Ии, Школьники И Большие Призы: Как Заниматься Машинным Обучением В 8 Классе

Привет, Хабр! Нам бы хотелось поговорить о таком необычном способе заработка для подростков, как участие в хакатонах.

Это и финансово выгодно, и позволяет применить на практике знания, полученные в школе и посредством чтения умных книг.

Простой пример — прошлогодний хакатон Академии искусственного интеллекта для школьников.

Его участникам предстояло предсказать исход игры по Dota 2. Победителем конкурса стал десятиклассник из Челябинска Александр Мамаев.

Его алгоритм наиболее точно определил команду-победителя боя.

Благодаря этому Александр получил солидный призовой фонд – 100 тысяч рублей.

ИИ, школьники и большие призы: как заниматься машинным обучением в 8 классе

Как Александр Мамаев использовал призовые, каких знаний не хватает студенту для работы с ML и какое направление в сфере ИИ он считает наиболее интересным, - рассказал студент в интервью.

— Расскажите о себе, как вы заинтересовались ИИ? Трудно ли было вникнуть в тему? — Мне 17 лет, я в этом году заканчиваю школу и недавно переехал из Челябинска в подмосковный Долгопрудный.

Я учусь в физико-техническом лицее имени Капицы, это одна из лучших школ Московской области.

Я могла бы снять квартиру, но живу в интернате при школе, лучше и проще общаться с людьми из лицея.

Впервые я услышал об AI и ML, наверное, в 2016 году, когда появилась Prisma. Тогда я учился в 8-м классе и занимался олимпиадным программированием, посетил несколько олимпиад и узнал, что у нас в городе проводятся встречи по ML. Мне было интересно разобраться, понять, как это работает, и я начал туда ходить.

Там я впервые изучил основы, потом начал изучать это в Интернете, на различных курсах.

Сначала был только курс Константина Воронцова на русском языке, и манера преподавания была строгой: в нем было много терминов, а в описаниях было много формул.

Для восьмиклассника это было очень сложно, но сейчас, именно потому, что я прошел такую школу в начале, сроки не представляют для меня затруднений на практике в реальных задачах.

— Сколько математики нужно знать, чтобы работать с ИИ? Достаточно ли знаний из школьной программы? — Во многом МО основано на базовых понятиях школы 10–11 классов, основах линейной алгебры и дифференциации.

Если мы говорим о производстве, о технических проблемах, то математика во многом не нужна; многие проблемы решаются просто методом проб и ошибок.

Но если говорить об исследованиях, когда создаются новые технологии, то без математики никуда.

Математика нужна на базовом уровне, хотя бы для того, чтобы уметь применять матрицу или, условно говоря, вычислять производные.

Математики здесь не избежать.

— По вашему мнению, любой студент с естественно-аналитическим складом ума может решить задачи ML? - Да.

Если человек знает, что лежит в основе ML, если он знает, как структурируются данные, и понимает базовые приемы или хаки, математика ему не понадобится, потому что многие инструменты для работы уже написаны другими людьми.

Все сводится к поиску закономерностей.

Но все, конечно, зависит от задачи.

— Что самое сложное в решении проблем и кейсов ОД? — Каждое новое задание — это что-то новое.

Если бы проблема уже существовала в той же форме, ее не пришлось бы решать.

Универсального алгоритма не существует. Существует огромное сообщество людей, которые тренируют свои навыки решения проблем, рассказывают, как они решали проблемы, и описывают истории своих побед. И очень интересно следить за их логикой, их идеями.

— Какие кейсы и проблемы вам интереснее всего решать? — Я специализируюсь на компьютерной лингвистике, интересуюсь текстами, проблемами классификации, чат-ботами и т. д. — Часто ли вы участвуете в хакатонах по искусственному интеллекту? — Хакатоны — это, по сути, другая система олимпиад. В олимпиаде есть набор закрытых задач с известными ответами, которые участник должен угадать.

Но есть люди, которые плохо справляются с закрытыми задачами, но рвут всех на открытые.

Таким образом, вы можете проверить свои знания разными способами.

В открытых задачах технологии иногда создаются с нуля, продукты разрабатываются быстро, и даже организаторы часто не знают правильного ответа.

Мы часто участвуем в хакатонах и за счет этого можем зарабатывать.

Это интересно.

- Сколько можно на этом заработать? Как вы тратите свои призовые деньги? — Мы с другом приняли участие в хакатоне «ВКонтакте», где сделали заявку на поиск картин в Эрмитаже.

На экране телефона отображался набор смайлов и смайлов, нужно было с помощью этого набора найти картинку, телефон наводился на картинку, она распознавалась с помощью нейронных сетей и в случае правильного ответа начислялись баллы.

Нам было приятно и интересно, что нам удалось создать приложение, позволяющее распознавать картину на мобильном устройстве.

Мы были ориентировочно на первом месте, но по юридической формальности упустили приз в 500 тысяч рублей.

Обидно, но это не главное.

Кроме того, он участвовал в конкурсе Sberbank Data Science Journey, где занял 5 место и заработал 200 тысяч рублей.

За первое заплатили миллион, за второе 500 тысяч.

Призовые фонды различаются, и сейчас они увеличиваются.

Находясь в топе, можно получить от 100 до 500 тысяч.

Призовые деньги я коплю на образование, это мой вклад в будущее, деньги, которые я трачу в повседневной жизни, я зарабатываю сам.

— Что интереснее — индивидуальные или командные хакатоны? — Если мы говорим о разработке продукта, то это должна быть команда; один человек не сможет это сделать.

Он просто устанет и ему понадобится поддержка.

Но если мы говорим, например, о хакатоне AI Academy, то там задача ограничена, нет необходимости создавать продукт. Интерес там другой – обогнать другого человека, который тоже развивается в этой сфере.

— Как планируете развиваться дальше? Как вы видите свою карьеру? — Сейчас главная цель — подготовить свою серьезную научную работу, исследование, чтобы она появилась на ведущих конференциях типа NeurIPS или ICML — ML-конференциях, которые проходят в разных странах мира.

Вопрос карьеры открыт, посмотрите, как развивалось ML за последние 5 лет. Оно быстро меняется, сейчас сложно предсказать, что будет дальше.

А если говорить об идеях и планах помимо научной работы, то, возможно, я бы увидел себя в каком-то собственном проекте, стартапе в сфере AI и ML, но это не точно.

— На ваш взгляд, каковы ограничения технологии искусственного интеллекта? — Ну, в целом, если говорить об ИИ как о вещи, которая обладает каким-то интеллектом, обрабатывает данные, то в ближайшем будущем это будет некое осознание окружающего мира.

Если мы говорим, например, о нейронных сетях в компьютерной лингвистике, мы пытаемся локально смоделировать что-то, например, язык, не давая модели понимания контекста нашего мира.

То есть, если мы сможем внедрить это в ИИ, мы сможем создавать диалоговые модели, чат-боты, которые будут не только знать языковые модели, но также будут иметь кругозор и знать научные факты.

И это то, что мне хотелось бы видеть в будущем.

Кстати, Академия искусственного интеллекта сейчас набирает школьников на новый хакатон.

Призовые тоже солидные, а задача в этом году еще интереснее — вам нужно будет построить алгоритм, прогнозирующий опыт игрока на основе статистики одного матча по Dota 2. Подробности см.

эта ссылка .

Теги: #Машинное обучение #Хакатоны #искусственный интеллект #школьники