ProHoster > Blogs > interneta ziņas > AI, skolēni un lielas balvas: kā veikt maŔīnmācÄ«Å”anos 8. klasē

AI, skolēni un lielas balvas: kā veikt maŔīnmācÄ«Å”anos 8. klasē

Čau Habr!

Vēlamies runāt par tādu pusaudžiem neparastu naudas pelnÄ«Å”anas veidu kā dalÄ«ba hakatonos. Tas ir gan finansiāli izdevÄ«gi, gan ļauj likt lietā zināŔanas, kas iegÅ«tas skolā un lasot gudras grāmatas.

VienkārÅ”s piemērs ir pagājuŔā gada MākslÄ«gā intelekta akadēmijas hakatons skolēniem. Tās dalÄ«bniekiem bija jāprognozē spēles Dota 2 iznākums. Par sacensÄ«bu uzvarētāju kļuva Čeļabinskas desmitās klases skolnieks Aleksandrs Mamajevs. Viņa algoritms visprecÄ«zāk noteica cīņas uzvarētāju komandu. Pateicoties tam, Aleksandrs saņēma ievērojamu naudas balvu - 100 tÅ«kstoÅ”us rubļu.

AI, skolēni un lielas balvas: kā veikt maŔīnmācÄ«Å”anos 8. klasē


Kā Aleksandrs Mamajevs izmantoja naudas balvu, kādas zināŔanas studentam pietrÅ«kst, lai strādātu ar ML, un kādu virzienu AI jomā viņŔ uzskata par interesantāko ā€“ intervijā stāstÄ«ja students.

ā€” Pastāstiet par sevi, kā jÅ«s interesējaties par AI? Vai bija grÅ«ti iekļūt tēmā?
ā€” Man ir 17 gadu, Å”ogad beidzu skolu, un nesen no Čeļabinskas pārcēlos uz Dolgoprudniju, kas atrodas netālu no Maskavas. Es mācos Kapitsas fizikas un tehnoloÄ£iju licejā, Ŕī ir viena no labākajām skolām Maskavas reÄ£ionā. Es varētu Ä«rēt dzÄ«vokli, bet es dzÄ«voju skolas internātā, labāk un vieglāk sazināties ar cilvēkiem no liceja.

Pirmo reizi par AI un ML dzirdēju, iespējams, 2016. gadā, kad parādÄ«jās Prisma. Tad es mācÄ«jos 8. klasē un nodarbojos ar olimpiādes programmÄ“Å”anu, apmeklēju dažas olimpiādes un uzzināju, ka mums pilsētā ir ML tikÅ”anās. Man bija interesanti to izdomāt, saprast, kā tas darbojas, un es sāku tur iet. Tur pirmo reizi apguvu pamatus, tad sāku to apgÅ«t internetā, dažādos kursos.

Sākumā bija tikai KonstantÄ«na Voroncova kurss krievu valodā, un tā pasniegÅ”anas veids bija stingrs: tajā bija daudz terminu, un aprakstos bija daudz formulu. Kādam astotklasniekam tas bija ļoti grÅ«ti, bet tagad tieÅ”i tāpēc, ka sākumā gāju tādu skolu, termini man praktiski nesagādā grÅ«tÄ«bas reālās problēmās.

ā€” Cik daudz matemātikas ir jāzina, lai strādātu ar AI? Vai ir pietiekami daudz zināŔanu no skolas mācÄ«bu programmas?
ā€” Daudzējādā ziņā ML pamatā ir skolas pamatjēdzieni 10.ā€“11. klasē, lineārā algebra un diferenciācija. Ja mēs runājam par ražoÅ”anu, par tehniskām problēmām, tad daudzējādā ziņā matemātika nav vajadzÄ«ga, daudzas problēmas tiek atrisinātas vienkārÅ”i ar izmēģinājumiem un kļūdām. Bet, ja runājam par pētniecÄ«bu, kad tiek radÄ«tas jaunas tehnoloÄ£ijas, tad bez matemātikas nekur nav. Matemātika ir vajadzÄ«ga pamatlÄ«menÄ«, lai vismaz zinātu, kā pielietot matricu vai, nosacÄ«ti runājot, aprēķināt atvasinājumus. No matemātikas Å”eit nevar izvairÄ«ties.

ā€” Vai, jÅ«suprāt, jebkurÅ” students ar dabiski analÄ«tisko domāŔanu var atrisināt ML problēmas?
- Jā. Ja cilvēks zina, kas slēpjas ML pamatā, ja viņŔ zina, kā tiek strukturēti dati, un saprot pamata trikus vai uzlauzumus, matemātika viņam nebÅ«s vajadzÄ«ga, jo daudzus darba rÄ«kus jau ir uzrakstÄ«juÅ”i citi cilvēki. Tas viss ir atkarÄ«gs no modeļu atraÅ”anas. Bet viss, protams, ir atkarÄ«gs no uzdevuma.

ā€” Kas ir grÅ«tākais ML problēmu un gadÄ«jumu risināŔanā?
ā€” Katrs jauns uzdevums ir kaut kas jauns. Ja problēma jau bÅ«tu pastāvējusi tādā paŔā formā, tā nebÅ«tu jārisina. Nav universāla algoritma. Ir milzÄ«ga cilvēku kopiena, kas trenē savas problēmu risināŔanas prasmes, stāsta, kā viņi atrisināja problēmas, un apraksta stāstus par savām uzvarām. Un ir ļoti interesanti sekot viņu loÄ£ikai, idejām.

ā€” Kādu gadÄ«jumu un problēmu risināŔana jÅ«s interesē visvairāk?
ā€” Es specializējos skaitļoÅ”anas lingvistikā, mani interesē teksti, klasifikācijas problēmas, tērzÄ“Å”anas roboti utt.

ā€” Vai jÅ«s bieži piedalāties AI hakatonos?
ā€” Hakatoni patiesÄ«bā ir cita olimpiāžu sistēma. Olimpiādē ir slēgtu uzdevumu kopums ar zināmām atbildēm, kuras dalÄ«bniekam jāuzmin. Bet ir cilvēki, kuriem slēgtos uzdevumos neveicas, bet atklātos visus saplosa. Tātad jÅ«s varat pārbaudÄ«t savas zināŔanas dažādos veidos. Atklātās problēmās tehnoloÄ£ijas dažkārt tiek radÄ«tas no nulles, produkti tiek ātri izstrādāti, un pat organizatori bieži vien nezina pareizo atbildi. Mēs bieži piedalāmies hakatonos, un ar to palÄ«dzÄ«bu mēs varam nopelnÄ«t naudu. Tas ir interesanti.

ā€“ Cik no tā var nopelnÄ«t? Kā jÅ«s tērējat savu naudas balvu?
ā€” Mēs ar draugu piedalÄ«jāmies hakatonā VKontakte, kur pieteicāmies gleznu meklÄ“Å”anai Ermitāžā. Tālruņa ekrānā tika parādÄ«ts emocijzÄ«mju un emocijzÄ«mju komplekts, ar Å”o komplektu bija jāatrod bilde, tālrunis tika pavērsts uz attēlu, tas tika atpazÄ«ts, izmantojot neironu tÄ«klus un, ja atbilde bija pareiza, tika pieŔķirti punkti. Bijām gandarÄ«ti un ieinteresēti, ka varējām izveidot aplikāciju, kas ļāva atpazÄ«t gleznu mobilajā ierÄ«cē. Provizoriski bijām pirmajā vietā, taču juridiskas formalitātes dēļ palaidām garām 500 tÅ«kstoÅ”us rubļu. Žēl, bet tas nav galvenais.

Turklāt viņŔ piedalÄ«jās konkursā Sberbank Data Science Journey, kur ieņēma 5. vietu un nopelnÄ«ja 200 tÅ«kstoÅ”us rubļu. Par pirmo maksāja miljonu, par otro 500 tÅ«kstoÅ”us. Balvu fondi ir dažādi, un tagad tie pieaug. Esot topā, var iegÅ«t 100 lÄ«dz 500 tÅ«kst. Naudas balvu krāju izglÄ«tÄ«bai, tas ir mans ieguldÄ«jums nākotnē, naudu, ko tērēju ikdienā, nopelnu pati.

ā€” Kas interesantāks ā€“ individuālie vai komandu hakatoni?
ā€” Ja runājam par produkta izstrādi, tad tai ir jābÅ«t komandai, viens cilvēks to nevar izdarÄ«t. ViņŔ vienkārÅ”i nogurs un viņam bÅ«s nepiecieÅ”ams atbalsts. Bet, ja mēs runājam, piemēram, par AI Academy hakatonu, tad uzdevums tur ir ierobežots, nav nepiecieÅ”ams izveidot produktu. Interese tur ir dažāda ā€“ apsteigt citu cilvēku, kurÅ” arÄ« Å”ajā jomā attÄ«stās.

ā€” Kā plānojat attÄ«stÄ«ties tālāk? Kā tu redzi savu karjeru?
ā€” Tagad galvenais mērÄ·is ir sagatavot savu nopietno zinātnisko darbu, pētÄ«jumu, lai tas parādÄ«tos tādās vadoÅ”ajās konferencēs kā NeurIPS vai ICML - ML konferencēs, kas notiek dažādās pasaules valstÄ«s. Karjeras jautājums ir atklāts, paskaties, kā ML ir attÄ«stÄ«jusies pēdējo 5 gadu laikā. Tas strauji mainās, tagad grÅ«ti prognozēt, kas notiks tālāk. Un, ja mēs runājam par idejām un plāniem bez zinātniskā darba, tad, iespējams, es redzētu sevi kaut kādā savā projektā, startup AI un ML jomā, bet tas nav droÅ”i.

ā€” Kādi, jÅ«suprāt, ir mākslÄ«gā intelekta tehnoloÄ£ijas ierobežojumi?
ā€” Nu, vispār, ja runājam par AI kā par lietu, kurai ir kaut kāds intelekts, kas apstrādā datus, tad tuvākajā nākotnē tā bÅ«s kaut kāda apkārtējās pasaules apzināŔanās. Ja runājam par neironu tÄ«kliem, piemēram, skaitļoÅ”anas lingvistikā, mēs cenÅ”amies kaut ko lokāli modelēt, piemēram, valodu, nedodot modelim izpratni par kontekstu par mÅ«su pasauli. Tas ir, ja mēs spēsim to iekļaut AI, mēs varēsim izveidot dialoga modeļus, tērzÄ“Å”anas robotus, kas ne tikai zinās valodu modeļus, bet arÄ« kuriem bÅ«s skatÄ«jums un zinātniski fakti. Un tas ir tas, ko es vēlētos redzēt nākotnē.

Starp citu, MākslÄ«gā intelekta akadēmija Å”obrÄ«d vervē skolēnus jaunam hakatonam. ArÄ« naudas balva ir pamatÄ«ga, un Ŕī gada uzdevums ir vēl interesantāks ā€“ bÅ«s jāizveido algoritms, kas prognozē spēlētāja pieredzi, balstoties uz vienas Dota 2 spēles statistikas datiem. Å”o saiti.

Avots: www.habr.com

Pievieno komentāru