הכירו את מורגן בורק

מורגן בורק גדל בדרום וויילס, כשהוא מוקסם מאופן הפעולה של מחשבים ומשחקי וידאו. "אני משחק במשחקי וידאו ומשתמש במחשבים מאז שהייתי בן שש בערך", הוא אומר. "הדמויות שאינן ניתנות לשליטה והבינה המלאכותית... זה תמיד ריתק אותי, איך הן מתמצאות בעולמות השונים." הסקרנות המוקדמת הזו נשארה איתו, והיום הוא נמצא בשנה האחרונה ללימודי תואר ראשון בהנדסת תוכנה יישומית באוניברסיטת קרדיף — תוכנית לימודים שבמרכזה תכנות, עבודת צוות ופתרון בעיות יישומי, ולא תיאוריה טהורה. "זה מתאים לי מאוד", הוא מוסיף, "כי אני אוהב לראות את הטכנולוגיה בפעולה, ולא רק בספרי הלימוד."

למרות שמורגן נמשך זה מכבר לתחום הבינה המלאכותית, הוא מודה שלפני הלימודים באוניברסיטה לא היה לו כמעט שום ידע בנושא. אפילו תוכנית הלימודים שלו לא עסקה בכך לעומק, ולכן הוא חקר את התחום באופן עצמאי. נקודת המפנה הגדולה בחייו הגיעה כאשר גילה את "Formula Student AI" – תחרות המתמקדת במרוצי מכוניות אוטונומיות. באותה תקופה בערך, הוא למד על IBM SkillsBuild ו-IBM Granite. "הבנתי עד כמה IBM פעילה ורלוונטית כיום, ולכן הופתעתי לראות את תפקידה בתחום הבינה המלאכותית", אומר מורגן. הדבר פתח בפניו את הדלת לשילוב בין למידה לפרויקט תחרותי מעשי.

באמצעות תוכנית IBM SkillsBuild, מורגן העמיק הן את הידע הטכני שלו והן את נקודת המבט שלו בנושא בינה מלאכותית. "יש שם קורס בשם 'יסודות הבינה המלאכותית' שעזר לי להעמיק את הידע שלי בשימוש בבינה מלאכותית. אבל הוא גם העלה נושאים נוספים, כמו אתיקה בתחום הבינה המלאכותית ופיתוח אחראי, ששמעת עליהם בעבר אך מעולם לא חקרתי או שקלתי כראוי", הוא מסביר. הוא גם השתתף בקורסים לכישורי עבודה שהדגישו עבודת צוות, מתודולוגיית אג'ייל ותקשורת — כישורים שהוכנסו לשימוש מיידי בתפקידו כמנהל שלקארדיף אוטונומוס רייסינג (CAR). "כל אלה היו כישורים הניתנים ליישום בתחומים אחרים, שהיו בעלי ערך רב לחיזוק ולהעמקה בעת הקמת קבוצת המירוצים", מציין מורגן. קורס בנושא IBM Granite לימד אותו כיצד לעבוד ביעילות עם בינה מלאכותית. "הקורס היה מעמיק למדי ולימד כיצד להשתמש ב-Granite כראוי ולהפיק ממנו את המרב", הוא אומר.

צוותו של מורגן משתמש ב-IBM Granite בכל היבט של הפרויקט. "אנו משתמשים ב-Granite בכמה דרכים. אנו משתמשים בו מבחינה טכנית, לפיתוח במסגרת מחזור החיים של פיתוח התוכנה שלנו; אנו משתמשים בו לצרכים ארגוניים, כמו הלוגיסטיקה של ההגעה לתחרויות; והוא יכול לספק לנו סיכום מהיר של אומדני ההוצאות", הוא מסביר. "לבסוף, אנו משתמשים בו עבור הצוות העסקי שלנו בתחרויות, והוא מספק רעיונות להצעות מימון ולמצגות." הוא מתאר את השימוש שלהם ב-Granite כ"כמעט כמו תפקיד ייעוצי. הוא לא מחליף אותנו כמהנדסים, אבל הוא מצביע על טעויות שעשינו או נותן לנו הצעות, וזה באמת בעל ערך רב."

הקמת CAR מאפס הייתה אתגר גדול. "בהתחלה התעניינתי בצוות האוניברסיטאי לבניית מכוניות פיזיות, אבל הכישורים שלי לא ממש היו רלוונטיים... אני לא יודע לבנות מנוע", הוא אומר. לכן, הוא הציע את הרעיון להקים צוות סטודנטים למרוצי בינה מלאכותית. "הלכתי לבד לפקולטה למדעי המחשב ואמרתי, בעיקרון, 'יכול להיות כאן משהו ממש מגניב. אנחנו צריכים לעשות את זה'. הם מאוד התלהבו, העניקו לנו מימון ואישרו את הפרויקט." מורגן גייס כ-30 חברים, ומתוכם כ-20 הפכו לחברי צוות מסורים.

האתגרים ש-CAR התמודדה איתם בסילברסטון — תפיסה, תכנון מסלול, מערכות בקרה, הערכת סיכונים — משקפים את המורכבות של תעשיות בעולם האמיתי. "האתגרים שאנו פותרים משקפים באופן ישיר את הדרישות המורכבות של התעשיות המודרניות, החל מלוגיסטיקה ועד לערים חכמות", הוא אומר. מעבר לכישורים הטכניים, הצוות אף הציג הצעת השקעה מדומה, שהדגימה "לא רק את המיומנות הטכנית שלנו, אלא גם הבנה מעמיקה של דינמיקת השוק והכדאיות המסחרית". עבור מורגן, זה היה אחד מרגעי השיא של השנה הראשונה שלהם. "הבאנו כ-11 או 12 אנשים למסלול המירוצים סילברסטון בבריטניה כדי להתחרות בפועל במשך ארבעה או חמישה ימים. זה היה מדהים. יצרנו קשרים מצוינים עם סטודנטים אחרים שהשתתפו באותה תחרות. יצרנו קשרים מצוינים עם חברות שהציבו שם דוכנים בחיפוש אחר כישרונות, וגם נפגשנו עם ג'ון מקנמרה מ-IBM. שוחחנו איתו, הוא הסתכל מסביב, והמפגש פנים אל פנים עם נותן חסות היה מרשים למדי. מאוד נהניתי ליצור את הקשרים ולהיות שם, מוקף בסביבה הזו."

בהסתכלות קדימה, מורגן שואף להגדיל את CAR ולהגיע לשיאים חדשים. "בשנה הבאה, אנחנו רוצים להגדיל את מספר החברים בעוד כ-10 אנשים, לקחת 20 עד 25 סטודנטים לסילברסטון, והמטרה הגדולה שלנו היא לסיים בין עשרת הראשונים בתחרות", הוא אומר. בטווח הארוך יותר, הוא מקווה ללמוד תואר שני במנהל עסקים ולעבור לתפקיד מנהיגותי לאחר שיצבור ניסיון בתעשייה כמהנדס תוכנה. הוא רואה ב-CAR גורם התורם לדור הבא של מהנדסי רכבים אוטונומיים, ומאמין כי יישום הרכבים האוטונומיים "יכול להציל אלפי חיים ולמנוע אלפי תאונות הנגרמות על ידי נהגים אנושיים". הוא גם מאמין ש-CAR יכולה לעזור להפריך את המיתוסים סביב תפיסת הציבור לגבי רכבים אוטונומיים — שיקול חשוב שהצוות מחויב לחקור ולפעול לקידומו.

לסטודנטים המעוניינים להתחיל את דרכם בתחום הבינה המלאכותית, העצה של מורגן ברורה: "אני חושב שבכל הנוגע לרכישת היסודות, הייתי ממליץ על IBM SkillsBuild… זו פשוט דרך טובה להתחיל ולהכניס את עצמך למצב הנפשי הנכון ללמידה על בינה מלאכותית. מעבר לזה, פשוט תתחילו: צפו בסרטונים, קראו מאמרים, תנסו משהו בסביבת פיתוח." הוא מוסיף: "יש להשתמש ב-AI כיועץ, לא כתחליף. זה עוזר לנו לעבוד בצורה חכמה יותר, אך עדיין מסתמך על היצירתיות האנושית ועל קבלת ההחלטות האנושית." המסע של מורגן מראה שעם חונכות נכונה, כלים והתמדה, סטודנטים יכולים לא רק ללמוד AI אלא גם ליישם אותה בפרויקטים כמוקארדיף אוטונומוס רייסינג (CAR)שמעוררים השראה באחרים ומשפיעים באופן מוחשי.