Hæ Habr!
Okkur langar að tala um svo óvenjulega leið til að afla tekna fyrir unglinga eins og að taka þátt í hackathon. Þetta er bæði fjárhagslega hagkvæmt og gerir þér kleift að nota þá þekkingu sem þú hefur aflað þér í skólanum og með lestri snjallra bóka.
Einfalt dæmi er Hackathon Artificial Intelligence Academy á síðasta ári fyrir skólabörn. Þátttakendur hennar þurftu að spá fyrir um úrslit Dota 2. Sigurvegari keppninnar var Alexander Mamaev, tíundi bekkur frá Chelyabinsk. Reiknirit hans réð nákvæmlega sigurliði bardagans. Þökk sé þessu fékk Alexander umtalsverð verðlaunafé - 100 þúsund rúblur.
Hvernig Alexander Mamaev notaði verðlaunaféð, hvaða þekkingu nemandinn skortir til að vinna með ML og hvaða stefnu á sviði gervigreindar hann telur áhugaverðasta - sagði nemandinn í viðtali.
— Segðu okkur frá sjálfum þér, hvernig fékkstu áhuga á gervigreind? Var erfitt að komast inn í efnið?
— Ég er 17 ára, ég er að klára skóla á þessu ári og ég flutti nýlega frá Chelyabinsk til Dolgoprudny, sem er nálægt Moskvu. Ég læri við Kapitsa Physics and Technology Lyceum, þetta er einn besti skólinn í Moskvu svæðinu. Ég gæti leigt íbúð, en ég bý í heimavistarskóla í skólanum, það er betra og auðveldara að eiga samskipti við fólk frá menntaskólanum.
Fyrsta skiptið sem ég heyrði um gervigreind og ML var líklega árið 2016, þegar Prisma kom fram. Svo var ég í 8. bekk og var í Ólympíuforritun, sótti nokkur ólympíuleika og komst að því að við værum með ML meetup í borginni. Ég hafði áhuga á að finna út úr því, skilja hvernig það virkar og ég fór þangað. Þar lærði ég undirstöðuatriðin í fyrsta skipti, svo fór ég að læra það á netinu, á ýmsum námskeiðum.
Í fyrstu var aðeins námskeið frá Konstantin Vorontsov á rússnesku og kennsluaðferðin var ströng: það innihélt mörg hugtök og það voru margar formúlur í lýsingunum. Fyrir áttundabekkinga var þetta mjög erfitt, en núna, einmitt vegna þess að ég fór í gegnum slíkan skóla í upphafi, valda kjörin mér ekki erfiðleikum í reynd í alvöru vandamálum.
— Hversu mikla stærðfræði þarftu að kunna til að vinna með gervigreind? Er næg þekking úr skólanámskránni?
— ML byggir að mörgu leyti á grunnhugtökum skóla í 10.-11. bekk, línulegri algebru og aðgreiningu. Ef við erum að tala um framleiðslu, um tæknileg vandamál, þá er á margan hátt ekki þörf á stærðfræði, mörg vandamál eru leyst með því að reyna og villa. En ef við tölum um rannsóknir, þegar ný tækni er búin til, þá er hvergi án stærðfræði. Stærðfræði er nauðsynleg á grunnstigi, að minnsta kosti til að kunna að nota fylki eða, tiltölulega séð, reikna út afleiður. Hér er engin undanskilin stærðfræði.
— Getur einhver nemandi með náttúrufræðilegt hugarfar leyst ML vandamál að þínu mati?
- Já. Ef einstaklingur veit hvað liggur að baki ML, ef hann veit hvernig gögn eru uppbyggð og skilur helstu brellur eða hakk, mun hann ekki þurfa stærðfræði, því mörg verkfærin fyrir starfið hafa þegar verið skrifuð af öðru fólki. Allt snýst þetta um að finna mynstur. En allt fer auðvitað eftir verkefninu.
— Hvað er erfiðast við að leysa ML vandamál og mál?
— Hvert nýtt verkefni er eitthvað nýtt. Ef vandamálið hefði þegar verið til í sömu mynd þyrfti ekki að leysa það. Það er ekkert alhliða reiknirit. Það er risastórt samfélag fólks sem þjálfar hæfileika sína til að leysa vandamál, segir frá því hvernig það leysti vandamál og lýsir sögum af sigrum sínum. Og það er mjög áhugavert að fylgja rökfræði þeirra, hugmyndum þeirra.
— Hvaða mál og vandamál hefur þú mestan áhuga á að leysa?
— Ég sérhæfi mig í tölvumálvísindum, hef áhuga á textum, flokkunarverkefnum, spjallþætti o.s.frv.
— Tekurðu oft þátt í AI hackathon?
— Hackathons eru í raun annað kerfi ólympíuleikanna. Ólympíuleikurinn hefur sett af lokuðum vandamálum, með þekktum svörum sem þátttakandinn verður að giska á. En það er til fólk sem er ekki gott í lokuðum verkefnum heldur rífur alla í sundur við opin verkefni. Svo þú getur prófað þekkingu þína á mismunandi vegu. Í opnum vandamálum er tækni stundum búin til frá grunni, vörur þróast hratt og jafnvel skipuleggjendur vita oft ekki rétta svarið. Við tökum oft þátt í hackathons og í gegnum þetta getum við unnið okkur inn peninga. Þetta er áhugavert.
- Hversu mikið geturðu fengið á þetta? Hvernig eyðirðu verðlaunafénu þínu?
— Ég og vinur minn tókum þátt í VKontakte hakkaþoninu, þar sem við sóttum um að leita að málverkum í Hermitage. Sett af emojis og broskörlum var birt á skjá símans, það var nauðsynlegt að finna mynd með því að nota þetta sett, símanum var beint að myndinni, það var þekkt með tauganetum og ef svarið var rétt voru veitt stig. Við vorum ánægð og áhugasöm um að okkur tókst að búa til forrit sem gerði okkur kleift að þekkja málverk í farsíma. Við vorum með semingi í fyrsta sæti en vegna lagalegra formsatriði misstum við af 500 þúsund rúblum. Það er synd en það er ekki aðalatriðið.
Að auki tók hann þátt í Sberbank Data Science Journey keppninni, þar sem hann náði 5. sæti og vann 200 þúsund rúblur. Fyrir það fyrsta greiddu þeir milljón, fyrir það síðara 500 þús. Verðlaunasjóðir eru mismunandi og eru nú að aukast. Þar sem þú ert á toppnum geturðu fengið 100 til 500 þús. Ég geymi verðlaunaféð til menntunar, þetta er framlag mitt til framtíðar, peningarnir sem ég eyði í daglegu lífi, þéni ég sjálfur.
— Hvað er áhugaverðara - hackathon fyrir einstaklinga eða hópa?
— Ef við erum að tala um að þróa vöru, þá verður það að vera teymi, einn maður getur ekki gert það. Hann verður einfaldlega þreyttur og þarfnast stuðnings. En ef við erum að tala, til dæmis um AI Academy hackathon, þá er verkefnið þar takmarkað, það er engin þörf á að búa til vöru. Þar er áhuginn annar - að taka fram úr öðrum einstaklingi sem einnig er að þróast á þessu sviði.
— Hvernig ætlar þú að þróast áfram? Hvernig sérðu feril þinn fyrir þér?
— Nú er aðalmarkmiðið að undirbúa alvarlega vísindavinnu þína, rannsóknir, þannig að þær birtist á leiðandi ráðstefnum eins og NeurIPS eða ICML - ML ráðstefnum sem fara fram í mismunandi löndum heims. Starfsspurningin er opin, skoðaðu hvernig ML hefur þróast undanfarin 5 ár. Það er að breytast hratt, nú er erfitt að spá fyrir um hvað gerist næst. Og ef við tölum um hugmyndir og áætlanir fyrir utan vísindavinnu, þá myndi ég kannski sjá mig í einhverju eigin verkefni, sprotafyrirtæki á sviði gervigreindar og ML, en það er ekki víst.
— Að þínu mati, hverjar eru takmarkanir gervigreindartækninnar?
— Jæja, almennt séð, ef við tölum um gervigreind sem hlut sem hefur einhvers konar greind, vinnur úr gögnum, þá mun það í náinni framtíð verða einhvers konar vitund um heiminn í kringum okkur. Ef við tölum um tauganet í tölvumálvísindum, til dæmis, erum við að reyna að móta eitthvað staðbundið, til dæmis tungumál, án þess að gefa líkaninu skilning á samhenginu um heiminn okkar. Það er að segja, ef við náum að fella þetta inn í gervigreind, munum við geta búið til samræðulíkön, spjallforrit sem þekkja ekki aðeins tungumálalíkön, heldur einnig hafa sýn og vita vísindalegar staðreyndir. Og þetta er það sem ég myndi vilja sjá í framtíðinni.
Við the vegur, Academy of Artificial Intelligence er núna að ráða skólabörn í nýtt hackathon. Verðlaunaféð er líka umtalsvert og verkefni þessa árs er enn áhugaverðara - þú þarft að búa til reiknirit sem spáir fyrir um upplifun leikmanns byggt á tölfræði eins leiks í Dota 2. Fyrir frekari upplýsingar, farðu á .
Heimild: www.habr.com