כנס בינה מלאכותית – בין טכנולוגיה וחברה

הכנס יתמקד בעתיד הבינה המלאכותית ובשאלה כיצד אפשר להטמיעה בחברה. מרכז האומנויות במלון אלמא בזיכרון יעקב, 24 בפברואר, 17:00-08:30

ביום חמישי, 24 בפברואר יתקיים במלון אלמא בזיכרון יעקב כנס בנושא .”AI: From Hype to Productivity”  זהו כנס שנתי בהובלת הטכניון והוא יבחן את התפתחותו של תחום הבינה המלאכותית מנקודת מבט יישומית – כיצד להביא את ההתפתחות המהירה בתחום זה לכדי מימוש שישפיע על החברה?

בכנס שותפים שלושה גופים טכניוניים:  MLIS- המרכז ללמידה חישובית ולמערכות נבונות, – TCE המרכז להנדסת מחשבים ו- TDSI- המרכז הכלל-טכניוני למחקר במדעי הנתונים. הכנס נתמך על ידי החברות NVIDIA  והראל טכנולוגיות מידע. ההרצאות יתקיימו בעברית ומתאימות לקהל הרחב וזאת כדי לעודד השתתפות של מגוון גורמים מהאקדמיה, מהתעשייה ומהמגזר הממשלתי.

הכנס ייפתח בשעה 9:00 בבוקר בדברי פתיחה של נשיא הטכניון פרופ’ אורי סיון  ושל פרופ’ אסף שוסטר, העומד בראש MLIS עם פרופ’ שי מנור. לאחר מכן יתקיימו הרצאותיהם של עשרה חוקרים נוספים מהטכניון, מהמובילים בתחומיהם בעולם. בנוסף יתקיימו סדנאות ויוצגו פוסטרים של סטודנטים מהטכניון והדגמות מסחריות, הכול תחת ההקשר הרחב המוצג בכותרת המשנה של הכנס: “באזז שיווקי או יכולות מתקדמות: היכן מצוי כיום מחקר הבינה המלאכותית וכיצד ניתן להטמיע אותו בחברה?”

במסגרת הכנס יתקיימו מפגשי AI speed dating  – מפגשים בני חצי שעה שיספקו לבוגרי טכניון הזדמנות להיפגש עם חוקרי AI מובילים מהטכניון.

ההרצאות והסדנאות:

  • פרופ’ אסף שוסטר: ניטור של שטפי נתונים בזמן אמת. בעקבות התפתחויות טכנולוגיות מהירות כגון ערים חכמות, מערכי חיישנים ומערכות ענן מיוצרים כיום שטפי נתונים עצומים המכילים לעתים עשרות אלפי אירועים בשנייה. לעתים, כל אירוע בשטף הוא מורכב כשלעצמו. מכאן הצורך במערכות שינטרו שטפי נתונים מורכבים ויזהו בזמן אמת תבניות ואירועים משמעותיים במיוחד. ההרצאה תסקור את פריצות הדרך המשמעותיות בניטור כזה.
  • פרופ’ שי מנור: למידה על ידי חיזוקים (RL) מבטיחה לשנות את הפרדיגמה ההנדסית של תכן מערכות שבהן יש חוג בקרה סגור. למרות הצלחות מרשימות במגוון משחקים כמו גו, משחקי וידאו, ועוד, האימפקט ההנדסי של התחום עודנו מוגבל. בהרצאה נסקור את הקשיים העקרוניים העומדים בפני יישום של שיטות RL בבעיות שונות ואת אסטרטגיות ההתמודדות עם קשיים אלה.
  • פרופ’ מיכאל אלעד: עיבוד תמונות הוא תחום עתיר הישגים, אקדמיים ותעשייתיים, עם פעילות ענפה הנפרסת לאורך של יותר מ-5 עשורים של מחקר אינטנסיבי. תחום זה השתנה לחלוטין בעשור האחרון בשל מהפיכת ה-AI. כיום, ניקוי תמונות מרעש היא אחת המשימות הבסיסיות ביותר בתחום זה. ההרצאה תתמקד ברתימת שיטות של למידה עמוקה לטובת תיקון טשטוש, אובדן רזולוציה, חורים בתמונה, רעש נלווה ועוד.
  • פרופ’ תומר מיכאלי: מהפכת הלמידה העמוקה הולידה יכולות חסרות תקדים בתחומים של יצירה, עריכה, שיפור ומניפולציה של תוכן דיגיטלי כגון תמונות ושמע. שיטות למידה עמוקה דורשות לרוב מאגרי נתונים עצומים לצורך “אימון” המערכת, אולם יש יישומים שבהם מאגרים כאלו לא קיימים וגם כלל לא ניתנים לאיסוף. בשנים האחרונות פותחו שיטות חדשניות לאימון המערכת על סמך דוגמאות מועטות ואפילו תמונה אחת או אות בודד.
  • פרופ’ דניאל סודרי: מהפכת הבינה המלאכותית מתבססת, בחלקה הגדול, על למידה עמוקה – מודלים שקיבלו השראה ממערכת העצבים והשיגו ביצועים פורצי דרך במגוון רב נושאים כגון ראייה ממוחשבת, זיהוי דיבור ותרגום טקסט. התפתחותם המעריכית של מודלים אלה הובילה לבעיות חדשות: עלות המשאבים הנדרשים לאימון הרשת והיווצרות “הטיות אלגוריתמיות” חבויות. ההרצאה תתייחס לגישות חדשות המתמודדות עם בעיות אלה.
  • פרופ’ אלכס ברונשטיין: ההתקדמות המרשימה בלמידה חישובית הולידה כלים חדשים לפתרון בעיות שונות בראייה ממוחשבת, כל הדרך עד לתהליך קבלת החלטות על סמך מידע ויזואלי. למרות זאת, תמונת הקלט עצמה עדיין מופקת על ידי מערכות דימות שנבנו כדי לייצר תמונות מובנות שאינן בהכרח אופטימליות למשימה הסופית. בהרצאה זו נבחן את הרעיון לכלול את חומרת המצלמה (אופטיקה ואלקטרוניקה) בין דרגות החופש הניתנות ללמידה.
  • פרופ’ עפרה עמיר: סוכנים ממוחשבים מבוססי בינה מלאכותית כגון מכוניות אוטונומיות, רובוטים, מערכות המלצה רפואיות ועוד הופכים לחלק מחיינו. כדי להצליח לממש את ההבטחה הטמונה בסוכנים מסוג זה עליהם לעבוד בשיתוף פעולה עם אנשים. אחת הבעיות במימוש מטרה זו הוא הפער בין אופיים של אלגוריתמים לדרך החשיבה האנושית. ההרצאה תסקור מחקרים המובילים לפיתוח שיטות לתיאור והסבר הפעולות של סוכנים ממוחשבים לבני אדם ותתייחס גם לאתגרים בהערכת יעילותן של שיטות אלה.
  • פרופ’ אורית חזן: מדעי הנתונים פותחים הזדמנויות אינסופיות לארגונים המשתמשים באופן מושכל בנתונים שהם אוספים. עם זאת, נתונים רבים הנאספים במערכות חינוך אינם משמשים די הצורך לניווט מערכת החינוך לעבר החזון החינוכי באופן המשרת את צורכי הפרט והחברה. הסדנה תדון באופן בו מדעי הנתונים עשויים להשתלב במערכות חינוך בכלל ובישראל בפרט על ידי התייחסות למצב הנוכחי, לאופן שילוב מתאים של מדעי הנתונים במערכת החינוך ולשיתופי פעולה בין מגזריים המתאימים להטמעת תהליך שינוי זה.

כתבים וצלמים מוזמנים. הכניסה בתיאום מראש.

לתוכנית הכנס המלאה – כאן

לאתר MLIS – כאן  ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌ ‌‌