ハッカソンへの参加など、青少年のこのような異常な収入についてお話ししたいと思います。 これは経済的に利益があり、学校やスマートブックを読んで得た知識を実践することができます。
簡単な例は、昨年の学生向け人工知能アカデミーのハッカソンです。 その参加者は、ゲームDota 2の結果を予測する必要がありました。その後、競争の勝者は、チェリャビンスクの10年生であるAlexander Mamaevでした。 彼のアルゴリズムは、戦いの勝者を最も正確に決定しました。 これのおかげで、アレクサンダーは10万ルーブルという堅実な賞金を受け取りました。
アレクサンダー・ママエフがどのように賞金を注文したか、学生がMLで仕事をするのに不足している知識、そしてAIの分野で彼が最も興味深いと考える方向-学生はインタビューで言った。
-あなた自身について教えてください、どのようにAIに参加しましたか？ トピックを入力するのは難しかったですか？
-私は17歳で、今年学校を卒業し、最近チェリャビンスクからドルゴプルドニに引っ越しました。これはモスクワの近くです。 私はKapitsa Physical-Technical Lyceumで勉強しています。これはモスクワ地方で最高の学校の1つです。 アパートを借りることはできますが、寄宿学校に住んでいるので、ライセウムの人たちとコミュニケーションをとるほうが簡単です。
AIとMLについて初めて聞いたのは2016年で、おそらくPrismaが登場したときでした。 それから私は8年生で、オリンピアードのプログラミングに従事し、いくつかのオリンピアードに参加し、ML会議が私たちの街で開催されていることを知りました。 私はこれを整理し、それがどのように機能するかを理解することに興味があり、そこに行き始めました。 そこで彼は最初に基礎を学び、それからさまざまなコースでインターネットでそれを勉強し始めました。
最初はロシア語でコンスタンチン・ヴォロンツォフのコースしかありませんでしたが、それを教える方法は大変でした。多くの用語が含まれており、説明には多くの公式があります。 中学2年生にとって、それは非常に困難でしたが、今では最初にそのような学校を通過したからといって、実際のタスクで実際に用語は私にとって困難を示しません。
-AIを使用するには数学をどれだけ知っている必要がありますか？ 学校のカリキュラムから十分な知識がありますか？
-MLは、多くの点で、10〜11年生の学校の基本概念、基本的な線形代数、および微分に基づいています。 生産や技術的な問題について話している場合、多くの点で数学は必要ありませんが、多くの問題は試行錯誤によってささいに解決されます。 しかし、私たちが研究について話す場合、新しい技術が生み出されると、数学なしにはどこにもありません。 マトリックスアプリケーションの作成方法を知るため、または比較的言えば派生物を数えるためだけに、数学は基本レベルで必要です。 数学から逃れることはできません。
-あなたの意見では、自然に分析的な考え方を持つ学生はMLの問題を解決できますか？
-はい。 MLの中心にあるものを知っている人、データの配置方法を知っている人、基本的なトリックやハッキングを理解している人、マタンは必要ありません。仕事のための多くのツールはすでに他の人によって書かれているからです。 すべては、パターンを見つけることです。 しかし、もちろん、すべてはタスクに依存します。
-MLの問題とケースを解決する上で最も難しいことは何ですか？
-新しいタスクはそれぞれ新しいものです。 タスクが以前に同じ形式ですでに存在していた場合、解決する必要はありません。 普遍的なアルゴリズムはありません。 問題を解決するスキルを訓練し、問題を解決した方法を伝え、勝利の物語を説明する人々の巨大なコミュニティがあります。 そして、彼らの論理、彼らの考えに従うことは非常に興味深いです。
-解決に最も興味があるケースとタスクは何ですか？
-私はコンピューター言語学を専門としており、テキスト、分類タスク、チャットボットなどに興味があります。
-AIハッカソンによく参加しますか？
-実際、ハッカソンはオリンピックの別のシステムです。 オリンピアードには、参加者が推測しなければならないよく知られた答えを含む一連のクローズドタスクがあります。 しかし、閉じられたタスクには強くないが、すべての人をオープンに引き裂く人がいます。 そのため、さまざまな方法で知識をテストできます。 オープンソースのタスクでは、テクノロジーはゼロから作成されることもあれば、製品が迅速に開発されることもあり、主催者でさえ正しい答えを知らないことがよくあります。 ハッカソンに参加することが多いので、お金を稼ぐことができます。 これは面白いです。
-これでいくら稼げますか？ そして、賞金はどのように使いますか？
-友人と私はVKontakteハッカソンに参加し、エルミタージュで絵画を検索するためのアプリケーションを作成しました。 絵文字と絵文字のセットが電話画面に表示されました。このセットを使用して写真を見つける必要があり、電話は写真に向けられ、ニューラルネットワークを使用して認識され、答えが正しければポイントが与えられました。 私たちは、モバイルデバイスで写真を認識できるアプリケーションを作成できたことに満足し、興味深いものでした。 そもそも私たちは最初に行きましたが、法的形式のために、賞金50万ルーブルを超えました。 それは残念ですが、これは主なものではありません。
さらに、彼はSberbank Data Science Journeyの大会に参加し、5位になり、20万ルーブルを獲得しました。 彼らは最初に100万、2番目に50万を支払った。 賞金プールは異なりますが、現在は増加しています。 トップにいると、10万から50万を獲得できます。 私は訓練のために賞金を脇に置きます。これは未来への私の貢献であり、私が日常生活で使うお金です。
-もっと興味深いのは、個人またはチームのハッカソンですか？
-製品の開発について話している場合、これはチームである必要があります。1人で開発することはできません。 彼は疲れて、サポートが必要です。 しかし、たとえばAIアカデミーのハッカソンについて話している場合、そのタスクは限られているため、製品を作成する必要はありません。 他の何かに興味があります-この分野で発展している別の人を追い越すことです。
-どのようにさらに開発する予定ですか？ あなたのキャリアはどうですか？
-現在の主な目標は、世界のさまざまな国で開催されるNeurIPSやMLに関するICML会議などの主要な会議に登場するように、真剣な科学研究、研究を準備することです。 キャリアに関する未解決の質問については、MLが過去5年間でどのように発展しているかを見てください。 急速に変化しており、次に何が起こるかを予測することは困難です。 また、科学的な仕事に加えてアイデアや計画について話すと、AIやMLの分野のスタートアップである自分自身のプロジェクトで自分自身を見ることになるかもしれませんが、これは正確ではありません。
-あなたの意見では、AIテクノロジーの限界は何ですか？
-まあ、一般的に、AIを何らかの知性を持ち、データを処理するものとして話すと、近い将来、これは私たちの周りの世界のある種の認識になります。 たとえば、コンピューター言語学でニューラルネットワークについて話す場合、世界に関するコンテキストをモデルに理解させることなく、言語などの何かをローカルにモデル化しようとします。 つまり、これをAIに組み込むことができれば、対話モデルを作成し、言語モデルを知っているだけでなく、展望を持ち、科学的事実を知っているボットをチャットすることができます。 そして、将来これを見たいです。
ところで、人工知能アカデミーは現在、新しいハッカソンの学生を募集しています。 賞金も堅実であり、今年の課題はさらに興味深いものです。Dota2の1試合の統計に基づいてプレイヤーの体験を予測するアルゴリズムを構築する必要があります。詳細については、 このリンクを参照してください 。