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
На этот раз по-настоящему: открыто новое свойство воды На этот раз по-настоящему: открыто новое свойство воды

Физики обнаружили ранее неизвестное свойство воды, связанное с транспортом ионов

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

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
Alfa Future People 2018: 5 лет — полет нормальный Alfa Future People 2018: 5 лет — полет нормальный

Alfa Future People 2018: 5 лет — полет нормальный

Cosmopolitan
Алёна Хмельницкая: «Меня не старят седые волосы — я себе нравлюсь» Алёна Хмельницкая: «Меня не старят седые волосы — я себе нравлюсь»

Алёна Хмельницкая — о проекте на Netflix и съемках за границей

Cosmopolitan
Парк искусств Парк искусств

Новый дом галериста Майкла Хью-Уильямса в Оксфордшире

AD
Игра на выбегание Игра на выбегание

Джордж Пендл отправляется в Теннесси на марафон протяженностью 160 километров

Esquire
Toyota Avensis: исчезающий вид Toyota Avensis: исчезающий вид

Toyota Avensis. Запас прочности

АвтоМир
Сказочник, подаривший нам друзей детства: вспоминаем творчество Эдуарда Успенского Сказочник, подаривший нам друзей детства: вспоминаем творчество Эдуарда Успенского

14 августа в возрасте 80 лет умер Эдуард Успенский

Esquire
Что иностранцы думают о музыке Виктора Цоя и «Кино» Что иностранцы думают о музыке Виктора Цоя и «Кино»

Что думают о Цое европейцы, американцы и жители иных загадочных континентов

Maxim
Ваша беременность: 15 советов молодых мам Ваша беременность: 15 советов молодых мам

Иногда нужная информация может за считанные минуты изменить жизнь к лучшему

Домашний Очаг
8 фильмов, снятых в одном помещении 8 фильмов, снятых в одном помещении

8 фильмов, снятых в одном помещении

Maxim
Школьное поле экспериментов Школьное поле экспериментов

Сделали ли бесконечные реформы российскую школу лучше?

Русский репортер
«Наденьте на ребенка шапочку!»: что говорят молодым родителям первые встречные? «Наденьте на ребенка шапочку!»: что говорят молодым родителям первые встречные?

Что говорят чужие люди матерям и отцам с детьми?

Psychologies
Топ-10 ошибок, которые совершают родители Топ-10 ошибок, которые совершают родители

Родительство — это работа на полный день без всякого обучения

Psychologies
Объект желания: 5 главных сумок осени (и их бюджетные альтернативы) Объект желания: 5 главных сумок осени (и их бюджетные альтернативы)

Самые модные дизайнерские сумки этой осени и их бюджетные аналоги

Cosmopolitan
Лучшие шутки дня и два года общего режима! Лучшие шутки дня и два года общего режима!

Фантастический дайджест авторского юмора с авторской орфографией

Maxim
Управляющий экзоскелетом чип больше не будет гpeть мозг Управляющий экзоскелетом чип больше не будет гpeть мозг

Ученые на шаг ближе к созданию полноценного экзоскелета

Популярная механика
Иллюзия стабильности: что происходит с биткоином и другими криптовалютами Иллюзия стабильности: что происходит с биткоином и другими криптовалютами

Августовское затишье на криптовалютном рынке

Forbes
Мир сквозь линзы Мир сквозь линзы

Не пора ли перейти на контактные линзы?

Лиза
Культурный минимум: 7 фильмов Хичкока, которые надо знать Культурный минимум: 7 фильмов Хичкока, которые надо знать

Семь самых обязательных кинолент Хичкока в порядке возрастания их важности

Maxim
В доме, где резной палисад В доме, где резной палисад

Вологда. Уютный городок, с любовью хранящий свою историю

АвтоМир
Вредные привычки, которые ты не замечаешь Вредные привычки, которые ты не замечаешь

Вредные привычки, которые ты не замечаешь

Cosmopolitan
Плохой хороший фитнес Плохой хороший фитнес

Пять самых полезных и пять вредных видов спортивных нагрузок для здоровья

Лиза
Дивный новый мир. Зачем нужны большие данные о здоровье пациентов Дивный новый мир. Зачем нужны большие данные о здоровье пациентов

Возможности применения больших данных в здравоохранении огромны

Forbes
Стандарт «золотого паспорта». Что изменится для желающих купить гражданство ЕС Стандарт «золотого паспорта». Что изменится для желающих купить гражданство ЕС

Желающих прикупить европейское гражданство ждут большие перемены

Forbes
Дорога к счастью Дорога к счастью

Чтобы понять Уругвай, сюда надо приехать хотя бы на пару недель

Psychologies
Как сделать классные фото на мобильный: советы модели и фотографа Как сделать классные фото на мобильный: советы модели и фотографа

Простые правила съемки на мобильный телефон

Cosmopolitan
Обидно, досадно… да ладно! Обидно, досадно… да ладно!

Лучше простить обидчика, чем копить негатив и портить свое здоровье

Лиза
«Геологическое оружие». Зачем «Роснефть» подала в суд на ExxonMobil «Геологическое оружие». Зачем «Роснефть» подала в суд на ExxonMobil

«Роснефть» считает, что нефть из ее части месторождения перетекает к «соседям»

Forbes
Открыть в приложении