Čau Habr!
Radi by sme hovorili o takom nezvyčajnom spôsobe zarábania peňazí pre tínedžerov, ako je účasť na hackathonoch. Je to finančne výhodné a zároveň vám to umožňuje uplatniť v praxi vedomosti získané v škole a čítaním inteligentných kníh.
Jednoduchým príkladom je minuloročný hackathon Akadémie umelej inteligencie pre školákov. Jej účastníci museli predpovedať výsledok hry Dota 2. Víťazom súťaže sa stal Alexander Mamaev, žiak desiateho ročníka z Čeľabinska. Jeho algoritmus najpresnejšie určil víťazný tím boja. Vďaka tomu Alexander dostal značnú finančnú odmenu - 100 tisíc rubľov.
Ako Alexander Mamaev použil prize money, aké znalosti študentovi chýbajú na prácu s ML a aký smer v oblasti AI považuje za najzaujímavejší - povedal študent v rozhovore.
— Povedz nám o sebe, ako si sa začal zaujímať o AI? Bolo ťažké dostať sa do témy?
— Mám 17 rokov, tento rok končím školu a nedávno som sa presťahoval z Čeľabinska do Dolgoprudného, čo je neďaleko Moskvy. Študujem na lýceu fyziky a technológie Kapitsa, je to jedna z najlepších škôl v moskovskom regióne. Mohol by som si prenajať byt, ale bývam na internáte v škole, s ľuďmi z lýcea sa mi lepšie a ľahšie komunikuje.
Prvýkrát som o AI a ML počul pravdepodobne v roku 2016, keď sa objavila Prisma. Potom som bol v 8. ročníku a robil som programovanie olympiád, navštevoval som niekoľko olympiád a zistil som, že v meste máme stretnutia ML. Zaujímalo ma to prísť na to, pochopiť ako to funguje a začal som tam chodiť. Tam som sa prvýkrát naučil základy, potom som to začal študovať na internete, na rôznych kurzoch.
Spočiatku existoval iba kurz od Konstantina Voroncova v ruštine a spôsob výučby bol prísny: obsahoval veľa výrazov a v popisoch bolo veľa vzorcov. Pre ôsmaka to bolo veľmi ťažké, ale teraz, práve preto, že som na začiatku prešla takouto školou, mi termíny v praxi nerobia ťažkosti v reálnych problémoch.
— Koľko matematiky potrebujete vedieť, aby ste mohli pracovať s AI? Je dostatok vedomostí zo školského vzdelávacieho programu?
— ML v mnohých ohľadoch vychádza zo základných pojmov školy v 10. – 11. ročníku, základnej lineárnej algebry a diferenciácie. Ak hovoríme o výrobe, o technických problémoch, potom matematika v mnohých ohľadoch nie je potrebná, mnohé problémy sa riešia jednoducho pokusom a omylom. Ale ak hovoríme o výskume, keď vznikajú nové technológie, potom bez matematiky nie je nikde. Matematika je potrebná na základnej úrovni, aspoň na to, aby sme vedeli aplikovať maticu alebo, relatívne povedané, vypočítať derivácie. Matematike tu niet úniku.
— Dokáže podľa vás každý študent s prirodzeným analytickým myslením vyriešiť problémy ML?
- Áno. Ak človek vie, čo je podstatou ML, ak vie, ako sú dáta štruktúrované a rozumie základným trikom či hackom, nebude potrebovať matematiku, pretože mnohé nástroje pre túto prácu už napísali iní ľudia. Všetko spočíva v hľadaní vzorov. Ale všetko, samozrejme, závisí od úlohy.
— Čo je najťažšie pri riešení problémov a prípadov ML?
— Každá nová úloha je niečím novým. Ak by problém už existoval v rovnakej podobe, nemusel by sa riešiť. Neexistuje žiadny univerzálny algoritmus. Existuje obrovská komunita ľudí, ktorí trénujú svoje schopnosti riešiť problémy, rozprávajú, ako problémy riešili, a opisujú príbehy svojich víťazstiev. A je veľmi zaujímavé sledovať ich logiku, ich nápady.
— Ktoré prípady a problémy vás najviac zaujímajú?
— Špecializujem sa na počítačovú lingvistiku, zaujímam sa o texty, klasifikačné úlohy, chatboty atď.
— Zúčastňujete sa často hackathonov AI?
— Hackathony sú v skutočnosti iný systém olympiád. Olympiáda má súbor uzavretých úloh so známymi odpoveďami, ktoré musí účastník uhádnuť. Ale sú ľudia, ktorí nie sú dobrí v uzavretých úlohách, ale pri otvorených všetkých roztrhajú. Svoje znalosti si teda môžete otestovať rôznymi spôsobmi. V otvorených problémoch sa niekedy technológie vytvárajú úplne od nuly, rýchlo sa vyvíjajú produkty a ani organizátori často nepoznajú správnu odpoveď. Často sa zúčastňujeme hackathonov a prostredníctvom nich môžeme zarábať peniaze. Toto je zaujímavé.
- Koľko na tom môžete zarobiť? Ako míňate svoje odmeny?
— S priateľom sme sa zúčastnili hackathonu VKontakte, kde sme vytvorili aplikáciu na vyhľadávanie obrazov v Ermitáži. Na displeji telefónu sa zobrazila sada emotikonov a emotikonov, pomocou tejto sady bolo potrebné nájsť obrázok, telefón bol namierený na obrázok, bol rozpoznaný pomocou neurónových sietí a ak bola odpoveď správna, boli udelené body. Potešilo a zaujalo nás, že sa nám podarilo vytvoriť aplikáciu, ktorá nám umožnila rozpoznať maľbu na mobilnom zariadení. Predbežne sme boli na prvom mieste, no kvôli právnej formalite nám unikla cena 500-tisíc rubľov. Je to škoda, ale to nie je to hlavné.
Okrem toho sa zúčastnil súťaže Sberbank Data Science Journey, kde obsadil 5. miesto a zarobil 200 tisíc rubľov. Za prvé zaplatili milión, za druhé 500-tisíc. Cenové fondy sa líšia a teraz sa zvyšujú. Byť na špici môžete získať 100 až 500 tisíc. Odmenu si šetrím na vzdelanie, to je môj príspevok do budúcnosti, peniaze, ktoré míňam v bežnom živote, si zarábam sám.
— Čo je zaujímavejšie – individuálne alebo tímové hackatóny?
— Ak hovoríme o vývoji produktu, potom to musí byť tím, jeden človek to nedokáže. Jednoducho sa unaví a potrebuje podporu. Ale ak hovoríme napríklad o hackathone AI Academy, potom je úloha obmedzená, nie je potrebné vytvárať produkt. Tam je záujem iný – predbehnúť iného človeka, ktorý sa v tejto oblasti tiež rozvíja.
— Ako sa plánujete ďalej rozvíjať? Ako vidíš svoju kariéru?
— Teraz je hlavným cieľom pripraviť vašu serióznu vedeckú prácu, výskum tak, aby sa objavil na popredných konferenciách ako NeurIPS alebo ICML - ML konferenciách, ktoré sa konajú v rôznych krajinách sveta. Otázka kariéry je otvorená, pozrite sa, ako sa ML vyvíjalo za posledných 5 rokov. Rýchlo sa mení, teraz je ťažké predpovedať, čo bude ďalej. A ak sa bavíme o nápadoch a plánoch popri vedeckej práci, tak by som sa možno videl v nejakom vlastnom projekte, startupe v oblasti AI a ML, ale nie je to isté.
— Aké sú podľa vás obmedzenia technológie AI?
— No, vo všeobecnosti, ak hovoríme o AI ako o veci, ktorá má nejaký druh inteligencie, spracováva dáta, tak v blízkej budúcnosti to bude nejaký druh povedomia o svete okolo nás. Ak hovoríme o neurónových sieťach napríklad vo výpočtovej lingvistike, snažíme sa niečo lokálne modelovať, napríklad jazyk, bez toho, aby sme modelu poskytli pochopenie kontextu nášho sveta. To znamená, že ak to dokážeme začleniť do AI, budeme schopní vytvárať modely dialógov, chat botov, ktorí budú nielen poznať jazykové modely, ale budú mať aj rozhľad a poznajú vedecké fakty. A toto by som chcel vidieť v budúcnosti.
Mimochodom, Akadémia umelej inteligencie práve robí nábor školákov na nový hackathon. Odmena je tiež značná a tohtoročná úloha je ešte zaujímavejšia – budete musieť zostaviť algoritmus, ktorý predpovedá hráčovu skúsenosť na základe štatistík jedného zápasu Dota 2. Podrobnosti nájdete na .
Zdroj: hab.com