Hoy Habr!
Gusto namon nga hisgutan ang usa ka dili kasagaran nga paagi aron makakuha salapi alang sa mga tin-edyer sama sa pag-apil sa mga hackathon. Pareho kini nga mapuslanon sa pinansya ug gitugotan ka nga magamit ang kahibalo nga nakuha sa eskuylahan ug pinaagi sa pagbasa sa mga smart nga libro.
Usa ka yano nga pananglitan mao ang hackathon sa Artificial Intelligence Academy sa miaging tuig alang sa mga bata sa eskuylahan. Ang mga partisipante niini kinahanglang magtagna sa resulta sa dula sa Dota 2. Ang mananaog sa kompetisyon mao si Alexander Mamaev, usa ka ika-napulo nga grader gikan sa Chelyabinsk. Ang iyang algorithm labing tukma nga nagtino sa mananaog nga grupo sa away. Salamat niini, si Alexander nakadawat usa ka dako nga premyo nga salapi - 100 ka libo nga mga rubles.
Giunsa paggamit ni Alexander Mamaev ang premyo nga salapi, unsa nga kahibalo ang kulang sa estudyante sa pagtrabaho kauban ang ML, ug kung unsang direksyon sa natad sa AI ang iyang giisip nga labing makapaikag - gisultihan sa estudyante sa usa ka interbyu.
— Sultihi kami bahin sa imong kaugalingon, giunsa nimo pagkainteresado sa AI? Lisod ba ang pagsulod sa hilisgutan?
— Ako 17 anyos, nakatapos na ako sa pag-eskwela karong tuiga, ug bag-o lang ako mibalhin gikan sa Chelyabinsk ngadto sa Dolgoprudny, nga duol sa Moscow. Nagtuon ako sa Kapitsa Physics and Technology Lyceum, kini usa sa labing kaayo nga mga eskwelahan sa rehiyon sa Moscow. Mahimo kong mag-abang og apartment, apan nagpuyo ko sa usa ka boarding school sa eskwelahan, mas maayo ug mas sayon ang pagpakigsulti sa mga tawo gikan sa lyceum.
Ang unang higayon nga nakadungog ko bahin sa AI ug ML tingali sa 2016, sa dihang nagpakita si Prisma. Unya grade 8 ko ug nag olympiad programming, nag attend ug olympiads ug nakabalo nga nag ML meetups mi sa syudad. Interesado ako nga mahibal-an kini, masabtan kung giunsa kini molihok, ug nagsugod ako sa pag-adto didto. Didto nakat-on ko sa mga sukaranan sa unang higayon, unya nagsugod ako sa pagtuon niini sa Internet, sa lainlaing mga kurso.
Sa sinugdanan, adunay usa lamang ka kurso gikan sa Konstantin Vorontsov sa Russian, ug ang paagi sa pagtudlo niini estrikto: kini adunay daghang mga termino, ug adunay daghang mga pormula sa mga paghulagway. Alang sa usa ka ikawalo nga grader kini lisud kaayo, apan karon, tungod kay nakaagi ako sa ingon nga eskuylahan sa sinugdanan, ang mga termino wala maghatag mga kalisud alang kanako sa praktis sa tinuud nga mga problema.
— Unsa ka daghang matematika ang kinahanglan nimong mahibal-an aron magtrabaho kauban ang AI? Aduna bay igong kahibalo gikan sa kurikulum sa eskwelahan?
— Sa daghang paagi, ang ML gibase sa batakang konsepto sa eskwelahan sa mga grado 10-11, batakang linear algebra ug pagkalahi. Kung naghisgot kami bahin sa produksiyon, bahin sa teknikal nga mga problema, nan sa daghang mga paagi wala kinahanglana ang matematika, daghang mga problema ang masulbad pinaagi lamang sa pagsulay ug sayup. Apan kung maghisgot kita bahin sa panukiduki, kung ang mga bag-ong teknolohiya gihimo, nan wala’y bisan diin kung wala ang matematika. Ang matematika gikinahanglan sa usa ka sukaranan nga lebel, labing menos aron mahibal-an kung giunsa ang paggamit sa usa ka matrix o, sa medyo pagsulti, pagkalkula sa mga gigikanan. Walay makaikyas nga matematika dinhi.
— Sa imong opinyon, bisan kinsa nga estudyante nga adunay natural-analytical nga panghunahuna makasulbad sa mga problema sa ML?
- Oo. Kung nahibal-an sa usa ka tawo kung unsa ang naa sa kasingkasing sa ML, kung nahibal-an niya kung giunsa ang pagkahan-ay sa datos ug nasabtan ang sukaranan nga mga trick o hack, dili na niya kinahanglan ang matematika, tungod kay daghan sa mga himan alang sa trabaho gisulat na sa ubang mga tawo. Kini tanan moabut sa pagpangita sa mga sumbanan. Apan ang tanan, siyempre, nagdepende sa buluhaton.
— Unsa ang labing lisud nga butang sa pagsulbad sa mga problema ug kaso sa ML?
— Ang matag bag-ong buluhaton maoy bag-ong butang. Kung ang problema naglungtad na sa parehas nga porma, dili kini kinahanglan nga sulbaron. Walay universal algorithm. Adunay usa ka dako nga komunidad sa mga tawo nga nagbansay sa ilang mga kahanas sa pagsulbad sa problema, nagsulti kung giunsa nila pagsulbad ang mga problema, ug naghulagway sa mga istorya sa ilang mga kadaugan. Ug makaiikag kaayo nga sundon ang ilang lohika, ang ilang mga ideya.
— Unsang mga kaso ug problema ang labing interesado nimong sulbaron?
— Espesyalista ko sa computational linguistics, interesado ko sa mga teksto, mga buluhaton sa klasipikasyon, mga chatbot, ug uban pa.
— Kanunay ka bang moapil sa AI hackathon?
— Ang hackathon, sa tinuud, lahi nga sistema sa mga Olympiad. Ang Olympiad adunay usa ka hugpong sa mga sirado nga mga problema, nga adunay nahibal-an nga mga tubag nga kinahanglan matag-an sa partisipante. Apan adunay mga tawo nga dili maayo sa mga sirado nga buluhaton, apan giguba ang tanan sa bukas nga mga buluhaton. Busa masulayan nimo ang imong kahibalo sa lainlaing paagi. Sa bukas nga mga problema, ang mga teknolohiya usahay gimugna gikan sa wala, ang mga produkto dali nga naugmad, ug bisan ang mga organizer sa kasagaran wala mahibal-an ang husto nga tubag. Kanunay kami nga moapil sa mga hackathon, ug pinaagi niini makakuha kami salapi. Makapainteres kini.
- Pila ang imong kinitaan gikan niini? Giunsa nimo paggasto ang imong premyo nga salapi?
— Ang akong higala ug ako nakigbahin sa VKontakte hackathon, diin naghimo kami usa ka aplikasyon sa pagpangita sa mga dibuho sa Hermitage. Usa ka hugpong sa mga emoji ug mga emoticon ang gipakita sa screen sa telepono, kinahanglan nga mangita usa ka litrato gamit kini nga set, ang telepono gipunting sa litrato, giila kini gamit ang mga neural network ug, kung husto ang tubag, gihatagan ang mga puntos. Nalipay kami ug interesado nga nakahimo kami og aplikasyon nga nagtugot kanamo sa pag-ila sa usa ka painting sa usa ka mobile device. Naa kami sa una nga lugar, apan tungod sa usa ka ligal nga pormalidad napakyas kami sa premyo nga 500 ka libo nga mga rubles. Kini usa ka kaulaw, apan dili kana ang panguna nga butang.
Dugang pa, miapil siya sa kompetisyon sa Sberbank Data Science Journey, diin nakuha niya ang ika-5 nga dapit ug nakaangkon og 200 ka libo nga mga rubles. Sa una nagbayad sila og usa ka milyon, alang sa ikaduha 500 ka libo. Nagkalainlain ang mga pondo sa premyo, ug karon nagkadaghan. Naa sa taas, makakuha ka ug 100 hangtod 500 ka libo. Gitipigan nako ang premyo nga salapi alang sa edukasyon, kini ang akong kontribusyon sa kaugmaon, ang salapi nga akong gigasto sa adlaw-adlaw nga kinabuhi, akong kinitaan sa akong kaugalingon.
- Unsa ang mas makapaikag - indibidwal o team hackathon?
— Kung naghisgut kita bahin sa pagpalambo sa usa ka produkto, nan kini kinahanglan nga usa ka team; ang usa ka tawo dili makahimo niini. Makapoy na lang siya ug magkinahanglan og suporta. Apan kung naghisgot kita, pananglitan, bahin sa hackathon sa AI Academy, nan ang buluhaton didto limitado, dili kinahanglan nga maghimo usa ka produkto. Lahi ang interes didto - aron maapsan ang laing tawo nga nag-uswag usab niining dapita.
— Giunsa nimo pagplano nga molambo pa? Giunsa nimo pagtan-aw ang imong karera?
— Karon ang panguna nga katuyoan mao ang pag-andam sa imong seryoso nga buhat sa siyensya, panukiduki, aron makita kini sa mga nanguna nga komperensya sama sa NeurIPS o ICML - ML nga mga komperensya nga nahitabo sa lainlaing mga nasud sa kalibutan. Bukas ang pangutana sa karera, tan-awa kung giunsa ang pag-uswag sa ML sa miaging 5 ka tuig. Kini paspas nga nagbag-o, karon lisud matagna kung unsa ang sunod nga mahitabo. Ug kung maghisgot kita bahin sa mga ideya ug plano gawas sa siyentipikanhong buhat, nan tingali makita nako ang akong kaugalingon sa usa ka matang sa akong kaugalingon nga proyekto, usa ka pagsugod sa natad sa AI ug ML, apan dili kini sigurado.
— Sa imong opinyon, unsa ang mga limitasyon sa teknolohiya sa AI?
— Bueno, sa kinatibuk-an, kung maghisgot kita bahin sa AI ingon usa ka butang nga adunay usa ka matang sa paniktik, nagproseso sa datos, nan, sa umaabot nga umaabot, kini usa ka matang sa pagkahibalo sa kalibutan sa atong palibot. Kung maghisgot kita bahin sa mga neural network sa computational linguistics, pananglitan, kita naningkamot sa lokal nga pagmodelo sa usa ka butang, pananglitan, pinulongan, nga walay paghatag sa modelo og pagsabot sa konteksto mahitungod sa atong kalibutan. Sa ato pa, kung mahimo natong ilakip kini sa AI, makahimo kita og mga modelo sa diyalogo, mga chat bot nga dili lamang mahibal-an ang mga modelo sa pinulongan, apan adunay usab nga panglantaw ug mahibal-an ang siyentipikong mga kamatuoran. Ug kini ang gusto nakong makita sa umaabot.
Pinaagi sa dalan, ang Academy of Artificial Intelligence sa pagkakaron nag-recruit sa mga estudyante sa eskwelahan alang sa usa ka bag-ong hackathon. Dako usab ang premyo nga salapi, ug ang buluhaton karong tuiga labi ka makapaikag - kinahanglan nimo nga maghimo usa ka algorithm nga nagtagna sa kasinatian sa usa ka magdudula base sa mga istatistika sa usa ka duwa sa Dota 2. Alang sa mga detalye, adto sa .
Source: www.habr.com