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

Союз ржавых Союз ржавых

Места, которые выглядят так, будто там уже случился ядерный апокалипсис

Maxim
Ночные пробуждения: о каких заболеваниях они нас предупреждают Ночные пробуждения: о каких заболеваниях они нас предупреждают

Прерывание сна — симптом негативного эмоционального состояния

Psychologies
Актер как бренд Актер как бренд

Как Александр Петров превращает свое имя в торговую марку

РБК
2000: Гламур, помноженный на ноль 2000: Гламур, помноженный на ноль

31 декабря 1999 года страна пристально смотрит в экраны телевизоров

Esquire
2006 год 2006 год

Газовая война с Украиной, смерть Анны Политковской и беспорядки в Кондопоге

Esquire
Новая бронетанковая доктрина Новая бронетанковая доктрина

О зарождении новой бронетанковой доктрины

Популярная механика
Арман Давлетяров: Арман Давлетяров:

Как Арман Давлетяров изменил судьбу и стал влиятельным человеком в шоу-бизнесе

Караван историй
Большие мальчики Большие мальчики

Ford Explorer и Kia Sorento Prime. Сравнительный тест

АвтоМир
Дорога перемен Дорога перемен

Переделывать любимых — безнадежная, но вечная игра

Добрые советы
Крым и русский судья Крым и русский судья

Почему эйфорию сменяет ропот

Русский репортер
Удовольствие есть Удовольствие есть

Как питаться осознанно — и зачем это делать

Yoga Journal
Как еще на свадьбе понять, что брак будет крепким? Как еще на свадьбе понять, что брак будет крепким?

Наблюдения свадебных организаторов о потенциале брака

Psychologies
Куда, куда вы удалились? Куда, куда вы удалились?

«Татлер» вспомнил своих бывших — героев светской хроники 2008

Tatler
Почему мужчинам трудно признаться: «Между нами все кончено» Почему мужчинам трудно признаться: «Между нами все кончено»

Больше всего в отношениях мужчины боятся сказать, что пора расстаться

Psychologies
Что вам нужно знать про Ариану Гранде Что вам нужно знать про Ариану Гранде

Откровенные клипы, 126 миллионов подписчиков в инстаграме

GQ
Образ под ключ: 6 мастхэвов осени, которые выручат в любой ситуации Образ под ключ: 6 мастхэвов осени, которые выручат в любой ситуации

Как выглядеть стильно и современно этой осенью

Cosmopolitan
Как сделать новый учебный год лучшим в вашей жизни Как сделать новый учебный год лучшим в вашей жизни

Как преодолеть прокрастинацию, сохранять мотивацию и не допускать авралов

Psychologies
Рыцарь инквизиторского ордена Рыцарь инквизиторского ордена

Как Феликс Дзержинский с нуля создал политическую полицию

Дилетант
Яндекс.Станция Яндекс.Станция

Вот уже неделю Яндекс.Станция живет у меня дома

Популярная механика
Лига трезвости: 20 знаменитостей, которые завязали с выпивкой Лига трезвости: 20 знаменитостей, которые завязали с выпивкой

Знаменитости, с которыми тебе уже не удастся выпить на брудершафт

Maxim
Голливуд на Волге Голливуд на Волге

В Нижнем Новгороде прошел II фестиваль нового российского кино «ГОРЬКИЙ fest»

OK!
Зерна красоты: семена, которые стоит срочно добавить в рацион Зерна красоты: семена, которые стоит срочно добавить в рацион

Читай и готовься пополнить запасы продовольствия

Cosmopolitan
Forbes составил рейтинг банков и управляющих компаний для миллионеров Forbes составил рейтинг банков и управляющих компаний для миллионеров

Forbes представляет ежегодный рейтинг российских и иностранных банков

Forbes
Как разглядеть свою красоту Как разглядеть свою красоту

Чтобы очаровывать других, надо прежде самой обнаружить прекрасное в себе

Psychologies
Arctic Bus, электрический Hummer и Стивен Сигал: что посмотреть на фестивале «Мобилистика» Arctic Bus, электрический Hummer и Стивен Сигал: что посмотреть на фестивале «Мобилистика»

С 29 августа по 9 сентября пройдет фестиваль «Мобилистика’18»

Maxim
Porsche 911 GT3 RS Porsche 911 GT3 RS

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

Quattroruote
Ночь нежна Ночь нежна

Нам удалось проникнуть внутрь знаменитого лондонского клуба Annabel’s

The Rake
Секреты и лайфхаки для московского метро Секреты и лайфхаки для московского метро

Каждый день московским метро пользуются от 7 до 9 миллионов человек

Maxim
Ленивая река Ленивая река

Первые главы романа Ленивая река

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

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
Открыть в приложении