בינה מלאכותית, תלמידי בית ספר ופרסים גדולים: איך לעשות למידת מכונה בכיתה ח'

היי הבר!

ברצוננו לדבר על דרך כה יוצאת דופן להרוויח כסף עבור בני נוער כמו השתתפות בהאקתונים. זה גם מועיל כלכלית וגם מאפשר ליישם את הידע שנצבר בבית הספר ובאמצעות קריאת ספרים חכמים.

דוגמה פשוטה היא האקתון האקדמיה לבינה מלאכותית בשנה שעברה עבור תלמידי בית ספר. המשתתפים בה היו צריכים לחזות את תוצאת משחק דוטה 2. המנצח בתחרות היה אלכסנדר מאמאייב, תלמיד כיתה י' מצ'ליאבינסק. האלגוריתם שלו קבע בצורה המדויקת ביותר את הצוות המנצח בקרב. הודות לכך, אלכסנדר קיבל פרס משמעותי - 100 אלף רובל.

כיצד השתמש אלכסנדר ממאייב בכספי הפרס, איזה ידע חסר לתלמיד כדי לעבוד עם ML, ואיזה כיוון בתחום הבינה המלאכותית בעיניו הוא המעניין ביותר - סיפר הסטודנט בראיון.

— ספר לנו על עצמך, איך התעניינת בבינה מלאכותית? היה קשה להיכנס לנושא?
- אני בן 17, אני מסיים את בית הספר השנה, ולאחרונה עברתי מצ'ליאבינסק לדולגופרודני, שנמצאת ליד מוסקבה. אני לומד בליציאום לפיזיקה וטכנולוגיה Kapitsa, זה אחד מבתי הספר הטובים ביותר באזור מוסקבה. יכולתי לשכור דירה, אבל אני גר בפנימייה בבית הספר, יותר טוב וקל יותר לתקשר עם אנשים מהליציאום.

הפעם הראשונה ששמעתי על AI ו-ML הייתה כנראה ב-2016, כאשר פריזמה הופיעה. אחר כך הייתי בכיתה ח' ועסקתי בתכנות אולימפיאדות, השתתפתי בכמה אולימפיאדות וגיליתי שאנחנו עורכים מפגשי ML בעיר. עניין אותי להבין את זה, להבין איך זה עובד, והתחלתי ללכת לשם. שם למדתי את היסודות בפעם הראשונה, אחר כך התחלתי ללמוד את זה באינטרנט, בקורסים שונים.

בתחילה, היה רק ​​קורס של קונסטנטין וורונטסוב ברוסית, ואופן ההוראה שלו היה קפדני: הוא הכיל הרבה מונחים, והיו הרבה נוסחאות בתיאורים. לתלמיד כיתה ח' זה היה מאוד קשה, אבל עכשיו, דווקא בגלל שעברתי בית ספר כזה בהתחלה, המונחים לא מקשים עליי בפועל בבעיות אמיתיות.

- כמה מתמטיקה אתה צריך לדעת כדי לעבוד עם AI? האם יש מספיק ידע מתכנית הלימודים בבית הספר?
— במובנים רבים, ML מבוסס על מושגי היסוד של בית הספר בכיתות י'-י"א, אלגברה לינארית בסיסית ובידול. אם אנחנו מדברים על ייצור, על בעיות טכניות, אז במובנים רבים אין צורך במתמטיקה; בעיות רבות נפתרות פשוט על ידי ניסוי וטעייה. אבל אם אנחנו מדברים על מחקר, כשנוצרות טכנולוגיות חדשות, אז אין שום מקום בלי מתמטיקה. יש צורך במתמטיקה ברמה בסיסית, לפחות כדי לדעת ליישם מטריצה ​​או, יחסית, לחשב נגזרות. אין כאן מנוס למתמטיקה.

- לדעתך, האם כל תלמיד בעל חשיבה טבעית-אנליטית יכול לפתור בעיות ML?
- כן. אם אדם יודע מה טמון בלב של ML, אם הוא יודע איך הנתונים בנויים ומבין טריקים או פריצות בסיסיות, הוא לא יזדקק למתמטיקה, כי רבים מהכלים לתפקיד כבר נכתבו על ידי אנשים אחרים. הכל מסתכם במציאת דפוסים. אבל הכל, כמובן, תלוי במשימה.

- מה הדבר הקשה ביותר בפתרון בעיות ומקרים של ML?
- כל משימה חדשה היא משהו חדש. אם הבעיה כבר הייתה קיימת באותה צורה, לא היה צריך לפתור אותה. אין אלגוריתם אוניברסלי. יש קהילה ענקית של אנשים המאמנים את כישורי פתרון הבעיות שלהם, מספרים כיצד הם פתרו בעיות ומתארים סיפורים על ניצחונותיהם. וזה מאוד מעניין לעקוב אחר ההיגיון שלהם, הרעיונות שלהם.

- אילו מקרים ובעיות אתה הכי מעוניין לפתור?
- אני מתמחה בבלשנות חישובית, אני מתעניין בטקסטים, משימות סיווג, צ'טבוטים וכו'.

- האם אתה מרבה להשתתף בהאקתוני בינה מלאכותית?
- האקתונים הם למעשה מערכת שונה של אולימפיאדות. לאולימפיאדה יש ​​מערכת של בעיות סגורות, עם תשובות ידועות שעל המשתתף לנחש. אבל יש אנשים שלא טובים במשימות סגורות, אבל קורעים את כולם במשימות פתוחות. אז אתה יכול לבדוק את הידע שלך בדרכים שונות. בבעיות פתוחות נוצרות לפעמים טכנולוגיות מאפס, מוצרים מפותחים במהירות, ואפילו המארגנים לרוב לא יודעים את התשובה הנכונה. לעתים קרובות אנו משתתפים בהאקתונים, ובאמצעות זה אנו יכולים להרוויח כסף. זה מעניין.

- כמה אתה יכול להרוויח מזה? איך אתה מוציא את כספי הפרסים שלך?
- אני וחבר שלי השתתפנו בהאקתון VKontakte, שם הגשנו בקשה לחיפוש ציורים בהרמיטאז'. קבוצה של אימוג'ים ואמוטיקונים הוצגה על מסך הטלפון, היה צורך למצוא תמונה באמצעות סט זה, הטלפון היה מכוון לתמונה, הוא זוהה באמצעות רשתות עצביות ואם התשובה הייתה נכונה, הוענקו נקודות. שמחנו והתעניינו שהצלחנו ליצור אפליקציה שאפשרה לנו לזהות ציור במכשיר נייד. היינו במקום הראשון בהיסוס, אבל בגלל פורמליות משפטית פספסנו את הפרס של 500 אלף רובל. חבל, אבל זה לא העיקר.

בנוסף, הוא השתתף בתחרות Sberbank Data Science Journey, שם לקח את המקום החמישי והרוויח 5 אלף רובל. על הראשון שילמו מיליון, על השני 200 אלף. כספי הפרסים משתנים, וכעת הם גדלים. להיות בפסגה, אתה יכול לקבל 500 עד 100 אלף. אני שומר את כספי הפרס לחינוך, זו התרומה שלי לעתיד, הכסף שאני מוציא בחיי היומיום, אני מרוויח בעצמי.

- מה יותר מעניין - האקתונים אישיים או קבוצתיים?
- אם אנחנו מדברים על פיתוח מוצר, אז זה חייב להיות צוות; אדם אחד לא יכול לעשות את זה. הוא פשוט יתעייף ויזדקק לתמיכה. אבל אם אנחנו מדברים, למשל, על האקתון AI Academy, אז המשימה שם מוגבלת, אין צורך ליצור מוצר. האינטרס שם שונה - לעקוף אדם אחר שגם הוא מתפתח בתחום הזה.

- איך אתה מתכנן להתפתח? איך אתה רואה את הקריירה שלך?
— כעת המטרה העיקרית היא להכין את העבודה המדעית הרצינית שלך, המחקר, כך שהיא תופיע בכנסים מובילים כמו NeurIPS או ICML - ML כנסים המתקיימים במדינות שונות בעולם. שאלת הקריירה פתוחה, תראה איך ML התפתחה במהלך 5 השנים האחרונות. זה משתנה במהירות, עכשיו קשה לחזות מה יקרה בהמשך. ואם נדבר על רעיונות ותוכניות מלבד עבודה מדעית, אז אולי הייתי רואה את עצמי באיזה פרויקט משלי, סטארט-אפ בתחום הבינה המלאכותית וה-ML, אבל זה לא בטוח.

- לדעתך, מהן המגבלות של טכנולוגיית AI?
- ובכן, באופן כללי, אם נדבר על AI כדבר שיש לו איזושהי אינטליגנציה, מעבד נתונים, אז, בעתיד הקרוב, זו תהיה סוג של מודעות לעולם הסובב אותנו. אם אנחנו מדברים על רשתות עצביות בבלשנות חישובית, למשל, אנחנו מנסים ליצור מודל מקומי של משהו, למשל, שפה, מבלי לתת למודל הבנה של ההקשר של העולם שלנו. כלומר, אם נצליח לשלב זאת ב-AI, נוכל ליצור מודלים של דיאלוגים, צ'אט בוטים שלא רק יכירו מודלים של שפות, אלא גם יהיו בעלי השקפה וידעו עובדות מדעיות. וזה מה שהייתי רוצה לראות בעתיד.

אגב, האקדמיה לבינה מלאכותית מגייסת בימים אלו תלמידי בית ספר להאקתון חדש. גם כספי הפרסים משמעותיים, והמשימה של השנה מעניינת עוד יותר - תצטרכו לבנות אלגוריתם שמנבא את חוויית השחקן על סמך הסטטיסטיקה של משחק אחד של Dota 2. לפרטים, היכנסו ל- קישור זה.

מקור: www.habr.com