おい、ハブル！
私たちは、ハッカソンに参加するという、ティーンエイジャーにとっての珍しいお金を稼ぐ方法について話したいと思います。 これは経済的にも有益であり、学校や賢明な本を読んで得た知識を実践することもできます。
簡単な例は、昨年の小学生向けの人工知能アカデミーハッカソンです。 参加者は Dota 2 ゲームの結果を予想する必要があり、優勝者はチェリャビンスクの 100 年生、アレクサンダー ママエフでした。 彼のアルゴリズムは、戦いの勝利チームを最も正確に決定しました。 このおかげで、アレクサンダーはXNUMX万ルーブルという多額の賞金を受け取りました。
アレクサンダー・ママエフは賞金をどのように使ったのか、ML を扱うために学生に欠けている知識は何か、AI 分野のどの方向が最も興味深いと考えるのか、学生はインタビューで語った。
— ご自身について教えてください。AIに興味を持ったきっかけは何ですか？ 話題に入り込むのは難しかったですか？
— 私は 17 歳で、今年学校を卒業し、最近チェリャビンスクからモスクワ近くのドルゴプルドニに引っ越してきました。 私はカピツァ物理技術ライセウムで勉強しています。ここはモスクワ地域で最高の学校の一つです。 アパートを借りることもできましたが、私は学校の寄宿学校に住んでいます。リセアムの人々とコミュニケーションをとるのはより良くて簡単です。
私が AI と ML について初めて聞いたのは、おそらく Prisma が登場した 2016 年でした。 それから私は 8 年生で、オリンピックのプログラミングをしていて、いくつかのオリンピックに参加し、市内で ML のミートアップが開催されていることを知りました。 私はそれを理解すること、それがどのように機能するかを理解することに興味があり、そこに通い始めました。 そこで初めて基礎を学び、その後インターネットやさまざまなコースで基礎を学び始めました。
当初はコンスタンチン・ヴォロンツォフのロシア語講座のみで、用語も多く、解説も公式が多く、教え方が厳しかった。 中学XNUMX年生にとってこれは非常に難しいことでしたが、今では、最初にそのような学校を通ったからこそ、実際の問題でその用語が困難になることはありません。
— AI を扱うにはどのくらい数学を知っておく必要がありますか? 学校のカリキュラムで十分な知識が得られていますか?
— 多くの点で、ML は 10 年生から 11 年生までの学校の基本概念である基本的な線形代数と微分に基づいています。 生産や技術的な問題について話している場合、多くの点で数学は必要なく、多くの問題は単に試行錯誤によって解決されます。 しかし、研究について言えば、新しいテクノロジーが生み出されるとき、数学のない場所はありません。 数学は、少なくとも行列を適用する方法、または相対的に言えば導関数を計算する方法を知るために、基本レベルで必要です。 ここでは数学から逃れることはできません。
— あなたの意見では、自然に分析的な考え方を持っている学生なら誰でも ML の問題を解決できますか?
- はい。 ML の中心にあるものを知っていて、データがどのように構造化されているかを知っていて、基本的なトリックやハックを理解していれば、数学は必要ありません。その仕事に使用するツールの多くはすでに他の人によって書かれているからです。 すべてはパターンを見つけることに帰着します。 しかし、もちろん、すべてはタスクによって異なります。
— ML の問題やケースを解決する際に最も難しいことは何ですか?
— 新しいタスクはそれぞれ新しいものです。 問題が同じ形ですでに存在している場合、それを解決する必要はありません。 普遍的なアルゴリズムはありません。 問題解決スキルを訓練し、どのように問題を解決したかを語り、勝利の物語を語る人々の巨大なコミュニティがあります。 そして、彼らの論理やアイデアを追うのは非常に興味深いです。
— 解決したい事件や問題は何ですか?
— 私は計算言語学を専門としており、テキスト、分類タスク、チャットボットなどに興味があります。
—AIハッカソンにはよく参加されますか？
— 実際、ハッカソンはオリンピックの別のシステムです。 オリンピックには、参加者が推測する必要がある既知の答えを持つ一連のクローズド問題があります。 しかし、クローズドなタスクは苦手でも、オープンなタスクでは全員をバラバラにしてしまう人もいます。 したがって、さまざまな方法で知識をテストできます。 オープンプロブレムでは、技術がゼロから生み出されることもあれば、製品が短期間で開発されることもあり、主催者ですら正解がわからないこともよくあります。 私たちはハッカソンによく参加しており、それを通じてお金を稼ぐことができます。 これは面白い。
- これでどれくらい稼げるんですか？ 賞金はどのように使いますか?
— 友人と私は VKontakte ハカソンに参加し、エルミタージュ美術館内の絵画を検索するアプリケーションを作成しました。 絵文字と顔文字のセットが電話画面に表示され、このセットを使用して写真を見つける必要があり、電話を写真に向けると、ニューラル ネットワークを使用して認識され、答えが正しければポイントが与えられました。 私たちは、モバイル デバイス上の絵画を認識できるアプリケーションを作成できたことを嬉しく思い、興味を持ちました。 私たちは暫定的に500位でしたが、法的手続きにより賞金XNUMX万ルーブルを逃しました。 残念ですが、それが重要なことではありません。
さらに、ズベルバンク データ サイエンス ジャーニー コンテストに参加し、5 位に入り、200 万ルーブルを獲得しました。 最初に彼らは500万を支払い、100番目に500万を支払いました。 賞金はさまざまですが、現在は増加しています。 上位に入るとXNUMX万～XNUMX万もらえる。 私は賞金を教育のために貯めており、これは私の将来への貢献であり、日常生活に費やすお金であり、私自身で稼いだお金です。
— 個人ハッカソンとチームハッカソンではどちらが興味深いですか?
――プロダクト開発というとチームでないといけないので、XNUMX人ではできません。 彼はただ疲れてしまい、サポートが必要になるだけです。 しかし、たとえば AI アカデミーのハッカソンについて話している場合、そこでのタスクは限られており、製品を作成する必要はありません。 そこでの関心は異なります-この分野で同様に開発している他の人を追い越すことです。
—今後はどのように発展していく予定ですか？ 自分のキャリアをどう見ていますか？
— さて、主な目標は、世界のさまざまな国で開催される NeurIPS や ICML (ML カンファレンス) などの主要なカンファレンスに発表できるように、本格的な科学的研究や研究を準備することです。 キャリアに関する質問は未解決です。過去 5 年間で ML がどのように発展したかを見てください。 急速に変化しており、次に何が起こるかを予測するのは困難です。 そして、科学的研究以外のアイデアや計画について話す場合、おそらく私は自分自身のプロジェクト、つまり AI と ML の分野のスタートアップに携わることになるでしょうが、これは確実ではありません。
— AIテクノロジーの限界は何だと思いますか？
— そうですね、一般的に AI について、ある種の知性を持ち、データを処理するものとして話すと、近い将来、それは私たちの周囲の世界に対するある種の認識となるでしょう。 たとえば、計算言語学でニューラル ネットワークについて話す場合、私たちは、世界に関するコンテキストの理解をモデルに与えずに、言語などの何かを局所的にモデル化しようとしています。 つまり、これをAIに組み込むことができれば、言語モデルを知るだけでなく、見通しを持ち、科学的事実を知る対話モデル、チャットボットを作ることができるようになるのです。 そしてこれが私が将来見たいものです。
ちなみに、人工知能アカデミーは現在、新たなハッカソンの小学生を募集している。 賞金も高額ですが、今年のタスクはさらに興味深いもので、Dota 2 の XNUMX つの試合の統計に基づいてプレイヤーのエクスペリエンスを予測するアルゴリズムを構築する必要があります。 .
出所： habr.com