ד"ר קירה רדינסקי יודעת מה יקרה בעתיד - וכבר הרוויחה מזה מיליונים - Markerweek - TheMarker
 

אתם מחוברים לאתר דרך IP ארגוני, להתחברות דרך המינוי האישי

טרם ביצעת אימות לכתובת הדוא"ל שלך. לאימות כתובת הדואל שלך  לחצו כאן

תיק מניות

רשימת קריאה

רשימת הקריאה מאפשרת לך לשמור כתבות ולקרוא אותן במועד מאוחר יותר באתר,במובייל או באפליקציה.

לחיצה על כפתור "שמור", בתחילת הכתבה תוסיף את הכתבה לרשימת הקריאה שלך.
לחיצה על "הסר" תסיר את הכתבה מרשימת הקריאה.

לרשימת הקריאה המלאה לחצו כאן

ד"ר קירה רדינסקי יודעת מה יקרה בעתיד - וכבר הרוויחה מזה מיליונים

איך מצליחה ד"ר קירה רדינסקי לחזות ברמת סבירות גבוהה איפה ומתי יפרצו מהומות אלימות, מגיפות מסוכנות או יעלו מחיריהם של מוצרי אלקטרוניקה - ולמה איביי חשבה ששווה להשקיע בסטארט-אפ שלה מיליוני דולרים

114תגובות
קירה רדינסקי
דודו בכר

הרומן של ד"ר קירה רדינסקי עם חיזוי מדעי של העתיד התחיל דווקא ברגל שמאל. ב–1990, כשהיתה בת 4, החליטה אמא שלה שהגיע הזמן לעזוב את רוסיה ולעלות לישראל. אלא שבאותם ימים בדיוק החלה להתבשל על אש קטנה מלחמת המפרץ וההערכות היו כי סדאם חוסיין ינסה לגרור את ישראל למערכה.

"במשך חודשים ארוכים אמא שלי עשתה חישובים והריצה תרחישים כדי לוודא שנעלה לישראל רק אחרי המלחמה. אבל למרות כל הניסיונות האלה לצפות את העתיד — כמובן שהגענו שבועיים לפני פרוץ המלחמה. וכך הזכרונות הראשונים שלי מישראל הם של אזעקות, חדר אטום ומסיכות אב"כ", משחזרת רדינסקי.

כיום מערכת היחסים של רדינסקי עם תחום חיזוי העתיד הרבה יותר טובה. כל כך טובה, שהיא כבר הניבה לה רווח של כמה מיליוני דולרים. לפני כשבועיים הודיעה איביי, פלטפורמת המסחר המקוון העולמית, כי היא רוכשת את סיילס־פרדיקט (SalesPredict) הסטרט־אפ שהקימה רדינסקי לפני ארבע שנים.

סיילס־פרדיקט היא התגלמות החזון האישי והעסקי של רדינסקי: היכולת לחזות את העתיד באמצעות בינה מלאכותית. "כיום יש לנו גישה למידע כמעט אינסופי — כל מה שצריך לעשות זה לתת למחשבים לסרוק אותו ולחפש בו תבניות ודפוסים. אם התבנית חוזרת על עצמה כמה פעמים, קיים סיכוי שגם במקרים נוספים רצף האירועים הזה יימשך. אם זיהינו השתלשלות אירועים שנמצאת בשלב מוקדם של הרצף — נוכל לחזות על סמך העבר איך היא צפויה להסתיים, ואם צריך גם לפעול כדי לשנות את העתיד", היא מסבירה.

כבר כמעט 10 שנים רדינסקי מסתובבת בעולם ומדגימה למדענים כיצד היא מנצלת את המידע הגלוי שנמצא שברשת, משלבת אותו עם מאגרי מידע נוספים ובאמצעות האלגוריתם שפיתחה ועל סמך הסתברויות שעולות ממנו — היא יכולה לחזות את העתיד. כך, היא חוזה התפרצויות של מגיפות, מהומות אלימות באפריקה או עליית מחירים של מוצרי אלקטרוניקה.

קירה במשרדי איביי
דודו בכר

איביי רכשה את הטכנולוגיה הזאת כדי לחזות את העדפות הקנייה של המשתמשים בפלטפורמת המסחר ולגרום להם לקנות יותר באמצעותה, ובמטרה לסייע לסוחרים לנבא כיצד השוק יתנהל ובהתאם לכך לנהל את המלאים שלהם בצורה יעילה יותר.

אחת הדוגמאות המובהקות ביותר שמדגימות את הגישה לחיזוי העתיד היא ההצלחה של רדינסקי להתריע מבעוד מועד על מהומות אלימות בסודן בזמן האביב הערבי. "שמנו לב לדפוס שחוזר על עצמו במדינות שבהן התושבים עניים, אך המדינה עשירה במשאבים — כמו סודן. זיהינו שבמדינות כאלה ביטול סובסידיות מעורר מהומות בקרב הסטודנטים — ואם לא בולמים את ההידרדרות, האירועים עלולים להסתיים בהתנגשויות אלימות.

"באותה תקופה, בזמן שנודע על הורדת הסובסידיות על הגז בסודן, המערכת שלנו כבר נתנה התראה על סיכוי גבוה למהומות במדינה. ואכן, המהומות החלו בהפגנות סטודנטים, התגלגלו לעימות עם המשטרה ולנפגעים מקרב המפגינים. על פי התבנית הזאת, אם יש הרוגים הדבר מוביל להתגברות נוספת של המהומות — בהלוויות של ההרוגים או כשמזכים את השוטרים במשפט — ומכאן נוצרת קטסטרופה עבור הממשל. תבנית דומה הופיעה באותה תקופה גם במצרים, כשהורדו הסובסידיות על מחיר הלחם, אבל לא היה לנו מספיק מידע על המדינה, אז לא הצלחנו לחזות את זה", היא מתנצלת.

החיפוש אחר דפוסים ותבניות שחוזרות על עצמן מלווה את רדינסקי מימי לימודיה בטכניון, כבר בגיל 15. "בהתחלה בכלל חשבתי להתמקד ברפואה ובביולוגיה ובטכניון התחלתי כסייעת למחקר רפואי. אבל מכיוון שהייתי כל כך מגושמת והרסתי לחוקרת עבודת מחקר של שנים אחרי שזיהמתי בדיקות של תאי סרטן הערמונית — החליטו שעדיף לתת לי משימות שלא דורשות מגע עם הניסויים עצמם.

"במקום זאת, נתנו לי לספור תאים מבעד למיקרוסקופ. עשרות אלפי תאים. במשך שעות. כדי לחסוך לעצמי את העבודה המונוטונית והמשעממת, בניתי תוכנה, סוג של אלגוריתם, שיודעת לספור במקומי את התאים. את הזמן שהתפנה לי בזכות התוכנה הזאת — ביליתי בבריכה.

אינפו שמסביר שלב אחר שלב בצורה פשוטה כיצד מידע מהעבר שמוזן למחשב יכול להצביע על דפוסים שלפיהם ניתן לחזוות אירוע עתידי

"אבל הדבר המדהים ביותר שהבנתי באותו רגע, היה שלא רק שחסכתי המון זמן וקיצרתי את התהליכים - אלא גם השגתי תוצאות הרבה יותר טובות ומדויקות מאלה שהייתי מקבלת מהספירה הידנית. זה היה הרגע שבו הבנתי שזה התחום שבו הרבה יותר נוח לי. המחשבה שאפשר לפתח אלגוריתם כל כך פשוט יחסית — שהופך עבודה שיכולה להימשך זמן רב לאוטומטית — הדהימה אותי".

"מעדיפה לתת למערכת 
להפתיע אותי"

בעולם כל כך מחובר ומרושת כמו זה שבו אנחנו חיים כיום, לכל פיסת מידע יש מחיר והשימוש במידע הזה שווה המון כסף לארגונים מסחריים גדולים כמו איביי. הבעיה הגדולה שצריך להתמודד עמה היא הניתוח של המידע הזה וכיצד להפיק ממנו ערך — לאנושות, לאדם הפרטי או לחברה עסקית.

בכל הקשור למדע ניתוח המידע (דאטה סיינס) יש שתי גישות: אחת שבה החוקר שואל שאלה. לדוגמה: איך אני יכול להגביר את המכירות של מוצר מסוים מתוך כל הסטטיסטיקות על מכירות שעשיתי בעבר של מוצרים דומים. במקרה כזה, איש המכירות נכנס למאגרי המידע של החברה, בודק את הנתונים, משווה, מחפש התנהגות דומה ומנסה למצוא את התשובה מתוך כל הנתונים שלפניו.

ואולם רדינסקי דווקא תומכת בגישה אחרת: "אני מעדיפה לתת למערכת להפתיע אותי. לבקש מהמערכת להסתכל על כל הנתונים שמונחים לפניה, לתת לה להצביע בעצמה על דפוסים ותבניות שהיא מגלה ולהציע לנו את השאלות. עם זאת, אחת הבעיות עם הגישה הזאת היא שהמערכת מייצרת כמה אלפי היפותזות בכל פעם ורובן לא מעניינת אותנו. במקרה כזה, התפקיד של החוקרים הוא להסתכל על כל התבניות האלה ולבקש מהמערכת להתמקד באלה שנראים מובהקים יותר, מעניינים יותר או רלוונטיים יותר".

היתרון העצום של רדינסקי היה העובדה שמיד לאחר שסיימה את שירותה הצבאי — באחת היחידות הטכנולוגיות של חיל מודיעין — ובמקביל השלימה את לימודי התואר השני שלה בטכניון, היא גם התקבלה לעבודה במיקרוסופט. בחברת הענק היתה לה גישה למידע בלתי־מוגבל ולטכנולוגיה.

"התחלנו עם סריקה של כל הארכיון של מערכת 'ניו יורק טיימס' ולזה הוספנו כל מידע חופשי שניתן להגיע אליו — מאמרים, ספרים, תכנים מרשתות חברתיות, חיפושים של אנשים במנועי חיפוש, כל מה שזמין. מה שקיבלנו מהמערכת היה כמות לא הגיונית של דפוסים ותבניות. אי־אפשר היה להתמקד כמעט בכלום. לכן, בחרנו להתמקד בדברים שמעניינים את אנשי הקרן הפילנתרופית של ביל גייטס, מייסד מיקרוסופט. הם היו מגישים לנו רשימות של תחומים שעניינו אותם וצימצמו לנו את רוחב היריעה. זו הסיבה שבתחילת המחקר שלי התמקדתי בנושאים כמו מחלות, מהומות אזוריות ורפואה".

המשימות שבהן התמקדה רדינסקי במיקרוסופט היו קשורות לדוקטורט שהיא השלימה במקביל ועסק בנושא של "מינוף הרשת והידע האנושי לחיזוי העתיד". כלומר, איך יכולים לקחת כל מה שהאנושות יודעת בצורתה הכתובה כדי למצוא תבניות שחוזרות על עצמן לטובת חיזוי העתיד. "זמן הוא רכיב בעייתי מאוד בכל מה שקשור ברשת", היא מסבירה. "עד כמה שמנוע חיפוש נחשב ליישום דינמי שמתעדכן כל הזמן בעוד ועוד תכנים, בפועל הוא סטטי.

"גילינו, לדוגמה, שאם מחפשים במנועי חיפוש את המלה 'פסח', מקבלים בכל יום את אותן תוצאות. אבל ההנחה היא שאם אתה מחפש את המלה שלושה חודשים לפני החג, סביר להניח שאתה מעוניין לדעת באיזה יום ותאריך נופל החג. אם חיפשת את המלה שבועיים לפני החג, ייתכן שאתה מחפש קייטנות לילדים או פעילויות לחופשה בכלל. בערב החג סביר להניח שאתה מעוניין לברר מידע על סידור שולחן הסדר.

"הצרכים המשתנים של המשתמשים במנועי החיפוש משתנים בהתאם למועד החיפוש, ואחת המשימות שלי היתה לצפות את הצרכים מראש, כדי להבין את ההקשר. אחרי עבודת הפיתוח, שילבנו במנוע החיפוש את האלגוריתם שיודע לחזות מראש את ההקשר בין הזמן לחיפוש ולהציג תוצאות רלוונטיות בהתאם".

אי־פי

הקשר בין רעידות אדמה לאבולה

ההתנהגות האנושית הצפויה סייעה לרדינסקי ולשותפיה למחקרים במיקרוסופט לזהות דפוסים שאמנם לא מפתיעים מבחינה סוציולוגית, אבל בלי החיפוש אחר תבניות, נראה שאיש לא היה עולה עליהם לעולם.

כך למשל, הם עקבו אחרי זן של וירוס האבולה וגילו דפוס שחוזר על עצמו: בכל פעם שהתחולל אירוע געשי או רעידות אדמה באזורים מסוימים באפריקה — הדבר גורם לאנשים לחפש זהב או יהלומים במקומות האלה. בשלב הזה, המערכת כבר היתה יכולה לזהות את השתלשלות העניינים: החיפוש אחרי הזהב מוביל לבירוא שטחים גדולים של יערות שדוחק בעלי חיים רבים מחוץ לאזורי המחיה שלהם. בין בעלי החיים האלה נמצאו גם עטלפים, ומבדיקת המחלות עלה שמקרים רבים של הדבקה בזן הספציפי הזה של האבולה באו מעטלפים.

"בהתפרצות האחרונה של הנגיף, המערכת ייצרה הסבר שאומר: האבולה שהתפרצה עכשיו נובעת מאכילת עטלף על ידי בני אדם. אחרי כמה חודשים באמת נמצא החולה הראשון — פעוט בן 3 בא במגע עם עטלף שנשא את הנגיף".

תחום נוסף שעניין את אנשי הקרן של גייטס היה מקרים של רצח עם. המערכת של רדינסקי עקבה אחרי כמה עשרות מקרים שנחשבים כרצח עם על פי הגדרת האו"ם (יותר מ–10,000 הרוגים), והמערכת זיהתה תבנית נוספת. על פי המערכת, אם מישהו בעל חשיבות במדינה מכנה את המיעוט במדינה שבה יש חיכוכים לא גדולים בשמות גנאי, שכוללים את המלים "מקקים" או "עכברים", הסיכוי לרצח עם במדינה הזאת גדל ב–50%.

ההסבר של הסוציולוגים לדפוס ההתנהגות הזה הוא שכינוי מיעוט נרדף בשמות גנאי מן הסוג הזה הוא השלב הראשון הראשון בדה־הומניזציה של המיעוט. מכאן, הדברים של מובילי הדעה מובילים את העם להאמין שהמיעוטים האלה הם לא אנושיים ומתירים את דמם.

אנשי מחשבים לא זוכים בנובל

"ב–2012 סיימתי את הדוקטורט, ואז אחד החוקרים הבכירים אמר לי בצחוק שמכיוון שבתחום המחשבים אף אחד לא רואה פרס נובל, אני צריכה לחשוב איך המערכת הזאת שלי עוזרת לשלד של העולם — לכלכלה. ההנחה היתה שהמערכת יכולה לחולל אלפי היפותזות ושאלות כלכליות, שלפחות מאחת מהן ייצא בסוף משהו טוב. ובאמת, הדבר הכלכלי הראשון שיצא מהמערכת הזאת הוא התראה על סיכוי לעליית מחירי מכשירי אייפד בעקבות צונאמי שפגע במפעלי ייצור בסין והוביל למחסור. זה אחד הטריגרים שגרמו לי להיכנס לתחום הכלכלי".

רדינסקי מספרת כי "בהתחלה זה היה סוג של בדיחה — אם אני מסוגלת לחקור גם משהו כלכלי. ביחד עם ירון זכאי אור, שהיה גם האדם שגייס אותי למיקרוסופט ובהמשך היה השותף שלי בסיילס־פרדיקט, שיחקנו עם הרעיון עד שהגענו למסקנה שאנחנו רוצים להקים מערכת שתצפה עבור חברה אחת מהי ההסתברות שהיא תוכל לסחור עם חברה אחרת. אמנם מדובר באירוע מיקרו־כלכלי — עסקה בין שתי חברות — אבל הכל קשור בדברים רחבים יותר, כמו מה קורה בענף עצמו, מי החברות האחרות בתחום, מה קורה בחדשות סביב החברות האלה. דו"חות של חברות ציבוריות זה עניין פשוט כי הן מחויבות לפרסם מידע גלוי, אבל מה בנוגע לחברות פרטיות? במקרים כאלה אנחנו חייבים להתחבר לדאטה בייס של החברה כדי ללמוד עליה הכל".

"יש המון מידע גלוי או כזה שאפשר לרכוש באופן חוקי כדי ללמוד על הצדדים", היא מסבירה, "נניח שאני חברה גדולה שמעוניינת למכור מוצר לחברה קטנה של 100 איש ונניח שהם עברו משרד ומחפשים לרכוש כעת ציוד רשת ומחשבים — את זה נגלה ממידע גלוי בידיעה שאומרת שחברה זאת וזאת עוברת משרדים. אבל, למשל, אנחנו יכולים גם לעקוב אחרי היסטוריית החיפושים שהתבצעה מכתובות האיי.פי של המחשבים במשרד — זה מידע שאפשר לקנות כיום. המערכת של סיילס־פרדיקט בנתה מודל מכל הדאטה הזה וחישבה את הסיכוי שאדם או חברה מסוימת יסגרו עסקה, מה הגודל הפוטנציאלי של העסקה ואם קיים סיכוי שהותה חברה תיהפך ללקוח קבוע של הציוד".

במקום הזה בדיוק נכנסה איביי לתמונה: במקום להשתמש במערכת של סיילס־פרדיקט כדי להעריך ולחזות את סיכויי המכירה של חברות שונות — היא מבקשת לרתום את המערכת לניבוי העסקות בין המוכרים לקונים בתוך זירת המסחר שלה. כיום המידע המובנה במערכות של איביי לא מאורגן ומסודר בצורה שמאפשרת לאחזר את הדאטה בצורה יעילה לתהליכי החיזוי. הבעיה הזאת גורמת לפגיעה בחוויה של המוכר והקונה, ובהתאם גם לניצול לא אופטימלי של המסחר והרווחים שבפלטפורמה: המוכר לא יודע לחזות איזו כמות של מלאי עליו להחזיק במחסנים ואיזו סחורה עתידה להימכר טוב יותר בזמן הקרוב, והצרכן מתקשה למצוא את הפריטים שהוא זקוק להם כיוון שהחיפוש לא מובנה ומסודר.

"פה אנחנו נכנסים", אומרת רדינסקי. "אנחנו מביאים את יכולות החיזוי שלנו. אנחנו צריכים להפיק מסקנות מתוך טקסט חופשי, שמתאר מוצר או כמות שלו — כמו מי עשה את הפעולה, על מה היא נעשתה, מה היתה הפעולה ולמה היא גרמה".

העתיד, כפי שהוא משתקף מהחזון של רדינסקי, יכול לתפוס אותנו קמים יום אחד בבוקר ובמקום לקרוא את החדשות בסמארטפון או להקשיב להן ברדיו, נביט באיזה לוח תוצאות שבו יהיו כל מיני פרמטרים כמו עבודה, משפחה, מצב פיננסי, מצב בריאותי — והמערכת תעניק ציון לכל מדד כזה. בתחום הבריאותי, קיים סיכוי של 9% לעלייה בלחץ הדם עקב לחץ בעבודה, בתחום האישי קיים סיכוי של 35% לוויכוח עם בן/בת הזוג עקב ויכוח שהדפוס והתבניות שלו כבר מוכרים למערכת.

"אם חושבים על לוח תוצאות כזה, נראה שאנחנו כבר נמצאים בעתיד הזה", צוחקת רדינסקי. "בחברת הביטוח כבר עשו לך דירוג על פי הפוליסה שלך, בבנק יש לך דירוג אשראי, בקופת חולים יש לך סקירה של המצב הבריאותי שלך ולמערכת הבריאות יש רשימה ארוכה של בדיקות גנטיות שביצעת בעבר. אבל לדעתי, הבעיה כל הדירוגים האלה היא שבהרבה מקרים הם לא מדויקים. המידע לא שלם. אז אתה מבצע תהליך של קבלת החלטות לפי דירוג ומסקנות לא מדויקות.

"החזון ארוך הטווח שלי הוא ליצור רגולציה של השימוש בדאטה, במידע. אנחנו חייבים להתייחס למידע כאל משאב טבע ומשאב כלכלי. אם אומרים שדאטה היא הנפט החדש, אנחנו חייבים למנף את זה, כי ישראל היא אחת המדינות המובילות בעולם באיסוף וניתוח של דאטה מכל הסוגים ובמיוחד של מידע רפואי. שילוב של כל הנתונים האלה ושימוש נכון בהם יכולים להוביל אותנו למקומות טובים יותר".

אתם יכולים להסתכל על דאטה בעולם שמחוץ לאיביי. נניח לצותת לעלי אקספרס עם קרולר שיחפש מחירים ונתונים על מוצרים מקבילים?

"יש הרבה מגבלות חוקיות. אנחנו לא יכולים להיכנס לכל הדאטה. ואני לא מוסמכת להתייחס לעניינים משפטיים. אבל בשלב הזה מספיק לנו לנתח את הנתונים שקשורים באיבי:י איזה מחיר הקונה היה מוכן לשלם ובאיזה מחיר הוא עזב את העסקה ומזה להסיק האם מדובר במחיר הוגן או לא.

"הקונצפט הוא להסתכל על כמה שיותר מאגרי מידע, חדשות רשתות חברתיות, להבין מה אנשים באמת רוצים ולדאוג לכוון את המוכר לניהול המלאי שלו ביעילות. קודם כל לעשות אופטימיזציה של מה שיש וזה עוד לפני שמתחילים להסתכל החוצה. שיפור החווייה זה נשמע כאילו לא עושים הרבה עבודה, אבל בפועל זה פשוט להגדיל את השוק בעשרות מונים. זה הדבר הכי אסטרטגי עבורי כיום".

אם הטכנולוגיה שפיתחתם כל כך טובה ויעילה, מדוע עשיתם את האקזיט כל כך מהר ולא בחרתם במסלול של צמיחה והתרחבות?

"בכל נקודה בחיים של חברה אתה צריך לקבל החלטה עסקית חשובה, שהיא לא רק באחריות המייסדים אלא גם של המשקיעים ושל השוק עצמו. במקרה הזה קיבלנו החלטה עסקית שהתאימה לחזון שלנו לפרוץ מכמה לקוחות לכמות גדולה. הבנו שכדי להגיע כמות הלקוחות של איביי יידרשו לנו כמה שנים טובות, ומול זה עמדה ההצעה של איביי שמאפשרת לנו גישה לכמות עצומה של לקוחות - בתוך כמה חודשים. 

"מבחינת החזון האישי שלי זה היה הגשמה שלו בתקופת זמן הכי קצרה שרק אפשר". 

אם לוקחים את כל הדאטה שיש לנו על קירה רדינסקי מערבבים אותו מחפשים דפוסים תבניות מה אנחנו לומדים על העתיד שלה?

"בעתיד הקרוב שלי אני מתמקדת בשני ורטיקלים - אחד זה העסקי והשני הוא האישי יותר. בראשון, הכלכלי, אני המדען הראשי של איביי בישראל ואחראית על הדאטה סיינס. במישור הזה אני אמורה לטפל בפיתוח ובאלגורימיקה שמאחורי כל המוצרים שקשורים בסטראקצ'רד דאטה ולא רק בישראל אלא בארצות הברית. אני אמורה לעשות מנטורינג לכל מי שנוגע בתחום ולוודא שהמוצרים מבחינה מדעית הם פיקס. 

"במקביל בצד האישי יש לי את המחויבות פרו-בונו כפרופסור מבקר בטכניון. השאיפה שלי היא לרכז את כל הנתונים הרפואיים שיש לנו בארץ מבתי חולים וקופות חולים ולקחת באמצעותם את הרפואה האישית והרפואה המונעת צעד אחד קדימה. בכל מה שקשור למידע רפואי, יש מיליוני תיקים על תרופות, חולים, צילומים בדיקות דם, ביקורים תקופתיים. מכל אלה אנחנו בונים מודלים ומחפשים תבניות כדי לצפות מה ההסתברות שמטופל מסוים ילקה במחלה. במקביל הדאטה יאפשר לקבל החלטה איזו תרופה לתת ובאיזה מינון על פי ניתוח של מקרים דומים".

איך הזמן שלך מתחלק בין שני הוורטיקלים האלה?

"100 אחוז פה ו-100 אחוז שם".

בתור "חוזת עתיד", מה הדבר הבא-הבא?

"ממשק אדם מכונה הוא התחום שבו נדרשת לנו קפיצת דרך גדולה. הרי כבר עכשיו יש לי גישה לכל הדאטה שבעולם, אבל לגשת למידע הזה זאת הבעיה. הפתרון המתבקש הוא איזה ממשק מהמוח למכונה שיאפשר גישה מהירה לכל הדאטה. זה היה משנה לי את כל החיים. מתחילים לראות את התנועה לכיוון הזה בפנייה הישירה למאגרי מידע באמצעות כלים כמו סירי ואלקסה. גם מציאות מדומה זה צעד ראשוני בפיתוח ממשק אדם מכונה.

לסיום שאלה קצת אישית: נראה שאת אוהבת לפלרטט עם התקשורת

"אני?? אתם התחלתם!"

אבל בכל זאת, יש לך חשיפה תקשורתית ממש גבוהה

״תחום הדאטה הפך בשנים האחרונות למאוד מאוד מאוד פופולרי, אבל לא ממש רוצים לדבר עם סטטיסטיקאי, כי זה נראה יבש. כשפונים אלי, אין התנגדות ואני אוהבת לנסות דברים. חשוב לי שיהיה קונסנזוס להרבה דברים שאני מאמינה בהם. צריך להיות מאוד אמיץ כדי להסכים, למשל, לשימוש במידע הרפואי שיש אצלנו בארץ כדי להעלות היפותזות רפואיות. זאת קפיצת מחשבה ואם יש דרך לשנות ולהשפיע ולעזור לנו - זה בסוף בסוף משרת את החזון הכללי.

"חוץ מזה, זה גם באופי שלי להיות מוחצנת. וזה די שקוף".



תגובות

דלג על התגובות

בשליחת תגובה זו הנני מצהיר שאני מסכים/מסכימה עם תנאי השימוש של אתר TheMarker

סדר את התגובות

כתבות ראשיות באתר

כתבות שאולי פיספסתם

*#