Интервью с Димой Мацкевичем – типичным гением Силиконовой долины

MaximHi-Tech

Дмитрий Мацкевич: «Следующий прорыв позволит человеку вообще не работать...»

Дима Мацкевич – типичный гений Силиконовой долины: черная футболка, джинсы, кроссовки, спортивный, немного за тридцать, миллионер, мечется между США, Россией и Китаем. Подавив понятное желание сжечь его на кресте, мы расспросили Диму о том, в чем он разбирается лучше других, – об искусственном интеллекте и будущем человечества.

Интервью Александр Маленков
Фото Юрий Кольцов

Итак, начнем с начала. Что такое искусственный интеллект?

Это то, что лучше называть машинным обучением. Или софтом, который работает не по алгоритмам разработчиков, а по алгоритмам, которые придумывает сам и на основе которых принимает решения.

Чем эти алгоритмы отличаются от тех, что мы учили в школе на программировании?

В классическом программировании надо досконально прописывать правила: если действие А, то реакция Б. Это называется директивное программирование. Ты конкретно описываешь, как должна решаться проблема. Но жизнь показала, что это недостаточно гибкий способ: есть ряд проблем, которые таким образом решить очень тяжело. Например, как обучить компьютер отличать изображения кошек от изображений собак. Попробуй объяснить ребенку, который никогда не видел ни тех ни других, чем они отличаются. Как ты это сделаешь? «Дети, кот обычно такого размера, а пес побольше, хотя бывают исключения. У кота уши такие, а у пса обычно такие. Или такие, или такие...» Конечно, так вы делать не будете. Вы покажете кота, и, идя в следующий раз по улице, ребенок будет тыкать пальцем в любой подвижный объект со словами: «А это тоже кот? А это?» Да, тоже, да, да. Совсем скоро он поймет, что есть что. Этим и отличается ИИ от обычного подхода к программированию. Там, где трудно описать формальные правила, мы загружаем десять тысяч фото котов и десять тысяч фото собак. И говорим программе: дальше разбирайся сама.

И как же она разбирается?

Сегодня для решения таких задач чаще всего используют так называемые нейронные сети. Это математическая модель, имитирующая работу нейронов мозга. Ведь мозг – это тоже в каком-то смысле программа, она анализирует поступающие сигналы и принимает решения. Лучшая аналогия искусственному интеллекту – это человеческий мозг. Все разработчики искусственного интеллекта вдохновлялись тем, как он работает, и тем, как сложны эти процессы.

Давай еще немного углубимся и попробуем объяснить, как работает нейронная сеть.

Нейронная сеть представляет собой много слоев нейронов. Именно так устроен мозг. Например, неокортекс – это шесть слоев нейронов. В мозгу каждый нейрон соединен с другими. Придумывается такая структура данных, которая имитирует нейроны в голове. Она и называется нейросетью. Каждый нейрон, или, как его называют, узел, нод, – это какая-то ячейка памяти, и она соединена с тысячей других таких же.

То есть нейросеть – это особенным образом организованные данные?

Данные и алгоритм, который с ними работает. Все это записано на обыкновенный носитель, жесткий диск. Каждый сигнал, поступающий на нейрон, имеет свой вес. Эти веса складываются, вес нейрона увеличивается, и, если сумма превышает определенное значение (оно называется трешхолд), нейрон активируется и передает сигнал дальше, другим нейронам. При этом, создавая нейросеть, мы можем настроить, какой сигнал она будет передавать. Это может быть всегда какое-то константное значение или выход будет расти. Таким образом, нейроны каскадом активируются либо не активируются. С подачей каждой картинки кота или пса у какой-то группы нейронов меняются веса. Когда мы прогнали десять тысяч картинок, у нас поменялись веса у каждого нейрона нашей нейронной сети. Тогда мы говорим, что она чему-то научилась. Весь ее опыт записан в весах нейронов. Это какие-то числовые значения.

Это и называется самообучение?

Да, потому что с какого-то момента мы уже не знаем, что там записано. Это уже черный ящик. Если мы прогнали тысячи фотографий, то в данных об опыте будет записана туча каких-то цифр. Мы просто написали эту архитектуру – расставили нейроны и связи между ними. И дальше, когда она обучается, сама структура не меняется, меняются веса этих связей. То есть меняются данные.

Еще один популярный термин – глубокое обучение. Это что такое?

Это нейронная сеть, у которой значительно больше слоев. Раньше не было достаточного количества вычислительных мощностей, чтобы такую нейронную сеть обучить. Когда нужно было научить ее отличать кошек от собак, программистам приходилось указывать области отличий вручную, давать подсказки – например, обратить внимание на уши и на глаза, там скорее всего кроются отличия. То есть ты готовишь большой массив данных, который заранее размечен. Если у нейронной сети много слоев, тебе не надо описывать, на что ей смотреть. Ты просто даешь ей достаточно данных, и она сама учится, на что обращать внимание.

Если глубокое обучение – это все та же нейронная сеть, только более сложная, то почему вокруг него столько шума? Только и слышно: дип-лёнинг, дип-лёнинг…

Если построить график качества принятия решений в зависимости от количества данных, то у человека качество принятия решений вначале растет, потом стагнирует, а потом падает. То есть на каком-то этапе у человека глаз замыливается. Дальше у него растет только уверенность в себе. У маленькой нейронной сетки качество решений растет, потом стагнирует. Глубокая сеть от большего количества данных только увеличивает свое качество решений. Самый яркий пример – «Google Переводчик», который недавно запустил свой сервис, работающий на глубоком обучении, и стал переводить лучше любых директивных алгоритмов.

Какие мощности нужны для нейронных сетей?

Сейчас их можно запускать и на телефонах. Собственно, на многих из них нейронные сети уже обрабатывают фотографии.

Хорошо. Давай поговорим о том, чем конкретно занимаетесь ты и твоя компания.

То, что мы строим, называется «узкий интеллект». Взять, например. пиццу. Часто при готовке в нее забывают что-то положить – грибы или пепперони. Сейчас это анализируют люди. Мы повесили камеру с искусственным интеллектом, который заточен на то, чтобы разбираться в пицце и отличать хорошую от плохой. Задачи, в которых есть анализ паттернов на картинке, легко оптимизируются за счет использования ИИ. Самый попсовый пример – самоуправляемые авто. Сейчас они работают с кучей сенсоров, лидаров и так далее, но ничто не мешает им работать как человеку – рулить, просто смотря глазами в разные стороны. Но, даже если у вас очень большая компания по производству пиццы, создать решение внутри очень сложно, надо искать людей, проверять их работу, работать с данными. Все это мы берем на себя.

И как успехи в анализе пиццы? Уже работает? Сколько сэкономили денег?

Да, работает в компании «Додо Пицца». Раньше их армия тайных покупателей заказывала пиццу и писала отчеты, теперь они просто присылают фотографию нашему боту в «Телеграме», и нейросеть сама выставляет оценку.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Актер как бренд Актер как бренд

Как Александр Петров превращает свое имя в торговую марку

РБК
В доме, где резной палисад В доме, где резной палисад

Вологда. Уютный городок, с любовью хранящий свою историю

АвтоМир
37 вещей, которые не должен делать настоящий мужчина 37 вещей, которые не должен делать настоящий мужчина

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
Ангельский быть должен голосок Ангельский быть должен голосок

Вечно молодой адвокат Добровинский порочит почтенную старость

Tatler
Моя семья и другие звери Моя семья и другие звери

История любви Николая и Татьяны Дроздовых длиной в сорок четыре года

Tatler
Все деньги Мура Все деньги Мура

Из-за банковской ошибки житель провинциального городка стал миллионером

Esquire
2003 год 2003 год

Арест Михаила Ходорковского, появление ГНК, триумф t.A.T.u. и Пол Маккартни

Esquire
Опять двадцать пять: российские звезды, которые выглядят как школьницы Опять двадцать пять: российские звезды, которые выглядят как школьницы

Эти российские звезды больше похожи на старшеклассниц

Cosmopolitan
Кобальтовый ров и ад раскаленного лития: какие технологии Tesla не по зубам конкурентам Кобальтовый ров и ад раскаленного лития: какие технологии Tesla не по зубам конкурентам

Убытки Tesla выросли вдвое, но акции все равно подорожали на 11%

Forbes
Технократия: тест Audi A8 L 55 Технократия: тест Audi A8 L 55

Audi A8 борется за звание самого высокотехнологичного представительского седана

Популярная механика
В понедельник похож на зомби? 6 экспресс-методов вернуть себе свежий вид В понедельник похож на зомби? 6 экспресс-методов вернуть себе свежий вид

Если вчера было очень хорошо, то сегодня будет как-то не очень

Playboy
Как менялся стиль Джеффа Голдблюма Как менялся стиль Джеффа Голдблюма

Король уродливых галстуков, гуру классных причесок – все это один человек

GQ
Осколки и камни. Премьеры и открытия Зальцбурга Осколки и камни. Премьеры и открытия Зальцбурга

На знаменитом фестивале искусств в Зальцбурге премьеры идут одна за другой

СНОБ
Топ-10 самых богатых актрис в мире — от Скарлетт Йоханссон до Милы Кунис Топ-10 самых богатых актрис в мире — от Скарлетт Йоханссон до Милы Кунис

Наконец-то мы дождались главного рейтинга по версии журнала Forbes

Playboy
Дивидендный сезон: что ждет рубль после выплат акционерам Дивидендный сезон: что ждет рубль после выплат акционерам

В августе курс рубля к доллару окажется под давлением

Forbes
10 простых упражнений для развития навыков скорочтения 10 простых упражнений для развития навыков скорочтения

Прочти эту статью и овладей техникой скорочтения

Maxim
Пора-пора-порадовались: реальная история создания самого культового советского фильма «Д’Артаньян и три мушкетера» Пора-пора-порадовались: реальная история создания самого культового советского фильма «Д’Артаньян и три мушкетера»

Закулисье культового советского фильма «Д’Артаньян и три мушкетера»

Maxim
Как менялась мода в России Как менялась мода в России

Вспоминаем, как менялась мода в России и при чем тут русский Vogue

Vogue

Как девушка живет с чертами лица другого человека

Esquire
Не только «Катюша»! 10 самых смертоносных русских железок, которыми можно гордиться Не только «Катюша»! 10 самых смертоносных русских железок, которыми можно гордиться

Что касается оружия, нам всегда было чем похвастаться

Maxim
Соль фа. Что такое фашизм и почему он не нужен ни в каком виде Соль фа. Что такое фашизм и почему он не нужен ни в каком виде

Что представляет собой фашизм с философской и идеологической точки зрения

Maxim
Как приучить ребенка к дисциплине Как приучить ребенка к дисциплине

Метод, который разрешит затруднения и поможет договориться с ребенком

Psychologies
Как использовать скотч не по назначению: 20 хитрых способов Как использовать скотч не по назначению: 20 хитрых способов

20 способов облегчить жизнь с помощью простой липкой ленты

Maxim
5 женщин, которые изменили этот мир 5 женщин, которые изменили этот мир

Еще совсем недавно наш мир был полностью ориентирован на мужчин

Популярная механика
Фабрика счастливых людей Фабрика счастливых людей

Как возникла идея создать на месте пустыря Парк Горького

Караван историй
Как поймать телевидение на даче Как поймать телевидение на даче

Хорошо летом на даче! Особенно если телевизор работает исправно

Maxim
Porsche 911 GT3 RS Porsche 911 GT3 RS

Porsche 911 GT3 RS. Последний из фирменных могикан с атмосферным мотором

Quattroruote
5 признаков, что мужчина незаметно контролирует вас 5 признаков, что мужчина незаметно контролирует вас

Мы привыкли думать о мужчине как о защитнике, даже если можем постоять за себя

Psychologies
Игры-2020 в Токио станут самыми продвинутыми Игры-2020 в Токио станут самыми продвинутыми

Toyota определила концепцию мобильности для Игр Токио-2020

Популярная механика
Я верю в йогу Я верю в йогу

Очень необычное интервью Кали Рэй, основательницы ТриЙоги

Yoga Journal
Открыть в приложении