AI, ученик и големи награди: как да правим машинно обучение в 8 клас

Хей Хабр!

Бихме искали да говорим за такъв необичаен начин за печелене на пари за тийнейджъри като участие в хакатони. Това е както финансово изгодно, така и ви позволява да приложите на практика знанията, придобити в училище и чрез четене на умни книги.

Прост пример е миналогодишният хакатон за ученици на Академията за изкуствен интелект. Участниците в него трябваше да предскажат резултата от играта Dota 2. Победител в състезанието стана Александър Мамаев, десетокласник от Челябинск. Неговият алгоритъм най-точно определи отбора победител в битката. Благодарение на това Александър получи значителна парична награда - 100 хиляди рубли.

Как Александър Мамаев използва паричната награда, какви знания липсват на студента за работа с ML и коя посока в областта на AI смята за най-интересна - студентът разказа в интервю.

— Разкажете ни за себе си, как се заинтересувахте от AI? Трудно ли беше да навляза в темата?
— Аз съм на 17 години, тази година завършвам училище и наскоро се преместих от Челябинск в Долгопрудни, който е близо до Москва. Уча във Физико-техническия лицей Капица, това е едно от най-добрите училища в района на Москва. Бих могъл да наема апартамент, но живея в интернат в училището, по-добре и по-лесно е да общувам с хора от лицея.

За първи път чух за AI и ML може би през 2016 г., когато се появи Prisma. Тогава бях в 8-ми клас и се занимавах с олимпиада по програмиране, присъствах на някои олимпиади и разбрах, че имаме ML срещи в града. Беше ми интересно да го разбера, да разбера как работи и започнах да ходя там. Там научих основите за първи път, след това започнах да го изучавам в Интернет, в различни курсове.

Отначало имаше само курс от Константин Воронцов на руски език и начинът на преподаване беше строг: съдържаше много термини и имаше много формули в описанията. За един осмокласник това беше много трудно, но сега, точно защото съм минал през такава школа в началото, термините не ми създават трудности на практика при реални задачи.

— Колко математика трябва да знаете, за да работите с AI? Има ли достатъчно знания от училищната програма?
— В много отношения ML се основава на основните концепции на училището в 10-11 клас, основна линейна алгебра и диференциация. Ако говорим за производство, за технически проблеми, тогава в много отношения математиката не е необходима; много проблеми се решават просто чрез проба и грешка. Но ако говорим за изследвания, когато се създават нови технологии, тогава няма никъде без математика. Математиката е необходима на основно ниво, поне за да знаете как да приложите матрица или, относително казано, да изчислите производни. Тук няма как да избягаме от математиката.

— Според вас, може ли всеки ученик с естествено-аналитично мислене да решава проблеми с машинното обучение?
- да Ако човек знае какво е в основата на ML, ако знае как са структурирани данните и разбира основни трикове или хакове, няма да има нужда от математика, защото много от инструментите за работата вече са написани от други хора. Всичко се свежда до намиране на модели. Но всичко, разбира се, зависи от задачата.

— Кое е най-трудното при решаването на ML проблеми и казуси?
— Всяка нова задача е нещо ново. Ако проблемът вече е съществувал в същата форма, не би трябвало да се решава. Няма универсален алгоритъм. Има огромна общност от хора, които тренират своите умения за решаване на проблеми, разказват как са решавали проблеми и описват историите на своите победи. И е много интересно да се следва тяхната логика, техните идеи.

— Какви казуси и проблеми решавате най-много?
— Специализирам компютърна лингвистика, интересувам се от текстове, проблеми с класификацията, чатботове и др.

— Често ли участвате в AI хакатони?
— Хакатоните всъщност са различна система от олимпиади. Олимпиадата има набор от затворени задачи, с известни отговори, които участникът трябва да познае. Но има хора, които не ги бива в затворените задачи, но разкъсват всички на отворените. Така че можете да проверите знанията си по различни начини. При отворени проблеми понякога технологиите се създават от нулата, продуктите се разработват бързо и дори организаторите често не знаят правилния отговор. Често участваме в хакатони и чрез това можем да печелим пари. Това е интересно.

- Колко можете да спечелите от това? Как харчите паричната си награда?
— С приятеля ми участвахме в хакатона VKontakte, където направихме приложение за търсене на картини в Ермитажа. Набор от емотикони и емотикони се показваше на екрана на телефона, беше необходимо да се намери снимка с помощта на този набор, телефонът беше насочен към снимката, той беше разпознат с помощта на невронни мрежи и, ако отговорът беше правилен, се присъждаха точки. Бяхме доволни и заинтересовани, че успяхме да създадем приложение, което ни позволява да разпознаваме картина на мобилно устройство. Условно бяхме на първо място, но поради юридическа формалност ни липсваше наградата от 500 хиляди рубли. Жалко, но не това е основното.

Освен това той участва в конкурса Sberbank Data Science Journey, където зае 5-то място и спечели 200 хиляди рубли. За първия платиха милион, за втория 500 хиляди. Наградните фондове варират и сега се увеличават. Като сте на върха, можете да получите от 100 до 500 хиляди. Спестявам паричната награда за образование, това е моят принос към бъдещето, парите, които харча в ежедневието, печеля сам.

— Какво е по-интересно — индивидуалните или отборните хакатони?
— Ако говорим за разработване на продукт, то трябва да е екипно, един човек не може да го направи. Той просто ще се умори и ще има нужда от подкрепа. Но ако говорим например за хакатона на AI ​​Academy, тогава задачата там е ограничена, няма нужда да създавате продукт. Интересът там е друг - да изпревари друг човек, който също се развива в тази област.

– Как смятате да се развивате по-нататък? Как виждаш кариерата си?
— Сега основната цел е да подготвите вашата сериозна научна работа, изследване, така че да се появи на водещи конференции като NeurIPS или ICML - ML конференции, които се провеждат в различни страни по света. Въпросът за кариерата е открит, вижте как се разви ML през последните 5 години. Променя се бързо, сега е трудно да се предвиди какво ще се случи след това. И ако говорим за идеи и планове освен научна работа, тогава може би бих се видял в някакъв мой собствен проект, стартъп в областта на AI и ML, но това не е сигурно.

— Според вас какви са ограниченията на AI технологията?
— Е, като цяло, ако говорим за AI като нещо, което има някакъв вид интелект, обработва данни, тогава в близко бъдеще това ще бъде някакъв вид осъзнаване на света около нас. Ако говорим за невронни мрежи в компютърната лингвистика, например, ние се опитваме да моделираме локално нещо, например език, без да даваме на модела разбиране за контекста на нашия свят. Тоест, ако успеем да включим това в AI, ще можем да създаваме модели на диалог, чат ботове, които не само ще познават езиковите модели, но също така ще имат перспектива и ще познават научни факти. И това е, което бих искал да видя в бъдеще.

Между другото, Академията за изкуствен интелект в момента набира ученици за нов хакатон. Наградният фонд също е значителен, а тазгодишната задача е още по-интересна – ще трябва да изградите алгоритъм, който прогнозира опита на играч въз основа на статистиката от един мач на Dota 2. За подробности отидете на тази връзка.

Източник: www.habr.com