RU-tech.
#כתבות_ינואר_2023
03
AI
מי אתה ChatGPT?
אביב שרון
Are you ready to ask Google questions and get answers written in natural language? What if you could chat with your corporate HRbot in natural language? Well –that’s what chatGPT brings to the table. ChatGPT is an artificial intelligence chatbot powered by a natural language processing system and a deep learning model.
05
Investments
Stablecoins
איתן גירון
על מטבעות קריפטוגרפים כמו ביטקויין ואיתריום כנראה שמרביתכם שמעתם. מה כל כך בעייתי ולא מושך בהם? שהיום הם שווים סכום מסוים, מחר הם יהיו שווים פי שלושה, ומוחרתיים חצי מכמה שקניתם אותם בהתחלה – הם מאוד תנודתיים ולא יציבים.
אבל יש פתרון - מטבעות יציבים. מסקרן? מאוד. זה משנה את חוקי המשחק. כנסו לקרוא.
05
Energy
חוקרים בארצות הברית הצליחו לייצר יותר אנרגיה ממה שהשקיעו! רגע, מה?
תומר בן דורי
ב-13 בדצמבר ,2022 הכריזה בהתרגשות ג׳ניפר גרנהולם, שרת האנרגיה של ארצות הברית, על ״נס הנדסי שלא יאמן״, כי מעבדת המחקר ״המעבדה הלאומית לורנס ליברמור״, עשתה את הבלתי יאמן, והצליחה לחקות את התהליך המתרחש בשמש ובשאר הכוכבים: היתוך גרעיני, ולקבל כ50% יותר אנרגיה ממה שהושקע ביצירת ההיתוך.
Text Analytics for Health
מאת דור אלון
סטודנטית שנה א' למדעי המחשב- יזמות
עולם החדשנות בבריאות מתפרס לתחומים שונים, החל ממיכשור רפואי, טלה-רפואה, רפואה מותאמת אישית ועוד, אבל נדבך אחד נשאר משמעותי בכל תחום והוא הדאטה הרפואי.
בחודש שעבר Microsoft הכריזה על טכנולוגיית בינה מלאכותית חדשה המסוגלת לעבד טקסט רפואי במספר שפות, ולראשונה גם בשפה העברית.
הדאטה הרפואי העשיר מורכב בין היתר מהתיקים הרפואיים הדיגיטליים, EMR (Electronic Medical records) שמתעדים את כל המידע על מטופל, החל מבדיקות מעבדה, מדדים חיוניים, תיעוד של פרוצדורות, צילומים ועד למלל חופשי המתאר מהלך אשפוז וטיפול.
אחד האתגרים הגדולים של הביג-דאטה וה-AI בתחום הבריאות הוא ההתמודדות עם
ה-Free-text, של הדאטה הרפואי.
ה-Free-text, דאטה לא מובנה, משמש את הרופאים לכתיבת סיכומים על האשפוז, מתאר את הסימפטומים של המטופל, הביקורת של הרופא ואת ההמלצות לטיפול והמשך אשפוז. הוא טומן בתוכו מידע מפורט שלא ניתן למצוא במידע המובנה והסגור.
פיצוח האתגר של עיבוד הדאטה הלא מובנה יחולל מהפכה בתחום הבריאות. ניתוח הדאטה יאפשר לזהות מגמות ודפוסים חדשים, יוביל לפיתוח גישות טיפול חדשות וליצירת דרכי טיפול יעילות יותר. בנוסף, שימוש חכם בנתונים הרפואיים יאפשר לרופאים לקבל החלטות מושכלות יותר ולספק להם הבנה מלאה יותר של היסטורית הבריאות של המטופל.
בחודש שעבר Microsoft השיקה מוצר הקרוי ״Text Analytics for Health״ אשר משתמש בטכנולוגיית Natural language processing, NLP, לעבד ולסווג במדויק את המונחים הרפואיים בטקסט הרפואי, להבין את ההקשר בטקסט ולבסוף לאפשר שימוש בדאטה כמידע מובנה.
לטכנולוגיית AI חדשה זו יש פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך שבה ארגונים מעבדים ומנתחים כמויות גדולות של נתוני טקסט לא מובנים. על ידי הבנת ההקשר והכוונה של הטקסט, הטכנולוגיה יכולה לסווג במדויק את המידע, מה שמקל על ארגונים לחלץ תובנות ולקבל החלטות מושכלות.
היכולת לעבד טקסט במספר שפות הופכת את הטכנולוגיה הזו לכלי בעל ערך עבור ארגונים בעלי נוכחות גלובלית, שכן היא מאפשרת להם לנתח ולהבין משוב מלקוחות ונתוני טקסט לא מובנים אחרים מרחבי העולם. עבור המוסדות הרפואיים בישראל, והסטרטאפים שעובדים בארץ, מדובר בגדולה של ממש שתאפשר לעבד את הדאטה הרפואי ולהשתמש בו למודלי AI לחיזוי.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/expanding-ai-technology-for-unstructured-text-beyond-english/
״משחק המילים המתקפלות״
מאת שליו קטש
סטודנט שנה ב' למדעי המחשב- יזמות
מתוך המאמר ״Foldable Words״ (פבר׳ 2021) של Brian Hayes, מתוך האתר Bit-player.
משחק המילים המתקפלות (או באנגלית: Foldable Words) הוא בעצם בעיה אלגוריתמית המתייחסת ליכולת ״לקפל״ מילה תקנית בשפה האנגלית בתוך משפט תקני אחר. ההגדרה למילה ״מתקפלת״ היא מילה אשר כל האותיות שלה מופיעות בגרסה המנורמלת של המשפט (״גרסה מנורמלת״: ללא אותיות גדולות או סימני פיסוק) באותו הסדר בו הן מופיעות במילה המקורית עצמה, אך לא בהכרח רצופות. באותו האופן, ניתן להתייחס ל-״משפט מתקפל״, כאשר כל מילה מתוך המשפט הינה מילה מתקפלת בפני עצמה מתוך המשפט המקורי והן מופיעות בדיוק באותו הסדר. להלן דוגמה למספר משפטים המתקפלים מתוך המשפט ״It’s a pleasure to serve you״:
itsapleasuretoserveyou ==> I love you.
itsapleasuretoserveyou ==> I please you.
itsapleasuretoserveyou ==> I leave you.
משחק זה, על פניו נראה פשטני למדי אך מהווה בעיה אלגוריתמית, שמסתמנת כחשובה ביותר, והיא מציאת צירוף לא רציף מתוך רצף מילים. בעיה זו הינה בעלת משמעות נוספת וחשובה בתחומים נוספים, כמו למשל ניתוח DNA ועוד.
כבר חשבתם על פתרון? בואו ונראה שניים מהם.
הפתרון ה׳נאיבי׳ נקרא ״FoldableString3״ והוא פועל בגישה של חיפוש המילים ״בכוח הזרוע״ (Brute Force) על הקלט עצמו. האלגוריתם מייצר את כל האפשרויות של רצפי האותיות עד אורך 3 מתוך הטקסט שהתקבל ובודק אם הרצף שנוצר הוא מילה תקנית בשפה. האלגוריתם עצמו מקבל את שני הפרמטרים הבסיסיים בלבד: משפט תקני באנגלית (text) ומאגר מילים (lexicon). היתרון הבולט של אלגוריתם זה הוא היכולת לספק תשובה מהימנה עבור מילים באורך 3. מצד שני, ניתן להבחין כי החיסרון הבולט של אלגוריתם זה, מעבר להיותו פרימיטיבי לחלוטין, הוא שהוא מוגבל לאורך מסוים של מילה, שכן להגריל את כל רצפי האותיות באנגלית עד אורך 15 היא פעולה מאוד יקרה ולא מתוחכמת. בנוסף, זמן הריצה של האלגוריתם אינו יעיל, הוא מושפע באופן ישיר מגודל הקלט וגדל באופן אקספוננציאלי, כלומר זמן הריצה הוא O(n^3).
פתרון נוסף, הינו אלגוריתם שנקרא ״RandomFoldableWords״ והוא פועל בגישה של חיפוש המילים באופן רנדומלי מתוך הטקסט הנתון. כלומר, האלגוריתם פועל באופן בו הוא רץ מספר מוגדר מראש של פעמים, כאשר בכל פעם מגריל רצף אותיות רנדומלי מתוך הטקסט ובודק אם המילה שהתקבלה היא מילה תקנית מתוך המאגר. האלגוריתם עצמו מקבל את שני הפרמטרים הבסיסיים: משפט תקני באנגלית (text) ומאגר מילים (lexicon) ובנוסף את אורך המילה הרנדומלית אותה הוא מייצר (k) ואת מספר הריצות שיבצע (reps). היתרון המרכזי של אלגוריתם זה הוא היכולת לקבוע מראש בכל הרצה את סדר הגודל של זמן הריצה, כלומר את כמות הריצות, ביחס לדיוק הדרוש. זמן הריצה הכולל של האלגוריתם מושפע אך ורק מכמות החזרות שנזין כקלט, מכיוון ש-״תהליך בניית המילה״ נעשה על ידי הגרלת אינדקסים של אותיות ובגישה פשוטה לתווים במחרוזת. לאחר מכן, החיפוש בלקסיקון נעשה ב- O(1). בנוסף, אלגוריתם זו הוא יותר ממוקד ומודולרי, הוא יכול להתמקד באורך מסוים של מילים ולחקור אותן בלבד. מצד שני, החיסרון המשמעותי של אלגוריתם זה הוא שלא ניתן להגיע לתוצאה וודאית במאה אחוזים. מכיוון שהאלגוריתם מחייב להזין כקלט את כמות ההגרלות, נותרת באופן קבוע השאלה, איזה מילים לא הוגרלו שהפונקציה פספסה?
לסיכום, ניתן לומר ש-״משחק המילים המתקפלות״ איננו תמים כפי שהוא נראה, הפשטות המשתקפת ממנו במבט ראשון מתפוגגת כאשר מביטים ומנתחים אותו לעומק כבעיה אלגוריתמית. ישנם עוד מספר לא מבוטל של פתרונות לבעיה, מוזמנים לקרוא עוד כאן –
http://bit-player.org/2021/foldable-words
תודה מיוחדת לאלון לסמן וזיו שחם
מי אתה ChatGPT?
מאת אביב שרון
סטודנט שנה ב' למדעי המחשב- יזמות
In the following weeks, we’ll be exploring how chatGPT works and delving into the questions we should all be asking: What are the implications of this technology on future job opportunities and the ever-evolving corporate landscape? How will existing giants such as Google handle the implementation of chatGPT? These are all questions which this article and the ones to follow will explore.
So, let’s dive in and find out how chatGPT works and how it might shape the world of work.
The world of artificial intelligence (AI) is rapidly changing, and one of the most exciting recent developments is GPT-3, a new language-generating AI model developed by OpenAI. GPT-3 has the potential to revolutionize the way computers interact with humans, and its applications are vast.
GPT-3 stands for Generative Pre-trained Transformer 3. It is a type of AI model that uses deep learning and natural language processing techniques to generate text. With GPT-3, computers can now generate human-like text responses to questions or commands. Essentially, GPT-3 can understand language, generate text, and even complete tasks.
GPT-3 is unique in that it is trained using a massive collection of text data from the web, rather than being programmed with specific rules. This means the AI model can accurately generate text without needing to be trained on specific tasks. Additionally, GPT-3 can generate text that is more human-like than other language-generating AI models.
The potential applications for GPT-3 are vast. It can be used to generate natural language responses to customer service inquiries, provide real-time translations, and even write articles and stories. It can also be used to create interactive chatbots and virtual assistants that can answer questions and provide useful information. GPT-3 can even be used to automate tasks that would normally require human input, such as writing reports and filling out forms.
GPT-3 is a revolutionary AI model that has the potential to revolutionize the way humans and computers interact. Its applications are vast, and its potential to automate tasks is limitless. As GPT-3 continues to develop, the possibilities for its use will only grow.
btw, this article was written entirely by GPT-3
כמו שאופירה אומרת –
מה ששלכם, שלכם
מאת יובל שרון
סטודנטית שנה ב' למשפטים MBA
קניין רוחני הוא ענף המהווה חלק מהדין הכללי של דיני הקניין במשפט, המסדירים גישה ושליטה במשאבים בחברה. ענף הקניין הרוחני התפתח ב-300 השנים האחרונות ומשקף את רצון המחוקק להעניק תמריצים ליוצרים על מנת שימשיכו להמציא וליצור לטובת החברה כולה. דיני הקניין מעניקים לממציא זכות בלעדית על המוצר לתקופה מוגבלת, כשבתום התקופה המוצר הופך לנחלת הכלל. התחומים המצויים תחתיו הם זכויות יוצרים (Copyrights), פטנטים (Patents) וסימני מסחר (Trademarks). אז מה ההבדל ביניהם?
פטנט הוא מנגנון שהדין קבע המאפשר ליוצרים להגיש בקשה לרישום ההמצאה באופן בלעדי ופרו-אקטיבי. המנגנון משרת את האמירה כי פטנטים מספקים לעולם קונספט חדשני שתורם לחברה כולה. הדין מספק לפטנטים הגנה של כ-20 שנה בדרך כלל, מגן על הבעלות האמיתית של הפטנט ומונע זיופים.
זכויות יוצרים מוענקות ליוצר אם הוא עומד בתנאים לפי חוק זכויות יוצרים, והן מקנות לו הגנות מפני שימוש בלתי מורשה ביצירה שלו.
סימן מסחר הוא סמל מילולי או גרפי ייחודי של חברה מסחרית או אדם פרטי. דוגמאות נפוצות הן שם החברה, שם המוצר, או לוגו. שימוש בסימן מסחר רשום על ידי גוף לא מורשה הוא הפרה של פקודת סימני מסחר, המהווה חלק ממערכת דיני הקניין הרוחני.
מדוע זה רלוונטי להכיר אותם? משום שבשנים האחרונות, המתאפיינות בטרנספורמציה דיגיטלית ובחדשנות טכנולוגית, עיקר הנכסים הכלכליים בחברה הם בלתי-מוחשיים. לכן, חשוב שתכירו בחשיבות הקריטית למודעות ויישום דיני הקניין הרוחני, בתור האנשים שאמונים על עיצוב פתרונות טכנולוגיים והפיכתם למוצר עסקי רווחי.
הנה מספר נקודות שיסייעו בהפנמת הרעיון:
-
נכסים בלתי-מוחשיים מהווים יותר מ-80% מהערך המצרפי של חברה. הפרות של זכויות יוצרים, סימנים מסחריים ופטנטים עלולות להביא להליכים משפטיים תובעניים ויקרים וכמו כן להפסדים בלתי ניתנים לכימות עבור החברות. אלה כמובן פוגעים גם כן במוניטין החברה.
-
חברות קטנות ובינוניות מהוות כ-90% מהעסקים בעולם. מחקרים אמריקאים ואירופאיים מראים כי חברות קטנות ובינוניות הפועלות לרישום פטנטים וסימני מסחר נוטות לחוות צמיחה גבוהה יותר מאלה שלא עושות זאת. כך, החדשנות מוגנת, ואפשר לרוץ איתה קדימה.
-
הצלחתן של השקעות עלולה להיות תלויה באפקטיביות תהליך ה-Due Diligence. חוסר היכולת להציג ערך הוגן ומדויק של קניין רוחני עלול להשפיע במידה משמעותית על הערכת השווי. בנוסף, דיני קניין רוחני מוקפדים תורמים לנכונות של משקיעים להשקיע בחברות, שכן כך יש להם ביטחון גדול יותר במוצר ובחדשנות שלו, ואמונה חזקה יותר באנשים שאמונים עליו.
לסיכום, הקניין הרוחני נמצא בליבת החדשנות של עסקים רבים. זה קריטי לייחס לו את החשיבות שמגיעה לו, ולהתגבר על מכשולי הזמן, המשאבים והידע, כדי לבסס ולעגן את הרעיון שכל המיזם שלכם, הבייבי שלכם, בנוי סביבו.
תכלס, הייתם חוסכים מהילד שלכם את התרופה או החיסון שיגן עליו ועל הקיום שלו?
Stablecoins
מאת איתן גירון
סטודנט שנה ג' למדעי המחשב
אז איך הגענו עד הלום?
ב 2009, שנה אחרי המשבר הכלכלי הקשה הסאב-פריים (מקרי?), הושק לראשונה הביטקויין. כמה שנים לאחר מכן ב 2015 האיתריום. ב2017, החל לו גל מתפרץ של פרויקטים חדשניים של כלכלה מבוזרת (DeFi) שכוללים הרבה מעבר להחזקה ומסחר במטבעות בלבד. היום במרחב הקריפטוגרפי כבר אפשר לקחת ולתת הלוואות, לרכוש ביטוח וכמעט כל דבר שהכלכלה המרוכזת היום מאפשרת. כל זאת מבלי להסתמך על מתווכים כגון ברוקרים, בורסות או בנקים, באמצעות חוזים חכמים שרצים על הבלוקצ'יין (פיסות קוד שרצות באופן מבוזר ואוטומטי בהתאם לתנאים מוגדרים מראש). זה מספק נגישות ומהירות, עמלות נמוכות וריביות גבוהות, ביטחון, שקיפות ואוטונומיה בהשוואה למערכת הפיננסית המרוכזת הרשמית.
המפתחים שלוקחים חלק בפרויקטים האלה הבינו את הבעייתיות בתנודתיות של המטבעות הנוכחים ולשם כך יצרו מטבעות יציבים המשמשים כגשר בין הכלכלה המרכזית למבוזרת, ומאפשרים להחזיק את כספנו במרחב הקריפטוגרפי ולהנות מכל ההטבות שבכך, ללא הסיכון של תנודתיות הערך. המטבעות הללו חוו גל אימוץ מסיבי בקיץ של 2020 (שוב לאחר משבר כלכלי..).
במהות, מטבעות יציבים הם מטבעות קריפטוגרפים ללא התנודתיות. הם תת קבוצה של מטבעות קריפטוגרפים שנועדו לשמור על מחיר יציב לאורך זמן, צמוד לנכס רזרבה "יציב" כמו דולר אמריקאי, יורו או זהב. הם שואפים להציע את כל היתרונות של קריפטו תוך ניסיון למנוע תנודתיות של מטבעות קריפטו לא מקושרים כמו ביטקויין, מה שהפך את הקריפטו לפחות מתאימות לעסקאות ואנשים. הם מגשרים על הפער בין מטבעות מבוזרים למטבעות קריפטוגרפים בכך שהם משמשים כאמצעי חליפין, ומאפשרים לאנשים לשמור את כספם במרחב הקריפטוגרפי ולהנות מכל היתרונות שבכך, מבלי להיות מודאגים שהוא יאבד מערכו.
Tether (USDT) – הוא המטבע הבולט והותיק ביותר, והוא המטבע הקריפטו השלישי בגודלו אחרי הביטקויין והאיתריום בגודל שוק של 66 מיליארד דולר!
רגע מה? אבל איך הם בכלל נשארים יציבים?
לשם כך משתמשים במספר מנגנונים שונים כאשר שתי השיטות הנפוצות ביותר הן שמירה על מאגר נכסי רזרבה כבטוחה, ושימוש בנוסחה אלגוריתמית לשליטה באספקת מטבע. ועכשיו בעברית?
מאגר רזרבות כבטוחה בהפשטה אומר שעל כל מטבע שהם יוצרים הם שמים דולר/יורו/מטבע קריפטוגרפי אחר בצד ״בכספת״, ועל כל מטבע שמומר חזרה הם מוחקים מטבע קריפטוגרפי.
כך בתאוריה מייצרים מצב שיהיה אפשר להחזיר לכולם את הכסף שלהם כשירצו. אגב, זה נגיד לא קורה בבנקים מרכזיים היום – הם מחויבים לשמור רק על אחוז מאוד נמוך מהכסף כפיזי.
TerraUSD (UST) הוא מטבע מוכר שמגובה ברזרבות דולרים.
MakerDAO's Dai (DAI) הוא מטבע מוכר שמגובה במטבעות קריפטוגרפים אחרים.
ואם נפשט את האלגוריתמים בהם משתמשים לייצוב הערך, המטרה היא בגדול מניפולציה על אספקת המטבעות. אפשר להקביל את זה להדפסה של כסף חדש כשרוצים להוריד ערך, ושריפה/מחיקה כשרוצים להעלות את הערך. זה יותר מסובך מזה, אבל זה מספיק כדי להבין.
חשוב לשים לב שלצד כל היתרונות ישנם כמה סיכונים פוטנציאליים:
- יש ספקות לגבי מהימנות רזרבות הביטחונות וכרגע הם לא מחויבים לעבור ביקורת ולהוכיח את זה, מה שדורש אמון מצידנו ועשוי להשפיע על המחיר (בסופו של דבר מטבע שווה מה שאנשים מאמינים שהוא שווה). דוגמה לכך היא Terra USD שאיבד את ההצמדה שלו לפני כשנה כאשר היו שמועות וספקות על הביטחונות.
- הרגולציה עדיין לא ברורה בנושא וקשה לדעת איך חקיקה תשפיע על הכל.
- הם חשופים לסיכוני מטבעות קריפטוגרפים רגילים כמו הונאה וגניבה. (למתעניינים תקראו קצת על האירוע של FTX שהתרחש לאחרונה).
לסיום, אם מסקרן אותך כל העולם הזה אבל מרגיש לך מסובך וגדול מידי להתחיל, אני ממליץ בחום על ערוץ היוטיוב של Whiteboardcrypto. זה מקום מקסים להתחיל בו ולבנות בסיס ואוצר מילים. כמובן יש גם את מועדון הקריפטו פה באוניברסיטה, ואת הקורס בחירה בבלוקצ׳יין ומטבעות מבוזרים של ד״ר טל מורן.
