סמנכ״ל הטכנולוגיות של Nvidia: ״בינה מלאכותית היא מכפיל כוח מאז הגלגל״

״בינה מלאכותית היא מכפיל כוח שלא ראינו כמותו מאז המצאת הגלגל״ — ככה תיאר מיכאל כגן, סמנכ״ל הטכנולוגיות של Nvidia, את מה שהחברה שלו בונה. וברמב״ם, מול קהל של אנשי רפואה וטכנולוגיה ישראלים, הוא הציג את החזון המלא: בתי חולים וירטואליים, רובוטים במסדרונות, ניתוח גנומים בזמן אמת — ורפואה שמונעת מחלות לפני שהן בכלל מתחילות.

Nvidia לא מוכרת רק שבבים

נתחיל מהשורה התחתונה: Nvidia כבר מזמן לא חברת שבבים. החברה הפכה לספקית התשתית העיקרית של עולם ה-AI העולמי, עם מערכות שכוללות מאות אלפי ואפילו מיליוני מעבדים גרפיים — מה שכגן מכנה ״מפעלי AI״. בניגוד לחוות שרתים רגילות, מפעלים אלה מייצרים תובנות, לא רק כוח מחשוב.

ועכשיו, כגן טוען, השלב הבא הוא להכניס את כל הכוח הזה לעולם הרפואי.

קבוצה ישראלית שצמחה מפגישה מקרית

לפני קצת יותר משנה הקימה Nvidia בארץ קבוצה בשם Applied AI Architecture, שמתמחה בפיתוח כלי בינה מלאכותית למחקר מדעי ורפואי. לדברי כגן, הכל התחיל מפגישה אקראית: ״הייתה לי פגישה עם פרופ׳ רחבי משיבא לפני קצת יותר משנה, והוא שאל אותי איך הוא יכול להיעזר בבינה מלאכותית כדי ללמוד על הגנום האנושי. אמרתי שזו הזדמנות, נקים קבוצה. ואכן הקמנו קבוצה״.

מאז הקבוצה הישראלית מקבלת פניות מגורמים רבים בתחום הרפואה. מטרתה לא רק לסייע לחוקרים להשתמש בכלים קיימים, אלא גם לפתח יחד איתם מודלים חדשים שיאפשרו להבין טוב יותר מידע גנטי.

ביולוגיה חישובית: ״השפה של בני האדם״

התחום שמסקרן את כגן במיוחד הוא הביולוגיה החישובית — שילוב בין מדעי המחשב, מתמטיקה וביולוגיה. ״אם הייתי מתחיל ללמוד היום, הייתי הולך ללמוד ביולוגיה חישובית״, הוא אמר. ״זה בעצם להבין את השפה של בני האדם. לא השפה שאנחנו מדברים, אלא איך האדם בנוי״.

החזון, כפי שכגן מתאר אותו, הוא שבקרוב אנשים יוכלו להגיע לקופת חולים, לתת דגימת DNA — ולקבל תחזית לא רק על מה שיש להם כרגע, אלא על מה שעלול להיות להם בעתיד. ״במאה ה-20 הנפט היה המשאב הכי חשוב, ובמאה ה-21 הדאטה הוא המשאב הכי חשוב״, הוא סיכם.

מה עם תרופות?

Nvidia משתתפת גם בפעילות של מעבדת AI שהחברה הכריזה על הקמתה בתחילת השנה, בשיתוף עם גורמים רפואיים. הקבוצה הישראלית לוקחת חלק בפעילות הזאת, והיא מביאה את הידע בבניית תשתיות AI ובאימון מודלים, בעוד השותפים הרפואיים מספקים את המומחיות והנתונים.

המטרה: לקצר את תהליכי פיתוח התרופות, שלעיתים נמשכים שנים ועולים מיליארדים.

מי אחראי כשה-AI טועה?

אחת השאלות הרגישות ביותר, במיוחד ברפואה, היא מידת האמון שאפשר לתת במודלים של בינה מלאכותית. בינה מלאכותית עדיין עלולה לייצר מידע שגוי, להציג מסקנות לא מבוססות ואף להמציא עובדות — תופעה שמקבלת משמעות אחרת לגמרי כשמדובר בהחלטות שמשפיעות על חיי אדם.

כגן לא מתעלם מהבעיה, אבל מבהיר: ״בסופו של דבר ההחלטה היא של אדם ושל רופא. מה שבינה מלאכותית תעשה הוא להנגיש את המידע בצורה כמה שיותר נוחה״. הוא הוסיף ש״מודל AI יכול להגיד משהו לא נכון. המשמעות היא שצריך לדעת להתייחס בצורה ביקורתית למה שמודל אומר לך. דרך אגב, כמו שאנחנו צריכים להתייחס בצורה ביקורתית למה שאדם אומר. גם אדם יכול להגיד דברים לא נכונים״.

Physical AI: מהדיגיטלי לפיזי

אבל מבחינת כגן, העתיד של AI לא נעצר בתוכנות. Nvidia משקיעה בכיוון מרכזי של Physical AI — בינה מלאכותית שפועלת בעולם הפיזי באמצעות רובוטים ומכונות אוטונומיות. ״אנחנו עוברים עם מודלים של AI מהעולם הדיגיטלי לעולם הפיזי״, הוא אמר.

הכיוון הזה כולל סימולציות של רובוטים, מכוניות אוטונומיות — ובסופו של דבר, גם רובוטים שיתפקדו בבתי החולים עצמם.

העומס במערכת הבריאות הישראלית

כגן התייחס גם לעומסים במערכת הבריאות הישראלית ולמחסור בכוח אדם רפואי. לדבריו, בינה מלאכותית יכולה לסייע: ״אם יש לי מחסור בכוח אדם, הדבר הראשון שאני רוצה הוא להיעזר כמה שיותר בבינה מלאכותית, כי היא יכולה לעזור לי לעשות את העבודה בצורה מהירה ויעילה יותר״.

הוא אף הביא דוגמה מ-Nvidia עצמה: החברה כבר משתמשת ב-AI בתהליכי תכנון השבבים שלה, עד כדי כך שחלק מהפיתוחים הנוכחיים לא היו אפשריים בלעדיה. ״את מה שאנחנו מתכננים היום לא היינו יכולים לעשות בכלל בלי להיעזר ב-AI״, הוא אמר. ״אני חושב שכבר עכשיו זה נכון לרפואה, ובעתיד זה יהיה עוד יותר משמעותי. הבינה המלאכותית תהיה עוזר של הרופא״.

קחו רגע: אם Nvidia, שמעצבת את השבבים החזקים בעולם, לא מסוגלת לפתח אותם בלי AI — כנראה שהרפואה הישראלית, שסובלת ממחסור כרוני בכוח אדם, לא יכולה להרשות לעצמה לוותר על זה.