ריגול בעידן הדיגיטלי

באוגוסט 1960, תחת מעטה סודיות, הצליחה לראשונה סוכנות הביון האמריקאית לאסוף דימויים שצולמו על ידי לוויין ריגול. בימים שבטרם המצאת הצילום הדיגיטלי פעלו לווייני ריגול כמעין מצלמות חד פעמיות אדירות ממדים: הלוויינים הראשונים שוגרו לחלל כשבאמתחתם כמה אלפי מטרים בודדים של סרט צילומי, וברגע שהסרט נגמר, הוא נפלט באופן אוטומטי מהלוויין וצנח אל הארץ. צוות מחיל האוויר האמריקאי, רכוב על מטוס הרקולס, היה אמור "לתפוס״ את קפסולת הסרט בעודה צונחת. המבצע השאפתני הזה הסתיים לרוב בכישלון. במהלך 1959 כשלו זה אחר זה 13 משימות ושיגורי ניסיון.

לאחר אימון ממושך, חישובים משופרים ומיליונים רבים של דולרים, הושקה לבסוף בהצלחה תכנית המודיעין הלוויינית הראשונה ושמה CORONA. אך לתוכנית הלוויינים בימיה הראשונים היו חולשות רבות. לכידתן של קפסולות הסרט המשיכה להיות משימה לא פשוטה, והממסד האמריקאי חשש שמא המידע המודיעיני ינחת, פשוטו כמשמעו, בידיים הלא נכונות. בנוסף, תהליך הפיתוח והניתוח של התמונות על ידי מומחי ביון לקח זמן ממושך, ובמקרים רבים, דוגמת מלחמת ששת הימים, המודיעין שהתקבל בסופו של דבר כבר לא היה מעודכן. תכנית קורונה היתה להמצאה יוצאת דופן, אך במובנים רבים היא היתה גם פרויקט לא גמור, עבודה בתהליך.

דימוי של האמן אוון מונד, שמשתמש בצילומי לוויין ארכיוניים.

בדיעבד, חשיבותה העיקרית של התכנית נבעה מכך שהכינה את הקרקע עבור פריצת דרך טכנולוגית חשובה אף יותר: במהלך שנות השבעים הוחלפה תכנית קורונה בסדרת לוויינים חדישים, וכבר ב-1976 שודרו ארצה לראשונה דימויים דיגיטליים, דקות ספורות לאחר שנסרקו על ידי חיישן אלקטרואופטי בחלל החיצון. הדימויים הדיגיטליים שהתקבלו בבסיס עובדו ונותחו על ידי מחשבי על, והשאר, כמו שאומרים, היסטוריה.

בשנות ה-80 המוקדמות תבע מבקר הקולנוע כריסטיאן מץ את המונח ״משטר ראייה״ (scopic regime). מץ ביקש לערער על קיומו של אופן ראייה יחיד ואוניברסלי. לשיטתו, האופן שבו אנו רואים משתנה מרגע היסטורי אחד לאחר ומושפע מהתנאים הטכנולוגיים והפוליטיים של כל תקופה. ההיסטוריון מרטין ג׳יי (Martin Jay) הרחיב את השימוש במונח אף יותר וטען שלא רק שהאופן שבו אנו רואים משתנה מעת לעת, אלא שברגע נתון יכולים להתקיים מספר ״משטרי ראייה״ מתחרים במקביל. לדוגמה, במקביל למשטר הראייה של ״הפרספקטיבה הקרטזיאנית״ – שמקורו ברנסאנס הדרומי ושג׳יי, בעקבות רבים אחרים, מזהה עם העת המודרנית ¹ – התקיימו משטרים אחרים. תפישה זו ייחודית בכך שהיא מגדירה את הראייה שלנו לא כדבר מולד או נתון, אלא כזירה דינמית שמושפעת ממגוון גורמים ונתונה למגוון לחצים, בהם התפתחויות טכנולוגיות, פילוסופיות ופוליטיות.

יכולתם הטכנית של הלוויינים הראשונים לא תאמה את המשימה שלה יועדו. הדימויים שצילמו הלוויינים אמנם סיפקו גישה חסרת תקדים לברית המועצות ולשותפותיה, אך הישגים אלו הועמדו בשאלה על ידי משך הזמן שנדרש להפיקם ולנתחם

תכנית המודיעין הלווייני הראשונה מספקת דוגמה מוצלחת לשינויים שחלו במעבר מאופן ראייה אחד לאחר. בעת שתכנית קורונה הושקה, ראשוני המחשבים כבר היו קיימים, אך החיישן האלקטרואופטי (ccd) טרם הומצא. יכולתם הטכנית של הלוויינים הראשונים, מרשימה ככל שהייתה, לא תאמה את המשימה שלה יועדו. הדימויים שצילמו הלוויינים אמנם סיפקו גישה חסרת תקדים, שוברת שוויון, לברית המועצות ולשותפותיה, אך הישגים אלו הועמדו בשאלה על ידי משך הזמן שנדרש להפיקם ולנתחם. רגע זה היה לתפר שבין עידן אחד לאחר. היה זה שעטנז מוזר – מצלמות פילם חד פעמיות שעקבו אחרי הוראות ממוחשבות שתוכנתו מראש. בסופו של דבר הבינו קברניטי צבא ארה״ב שעליהם להיפרד מהצילום האנלוגי לטובת פרדיגמה חדשה – דימוי דיגיטלי. זו לא היתה בחירה של מה בכך.

באותה העת איכותו של הדימוי הדיגיטלי כלל לא התקרבה לזו של הדימוי האנלוגי. הרזולוציה של החיישן האלקטרואופטי היתה עדיין נמוכה להחריד – חִשבוּ על מצלמת אינטנרט מהניינטיז מנסה לצלם מהחלל החיצון עם יומרה מודיעינית – ובכל זאת, הבחירה הייתה ברורה: דימוי ירוד אך מתמשך ומיידי, במקום דימוי איכותי אך סלקטיבי ומאחר. הראייה הממוכנת נולדה, ועמה נטייתה לבחור בכמות במקום באיכות, בהמשכיות אוטומטית במקום בבחירה סובייקטיבית, במיידיות במקום בשהות.

במהלך חצי המאה האחרונה אנו עדים לעלייתו של ״משטר ראייה״ חדש. היגיון זה מלווה אותנו השכם והערב: הוא מנחה איך יראו עמודי האינטרנט שבהם אנו מבקרים, כיצד ייבנו המבנים שבהם אנו חיים, ולאיזה ביטוח רפואי אנו זכאים. במקרים מסוימים, בפרט בשימוש צבאי ושלטוני, להיגיון זה אף תפקיד מכריע בשאלות אתיות ופוליטיות והשלכות ישירות על חיי אדם. כפי שבמהלך הרנסאנס אמצעי טכנולוגי מסוים – הפרספקטיבה הלינארית – הגדיר מחדש את האופן שבו בני אדם ראו את העולם, כך כיום טכנולוגיות שונות מכוננות ״ראייה״ חדשה. אך בטרם אנו צוללים אל עבר ״משטר הראייה״ הנוכחי ונותנים לו צורה ומובן, כדאי להתעכב ולשרטט את קווי המתאר של הטכנולוגיות והמשטרים שקדמו לו.

צילום של הפנטגון מבעד לעדשת לווין של תוכנית קורונה. באדיבות: National Reconnaissance Office (NRO

כפי שסוּפר אינספור פעמים, לצילום היה תפקיד מרכזי בשינוי שחל באופן שבו אנו רואים את העולם. הצילום האנלוגי ערער בזמנו על רבות מהנחות היסוד של הפרספקטיבה הקרטזיאנית. בשונה מפרספקטיבה זו – שכוננה סוביקט אל-זמני, כמו-אלוהי ומתבונן (gazing) – נוטה הצילום האנלוגי, ככלל, אל מבט החטף (glance). בנוסף, העובדה שהצילום הינו ממוכן השוותה לו אופי קונקרטי ומקורקע, לעומת הפרספקטיבה הקרטזיאנית שמייצרת דימוי מנותק ואידיאלי. לבסוף, הצילום משלב באופן ייחודי בין מאפיינים סובייקטיביים – יד אמן, תהליך בחירה וכיוונון, לבין מאפיינים אובייקטיביים – תהליך מכאני וריאקציה כימית. כך הצליח הצילום לרכוש מעמד ייחודי ולשמש מחד כאמצעי מבע אמנותי, ומאידך כעדות מדעית ומשפטית.

עם זאת, על אף ייחודו, שימר הצילום מספר מאפייני מפתח של ״משטר הראייה״ הקרטזיאני. עקרונות הפרספקטיבה הקרטזיאנית הבסיסיים – דוגמת הוויתור על הראייה האנושית הבינוקולרית, לטובת הבחירה בעדשה יחידה – נותרו כשהיו. אך יותר מכך, לא רק שהאמונה הבסיסית במובנותו של הדימוי כייצוג, במהימנותו ובאמינותו המימטית, נותרה על כנה, היא רק התחזקה עם המצאתו של מנגנון אוטומטי, כמו-אובייקטיבי. במובן זה מימש הצילום את יומרת הפרספקטיבה הלינארית לספק עבור הראייה האנושית דימוי ״אמיתי״ או ״עובדתי״.

רולאנד בארת׳, שכתביו היו ונותרו מרכזיים לתיאוריית הצילום, כתב רבות על האיכות הייחודית של הצילום כעדות. לדבריו, הצילום נבדל מאמצעי ייצוג אחרים כיוון שמושא ייצוגו בהכרח התקיים, מושאו חייב היה לעמוד אל מול העדשה. הצילום, לשיטתו, לעולם יהיה כבול אל ״מה שהיה שם״, הצילום ״אמיתי״ מהסיבה הפשוטה שבשונה מהציור, שמסוגל לברוא עולמות מהדמיון, הוא זקוק למושא מוחשי בכדי לייצג. בארת׳ אף הרחיק וטען שהצילום האנלוגי, מפאת היותו ״העתק מושלם״ של המציאות, מתפקד כ״מסר נטול קוד״, כלומר, כאינפורציה גלויה ובלתי מקודדת. ²

כיום רוב הדימויים בעולם נוצרים ונצפים על ידי מכונות: מצלמות אבטחה פועלות ללא הפסקה, והחומרים שהן מצלמות מעובדים על ידי אלגוריתמים מורכבים; ארכיונים מקוטלגים מבלי שאיש מתבונן בהם; ולוויינים אוספים נתונים ומשגרים אותם למערכות מחשוב 

צילום דיגיטלי, לעומת זאת, הוא כולו קוד. הדימוי הדיגיטלי מתואר כ״ייצוג מספרי (בינארי) של דימוי דו ממדי״. אך מאחורי הגדרה תמימה זו מסתתרת מציאות סבוכה הרבה יותר. למעשה, הנתונים הבלתי מעובדים (raw data) שאוסף החיישן האלקטרואופטי אינם בגדר ״ייצוג״ של דימוי. נהפוך הוא, הדימוי שנוצר כתוצאה מנתונים אלו הוא בגדר ״פלט״ אחד מני רבים. ניתן היה, באותה המידה, לתכנת מנגנון שיקלוט נתונים ויזואליים (אור) ויפלוט צליל או טקסט. באופן תיאורטי, ניתן היה לתרגם כל דימוי משפחתי לכדי שיר פופ, או לתעד את ״החייל הנופל״ שצילם רוברט קאפה באמצעות גרף סטטיסטי. במלים אחרות, אם עלינו לבחור בקדימותו של מדיום כלשהו, ב״מקור״ כלשהו, יהיה זה הקוד שיזכה בבכורה. הדימוי הדיגיטלי הוא ייצוג דו ממדי של נתונים מספריים, ולא להיפך. בכך, ניתן להוסיף, הוא סימפטומטי ל״משטר הראייה״ הנוכחי.

״החייל הנופל״ שצילם רוברט קאפה באמצעות גרף סטטיסטי

סביר מאוד להניח שכיום רוב הדימויים בעולם נוצרים ונצפים על ידי מכונות: מצלמות אבטחה פועלות ללא הפסקה, והחומרים שהן מצלמות נסרקים ומעובדים על ידי אלגוריתמים מורכבים; דימויים מופצים ברשת, נכרים או נאגרים על ידי בוטים שונים; ארכיונים מקוטלגים ונסרקים מבלי שאיש מתבונן בהם; ולבסוף, לוויינים אוספים נתונים באופן מתמיד ומשגרים אותם למערכות מחשוב רבות עוצמה. כמובן שבני אדם אינם מודרים לחלוטין, הם דרושים מעת לעת – כשמזוהה התנהגות חריגה, במקרה של כשל מערכתי, או לצורכי אימות. אך זהו היוצא מן הכלל שמעיד על הכלל. במובן זה הדימוי הדיגיטלי כלל לא נוצר עבורנו, קהל היעד העיקרי שלו הם יצורים מוגבלים הרבה יותר וויזואליים הרבה פחות – מחשבים. אך כיצד רואה מחשב?

פרויקט 5980

בכדי להבין כיצד רואים מחשבים עלינו להרחיק לכת תחילה אל המחצית הראשונה של המאה העשרים, הרבה לפני המצאתו של הדימוי הדיגיטלי ובראשית דרכו של המחשב. בדצמבר 1940 העניקה קרן רוקפלר לנורברט וינר 2,325 דולרים בעבור מימושו של פרויקט מחקר שעליו שקד. פרויקט 5980, שכונה The Debomber, שאף לשפר ולייעל את מערכת ההגנה האווירית האמריקאית. הצורך בשיפור יכולות ההגנה האווירית של בעלות הברית הפך קריטי בעקבות הבליץ הגרמני על אנגליה. וינר, יחד עם ג׳וליאן ביגלו (Bigelow), קיווה ״לגשת אל בעיית החיזוי (prediction) מזווית סטטיסטית לחלוטין, לדמות את התנהגות המטוס על בסיס מסד נתונים ששייך למטוס, במקום לצופה המתבונן מהקרקע״ ³. זה היה אתגר לא פשוט, משום שהמנגון היה צריך לאפיין את נתיב הטיסה המפותל והחמקמק של הטייס האויב, לנבא את מיקומו העתידי בהפרש של רגעים ספורים ולבסוף גם ליירט אותו. משימת הזיהוי והמעקב אחר הטייס הוטלה על תהליך אלגוריתמי ממוכן, אשר ניזון מדפוסים סטטיסטיים שנכרו מבסיס נתונים – מזיכרון דיגיטלי. הפרויקט לא הושלם בזמן, הוא הקדים את זמנו במובנים רבים: טרם הומצא ״זיכרון״ דיגיטלי מתאים, וגם מחשבים לא היו בנמצא. אך השלכותיו ההיסטוריות של מודל זה ניכרות עד היום – הן בתחום מדעי הקיברנטיקה, שאותו ייסד וינר בשנים שלאחר מכן, והן בפיתוחם של המחשבים הראשונים בפרינסטון, שם היה לביגלו תפקיד מפתח.

מספר מאפיינים שפותחו על ידי ביגלו ווינר בדגם הזה הפכו ליסודות ״ראיית המחשבים״ והבינה המלאכותית – העיקרי מביניהם הוא הרעיון שניתן לברור בין אות (signal) לרעש באמצעות פילטר שמבוסס על ניתוח סטטיסטי של מאגר נתונים. במקרה זה, את האות גילם מסלול הטיסה של המטוס, הרעש היה ניסיונותיו של הטייס להתנהג באופן בלתי צפוי ולחמוק מממערך ההגנה האווירי, ואילו מאגר הנתונים הורכב מ״היסטוריה״ של מסלולי טיסה קודמים.

כל זה אולי נשמע מופשט ובעיקר רחוק מאוד מראייה, מפרספקטיבה ומהדימוי הדיגיטלי, אך ליכולת להבחין ולברור בין אות לרעש, לטכנולוגיות ״עיבוד אותות דיגיטלי״, השפעה מכרעת על האופן שבו אנו רואים כיום. במקביל לניסונותיו הכושלים לייעול מערך ההגנה האווירי הצליח וינר לפתח פילטר ש״מנקה״ רעש. פילטר זה, שקרוי על שמו עד היום, משמש בין היתר לניקוי אמצעי מבע כסאונד או דימוי. מאז הומצאו פילטרים ופורמטים שונים, אמצעי כיווץ וקידוד דוגמת mp3 או jpeg שמקפידים גם הם על אותו עיקרון בסיסי, הפרדה בין האות לרעש. שוב אנו נתקלים באותו מאפיין, שהוא כה מהותי למשטר הראייה הנוכחי: משטר זה חורג מהוויזואלי – בטרם הדימוי, היה הקוד. במלים אחרות, מה שמייחד את משטר הראייה הנוכחי הוא האופן שבו הדימוי מוכפף להיגיון אחר, היגיון חיצוני לו.

צילום ״לא-רועש״ של אסטרונאוט, לאחר שהופעל הפילטר של ווינר

צילום ״רועש״ של אסטרונאוט.

דוגמה נוספת לכוחו האדיר של ניתוח סטטיסטי של מאגרי נתונים גדולי ממדים ניתן למצוא בפיתוח שחל בשנות התשעים בתחום התרגום הממוחשב. השאיפה לגרום למחשב ״להבין״ טקסט היתה ונותרה אחד האתגרים המשמעותיים ביותר בעולם הבינה המלאכותית. תחילה שאפו מדענים רבים להעניק למחשב יכולת ״הבנה סמנטית״: אם רק יזינו למחשב סדרה של כללים תחביריים ומילון דו-לשוני, חשבו רבים, הוא יוכל לתרגם משפה לשפה. ואכן, ב-1954, באמצעות 250 זוגות מילים ברוסית ובאנגלית ושישה חוקים תחביריים בלבד, הצליח מחשב העל של IBM לתרגם בהצלחה 60 משפטים. החוקרים צפו שתוך שלוש עד שש שנים יוכלו לפתח מכונת תרגום ממוחשבת. אך עשור מאוחר יותר ולאחר השקעה אדירה של משאבים אנושיים וכספיים, היה ברור שבכדי שמחשב ״יבין״ טקסט דרוש מעט יותר ממילון ומבגרות בלשון. תרגום והבנה סמנטית אינם מבוססים על כללים, אלא על הכלה של היוצא מן הכלל, העמום, הפואטי והדו משמעי – במלים אחרת כל מה שחורג מההיגיון הבינארי. עשרים שנה מאוחר יותר, בשנות השמונים, עלה במוחם של קבוצת חוקרים ב-IBM רעיון חדש-ישן: במקום להזין למחשב אוסף של כללים ומספר מילונים, מדוע שלא ינסו לבצע ניתוח הסתברותי של מאגר טקסטים דו-לשוני.

המעבר מתכנית הלוויין האנלוגית לזו הדיגיטלית שיקפה גם היא העדפה של כמות על פני איכות, דימוי מתמיד ברזולוציה נמוכה על פני דימוי חטף ברזולוציה גבוהה

בשנות התשעים בוצע ניסוי שבמהלכו השתמשו בשלושה מיליון זוגות משפטים בצרפתית ואנגלית, אשר נלקחו מתוך מאגר מסמכים רשמיים. ב-2006 הוחלט בגוגל להצטרף למירוץ אחר התרגום, אלא שבמקום מאגר מוגבל של כמה מיליוני מסמכים מתורגמים היטב בלבד, החליטו בגוגל ללכת על כל הקופה: הרשת כולה הפכה למאגר נתונים עצום, כל בדיד אינפורמציה דו-לשונית שניתן היה למצוא ברשת נכלל בסקירה הסטטיסטית. איכות התרגום הבודד הפכה חשובה הרבה פחות לאור גודלו של מאגר הנתונים. לטענת מי שהוביל את תכנית התרגום, פרנץ יוסף אוך, מדובר בסביבות ה-96 מיליארד משפטים באנגלית. שירות התרגום של גוגל אמנם אינו מושלם, אך באמצעות שילוב בין ניתוח הסתברותי למאגר נתונים עצום הם הצליחו ליצור את השירות המדויק ביותר, וכל זאת מבלי להידרש למחסום הסמנטי.

על פניו, הקשר בין ראייה לתרגום נראה קלוש, אלא שהיגיון שעומד מאחורי תכנות התרגום, שלפיו איכות הנתונים חשובה פחות מגודל המאגר, מרכזי למשטר הראייה הנוכחי. כפי שראינו, המעבר מתכנית הלוויין האנלוגית לזו הדיגיטלית שיקפה גם היא העדפה של כמות על פני איכות, דימוי מתמיד ברזולוציה נמוכה על פני דימוי חטף ברזולוציה גבוהה. את ההיגיון המנחה מאחורי העדפה זו ניתן למצוא ב״חוק המספרים הגדולים״ בתורת ההסתברות. על פי החוק, ממוצע התוצאות של סדרת ניסויים נוטה להתקרב לתוחלת (expected value) ככל שמספר הניסויים רב יותר. במלים אחרות, ככל שתטילו זוג קוביות יותר פעמים, כך גדל הסיכוי שהתוצאות יתאימו לצפי: הסטטיסטיקה, כפי שפיני גרשון תמיד אהב לומר, מתיישרת.

״הטלת הקובייה לעולם לא תחסל את המקריות״

יצירת פרקטל בשיטת מכונת הצילום.

במהלך ראיונות שערכתי, יחד עם הבמאי ריאן ג׳פרי, עם שורה של יזמים, אנליסטים, מהנדסים ואנשי שיווק, שעבודתם עושה שימוש ב-big data במגוון תחומים, חזר ועלה השימוש במתודת ״מונטה קרלו״. ״מונטה קרלו״ הוא הכינוי שניתן לזן רחב של אלגוריתמים שפותרים בעיות חישוביות באמצעות הגרלה של מספריים אקראיים, שעליהם מבוצעים סדרות של חישובים. סטניסלב אוּלַם חשב לראשונה על השיטה במהלך מחלה ממושכת, בעת שקיווה לחשב את ההסתברות שינצח במשחק סוליטר. אוּלַם, מתמטיקאי פולני-יהודי שהיגר לארה״ב כפליט במהלך מלחמת העולם השנייה ולקח חלק בפיתוח ״פרויקט מנהטן״ לייצור פצצת אטום, הבין שבמקום חישובים קומבינטוריים תיאורטיים ניתן, בעידן המחשב, ״להריץ״ מספר רב של מודלים אקראיים ולהתבונן בתוצאות, במקרה של סוליטר במספר ה״ניצחונות״.

תמונה של נוף פרקטלי שנוצרה על ידי התוכנה ברייס.. כיום ״נופים פרקטליים״ -- משטחים ווירטואלים שמכוננים באמצעות אלגוריתמים הסתברותיים שרירותיים בכדי לייצר התנהגות שמדמה מראהו של נוף ״טבעי״ - מאכלסים חלק גדל והולך והיום יום החזותי שלנו. נופים פרקטלים נפוצים בתעשיית הקולנוע והפרסום, אך גם בהדמיות צבאיות ובשימוש משפטי פורנזי(forensic).

מונטה קרלו, כפי שהעיד יזם אחר, היא שיטה זולה מאוד ולעתים קרובות אפקטיבית למדי – כל שצריך לעשות זה לתת למחשב להריץ מודלים אקראיים בזה אחר זה. אלא שמתודת ״מונטה קרלו״ מבליטה פן נוסף ב״ראיית המחשבים״: אדישותה כלפי ההבחנה בין מודל למציאות, בין נתונים מדומים לנתונים אמפיריים. CGI, הדמיות מחשבים, הינן במקרים רבים המקבילות החזותיות של מודלים מתמטיים וסטטיסטיים. ב-1975, בנואה מנדלברות (Benoit Mandelbrot), שכמו אוּלם היגר לארה״ב במהלך המלחמה, טבע את המושג פְרַקטָל בכדי לתאר קבוצות של מספרים מורכבים המאופיינים בדמיון עצמי בכל קנה מידה. שימושו של מנדלברוט בהדמיות מחשבים מתמטיות וחזותיות היה פורץ דרך. כפי שהסביר, במהלך שנות השמונים מתמטיקאים שעסקו במתמטיקה טהורה עשו שימוש מוגבל בדימויים. עבודת המחקר שלו, שעשתה שימוש רב בדימויים עשירים במקום בדיאגרמות מופשטות, שינתה זאת לעד. הדימוי שימש עבורו אמצעי מחקר מדעי לכל דבר, ומסקנותיו המתמטיות התבססו על ניתוח ויזואלי.

דברים שעושים עם מידע על מידע

בימים שלאחר פרסומן של הדלפותיו של אדוארד סנודן, רבים בשלטון, כולל הנשיא אובמה, טענו בנחישות להגנתם שאמנם ארגון הביון האמריקאי שמר נתונים על אזרחי ארה״ב, אך הוא מעולם לא צותת לשיחות טלפוניות. ה-NSA אסף מֵטָ‏ה-דָ‏טָ‏ה (מידע על מידע, כפי שהוא מכונה בעברית) בלבד, טענו, ובכך הוא כלל לא הפר את פרטיותם של אזרחי ארה״ב. אך כפי שהדוגמאות הקודמות מראות היטב, אין כל צורך להתעסק בתוכן, נתוני המטה מספיקים בהחלט. במקרה של שיחות טלפון, נתוני המטה יכולים לכלול את האנשים שאליהם התקשרתם, הזמן שבו התקשרתם, אורך השיחה, מיקומה, ורמת הדציבלים. ככל שהמכשיר ״חכם״ יותר, כך ביכולתו לאסוף מגוון רחב יותר של נתוני מטה. לאוסף משתנים זה יש פוטנציאל מפליל דיו.

שבועות ספורים לאחר פיגועי ה11 בספטמבר התקשרו סוכני FBI אל מוזיאון הוויטני ובקשו לראות את עבודותיו של מארק לומברדי (Lombardi). האמן, שהתאבד כשנה לפני כן, יצר במשך שנים דיאגרמות מפורטט שמפו יחסי כוח וקשרי הון ושלטון.

על ידי ניתוח של מידע על מידע ניתן למפות קהילות וארגונים שלמים, בין אם בכדי לקבוע מהי שרשרת הפיקוד בארגון טרור, או בכדי להבין לאיזה משתמש (או צרכן) השפעה רבה על סביבתו, וכך למקד מאמצי שיווק. הן גופי מודיעין צבאיים והן חברות פרטיות עושות בשנים האחרונות שימוש הולך וגובר ב-Activity Based Intelligence, או ABI, מודיעין שמתבסס על אינטראקציות, רשתות, מעשים ואירועים על ידי הצלבה של מאגרי נתונים ממקורות שונים. מודיעין מבוסס פעולות מתמקד בזיהוי דפוסים חריגים אשר מובילים לגילויים של חשודים או של מטרות מודיעיניות, במקום לעקוב אחר מטרה מודיעינית מוגדרת מראש. נתוני מטה על פעולות או על אינטראקציות הופכות משמעותיות יותר מאשר תוכן – כך גופי מודיעין מסוגלים להסיק מסקנות מרחיקות לכת לגבי המבנה והכוונות של ארגון טרור גם ללא גישה לתוכן מקודד. המקום המרכזי שמידע על מידע תופס באונטולוגיה של העידן הנוכחי הוא מאפיין נוסף של ״משטר הראייה״ הדומיננטי. ראיית המחשבים עיוורת לדימוי וקשובה למידע שמוצמד אליו, בין אם מידע זה מדויק ובין אם הוא שגוי.

אֱמָר-נָא שִׁבֹּלֶת ויאמר קפצ׳ה

המבחן הנפוץ ביותר כיום להבחנה בין בוט, מחשב המתחזה למשתמש, לבין משתמש אנושי הוא הקפצ׳ה (CAPTCHA). שמו של המבחן הוא אקרונים של "Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans״. להבדיל ממבחן טיורינג המקורי – שהומצא על ידי אלן טיורינג במטרה לבחון האם למכונה יש בינה מלאכותית, ושבמהלכו אדם מראיין מכונה ומנסה להבחין האם מכונה היא או שמא אדם – במהלך מבחן הקפצ׳ה, באופן אירוני, דווקא מכונה היא זו שמנסה לברר את מינו של המשתמש שמולה. הדרך לעשות זאת פשוטה למדי, וכולנו נתקלים בה באופן יומיומי: המחשב מפיק דימוי שמכיל סדרת אותיות או ספרות מרוּחות ומטושטשות, ועלינו, המשתמשים האנוניימים, מוטלת משימת הזיהוי. עבור בני האדם מדובר בדרך כלל במטלה מעיקה אמנם, אך גם פשוטה למדי; עבור הבוט המצוי, לעומת זאת, מדובר באתגר אינטלקטואלי של ממש. כושר הראייה והזיהוי האנושי משמש כאן כמעין שיבולת, אמצעי זיהוי המאפשר להבחין בין קבוצה אחת לאחרת, בין משתמש אחד למשתמש אחר, בין אדם למכונה. הדימויים במבחני קפצ׳ה מעוצבים במטרה לחבל בניסיונות פענוח ממוחשב, או ״זיהוי תווים אופטי״ (OCR). כדי לשטות במחשב די לטשטש את הרקע או לצבוע אותו, למרוח את הטקסט בכדי שלא יהיה אופקי, ולעוות את התווים ולרווח ביניהם באופן שרירותי. מסתבר שאף על פי שמחשבים מסוגלים לבצע מיליוני חישובים בשנייה ולהביס אלופי שחמט, הם די מתקשים בכל הנוגע לראייה.

בשנים הקרובות אנו צפויים לראות יותר ויותר חיישנים שאוספים כמויות הולכות וגדלות של נתונים. זהו ההיגיון מאחורי חזון ״האינטרנט של הדברים״ (an internet of things) שחברות השיווק מקדמות

אלא שפער זה נסגר אט אט, לא מפני שמחשבים ניחנים לפתע בבינה אנושית ומסוגלים לזהות דימויים ולקטלגם באופן סמנטי, אלא מפני שבמחצית המאה האחרונה הקפדנו לקרב את עצמנו למחשבים, להפוך את חיינו לנהירים יותר עבורם. המחשב, עיוור לדימוי באופן יסודי, רואה רק בזכות עזרים חיצונים, מידע על מידע. אך זוהי ראייה עיוורת. רשתות חברתיות מאפשרות למחשבים לתרגם יחסים בין אנושיים ולמפות אותם, לקטלג ולזהות תווי פנים ולכמת את חשקינו ואת דעותינו. מכשירים חכמים הופכים את שגרת חיינו לאוסף נתונים רפואיים, חברתיים וגיאוגרפיים. בשנים הקרובות אנו צפויים לראות יותר ויותר חיישנים שאוספים כמויות הולכות וגדלות של נתונים. זהו ההיגיון מאחורי חזון ״האינטרנט של הדברים״ (an internet of things) שחברות השיווק מקדמות. ככל שנדאג שתחומים רבים יותר בחיינו יהפכו למובנים עבור מחשבים, לניתנים לכימות, כך נכפיף את עצמנו להיגיון ולתפיסה שלהם.

במהלך הטקסט זוהו מספר מאפיינים של משטר הראייה הנוכחי: תחילה הבחנו בהעדפת הכמות על פני האיכות, העדפה שמקורה בטיבו ההסתברותי של עיבוד הנתונים. העדפה זו, כפי שראינו, באה לידי ביטוי במגוון תחומים, החל בהיגיון שבבסיסם של אלגוריתמים לניקוי ״רעש״, וכלה בדפוסי הפעולה של גופי מודיעין. קדימותו של הקוד על פני אמצעי מבע אחרים, וכפועל יוצא, שלילת האינדקסיקליות, הוא מאפיין דומיננטי נוסף של הראייה הממוכנת. לבסוף, חשיבותם הגוברת של נתוני המטה והחלפתו של ארגון המידע הנרטיבי  בטקסונומיה של מסד הנתונים (database) הם שני מאפיינים פורמליים נוספים המייחדים את משטר הראייה הנוכחי. חשוב שנזכור שהראייה הממוכנת היא בסופו של דבר רק פרספקטיבה, נקודת ראות, וככזו גם היא נטועה בהקשר היסטורי מסוים, ונושאת בחובה העדפות, דעות קדומות ונקודות עיוורון. אלא שהאופן שבו אנו רואים הוא רכיב מהותי בחיינו. זו אינה רק שאלה אסתטית – היגיון חזותי זה זולג ומזין את שיטות השלטון והפיקוח, את המרחב הפוליטי ואת המארג החברתי שסביבנו.

בועז לוין (יליד ירושלים, לוקאל פטריוט) הוא אמן ומסאי המתגורר בברלין. הוא למד במחלקה לאמנות בצלאל ובUDK, ברלין, שם הוא עובד כיום כעמית מחקר. עבודותיו עוסקות ביחסים בין טכנולוגיה, פוליטיקה ואסתטיקה. בשנים האחרונות השתתף במגוון תערוכות וכנסים ברחבי העולם, ביניהם Former West (ברלין), Recontres Internationale (פריז) וVideoVortex (איסטנבול).