הכירו את מורגן בורק

מורגן בורק גדל בדרום ויילס עם קסם לאופן שבו מחשבים ומשחקי וידאו פועלים. "אני משחק במשחקי וידאו ומשתמש במחשבים מאז שהייתי בן שש בערך", הוא אומר. "הדמויות שאינן ניתנות למשחק והבינה המלאכותית... זה תמיד ריתק אותי, איך הן מנווטות בעולמות". הסקרנות המוקדמת הזו נשארה איתו, והיום הוא בשנה האחרונה לתואר ראשון בהנדסת תוכנה יישומית באוניברסיטת קארדיף - קורס הבנוי סביב תכנות, עבודת צוות ופתרון בעיות יישומי ולא תיאוריה טהורה. "זה ממש מתאים לי", הוא מוסיף, "כי אני אוהב לראות טכנולוגיה בפעולה, לא רק בספרי לימוד".

למרות שמורגן נמשך זמן רב לבינה מלאכותית, הוא מודה שלפני האוניברסיטה לא היה לו כמעט שום ידע בנושא. אפילו התואר שלו לא כיסה את הנושא לעומק, ולכן הוא חקר את הנושא באופן עצמאי. נקודת המפנה הגדולה שלו הגיעה כאשר גילה את Formula Student AI, תחרות המתמקדת במרוצים אוטונומיים. בערך באותו הזמן, הוא למד על IBM SkillsBuild ו-IBM Granite. "הבנתי עד כמה IBM פעילה ורלוונטית כיום, אז זו הייתה הפתעה לראות את תפקידם בבינה מלאכותית", אומר מורגן. זה פתח את הדלת לשילוב למידה עם פרויקט תחרותי ומעשי.

באמצעות IBM SkillsBuild, מורגן העמיק הן את הידע הטכני שלו והן את נקודת המבט שלו על בינה מלאכותית. "יש שם קורס שנקרא יסודות הבינה המלאכותית שעזר לי להעמיק את הידע שלי בשימוש בבינה מלאכותית. אבל גם הביא דברים אחרים, כמו אתיקה של בינה מלאכותית ופיתוח אחראי, ששמעתי עליהם אבל מעולם לא חקרתי או שקלתי אותם כראוי קודם לכן", הוא מסביר. הוא גם לקח קורסי מיומנויות במקום העבודה שהדגישו עבודת צוות, מתודולוגיה זריזה ותקשורת - מיומנויות שיישמו מיד כמנהיג של...מרוצים אוטונומיים בקארדיף (CAR)"אלה היו מיומנויות הניתנות להעברה שהיו בעלות ערך רב לחיזוק והרחבה בעת הקמת קבוצת המרוצים", מציין מורגן. קורס על IBM Granite לימד אותו כיצד לתקשר עם בינה מלאכותית בצורה יעילה. "זה היה די מעמיק ולימד אותך כיצד להשתמש ב-Granite כראוי ולהפיק ממנו את המרב", הוא אומר.

הצוות של מורגן משתמש ב-IBM Granite בכל היבט של הפרויקט. "אנחנו משתמשים ב-Granite בכמה דרכים. אנחנו משתמשים בו מבחינה טכנית, לפיתוח במחזור חיי פיתוח התוכנה שלנו, אנחנו משתמשים בו לדברים ארגוניים כמו הלוגיסטיקה של הגעה לתחרויות, והוא יכול לתת לנו סיכום מהיר של הערכות הוצאות", הוא מסביר. "לבסוף, אנחנו משתמשים בו עבור צוות העסקים שלנו בתחרויות, ונותנים רעיונות למימון מצגות ומצגות". הוא מתאר את השימוש שלהם ב-Granite כ"כמעט כמו תפקיד ייעוץ. זה לא מחליף אותנו כמהנדסים, אבל זה מצביע על משהו שעשינו לא נכון או נותן לנו הצעה, שהיא באמת בעלת ערך".

להקים את CAR מאפס היה אתגר גדול. "בתחילה התעניינתי בצוות בניית המכוניות הפיזיות של האוניברסיטה, אבל הכישורים שלי לא היו באמת ניתנים להעברה... אני לא יודע איך לבנות מנוע", הוא אומר. אז הוא הציג את הרעיון של קבוצת מרוצי בינה מלאכותית של סטודנטים. "הלכתי לבית הספר למדעי המחשב לבד ובעצם אמרתי, 'יכול להיות כאן משהו ממש מגניב. אנחנו צריכים לעשות את זה'. הם ממש נהנו מזה, נתנו לנו מימון ואישרו את הפרויקט". מורגן גייס כ-30 חברים, כאשר כ-20 מהם הפכו למשתתפי צוות מסורים.

האתגרים ש-CAR התמודדה איתם בסילברסטון - תפיסה, תכנון מסלולים, מערכות בקרה, הערכת סיכונים - משקפים את המורכבות של תעשיות בעולם האמיתי. "האתגרים שאנו פותרים משקפים ישירות את הדרישות המורכבות של תעשיות מודרניות, החל מלוגיסטיקה ועד ערים חכמות", הוא אומר. מעבר למיומנויות טכניות, הצוות אף הציג הצעת השקעה מדומה, שהדגימה "לא רק את המיומנות הטכנית שלנו, אלא גם הבנה חזקה של דינמיקת השוק והיתכנות המסחרית". עבור מורגן, זו הייתה גולת הכותרת של השנה הראשונה שלהם. "הבאנו בערך אחד עשר או שנים עשר אנשים למסלול המרוצים של סילברסטון בבריטניה כדי שיתמודדו בפועל במשך ארבעה או חמישה ימים. זה היה מדהים. יצרנו קשרים נהדרים עם סטודנטים אחרים שהשתתפו באותה תחרות. יצרנו קשרים נהדרים עם חברות שהיו להן דוכנים שם וחיפשו כישרונות, וגם נפגשנו עם ג'ון מקנמרה מ-IBM. שוחחנו איתו, הוא הסתכל מסביב, והפגישה פנים אל פנים עם נותן חסות הייתה די מרשימה. נהניתי מאוד ליצור את הקשרים ולהיות שם, מוקף בסביבה הזו".

במבט קדימה, מורגן רוצה להצמיח את CAR ולהגיע לגבהים חדשים. "בשנה הבאה, אנחנו רוצים להרחיב את מספר החברים בעוד אולי 10 אנשים, להביא 20 עד 25 סטודנטים לסילברסטון, והמטרה הגדולה שלנו היא לסיים בין עשרת הראשונים בתחרות", הוא אומר. בטווח הארוך יותר, הוא מקווה ללמוד לתואר שני במנהל עסקים ולהתקדם לתפקיד מנהיגותי לאחר שצבר ניסיון בתעשייה כמהנדס תוכנה. הוא רואה ב-CAR תרומה לדור הבא של מהנדסי רכב אוטונומיים, ומאמין שהטמעת כלי רכב אוטונומיים "יכולה להציל אלפי חיים ולמנוע אלפי תאונות שנגרמו על ידי נהגים אנושיים". הוא גם מאמין ש-CAR יכולה לסייע בפענוח התפיסה הציבורית לגבי כלי רכב אוטונומיים - שיקול חשוב שהצוות מחויב לחקור ולעבוד לקראתו.

עבור סטודנטים המעוניינים להתחיל בבינה מלאכותית, עצתו של מורגן ברורה: "אני חושב שבנוגע לרכישת היסודות, הייתי צריך להצביע על IBM SkillsBuild... זוהי פשוט דרך טובה להתחיל ולהכניס אתכם למצב של למידה על בינה מלאכותית. מעבר לכך, פשוט התחילו: צפו בסרטונים, קראו מאמרים, נסו משהו בסביבת פיתוח." הוא מוסיף, "בינה מלאכותית צריכה לשמש כיועץ, לא כתחליף. היא עוזרת לנו לעבוד בצורה חכמה יותר אך עדיין מסתמכת על יצירתיות וקבלת החלטות אנושיות." המסע של מורגן מראה שעם החונכות, הכלים וההתמדה הנכונים, סטודנטים יכולים לא רק ללמוד בינה מלאכותית אלא גם ליישם אותה בפרויקטים כמומרוצים אוטונומיים בקארדיף (CAR)שמעוררים השראה באחרים ויוצרים השפעה מוחשית.