ВИ, ученици и големи награди: како да се направи машинско учење во 8-мо одделение

Еј Хабр!

Би сакале да зборуваме за еден таков необичен начин на заработка за тинејџери како учество во хакатони. Ова е и финансиски корисно и ви овозможува да го спроведете знаењето стекнато на училиште и преку читање паметни книги.

Едноставен пример е минатогодишниот хакатон на Академијата за вештачка интелигенција за ученици. Нејзините учесници мораа да го предвидат исходот од играта Дота 2. Победник на натпреварот беше Александар Мамаев, десеттоодделенец од Чељабинск. Неговиот алгоритам најпрецизно го одреди победничкиот тим на борбата. Благодарение на ова, Александар доби значителна парична награда - 100 илјади рубли.

Како Александар Мамаев ја искористил паричната награда, какво знаење му недостасува на студентот за да работи со МЛ и која насока од областа на вештачката интелигенција ја смета за најинтересна - раскажува студентот во интервју.

- Кажете ни за себе, како се заинтересиравте за вештачката интелигенција? Дали беше тешко да се влезе во темата?
- Имам 17 години, завршувам училиште оваа година, а неодамна се преселив од Челјабинск во Долгопрудни, кој е во близина на Москва. Учам во Лицејот за физика и технологија Капица, ова е едно од најдобрите училишта во московскиот регион. Би можел да изнајмувам стан, но живеам во интернат во училиштето, подобро и полесно е да се комуницира со луѓе од ликејот.

Првиот пат кога слушнав за AI и ML беше веројатно во 2016 година, кога се појави Prisma. Тогаш бев во 8-мо одделение и се занимавав со програмирање на олимпијади, присуствував на некои олимпијади и дознав дека имаме средби за МЛ во градот. Бев заинтересиран да го откријам, да разберам како функционира и почнав да одам таму. Таму ги научив основите за прв пат, потоа почнав да ги учам на Интернет, на разни курсеви.

На почетокот имаше само курс од Константин Воронцов на руски јазик, а начинот на предавање беше строг: содржеше многу термини, а имаше и многу формули во описите. За осмоодделенец ова беше многу тешко, но сега, токму затоа што на почетокот поминав низ такво училиште, термините не ми претставуваат потешкотии во пракса во реални проблеми.

— Колку математика треба да знаете за да работите со вештачка интелигенција? Дали има доволно знаење од училишната програма?
— На многу начини, МЛ се заснова на основните концепти на училиштето од 10-11 одделение, основна линеарна алгебра и диференцијација. Ако зборуваме за производство, за технички проблеми, тогаш на многу начини математиката не е потребна; многу проблеми се решаваат едноставно со обиди и грешки. Но, ако зборуваме за истражување, кога се создаваат нови технологии, тогаш нема никаде без математика. Математиката е потребна на основно ниво, барем за да се знае да се примени матрица или, релативно кажано, да се пресметаат деривати. Тука нема бегање од математика.

— Според вас, дали секој студент со природно-аналитички начин на размислување може да ги реши проблемите со МЛ?
- Да. Ако некое лице знае што се крие во срцето на ML, ако знае како се структурирани податоците и ги разбира основните трикови или хакери, нема да му треба математика, бидејќи многу од алатките за работата веќе се напишани од други луѓе. Сè се сведува на пронаоѓање шеми. Но, сè, се разбира, зависи од задачата.

— Која е најтешката работа во решавањето на проблемите и случаите на МЛ?
— Секоја нова задача е нешто ново. Ако проблемот веќе постоеше во истата форма, немаше да мора да се реши. Не постои универзален алгоритам. Постои огромна заедница на луѓе кои ги тренираат своите вештини за решавање проблеми, раскажуваат како ги решавале проблемите и опишуваат приказни за нивните победи. И многу е интересно да се следи нивната логика, нивните идеи.

- Кои случаи и проблеми сте најмногу заинтересирани да ги решите?
— Специјализирам за компјутерска лингвистика, ме интересираат текстови, задачи за класификација, чет-ботови итн.

— Дали често учествувате на хакатони за вештачка интелигенција?
- Хакатоните се, всушност, различен систем на олимпијади. Олимпијадата има збир на затворени проблеми, со познати одговори кои учесникот мора да ги погоди. Но, има луѓе кои не ги бива во затворени задачи, но ги растргнуваат сите на отворени. Така можете да го тестирате вашето знаење на различни начини. Во отворените проблеми, технологиите понекогаш се создаваат од нула, производите брзо се развиваат, па дури и организаторите често не го знаат точниот одговор. Често учествуваме на хакатони и преку тоа можеме да заработиме. Ова е интересно.

- Колку можеш да заработиш од ова? Како ги трошите парите од наградата?
- Мојот пријател и јас учествувавме на хакатонот VKontakte, каде направивме апликација за пребарување на слики во Ермитаж. На екранот на телефонот се прикажуваше збир на емотикони и емотикони, потребно беше да се најде слика користејќи го овој сет, телефонот беше насочен кон сликата, беше препознаен со помош на невронски мрежи и, доколку одговорот беше точен, беа доделени поени. Бевме задоволни и заинтересирани што успеавме да создадеме апликација која ни овозможи да препознаеме слика на мобилен уред. Бевме привремено на првото место, но поради законска формалност ја пропуштивме наградата од 500 илјади рубли. Штета е, но тоа не е главната работа.

Покрај тоа, тој учествуваше на натпреварот Sberbank Data Science Journey, каде го зазеде петтото место и заработи 5 илјади рубли. За првото платиле милион, за второто 200 илјади. Средствата за награди се разликуваат и сега се зголемуваат. Да се ​​биде во врвот, можете да добиете од 500 до 100 илјади. Наградните пари ги штедам за образование, ова е мојот придонес за иднината, парите што ги трошам во секојдневниот живот, ги заработувам сам.

— Што е поинтересно – индивидуални или тимски хакатони?
- Ако зборуваме за развој на производ, тогаш тоа мора да биде тим, еден човек не може да го направи тоа. Едноставно ќе се измори и му треба поддршка. Но, ако зборуваме, на пример, за хакатонот на АИ Академијата, тогаш задачата таму е ограничена, нема потреба да се создаде производ. Интересот таму е различен - да се претрка уште една личност која исто така се развива во оваа област.

- Како планирате да се развивате понатаму? Како ја гледате вашата кариера?
— Сега главната цел е да ја подготвите вашата сериозна научна работа, истражување, за да се појави на водечки конференции како NeurIPS или ICML - ML конференции кои се одржуваат во различни земји во светот. Прашањето за кариера е отворено, погледнете како ML се развиваше во изминатите 5 години. Се менува брзо, сега е тешко да се предвиди што ќе се случи понатаму. И ако зборуваме за идеи и планови покрај научната работа, тогаш можеби ќе се видам себеси во некој вид на свој проект, стартап од областа на вештачката интелигенција и ML, но тоа не е сигурно.

— Според вас, кои се ограничувањата на технологијата за вештачка интелигенција?
- Па, генерално, ако зборуваме за вештачката интелигенција како нешто што има некаква интелигенција, обработува податоци, тогаш, во блиска иднина, тоа ќе биде некаква свесност за светот околу нас. Ако зборуваме за невронски мрежи во пресметковната лингвистика, на пример, се обидуваме локално да моделираме нешто, на пример, јазик, без да му дадеме на моделот разбирање за контекстот за нашиот свет. Односно, ако можеме да го вклучиме ова во вештачката интелигенција, ќе можеме да создадеме модели за дијалози, ботови за разговор кои не само што ќе знаат јазични модели, туку и ќе имаат поглед и ќе знаат научни факти. И ова е она што би сакал да го видам во иднина.

Инаку, Академијата за вештачка интелигенција моментално регрутира ученици за нов хакатон. Паричната награда е исто така значителна, а овогодинешната задача е уште поинтересна - ќе треба да изградите алгоритам што го предвидува искуството на играчот врз основа на статистиката на еден натпревар Dota 2. За детали, одете на овој линк.

Извор: www.habr.com