Hei Habr!
Am dori să vorbim despre un mod atât de neobișnuit de a câștiga bani pentru adolescenți, cum ar fi participarea la hackathon-uri. Acest lucru este atât benefic din punct de vedere financiar și vă permite să puneți în practică cunoștințele dobândite la școală și prin citirea cărților inteligente.
Un exemplu simplu este hackatonul de anul trecut al Academiei de Inteligență Artificială pentru școlari. Participanții săi au trebuit să prezică rezultatul jocului Dota 2. Câștigătorul competiției a fost Alexander Mamaev, un elev de clasa a zecea din Chelyabinsk. Algoritmul său a determinat cel mai precis echipa câștigătoare a luptei. Datorită acestui fapt, Alexandru a primit un premiu substanțial în bani - 100 de mii de ruble.
Cum a folosit Alexander Mamaev banii premiului, ce cunoștințe îi lipsesc studentului pentru a lucra cu ML și ce direcție în domeniul AI consideră că este cea mai interesantă - a spus studentul într-un interviu.
— Povestește-ne despre tine, cum ai devenit interesat de AI? A fost greu să intri în subiect?
— Am 17 ani, termin școala anul acesta și recent m-am mutat din Chelyabinsk la Dolgoprudny, care este lângă Moscova. Studiez la Liceul de Fizică și Tehnologie Kapitsa, aceasta este una dintre cele mai bune școli din regiunea Moscovei. Aș putea închiria un apartament, dar locuiesc într-un internat la școală, e mai bine și mai ușor să comunic cu cei de la liceu.
Prima dată când am auzit despre AI și ML a fost probabil în 2016, când a apărut Prisma. Apoi eram în clasa a VIII-a și făceam programare la olimpiade, am participat la câteva olimpiade și am aflat că aveam întâlniri de ML în oraș. Am fost interesat să-l dau seama, să înțeleg cum funcționează și am început să merg acolo. Acolo am învățat pentru prima dată elementele de bază, apoi am început să-l studiez pe Internet, la diferite cursuri.
La început, a existat doar un curs de la Konstantin Vorontsov în limba rusă, iar modul de predare a fost strict: conținea mulți termeni și erau multe formule în descrieri. Pentru un elev de clasa a VIII-a asta a fost foarte greu, dar acum, tocmai pentru că am trecut la început printr-o astfel de școală, termenii nu îmi pun dificultăți în practică în probleme reale.
— Câtă matematică trebuie să știi pentru a lucra cu AI? Există suficiente cunoștințe din programa școlară?
— În multe feluri, ML se bazează pe conceptele de bază ale școlii în clasele 10-11, algebră liniară de bază și diferențiere. Dacă vorbim despre producție, despre probleme tehnice, atunci în multe privințe nu este nevoie de matematică; multe probleme sunt rezolvate pur și simplu prin încercare și eroare. Dar dacă vorbim despre cercetare, când se creează noi tehnologii, atunci nu există nicăieri fără matematică. Matematica este necesară la nivel de bază, măcar pentru a ști să aplici o matrice sau, relativ vorbind, să calculezi derivate. Nu există nicio scăpare de matematică aici.
— În opinia dumneavoastră, poate orice student cu o mentalitate analitică naturală să rezolve probleme de ML?
- Da. Dacă o persoană știe ce se află în centrul ML, dacă știe cum sunt structurate datele și înțelege trucuri de bază sau hack-uri, nu va avea nevoie de matematică, deoarece multe dintre instrumentele pentru job au fost deja scrise de alți oameni. Totul se rezumă la găsirea tiparelor. Dar totul, desigur, depinde de sarcină.
— Care este cel mai dificil lucru în rezolvarea problemelor și cazurilor ML?
— Fiecare sarcină nouă este ceva nou. Dacă problema ar fi existat deja în aceeași formă, nu ar trebui să fie rezolvată. Nu există un algoritm universal. Există o comunitate imensă de oameni care își antrenează abilitățile de rezolvare a problemelor, spun cum au rezolvat problemele și descriu poveștile victoriilor lor. Și este foarte interesant să le urmezi logica, ideile.
— Ce cazuri și probleme vă interesează cel mai mult să rezolvați?
— Sunt specializat în lingvistică computațională, sunt interesat de texte, probleme de clasificare, chatbot etc.
— Participi des la hackathoanele AI?
— Hackathonurile sunt, de fapt, un sistem diferit de olimpiade. Olimpiada are un set de probleme închise, cu răspunsuri cunoscute pe care participantul trebuie să le ghicească. Dar există oameni care nu sunt buni la sarcini închise, dar sfâșie pe toată lumea la cele deschise. Astfel, vă puteți testa cunoștințele în diferite moduri. În problemele deschise, tehnologiile sunt uneori create de la zero, produsele sunt dezvoltate rapid și chiar și organizatorii de multe ori nu știu răspunsul corect. Participăm adesea la hackathon-uri și prin aceasta putem câștiga bani. Acest lucru este interesant.
- Cât poți câștiga din asta? Cum cheltuiți banii cu premii?
— Eu și prietenul meu am participat la hackatonul VKontakte, unde am făcut o aplicație pentru a căuta picturi în Ermitau. Pe ecranul telefonului a fost afișat un set de emoji-uri și emoticoane, a fost necesar să se găsească o poză folosind acest set, telefonul a fost îndreptat spre poză, a fost recunoscut folosind rețele neuronale și, dacă răspunsul a fost corect, s-au acordat puncte. Am fost încântați și interesați că am putut crea o aplicație care ne permite să recunoaștem un tablou pe un dispozitiv mobil. Am fost provizoriu pe primul loc, dar din cauza unei formalități legale am ratat premiul de 500 de mii de ruble. Este păcat, dar nu acesta este principalul lucru.
În plus, a participat la competiția Sberbank Data Science Journey, unde a ocupat locul 5 și a câștigat 200 de mii de ruble. Pentru primul au plătit un milion, pentru al doilea 500 de mii. Fondurile pentru premii variază și acum cresc. Fiind în top, puteți obține 100 până la 500 de mii. Economisesc banii premiului pentru educație, aceasta este contribuția mea la viitor, banii pe care îi cheltuiesc în viața de zi cu zi, îi câștig singur.
— Ce este mai interesant – hackathon-uri individuale sau de echipă?
— Dacă vorbim despre dezvoltarea unui produs, atunci trebuie să fie o echipă; o singură persoană nu poate face asta. Pur și simplu va obosi și are nevoie de sprijin. Dar dacă vorbim, de exemplu, despre hackathonul Academiei AI, atunci sarcina acolo este limitată, nu este nevoie să creați un produs. Interesul acolo este diferit - de a depăși o altă persoană care se dezvoltă și ea în acest domeniu.
— Cum plănuiți să vă dezvoltați în continuare? Cum îți vezi cariera?
— Acum scopul principal este să vă pregătiți munca științifică serioasă, cercetarea, astfel încât să apară la conferințe de top precum NeurIPS sau conferințe ICML - ML care au loc în diferite țări ale lumii. Întrebarea despre carieră este deschisă, uitați-vă la cum s-a dezvoltat ML în ultimii 5 ani. Se schimbă rapid, acum este greu de prezis ce se va întâmpla în continuare. Și dacă vorbim despre idei și planuri pe lângă munca științifică, atunci poate că m-aș vedea într-un fel de propriul meu proiect, un startup în domeniul AI și ML, dar acest lucru nu este sigur.
— În opinia dumneavoastră, care sunt limitările tehnologiei AI?
— Ei bine, în general, dacă vorbim despre AI ca un lucru care are un fel de inteligență, procesează date, atunci, în viitorul apropiat, va fi un fel de conștientizare a lumii din jurul nostru. Dacă vorbim despre rețele neuronale în lingvistica computațională, de exemplu, încercăm să modelăm local ceva, de exemplu, limba, fără a oferi modelului o înțelegere a contextului despre lumea noastră. Adică, dacă vom reuși să încorporăm acest lucru în AI, vom putea crea modele de dialog, chat bot care nu numai că vor cunoaște modele lingvistice, dar vor avea și o perspectivă și vor cunoaște fapte științifice. Și asta mi-aș dori să văd în viitor.
Apropo, Academia de Inteligență Artificială recrutează în prezent școlari pentru un nou hackathon. Premiul în bani este de asemenea substanțial, iar sarcina din acest an este și mai interesantă - va trebui să construiți un algoritm care prezice experiența jucătorului pe baza statisticilor unui meci Dota 2. Pentru detalii, accesați .
Sursa: www.habr.com