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

Дима Мацкевич – типичный гений 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
С тобой не соскучишься! С тобой не соскучишься!

Даже самый замечательный мужчина может оказаться консерватором в плане свиданий

Лиза
Союз ржавых Союз ржавых

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

Maxim
Самые запоминающиеся модные показы XXI века Самые запоминающиеся модные показы XXI века

От перформанса Эрин О’Коннор до космической ракеты Chanel

Vogue
У Солнца под боком У Солнца под боком

О том, какие загадки должен решить меркурианский зонд

Популярная механика
Девушки рисуют велосипед хуже парней: психолог из Казани показал странный тест Девушки рисуют велосипед хуже парней: психолог из Казани показал странный тест

Недавно в твиттере разгорелось обсуждение различий мышления девушек и парней

Playboy
200 месяцев вопреки! Часть 2 200 месяцев вопреки! Часть 2

Лучшие фотографии и обложки за 15 лет

Maxim
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
Как бесплатно и с шиком заночевать на Великой Китайской стене Как бесплатно и с шиком заночевать на Великой Китайской стене

Великая Китайская стена ненадолго превратится в гостиничный номер

National Geographic
Няня — друг или враг. Как распознать опасного кандидата при найме Няня — друг или враг. Как распознать опасного кандидата при найме

Няня — друг или враг. Как распознать опасного кандидата при найме

Forbes
Ура, скоро в школу! Ура, скоро в школу!

Помоги ребенку-первокласснику подготовиться к учебному процессу

Лиза
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
Одиночество в Сети Одиночество в Сети

Ежегодный топ-20 «СтарХита» посвящен самым запрашиваемым в Интернете мужчинам

StarHit
10 самых дорогих автомобилей аукциона Scottsdale 2017 10 самых дорогих автомобилей аукциона Scottsdale 2017

Scottsdale – это один из аукционов дома Gooding & Company

Популярная механика
От тамагочи до спиннера: 16 самых хайповых игрушек всех времен От тамагочи до спиннера: 16 самых хайповых игрушек всех времен

Шикарные игры, покорившие сердца людей самых разных возрастов

Playboy
Стартап из Санкт-Петербурга делает из школьников «цифровых джедаев» Стартап из Санкт-Петербурга делает из школьников «цифровых джедаев»

Стартап, выпускающий оборудование для кружков робототехники

РБК
Просто добавь воды: 5 лучших напитков на основе чая за 5 минут Просто добавь воды: 5 лучших напитков на основе чая за 5 минут

То, что спасает летом от жажды, невероятно пахнет и никак не вредит

Playboy
Любовь двух дьяволов: видео из Тасмании Любовь двух дьяволов: видео из Тасмании

Видео свидетельствует о сильной взаимной привязанности сумчатых дьяволов

National Geographic
Исправленному верить Исправленному верить

Старый Рурк лучше новых двух!

OK!
Изгнание доллара: к чему приведут новые санкции США Изгнание доллара: к чему приведут новые санкции США

Обещанный новый раунд санкций уже ударил по курсу рубля

Forbes
В парке «Земля леопарда» замечен редчайший козел В парке «Земля леопарда» замечен редчайший козел

Фотоловушки парка в Приморском крае зафиксировали двух краснокнижных горалов

National Geographic
Пережить апокалипсис: 6 продуктов, которые не портятся Пережить апокалипсис: 6 продуктов, которые не портятся

Может ли еда не портиться на протяжении долгого времени?

National Geographic
Досье Досье

SNC разобрался в самом златоносном виде спорта России

SNC
Амстердам ограничит доступ к кварталу красных фонарей Амстердам ограничит доступ к кварталу красных фонарей

Власти Амстердама приступили к борьбе с негативными факторами

National Geographic
5 способов защиты от нежелательной беременности: что надежнее? 5 способов защиты от нежелательной беременности: что надежнее?

Как не допустить нежелательной беременности, возобновляя интимную жизнь

9 месяцев
«Я придумала своего мужа» «Я придумала своего мужа»

Она составила бизнес-план будущей счастливой жизни и осуществила его

Psychologies
«Маяк на Хийумаа»: отрывок из новой книги Леонида Юзефовича «Маяк на Хийумаа»: отрывок из новой книги Леонида Юзефовича

Отрывок одного из новых рассказов Леонида Юзефовича

Esquire
Подземный космос Подземный космос

Что ждут от открытия пещеры «Таврида» ученые Крыма и его обитатели

Огонёк
«Не навредить» детям: возможно ли это? «Не навредить» детям: возможно ли это?

Как вырастить ребенка, не нанеся ему ни одной травмы

Psychologies
Аддитивные технологии — это уже не фантазии Аддитивные технологии — это уже не фантазии

«Росатом» взялся за разработку и продвижение аддитивных технологий

Эксперт
Открыть в приложении