Hallo Habr!
Wir möchten über eine so ungewöhnliche Form des Einkommens für Jugendliche wie die Teilnahme an Hackathons sprechen. Dies ist sowohl finanziell rentabel als auch ermöglicht es Ihnen, das in der Schule erworbene Wissen und das Lesen intelligenter Bücher in die Praxis umzusetzen.
Ein einfaches Beispiel ist der letztjährige Hackathon der Akademie für Künstliche Intelligenz für Studenten. Die Teilnehmer mussten das Ergebnis des Spiels Dota 2 vorhersagen. Dann war der Gewinner des Wettbewerbs Alexander Mamaev, ein Zehntklässler aus Tscheljabinsk. Sein Algorithmus bestimmte am genauesten den Mannschaftssieger des Kampfes. Dank dessen erhielt Alexander ein solides Preisgeld - 100.000 Rubel.
Wie Alexander Mamaev das Preisgeld bestellte, welches Wissen dem Studenten fehlt, um mit ML zu arbeiten, und welche Richtung im Bereich der KI er für am interessantesten hält - sagte der Student in einem Interview.
- Erzähl mir von dir, wie bist du zur KI gekommen? War es schwierig, das Thema einzugeben?- Ich bin 17 Jahre alt, dieses Jahr beende ich die Schule und bin kürzlich von Tscheljabinsk nach Dolgoprudny gezogen, dies ist in der Nähe von Moskau. Ich studiere am Kapitsa Physical-Technical Lyceum, dies ist eine der besten Schulen in der Region Moskau. Ich könnte eine Wohnung mieten, aber ich wohne in einem Internat. Es ist besser und einfacher, mit Leuten aus dem Lyzeum zu kommunizieren.
Zum ersten Mal hörte ich im Jahr 2016 von AI und ML, wahrscheinlich als Prisma auftauchte. Dann war ich in der 8. Klasse und beschäftigte mich mit Olympiadenprogrammen, nahm an einigen Olympiaden teil und fand heraus, dass in unserer Stadt ML-Treffen stattfinden. Ich war daran interessiert, das zu klären, zu verstehen, wie es funktioniert, und ich fing an, dorthin zu gehen. Dort lernte er zuerst die Grundlagen, dann begann er sie in verschiedenen Kursen im Internet zu studieren.
Anfangs gab es nur einen Russischkurs von Konstantin Woronzow, und die Art und Weise, ihn zu unterrichten, war schwierig: Er enthält viele Begriffe, und die Beschreibungen enthalten viele Formeln. Für den Achtklässler war es sehr schwierig, aber jetzt, nur weil ich am Anfang eine solche Schule durchlaufen habe, bereiten mir die Begriffe in der Praxis bei realen Aufgaben keine Schwierigkeiten.
- Wie viel müssen Sie in Mathe wissen, um mit KI arbeiten zu können? Gibt es genug Wissen aus dem Lehrplan?- In vielerlei Hinsicht basiert ML auf den Grundkonzepten einer Schule der Klassen 10 bis 11, der grundlegenden linearen Algebra und der Differenzierung. Wenn wir über Produktion sprechen, über technische Probleme, dann wird dort in vielerlei Hinsicht keine Mathematik benötigt, viele Probleme werden banal durch Versuch und Irrtum gelöst. Aber wenn wir über Forschung sprechen, wenn neue Technologien geschaffen werden, dann gibt es ohne Mathematik keinen Ort. Mathematik wird auf einer grundlegenden Ebene benötigt, wenn man nur weiß, wie man eine Matrixanwendung erstellt oder relativ gesehen Ableitungen zählt. Es gibt kein Entrinnen aus der Mathematik.
- Kann Ihrer Meinung nach jeder Schüler mit einer natürlich-analytischen Denkweise Probleme in ML lösen?- Ja. Wenn eine Person weiß, was das Herzstück von ML ist, wenn sie weiß, wie die Daten angeordnet sind und grundlegende Tricks oder Hacks versteht, braucht sie keine Matan, da viele Tools für die Arbeit bereits von anderen Personen geschrieben wurden. Es kommt darauf an, Muster zu finden. Aber natürlich hängt alles von der Aufgabe ab.
- Was ist das Schwierigste bei der Lösung von ML-Problemen und -Fällen?- Jede neue Aufgabe ist etwas Neues. Wenn die Aufgabe bereits früher in derselben Form vorhanden wäre, müsste sie nicht gelöst werden. Es gibt keinen universellen Algorithmus. Es gibt eine riesige Gemeinschaft von Menschen, die ihre Fähigkeiten im Lösen von Problemen trainieren, erzählen, wie sie Probleme gelöst haben, und die Geschichten ihrer Siege beschreiben. Und es ist sehr interessant, ihrer Logik und ihren Ideen zu folgen.
- Welche Fälle und Aufgaben möchten Sie am meisten lösen?- Ich bin auf Computerlinguistik spezialisiert und interessiere mich für Texte, Klassifizierungsaufgaben, Chat-Bots und mehr.
- Nimmst du oft an KI-Hackathons teil?- Hackathons sind in der Tat ein anderes System von Olympiaden. Die Olympiade hat eine Reihe von geschlossenen Aufgaben mit bekannten Antworten, die der Teilnehmer erraten muss. Aber es gibt Leute, die nicht stark in geschlossenen Aufgaben sind, sondern alle aufreißen. So können Sie Wissen auf verschiedene Arten testen. Bei Open-Source-Aufgaben werden Technologien manchmal von Grund auf neu erstellt, Produkte werden schnell entwickelt und selbst die Organisatoren wissen oft nicht die richtige Antwort. Wir nehmen oft an Hackathons teil, damit Sie Geld verdienen können. Das ist interessant.
- Wie viel können Sie damit verdienen? Und wie geben Sie das Preisgeld aus?- Mein Freund und ich haben am VKontakte-Hackathon teilgenommen, bei dem wir einen Antrag auf Suche nach Gemälden in der Eremitage gestellt haben. Auf dem Telefonbildschirm wurde eine Reihe von Emoji und Emoticons angezeigt. Mit diesem Set musste ein Bild gefunden werden. Das Telefon war auf das Bild ausgerichtet. Es wurde mithilfe neuronaler Netze erkannt und bei korrekter Antwort wurden Punkte vergeben. Wir waren erfreut und interessant, dass es uns gelungen ist, eine Anwendung zu erstellen, mit der wir das Bild auf einem mobilen Gerät erkennen können. Wir gingen an erster Stelle, aber aufgrund der rechtlichen Formalitäten flogen wir an einem Preis von 500.000 Rubel vorbei. Es ist eine Schande, aber das ist nicht die Hauptsache.
Darüber hinaus nahm er an den Wettbewerben der Sberbank Data Science Journey teil, bei denen er den 5. Platz belegte und 200.000 Rubel verdiente. Sie zahlten eine Million für die erste und 500.000 für die zweite. Preispools sind unterschiedlich, jetzt nehmen sie zu. Wenn Sie oben sind, können Sie 100 bis 500 Tausend bekommen. Ich lege Preisgelder für das Training beiseite, das ist mein Beitrag zur Zukunft, das Geld, das ich im Alltag ausgebe, verdiene ich mir.
- Was ist interessanter - Einzel- oder Team-Hackathons?- Wenn wir über die Entwicklung eines Produkts sprechen, sollte dies ein Team sein, eine Person wird es nicht können. Er wird müde, er braucht Unterstützung. Wenn wir zum Beispiel über den Hackathon der Academy of AI sprechen, dann ist die Aufgabe dort begrenzt, es besteht keine Notwendigkeit, ein Produkt zu erstellen. Es besteht Interesse an etwas anderem - eine andere Person zu überholen, die sich ebenfalls in diesem Bereich entwickelt.
- Wie wollen Sie sich weiterentwickeln? Wie sehen Sie Ihre Karriere?- Jetzt ist das Hauptziel, unsere ernsthafte wissenschaftliche Arbeit, Forschung, so vorzubereiten, dass sie auf führenden Konferenzen wie NeurIPS oder ICML-Konferenzen über ML erscheint, die in verschiedenen Ländern der Welt stattfinden. Schauen Sie sich für eine offene Karrierefrage an, wie sich ML in den letzten 5 Jahren entwickelt hat. Es ändert sich schnell, jetzt ist es schwierig vorherzusagen, was als nächstes passieren wird. Und wenn wir neben wissenschaftlicher Arbeit auch über Ideen und Pläne sprechen, dann würde ich mich vielleicht in einem eigenen Projekt sehen, einem Startup auf dem Gebiet der KI und ML, aber das ist nicht richtig.
- Was sind Ihrer Meinung nach die Grenzen der KI-Technologie?- Nun, im Allgemeinen, wenn wir über KI als eine Sache sprechen, die irgendeine Art von Intelligenz hat, Daten verarbeitet, dann ist dies in naher Zukunft eine Art Bewusstsein für die Welt um uns herum. Wenn wir zum Beispiel über neuronale Netze in der Computerlinguistik sprechen, versuchen wir, etwas wie Sprache lokal zu modellieren, ohne dem Modell ein Verständnis für den Kontext unserer Welt zu geben. Das heißt, wenn wir dies in die KI integrieren können, können wir interaktive Modelle erstellen, Chat-Bots, die nicht nur die Sprachmodelle kennen, sondern auch einen Ausblick haben und die wissenschaftlichen Fakten kennen. Und das würde ich gerne in Zukunft sehen.
Übrigens rekrutiert die Akademie für Künstliche Intelligenz derzeit Studenten für den neuen Hackathon. Das Preisgeld ist ebenfalls beträchtlich und die diesjährige Aufgabe ist noch interessanter. Sie müssen einen Algorithmus erstellen, der die Erfahrung des Spielers anhand der Statistiken eines Dota 2-Spiels vorhersagt. Weitere Informationen finden Sie unter diesem Link .