හෙලෝ, හබ්ර්!
Hackathons සඳහා සහභාගී වීම වැනි යෞවනයන් සඳහා මුදල් ඉපයීමේ එවැනි අසාමාන්ය ක්රමයක් ගැන අපි කතා කිරීමට කැමැත්තෙමු. මෙය මූල්‍යමය වශයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වන අතර පාසලේදී සහ ස්මාර්ට් පොත් කියවීමෙන් ලබාගත් දැනුම ප්‍රායෝගිකව ක්‍රියාත්මක කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසයි.
සරල උදාහරණයක් නම් පසුගිය වසරේ පාසල් සිසුන් සඳහා කෘත්‍රිම බුද්ධි ඇකඩමි හැකතන් තරගයයි. එහි සහභාගිවන්නන්ට Dota 2 ක්‍රීඩාවේ ප්‍රතිඵලය අනාවැකි කීමට සිදු විය.තරඟයේ ජයග්‍රාහකයා වූයේ Chelyabinsk හි දහවන ශ්‍රේණියේ ඉගෙනුම ලබන Alexander Mamaev ය. ඔහුගේ ඇල්ගොරිතමය වඩාත් නිවැරදිව තීරණය කළේ සටනේ ජයග්‍රාහී කණ්ඩායමයි. මෙයට ස්තූතියි, ඇලෙක්සැන්ඩර්ට සැලකිය යුතු ත්‍යාග මුදලක් ලැබුණි - රූබල් 100.
ඇලෙක්සැන්ඩර් මාමෙව් ත්‍යාග මුදල භාවිතා කළ ආකාරය, එම්එල් සමඟ වැඩ කිරීමට ශිෂ්‍යයාට නොමැති දැනුම කුමක්ද සහ ඔහු වඩාත් සිත්ගන්නාසුලු ලෙස සලකන්නේ AI ක්ෂේත්‍රයේ කුමන දිශාවද - ශිෂ්‍යයා සම්මුඛ සාකච්ඡාවකදී පැවසීය.
— ඔබ ගැන අපට කියන්න, ඔබ AI ගැන උනන්දු වූයේ කෙසේද? මාතෘකාවට පිවිසීමට අපහසු වූවාද?
- මට වයස අවුරුදු 17 යි, මම මේ වසරේ පාසල අවසන් කරමි, මම මෑතකදී චෙල්යාබින්ස්ක් සිට මොස්කව් අසල ඩොල්ගොප්රුඩ්නි වෙත ගියෙමි. මම Kapitsa භෞතික විද්‍යාව හා තාක්ෂණ ලයිසියම් හි ඉගෙනුම ලබමි, මෙය මොස්කව් කලාපයේ හොඳම පාසල් වලින් එකකි. මට මහල් නිවාසයක් කුලියට ගත හැකි නමුත් මම ජීවත් වන්නේ පාසලේ බෝඩිමක ය, ලයිසියම් හි පුද්ගලයින් සමඟ සන්නිවේදනය කිරීම වඩා හොඳ සහ පහසු ය.
AI සහ ML ගැන මා මුලින්ම අසා ඇත්තේ 2016 දී Prisma දර්ශනය වූ විටය. එතකොට මම 8 වසරේ ඉගෙන ගෙන olympiad programming කරනවා, සමහර olympiad වලට සහභාගී වෙලා අපි නගරයේ ML මීට්අප් පවත්වන බව දැනගත්තා. මම එය තේරුම් ගැනීමට උනන්දු වූ අතර, එය ක්රියා කරන ආකාරය තේරුම් ගෙන, මම එහි යාමට පටන් ගත්තා. එහිදී මම පළමු වරට මූලික කරුණු ඉගෙන ගත්තෙමි, පසුව මම එය අන්තර්ජාලයේ, විවිධ පා courses මාලා වල අධ්‍යයනය කිරීමට පටන් ගතිමි.
මුලදී, රුසියානු භාෂාවෙන් කොන්ස්ටන්ටින් වොරොන්ට්සොව්ගේ පා course මාලාවක් පමණක් තිබූ අතර එය ඉගැන්වීමේ ආකාරය දැඩි විය: එහි බොහෝ පද අඩංගු වූ අතර විස්තරවල බොහෝ සූත්‍ර තිබුණි. අටවන ශ්‍රේණියේ ශිෂ්‍යයෙකුට මෙය ඉතා අපහසු විය, නමුත් දැන්, හරියටම මම ආරම්භයේදී එවැනි පාසලක් හරහා ගිය නිසා, නියම ගැටළු වලදී ප්‍රායෝගිකව මට දුෂ්කරතා ඇති නොකරයි.
— AI සමඟ වැඩ කිරීමට ඔබ කොපමණ ගණිතය දැන සිටිය යුතුද? පාසල් විෂය මාලාවෙන් ප්‍රමාණවත් දැනුමක් තිබේද?
— බොහෝ ආකාරවලින්, ML පදනම් වී ඇත්තේ 10-11 ශ්‍රේණිවල පාසලේ මූලික සංකල්ප, මූලික රේඛීය වීජ ගණිතය සහ අවකලනය මත ය. අපි නිෂ්පාදනය ගැන, තාක්ෂණික ගැටළු ගැන කතා කරන්නේ නම්, බොහෝ ආකාරවලින් ගණිතය අවශ්ය නොවේ; බොහෝ ගැටළු සරලව අත්හදා බැලීම් සහ දෝෂයන් මගින් විසඳනු ලැබේ. නමුත් අපි පර්යේෂණ ගැන කතා කරනවා නම්, නව තාක්ෂණයන් නිර්මාණය වන විට, ගණිතය නොමැති තැනක් නැත. ගණිතය මූලික මට්ටමින් අවශ්ය වේ, අඩුම තරමින් න්‍යාසයක් යෙදිය යුතු ආකාරය දැන ගැනීමට හෝ සාපේක්ෂ වශයෙන් ව්‍යුත්පන්න ගණනය කිරීමට. මෙතන ගණිතයෙන් ගැලවීමක් නැහැ.
— ඔබේ මතය අනුව, ස්වභාවික විශ්ලේෂණාත්මක මානසිකත්වයක් ඇති ඕනෑම සිසුවෙකුට ML ගැටළු විසඳිය හැකිද?
- ඔව්. ML හි හදවතේ ඇත්තේ කුමක්දැයි පුද්ගලයෙකු දන්නේ නම්, දත්ත ව්‍යුහගත වී ඇති ආකාරය සහ මූලික උපක්‍රම හෝ හක්ක තේරුම් ගන්නේ නම්, ඔහුට ගණිතය අවශ්ය නොවනු ඇත, මන්ද රැකියාව සඳහා බොහෝ මෙවලම් දැනටමත් වෙනත් පුද්ගලයින් විසින් ලියා ඇත. ඒ සියල්ල පැමිණෙන්නේ රටා සොයා ගැනීම සඳහා ය. නමුත් සෑම දෙයක්ම, ඇත්ත වශයෙන්ම, කාර්යය මත රඳා පවතී.
— ML ගැටළු සහ නඩු විසඳීමේදී වඩාත්ම දුෂ්කර දෙය කුමක්ද?
- සෑම නව කාර්යයක්ම අලුත් දෙයක්. ගැටලුව දැනටමත් එම ස්වරූපයෙන්ම පැවතුනේ නම්, එය විසඳිය යුතු නොවේ. විශ්වීය ඇල්ගොරිතමයක් නොමැත. ඔවුන්ගේ ගැටළු විසඳීමේ කුසලතා පුහුණු කරන, ඔවුන් ගැටළු විසඳූ ආකාරය පවසන සහ ඔවුන්ගේ ජයග්‍රහණ පිළිබඳ කථා විස්තර කරන විශාල ප්‍රජාවක් ඇත. තවද ඔවුන්ගේ තර්කනය, ඔවුන්ගේ අදහස් අනුගමනය කිරීම ඉතා සිත්ගන්නා සුළුය.
— ඔබ විසඳීමට වඩාත්ම උනන්දු වන්නේ කුමන නඩු සහ ගැටළුද?
- මම පරිගණක වාග් විද්‍යාව පිළිබඳ විශේෂඥයෙක්, මම පෙළ, වර්ගීකරණ ගැටළු, චැට්බෝට් ආදිය ගැන උනන්දු වෙමි.
- ඔබ බොහෝ විට AI hackathons වලට සහභාගී වෙනවාද?
- Hackathons ඇත්ත වශයෙන්ම, ඔලිම්පියාඩ් වල වෙනස් පද්ධතියකි. Olympiad හි සංවෘත ගැටළු සමූහයක් ඇත, සහභාගිවන්නා අනුමාන කළ යුතු දන්නා පිළිතුරු සමඟ. නමුත් සංවෘත කාර්යයන්ට දක්ෂ නොවන නමුත් විවෘත කාර්යයන්හිදී සියල්ලන්ම ඉරා දමන අය සිටිති. එබැවින් ඔබට විවිධ ආකාරවලින් ඔබේ දැනුම පරීක්ෂා කළ හැකිය. විවෘත ගැටළු වලදී, තාක්ෂණයන් සමහර විට මුල සිටම නිර්මාණය කර ඇත, නිෂ්පාදන ඉක්මනින් සංවර්ධනය වන අතර, සංවිධායකයින් පවා බොහෝ විට නිවැරදි පිළිතුර නොදනී. අපි නිතරම hackathons වලට සහභාගී වෙනවා, මේ හරහා අපිට මුදල් උපයන්න පුළුවන්. මෙය සිත්ගන්නා සුළුය.
- ඔබට මෙයින් කොපමණ මුදලක් උපයා ගත හැකිද? ඔබ ඔබේ ත්‍යාග මුදල වියදම් කරන්නේ කෙසේද?
- මම සහ මගේ මිතුරා VKontakte hackathon සඳහා සහභාගී වූ අතර එහිදී අපි හර්මිටේජ් හි සිතුවම් සෙවීමට යෙදුමක් ඉදිරිපත් කළෙමු. දුරකථන තිරයේ ඉමෝජි සහ චිත්තවේගීය කට්ටලයක් දර්ශනය විය, මෙම කට්ටලය භාවිතයෙන් පින්තූරයක් සොයා ගැනීමට අවශ්ය විය, දුරකථනය පින්තූරයට යොමු කර, එය ස්නායුක ජාල භාවිතයෙන් හඳුනාගෙන, පිළිතුර නිවැරදි නම්, ලකුණු ප්‍රදානය කරන ලදී. ජංගම උපාංගයක සිතුවමක් හඳුනා ගැනීමට ඉඩ සලසන යෙදුමක් නිර්මාණය කිරීමට අපට හැකි වීම ගැන අපි සතුටු වූ අතර උනන්දුවෙමු. අපි තාවකාලිකව පළමු ස්ථානයේ සිටියෙමු, නමුත් නීතිමය විධිමත් භාවයක් හේතුවෙන් අපට රුබල් 500 ක ත්‍යාගය අහිමි විය. එය ලැජ්ජාවකි, නමුත් ප්රධාන දෙය එය නොවේ.
ඊට අමතරව, ඔහු Sberbank දත්ත විද්‍යා ගමන තරඟයට සහභාගී වූ අතර එහිදී ඔහු 5 වන ස්ථානය ලබා ගෙන රූබල් 200 ක් උපයා ගත්තේය. පළමු එකට ඔවුන් මිලියනයක් ගෙව්වා, දෙවනුව 500 දහසක්. ත්‍යාග අරමුදල් වෙනස් වන අතර දැන් වැඩි වෙමින් පවතී. ඉහළම ස්ථානයේ සිටීම, ඔබට 100 සිට 500 දහසක් ලබා ගත හැකිය. මම අධ්‍යාපනය සඳහා ත්‍යාග මුදල් ඉතිරි කරමි, මෙය අනාගතයට මගේ දායකත්වයයි, මම එදිනෙදා ජීවිතයේදී වියදම් කරන මුදල්, මමම උපයනවා.
— වඩා රසවත් කුමක්ද - තනි පුද්ගල හෝ කණ්ඩායම් හැකතන්?
- අපි නිෂ්පාදනයක් සංවර්ධනය කිරීම ගැන කතා කරන්නේ නම්, එය කණ්ඩායමක් විය යුතුය; එක් පුද්ගලයෙකුට එය කළ නොහැක. ඔහු හුදෙක් වෙහෙසට පත් වනු ඇත, සහය අවශ්ය වේ. නමුත් අපි කතා කරන්නේ නම්, උදාහරණයක් ලෙස, AI Academy hackathon ගැන, එවිට එහි කාර්යය සීමිතය, නිෂ්පාදනයක් නිර්මාණය කිරීමට අවශ්ය නොවේ. එහි ඇති උනන්දුව වෙනස් ය - මෙම ප්‍රදේශයේ සංවර්ධනය වෙමින් පවතින වෙනත් පුද්ගලයෙකු අභිබවා යාමට.
- ඔබ තවදුරටත් සංවර්ධනය කිරීමට සැලසුම් කරන්නේ කෙසේද? ඔබේ වෘත්තීය ජීවිතය ඔබ දකින්නේ කොහොමද?
— දැන් ප්රධාන ඉලක්කය වන්නේ ලෝකයේ විවිධ රටවල පැවැත්වෙන NeurIPS හෝ ICML - ML සම්මන්ත්‍රණ වැනි ප්‍රමුඛ සම්මන්ත්‍රණවල පෙනී සිටින පරිදි ඔබේ බැරෑරුම් විද්‍යාත්මක වැඩ, පර්යේෂණ සකස් කිරීමයි. වෘත්තීය ප්‍රශ්නය විවෘතයි, පසුගිය වසර 5 තුළ ML වර්ධනය වී ඇති ආකාරය බලන්න. එය වේගයෙන් වෙනස් වෙමින් පවතී, දැන් ඊළඟට කුමක් සිදුවේදැයි අනාවැකි කීමට අපහසුය. අපි විද්‍යාත්මක වැඩ වලට අමතරව අදහස් සහ සැලසුම් ගැන කතා කරන්නේ නම්, සමහර විට මම මගේම ව්‍යාපෘතියක, AI සහ ML ක්ෂේත්‍රයේ ආරම්භයක් තුළ මා දකිනු ඇත, නමුත් මෙය නිශ්චිත නැත.
— ඔබේ මතය අනුව, AI තාක්ෂණයේ සීමාවන් මොනවාද?
- හොඳයි, පොදුවේ ගත් කල, අපි AI ගැන කතා කරන්නේ යම් ආකාරයක බුද්ධියක් ඇති, දත්ත සකසන දෙයක් ලෙස නම්, නුදුරු අනාගතයේ දී, එය අප අවට ලෝකය පිළිබඳ යම් ආකාරයක දැනුවත් කිරීමක් වනු ඇත. අපි පරිගණක වාග් විද්‍යාවේ ස්නායුක ජාල ගැන කතා කරන්නේ නම්, උදාහරණයක් ලෙස, අපි දේශීය වශයෙන් යමක් ආදර්ශන කිරීමට උත්සාහ කරමු, උදාහරණයක් ලෙස, භාෂාව, ආකෘතියට අපගේ ලෝකය පිළිබඳ සන්දර්භය පිළිබඳ අවබෝධයක් ලබා නොදී. එනම් අපට මෙය AI වලට ඇතුළත් කිරීමට හැකි වුවහොත්, අපට භාෂා ආකෘති පමණක් නොව ඉදිරි දැක්මක් ඇති සහ විද්‍යාත්මක කරුණු දැනගත හැකි සංවාද ආකෘති, chat bots නිර්මාණය කිරීමට හැකි වනු ඇත. ඒ වගේම මේක තමයි මම අනාගතයේදී දකින්න කැමති.
මාර්ගය වන විට, කෘතිම බුද්ධි ඇකඩමිය දැනට නව හැකතන් සඳහා පාසල් සිසුන් බඳවා ගනී. ත්‍යාග මුදල ද සැලකිය යුතු වන අතර, මෙම වසරේ කාර්යය වඩාත් සිත්ගන්නා සුළුය - ඔබ එක් Dota 2 තරඟයක සංඛ්‍යාලේඛන මත පදනම්ව ක්‍රීඩකයෙකුගේ අත්දැකීම පුරෝකථනය කරන ඇල්ගොරිතමයක් ගොඩනගා ගැනීමට අවශ්ය වනු ඇත. විස්තර සඳහා, වෙත යන්න .
මූලාශ්රය: www.habr.com