AI, watoto wa shule na zawadi kubwa: jinsi ya kufanya kujifunza kwa mashine katika daraja la 8

Habari Habr!

Tungependa kuzungumza juu ya njia isiyo ya kawaida ya kupata pesa kwa vijana kama kushiriki katika hackathons. Hili ni la manufaa ya kifedha na hukuruhusu kutekeleza kwa vitendo ujuzi unaopatikana shuleni na kupitia kusoma vitabu mahiri.

Mfano rahisi ni wa mwaka jana wa Chuo cha Ujasusi Artificial Intelligence kwa watoto wa shule. Washiriki wake walipaswa kutabiri matokeo ya mchezo wa Dota 2. Mshindi wa shindano hilo alikuwa Alexander Mamaev, mwanafunzi wa darasa la kumi kutoka Chelyabinsk. Algorithm yake iliamua kwa usahihi timu iliyoshinda ya pambano. Shukrani kwa hili, Alexander alipokea pesa nyingi za tuzo - rubles elfu 100.

Jinsi Alexander Mamaev alitumia pesa za tuzo, ni maarifa gani ambayo mwanafunzi anakosa kufanya kazi na ML, na ni mwelekeo gani katika uwanja wa AI unaona kuwa wa kuvutia zaidi - mwanafunzi aliiambia katika mahojiano.

- Tuambie kuhusu wewe mwenyewe, ulivutiwa vipi na AI? Ilikuwa ngumu kuingia kwenye mada?
- Nina umri wa miaka 17, ninamaliza shule mwaka huu, na hivi majuzi nilihama kutoka Chelyabinsk hadi Dolgoprudny, ambayo iko karibu na Moscow. Ninasoma katika Kapitsa Fizikia na Teknolojia Lyceum, hii ni moja ya shule bora katika mkoa wa Moscow. Ningeweza kukodisha ghorofa, lakini ninaishi katika shule ya bweni shuleni, ni bora na rahisi kuwasiliana na watu kutoka kwa lyceum.

Mara ya kwanza niliposikia kuhusu AI na ML labda ilikuwa mwaka wa 2016, wakati Prisma alionekana. Kisha nilikuwa katika daraja la 8 na nilikuwa nikifanya programu ya olympiad, nilihudhuria baadhi ya olympiads na nikagundua kuwa tulikuwa na mikutano ya ML jijini. Nilikuwa na nia ya kuijua, kuelewa jinsi inavyofanya kazi, na nikaanza kwenda huko. Huko nilijifunza misingi kwa mara ya kwanza, kisha nikaanza kuisoma kwenye mtandao, katika kozi mbalimbali.

Mwanzoni, kulikuwa na kozi tu kutoka kwa Konstantin Vorontsov kwa Kirusi, na njia ya kufundisha ilikuwa kali: ilikuwa na maneno mengi, na kulikuwa na kanuni nyingi katika maelezo. Kwa mwanafunzi wa darasa la nane hii ilikuwa ngumu sana, lakini sasa, haswa kwa sababu nilipitia shule kama hiyo mwanzoni, maneno hayaniletei shida katika mazoezi katika shida za kweli.

- Ni hesabu ngapi unahitaji kujua ili kufanya kazi na AI? Je, kuna maarifa ya kutosha kutoka kwa mtaala wa shule?
— Kwa njia nyingi, ML inategemea dhana za msingi za shule katika darasa la 10-11, aljebra msingi ya mstari na upambanuzi. Ikiwa tunazungumza juu ya uzalishaji, juu ya shida za kiufundi, basi kwa njia nyingi hesabu haihitajiki; shida nyingi hutatuliwa kwa majaribio na makosa. Lakini ikiwa tunazungumzia kuhusu utafiti, wakati teknolojia mpya zinaundwa, basi hakuna mahali popote bila hisabati. Hisabati inahitajika katika kiwango cha msingi, angalau kujua jinsi ya kutumia tumbo au, kwa kusema, kuhesabu derivatives. Hakuna kukwepa hisabati hapa.

- Kwa maoni yako, je, mwanafunzi yeyote aliye na mawazo ya uchanganuzi wa asili anaweza kutatua matatizo ya ML?
- Ndiyo. Ikiwa mtu anajua kile kilicho moyoni mwa ML, ikiwa anajua jinsi data imeundwa na kuelewa hila za msingi au hacks, hatahitaji hesabu, kwa sababu zana nyingi za kazi tayari zimeandikwa na watu wengine. Yote inakuja kwa kutafuta mifumo. Lakini kila kitu, bila shaka, inategemea kazi.

- Ni jambo gani gumu zaidi katika kutatua shida na kesi za ML?
- Kila kazi mpya ni kitu kipya. Ikiwa tatizo lilikuwa tayari kuwepo kwa fomu sawa, haitastahili kutatuliwa. Hakuna algorithm ya ulimwengu wote. Kuna jamii kubwa ya watu wanaofunza ujuzi wao wa kutatua matatizo, kueleza jinsi walivyotatua matatizo, na kuelezea hadithi za ushindi wao. Na inavutia sana kufuata mantiki yao, mawazo yao.

- Ni kesi na shida gani ambazo ungependa kusuluhisha zaidi?
- Nina utaalam wa isimu mkokotoa, ninavutiwa na maandishi, matatizo ya uainishaji, chatbots, n.k.

- Je, mara nyingi hushiriki katika hackathons za AI?
- Hackathons ni, kwa kweli, mfumo tofauti wa Olympiads. Olympiad ina seti ya matatizo yaliyofungwa, na majibu yanayojulikana ambayo mshiriki lazima afikirie. Lakini kuna watu ambao sio wazuri katika kazi zilizofungwa, lakini hutenganisha kila mtu kwa wazi. Kwa hivyo unaweza kujaribu maarifa yako kwa njia tofauti. Katika matatizo ya wazi, teknolojia wakati mwingine huundwa kutoka mwanzo, bidhaa zinatengenezwa haraka, na hata waandaaji mara nyingi hawajui jibu sahihi. Mara nyingi tunashiriki katika hackathons, na kupitia hii tunaweza kupata pesa. Hii inavutia.

- Unaweza kupata pesa ngapi kutoka kwa hii? Je, unatumiaje pesa zako za zawadi?
- Mimi na rafiki yangu tulishiriki katika hackathon ya VKontakte, ambapo tulifanya maombi ya kutafuta picha za kuchora huko Hermitage. Seti ya emojis na hisia zilionyeshwa kwenye skrini ya simu, ilikuwa ni lazima kupata picha kwa kutumia seti hii, simu ilielekezwa kwenye picha, ilitambuliwa kwa kutumia mitandao ya neural na, ikiwa jibu lilikuwa sahihi, pointi zilitolewa. Tulifurahishwa na kupendezwa kuwa tuliweza kuunda programu ambayo ilituruhusu kutambua uchoraji kwenye kifaa cha rununu. Tulikuwa katika nafasi ya kwanza, lakini kwa sababu ya uhalali wa kisheria tulikosa tuzo ya rubles elfu 500. Ni aibu, lakini sio jambo kuu.

Kwa kuongezea, alishiriki katika shindano la Safari ya Sayansi ya Takwimu ya Sberbank, ambapo alichukua nafasi ya 5 na kupata rubles elfu 200. Kwa wa kwanza walilipa milioni, kwa pili elfu 500. Fedha za tuzo hutofautiana, na sasa zinaongezeka. Ukiwa juu, unaweza kupata elfu 100 hadi 500. Ninahifadhi pesa za tuzo kwa elimu, huu ni mchango wangu kwa siku zijazo, pesa ambazo ninatumia katika maisha ya kila siku, ninajipatia.

- Ni nini kinachovutia zaidi - hackathons za mtu binafsi au za timu?
- Ikiwa tunazungumza juu ya kuunda bidhaa, basi lazima iwe timu; mtu mmoja hawezi kuifanya. Atachoka tu na anahitaji msaada. Lakini ikiwa tunazungumza, kwa mfano, juu ya hackathon ya Chuo cha AI, basi kazi hiyo ni ndogo, hakuna haja ya kuunda bidhaa. Nia ya hapo ni tofauti - kumpita mtu mwingine ambaye pia anaendelea katika eneo hili.

- Unapanga kujiendeleza vipi zaidi? Unaionaje kazi yako?
— Sasa lengo kuu ni kuandaa kazi yako kubwa ya kisayansi, utafiti, ili ionekane kwenye mikutano inayoongoza kama vile mikutano ya NeurIPS au ICML - ML ambayo hufanyika katika nchi tofauti za ulimwengu. Swali la kazi liko wazi, angalia jinsi ML imekua zaidi ya miaka 5 iliyopita. Inabadilika kwa kasi, sasa ni vigumu kutabiri nini kitatokea baadaye. Na ikiwa tunazungumza juu ya maoni na mipango kando na kazi ya kisayansi, basi labda ningejiona katika aina fulani ya mradi wangu mwenyewe, mwanzo katika uwanja wa AI na ML, lakini hii sio hakika.

- Kwa maoni yako, ni mapungufu gani ya teknolojia ya AI?
- Kweli, kwa ujumla, ikiwa tunazungumza juu ya AI kama kitu ambacho kina aina fulani ya akili, inashughulikia data, basi, katika siku za usoni, itakuwa aina fulani ya ufahamu wa ulimwengu unaotuzunguka. Ikiwa tunazungumza juu ya mitandao ya neural katika isimu ya hesabu, kwa mfano, tunajaribu kuiga kitu ndani ya nchi, kwa mfano, lugha, bila kumpa kielelezo uelewa wa muktadha wa ulimwengu wetu. Hiyo ni, ikiwa tunaweza kuingiza hii katika AI, tutaweza kuunda mifano ya mazungumzo, roboti za gumzo ambazo hazitajua tu modeli za lugha, lakini pia zitakuwa na mtazamo na kujua ukweli wa kisayansi. Na hii ndio ningependa kuona katika siku zijazo.

Kwa njia, Chuo cha Ushauri wa Bandia kwa sasa kinaajiri watoto wa shule kwa hackathon mpya. Pesa za zawadi pia ni kubwa, na kazi ya mwaka huu inavutia zaidi - utahitaji kuunda algoriti inayotabiri uzoefu wa mchezaji kulingana na takwimu za mechi moja ya Dota 2. Kwa maelezo, nenda kwa kiungo hiki.

Chanzo: mapenzi.com