एआई, स्कूली बच्चे और बड़े पुरस्कार: 8वीं कक्षा में मशीन लर्निंग कैसे करें

हे हबर!

हम किशोरों के लिए हैकथॉन में भाग लेने जैसे पैसे कमाने के ऐसे असामान्य तरीके के बारे में बात करना चाहेंगे। यह आर्थिक रूप से फायदेमंद है और आपको स्कूल में और स्मार्ट किताबें पढ़ने के माध्यम से प्राप्त ज्ञान को अभ्यास में लाने की अनुमति देता है।

एक सरल उदाहरण स्कूली बच्चों के लिए पिछले साल का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अकादमी हैकथॉन है। इसके प्रतिभागियों को Dota 2 गेम के परिणाम की भविष्यवाणी करनी थी। प्रतियोगिता के विजेता चेल्याबिंस्क के दसवीं कक्षा के छात्र अलेक्जेंडर मामेव थे। उनके एल्गोरिदम ने लड़ाई की विजेता टीम को सबसे सटीक रूप से निर्धारित किया। इसके लिए धन्यवाद, अलेक्जेंडर को एक बड़ी पुरस्कार राशि मिली - 100 हजार रूबल।

अलेक्जेंडर मामेव ने पुरस्कार राशि का उपयोग कैसे किया, छात्र के पास एमएल के साथ काम करने के लिए किस ज्ञान की कमी है, और एआई के क्षेत्र में वह किस दिशा को सबसे दिलचस्प मानते हैं - छात्र ने एक साक्षात्कार में बताया।

— हमें अपने बारे में बताएं, आपकी एआई में रुचि कैसे हुई? क्या विषय में प्रवेश करना कठिन था?
— मैं 17 साल का हूं, मैं इस साल स्कूल खत्म कर रहा हूं, और मैं हाल ही में चेल्याबिंस्क से डोलगोप्रुडनी चला गया, जो मॉस्को के पास है। मैं कपित्सा फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी लिसेयुम में पढ़ता हूं, यह मॉस्को क्षेत्र के सबसे अच्छे स्कूलों में से एक है। मैं एक अपार्टमेंट किराए पर ले सकता हूं, लेकिन मैं स्कूल में एक बोर्डिंग स्कूल में रहता हूं, लिसेयुम के लोगों के साथ संवाद करना बेहतर और आसान है।

एआई और एमएल के बारे में मैंने पहली बार शायद 2016 में सुना था, जब प्रिज्मा सामने आई थी। तब मैं 8वीं कक्षा में था और ओलंपियाड प्रोग्रामिंग कर रहा था, कुछ ओलंपियाड में भाग लिया और पता चला कि हम शहर में एमएल मीटअप कर रहे थे। मुझे इसका पता लगाने, यह समझने में रुचि थी कि यह कैसे काम करता है, और मैंने वहां जाना शुरू कर दिया। वहां मैंने पहली बार बुनियादी बातें सीखीं, फिर मैंने इंटरनेट पर विभिन्न पाठ्यक्रमों में इसका अध्ययन करना शुरू किया।

सबसे पहले, रूसी में कॉन्स्टेंटिन वोरोत्सोव का केवल एक पाठ्यक्रम था, और इसे पढ़ाने का तरीका सख्त था: इसमें कई शब्द थे, और विवरणों में कई सूत्र थे। आठवीं कक्षा के छात्र के लिए यह बहुत कठिन था, लेकिन अब, ठीक है क्योंकि मैं शुरुआत में ऐसे स्कूल से गुज़रा था, वास्तविक समस्याओं में अभ्यास में ये शर्तें मेरे लिए कठिनाइयाँ पैदा नहीं करती हैं।

— AI के साथ काम करने के लिए आपको कितना गणित जानने की आवश्यकता है? क्या स्कूली पाठ्यक्रम से पर्याप्त ज्ञान मिलता है?
- कई मायनों में, एमएल कक्षा 10-11 में स्कूल की बुनियादी अवधारणाओं, बुनियादी रैखिक बीजगणित और भेदभाव पर आधारित है। यदि हम उत्पादन के बारे में, तकनीकी समस्याओं के बारे में बात कर रहे हैं, तो कई मायनों में गणित की आवश्यकता नहीं है; कई समस्याओं को केवल परीक्षण और त्रुटि से हल किया जाता है। लेकिन अगर हम रिसर्च की बात करें तो जब नई तकनीकें बनाई जाती हैं तो गणित के बिना कहीं नहीं है। गणित को बुनियादी स्तर पर आवश्यक है, कम से कम यह जानने के लिए कि मैट्रिक्स को कैसे लागू किया जाए या, अपेक्षाकृत रूप से, डेरिवेटिव की गणना कैसे की जाए। यहां गणित से बचने का कोई रास्ता नहीं है।

— आपकी राय में, क्या प्राकृतिक-विश्लेषणात्मक मानसिकता वाला कोई भी छात्र एमएल समस्याओं को हल कर सकता है?
- हाँ। यदि कोई व्यक्ति जानता है कि एमएल के मूल में क्या है, यदि वह जानता है कि डेटा कैसे संरचित है और बुनियादी युक्तियों या हैक को समझता है, तो उसे गणित की आवश्यकता नहीं होगी, क्योंकि नौकरी के लिए कई उपकरण पहले से ही अन्य लोगों द्वारा लिखे गए हैं। यह सब पैटर्न ढूंढने पर निर्भर करता है। लेकिन निःसंदेह, सब कुछ कार्य पर निर्भर करता है।

— एमएल समस्याओं और मामलों को सुलझाने में सबसे कठिन चीज़ क्या है?
- प्रत्येक नया कार्य कुछ नया होता है। यदि समस्या पहले से ही उसी रूप में विद्यमान होती तो उसका समाधान नहीं करना पड़ता। कोई सार्वभौमिक एल्गोरिदम नहीं है. ऐसे लोगों का एक विशाल समुदाय है जो अपने समस्या-समाधान कौशल को प्रशिक्षित करते हैं, बताते हैं कि उन्होंने समस्याओं को कैसे हल किया, और अपनी जीत की कहानियों का वर्णन करते हैं। और उनके तर्क, उनके विचारों का अनुसरण करना बहुत दिलचस्प है।

— किन मामलों और समस्याओं को सुलझाने में आपकी सबसे अधिक रुचि है?
- मैं कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान में विशेषज्ञ हूं, मुझे ग्रंथों, वर्गीकरण कार्यों, चैटबॉट्स आदि में रुचि है।

— क्या आप अक्सर एआई हैकथॉन में भाग लेते हैं?
- हैकथॉन, वास्तव में, ओलंपियाड की एक अलग प्रणाली है। ओलंपियाड में बंद समस्याओं का एक सेट होता है, जिनके ज्ञात उत्तर होते हैं जिनका प्रतिभागी को अनुमान लगाना होता है। लेकिन कुछ लोग ऐसे भी होते हैं जो बंद कामों में अच्छे नहीं होते, लेकिन खुले कामों में सबको तोड़ देते हैं। तो आप विभिन्न तरीकों से अपने ज्ञान का परीक्षण कर सकते हैं। खुली समस्याओं में, प्रौद्योगिकियां कभी-कभी खरोंच से बनाई जाती हैं, उत्पाद तेजी से विकसित होते हैं, और यहां तक ​​कि आयोजकों को भी अक्सर सही उत्तर नहीं पता होता है। हम अक्सर हैकथॉन में हिस्सा लेते हैं और इसके जरिए पैसे कमा सकते हैं। यह दिलचस्प है।

- इससे आप कितना कमा सकते हैं? आप अपनी पुरस्कार राशि कैसे खर्च करते हैं?
— मेरे मित्र और मैंने VKontakte हैकथॉन में भाग लिया, जहाँ हमने हर्मिटेज में चित्रों की खोज के लिए एक एप्लिकेशन बनाया। फोन स्क्रीन पर इमोजी और इमोटिकॉन्स का एक सेट प्रदर्शित किया गया था, इस सेट का उपयोग करके एक तस्वीर ढूंढना आवश्यक था, फोन को तस्वीर पर इंगित किया गया था, इसे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके पहचाना गया था और, यदि उत्तर सही था, तो अंक दिए गए थे। हमें ख़ुशी और दिलचस्पी थी कि हम एक ऐसा एप्लिकेशन बनाने में सक्षम हुए जिसने हमें मोबाइल डिवाइस पर एक पेंटिंग को पहचानने की अनुमति दी। हम अस्थायी रूप से पहले स्थान पर थे, लेकिन कानूनी औपचारिकता के कारण हम 500 हजार रूबल का पुरस्कार पाने से चूक गए। यह शर्म की बात है, लेकिन यह मुख्य बात नहीं है।

इसके अलावा, उन्होंने सर्बैंक डेटा साइंस जर्नी प्रतियोगिता में भाग लिया, जहां उन्होंने 5वां स्थान हासिल किया और 200 हजार रूबल कमाए। पहले के लिए उन्होंने दस लाख का भुगतान किया, दूसरे के लिए 500 हजार का। पुरस्कार राशि अलग-अलग होती है, और अब बढ़ रही है। टॉप में रहकर आपको 100 से 500 हजार तक मिल सकते हैं। मैं पुरस्कार राशि को शिक्षा के लिए बचाता हूं, यह भविष्य के लिए मेरा योगदान है, जो पैसा मैं रोजमर्रा की जिंदगी में खर्च करता हूं, वह मैं खुद कमाता हूं।

- अधिक दिलचस्प क्या है - व्यक्तिगत या टीम हैकथॉन?
— यदि हम किसी उत्पाद को विकसित करने की बात कर रहे हैं, तो यह एक टीम होनी चाहिए; एक व्यक्ति यह काम नहीं कर सकता। वह बस थक जाएगा और उसे सहारे की जरूरत होगी। लेकिन अगर हम बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, एआई अकादमी हैकथॉन के बारे में, तो वहां कार्य सीमित है, उत्पाद बनाने की कोई आवश्यकता नहीं है। वहां रुचि अलग है - किसी अन्य व्यक्ति से आगे निकलने की जो इस क्षेत्र में भी विकास कर रहा है।

-आप आगे कैसे विकास करने की योजना बना रहे हैं? आप अपने करियर को कैसे देखते हैं?
— अब मुख्य लक्ष्य आपके गंभीर वैज्ञानिक कार्य, शोध को तैयार करना है, ताकि यह दुनिया के विभिन्न देशों में होने वाले NeurIPS या ICML - ML सम्मेलनों जैसे प्रमुख सम्मेलनों में दिखाई दे। करियर का प्रश्न खुला है, देखें कि पिछले 5 वर्षों में एमएल का विकास कैसे हुआ है। यह तेजी से बदल रहा है, अब यह अनुमान लगाना मुश्किल है कि आगे क्या होगा। और अगर हम वैज्ञानिक कार्यों के अलावा विचारों और योजनाओं के बारे में बात करें, तो शायद मैं खुद को अपने किसी प्रोजेक्ट, एआई और एमएल के क्षेत्र में एक स्टार्टअप में देखूंगा, लेकिन यह निश्चित नहीं है।

— आपकी राय में, AI प्रौद्योगिकी की सीमाएँ क्या हैं?
— ठीक है, सामान्य तौर पर, अगर हम एआई के बारे में एक ऐसी चीज़ के रूप में बात करते हैं जिसमें किसी प्रकार की बुद्धिमत्ता है, डेटा को संसाधित करता है, तो, निकट भविष्य में, यह हमारे आसपास की दुनिया के बारे में किसी प्रकार की जागरूकता होगी। उदाहरण के लिए, अगर हम कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान में तंत्रिका नेटवर्क के बारे में बात करते हैं, तो हम मॉडल को हमारी दुनिया के संदर्भ की समझ दिए बिना, स्थानीय रूप से कुछ मॉडल बनाने की कोशिश कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, भाषा। यानी, अगर हम इसे एआई में शामिल करने में सक्षम हैं, तो हम संवाद मॉडल, चैट बॉट बनाने में सक्षम होंगे जो न केवल भाषा मॉडल को जानेंगे, बल्कि एक दृष्टिकोण भी रखेंगे और वैज्ञानिक तथ्यों को जानेंगे। और भविष्य में मैं यही देखना चाहूँगा।

वैसे, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अकादमी वर्तमान में एक नए हैकथॉन के लिए स्कूली बच्चों की भर्ती कर रही है। पुरस्कार राशि भी पर्याप्त है, और इस वर्ष का कार्य और भी दिलचस्प है - आपको एक एल्गोरिदम बनाने की आवश्यकता होगी जो एक Dota 2 मैच के आंकड़ों के आधार पर खिलाड़ी के अनुभव की भविष्यवाणी करता है। विवरण के लिए, पर जाएँ इस कड़ी.

स्रोत: www.habr.com