הצצה: יחידה 3060 של צה"ל מובילה מהפכה במידע מודיעיני
"היחידה הסגולה", שהוקמה לפני ארבע שנים ונשארה תחת מעטה סודיות עד תחילת השנה, עושה שימוש ביכולות מתקדמות של בינה מלאכותית ומובילה את מהפכת ה-Data Science בצה"ל. ביקרנו במעבדה שבה הכל קורה
"אנחנו נמצאים עכשיו בשלב של פוסט מהפכת הסייבר. המהפכה כבר קרתה, ועכשיו אנחנו צריכים להתמודד עם היצף המידע שהיא מייצרת - וזו בעצם המהפכה הבאה": במילים האלה בוחר אל"מ י', מפקד יחידה 3060 באגף המודיעין של צה"ל, להגדיר את המשימה הטכנולוגית שלקחה על עצמה היחידה. 3060, או "היחידה הסגולה" כפי שהיא מכונה, הוקמה בשנת 2014, מיד לאחר מבצע צוק איתן. אלא שהיא נשארה תחת מעטה סודיות עד לחודש ינואר האחרון, אז הוחלט בצה"ל לחשוף את דבר קיומה.
הרעיון הוא פשוט: העידן הטכנולוגי הנוכחי מציב אתגרים של ממש בפני אגף המודיעין והפעולות הצבאיות שנעשות על בסיס מידע מודיעיני. האתגרים מאופיינים בשתי דרכים - כמויות המידע האדירות שזורמות, לצד גיוון בסוגי המידע - מידע ויזואלי וטקסטואלי כולל למשל תמלילי האזנות, חומרים כתובים, טבלאות, מפות, תמונות וסרטוני וידאו, לצד פרשנויות שנעשות על גבי המידע שנאסף. התוצאה היא שצף אמיתי של מידע מודיעיני, איתו צריכים להתמודד הקמ"נים, לעיתים תחת לחץ של זמן. התשובה לכך - היא שימוש בבינה מלאכותית ובאלגוריתמיקה, כלומר במכונה שתסייע בעיבוד כמויות המידע.
במובן הזה, יחידה 3060 מתיישרת עם המציאות הטכנולוגית של התעשייה: מרגע שמהפכת המידע מצאה ביטוי באינטרנט - אנחנו מוצפים. המכשירים שבהם אנחנו משתמשים בצורה יום-יומית, מוגדרים מעצם היכולת שלהם לאחסן כמויות גדולות של מידע - תמונות, סרטוני וידאו, נתונים פיזיים, הודעות טקסט, דואר אלקטרוני, מסמכים, טבלאות וגרפים. בתעשייה הטכנולוגית, Big Data או "נתוני עתק", הם משוכה אמיתית, ו-Data Science הוא תחום נחשק במיוחד. כי מרגע שהבנו איך לייצר ולאחסן מידע דיגיטלי בכמויות, מישהו מוכרח לעשות בו גם סדר עבורנו. ה"מישהו" הזה הוא, ברוב המקרים, מכונה, אותה מלמדים ומאמנים בזיהוי דפוסים ותבניות - שנועדו לחילוץ מהיר של מידע מתוך הכמויות הבלתי נתפשות.
"אנחנו מהווים מרחב משותף לכלל הזרועות בצה"ל", מסביר אל"מ י', "אנחנו הגוך הטכנולוגי שחי את המרחב הזה בצורה המהותית והיום-יומית ביותר. לפני כשנתיים, המושג דאטה סיינס לא היה שגור, זיהינו שמדובר ברכיב משמעותי והחלטנו להקים את מעבדת הדאטה סיינס, שבעצם מביאה לידי ביטוי את כל מרכיבי המחקר והפיתוח שנכנסים במערכות שאנחנו מפתחים".
ביחידה 3060 אמונים על פיתוח של אפליקציות ומערכות שנותנות מענה למגוון רחב של "לקוחות" - קציני מודיעין בכל מיני דרגות, מכל מיני זרועות וגזרות. "נניח שאנחנו עכשיו במצב של לחימה", מסביר אל"מ י', "עכשיו צריך לייצר מטרות. תהליך ייצור מטרות כולל שורה של בעלי תפקידים באגף המודיעין, כל אחד בתחום שלו, שעושים פעולות של איסוף מידע, מחקר, הפללות, ניתוח ועיבוד של המידע. זה תהליך שעובר הרבה ידיים והרבה אישורים, ובסופו צה"ל מגדיר מטרה. אז לנסות לקיים תהליך כזה על כמויות המידע וסוגי המידע השונים שיש לנו - זה משהו שמחייב עזרה, ובייחוד כשמדובר בזמן אמת או בדוחק של זמן. פה הבנו שהמכונה יכולה לעזור. היא כמובן לא עושה בעצמה את התהליך כולו, אלא משולבת בתוכו בכל מיני נקודות. אז אנחנו מלמדים את המכונה מהי מטרה, מזינים אותה בדוגמאות למטרות טובות, יודעים לאפיין אותן ובסופו של דבר המכונה תדע להמליץ על מטרות נוספות וגם לתעדף אותן".
ל"מכונה", אגב, קוראים אלברט. מדובר ב"צינור" של מידע - שמוזן על ידי דאטה גולמי ומפיק, על בסיס אלגוריתמים ולמידת מכונה, ידע מעובד. האסטרטגיה היא כזו, שעל בסיס היכולות של "אלברט" - המשמש כתשתית, מתוכנתות אפשרויות חדשות בכל פעם - בהתאם לצורך הספציפי. ה"צרכים" שמגיעים מאגף המודיעין, יכולים להיות נקודתיים ולהסתיים בעבודה של יום אחד, ויכולים להיות קשורים לתוכניות עבודה שנתיות. "בבעיות הממוצעות אנחנו על הסוס בתוך חודשיים", אומר אל"מ י'. התוצרים הם יישומים טכנולוגיים שמאפשרים לייעל ולשפר את עבודתם של קציני המודיעין - כמו גם של המערך הפיקודי בשטח, ולהוסיף נדבך חדש אל תהליך קבלת ההחלטות.
בעיסוק עם ביג דאטה ובינה מלאכותית, צריך לקחת בחשבון הטייה של המתכנתים ומרווח של טעויות. איך נזהרים מהסתמכות יתר על המחשב?
"קצין המודיעין צריך להיעזר במכונה, ולא להיות עובד שלה", משיב אל"מ י'. "המכונה בסך הכל נותנת עוד פנסים שיאירו חדר חשוך. בסופו של דבר אנחנו עוסקים בתיאור המציאות, והמכונה נותנת עוד זווית, היא לעולם לא תכסה את כל האפשרויות - כלומר, אולי יום אחד זה יקרה, אבל כרגע זה לא המצב. כשאתה נמצא בהיצף של מידע ובמצב של דחיפות בזמן, היכולת להגיע לכל הכיוונים ואפשרויות הפעולה היא בלתי אפשרית, והמכונה עוזרת במקרה הזה. זה הופך את קציני המודיעין ליותר משוכללים, זה לא שיש מכונה וכולם מסתכלים עליה כאורים ותומים. התרבותה מודיעינית עוסקת בספקנות, וזה אומר לא רק כלפי האויב - אלא גם בהסתכלות פנימה על עצמנו".
המעבדה עצמה, כמו גם הלקסיקון של אל"מ י' וראשות הצוותים שתחת פיקודו, קרובים הרבה יותר למה שקורה בתעשייה - בחברות הטכנולוגיה והסטארט-אפ, מאשר למה שקורה באופן מסורתי בצה"ל.
שמתי לב שאתה מדבר על "מוצרים" ועל "לקוחות". אפשר לטעות ולהניח שאתה מנכ"ל של איזה סטארט-אפ.
"רואים פה התארגנויות שהן לא טבעיות ביחס לצבא, ושכדי שהן יקרו צריך מאמץ ארגוני אמיתי. יושבים כאן חוקרים מכל הזרועות ביחד, עובדים על המשימות שלהם אבל גם תורמים למאמץ משותף. יושבים פה גם האקדמיה וגם גופים מהתעשייה - לפעמים מתעשיות מתחרות, יחד באותו חדר. זה נראה יותר כמו 'האב', כמו חממה. לפני שלוש שנים עברנו לדבר ב'מוצרים' ולא ב'פרויקטים'. לפרויקט יש תאריך התחלה ותאריך סיום. כשאני מדבר על מוצר אני מדבר בצורה אחרת לגמרי, מוצר נמצא כל הזמן בעבודה. יש מנהל מוצר שגם אם נעיר אותו באמצע הלילה הוא ידע לדקלם עליו הכל, ולמוצר יש לקוחות. המוצרים צריכים להיות הכי טובים שאפשר, אנחנו ננהל עליהם דיון של אם להשאיר או לגנוז אותם (Live or Die), ונבנה מוצר בסיסי וגם מוצרים מורחבים, ונחשוב על פיצ'רים משלימים ורכיבים אחרים, זו תפיסה שמאפשרת לנו להצליח ולייצר תנופה אמיתית של מחקר ופיתוח".
מבחינתו, דאטה סיינס היא מהפכה אמיתית לא רק במונחים צבאיים. אל"מ י' רואה את העבודה שנעשית במעבדת הדאטה סיינס שתחת פיקודו, כמשימה לאומית אמיתית, שנועדה למצב את ישראל כמובילה גם בגזרת עיבוד הנתונים. "אני מבין את התפקיד שלי בתוך המדינה הזאת", הוא אומר, "כדי שאני אהיה הכי טוב בעולם בזה, אז טוב לי שגם ישראל תהיה הכי טובה. אנחנו רוצים שמדינת ישראל תוביל את התחום. אז באקדמיה אנחנו עוד לא שם, בתעשייה הצבאית גם לא, ובינתיים העולם רץ. כשאני רוצה לייצר מקצועות חדשים אני עובד בשביל הרמה הלאומית. כשבוגר שלנו משתחרר ואומר 'אני הייתי דאטה אנליסט' - אז יודעים מה זה. אנחנו בשותפות עם גופי ממשלה ועם אוניברסיטאות ועם התעשייה וכבר רואים שינויים. בניגוד ללפני שנתיים, אנחנו כבר בקצב טוב".
כחלק מהאג'נדה הזו, היחידה לוקחת על עצמה גם מאמץ הסברתי. כמי שהשתפשפו היטב בתחום הזה, הם משתפים ידע עם גופים, חברות וארגונים - שמחפשים את הדרך הנכונה להוביל מיזמים שקשורים בעיבוד מידע ובינה מלאכותית. "יש פה איזה תהליך שאנחנו כבר יודעים לקחת אותו מהתחלה ועד הסוף", אומר אל"מ י', "זה מאוד שונה מפיתוח אפליקציה כזו או אחרת, ואנחנו יודעים את זה כי למדנו על בשרנו".
