37
בשטח
בוגרים
הצלחנו לנבא התקוממויות במצרים ובטורקיה על סמך
ם בין מחירי לחם גבוהים ואלימות משטרתית לבין
ָ
א
ְ
ת
ִ
המ
תאם שפועל בכ-%09 מהמקרים.
ִ
התקוממות עממית - מ
הידע הזה עשוי לכוון את מקבלי ההחלטות להתנהגות
אחראית יותר, שהיא אינטרס של כולנו.
מהיכן את אוספת את המידע?
מדובר בכמויות אדירות של מידע, ולכן חייב להיות כאן
איסוף אוטומטי - זה הכוח של השיטה שפיתחתי. במחקר
בטכניון סרקתי ספרוּת מ-005 השנים האחרונות, ובתוכה
כל החומר שהתפרסם בניו יורק טיימס משנת 1581
תאם חזק בין ארועים מסוגים
ִ
ואילך, בניסיון למצוא מ
שונים.
את מחפשת קשרים ספציפיים?
תאמים
ִ
לא, וזו הגדוּלה של המערכת - שהיא מגלה מ
במקומות לא צפויים. המחשב אינו חכם יותר מהאדם, אבל
הוא מסוגל להתמודד עם כמות עצומה של נתונים ולמצוא
קישורים בלתי צפויים. מאחר שמדובר בתהליך של למידה
תאמים שלא היינו
ִ
(מתוך הכללות), אנו מצליחים לזהות מ
מוצאים באמצעות אינטואיציה אנושית.
לדוגמה, בשלב מסוים גיליתי שצפויה עלייה עולמית
במחירי האייפדים. זה בהחלט עניין אותי ברמה האישית
מפני שרציתי לקנות אייפד, אבל בנוסף לאכזבה האישית
התעוררה בי סקרנות - למה שמחירי האייפדים יעלו?
בדיעבד הסתבר שאחד המפעלים שמספקים רכיבים
למכשירים האלה נפגע בצונאמי ביפן. זה קשר שלא
יכולתי לחשוב עליו בעצמי ולכן לעולם לא הייתי מחפשת
אותו באופן יזום. אגב, התחזית ההיא התממשה תוך
חודשיים.
מהן מגבלות החיזוי שלך?
ראשית כל, אני יכולה לזהות רק תבניות שכבר התקיימו
בעבר. שנית, אני זקוקה למידע, ולא בכל תחום המידע
זמין ופומבי. לדוגמה, הייתי רוצה מאוד לנתח את הקשר
בין סטטוסים בפייסבוק לבין התאבדויות, וכך לנבא - ואולי
למנוע - התאבדויות עתידיות. אבל כאן, כמו בתחומים
אחרים, יש מגבלות הקשורות להגנת הפרטיות. בעניין הזה
אני מאמינה בפתיחת המידע - כולל מידע גנטי וביומטרי
- כאמצעי לשיפור ההתמודדות שלנו עם מחלות ובעיות
אחרות. ככל שיהיה יותר ידע, היכולות שלנו ישתפרו. ברור
שלא צריך להיות פזיז בחשיפת מידע לציבור, אבל גם
לחשש מחשיפת מידע יש מחיר משמעותי.
יש מישהו שמשמש לך מודל לחיקוי?
אילון מאסק, מייסד 'טסלה', בגלל האומץ לשאוף לדברים
גדולים באמת שנראים בלתי אפשריים, ולממש את
השאיפה הזאת באמצעות טכנולוגיה מהפכנית. גם אני
רוצה להיות כמוהו: להשפיע, לשנות, להטביע חותם. אני
רוצה להיזכר כמי ששינתה משהו בעולם, זאת אומרת
שתוך עשר-עשרים שנה אוכל להסתכל לאחור ולהיות
מרוצה ממה שעשיתי, מההשפעה החיובית שלי על
האנושות. זה בהחלט הדחף העיקרי שמניע אותי.
יש לך חגורה שחורה בקרטה. מה הקשר?
אני מאמינה שיש קשר מהותי בין קרטה, מחקר וקריירה
עסקית. בשלושת התחומים אתה חייב לדעת להתאושש
מכשלונות ולנסות שוב ושוב, גם אם אינך יודע מה תהיה
התוצאה. כשאתה מאמין בעצמך, אין לך שום סיבה
להרים ידיים.
קירה רדינסקי נולדה באוקראינה ועלתה לישראל
כילדה קטנה. "השקיעו בי הרבה, ולמדתי לקרוא בגיל
4." בבחינת הבגרות במתמטיקה קיבלה 99, ניגשה
למועד ב' - ושוב קיבלה 99. בגיל 51 היא החלה
ללמוד בטכניון, וכאן השלימה שלושה תארים בהנחייתו
של פרופסור שאול מרקוביץ' (מדעי המחשב). במהלך
Learning to Predict
הדוקטורט, שכותרתו
the Future using Web Knowledge and
, נסעה לחטיבת המחקר של מיקרוסופט
Dynamics
ארה"ב, ושם עבדה עם אריק הורוביץ ועם סוזן
דומיי. "מהו הטכניון עבורי? מקום שנתן לי ללכת עם
הסקרנות שלי כמעט בלי הגבלות - ואלה התנאים
להתפתחות של פריצות דרך מדעיות. הטכניון,
ובעיקר תוכנית המצוינים, איפשרו לי לעסוק במחקר
כבר בתקופת התואר הראשון, ולהתעמק בכל תחום
שעניין אותי. הלימודים כאן היו גם הזדמנות לפגוש
אנשים מדהימים, ביניהם המנחה שלי, פרופסור שאול
מרקוביץ'."
מחקריה של ד"ר רדינסקי זיכו אותה בפרסים מטעם
גופים שונים, ביניהם גוגל, יאהו ופייסבוק, והשנה
היא שובצה ברשימת 'הממציאים הצעירים' של מגזין
ל-3102. ברשימה זו
MIT
Technology Review
נחשפים מדי שנה 53 ממציאים בולטים שגילם אינו
עולה על 53, וד"ר רדינסקי נכנסה אליה "בהיותה
ממציאה יוצאת מן הכלל, ולנוכח עבודתה הבולטת
בתחום התוכנה". עם כוכבי העבר ברשימות 'הממציאים
הצעירים' נמנים לארי פייג' וסרגיי ברין, מייסדי גוגל;
מארק צוקרברג, ממייסדי פייסבוק; וג'ונתן אייב, המעצב
הראשי של אפל.
"קירה היא חוקרת מבריקה בעלת תכונות ייחודיות,"
אומר פרופסור מרקוביץ', שהנחה אותה בלימודיה
לתארים מתקדמים בטכניון. "היא משלבת יכולת
אינטלקטואלית, יצירתיות וסקרנות עם העזה - שילוב
נדיר שאופייני לממציאים מצטיינים - ובמחקר
הדוקטורט שלה היא תקפה בעיה שנראתה בלתי
פתירה בכלים הנוכחיים. ההעזה שלה בבחירת הבעיה,
והיכולת המדעית שהפגינה בפתרונה המוצלח, הן
".
MIT
שהביאו להכללתה ברשימה של
"המחשב אינו חכם יותר מהאדם, אבל הוא מסוגל
להתמודד עם כמות עצומה של נתונים ולמצוא קישורים
בלתי צפויים."
מטאורית
