה מלאכותית, נבנו בהשראת מודלים שמגיעים ישירות מחקר המוח", אומרת לב. "זה מאפשר לי לעבוד עם מודלי AI מתוך הבנה עמוקה של העקרונות שעליהם הם בנויים, ולא רק של האלגוריתם שמופיע על הנייר".

לב מסבירה כי "מדעי המוח מלווים אותי ביומיום לא רק ברמה הטכנית, אלא גם בצורה שבה אני חושבת. שם למדתי לעבוד עם מערכות מורכבות, להבין לא רק איך מפרקים אותן לחלקים קטנים, אלא גם איך החלקים האלה משפיעים זה על זה ומה מאפשר להם לעבוד יחד".

פרץ מדגיש את החיבור ההיסטורי: "תחום ה-AI צמח בפועל ממודלים לחישוביות עצבית ורשתות נוירונים שחקרו במעבדות ביולוגיות, את המתמטיקה שפיתחו שם הכניסו למודלים שעל בסיסם הגיעו תחומי למידת מכונה ובינה מלאכותית. לא מדובר ב'השראה' אלא בפיתוח ישיר".

יקותיאלי מוסיף כי "אני תמיד מעדיף למידה מונחית, כלומר, שהלמידה נעשית על סמך מידע מתוייג. למרות שזה יותר איטי ויקר, לדעתי זה חיוני בתחום של רפואה. אני לא אוהב מודלים ש'טוחנים' את המידע ומוציאים משהו, שאני לא יודע מה המשהו הזה אומר".

הפערים - ומשבר האנרגיה

איפה המוח האנושי עדיין מוביל? "אחד הפערים הכי בולטים בין המוח האנושי ל-AI הוא היכולת לשלב קלט רב-חושי בזמן אמת. המוח מאחד ראייה, שמיעה, מגע, תחושת מרחב ואפילו ריח לתמונה אחת ברורה שממנה הוא מקבל החלטות מדויקות ומהירות", אומרת לב.

"פער נוסף שאני רואה מגיע מהאופן שבו בני אדם לומדים. תינוק לומד את העולם כמעט בלי הנחיות, רק דרך התנסות ישירה, חושים, ניסוי וטעייה וקשרים שהוא מייצר בעצמו. בעולם ה-AI הלמידה עדיין הרבה יותר מכוונת, מובנית ותלויה בכמויות עצומות של דוגמאות והנחיות".

אבל הפער המדהים ביותר הוא האנרגיה. "תחום ה-AI עומד בפני משבר ידוע, שכל מי שנמצא בתום מכיר טוב, משבר האנרגיה. גם חברת OpenAI הודו לאחרונה שאפילו הנימוס של אנשים, כשהם כותבים לChatGPT 'תודה' עולה לחברה מיליוני דולרים, בגלל האנרגיה החישובית שזה צורך", אומר פרץ. "המוח האנושי, לפי חישוב פשוט, יודע לבצע חישובים מורכבים בהרבה, מאלו של מחשב, ובצריכת אנרגיה מינימאלית. כמה קוביות שוקולד פרה בבוקר מספקות אנרגיה ליום שלם, למוח. בקלות".

יקותיאלי: "חשוב לזכור שהמוח האנושי צורך כ-20W, וזה לכלל הפעולות שלו, כך שאני מניח שכל ה-Human Intelligence צורכת וואטים בודדים. ה-AI צורך הרבה יותר, אם לא נלמד איך לייעל אותו, הכניסה של AI לעוד ועוד תחומים תכניס אותנו למשבר אנרגיה".

רקמת מוח אמיתית פוגשת מחשב

האם הפתרון למשבר האנרגיה יגיע מחיבור בין רקמת מוח אמיתית למחשב? החברה של פרץ, Itay&Beyond, לוקחת דוגמאות שתן מנבדקים עם הפרעות נוירולוגיות ופסיכיאטריות, ו"על ידי טכניקה מדעית חדשנית, אנחנו הופכים את התאים מדגימת השתן, שמקורם לרוב מהכליה, לתאי גזע, ומשם לרקמת מוח חיה ומתפקדת של אותו מאובחן".

כשמחברים רקמת מוח למערכת של אלקטרודות שמעבירות בזמן אמת את המידע החשמלי למחשב, נוצרת כמות עצומה של נתונים. "בגלל הרקע שלי בתחום עיבוד אותות במוח, והיכולות של הצוות שלנו בחברה, אנחנו יודעים לאמן את המודלים שלנו באופן שישלב את כל שיטות האנליזה הידועות ויביא למסקנה אחידה ומדויקת יותר", מסביר פרץ.

"ישנו תחום שלם שנקרא Organoid Intelligence שעושה את זה. לדעתי, הטכנולוגיה שלנו נמצאת בקצה התחום הזה". לאחרונה הצטרפה החברה לתוכנית של NVIDIA inception. "אפשר רק לדמיין את התוצאה של רקמת מוח אנושי במעבדה שפוגשת AI".

יקותיאלי מצביע על כיוון אחר: "אני חושב שדווקא תחומי מחקר יותר 'רטובים', ביולוגיה, אמבריולוגיה, ואבולוציה של המוח, יכולים לתרום הרבה לעתיד של ה-AI. מוח של חרק אומנם מסוגל לעשות פחות דברים, אבל הוא יעיל עשרת מונים משלנו".

מה הדרך הנכונה?

פרץ ממליץ: "לאלו שעושים דוקטורט בחקר המוח או בתחומים דומים, אני מציע ללמוד את התעשייה מראש במהלך התואר. לאנשים רבים שיוצאים מהאקדמיה אחרי הרבה שנים, יש קושי רב להתאים את עצמם לקצב של התעשייה".

לב: "הדבר הכי חשוב הוא להבין מה באמת מניע אותך. יש אנשים שמחקר הוא בדיוק המקום שבו הם פורחים. אבל אם חשובים לך קצב, עבודה צוותית ויכולת לראות אימפקט מהיר, שווה לתת לתעשייה הזדמנות".

יקותיאלי מסכם: "הייתי מציע לכל חוקר לעבוד בתעשייה לתקופה, או לפחות לשלב בין השניים. ההרגלים, הכישורים והקשרים שרוכשים בתעשייה, יכולים לדעתי לקדם את המחקר בצורה משמעותית".

ומה היה הדבר הכי מפתיע במעבר?

"מה שהפתיע אותי הכי הרבה במעבר מהאקדמיה להייטק היה הקצב והדינמיות, אבל לא רק שם. מהר מאוד הבנתי שהוצאת פיצ'ר חדש היא לא פעולה של צוות קטן, אלא אופרציה רוחבית שמערבת כמעט כל חלק בארגון", מספרת לב.

"קרן השתלמות", עונה יקותיאלי.