בית הספר למדעי המחשב ע"ש בלווטניק באוניברסיטת תל אביב חגג השבוע 50 שנה להיווסדו. באירוע עם מאות משתתפים, שכלל את הנהלת האוניברסיטה, בוגרים וסטודנטים, הקריאה דיקנית הפקולטה למדעים מדויקים, פרופ' טובה מילוא, נאום שנכתב על ידי ChatGPT, אותו מחולל טקסטים מבוסס בינה מלאכותית שעורר הדים רבים לאחרונה, ומבהיר במעט את ההתפתחות העצומה של תחום מדעי המחשב במהלך אותה חצי מאה.
עוד כתבות שיעניינו אתכם:
בשיחה עם פרופ' סיוון טולדו, ראש בית הספר, הוא נזכר גם בשינוי שקרה בחברה הישראלית ביחס ללימודי מדעי המחשב במהלך השנים האלה: "כשהייתי פה סטודנט בשנות השמונים, אני ואנשים שלמדו איתי הרגשנו שפיתוח תוכנה היא עבודה יצירתית, מספקת, מעניינת. הבנו למה אנחנו בוחרים את המקצוע, אבל המשפחות התפלאו למה אנשים מוכשרים הולכים ללמוד מדעי המחשב, ולא כלכלה, משפטים או רפואה".
גם הדרך לפתיחת המסלול באוניברסיטה הייתה ארוכה ומפותלת. "אוניברסיטת תל אביב הוקמה מאיחוד של מכונים בשנות ה-50, מהם בשנת 1956 קמה האוניברסיטה ועברה לרמת אביב", מסביר טולדו. "בסוף שנות ה-50 האוניברסיטה התחלקה לפקולטות, וקמה פקולטה למדעי הטבע. בשנות ה-60 נפתחו בה מגמות, ואפשרות ללמוד תואר במתמטיקה. המחשב הראשון הגיע לאוניברסיטה ב-1966 או 1967, אז התחילו ללמד תכנות בעיקר בהקשרים של פתרון בעיות מתמטיות".
בשלב הבא התאפשר לסטודנטים למתמטיקה לקחת קורסי בחירה במדעי המחשב, שלימדו מרצים אורחים. בשנת 1972 (תשל"ג) כבר ניתן היה ללמוד תואר במתמטיקה במסלול מדעי המחשב. בתחילת שנות ה-80 הוא הפך לתואר משולב של מתמטיקה ומדעי המחשב, אחר כך נפתחו עוד אפשרויות לשילובים עם מדעי המחשב, ומ-1998 ניתן היה ללמוד מדעי המחשב גם במסלול חד-חוגי. "לפני 30 שנה החלו לאפשר ללמוד מדעי המחשב יחד עם כל תואר שמאפשר לימודים במתכונת דו-חוגית, והשנה התווספה גם האפשרות לשלב רפואה". מבחינת הביקוש לתואר, טולדו מסביר כי "כבר במשך 40 שנה - מופיע שמספר המקומות במדעי המחשב מוגבל, כלומר יש ביקוש גבוה שגורם לפער מול ההיצע. ב-25 שנה האחרונות יש לנו הרבה מעל 7,000 בוגרים, וכיום יש בערך 300 בוגרים בשנה".
>>הצטרפו לקהילת הטכנולוגיה שלנו בפייסבוק<<
אבל האתגר הגדול מכולם לאורך שנות הפעילות של בית הספר, היה הבחירה מה ללמד את הסטודנטים, שנבע מהשינויים המתמידים בתחום. "מחשבים נהיו יותר חזקים בלפחות פי שניים כל שנתיים, במשך כל ה-50 שנה האלה. טכנולוגיית בניית המחשבים הייתה כפופה לחוק מור - הרכיבים שמבצעים את החישוב בתוך המחשבים הלכו ונהיו קטנים. מחשבים היום בערך פי מיליון יותר חזקים מהמחשבים של 1972. בשנות ה-70 אפשר היה לעשות סימולציות מדעיות באמצעות מחשבים, אבל אי אפשר היה להתקרב למשהו כמו בינה מלאכותית. ובאמצע היו הרבה תקופות, למשל כשהתאפשר לחבר את כל המחשבים בעולם באמצעות האינטרנט".
טולדו מסביר כי "אנשים לומדים ומתעדכנים, אבל הם בני אדם, המוח שלנו לא מתקדם בקצב כזה, והם צריכים להשתמש בערך באותו סט כלים לאורך כל הקריירה. היינו צריכים למצוא מה יאפשר להם לתפקד בצורה אפקטיבית בסביבה שמשתנה מהר. אם מסתכלים על תכנית הלימודים של 1971, רואים את השלד של תוכנית הלימודים שאנחנו לומדים עד עכשיו - קורסים במבנה מחשבים, מערכות הפעלה, אלגוריתמים, מבנה נתונים והצדדים המתמטיים. לשלד נוספו עצמות. דברים שהיום נראים מובנים מאליהם שבכלל לא היו קיימים והוספנו כשהמציאו אותם או כשהם נהיו חשובים, כמו האינטרנט. הפער גם יצר מתח ביחסים שלנו מול התעשייה, שלפעמים הרגישה שאנחנו מיושנים".
אתה מרגיש שאתם מכינים את הסטודנטים לתעשייה?
"אנחנו מאוד משתדלים, אנחנו צריכים לקדם את חזית המחקר ולהכין את הדור הבא של החוקרים, אבל רוב בוגרי התואר הראשון והשני ילכו לתעשייה. אנחנו שילוב של יחידה אקדמית חוקרת ובית ספר מקצועי כמו רפואה, אדריכלות, עבודה סוציאלית. ההייטק קולט גם בוגרי הכשרות צבאיות בישראל במספרים גדולים. שם הבלאנס הפוך - הם מקבלים הכשרה מדהימה להשתלבות מהירה ופרודוקטיבית בתעשייה, אבל הרבה פחות כלים שיכולים להחזיק קריירה ארוכה. אנחנו לא מסוגלים לתת את זה גם מבחינת משאבים - חברי הסגל הם חוקרים. היו שנים שהתעשייה ציפתה שיביאו להם עובדים מוכנים יותר, אבל היום היא מקבלת אנשים במעמד ג'וניורים, שבו היא מבינה שהם זקוקים להכשרה און דה ג'וב".
ההכשרה שאתם נותנים שונה לעומת לימודים במכללות?
"אנחנו נותנים מנה יותר גדולה של כלים תיאורטיים, ומצפים ליותר עבודה עצמית. גם בגלל סיבות שלא קשורות בנו - המוניטין של האוניברסיטאות גבוה, ולכן חתך הקבלה הוא באופן סטטיסטי יותר גבוה, והבוגרים הם סטטיסטית אנשים עם יכולות יותר גבוהות. המכללות רואות לעצמן תפקיד יותר חשוב להכין אנשים לשנים הראשונות בעבודה, וחלקן עושות את זה באמצעות יותר תשומת לב אישית. אצלנו זו אמנם לא למידה עצמית, אבל יש לנו פחות חברי סגל פר סטודנט מאשר בחלק מהמכללות, ואנחנו גם חושבים שיש לנו תפקיד חשוב בלהכשיר מספר גדול ככל שאנחנו יכולים של סטודנטים. יש לזה מחיר וחלק מהמתקבלים לא מסוגלים לעשות מספיק עבודה עצמית ולסיים את התואר. יש פה נשירה, של 25%, זה לא שונה בהרבה מחוגים אחרים באוניברסיטה וגם במכללות יש נשירה. עוד הבדל משמעותי זה שרף הדרישות הגבוה אצלנו לפחות בשלבים הראשונים - גורם לכך שסטודנטים לא יכולים לעבוד. יש אנשים שעושים החלטה מושכלת ללמוד במכללה, כי שם יותר מכילים סטודנטים שעובדים".
זה לא בא לרעת מי שבא מבית פחות מבוסס? זה משהו שאתם מתייחסים אליו?
"האוניברסיטה בהחלט עושה את זה - סטודנטים שבאים מבתים עם פחות יכולת לתמוך בהם כלכלית יכולים לקבל מלגות, ויש אפיקי קבלה שמתייחסים לרקע שהמועמדים מגיעים מהם. אנחנו מציעים תואר שדורש התמקדות בלימודים ואני חושב שזה טוב, בחברה מבוססת ידע צריך לרכוש השכלה, ועדיף לעשות את זה כמו בתיכון - בתקופה בה אתה לא עובד. למי שלא יכול, יש מסגרות אחרות, כמו האוניברסיטה הפתוחה, ואנחנו מעודדים קבלה דרך אפיק המעבר מהאוניברסיטה הפתוחה. מערכת ההשכלה הגבוהה בישראל באופן כללי מגוונת. בחוויה שלי, אני רואה שיש מגזרים בהם המשפחות מבינות את הערך של השכלה ועושות מאמצים לתמוך בסטודנטים ולאפשר להם ללמוד בלי לעבוד. אני חושב שגם יותר קל להבין את הערך במדעי המחשב, מקצוע שבו כשמסיימים צפויים להרוויח שכר גבוה, לכן כדאי לעשות את המאמץ".
3 צפייה בגלריה
אירוע לציון 50 שנה באוניברסיטת תל אביב. מימין - פרופ' אייל זיסר, פרופ' טובה מילוא, פרופ' סיון טולדו, פרופ' אריאל פורת ופרופ' מרק שטייף
(צילום: חן גלילי)
התפיסה החברתית של הצורך בלימודי מדעי המחשב, השתנתה לדברי טולדו ככל שמחשבים נהיו נפוצים. "פעם לא הבינו מה מחשבים יכולים לעשות. בחיי היום יום היו מחשבונים, ידעו שבבנק יש מחשב, מכונת חישוב בקופה וזהו. כשהגיעו מחשבים ביתיים, אנשים התחילו להבין. היו כמה קפיצות. אחת הייתה סטוקסנט - הווירוס שהתקיף את הצנטריפוגות באיראן, וגרם לחשיפת יכולות הסייבר של ישראל ולחשיבות שלהן".
עוד שינוי מפתיע קרה לאחרונה - בעקבות המערכונים על ההייטק בארץ נהדרת. "אחריהם הביקוש להרשמה עלה. נכנסתי לתפקיד לפני שנתיים, וביום הפתוח הראשון שלי, הסברתי שכולנו משתמשים בתוכנות, אבל יש לזה גם עומק. בשנה שאחרי שמתי במצגת שלי צילום מסך מתוך המערכון של ארץ נהדרת שבו הם אומרים למוכר הגלידה 'מה שהם ישלמו לך אנחנו נשלם כפול', זהו. אני חושב שהמערכונים הפכו את זה למשהו כמעט אייקוני, מובן מאליו, שזו עבודה טובה - יחד עם זה שהם צחקו על המוגזמות, הבזבוז, חוסר הענייניות, אבל הגרעין שבזה היה רגע מזכך עבור הרבה אנשים".
אבל לסטודנטים שבאים כדי להרוויח המון ולעבוד בחברה מפנקת - יש מוטיבציה מספיק חזקה שעוזרת להם בלימודים, או שחייבים להתעניין בתחום?
"ברור שהעובדה שבוגרי מדעי המחשב יכולים לצפות לפרנסה טובה מייצרת ביקוש גבוה. וברור שיש אתגר בללמד אוכלוסייה שחלקה לא מתעניין בתחום באופן אינהרנטי. למי שבא לא כי זה מעניין אותו, הלימודים יהיו יותר קשים, כי אתה אומר לעצמך 'בשביל מה אני פותר את התרגילים הטכניים האלה כשבסוף זה לא מה שאני רוצה לעשות בעבודה'. בשנה א' אנחנו רואים שסטודנטים שמים את השיקולים האלה בצד. הם מבינים שילמדו אותם דברים שהם לא יבינו ברגע הראשון, אבל הם צריכים לעשות כמיטב יכולתם. לקראת סוף הלימודים, כשלפעמים הם כבר השתלבו בתעשייה, קשה לחלקם לגייס את הכוחות ללמוד באותה צורה, כשהם מרגישים שיש להם שיפוט אם הקורס יועיל להם. למי שהחלק האינטלקטואלי מעניין אותו, זה יותר קל. שוב, בגלל הביקוש אנחנו קולטים אנשים עם נחישות ויכולות, שמסוגלים לגשר על הפער. אבל יש פה חוגים כמו פיזיקה ומתמטיקה שאנשים באים אליהם כי הם אוהבים את התחום, ואם בשנה א זה לא מתאים להם, הם עוזבים, ולא מחזיקים בשיניים ובציפורניים כמו אצלנו. זו חוויה אחרת".
אתם לוקחים השראה מאוניברסיטאות בעולם?
"אנחנו מאוד שונים מהן. ראשית, בגלל הגילאים. יש לנו מספר יחסית גדול של תלמידים שעושים את התואר במהלך התיכון - תופעה ישראלית שמאוד נדירה במקומות אחרים. ורוב הסטודנטים הם אחרי צבא. זה משפיע על תחושת המשמעות של הלימודים האקדמיים - בארצות הברית ובאירופה, המשמעות העיקרית היא יציאה מהבית. טקס מעבר. פה אנשים יוצאים מהבית בתקופת הצבא. תוכניות של מדעי המחשב גדלו בצורה עצומה, גם בעולם, ובחלק מהאוניברסיטאות הן מוחזקות במידה מסוימת על ידי תלמידי שנה ג'-ד', שחונכים את תלמידי שנה א'. פה זה לא מצליח כי הסטודנטים לא רואים עצמם מחויבים חברתית לסטודנטים הצעירים, אלא כמי שרוצים להשתלב בשוק העבודה.
"עוד הבדל ענק זה שאירופה המערבית, ארצות הברית וקנדה הן ארצות שקולטות הגירה מהעולם המתפתח, ותלמידים זרים לתואר שני ושלישי במספרים גדולים כי זה מסלול הגירה. זה מגדיר את הרכב האוכלוסייה לתארים מתקדמים, שמסייע בהוראה לתואר הראשון. אנחנו צריכים בכוחות עצמנו ללמד את תלמידי התואר הראשון באמצעות המאסטרנטים, הדוקטורנטים והסגל האקדמי שחי פה".
"הטכנולוגיה של מחשבים בכלל מעוררת שאלות חוקיות, מוסריות, אתיות. זה התחיל עם שאלות של זכויות יוצרים עם נאפסטר - חברת הפצת מוזיקה, שבסוף החליטו שהייתה לא חוקית, וזה נפתר כשאפל הבינה שאם משלמים לבעלי הזכויות על ידי גביית סכום קטן אנשים מוכנים לשלם"
יש פער מגדרי בקרב הסטודנטים?
"כן, בתואר הראשון הוא לא גדול. שיעור הנשים שמסיימות תואר ראשון הוא 35-40%. בתארים שני ושלישי ובסגל האקדמי, זה יותר קרוב ל- 15% - פער מאוד גדול. דיקנית הפקולטה, פרופ' מילוא, באה מתחום מדעי המחשב, והקימה את פרויקט מדויקות, עם מסגרת חניכה בין חברות סגל, דוקטורנטיות, מאסטרנטית ותלמידות תואר ראשון, כדי לשפר את האיזון המגדרי במדעי המחשב, ובתחומים כמו פיזיקה ומתמטיקה, בהם הפער גדול יותר".
יש מגמה בשנים האחרונות לשים יותר דגש על כלים שקשורים לבינה מלאכותית?
"כן . ברור שיש לכלים האלה פוטנציאל אדיר, והם ממשיכים להתפשט לתחומים חדשים. צריך להכשיר לכלים האלה אנשים, ובקרב הסטודנטים הביקוש בתואר שני ושלישי להנחיה ולקורסים בתחום הזה עצום. בתואר ראשון, מבוא ללמידה חישובית הוא עדיין קורס בחירה אצלנו, אבל כשיש קורס בחירה שכמעט כל הסטודנטים בוחרים, אתה מבין שהם הבינו משהו. אנחנו רואים את זה גם בסגל האקדמי החדש - אנשים חוקרים יותר תחומים בעזרת הכלים האלה".
אתם מתייחסים בהכשרה של הסטודנטים גם לשאלות המוסריות סביב שימוש ב-AI?
"כן. הטכנולוגיה של מחשבים בכלל מעוררת שאלות חוקיות, מוסריות, אתיות. זה התחיל עם שאלות של זכויות יוצרים עם נאפסטר - חברת הפצת מוזיקה, שבסוף החליטו שהייתה לא חוקית, וזה נפתר כשאפל הבינה שאם משלמים לבעלי הזכויות על ידי גביית סכום קטן אנשים מוכנים לשלם. בסייבר ליכולת לבצע דברים מרחוק יש שימושים טובים, אבל גם פושעים יכולים להשתמש בזה. בכל טכנולוגיה אפשר להשתמש לטוב ולרע וצריך לפתח מנגנוני הגנה. בהקשר של למידה חישובית עולות שאלות אתיות של פרטיות, הטיות, מה קורה כשמשתמשים ב-AI בשביל לקבל החלטות כמו למי לתת משכנתא.
"באופן כללי, אנחנו אחראים לקדם את הטכנולוגיה ולפתור שאלות מדעיות. יש לנו חוקרים שמלמדים סטודנטים איך לבנות מערכות שחסינות להתקפות מסוימות. אנחנו לא עוסקים בשאלה מתי פעולה היא פשע מחשב, את זה אנחנו משאירים למשפטנים. יש חבר סגל שעוסק בבניית מנגנונים שמאפשרים להשתמש במאגרי מידע, תוך כדי שלא חושפים פרטים אישיים - האם יש היתכנות טכנולוגית לאלגוריתמים כאלה. ההיבטים האלה חשובים, ולפעמים מניעים את המחקר שלנו.
"מצד שני אנחנו מבינים שלסטודנטים תהיה בתור עובדים אחריות מסוימת ומציעים כבר כמה שנים קורס שנקרא אתיקה למדעי המחשב, קורס בחירה פופולרי שבערך שליש מהסטודנטים לוקחים, נחשפים לשאלות אתיות, ולומדים להתמודד איתן. הוא ניתן על ידי משפטנית. ויש אנשים שדרך תואר דו-חוגי, משלבים למשל מדעי המחשב ופילוסופיה, ומסוגלים לחשוב על הדברים בצורה מעמיקה. לא כל איש מחשבים צריך להיות מומחה לצדדים הפילוסופים, אבל כשיש כמה כאלה, זה תורם מאוד לחברה".
לאן אתה צופה שהמסלול יתפתח בשנים הבאות?
"בטווח הקצר - בינה מלאכותית תמשיך להתפתח ובעשר-עשרים שנים הבאות תשפיע בעוד תחומים. חישוב קוונטי מתפתח, ויש לו פוטנציאל לשפר את היכולות שלנו בדברים מסוימים שקשורים לאלגוריתמים, אבל לא ברור אם תהיה לזה השפעה על הרבה תחומים. אבל הדבר העיקרי שאנחנו רואים זה שחוק מור נעצר. ולכן ה-50 שנה הבאות לא ייראו כמו ה-50 הקודמות. אולי נמצא עוד דרכים לפתח יכולות, או שהטכנולוגיה הזאת תהיה דומה לטכנולוגיות אחרות שהגיעו לבשלות. אבל בהסתכלות אחורה, כשקיבלנו מארגון הבוגרים באוניברסיטה את רשימת הבוגרים, החוויה של לדפדף ברשימה של כמה מאות גברים ונשים שייסדו חברות, שהם מנכ"לים, גרמה לי להרגיש באופן מוחשי - שבטכנולוגיה בכלל שינינו ב-50 שנה האלה את העולם, ובטח ששינינו את הכלכלה הישראלית".
