В сентябре в Минске прошёл очередной «Яндекс.Субботник», собравший более 200 любителей современных технологий. В качестве одного из спикеров на мероприятии выступил Иван Ямщиков, который уже более 5 лет занимается исследованиями новых продуктов «Яндекса» в области анализа данных и машинного интеллекта. В интервью dev.by Иван рассказал о проекте «Нейронная оборона», в основу которого лёг алгоритм другого сотрудника «Яндекса», Алексея Тихонова, а также о роли технологий в жизни человека.
Справка dev.by. Иван Ямщиков является аналитиком «Яндекса» с 2011 года. Магистр математической физики (физический факультет СПбГУ) и финансовой математики (университет города Хальмштад, Швеция). Защитил кандидатскую диссертацию в Техническом Университете города Коттбус (Германия). В «Яндексе» отвечает за исследования новых продуктов.
Сеть, нейроны, рок-н-ролл
Стихи для музыкального альбома «Нейронная оборона» в стиле известного рок-музыканта Егора Летова написал алгоритм-поэт, который, руководствуясь фонетическими признаками и стихотворными ритмами, создаёт тексты в стиле того или иного автора. Для генерирования текстов используется нейросеть, которую научили писать стихи на массиве русской поэзии. Её база данных составляет 130 Мб текстовых файлов — это вся русская поэзия, плюс эстрада и рок. Словарный запас автопоэта вышел порядка 400 тысяч уникальных слов (больше, чем у Пушкина).
— Когда мы показали нейросети тексты Егора Летова и задали ей стихотворные ритмы, встречающиеся в песнях музыканта, алгоритм сгенерировал похожие по стилю произведения, — рассказывает аналитик «Яндекса» Иван Ямщиков. — Почему выбрали Егора? Во-первых, мы его очень любим, а во-вторых, нейросеть не понимает, что такое сюжет, она может работать только с образами. А тексты Летова, как вы сами знаете, насыщены яркими образами, которые не всегда связаны между собой.
После того, как у нейросети стали получаться стихи «как у Летова», ребята записали их на старую кассету «Гражданской обороны», а позже выпустили альбом под названием «404». Подробнее о разработке можно почитать в очень интересном посте Ивана на Facebook.
Фантасты ошибаются: книжный миф об искусственном разуме
В научной фантастике повествуется, что искусственный интеллект — это робот, похожий на человека.
Однако дело в том, что основная масса фантастов могли предсказать только количественные изменения, а не качественные, считает Иван. Они говорили, что в будущем дирижабли будут в сто раз больше, а паровозы достигнут четырёх километров в длину. Но человек, который придумал самолёт, не писал фантастических романов о самолёте, а сделал его и стал миллионером.
— Если ты можешь предсказать качественные изменения мира, значит, можешь на этом заработать. Это относится и к искусственному интеллекту. Те, кто предсказывают, что в ближайшее десятилетие появятся механические существа в точности «как люди», просто не могут представить, как это будет на самом деле, — развеивает миф об искусственном разуме из мира фантастики Иван Ямщиков.
На самом деле мы будем и дальше делать машины, которые упрощают нам жизнь, уверен Иван: «Машинное обучение и ИИ — это в первую очередь алгоритм, выполняющий определённые действия, а сама форма будет определяться задачей, которую этот алгоритм должен решать».
«Неужели это нельзя сделать как-то по-человечески?»
Машинное обучение будет динамично развиваться в тех областях, в которых человеку скучно. «Здесь трудно предсказать конкретные даты, но можно определить общие тренды, — говорит аналитик «Яндекса». — К примеру, я слабо верю в машинное обучение для подбора женской одежды, ведь женщинам нравится ходить по магазинам и примерять одежду. А вот в автоматизацию покупок еды — несомненно».
Любой человек, который хоть раз стоял в живой очереди за железнодорожными или авиабилетами, непременно думал «Неужели это нельзя сделать как-то по-человечески?». Благо, изменения в этой области, как и в поиске информации, уже произошли. По мнению Ивана, в ближайшее время то же самое должно случиться и с покупкой еды.
Вообще, вся игра ведётся вокруг времени, которое является нашим главным ресурсом: «В этом смысле есть две параллельные тенденции: технологии предоставляют нам возможность очень эффективно использовать своё время, а с другой стороны — безбожно спускать его в трубу, часами просматривая фото котиков в интернете».
Чего ИИ всё-таки не умеет?
Машина лучше человека может решать задачи, требующие большого количества данных, которое нужно быстро анализировать. Но человек хорошо справляется, когда этих данных мало.
Также человек может выдвинуть гипотезу, чего не может сделать машина.
Когда понятно, как решать, машина выдаст ответ быстрее. А вот понять, как решать, может только человек. Машины не умеют сами себе ставить задачи и понимать путь, по которому нужно идти, чтобы достичь решения — это прерогатива человека.
— Бывают случаи, когда ответ машины невозможно проанализировать, потому что он настолько сложный, что не поддаётся интерпретации, — это одна из проблем машинного обучения, — утверждает Иван. — Про машинное обучение часто говорят, что это «чёрный ящик», потому что не всегда можно понять, почему на выходе алгоритм выдал тот или иной ответ. Но мы можем протестировать его и убедиться, что он хорош или плох.
Образование в новую эпоху: почему школа не спешит меняться
Существует теория, что образование было придумано в индустриальную эпоху, когда людей нужно было учить работать на конвейере, т.е. выполнять одну задачу, при этом почти не взаимодействуя с другими людьми. Но система производства сильно изменилась.
В 21 веке человек должен учить человека мыслить, критически относиться к окружающей действительности, обрабатывать информацию, взаимодействовать с людьми, уверен Иван.
— Я считаю, что учитель математики не должен объяснять, как решать квадратные уравнения — этому может обучить видеолекция и уйма примеров на компьютере, — поясняет свою точку зрения Иван. — А учитель должен рассказывать о более глубоких вещах. К примеру, о том, что такое теория групп, почему нельзя делить на ноль — на такие вопросы машина плохо отвечает.
У каждого человека своя скорость восприятия информации, у кого-то лучше развита кратковременная память, а у кого-то — долговременная. Если взять среднестатистический школьный класс, то там обязательно найдутся и отстающие, и опережающие всех ученики. Поэтому, в среднем, около десяти человек в классе потеряно на каждом уроке. В идеале нужно было бы собрать данные о том, как школьники усваивают информацию, и адаптировать учебную программу под каждого ученика. Так ребёнок смог бы достигать большего результата в своей работе и испытывать меньший стресс от обучения.
Как технологии влияют на уровень жизни: 200 лет назад люди жили «как в Нигерии»
— Я убеждён, что технологии делают нашу жизнь лучше и увеличивают человеческие возможности, — поясняет Иван. — К примеру, на открытии Чемпионата мира по футболу в Бразилии первый удар сделал мальчик с экзоскелетом. Будучи парализован ниже пояса, он может не только передвигаться, как здоровый человек, но и подавать мячи, благодаря этой технологии. По-моему, это потрясающе.
Технологии меняют и самого человека в лучшую сторону, считает Иван. Статистика показывает, что продолжительность жизни на планете Земля растёт, процент людей, умирающих насильственной смертью, падает, базовый уровень бедности снижается.
Но было бы неверно утверждать, что в 21 веке люди потребляют больше «информационной» пищи, нежели биологической.
— Люди даже стали больше и лучше питаться, чем несколько веков назад. Доказано, что, если человека в детстве недокармливать, то, повзрослев, он будет невысокого роста. Посмотрите на рыцарские латы в музее. «Рубаки» 18-го века были ростом с современного двенадцатилетку. А связано это с тем, что 200 лет назад за чертой экстремальной бедности жило большинство людей в мире. И уровень бедности на планете был сопоставимым с тем, что сейчас в Нигерии. Поэтому, конечно, технологии делают нашу жизнь лучше, — утверждает Иван.
Изменения на рынке труда: homo sapiens не предназначен для продажи жетонов
С появлением технологий меняется и рынок труда. Когда-то была такая профессия, как машинистка, но, как видим, исчезла. Эксперт из «Яндекса» не видит в этом ничего плохо. «Когда-то и обычная палка лишила работы высоких обезьян, которые потеряли своё преимущество перед умными собратьями, догадавшимися сбивать фрукты с деревьев палкой. Это была первая технология, которая создала безработных», — рассказывает Иван.
— Мне кажется, что общество должно давать людям возможность делать то, для чего они предназначены. Мне больно смотреть, как люди тратят свой драгоценный ресурс — время, продавая жетоны в метро. Неужели нельзя этот рутинный процесс поручить машинам?
Рынок труда будет и дальше меняться, но наш спикер не считает это катастрофой. «Мне кажется, это позитивные изменения. У людей ведь есть мозг, поэтому они должны заниматься более сложными вещами, а продажу жетонов можно доверить роботам», — заключает он.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.