Hey Habr!
Wir möchten über eine so ungewöhnliche Art des Geldverdienens für Teenager wie die Teilnahme an Hackathons sprechen. Dies ist sowohl finanziell vorteilhaft als auch ermöglicht es Ihnen, das in der Schule und durch das Lesen intelligenter Bücher erworbene Wissen in die Praxis umzusetzen.
Ein einfaches Beispiel ist der letztjährige Hackathon der Artificial Intelligence Academy für Schulkinder. Die Teilnehmer mussten den Ausgang des Spiels Dota 2 vorhersagen. Der Gewinner des Wettbewerbs war Alexander Mamaev, ein Zehntklässler aus Tscheljabinsk. Sein Algorithmus bestimmte das Siegerteam des Kampfes am genauesten. Dank dessen erhielt Alexander ein beträchtliches Preisgeld – 100 Rubel.
Wie Alexander Mamaev das Preisgeld verwendet hat, welche Kenntnisse dem Studenten für die Arbeit mit ML fehlen und welche Richtung im Bereich der KI er für die interessanteste hält – erzählte der Student in einem Interview.
— Erzählen Sie uns etwas über sich, wie sind Sie auf die KI aufmerksam geworden? War der Einstieg in das Thema schwierig?
— Ich bin 17 Jahre alt, beende dieses Jahr die Schule und bin kürzlich von Tscheljabinsk nach Dolgoprudny, das in der Nähe von Moskau liegt, gezogen. Ich studiere am Kapitsa Lyceum für Physik und Technologie, das ist eine der besten Schulen in der Region Moskau. Ich könnte eine Wohnung mieten, aber ich wohne in einem Internat an der Schule, da ist es besser und einfacher, mit Leuten vom Lyzeum zu kommunizieren.
Das erste Mal hörte ich von KI und ML wahrscheinlich im Jahr 2016, als Prisma erschien. Dann war ich in der 8. Klasse und machte Olympiaprogrammierung, besuchte einige Olympiaden und fand heraus, dass wir ML-Treffen in der Stadt veranstalteten. Ich war daran interessiert, es herauszufinden und zu verstehen, wie es funktioniert, und begann, dorthin zu gehen. Dort lernte ich zum ersten Mal die Grundlagen, dann begann ich, sie im Internet in verschiedenen Kursen zu studieren.
Anfangs gab es nur einen Russischkurs von Konstantin Vorontsov, und die Unterrichtsweise war streng: Er enthielt viele Begriffe und in den Beschreibungen gab es viele Formeln. Für einen Achtklässler war das sehr schwierig, aber gerade weil ich zu Beginn eine solche Schule durchlaufen habe, bereiten mir die Begriffe in der Praxis bei echten Problemen keine Schwierigkeiten.
— Wie viel Mathematik müssen Sie wissen, um mit KI zu arbeiten? Gibt es genügend Wissen aus dem Lehrplan?
— In vielerlei Hinsicht basiert ML auf den Grundkonzepten der Schule in den Klassen 10-11, der grundlegenden linearen Algebra und der Differentiation. Wenn wir über Produktion sprechen, über technische Probleme, dann ist Mathematik in vielerlei Hinsicht nicht erforderlich; viele Probleme werden einfach durch Versuch und Irrtum gelöst. Aber wenn wir über Forschung sprechen, wenn neue Technologien entstehen, dann geht es nirgendwo ohne Mathematik. Mathematik ist auf einem Grundniveau erforderlich, zumindest um zu wissen, wie man eine Matrix anwendet oder, relativ gesehen, Ableitungen berechnet. Hier führt kein Weg an der Mathematik vorbei.
— Kann Ihrer Meinung nach jeder Student mit einer natürlich-analytischen Denkweise ML-Probleme lösen?
- Ja. Wenn jemand weiß, was das Herzstück von ML ist, wenn er weiß, wie Daten strukturiert sind und grundlegende Tricks oder Hacks versteht, braucht er keine Mathematik, weil viele der Tools für diesen Job bereits von anderen Leuten geschrieben wurden. Es kommt darauf an, Muster zu finden. Aber alles hängt natürlich von der Aufgabe ab.
— Was ist das Schwierigste bei der Lösung von ML-Problemen und -Fällen?
— Jede neue Aufgabe ist etwas Neues. Hätte das Problem bereits in der gleichen Form bestanden, müsste es nicht gelöst werden. Es gibt keinen universellen Algorithmus. Es gibt eine riesige Gemeinschaft von Menschen, die ihre Fähigkeiten zur Problemlösung trainieren, erzählen, wie sie Probleme gelöst haben, und Geschichten über ihre Siege beschreiben. Und es ist sehr interessant, ihrer Logik, ihren Ideen zu folgen.
— Welche Fälle und Probleme interessieren Sie am meisten für die Lösung?
— Ich bin auf Computerlinguistik spezialisiert und interessiere mich für Texte, Klassifizierungsprobleme, Chatbots usw.
— Nehmen Sie oft an KI-Hackathons teil?
— Hackathons sind tatsächlich ein anderes System von Olympiaden. Bei der Olympiade gibt es eine Reihe geschlossener Aufgaben mit bekannten Antworten, die der Teilnehmer erraten muss. Aber es gibt Leute, die bei geschlossenen Aufgaben nicht gut sind, bei offenen aber alle auseinanderreißen. So können Sie Ihr Wissen auf unterschiedliche Weise testen. Bei offenen Problemen werden Technologien manchmal von Grund auf neu erstellt, Produkte schnell entwickelt und selbst die Organisatoren wissen oft nicht die richtige Antwort. Wir nehmen oft an Hackathons teil und können dadurch Geld verdienen. Das ist interessant.
- Wie viel können Sie damit verdienen? Wie geben Sie Ihr Preisgeld aus?
— Mein Freund und ich haben am VKontakte-Hackathon teilgenommen, bei dem wir einen Antrag auf Suche nach Gemälden in der Eremitage gestellt haben. Auf dem Telefonbildschirm wurde eine Reihe von Emojis und Emoticons angezeigt. Mit dieser Gruppe musste ein Bild gefunden werden. Das Telefon wurde auf das Bild gerichtet, es wurde mithilfe neuronaler Netze erkannt und bei richtiger Antwort wurden Punkte vergeben. Wir waren erfreut und interessiert, dass wir eine Anwendung erstellen konnten, mit der wir ein Gemälde auf einem mobilen Gerät erkennen konnten. Wir lagen vorläufig auf dem ersten Platz, aber aufgrund einer rechtlichen Formalität verpassten wir den Preis von 500 Rubel. Schade, aber das ist nicht die Hauptsache.
Darüber hinaus nahm er am Sberbank Data Science Journey-Wettbewerb teil, bei dem er den 5. Platz belegte und 200 Rubel verdiente. Für den ersten zahlten sie eine Million, für den zweiten 500. Die Preisgelder sind unterschiedlich und nehmen jetzt zu. Wenn Sie an der Spitze stehen, können Sie 100 bis 500 bekommen. Das Preisgeld spare ich für die Ausbildung, das ist mein Beitrag für die Zukunft, das Geld, das ich im Alltag ausgebe, verdiene ich mir selbst.
— Was ist interessanter – Einzel- oder Team-Hackathons?
— Wenn wir über die Entwicklung eines Produkts sprechen, dann muss es ein Team sein; eine Person kann es nicht tun. Er wird einfach müde und braucht Unterstützung. Aber wenn wir zum Beispiel über den Hackathon der AI Academy sprechen, dann ist die Aufgabe dort begrenzt, es besteht keine Notwendigkeit, ein Produkt zu erstellen. Das Interesse dort ist ein anderes – eine andere Person zu überholen, die sich ebenfalls in diesem Bereich weiterentwickelt.
— Wie wollen Sie sich weiterentwickeln? Wie sehen Sie Ihre Karriere?
— Das Hauptziel besteht nun darin, Ihre ernsthafte wissenschaftliche Arbeit und Forschung so vorzubereiten, dass sie auf führenden Konferenzen wie NeurIPS oder ICML – ML-Konferenzen erscheint, die in verschiedenen Ländern der Welt stattfinden. Die Karrierefrage ist offen, schauen Sie sich an, wie sich ML in den letzten 5 Jahren entwickelt hat. Es verändert sich rasant, jetzt ist es schwer vorherzusagen, was als nächstes passieren wird. Und wenn wir neben der wissenschaftlichen Arbeit auch über Ideen und Pläne sprechen, dann würde ich mich vielleicht in einer Art eigenem Projekt sehen, einem Startup im Bereich KI und ML, aber das ist nicht sicher.
— Wo liegen Ihrer Meinung nach die Grenzen der KI-Technologie?
— Nun, wenn wir im Allgemeinen von KI als etwas sprechen, das über eine Art Intelligenz verfügt und Daten verarbeitet, dann wird es in naher Zukunft eine Art Bewusstsein für die Welt um uns herum sein. Wenn wir beispielsweise in der Computerlinguistik über neuronale Netze sprechen, versuchen wir, etwas, beispielsweise eine Sprache, lokal zu modellieren, ohne dem Modell ein Verständnis für den Kontext unserer Welt zu vermitteln. Das heißt, wenn es uns gelingt, dies in die KI zu integrieren, können wir Dialogmodelle erstellen, Chatbots, die nicht nur Sprachmodelle kennen, sondern auch eine Perspektive haben und wissenschaftliche Fakten kennen. Und das ist es, was ich in Zukunft gerne sehen würde.
Übrigens rekrutiert die Akademie für Künstliche Intelligenz derzeit Schüler für einen neuen Hackathon. Das Preisgeld ist ebenfalls beträchtlich, und die diesjährige Aufgabe ist noch interessanter: Sie müssen einen Algorithmus entwickeln, der die Erfahrung eines Spielers basierend auf den Statistiken eines Dota-2-Spiels vorhersagt. Weitere Informationen finden Sie unter .
Source: habr.com