קנגורו, פיל, כלב, שתי מכוניות ואדם

 

מחשב, לעומת זאת, יתקשה מאוד בביצוע המטלה הזאת אם לא "ילמד" מראש על מהותם וצורתם של "פיל", "קנגורו", "מכונית" ו"אדם". למעשה, למחשב יהיה קשה אפילו להבחין ב"אדם" אם תמונתו תוצג בזווית שונה מזו ש"למד" להכיר. מדענים רבים, במקומות שונים בעולם, משקיעים בשנים האחרונות מאמצים רבים בפיתוח שיטות שיאפשרו למחשבים לבצע "קיבוץ" של פריטי מידע לקבוצות בעלות מהות משותפת (למשל "מכוניות", או "חיות", או בני אדם", וכו'). יכולת מסוג זה עשויה להיות מיושמת במערכות ממוחשבות מתקדמות דוגמת מערכות המיועדות לכריית מידע ועוד. רוב השיטות האלה מתבססות על לימוד מוקדם כלשהו המקנה למחשב את היכולת לקבץ את פריטי המידע המוצגים לפניו, לקבוצות נפרדות.

 

כאן, פחות או יותר, נכנסו לתמונה פרופ' איתן דומאני, ראש המחלקה לפיסיקה של מערכות מורכבות במכון, ותלמידי המחקר מרסלו בלט ושי וייסמן (שמאז הוכתרו כבר בתואר דוקטור). פרופ' דומאני ותלמידיו הצליחו באחרונה לנסח אלגוריתם (מתכון פעולה) חדשני, המאפשר למחשב ליצור קבוצות של פריטי מידע בעלי מאפיינים דומים, גם מבלי שהמחשב "למד" מראש על מאפייניהם של העצמים, הצורות ופריטי המידע שיוצגו לפניו. חברת ידע, הממונה על היישומים המסחריים והתעשייתיים של פירות המחקרים שמבוצעים במכון, הגישה בקשה לרישום פטנט על האלגוריתם החדש.

 

האלגוריתם החדש מבוסס על מחקרים קודמים של פרופ' דומאני ועמיתיו, שהתמקדו בתהליכים טבעיים הקרויים "מעברי פאזה" (או מעברי מופע), כגון מעברי חומר ממצב צבירה אחד למשנהו, או ממצב קבוע אחד למצב קבוע אחר. למשל, מעבר של חומר מוליך למצב של חומר מוליך-על, או מעבר של חומר לא ממוגנט למצב של חומר ממוגנט.

 

מעברי הפאזה מתחוללים בחומרים שונים, כתוצאה מפעולותיהם של כוחות שונים, בתנאים שונים. ובכל זאת, יש להם כמה מאפיינים קבועים. מעבר הפאזה מנוזל לגאז דומה במובנים אלה למעבר מחומר מוליך לחומר מוליך-על; ושני המעברים האלה דומים - באותם מובנים - למעבר הפאזה מחומר נייטרלי לחומר ממוגנט. במלים אחרות, נראה כאילו שלטבע יש מעין "כללים" או "נוסחאות" שלפיהם הוא מבצע את כל מעברי הפאזה. הניסיון המצטבר בתחומים אלה הוביל את פרופ' דומאני לניסוח האלגוריתם שמאפשר למחשב להבחין בהבדלים שבין פריטי מידע שאינם מוכרים לו מלכתחילה, ולשייך אותם לקבוצות שונות כגון "חיות", "מכוניות", "בני אדם", ועוד.

 

האלגוריתם החדש של פרופ' דומאני כבר הוכיח את עצמו בביצוע כמה מטלות מורכבות. הוא הצליח לחלק נכון 90 תמונות של שלושה בעלי חיים, שתי מכוניות ואדם, לשלוש קבוצות נפרדות (אנשים, חיות ומכוניות). ניסוי זה בוצע בשיתוף עם ד"ר דפנה ויינשל ויורם גדליהו מהאוניברסיטה העברית בירושלים.

 

בניסוי אחר התבקש המחשב, שפעל על פי האלגוריתם של פרופ' דומאני, לנתח את צלילי קולם של 300 אנשים שביטאו את אותיות האל"ף בי"ת. הניתוח בוצע על פי 600 מאפיינים אקוסטיים שונים. לאחר מכן הצליח המחשב (שלא קיבל שום הנחיה קודמת) לחלק את כל הצלילים ששמע לקבוצות, שבכל אחת מהן נאספו צלילי קולם של האנשים שביטאו אותה אות.

 

האלגוריתם החדש עשוי להיות מיושם בניתוח מידע הנאגר במערכות MRI בתחום חקר המוח, וכן בניתוח מידע שנאסף בלוויינים או באיתור פריטי מידע מוגדרים מתוך מאגרי מידע ממוחשבים גדולים מאוד.