Hej Habr!
Željeli bismo razgovarati o tako neobičnom načinu zarađivanja novca za tinejdžere kao što je sudjelovanje u hackathonima. To je i financijski korisno i omogućuje vam da u praksi primijenite znanje stečeno u školi i čitanjem pametnih knjiga.
Jednostavan primjer je prošlogodišnji hackathon Akademije umjetne inteligencije za školarce. Njegovi su sudionici morali predvidjeti ishod igre Dota 2. Pobjednik natjecanja bio je Alexander Mamaev, učenik desetog razreda iz Čeljabinska. Njegov algoritam najpreciznije je odredio pobjednički tim borbe. Zahvaljujući tome, Alexander je dobio značajnu novčanu nagradu - 100 tisuća rubalja.
Kako je Alexander Mamaev iskoristio novčanu nagradu, koja znanja studentu nedostaje za rad s ML-om i koji smjer u području umjetne inteligencije smatra najzanimljivijim - rekao je student u intervjuu.
— Recite nam nešto o sebi, kako ste se zainteresirali za AI? Je li bilo teško ući u temu?
— Imam 17 godina, ove godine završavam školu, a nedavno sam se preselio iz Čeljabinska u Dolgoprudni, koji se nalazi blizu Moskve. Studiram u Liceju za fiziku i tehnologiju Kapitsa, ovo je jedna od najboljih škola u moskovskoj regiji. Mogao bih iznajmiti stan, ali živim u internatu u školi, bolje je i lakše komunicirati s ljudima iz liceja.
Za AI i ML sam prvi put čuo vjerojatno 2016., kada se pojavila Prisma. Tada sam bio u 8. razredu i bavio se olimpijadom programiranja, prisustvovao sam nekim olimpijadama i saznao da imamo ML susrete u gradu. Zanimalo me da to shvatim, razumijem kako to funkcionira i počeo sam ići tamo. Tamo sam prvi put naučio osnove, zatim sam to počeo učiti na internetu, na raznim tečajevima.
U početku je postojao samo tečaj Konstantina Voroncova na ruskom, a način predavanja bio je strog: sadržavao je mnogo pojmova, au opisima je bilo mnogo formula. Za osmaša je to bilo jako teško, ali sada, upravo zato što sam prošla takvu školu na početku, termini mi ne predstavljaju poteškoće u praksi u stvarnim problemima.
— Koliko matematike trebate znati da biste radili s umjetnom inteligencijom? Ima li dovoljno znanja iz školskog programa?
— Na mnogo načina, ML se temelji na osnovnim konceptima škole u 10. i 11. razredu, osnovnoj linearnoj algebri i diferencijaciji. Ako govorimo o proizvodnji, o tehničkim problemima, onda u mnogočemu matematika nije potrebna, mnogi se problemi rješavaju jednostavno pokušajem i pogreškom. Ali ako govorimo o istraživanju, kada se stvaraju nove tehnologije, onda nema nikuda bez matematike. Matematika je potrebna na osnovnoj razini, barem da bi se znalo primijeniti matricu ili, relativno rečeno, izračunati derivacije. Nema tu pobjeći od matematike.
— Po vašem mišljenju, može li bilo koji student s prirodno-analitičkim načinom razmišljanja riješiti ML probleme?
- da Ako osoba zna što leži u srcu ML-a, ako zna kako su podaci strukturirani i razumije osnovne trikove ili hakove, neće mu trebati matematika, jer su mnoge alate za posao već napisali drugi ljudi. Sve se svodi na pronalaženje obrazaca. Ali sve, naravno, ovisi o zadatku.
— Što je najteže u rješavanju ML problema i slučajeva?
— Svaki novi zadatak je nešto novo. Da je problem već postojao u istom obliku, ne bi se morao rješavati. Ne postoji univerzalni algoritam. Postoji ogromna zajednica ljudi koji treniraju svoje vještine rješavanja problema, govore kako su rješavali probleme i opisuju priče o svojim pobjedama. I vrlo je zanimljivo pratiti njihovu logiku, njihove ideje.
— Koje slučajeve i probleme najviše zanimate za rješavanje?
— Specijalizirao sam se za računalnu lingvistiku, zanimaju me tekstovi, problemi klasifikacije, chatbotovi itd.
— Sudjelujete li često na AI hackathonima?
— Hackathoni su zapravo drugačiji sustav olimpijada. Olimpijada ima set zatvorenih problema, s poznatim odgovorima koje sudionik mora pogoditi. Ali postoje ljudi koji nisu dobri u zatvorenim zadacima, ali rasturaju sve na otvorenima. Dakle, možete provjeriti svoje znanje na različite načine. U otvorenim problemima tehnologije se ponekad stvaraju od nule, proizvodi se brzo razvijaju, a ni sami organizatori često ne znaju točan odgovor. Često sudjelujemo na hackathonima i kroz to možemo zaraditi. Ovo je zanimljivo.
- Koliko možete zaraditi od ovoga? Kako trošite novčanu nagradu?
— Moj prijatelj i ja sudjelovali smo u hackathonu VKontakte, gdje smo napravili aplikaciju za traženje slika u Ermitažu. Na ekranu telefona prikazivao se set emojija i emotikona, pomoću tog seta trebalo je pronaći sliku, telefon se usmjeravao na sliku, prepoznavala se putem neuronskih mreža i, ako je odgovor bio točan, dodjeljivali su se bodovi. Bili smo zadovoljni i zainteresirani što smo uspjeli izraditi aplikaciju koja nam omogućuje prepoznavanje slike na mobilnom uređaju. Bili smo uvjetno na prvom mjestu, ali nam je zbog pravne formalnosti izmakla nagrada od 500 tisuća rubalja. Šteta, ali to nije glavno.
Osim toga, sudjelovao je u natjecanju Sberbank Data Science Journey, gdje je zauzeo 5. mjesto i zaradio 200 tisuća rubalja. Za prvu su platili milijun, za drugu 500 tisuća. Nagradni fondovi variraju, a sada se povećavaju. Ako ste u vrhu, možete dobiti od 100 do 500 tisuća. Novac od nagrade čuvam za obrazovanje, to je moj doprinos budućnosti, novac koji trošim u svakodnevnom životu sam zarađujem.
— Što je zanimljivije – pojedinačni ili timski hackatoni?
— Ako govorimo o razvoju proizvoda, onda to mora biti tim, ne može jedna osoba. Jednostavno će se umoriti i treba mu podrška. Ali ako govorimo, na primjer, o hackathonu AI Academy, onda je zadatak tamo ograničen, nema potrebe za stvaranjem proizvoda. Tamo je interes drugačiji - prestići drugu osobu koja se također razvija na ovom području.
— Kako se planirate dalje razvijati? Kako vidite svoju karijeru?
— Sada je glavni cilj pripremiti svoj ozbiljan znanstveni rad, istraživanje, da se pojavi na vodećim konferencijama poput NeurIPS ili ICML - ML konferencija koje se održavaju u različitim zemljama svijeta. Pitanje karijere je otvoreno, pogledajte kako se ML razvijao u zadnjih 5 godina. Brzo se mijenja, sada je teško predvidjeti što će se dalje dogoditi. A ako govorimo o idejama i planovima osim znanstvenog rada, onda bih se možda vidio u nekom svom projektu, startupu u području AI i ML, ali to nije sigurno.
— Po vašem mišljenju, koja su ograničenja AI tehnologije?
— Pa, općenito, ako govorimo o umjetnoj inteligenciji kao stvari koja ima neku vrstu inteligencije, obrađuje podatke, onda će to u bliskoj budućnosti biti neka vrsta svijesti o svijetu oko nas. Ako govorimo o neuronskim mrežama u računalnoj lingvistici, na primjer, pokušavamo lokalno modelirati nešto, na primjer, jezik, a da modelu ne damo razumijevanje konteksta o našem svijetu. Odnosno, ako to uspijemo inkorporirati u AI, moći ćemo kreirati modele dijaloga, chat botove koji ne samo da će poznavati jezične modele, već će imati i perspektivu i poznavati znanstvene činjenice. I to je ono što bih volio vidjeti u budućnosti.
Inače, Akademija za umjetnu inteligenciju trenutno regrutira školarce za novi hackathon. Novčana nagrada je također znatna, a ovogodišnji zadatak još je zanimljiviji - morat ćete izgraditi algoritam koji predviđa iskustvo igrača na temelju statistike jednog meča Dota 2. Za detalje idite na .
Izvor: www.habr.com