"אמרתי לעצמי שאם גוגל יכולה לעשות את זה לעצמה, למה אף אחד לא עושה את זה לשאר העולם"

מבוא לבינה מלאכותית: יונתן גייפמן, מייסד-שותף ומנכ"ל Deci, מספר על המסע האישי שלו, המעבר מהאקדמיה לעולם הסטארטאפים והחזון של דסי שהקים לפני כשנתיים וחצי. פרק חדש ב"עוד פודקאסט לסטארטאפים"

מקור: Deci

חברת הסטארטאפ הישראלית Deci פיתחה פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית (AI) שמאפשרת למפתחים ולמדעני נתונים לשפר את הדיוק ואת מהירות העיבוד של אלגוריתמים המניעים יישומי בינה מלאכותית. כיום קיים פער הולך וגדל בין אלגוריתמים של בינה מלאכותית, שהופכים לגדולים ומורכבים יותר (ולכן צורכים כוח חישובי עצום), לבין היכולת של מעבדים להריץ את האלגוריתמים הללו באופן יעיל וכלכלי. הפתרון של Deci מגשר על הפער הזה באמצעות אופטימיזציה אוטומטית של האלגוריתמים שבבסיס יישומי הבינה המלאכותית, ובכך עוזר להנגשה של טכנולוגיית בינה מלאכותית עוצמתית וגם אפשרית מבחינה כלכלית. "הדבר הזה מבוצע על ידי כלי מפתחים, פלטפורמת פיתוח, לשיפור ביצועים של אותם אלגוריתמים". מסביר יונתן גייפמן, "אנחנו מסתכלים על איך עושים דיזיין לאותו אלגוריתם, מה המבנה של אותה רשת נוירונים והכלים שלנו נותנים בעצם בידי המפתחים את הכלים לבנות אלגוריתמים יותר קטנים יותר יעילים יותר מהירים כאשר הם משמרים את רמת הדיוק שלהם ועל ידי זה לעזור לקצר את התהליך של הזמן שלוקח לפתח אלגוריתם בינה מלאכותית ולהביא אותו לפרודקשן"

Deci הוקמה בסוף 2019 על ידי ד"ר יונתן גייפמן, פרופ' רן אל-יניב, מומחה לבינה מלאכותית מהטכניון ויונתן אליאל וגייסה עד כה מעל 30 מיליון דולר בסבבי סיד ו-A. החברה מעסיקה 45 עובדים בארץ ועוד כ-5 בארה"ב.

הרקע שלך לא כל כך טריוויאלי, ספר לנו איך הגעת להקמה של דסי?

"הייתי הרבה שנים בצבא כמו הרבה יזמים ואז השתחררתי, הלכתי לעשות תואר שני בטכניון במדעי המחשב, שם נכנסתי לכל העולם הזה של ה-AI זה היה יחסית חדש באזור שנת 2015". מספר גייפמן, "דיפ לרנינג התחיל ב-2012 באקדמיה. המשכתי במסלול ישיר לדוקטורט – סיימתי ב-2019 ומיד הקמתי את דסי עם מי שהיה המנחה שלי לדוקטורט רן אל-יניב מהטכניון ועוד שותף בשם ג'ו אליאל שהוא יותר מרקע אופרטיבי, פרודקט, ביזנס והוא ה-COO בחברה. תוך כדי הדוקטורט לקחתי איזה הפסקה קצרה ונסעתי לגוגל בקליפורניה. עבדתי שם כמתמחה בגוגל AI. עבדתי על בעיה מאוד מאוד דומה שהיוותה בעצם את ההשראה להקמה של דסי – שיפור אלגוריתמי דיפ-לרנינג פנימיים שגוגל משתמשת בהם. אמרתי לעצמי אוקיי, אם גוגל יכולה לעשות את זה לעצמה, למה אף אחד לא עושה את זה לכל העולם"

גייפמן מספר כי "ניסינו להבין מה יש בעולם הזה ואמרנו שכולם עכשיו בונים אלגוריתמים. הם באיזשהו שלב יצטרכו להעביר אותם לסביבת פרודקשן שתהיה בטלפונים, במכוניות, בענן, במצלמות אבטחה וכל מקום שאנחנו יכולים לחשוב עליו. הרעיון הוא שנכון לעבד את הדאטה במקום הכי קרוב לאיפה שהוא נוצר. אם יש מצלמת אבטחה, הדבר הכי יעיל זה לעבד את הדאטה במקום הזה ולשלוח רק מטא דאטה למעלה לענן" הוא מסביר ומוסיף, "כל חברה שבעצם יש לה מוצר שנוגע באיזשהו דאטה שיש עליו AI, תרצה לעבד את הדאטה הזו קרוב למקום שבוא הוא נוצר מטעמי אבטחה, גם מטעמי עלויות, חוויית משתמש".

עובדות ועובדי Deci. מקור: יח|צ

בואו נסביר רגע את המבוא שיסביר למה צריך את דסי? מה זה משין לרנינג?

"70%-90% מהמשין לרנינג בעולם הוא מה שנקרא 'סופרוייזד' משין לרנינג. יש איזשהו דאטה סט מתויג בשלב האימון – בונים איזושהי פונקציה שחוזה מהאינפוט מה האאוטפוט. כלומר, מתמונה של כלב להגיד שיש בה כלב ותמונה של חתול להגיד שיש בה חתול. הדבר הזה הוא פונקציה, הוא מקבל קלט ומוציא פלט". מסביר גייפמן, "עכשיו מטרתנו היא ללמוד את הפונקציה הזו".

בשנת 2012 הינטרון ושני סטודנטים שלו בנו רשת נוירונים, כפל מטריצות, מה שהוביל להמצאת הלמידה העמוקה.

מה מאפשר כפל המטריצות?

"כפל המטריצות בא מעולמות של עיבוד אותות. זה לא בדיוק כפל מטריצות זה ביצוע קונבולוציה" עונה גייפמן, "המטריצות בעצם מבצעות איזושהי פעולה של עיבוד אותות שאמור לייצר איזשהו ייצוג של התמונה בעולם מתמטי ואחרי זה עושים את זה עוד פעם ועוד פעם, עד שלבסוף אנחנו מזקקים מהתמונה את אותם מאפיינים שיש בתמונה, בשביל שאחרי זה נוכל לשים משהו שנקרע קלסיפייר, ולהגיד יש פה כלב או אין פה כלב".

איפה דסי משתלבת בעולם הלמידה העמוקה?

"מה שקרה מ-2012 זה שאותם סטודנטים של הינטון בנו את זה על איזשהו GPU חיצוני, מאיץ חישובי, שבמקור יועד לגרפיקה" הוא אומר, "ומאז מה שקרה זה שיש התפוצצות בעולם. כולם – הולכים ללמוד את זה וכולם מפתחים רשתות נוירונים חדשות, שמה שמאפיין אותן זה סוגים של מטריצות. זה נהיה בכל אזור, בכל תחום, בכל טכנולוגיה. אם תסתכלו באפליקציות שיש לכם במובייל, כנראה שבין חצי לשלושת רבעי מהאפליקציות מריצות דיפ לרנינג ברקע. בהן אינסטגרם ופייסבוק למשל"

גייפמן מוסיף ומספר כי "אחת התופעות המוזרות היא שככל שיש מודלים יותר גדולים ואנו מוסיפים עוד ועוד מטריצות ועוד ועוד פרמטרים, הם נהיים יותר טובים. אז התחיל "מרוץ חימוש" שבו אנשים התחילו לבנות את המודלים הכי גדולים שהם יכולים כל עוד החומרה נותנת להם את זה – דאטה סטים עצומים והמודלים נהיים יותר חזקים".  הוא מסביר כי למעשה מדובר במודל שנלמד על הרבה מאוד סוגים של דאטה בצורה שהיא סלף סופרוייזד. "זה אומר שהמודל למד איזושהי משימה על הדאטה עצמו, למשל לחזות מה המילה הבאה בטקסט, ואז אתה מפתח איזשהו הגיון אפשר לקרוא לזה או תבניות מסוימות של יכולת להשלים טקסט. ברגע שאתה לומד את זה על הרבה מאוד סוגים של דאטה והרבה מאוד סוגים של דומיינים, אתה בונה יכולת לחזות או להשלים או לחבר טקסט".

בשבוע שעבר הושק מודל נוסף שיודע להפוך מילים לתמונות, הדבר גורם ליצירת מודלים מאוד גדולים ויקרים. בדסי בחרו להתמקד בעיצוב רשת המטריצות, כך שתהיה דרך טובה יותר לבחור את עיצוב הסדר הטוב ביותר לאלגוריתם. "אנחנו מנסים לעזור לאותו מפתח לבנות באמת את מה שהכי מתאים לדאטה שלו ולחומרה שעליה הוא רץ".

מה קורה היום בשוק? איך אתם מנתחים את ההזדמנות מהזווית שלכם?

"אנחנו מסתכלים על ורטיקלים או סגמנטים שמשמשים במודלים שמשתמשים במודלים מסוג דיפ לרנינג. שם יש שלושה דומיינים מרכזיים – הראשון זה אודיו, השני זה טקסט והשלישי זה קומפיוטר ויז'ן (סרטים ותמונות). בתוך שלושת הדומיינים האלה מסתכלים על מה משתמשים בעולם" גייפמן מונה את שוק הרכבים האוטונומיים והרפואה, כמו גם כל השווקים שעוברים אוטומציה. "דסי נותנת כלים ותשתית לאותם מפתחים שבונים AI אפליקטיבי". לטענתו, זהו גם אחד האתגרים שבהם דסי נתקלת, "יש לך בבוקר לקוח עם וידאו קונפרנס ובערב לקוח שיש לו רכב אוטונומי. אולי זה נשמע נורא שונה אבל בסוף שניהם עושים את אותה משימה – אחד רוצה רקע וירטואלי, והשני רוצה שהרכב לא ידרוס בנאדם שחוצה את הכביש במעבר חציה או למצוא את הנתיב בצד הכביש".

מה החזון?

"להיות פלטפורמת הפיתוח שכל מפתח דיפ לרנינג הולך אליה כדבר ראשון כדי לבנות אלגוריתמים שהם משופרים אל מול מה שהוא יכול להשיג בלעדיה".​

הפרק המלא מחכה לכם כאן:

עוד פודקאסט לסטארטאפים

"עוד פודקאסט" הוא הפודקאסט המוביל בישראל לסטארטאפיסטים ולמתעניינים ביזמות. אנו מארחים דמויות מובילות בתעשייה – יזמים סדרתיים, משקיעי הון-סיכון ואנשי מקצוע מובילים - בכדי לאפשר לכל מי שמקים סטארטאפ או חושב להקים אחד, לשמוע את סיפורם וללמוד מהם. הפודקאסט נעשה בשיתוף פעולה עם גיקטיים. הפודקאסט הינו בתמיכת מערכת גיקטיים ו-Google for Startups. את "עוד פודקאסט" מנחים תומי בר-אב, מייסד תחום Supertools (עוזרים לאנשים וחברות להפוך לעל-אנושיים של סביבת העבודה המודרנית), וגיא קצוביץ', מייסד-שותף ב-Fusion LA (תוכנית האצה לסטארטאפים ישראלים בלוס אנג'לס).

הגב

4 תגובות על ""אמרתי לעצמי שאם גוגל יכולה לעשות את זה לעצמה, למה אף אחד לא עושה את זה לשאר העולם""

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
פסטיבל מספרי סיפורים
Guest
פסטיבל מספרי סיפורים

עצה אמיתית. תמכרו בשנייה שתוכלו. היכולת הזאת תהיה עניין של כפתור במוקדם או מאוחר. תהיו האקזיט לכפתור ולא מי שהפתור הרג אותו.

ראול
Guest

עצה אמיתית 2 – צניעות לא תזיק

דניאלית
Guest

IL

דניאלית
Guest

אחלה, שיהיה בהצלחה
מחכה כבר להשתמש ומקווה שזה יהיה זמין ונגיש, וקל ליישום והבנה

wpDiscuz

תגיות לכתבה: