Эй Хабр!
Біз жасөспірімдер үшін хакатонға қатысу сияқты әдеттен тыс ақша табу әдісі туралы айтқымыз келеді. Бұл әрі қаржылық жағынан тиімді, әрі мектепте және смарт кітаптарды оқу арқылы алған біліміңізді іс жүзінде қолдануға мүмкіндік береді.
Қарапайым мысал, былтырғы жасанды интеллект академиясының мектеп оқушыларына арналған хакатоны. Оның қатысушылары Dota 2 ойынының нәтижесін болжауға мәжбүр болды.Жарыстың жеңімпазы Челябі қаласының оныншы сынып оқушысы Александр Мамаев болды. Оның алгоритмі жекпе-жектің жеңімпаз командасын дәл анықтады. Осының арқасында Александр қомақты ақшалай сыйлық алды - 100 мың рубль.
Александр Мамаев ақшалай сыйлықты қалай пайдаланды, ML-мен жұмыс істеу үшін студентке қандай білім жетіспейді және ол АИ саласындағы қай бағытты ең қызықты деп санайды - студент сұхбатында айтты.
— Өзіңіз туралы айтып беріңізші, AI-ға қалай қызығушылық таныттыңыз? Тақырыпқа ену қиын болды ма?
— Мен 17 жастамын, биыл мектеп бітіремін, жақында Челябіден Мәскеу түбіндегі Долгопрудныйға көшіп келдім. Мен Капица атындағы физика-техникалық лицейде оқимын, бұл Мәскеу облысындағы ең жақсы мектептердің бірі. Мен пәтер жалдайтын едім, бірақ мен мектеп жанындағы интернатта тұрамын, лицейдегі адамдармен сөйлесу жақсырақ және оңайырақ.
AI және ML туралы бірінші рет естігенім 2016 жылы Prisma пайда болған кезде болған шығар. Содан кейін мен 8-сыныпта оқып, олимпиадаларды бағдарламалаумен айналыстым, бірнеше олимпиадаларға қатысып, қалада ML кездесулері өтіп жатқанын білдім. Мен оны анықтауға, оның қалай жұмыс істейтінін түсінуге қызығушылық таныттым және мен сонда бара бастадым. Онда мен алғаш рет негізгі білім алдым, содан кейін оны интернеттен, әртүрлі курстарда оқи бастадым.
Алғашында орыс тілінде Константин Воронцовтың курсы ғана болды және оны оқыту тәсілі қатаң болды: онда көптеген терминдер бар және сипаттамаларда көптеген формулалар болды. Сегізінші сынып оқушысы үшін бұл өте қиын болды, бірақ қазір дәл осындай мектептен өткендіктен, терминдер мен үшін нақты есептерде тәжірибеде қиындық тудырмайды.
— Жасанды интеллектпен жұмыс істеу үшін қанша математиканы білу керек? Мектеп бағдарламасындағы білім жеткілікті ме?
— ML көп жағдайда 10-11 сыныптардағы мектептің негізгі ұғымдарына, негізгі сызықтық алгебра мен дифференциацияға негізделген. Егер біз өндіріс туралы, техникалық есептер туралы айтатын болсақ, онда математика көп жағдайда қажет емес, көптеген есептер жай ғана сынақ және қате арқылы шешіледі. Бірақ зерттеу туралы айтатын болсақ, жаңа технологиялар жасалған кезде математикасыз еш жерде болмайды. Математика базалық деңгейде қажет, кем дегенде матрицаны қалай қолдану керектігін білу немесе салыстырмалы түрде айтқанда, туындыларды есептеу. Бұл жерде математикадан қашып құтылу мүмкін емес.
— Сіздің ойыңызша, табиғи-аналитикалық ойлау қабілеті бар кез келген студент ML есептерін шеше алады ма?
- Иә. Егер адам ML негізінде не жатқанын білсе, егер ол деректердің қалай құрылымдалғанын білсе және негізгі трюктерді немесе бұзуларды түсінсе, оған математика қажет болмайды, өйткені жұмысқа арналған көптеген құралдарды басқа адамдар жазып қойған. Мұның бәрі үлгілерді табуға байланысты. Бірақ бәрі, әрине, тапсырмаға байланысты.
— ML есептері мен жағдайларын шешуде ең қиын нәрсе не?
— Әрбір жаңа тапсырма жаңа нәрсе. Егер мәселе бұрыннан сол пішінде болса, оны шешудің қажеті болмас еді. Әмбебап алгоритм жоқ. Мәселелерді шешу дағдыларын үйрететін, мәселелерді қалай шешкенін айтып, жеңістері туралы әңгімелейтін адамдардың үлкен қауымдастығы бар. Олардың логикасына, идеяларына сүйену өте қызықты.
— Қандай жағдайлар мен мәселелер сізді көбірек қызықтырады?
— Мен есептеуіш лингвистикамен айналысамын, мені мәтіндер, жіктеу тапсырмалары, чат-боттар және т.б. қызықтырады.
— AI хакатондарына жиі қатысасыз ба?
— Хакатондар, шын мәнінде, олимпиадалардың басқа жүйесі. Олимпиадада белгілі жауаптары бар жабық есептер бар, оған қатысушы болжауға тиіс. Бірақ жабық тапсырмаларды орындауға шебер емес, бірақ ашық тапсырмаларда барлығын жыртатын адамдар бар. Сондықтан сіз өз біліміңізді әртүрлі тәсілдермен тексере аласыз. Ашық есептерде технологиялар кейде нөлден жасалады, өнімдер тез жасалады, тіпті ұйымдастырушылар да дұрыс жауапты жиі білмейді. Біз хакатондарға жиі қатысамыз, сол арқылы ақша таба аламыз. Бұл қызық.
— Бұдан қанша табыс табуға болады? Жүлдеңізді қалай жұмсайсыз?
— Мен досым екеуміз «ВКонтакте» хакатонына қатысып, Эрмитажда картиналарды іздеуге өтінім бердік. Телефон экранында эмодзилер мен смайликтер жинағы көрсетілді, осы жиынтықты пайдаланып суретті табу керек болды, телефон суретке бағытталды, ол нейрондық желілер арқылы танылды және егер жауап дұрыс болса, ұпайлар берілді. Мобильді құрылғыда суретті тануға мүмкіндік беретін қосымшаны жасай алғанымыз бізді қуантты және қызықтырды. Біз шартты түрде бірінші орында болдық, бірақ заңды формальдылықтың кесірінен 500 мың рубль жүлдеден құр қалдық. Бұл ұят, бірақ бұл ең бастысы емес.
Сонымен қатар, ол Sberbank Data Science Journey байқауына қатысып, 5-орынға ие болды және 200 мың рубль алды. Біріншісіне миллион, екіншісіне 500 мың төледі. Жүлде қоры әртүрлі және қазір көбейіп келеді. Жоғарыда тұрған соң 100-ден 500 мыңға дейін алуға болады. Сыйлық ақшаны оқуға жинаймын, бұл менің болашаққа қосқан үлесім, күнделікті өмірде жұмсайтын ақшам, өзім тауып отырмын.
— Не қызық – жеке немесе командалық хакатондар ма?
— Егер біз өнімді әзірлеу туралы айтатын болсақ, онда ол команда болуы керек, оны бір адам жасай алмайды. Ол жай ғана шаршайды және қолдауды қажет етеді. Бірақ, мысалы, AI Academy хакатоны туралы айтатын болсақ, онда тапсырма шектеулі, өнім жасаудың қажеті жоқ. Ол жақтағы қызығушылық басқа – осы салада дамып келе жатқан басқа адамды басып озу.
— Әрі қарай қалай дамуды жоспарлап отырсыз? Өз мансабыңызды қалай елестетесіз?
— Ендігі басты мақсат – маңызды ғылыми жұмысыңызды, зерттеулеріңізді әлемнің әртүрлі елдерінде өтетін NeurIPS немесе ICML – ML конференциялары сияқты жетекші конференцияларда көрсету үшін дайындау. Мансап мәселесі ашық, соңғы 5 жылда ML қалай дамығанын қараңыз. Ол тез өзгеруде, енді не болатынын болжау қиын. Егер ғылыми жұмыстан басқа идеялар мен жоспарлар туралы айтатын болсақ, онда мен өзімді қандай да бір жеке жобамда, AI және ML саласындағы стартапта көретін шығармын, бірақ бұл анық емес.
— Сіздің ойыңызша, AI технологиясының шектеулері қандай?
— Жалпы, егер AI туралы қандай да бір интеллектке ие, деректерді өңдейтін нәрсе ретінде айтатын болсақ, онда жақын болашақта бұл бізді қоршаған әлем туралы хабардарлықтың қандай да бір түрі болады. Егер біз есептеу лингвистикасында нейрондық желілер туралы айтатын болсақ, мысалы, біз модельге біздің әлем туралы контекст туралы түсінік бермей, бір нәрсені, мысалы, тілді жергілікті түрде модельдеуге тырысамыз. Яғни, егер біз мұны AI-ға енгізе алсақ, диалог модельдерін, чат боттарын жасай аламыз, олар тек тілдік үлгілерді біліп қана қоймайды, сонымен қатар дүниетанымы мен ғылыми фактілерді біледі. Ал мен болашақта осыны көргім келеді.
Айтпақшы, қазір жасанды интеллект академиясы жаңа хакатонға мектеп оқушыларын жинап жатыр. Жүлде қоры да қомақты, биылғы тапсырма одан да қызық – бір Dota 2 матчының статистикасы негізінде ойыншының тәжірибесін болжайтын алгоритм құру керек.Толық ақпарат алу үшін мына жерден өтіңіз. .
Ақпарат көзі: www.habr.com