Өнөөдөр бид Илья Сегаловичийн нэрэмжит шинжлэх ухааны шагналыг эхлүүлж байна . Энэ нь компьютерийн шинжлэх ухааны салбарт ололт амжилтад шагнах болно. Бакалаврын болон аспирантурын оюутнууд эсвэл шинжлэх ухааны удирдагчид нэр дэвшүүлнэ. Шагналыг эрдэм шинжилгээний нийгэмлэг болон Yandex-ийн төлөөлөгчид сонгоно. Сонгон шалгаруулалтын гол шалгуурууд: эрдэм шинжилгээний хурал, илтгэл, нийтлэл, нийгмийн хөгжилд оруулсан хувь нэмэр.
Эхний шагнал гардуулах ёслол дөрөвдүгээр сард болно. Шагналын хүрээнд залуу эрдэмтэд 350 мянган рублийн шагнал хүртэхээс гадна олон улсын хуралд оролцох, зөвлөгчтэй хамтран ажиллах, Yandex-ийн судалгааны хэлтэст дадлага хийх боломжтой юм. Шинжлэх ухааны удирдагчид 700 мянган рубль авна.
Шагнал гардуулах ёслолыг тохиолдуулан бид компьютерийн шинжлэх ухааны ертөнцөд амжилтанд хүрэх шалгууруудын талаар энд Хабре дээр ярилцахаар шийдлээ. Зарим Habr уншигчид эдгээр шалгуурыг аль хэдийн мэддэг байсан бол зарим нь тэдний талаар буруу сэтгэгдэлтэй байж магадгүй юм. Өнөөдөр бид энэ зөрүүг арилгах болно - нийтлэл, бага хурал, мэдээллийн багц, шинжлэх ухааны санааг үйлчилгээнд шилжүүлэх зэрэг бүх үндсэн сэдвийг хөндөх болно.
Компьютерийн шинжлэх ухааны салбарын эрдэмтдийн хувьд амжилтанд хүрэх гол шалгуур бол олон улсын шилдэг бага хуралд эрдэм шинжилгээний бүтээлээ нийтлэх явдал юм. Энэ бол судлаачийн бүтээлийг таних анхны “шалгах цэг” юм. Жишээлбэл, ерөнхийдөө машин сургалтын чиглэлээр Олон улсын машин сургалтын бага хурал (ICML) болон мэдрэлийн мэдээлэл боловсруулах системийн бага хурал (NeurIPS, хуучнаар NIPS) нь ялгаатай. Компьютерийн хараа, мэдээлэл олж авах, ярианы технологи, машин орчуулга гэх мэт ML-ийн тодорхой чиглэлээр олон хурал болдог.
Яагаад санаагаа нийтлэх ёстой гэж
Компьютерийн шинжлэх ухаанаас хол байгаа хүмүүс хамгийн үнэ цэнэтэй санаагаа нууцалж, түүний өвөрмөц байдлаас ашиг олохыг хичээсэн нь дээр гэсэн буруу ойлголттой байдаг. Гэтэл манай салбарын бодит байдал яг эсрэгээрээ байна. Эрдэмтний эрх мэдлийг түүний бүтээлийн ач холбогдол, түүний нийтлэлийг бусад эрдэмтэд хэр олон удаа иш татсанаар үнэлдэг (ишлэлийн индекс). Энэ бол түүний карьерын чухал шинж чанар юм. Судлаач тууштай хэвлэгдэж, нэр хүндтэй болж, бусад эрдэмтдийн бүтээлийн үндэс суурийг бүрдүүлж байж л мэргэжлийн шат ахиж, нийгэмдээ илүү нэр хүндтэй болдог.
Олон шилдэг нийтлэлүүд (магадгүй ихэнх нь) дэлхийн янз бүрийн их сургууль, компаниудын судлаачдын хамтын ажиллагааны үр дүн юм. Судлаачийн карьер дахь чухал бөгөөд маш үнэ цэнэтэй мөч бол түүнд өөрийн туршлага дээрээ үндэслэн санаагаа өөрөө олж, шүүж авах боломжийг олж авдаг - гэхдээ үүний дараа ч түүний хамт олон түүнд үнэлж баршгүй тусламж үзүүлсээр байна. Эрдэмтэд бие биедээ санаа бодлоо боловсруулах, хамтран нийтлэл бичихэд тусалдаг - эрдэмтний шинжлэх ухаанд оруулсан хувь нэмэр их байх тусам түүнд ижил төстэй хүмүүсийг олоход хялбар байдаг.
Эцэст нь, мэдээллийн нягтрал, хүртээмж маш их байгаа тул өөр өөр судлаачид нэгэн зэрэг ижил төстэй (мөн үнэхээр үнэ цэнэтэй) шинжлэх ухааны санаануудыг гаргаж ирдэг. Хэрэв та санаагаа нийтлэхгүй бол өөр хэн нэгэн танд зориулж нийтлэх нь гарцаагүй. "Ялагч" нь ихэвчлэн шинэ санааг арай эрт гаргасан хүн биш, харин арай эрт нийтэлсэн хүн байдаг. Эсвэл - санаагаа аль болох бүрэн, тодорхой, үнэмшилтэйгээр илчилж чадсан хүн.
Нийтлэл ба мэдээллийн багц
Тиймээс судлаачийн санал болгож буй гол санаан дээр шинжлэх ухааны өгүүлэл бүтээгдсэн болно. Энэ санаа нь түүний компьютерийн шинжлэх ухаанд оруулсан хувь нэмэр юм. Нийтлэл нь цөөн хэдэн өгүүлбэрээр илэрхийлсэн санааны тайлбараас эхэлдэг. Үүний дараагаар санал болгож буй инновацийн тусламжтайгаар шийдэгдсэн асуудлын хүрээг тодорхойлсон танилцуулга байна. Тайлбар болон танилцуулга нь ихэвчлэн өргөн хүрээний хүмүүст ойлгомжтой энгийн хэлээр бичигдсэн байдаг. Танилцуулгын дараа математикийн хэлээр гаргасан бодлогуудыг албажуулж, хатуу тэмдэглэгээг нэвтрүүлэх шаардлагатай. Дараа нь танилцуулсан тэмдэглэгээг ашиглан та санал болгож буй инновацийн мөн чанарыг тодорхой, иж бүрэн илэрхийлж, өмнөх ижил төстэй аргуудаас ялгааг тодорхойлох хэрэгтэй. Онолын бүх мэдэгдлүүд нь өмнө нь эмхэтгэсэн нотлох баримтуудаар баталгаажсан эсвэл бие даан нотлогдсон байх ёстой. Үүнийг зарим таамаглалаар хийж болно. Жишээлбэл, та хязгааргүй тооны сургалтын өгөгдөл (мэдээж боломжгүй нөхцөл байдал) байгаа эсвэл тэдгээр нь бие биенээсээ бүрэн хамааралгүй тохиолдолд нотлох баримт өгч болно. Өгүүллийн төгсгөлд эрдэмтэн өөрийн олж авсан туршилтын үр дүнгийн талаар өгүүлэв.
Хурлыг зохион байгуулагчдаас сонгон шалгаруулсан шүүмжлэгч нар илтгэлийг батлах магадлал өндөр байхын тулд нэг буюу хэд хэдэн шинж чанартай байх ёстой. Зөвшөөрөх боломжийг нэмэгдүүлэх гол хүчин зүйл бол санал болгож буй санааны шинжлэх ухааны шинэлэг байдал юм. Ихэнхдээ шинэлэг байдлыг аль хэдийн байгаа санаатай холбож үнэлдэг бөгөөд үүнийг үнэлэх ажлыг шүүмжлэгч биш, харин нийтлэлийн зохиогч өөрөө хийдэг. Зохиогч нь одоо байгаа аргуудын талаар өгүүлэлд нарийвчлан хэлж, боломжтой бол тэдгээрийг өөрийн аргын онцгой тохиолдол болгон танилцуулах нь зүйтэй юм. Ийнхүү эрдэмтэн хүлээн зөвшөөрөгдсөн хандлага нь үргэлж үр дүнтэй байдаггүй, тэдгээрийг ерөнхийд нь нэгтгэж, илүү өргөн, уян хатан, тиймээс илүү үр дүнтэй онолын томъёоллыг санал болгосныг харуулж байна. Хэрэв шинэлэг зүйл нь үгүйсгэх аргагүй бол шүүмжлэгчид нийтлэлийг тийм ч сонгомол биш үнэлдэг - жишээлбэл, тэд муу англи хэл рүү нүдээ аньж магадгүй юм.
Шинэлэг байдлыг бататгахын тулд нэг буюу хэд хэдэн өгөгдлийн багц дээр одоо байгаа аргуудтай харьцуулалтыг оруулах нь зүйтэй. Тэд тус бүр нь академик орчинд нээлттэй, хүлээн зөвшөөрөгдсөн байх ёстой. Жишээлбэл, ImageNet зургийн хадгалах газар, Өөрчлөгдсөн Үндэсний Стандарт, Технологийн Хүрээлэн (MNIST), CIFAR (Канадын Дэвшилтэт Судалгааны Институт) зэрэг хүрээлэнгүүдийн мэдээллийн сан байдаг. Хэцүү тал нь ийм "академик" өгөгдлийн багц нь тухайн салбарын харьцдаг бодит мэдээллээс агуулгын бүтцээрээ ялгаатай байдагт оршино. Өөр өөр өгөгдөл нь санал болгож буй аргын өөр өөр үр дүн гэсэн үг юм. Салбарт хэсэгчлэн ажилладаг эрдэмтэд үүнийг анхаарч үзэхийг хичээдэг бөгөөд заримдаа "манай мэдээлэлд үр дүн нь ийм байна, гэхдээ олон нийтийн мэдээллийн санд ийм ийм байна" гэх мэт мэдэгдлийг оруулдаг.
Санал болгож буй арга нь нээлттэй мэдээллийн санд бүрэн нийцсэн бөгөөд бодит өгөгдөл дээр ажиллахгүй байх тохиолдол гардаг. Та шинэ, илүү төлөөлөх өгөгдлийн багц нээх замаар энэ нийтлэг асуудалтай тэмцэж болно, гэхдээ бид ихэнхдээ компаниуд нээх эрхгүй байдаг хувийн контентын талаар ярьдаг. Зарим тохиолдолд тэд өгөгдлийн үл мэдэгдэх (заримдаа нарийн төвөгтэй, шаргуу) хийдэг - тэд тодорхой хүн рүү чиглэсэн аливаа хэлтэрхийг устгадаг. Жишээлбэл, гэрэл зураг дээрх нүүр царай, дугаарыг арилгах эсвэл унших боломжгүй болгодог. Нэмж дурдахад, өгөгдлийн багц нь зөвхөн хүн бүрт хүртээмжтэй байх төдийгүй эрдэмтдийн дунд санаа бодлыг харьцуулахад тохиромжтой стандарт болохын тулд үүнийг нийтлэхээс гадна иш татсан тусдаа нийтлэл бичих шаардлагатай. энэ ба түүний давуу тал.
Судалж буй сэдэвт нээлттэй мэдээллийн багц байхгүй бол энэ нь илүү муу юм. Дараа нь шүүмжлэгч зөвхөн итгэлийн талаар зохиогчийн танилцуулсан үр дүнг хүлээн зөвшөөрөх боломжтой. Онолын хувьд зохиогч тэдгээрийг хэт үнэлж, үл анзаарагдам хэвээр үлдэж болох боловч эрдэм шинжилгээний орчинд энэ нь бараг боломжгүй юм, учир нь энэ нь эрдэмтдийн дийлэнх нь шинжлэх ухааныг хөгжүүлэх хүсэл эрмэлзэлтэй зөрчилддөг.
Компьютерийн хараа зэрэг ML-ийн хэд хэдэн салбарт нийтлэлтэй кодын холбоосыг (ихэвчлэн GitHub-д) хавсаргах нь түгээмэл байдаг. Нийтлэлүүд нь маш бага код агуулсан эсвэл псевдокод юм. Хэрэв нийтлэлийг их сургуулиас биш, харин компанийн судлаач бичсэн бол энд дахин бэрхшээл гарч ирнэ. Анхдагч байдлаар, корпораци эсвэл эхлүүлэхэд бичсэн кодыг NDA гэж тэмдэглэдэг. Судлаачид болон тэдний хамтран ажиллагсад тайлбарлаж буй санаатай холбоотой кодыг дотоод, мэдээж хаалттай агуулахаас салгахын тулд шаргуу ажиллах ёстой.
Нийтлэх боломж нь сонгосон сэдвийн хамаарлаас хамаарна. Хамаарал нь бүтээгдэхүүн, үйлчилгээнээс ихээхэн хамаардаг: хэрэв корпорац эсвэл гарааны бизнес нь нийтлэл дэх санаан дээр үндэслэн шинэ үйлчилгээ бий болгох эсвэл одоо байгаа үйлчилгээгээ сайжруулах сонирхолтой байвал энэ нь давуу тал болно.
Өмнө дурьдсанчлан, компьютерийн шинжлэх ухааны баримт бичгүүдийг дангаар нь бичих нь ховор байдаг. Гэхдээ дүрмээр бол зохиолчдын нэг нь бусдаас хамаагүй их цаг хугацаа, хүчин чармайлт гаргадаг. Түүний шинжлэх ухааны шинэлэг зүйлд оруулсан хувь нэмэр хамгийн их юм. Зохиогчдын жагсаалтад ийм хүнийг хамгийн түрүүнд зааж өгсөн бөгөөд ирээдүйд нийтлэлийг дурдахад зөвхөн түүнийг дурдаж болно (жишээлбэл, "Иванов нар" - "Иванов ба бусад" Латин хэлнээс орчуулсан). Гэсэн хэдий ч бусад хүмүүсийн оруулсан хувь нэмэр нь маш үнэ цэнэтэй бөгөөд өөрөөр хэлбэл зохиогчдын жагсаалтад орох боломжгүй юм.
Хянах үйл явц
Чуулган болохоос хэдэн сарын өмнө илтгэл хүлээж авахаа больдог. Нийтлэл ирүүлсний дараа шүүмжлэгчид 3-5 долоо хоног уншиж, дүгнэж, санал бодлоо илэрхийлэх боломжтой. Энэ нь нэг сохор системийн дагуу зохиогчид шүүмжлэгчдийн нэрийг харахгүй байх эсвэл давхар сохор, шүүмжлэгч өөрөө зохиогчдын нэрийг харахгүй байх үед тохиолддог. Хоёрдахь хувилбар нь илүү шударга бус гэж тооцогддог: хэд хэдэн шинжлэх ухааны баримт бичиг нь зохиогчийн нэр хүнд нь шүүмжлэгчийн шийдвэрт нөлөөлдөг болохыг харуулсан. Жишээлбэл, олон тооны аль хэдийн хэвлэгдсэн нийтлэлтэй эрдэмтэн бол илүү өндөр үнэлгээ авах боломжтой гэж тэр үзэж магадгүй юм.
Түүгээр ч барахгүй давхар сохор байсан ч шүүмжлэгч зохиолчийг нэг чиглэлээр ажилладаг эсэхийг таамаглах байх. Нэмж дурдахад, хянан үзэх үед нийтлэл нь шинжлэх ухааны баримт бичгийн хамгийн том сан болох arXiv мэдээллийн санд аль хэдийн хэвлэгдсэн байж магадгүй юм. Хурал зохион байгуулагчид үүнийг хориглодоггүй ч arXiv-д зориулсан хэвлэлд өөр гарчиг, хураангуй бичихийг зөвлөж байна. Гэхдээ хэрэв нийтлэл тэнд тавигдсан бол түүнийг олоход хэцүү байх болно.
Нийтлэлд үнэлгээ өгөх хэд хэдэн тоймчид үргэлж байдаг. Тэдний нэг нь мета шүүмжлэгчийн үүргийг гүйцэтгэдэг бөгөөд тэрээр зөвхөн хамт ажиллагсдынхаа шийдвэрийг хянаж, эцсийн шийдвэрийг гаргах ёстой. Хэрэв шүүмжлэгчид нийтлэлийн талаар санал нийлэхгүй байгаа бол мета-шинжлэгч үүнийг бүрэн дүүрэн уншиж болно.
Заримдаа үнэлгээ, сэтгэгдлийг хянаж үзсэний дараа зохиогч шүүмжлэгчтэй хэлэлцүүлэгт орох боломжтой байдаг; Түүнийг шийдвэрээ өөрчлөхийг ятгах боломж ч бий (гэхдээ ийм систем нь бүх чуулганд ажиллахгүй бөгөөд шүүхийн шийдвэрт ноцтой нөлөөлөх нь бүр ч бага). Хэлэлцүүлгийн үеэр та нийтлэлд дурдсанаас бусад шинжлэх ухааны бүтээлүүдийг дурдаж болохгүй. Та зөвхөн шүүмжлэгчийг нийтлэлийн агуулгыг илүү сайн ойлгоход "туслуулж" чадна.
Бага хурал, сэтгүүл
Компьютерийн шинжлэх ухааны нийтлэлийг шинжлэх ухааны сэтгүүлээс илүү бага хуралд өргөн мэдүүлдэг. Учир нь сэтгүүлийн нийтлэлүүд нь биелүүлэхэд илүү төвөгтэй шаардлагуудтай байдаг бөгөөд үе тэнгийнхний үнэлгээний үйл явц хэдэн сар, хэдэн жил ч болдог. Компьютерийн шинжлэх ухаан бол маш хурдацтай хөгжиж буй салбар тул зохиолчид хэвлэгдэхийг тийм удаан хүлээхийг хүсдэггүй. Гэсэн хэдий ч, чуулганд аль хэдийн хүлээн зөвшөөрөгдсөн нийтлэлийг дараа нь нэмэлтээр (жишээлбэл, илүү нарийвчилсан үр дүнг танилцуулах замаар) орон зайн хязгаарлалт тийм ч хатуу биш сэтгүүлд нийтлэх боломжтой.
Чуулганы үйл явдал
Хуралд батлагдсан нийтлэлийн зохиогчдыг оролцуулах хэлбэрийг шүүмжлэгч нар тогтоодог. Хэрэв нийтлэлд ногоон гэрэл ассан бол танд ихэвчлэн зурагт хуудасны тавиур хуваарилдаг. Зурагт хуудас нь нийтлэлийн хураангуй, дүрслэл бүхий статик слайд юм. Зарим хурлын танхимууд зурагт хуудасны урт эгнээгээр дүүрэн байдаг. Зохиогч нийтлэлийг сонирхож буй эрдэмтэдтэй харилцахдаа зурагт хуудасныхаа дэргэд цагаа зарцуулдаг.
Оролцоход арай илүү нэр хүндтэй сонголт бол аянгын яриа юм. Хэрэв тоймчид нийтлэлийг хурдан сурвалжлах нь зүйтэй гэж үзвэл зохиогчид өргөн хүрээний хүмүүст ярих гурван минутын хугацаа өгдөг. Нэг талаараа аянгын яриа нь зөвхөн өөрийн санаачилгаар зурагт хуудсыг сонирхож буй хүмүүст санаагаа хэлэх сайхан боломж юм. Нөгөөтэйгүүр, идэвхтэй постерт зочлогчид танхимд сууж буй энгийн сонсогчоос илүү бэлтгэлтэй, таны тодорхой сэдвийг шимтэн үздэг. Тиймээс, хурдан тайланд та хүмүүсийг шинэчлэхэд цаг хугацаа хэрэгтэй хэвээр байна.
Ихэнхдээ зохиогчид аянга цахилгаантай ярианыхаа төгсгөлд сонсогчдод олж, нийтлэлийг илүү сайн ойлгохын тулд постерын дугаарыг нэрлэдэг.
Хамгийн сүүлчийн, хамгийн нэр хүндтэй сонголт бол түүхийг ярих гэж яарах шаардлагагүй болсон үед зурагт хуудас, санааг бүрэн дүүрэн танилцуулах явдал юм.
Гэхдээ мэдээжийн хэрэг, эрдэмтэд, тэр дундаа батлагдсан нийтлэлийн зохиогчид дараагийн чуулганд зөвхөн шоудах гэж ирдэггүй. Нэгдүгээрт, тэд тодорхой шалтгааны улмаас өөрсдийн салбартай холбоотой зурагт хуудас олох хандлагатай байдаг. Хоёрдугаарт, ирээдүйд хамтарсан эрдэм шинжилгээний ажил хийх зорилгоор харилцах жагсаалтаа өргөжүүлэх нь чухал юм. Энэ бол ан агнуур биш, эсвэл наад зах нь түүний хамгийн эхний үе шат бөгөөд энэ нь дор хаяж нэг буюу хэд хэдэн нийтлэл дээр харилцан ашигтай санал солилцох, боловсруулалт хийх, хамтарсан ажил хийх явдал юм.
Үүний зэрэгцээ, чөлөөт цаг байхгүйгээс болж дээд хэмжээний хурал дээр үр бүтээлтэй сүлжээ байгуулахад хэцүү байдаг. Хэрэв бүтэн өдрийн турш илтгэл тавьж, зурагт хуудасны хэлэлцүүлэгт зарцуулсан бол эрдэмтэн хүч чадлаа хадгалж, тийрэлтэт саатлыг аль хэдийн даван туулсан бол тэр олон үдэшлэгт очдог. Тэдгээрийг корпорацууд зохион байгуулдаг - үүний үр дүнд талууд ихэвчлэн илүү агнуурын шинж чанартай байдаг. Үүний зэрэгцээ, олон зочид шинэ ажил олохын тулд огт ашигладаггүй, харин дахин сүлжээний ажилд ашигладаг. Орой нь тайлан, зурагт хуудас байхгүй - сонирхож буй мэргэжилтэнээ "барьж авахад" илүү хялбар болно.
Санаанаас үйлдвэрлэл хүртэл
Компьютерийн шинжлэх ухаан нь корпорацууд болон стартапуудын ашиг сонирхол нь эрдэм шинжилгээний орчинтой нягт холбоотой байдаг цөөн салбаруудын нэг юм. NIPS, ICML болон бусад ижил төстэй чуулганууд нь зөвхөн их дээд сургуулиудаас гадна олон салбарын хүмүүсийг татдаг. Энэ нь компьютерийн шинжлэх ухааны салбарт ердийн зүйл боловч бусад ихэнх шинжлэх ухааны хувьд эсрэгээрээ байдаг.
Нөгөөтэйгүүр, нийтлэлд дурдсан бүх санаа нь үйлчилгээг бий болгох эсвэл сайжруулахад шууд чиглэгддэггүй. Нэг компанийн дотор ч гэсэн судлаач шинжлэх ухааны стандартад нийцсэн шинэ санааг үйлчилгээнийхээ хамт олонд санал болгож, хэд хэдэн шалтгааны улмаас хэрэгжүүлэхээс татгалзаж болно. Тэдгээрийн нэгийг энд аль хэдийн дурьдсан - энэ нь нийтлэл бичсэн "эрдмийн" өгөгдлийн багц ба бодит мэдээллийн багц хоорондын ялгаа юм. Нэмж дурдахад, санааг хэрэгжүүлэх нь хойшлогдож, их хэмжээний нөөц шаардагддаг, эсвэл зөвхөн нэг үзүүлэлтийг сайжруулснаар бусад үзүүлэлтүүд муудаж болно.
Олон хөгжүүлэгчид өөрсдөө бага зэрэг судлаач байдаг тул нөхцөл байдлыг авардаг. Тэд бага хуралд оролцдог, эрдэмтэн судлаачидтай нэг хэлээр ярьдаг, санаа дэвшүүлдэг, заримдаа нийтлэл бүтээхэд оролцдог (жишээлбэл, код бичих), эсвэл бүр өөрсдөө зохиогчийн үүрэг гүйцэтгэдэг. Хөгжүүлэгч нь эрдэм шинжилгээний үйл явцад шимтэж, судалгааны хэлтэст болж буй үйл явдлыг дагаж мөрддөг, нэг үгээр хэлбэл, хэрэв тэр эрдэмтэд рүү эсрэг хөдөлгөөн хийвэл шинжлэх ухааны санааг үйлчилгээний шинэ чадвар болгон хувиргах мөчлөг богиносдог.
Нийт залуу судлаачиддаа ажлын өндөр амжилт, амжилт хүсье. Хэрэв энэ нийтлэл танд шинэ зүйл хэлээгүй бол та аль хэдийн шилдэг чуулган дээр нийтэлсэн байж магадгүй юм. -д бүртгүүлнэ үү өөрөө болон эрдэм шинжилгээний удирдагчид нэр дэвшүүлнэ.
Эх сурвалж: www.habr.com