¡Hola, Habr!
Nos gustaría hablarles de una forma tan inusual de ganar dinero para los adolescentes como la participación en hackathons. Esto es beneficioso desde el punto de vista económico y le permite poner en práctica los conocimientos adquiridos en la escuela y leyendo libros inteligentes.
Un ejemplo sencillo es el hackathon de la Academia de Inteligencia Artificial para escolares del año pasado. Sus participantes tuvieron que predecir el resultado del juego Dota 2. El ganador del concurso fue Alexander Mamaev, un estudiante de décimo grado de Chelyabinsk. Su algoritmo determinó con mayor precisión el equipo ganador de la pelea. Gracias a esto, Alexander recibió un importante premio en metálico: 100 mil rublos.
Cómo utilizó Alexander Mamaev el dinero del premio, qué conocimientos le faltan al estudiante para trabajar con ML y qué dirección en el campo de la IA considera más interesante, dijo el estudiante en una entrevista.
— Cuéntanos sobre ti, ¿cómo te interesaste por la IA? ¿Fue difícil entrar en el tema?
— Tengo 17 años, este año termino la escuela y recientemente me mudé de Chelyabinsk a Dolgoprudny, que está cerca de Moscú. Estudio en el Liceo de Física y Tecnología Kapitsa, esta es una de las mejores escuelas de la región de Moscú. Podría alquilar un apartamento, pero vivo en un internado en la escuela, es mejor y más fácil comunicarme con la gente del liceo.
La primera vez que escuché sobre IA y ML fue probablemente en 2016, cuando apareció Prisma. Luego estaba en octavo grado y estaba haciendo programación de olimpíadas, asistí a algunas olimpíadas y descubrí que íbamos a tener reuniones de ML en la ciudad. Me interesó descubrirlo, entender cómo funciona y comencé a ir allí. Allí aprendí por primera vez lo básico, luego comencé a estudiarlo en Internet, en varios cursos.
Al principio, sólo había un curso de ruso de Konstantin Vorontsov, y la manera de enseñarlo era estricta: contenía muchos términos y había muchas fórmulas en las descripciones. Para un estudiante de octavo grado esto era muy difícil, pero ahora, precisamente porque al principio pasé por una escuela así, los términos no me plantean dificultades en la práctica en problemas reales.
— ¿Cuántas matemáticas necesitas saber para trabajar con IA? ¿Hay suficiente conocimiento en el plan de estudios escolar?
— En muchos sentidos, ML se basa en los conceptos básicos de la escuela en los grados 10 y 11, álgebra lineal básica y diferenciación. Si hablamos de producción, de problemas técnicos, entonces, en muchos sentidos, las matemáticas no son necesarias; muchos problemas se resuelven simplemente mediante prueba y error. Pero si hablamos de investigación, cuando se crean nuevas tecnologías, entonces no hay ningún lugar sin matemáticas. Se necesitan matemáticas a un nivel básico, al menos para saber aplicar una matriz o, relativamente hablando, calcular derivadas. Aquí no hay forma de escapar de las matemáticas.
— En su opinión, ¿puede cualquier estudiante con una mentalidad analítica natural resolver problemas de ML?
- Sí. Si una persona sabe cuál es la esencia del ML, si sabe cómo se estructuran los datos y comprende trucos o trucos básicos, no necesitará las matemáticas, porque muchas de las herramientas para el trabajo ya han sido escritas por otras personas. Todo se reduce a encontrar patrones. Pero todo, por supuesto, depende de la tarea.
— ¿Qué es lo más difícil a la hora de resolver problemas y casos de ML?
— Cada nueva tarea es algo nuevo. Si el problema ya hubiera existido de la misma forma, no habría que resolverlo. No existe un algoritmo universal. Existe una enorme comunidad de personas que entrenan sus habilidades para resolver problemas, cuentan cómo los resolvieron y describen las historias de sus victorias. Y es muy interesante seguir su lógica, sus ideas.
— ¿Qué casos y problemas te interesa más resolver?
— Me especializo en lingüística computacional, me interesan los textos, problemas de clasificación, chatbots, etc.
— ¿Participas a menudo en hackatones de IA?
— Los hackathons son, de hecho, un sistema diferente de olimpíadas. La Olimpiada cuenta con un conjunto de problemas cerrados, con respuestas conocidas que el participante debe adivinar. Pero hay personas que no son buenas en tareas cerradas, pero destrozan a todos en las abiertas. Para que puedas poner a prueba tus conocimientos de diferentes maneras. En los problemas abiertos, a veces las tecnologías se crean desde cero, los productos se desarrollan rápidamente y, a menudo, ni siquiera los organizadores saben la respuesta correcta. A menudo participamos en hackathons y a través de ellos podemos ganar dinero. Esto es interesante.
- ¿Cuánto puedes ganar con esto? ¿Cómo gastas el dinero del premio?
— Mi amigo y yo participamos en el hackathon de VKontakte, donde presentamos una solicitud para buscar pinturas en el Hermitage. En la pantalla del teléfono se mostraba un conjunto de emojis y emoticonos, era necesario encontrar una imagen usando este conjunto, se apuntaba el teléfono a la imagen, se reconocía mediante redes neuronales y, si la respuesta era correcta, se otorgaban puntos. Nos alegró e interesó poder crear una aplicación que nos permitiera reconocer una pintura en un dispositivo móvil. Tentativamente quedamos en primer lugar, pero por un trámite legal perdimos el premio de 500 mil rublos. Es una pena, pero eso no es lo principal.
Además, participó en el concurso Sberbank Data Science Journey, donde ocupó el quinto lugar y ganó 5 mil rublos. Por el primero pagaron un millón, por el segundo 200 mil. Los fondos de premios varían y ahora están aumentando. Estando en la cima, puedes conseguir entre 500 y 100 mil. Guardo el dinero del premio para la educación, esta es mi contribución al futuro, el dinero que gasto en la vida cotidiana, lo gano yo mismo.
— ¿Qué es más interesante: los hackatones individuales o en equipo?
— Si hablamos de desarrollar un producto, entonces tiene que ser un equipo, una sola persona no puede hacerlo. Simplemente se cansará y necesitará apoyo. Pero si hablamos, por ejemplo, del hackathon AI Academy, entonces la tarea allí es limitada, no es necesario crear un producto. El interés allí es diferente: adelantar a otra persona que también se está desarrollando en este ámbito.
— ¿Cómo planea seguir desarrollándose? ¿Cómo ves tu carrera?
— Ahora el objetivo principal es preparar su trabajo científico serio, su investigación, para que aparezca en conferencias líderes como NeurIPS o ICML - ML que se llevan a cabo en diferentes países del mundo. La cuestión de la carrera está abierta, observe cómo se ha desarrollado ML en los últimos 5 años. Está cambiando rápidamente, ahora es difícil predecir qué pasará a continuación. Y si hablamos de ideas y planes además del trabajo científico, entonces quizás me vería en algún tipo de proyecto propio, una startup en el campo de la IA y el ML, pero esto no es seguro.
— En su opinión, ¿cuáles son las limitaciones de la tecnología de IA?
— Bueno, en general, si hablamos de IA como algo que tiene algún tipo de inteligencia, procesa datos, entonces, en un futuro próximo, será algún tipo de conciencia del mundo que nos rodea. Si hablamos de redes neuronales en lingüística computacional, por ejemplo, estamos tratando de modelar localmente algo, por ejemplo un lenguaje, sin darle al modelo una comprensión del contexto de nuestro mundo. Es decir, si somos capaces de incorporar esto a la IA, podremos crear modelos de diálogo, chatbots que no sólo conocerán modelos de lenguaje, sino que también tendrán visión y conocerán hechos científicos. Y esto es lo que me gustaría ver en el futuro.
Por cierto, la Academia de Inteligencia Artificial está reclutando escolares para un nuevo hackathon. El premio en metálico también es considerable, y la tarea de este año es aún más interesante: necesitarás crear un algoritmo que prediga la experiencia del jugador basándose en las estadísticas de una partida de Dota 2. Para más detalles, visita .
Fuente: habr.com