Haai Habr!
Ons wil graag praat oor so 'n ongewone manier om geld vir tieners te verdien soos om aan hackathons deel te neem. Dit is beide finansieel voordelig en stel jou in staat om die kennis wat jy by die skool opgedoen het en deur slim boeke te lees, in die praktyk toe te pas.
’n Eenvoudige voorbeeld is verlede jaar se Artificial Intelligence Academy hackathon vir skoolkinders. Sy deelnemers moes die uitslag van die Dota 2-wedstryd voorspel. Die wenner van die kompetisie was Alexander Mamaev, 'n graad tiende van Chelyabinsk. Sy algoritme het die wenspan van die stryd die akkuraatste bepaal. Danksy dit het Alexander 'n aansienlike prysgeld ontvang - 100 duisend roebels.
Hoe Alexander Mamaev die prysgeld gebruik het, watter kennis die student kort om met ML te werk, en watter rigting op die gebied van KI hy as die interessantste beskou - het die student in 'n onderhoud vertel.
— Vertel ons van jouself, hoe het jy in KI begin belangstel? Was dit moeilik om by die onderwerp in te kom?
- Ek is 17 jaar oud, ek maak hierdie jaar klaar met skool en ek het onlangs van Chelyabinsk na Dolgoprudny, wat naby Moskou is, verhuis. Ek studeer aan die Kapitsa Physics and Technology Lyceum, dit is een van die beste skole in die Moskou-streek. Ek kon 'n woonstel huur, maar ek woon in 'n kosskool by die skool, dis beter en makliker om met mense van die lyceum te kommunikeer.
Die eerste keer wat ek van KI en ML gehoor het, was seker in 2016, toe Prisma verskyn het. Toe was ek in die graad 8 en was besig met olimpiade-programmering, het 'n paar olimpiades bygewoon en uitgevind dat ons ML-byeenkomste in die stad hou. Ek was geïnteresseerd om dit uit te vind, te verstaan hoe dit werk, en ek het daarheen begin gaan. Daar het ek vir die eerste keer die basiese beginsels geleer, toe begin ek dit op die internet bestudeer, in verskeie kursusse.
Aanvanklik was daar slegs 'n kursus van Konstantin Vorontsov in Russies, en die manier van onderrig daarvan was streng: dit het baie terme bevat, en daar was baie formules in die beskrywings. Vir 'n graad agtste was dit baie moeilik, maar nou, juis omdat ek aan die begin deur so 'n skool gegaan het, stel die kwartaal nie vir my probleme in die praktyk in werklike probleme nie.
— Hoeveel wiskunde moet jy ken om met KI te werk? Is daar genoeg kennis uit die skoolkurrikulum?
— In baie opsigte is ML gebaseer op die basiese konsepte van skool in graad 10-11, basiese lineêre algebra en differensiasie. As ons praat oor produksie, van tegniese probleme, dan is wiskunde in baie opsigte nie nodig nie; baie probleme word eenvoudig opgelos deur trial and error. Maar as ons oor navorsing praat, wanneer nuwe tegnologieë geskep word, dan is daar nêrens sonder wiskunde nie. Wiskunde is op 'n basiese vlak nodig, ten minste om te weet hoe om 'n matriks toe te pas of, relatief gesproke, afgeleides te bereken. Hier is geen ontsnapping aan wiskunde nie.
— Na jou mening, kan enige student met 'n natuurlike-analitiese ingesteldheid ML-probleme oplos?
- Ja. As 'n persoon weet wat die kern van ML lê, as hy weet hoe data gestruktureer is en basiese truuks of hacks verstaan, sal hy nie wiskunde nodig hê nie, want baie van die gereedskap vir die werk is reeds deur ander mense geskryf. Dit kom alles neer op die vind van patrone. Maar alles hang natuurlik van die taak af.
— Wat is die moeilikste ding om ML-probleme en gevalle op te los?
— Elke nuwe taak is iets nuuts. As die probleem reeds in dieselfde vorm bestaan het, sou dit nie opgelos hoef te word nie. Daar is geen universele algoritme nie. Daar is 'n groot gemeenskap van mense wat hul probleemoplossingsvaardighede oplei, vertel hoe hulle probleme opgelos het en stories van hul oorwinnings beskryf. En dit is baie interessant om hul logika, hul idees te volg.
— Watter gevalle en probleme stel jy die meeste daarin belang om op te los?
— Ek spesialiseer in rekenaarlinguistiek, ek stel belang in tekste, klassifikasieprobleme, chatbots, ens.
— Neem jy gereeld deel aan KI-hackatons?
- Hackathons is in werklikheid 'n ander stelsel van olimpiades. Die Olimpiade het 'n stel geslote probleme, met bekende antwoorde wat die deelnemer moet raai. Maar daar is mense wat nie goed is met geslote take nie, maar almal uitmekaar skeur by ooptes. So jy kan jou kennis op verskillende maniere toets. In oop probleme word tegnologie soms van nuuts af geskep, produkte word vinnig ontwikkel, en selfs die organiseerders weet dikwels nie die regte antwoord nie. Ons neem dikwels aan hackathons deel, en hierdeur kan ons geld verdien. Dit is interessant.
- Hoeveel kan jy hieruit verdien? Hoe bestee jy jou prysgeld?
— Ek en my vriend het aan die VKontakte-hackaton deelgeneem, waar ons aansoek gedoen het om skilderye in die Hermitage te soek. 'n Stel emoji's en emoticons is op die foonskerm vertoon, dit was nodig om 'n prent met hierdie stel te vind, die foon is na die prent gerig, dit is herken met behulp van neurale netwerke en, as die antwoord korrek was, is punte toegeken. Ons was bly en stel belang dat ons 'n toepassing kon skep wat ons in staat gestel het om 'n skildery op 'n mobiele toestel te herken. Ons was voorlopig in die eerste plek, maar as gevolg van 'n wetlike formaliteit het ons die prys van 500 duisend roebels gemis. Dit is jammer, maar dit is nie die hoofsaak nie.
Daarbenewens het hy deelgeneem aan die Sberbank Data Science Journey-kompetisie, waar hy die 5de plek behaal en 200 duisend roebels verdien het. Vir die eerste het hulle 'n miljoen betaal, vir die tweede 500 duisend. Prysfondse verskil en neem nou toe. As jy in die top is, kan jy 100 tot 500 duisend kry. Ek spaar die prysgeld vir onderwys, dit is my bydrae tot die toekoms, die geld wat ek in die alledaagse lewe spandeer, verdien ek self.
— Wat is interessanter – individuele of span hackathons?
— As ons praat oor die ontwikkeling van 'n produk, dan moet dit 'n span wees; een persoon kan dit nie doen nie. Hy sal eenvoudig moeg word en ondersteuning nodig hê. Maar as ons byvoorbeeld praat oor die AI-akademie-hackaton, dan is die taak daar beperk, dit is nie nodig om 'n produk te skep nie. Die belangstelling daar is anders – om 'n ander persoon in te haal wat ook op hierdie gebied ontwikkel.
— Hoe beplan jy om verder te ontwikkel? Hoe sien jy jou loopbaan?
— Nou is die hoofdoel om jou ernstige wetenskaplike werk, navorsing, voor te berei sodat dit verskyn by toonaangewende konferensies soos NeurIPS of ICML - ML-konferensies wat in verskillende lande van die wêreld plaasvind. Die loopbaanvraag is oop, kyk hoe ML oor die afgelope 5 jaar ontwikkel het. Dit verander vinnig, nou is dit moeilik om te voorspel wat volgende gaan gebeur. En as ons praat oor idees en planne behalwe wetenskaplike werk, dan sal ek miskien myself in 'n soort van my eie projek sien, 'n begin in die veld van KI en ML, maar dit is nie seker nie.
— Na jou mening, wat is die beperkings van KI-tegnologie?
- Wel, in die algemeen, as ons praat oor KI as 'n ding wat 'n soort intelligensie het, data verwerk, dan sal dit in die nabye toekoms 'n soort bewustheid van die wêreld om ons wees. As ons byvoorbeeld oor neurale netwerke in rekenaarlinguistiek praat, probeer ons om iets plaaslik te modelleer, byvoorbeeld taal, sonder om die model 'n begrip te gee van die konteks oor ons wêreld. Dit wil sê, as ons dit in KI kan inkorporeer, sal ons dialoogmodelle kan skep, kletsbotte wat nie net taalmodelle sal ken nie, maar ook 'n uitkyk sal hê en wetenskaplike feite ken. En dit is wat ek graag in die toekoms wil sien.
Terloops, die Akademie vir Kunsmatige Intelligensie werf tans skoolkinders vir 'n nuwe hackathon. Die prysgeld is ook aansienlik, en vanjaar se taak is selfs meer interessant - jy sal 'n algoritme moet bou wat 'n speler se ervaring voorspel op grond van die statistieke van een Dota 2-wedstryd. Vir besonderhede, gaan na .
Bron: will.com