ההייטק הישראלי משווע למפתחים בתחום הבינה המלאכותית (AI), אך המערכת האקדמית בישראל לא מכשירה את בוגרי מדעי המחשב לענות על צורכי השוק. נתונים שנאספו ונבדקו עבור tech12 מעלים כי אף לא אחת מהאוניברסיטאות בישראל מחייבת סטודנטים למדעי המחשב בקורסים בתחום הלמידה העמוקה (deep learning) ופיתוח רשתות נוירונים במסגרת לימודי תואר ראשון. במקום זאת, קורסים בתחומים אלו מוצעים רק כלימודי רשות, כך שרבים מקרב בוגרי מדעי המחשב עשויים למצוא את עצמם נטולי ידע מתקדם בשדה המבוקש והצומח של פיתוח בינה מלאכותית.
"בקורסי החובה המוצעים באוניברסיטאות נלמדת אלגוריתמיקה בסיסית שנלמדה כבר לפני 20 שנים. חוד החנית של ה-AI כיום הן רשתות נוירונים, Generative Models, Reinforcement Learning ולאלה אין זכר בסילבוסים", אומר מומחה ה-AI תומר גל, שריכז את תוכניות הלימוד ובדק את הנתונים. גל הוא מנכ"ל חברת הבינה המלאכותית OpTeamizer, שמתמחה בפיתוח מערכות AI, ומשמשת כשותפה של Nvidia בייעוץ להקמת מערכות AI מבוססות GPU ויועצת למרכזי מו"פ ולרשות החדשנות. לדברי גל, אף שחלף עשור מאז שתחום רשתות הנוירונים נכנס לשימוש, חלק מהאוניברסיטאות בישראל עדיין לא עדכנו את תוכניות הלימודים שלהן לכך.
הביקוש למפתחי AI הוא ככל הנראה מהגבוהים שבין תחומי ההייטק ותחרות עזה מתנהלת בין החברות על כל מפתח בעל הכשרה מתאימה. מדובר באחד התחומים המורכבים והמאתגרים בתעשייה והוא מובל בעיקר בידי בעלי תארים מתקדמים ודוקטורטים. בוגרי הנדסה או מדעי המחשב שלא לקחו קורסים מתקדמים בבינה מלאכותית יכולים עדיין להשתלב בחברות רבות, אבל ככל הנראה יתקשו יותר להשתלב בחברות AI.
לדברי מומחה ה-AI תומר גל, היעדר ההכשרה הנאותה מתבטא בירידה באיכות הפיתוח. התוצאה לטענתו היא שצוותי פיתוח מסתפקים בהורדה מהאינטרנט של קוד לרשתות נוירונים למודלים קיימים, ללא הבנת העומק האלגוריתמי של הקוד
"הפער בין האקדמיה לבין צורכי תעשייה משפיע על החדשנות ועל כושר התחרות של ההייטק הישראלי, הן של סטארט אפים והן של חברות גדולות ומובילות. החברות נאלצות להשלים כישורים תוך כדי תנועה, על חשבון החדשנות", טוען גל. לדבריו, היעדר ההכשרה הנאותה מביא לירידה באיכות הפיתוח בפועל. כך, גל טוען כי במקרים רבים צוותי פיתוח מסתפקים בקוד לרשתות נוירונים למודלים קיימים שהם מורידים מהאינטרנט ללא הבנת העומק האלגוריתמי של הקוד. "הדברים האלה (הקודים הקיימים - ט"ש) מתאימים לאפליקציות בסיסיות כמו זיהוי רכבים או אנשים - אך לא לפרויקטים מתקדמים יותר של ראייה ממוחשבת בתחום הביטחון, עיבוד שפה טבעית, זיהוי אנומליות, הגנת סייבר ופרויקטים שדורשים פתרונות מתקדמים ועיבוד במחשבי על", הוא אומר.
עוד טוען גל, כי בעיית ההכשרה גורמת לתחרות חריפה על העובדים המיומנים המעטים הקיימים בשוק. זו דוחפת למשכורות גבוהות בענף, שפוגעות ביכולות של סטארט אפים וחברות קטנות להתחרות בחברות הגדולות ובכך בחדשנות בענף בכללותו.
לפי גל, תוכניות הלימוד האוניברסיטאיות בתחום הבינה המלאכותית בישראל מפגרות אחר מקבילותיהן בארה"ב. לדבריו, קורסי החובה בלמידת מכונה ב-MIT ובקמפוס ברקלי של אוניברסיטת קליפורניה כוללים רשתות נוירונים. בנוסף, באוניברסיטת סטנפורד קיים מסלול שמאפשר לסטודנטים למדעי המחשב להתמחות בבינה מלאכותית ומחייב אותם ללמוד שבעה קורסים בתחום. "לפקולטות למדעי המחשב בישראל יש מה ללמוד מהאוניברסיטאות הטובות בארה"ב", הוא אומר.
לטענת גל, גם תוכניות הלימוד שכן מוצעות בתחום הבינה המלאכותית אינן מספקות. "באוניברסיטאות בישראל מוצעים קורסים של מבוא לבינה מלאכותית, שאינם מועילים. אני רואה את זה הרבה באקדמיה וגם בתור מרצה (במכללה להנדסה אורט בראודה בכרמיאל - ט"ש): יש מרצים שכבר 10 שנים ו-20 שנים מלמדים את אותו קורס. קורס בתחום הבינה המלאכותית שכולל רשתות נוירונים חייב להיות קורס חובה כי הוא נוגע בכל כך הרבה אספקטים".
תגובת האוניברסיטאות נעה בין "לא צריך" לבין "מתווספים קורסים"
האוניברסיטאות שאליהן פנינו בבקשה לתגובה לממצאים של גל שטחו בפנינו רשימה ארוכה של קורסים בתחומי הבינה המלאכותית - אך אלו בעיקרם קורסי רשות בלבד. קורסי החובה היחידים בתחום ה-AI הם קורסי מבוא לנושא, כך שסטודנטים יכולים להשלים תואר ראשון במדעי המחשב באוניברסיטאות בישראל מבלי שיקבלו הכשרה מעשית בלמידה עמוקה או ברשתות נוירונים.
עם זאת, גורמים בטכניון הצביעו על סיבה אפשרית להיעדר קורסים בתחומים כלמידה עמוקה או אבטחת מידע כלימודי חובה במדעי המחשב: "הקורסים הללו מבוססים על ידע במתמטיקה עמוקה שצריכה להילמד תחילה כדי להגיע לרמה הנדרשת להבנת נושאי הקצה. לאור המגבלה במספר נקודות החובה, קורסי קצה כלמידה עמוקה וסייבר ניתנים כמקצועות בחירה. הם פופולריים ורבים מהסטודנטים בוחרים בהם. אלו שלא למדו אותם יכולים להשלים את הידע די בקלות בחברות".
מאוניברסיטת חיפה נמסר כי "תחומי הלמידה העמוקה ורשתות נוירונים הם קורסי בחירה המיועדים לסטודנטים וסטודנטיות שמעונינים להתמקצע בתחום זה. כדי ללמוד כראוי תחומים אלו יש צורך בקורסי מבוא כבינה מלאכותית או למידת מכונה, שהם כן קורסי חובה. אנו שמחים שהקורסים בתחומי הלמידה העמוקה בשנים האחרונות עתירי משתתפים, אולם עדיין יש סטודנטים שמעוניינים ללמוד תחומים לא פחות חשובים ומעניינים כאבטחת סייבר, מדעי המחשב תיאורטיים, פיתוח מערכות מידע ותוכנה או ממשקי אדם-מחשב".
אוניברסיטת חיפה: "אנו שמחים שהקורסים בתחומי הלמידה העמוקה בשנים האחרונות עתירי משתתפים, אולם עדיין יש סטודנטים שמעוניינים ללמוד תחומים לא פחות חשובים ומעניינים כאבטחת סייבר או ממשקי אדם-מחשב"
באוניברסיטת בן גוריון נטען כי "נראה שקריאת הסילבוס נעשתה באופן שגוי. הקורסים המתקדמים והמעודכנים ביותר בתחום ניתנים לסטודנטים לתואר ראשון במדעי המחשב ולתואר ראשון בהנדסת נתונים. מדובר בקורסים כלמידה חישובית, למידה עמוקה, מבוא לבינה מלאכותית ועיבוד שפה טבעית (הסטודנט יכול לבחור בקורסים אלו כמבואות אך אינו חייב בכך - ט"ש). בנוסף, ישנם קורסי בחירה כגון reinforcement learning הניתנים אף הם במסגרת לימודי התואר".
פרופ' יעקב הל-אור, דיקן ביה"ס אפי ארזי למדעי המחשב באוניברסיטת רייכמן מסר כי "הסטודנטיות והסטודנטים שלנו לומדים קורס חובה של למידה חישובית כבר בשנה השנייה, וזאת על מנת שבשנה השלישית יוכלו להעמיק ולבחור קורסים מתקדמים בלמידה חישובית, כגון למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית, או למידה מבוססת חיזוקים - שמכשירים אותם היטב לאתגרים שמציב שוק העבודה. בעקבות הדרישה בשוק העבודה, בית הספר פתח תוכנית חדשה לתואר שני בלמידה חישובית ומדעי הנתונים, שמיועדת לאנשי תעשיה שמעונינים לשנות מסלול".
מאוניברסיטת תל-אביב נמסר כי "בתוכניות הלימודים במדעי המחשב ובהנדסת חשמל משולבים קורסים רבים מעולמות הלמידה העמוקה ומדעי הנתונים. בנוסף, האוניברסיטה השיקה השנה תוכניות לימודים חדשות הכוללות קורסים בלמידה עמוקה ובינה מלאכותית, בהן תואר ראשון מלא וחדש במדעי הנתונים בשיתוף פעולה בין הפקולטות למדעים מדויקים ולהנדסה. כמו כן, האוניברסיטה מפעילה השנה לראשונה הקבץ AI בהיקף 32 שעות סימסטריאליות שפתוח לסטודנטים בפקולטות למדעי החברה, במדעי החיים ובמשפטים". לפי גל תוכנית הלימודים החדשה, אף שאינה תואר במדעי המחשב, היא יוזמה מבורכת, אך הוא מוסיף כי יש לשים לב לכך שהענקת התואר החדש עדיין מותנית באישור המועצה להשכלה גבוהה.
מהאוניברסיטה העברית נמסר כי "בבית הספר להנדסה ולמדעי המחשב באוניברסיטה נלמדים מדי שנה קורסים בלמידת מכונה ובלמידה עמוקה. בכלל זה קורס חובה במערכות לומדות, ועוד כתריסר קורסים בתחומי בינה מלאכותית עדכניים כראייה ממוחשבת, עיבוד שפות טבעיות וביולוגיה חישובית. הלמידה החישובית ונגזרותיה הן תחום המומחיות העיקרי של רבים מסגל המרצים בבית הספר, וסטודנטים רבים בוחרים להתמקד בלימודיהם במכלול תחומי הבינה המלאכותית, לאחר לימוד נושאי יסוד בתחום מדעי המחשב".