مرحبا يا هبر!
نريد أن نتحدث عن مثل هذا الشكل غير العادي من الأرباح للمراهقين مثل المشاركة في المتسللين. هذا مربح ماليا ويسمح لك بتطبيق المعرفة المكتسبة في المدرسة ومن خلال قراءة الكتب الذكية.
مثال بسيط على ذلك هو الاختراق العام لأكاديمية الذكاء الاصطناعي للطلاب. كان على المشاركين أن يتنبأوا بنتيجة لعبة Dota 2. ثم كان الفائز في المسابقة ألكسندر مامايف ، وهو طالب في الصف العاشر من تشيليابينسك. خوارزمية تحديده بدقة أكبر فائز الفريق في المعركة. بفضل هذا ، تلقى الكسندر جائزة مالية قوية - 100 ألف روبل.
كيف أمر ألكساندر ماماييف بالجوائز ، وما هي المعرفة التي يفتقر إليها الطالب للعمل مع ML ، وأي اتجاه في مجال الذكاء الاصطناعى يعتبره الأكثر إثارة - قال الطالب في مقابلة.
- أخبرني عن نفسك ، كيف شاركت في الذكاء الاصطناعى؟ هل كان من الصعب إدخال الموضوع؟- عمري 17 عامًا ، هذا العام أكمل دراستي ، وانتقلت مؤخرًا من تشيليابينسك إلى دولجوبرودني ، هذا بالقرب من موسكو. أدرس في مدرسة Kapitsa Physical-Technical Lyceum ، وهي واحدة من أفضل المدارس في منطقة موسكو. يمكنني استئجار شقة ، لكني أعيش في مدرسة داخلية ، من الأفضل وأسهل التواصل مع أشخاص من المدرسة.
لأول مرة ، سمعت عن منظمة العفو الدولية و ML في عام 2016 ، على الأرجح ، عندما ظهرت Prisma. ثم كنت في الصف الثامن وشاركت في برامج الأولمبياد ، وحضرت بعض الأولمبياد واكتشفت أن اجتماعات ML تعقد في مدينتنا. كنت مهتمًا بترتيب هذا الأمر ، وفهم كيفية عمله ، وبدأت في الذهاب إلى هناك. هناك تعلم أولاً الأساسيات ، ثم بدأ دراستها على الإنترنت ، في دورات مختلفة.
في البداية ، لم يكن هناك سوى دورة باللغة الروسية من قنسطنطين فورونتسوف ، وطريقة التدريس كانت صعبة: تحتوي على العديد من المصطلحات ، وهناك العديد من الصيغ في الوصف. بالنسبة للصف الثامن ، كان الأمر صعبًا للغاية ، لكن الآن لمجرد أنني ذهبت إلى مثل هذه المدرسة في البداية ، فإن المصطلحات لا تمثل صعوبات بالنسبة لي في الممارسة العملية في المهام الحقيقية.
- كم تحتاج إلى معرفة الرياضيات للعمل مع منظمة العفو الدولية؟ هل هناك معرفة كافية من المناهج الدراسية؟- في نواح كثيرة ، يستند ML إلى المفاهيم الأساسية لمدرسة من الصفوف 10-11 ، الجبر الخطي الأساسي والتمايز. إذا كنا نتحدث عن الإنتاج ، وعن المشكلات الفنية ، فعندئذٍ لا توجد حاجة إلى الرياضيات من نواح كثيرة ، حيث يتم حل العديد من المشكلات عن طريق التجربة والخطأ. ولكن إذا تحدثنا عن الأبحاث ، عندما يتم إنشاء تقنيات جديدة ، فبدون الرياضيات لا يوجد مكان. هناك حاجة إلى الرياضيات على مستوى أساسي ، إذا كان ذلك فقط لمعرفة كيفية عمل تطبيق مصفوفة ، أو حسب عدد المشتقات نسبياً. لا يوجد هروب من الرياضيات.
- في رأيك ، هل يمكن لأي طالب لديه عقلية تحليلية طبيعية حل المشاكل في ML؟- نعم. إذا كان الشخص يعرف ما يكمن في قلب ML ، وإذا كان يعرف كيف يتم ترتيب البيانات ويتفهم الحيل الأساسية أو المتسللين ، فلن يحتاج matan ، لأن العديد من أدوات العمل قد كتبت بالفعل من قبل أشخاص آخرين. كل ذلك يأتي لإيجاد أنماط. لكن كل شيء ، بالطبع ، يعتمد على المهمة.
- ما هو أصعب شيء في حل مشاكل وحالات ML؟- كل مهمة جديدة هي شيء جديد. إذا كانت المهمة موجودة بالفعل في وقت سابق بنفس الشكل ، فلن تحتاج إلى حل. لا يوجد خوارزمية عالمية. يوجد مجتمع ضخم من الأشخاص الذين يقومون بتدريب مهاراتهم في حل المشكلات ، ويخبرون كيف يحلون المشكلات ، ويصفون قصص انتصاراتهم. ومن الممتع للغاية اتباع منطقهم وأفكارهم.
- ما هي الحالات والمهام التي تحبها أكثر؟- أنا متخصص في اللغويات الحاسوبية ، فأنا مهتم بالنصوص ومهام التصنيف وبوتات الدردشة وغير ذلك الكثير.
- هل غالبا ما تشارك في منظمة العفو الدولية المتسللين؟- الهاكاثون هم ، في الواقع ، نظام آخر من الأولمبياد. يحتوي الأولمبياد على مجموعة من المهام المغلقة ، مع إجابات معروفة يجب على المشارك تخمينها. ولكن هناك أشخاص ليسوا أقوياء في المهام المغلقة ، لكنهم يمزقون الجميع. حتى تتمكن من اختبار المعرفة بطرق مختلفة. في المهام مفتوحة المصدر ، يتم إنشاء التقنيات في بعض الأحيان من نقطة الصفر ، ويتم تطوير المنتجات بسرعة ، وحتى المنظمين غالبًا لا يعرفون الإجابة الصحيحة. نشارك غالبًا في الهاكاثون ، حتى تتمكن من كسب المال. هذا مثير للاهتمام.
- كم يمكن أن تكسب على هذا؟ وكيف تنفق أموال الجائزة؟- شاركت أنا وصديقي في hackathon فكونتاكتي ، حيث قدمنا طلبًا للبحث عن لوحات في الأرميتاج. مجموعة من الرموز التعبيرية ، تم عرض الرموز على شاشة الهاتف ، وكان عليك العثور على صورة باستخدام هذه المجموعة ، وتم توجيه الهاتف إلى الصورة ، وتم التعرف عليه بمساعدة الشبكات العصبية ، وإذا كانت الإجابة صحيحة ، فسيتم منح النقاط. لقد سررنا ومثيرة للاهتمام لأننا تمكنا من إنشاء تطبيق يسمح لنا بالتعرف على الصورة على جهاز محمول. لقد تقدمنا أولاً في المقام الأول ، ولكن بسبب الإجراءات القانونية ، فقد تجاوزنا جائزة قدرها 500 ألف روبل. إنه عار ، لكن هذا ليس هو الشيء الرئيسي.
بالإضافة إلى ذلك ، شارك في مسابقات Sberbank Data Science Journey ، حيث احتل المركز الخامس وحصل على 200 ألف روبل. دفعوا مليون دولار للأولى و 500 ألف للثاني. تجمعات الجوائز مختلفة ، والآن تتزايد. كونك في القمة ، يمكنك الحصول على 100 إلى 500 ألف. أضع جانباً جائزة المال للتدريب ، هذه هي مساهمي في المستقبل ، والمال الذي أنفقه في الحياة اليومية ، وأنا أكسب نفسي.
- ما هو أكثر إثارة للاهتمام - المتسللين الفرد أو فريق؟- إذا كنا نتحدث عن تطوير منتج ما ، فيجب أن يكون هذا فريقًا ، ولن يتمكن شخص واحد من القيام بذلك. سوف يتعب ، يحتاج إلى الدعم. ولكن إذا كنا نتحدث ، على سبيل المثال ، عن الاختراق في أكاديمية الذكاء الاصطناعى ، فالمهمة هناك محدودة ، ليست هناك حاجة لإنشاء منتج. هناك اهتمام بشيء آخر - للتغلب على شخص آخر يتطور أيضًا في هذا المجال.
- كيف تخطط لمزيد من التطوير؟ كيف ترى حياتك المهنية؟- الآن الهدف الرئيسي هو إعداد عملنا العلمي الجاد ، البحث ، بحيث يظهر في المؤتمرات الرائدة مثل NeurIPS أو ICML-للمؤتمرات حول ML ، والتي تجري في بلدان مختلفة من العالم. لسؤال مهني مفتوح ، انظر إلى كيفية تطور ML على مدار السنوات الخمس الماضية. إنه يتغير بسرعة ، والآن من الصعب التنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. وإذا تحدثنا عن الأفكار والخطط إلى جانب العمل العلمي ، فربما أرى نفسي في نوع من مشروعي الخاص ، شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعى و ML ، ولكن هذا ليس دقيقًا.
- في رأيك ، ما هي قيود تقنية الذكاء الاصطناعي؟- حسنًا ، إذا تحدثنا عن الذكاء الاصطناعي كشيء لديه نوعًا من الذكاء الذي يعالج البيانات ، فهذا ، في المستقبل القريب ، نوع من الوعي بالعالم من حولنا. إذا تحدثنا عن الشبكات العصبية في اللغويات الحاسوبية ، على سبيل المثال ، فإننا نحاول أن نمثل نموذجًا محليًا لشيء ما ، مثل اللغة ، دون إعطاء النموذج فهمًا لسياق عالمنا. وهذا يعني أنه إذا استطعنا وضع هذا في الذكاء الاصطناعي ، فيمكننا إنشاء نماذج تفاعلية وبرامج روبوت للدردشة لا تعرف فقط نماذج اللغة ، ولكن سيكون لها أيضًا نظرة مستقبلية ومعرفة الحقائق العلمية. وأود أن أرى هذا في المستقبل.
بالمناسبة ، تقوم أكاديمية الذكاء الاصطناعي حاليًا بتجنيد الطلاب من أجل الاختراق الجديد. كما أن أموال الجائزة قوية ، ومهمة هذا العام أكثر إثارة للاهتمام - ستحتاج إلى إنشاء خوارزمية تتنبأ بتجربة اللاعب بناءً على إحصائيات مباراة Dota 2. لمزيد من التفاصيل ، اتبع هذا الرابط .