Oi, Habr!
Gostaríamos de falar sobre uma forma tão incomum de ganhar dinheiro para adolescentes como a participação em hackathons. Isso é financeiramente benéfico e permite que você coloque em prática o conhecimento adquirido na escola e através da leitura de livros inteligentes.
Um exemplo simples é o hackathon da Academia de Inteligência Artificial do ano passado para crianças em idade escolar. Seus participantes tiveram que prever o resultado do jogo Dota 2. O vencedor da competição foi Alexander Mamaev, um aluno do décimo ano de Chelyabinsk. Seu algoritmo determinou com maior precisão a equipe vencedora da luta. Graças a isso, Alexander recebeu um prêmio em dinheiro substancial - 100 mil rublos.
Como Alexander Mamaev utilizou o prêmio em dinheiro, que conhecimento falta ao aluno para trabalhar com ML e que direção na área de IA ele considera mais interessante - contou o aluno em entrevista.
— Conte-nos sobre você, como você se interessou por IA? Foi difícil entrar no assunto?
— Tenho 17 anos, estou terminando a escola este ano e recentemente me mudei de Chelyabinsk para Dolgoprudny, que fica perto de Moscou. Eu estudo no Liceu de Física e Tecnologia Kapitsa, uma das melhores escolas da região de Moscou. Eu poderia alugar um apartamento, mas moro no internato da escola, é melhor e mais fácil me comunicar com o pessoal do liceu.
A primeira vez que ouvi falar de IA e ML foi provavelmente em 2016, quando o Prisma apareceu. Aí eu estava na 8ª série e estava fazendo programação de olimpíadas, participei de algumas olimpíadas e descobri que estávamos fazendo encontros de ML na cidade. Fiquei interessado em descobrir, entender como funciona, e comecei a ir para lá. Lá aprendi o básico pela primeira vez, depois comecei a estudar pela internet, em diversos cursos.
No início, havia apenas um curso de russo de Konstantin Vorontsov, e a forma de ensiná-lo era rigorosa: continha muitos termos e havia muitas fórmulas nas descrições. Para um aluno da oitava série isso foi muito difícil, mas agora, justamente porque no início passei por uma escola assim, os termos não me apresentam dificuldades na prática em problemas reais.
— Quanta matemática você precisa saber para trabalhar com IA? Existe conhecimento suficiente no currículo escolar?
— Em muitos aspectos, o ML baseia-se nos conceitos básicos da escola do 10º ao 11º ano, álgebra linear básica e diferenciação. Se falamos de produção, de problemas técnicos, então, em muitos aspectos, a matemática não é necessária; muitos problemas são resolvidos simplesmente por tentativa e erro. Mas se falamos de investigação, quando novas tecnologias são criadas, então não há lugar sem matemática. A matemática é necessária num nível básico, pelo menos para saber aplicar uma matriz ou, relativamente falando, calcular derivadas. Não há como escapar da matemática aqui.
— Na sua opinião, qualquer aluno com uma mentalidade analítica natural pode resolver problemas de ML?
- Sim. Se uma pessoa souber o que está no cerne do ML, se souber como os dados são estruturados e compreender truques ou hacks básicos, não precisará de matemática, porque muitas das ferramentas para o trabalho já foram escritas por outras pessoas. Tudo se resume a encontrar padrões. Mas tudo, claro, depende da tarefa.
— Qual é a coisa mais difícil na resolução de problemas e casos de ML?
— Cada nova tarefa é algo novo. Se o problema já existisse da mesma forma, não precisaria ser resolvido. Não existe um algoritmo universal. Existe uma enorme comunidade de pessoas que treinam suas habilidades de resolução de problemas, contam como resolveram problemas e descrevem histórias de suas vitórias. E é muito interessante acompanhar a lógica deles, as ideias deles.
— Quais casos e problemas você está mais interessado em resolver?
— Sou especialista em linguística computacional, tenho interesse em textos, tarefas de classificação, chatbots, etc.
— Você participa frequentemente de hackathons de IA?
— Hackathons são, na verdade, um sistema diferente de Olimpíadas. A Olimpíada possui um conjunto de problemas fechados, com respostas conhecidas que o participante deve adivinhar. Mas há pessoas que não são boas em tarefas fechadas, mas destroem todo mundo nas abertas. Assim, você pode testar seus conhecimentos de diferentes maneiras. Em problemas abertos, às vezes as tecnologias são criadas do zero, os produtos são desenvolvidos rapidamente e mesmo os organizadores muitas vezes não sabem a resposta correta. Frequentemente participamos de hackathons e com isso podemos ganhar dinheiro. Isto é interessante.
- Quanto você pode ganhar com isso? Como você gasta seu prêmio em dinheiro?
— Meu amigo e eu participamos do hackathon VKontakte, onde fizemos um aplicativo para busca de pinturas no Hermitage. Um conjunto de emojis e emoticons foi exibido na tela do telefone, era necessário encontrar uma imagem usando esse conjunto, o telefone era apontado para a imagem, ela era reconhecida por meio de redes neurais e, se a resposta estivesse correta, eram atribuídos pontos. Ficamos satisfeitos e interessados por termos conseguido criar uma aplicação que nos permitiu reconhecer uma pintura num dispositivo móvel. Estávamos provisoriamente em primeiro lugar, mas devido a uma formalidade legal perdemos o prêmio de 500 mil rublos. É uma pena, mas isso não é o principal.
Além disso, ele participou da competição Sberbank Data Science Journey, onde ficou em 5º lugar e ganhou 200 mil rublos. No primeiro pagaram um milhão, no segundo 500 mil. Os fundos dos prémios variam e estão agora a aumentar. Estando no topo, você pode conseguir de 100 a 500 mil. Economizo o dinheiro do prêmio para a educação, essa é a minha contribuição para o futuro, o dinheiro que gasto no dia a dia, eu mesmo ganho.
— O que é mais interessante – hackathons individuais ou em equipe?
— Se estamos falando de desenvolvimento de um produto, então deve ser uma equipe, uma pessoa não pode fazer isso. Ele simplesmente ficará cansado e precisará de apoio. Mas se estamos falando, por exemplo, do hackathon da AI Academy, então a tarefa aí é limitada, não há necessidade de criar um produto. O interesse aí é diferente - ultrapassar outra pessoa que também está se desenvolvendo nessa área.
— Como você planeja se desenvolver ainda mais? Como você vê sua carreira?
— Agora o objetivo principal é preparar o seu trabalho científico sério, a pesquisa, para que apareça em conferências importantes como NeurIPS ou ICML - conferências ML que acontecem em diversos países do mundo. A questão da carreira está em aberto, veja como o ML se desenvolveu nos últimos 5 anos. Está mudando rapidamente, agora é difícil prever o que acontecerá a seguir. E se falarmos de ideias e planos além do trabalho científico, então talvez eu me visse em algum tipo de projeto meu, uma startup na área de IA e ML, mas isso não é certo.
— Na sua opinião, quais são as limitações da tecnologia de IA?
— Bem, em geral, se falamos de IA como algo que tem algum tipo de inteligência, processa dados, então, num futuro próximo, será algum tipo de consciência do mundo que nos rodeia. Se falamos de redes neurais em linguística computacional, por exemplo, estamos tentando modelar algo localmente, por exemplo, a linguagem, sem dar ao modelo uma compreensão do contexto do nosso mundo. Ou seja, se conseguirmos incorporar isso na IA, poderemos criar modelos de diálogo, chat bots que não só conhecerão modelos de linguagem, mas também terão uma visão e conhecerão fatos científicos. E é isso que eu gostaria de ver no futuro.
A propósito, a Academia de Inteligência Artificial está atualmente recrutando alunos para um novo hackathon. O prêmio em dinheiro também é substancial, e a tarefa deste ano é ainda mais interessante - você precisará construir um algoritmo que preveja a experiência do jogador com base nas estatísticas de uma partida de Dota 2. Para obter detalhes, acesse .
Fonte: habr.com