Сегодняшний герой рубрики «Мозг месяца» — типичный гений Силиконовой долины

Maxim

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

Сегодняшний герой рубрики «Мозг месяца» — 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

600x415_1_8c6265f3a61654a09a18d78bd88f4efe@1200x830_0xac120002_20518064011536590044.jpg

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 и читайте статьи из популярных журналов

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Тед Банди. Маньяк-убийца, ставший национальной суперзвездой Тед Банди. Маньяк-убийца, ставший национальной суперзвездой

Тед Банди. Маньяк-убийца, ставший национальной суперзвездой

Maxim, январь'19
Проблемный бакс. Почему опасно хранить сбережения в наличных долларах Проблемный бакс. Почему опасно хранить сбережения в наличных долларах

Какие проблемы могут возникнуть у россиян, которые хранят сбережения в долларах

Forbes, март'19
Пролетариат предлагает Пролетариат предлагает

Реализация изобретательского потенциала способна повысить производительность

Эксперт, сентябрь'18
Хороший малый. История успеха Марка Цукерберга Хороший малый. История успеха Марка Цукерберга

Марк Цукерберг освоил программирование и создал социальную сеть Facebook

Forbes, сентябрь'18
Выбор НЕредактора: любимая косметика певицы Polina Выбор НЕредактора: любимая косметика певицы Polina

Бьюти-секреты красотки Полины Гудиевой

SNC, сентябрь'18
Древнеримский бетон, код викингов и другие древние загадки, разгаданные только в наши дни Древнеримский бетон, код викингов и другие древние загадки, разгаданные только в наши дни

Древние люди как будто нарочно делали все, чтобы запутать своих потомков

Maxim, сентябрь'18
Suzuki Vitara отмечен премией «Внедорожник года-2018» Suzuki Vitara отмечен премией «Внедорожник года-2018»

Suzuki Vitara признан победителем в номинации «Компактный кроссовер»

National Geographic, сентябрь'18
Еда и мозг Еда и мозг

Выбор еды влияет на здоровье гораздо больше, чем мы думаем

Yoga Journal, октябрь'18
Заглянуть во тьму: как устроена черная дыра Заглянуть во тьму: как устроена черная дыра

Астрономы рассмотрели, как объект размером с Землю исчезает в черной дыре

Forbes, сентябрь'18
Акцент йоги Акцент йоги

Йога в россии глазами преподавателей-экспатов

Yoga Journal, октябрь'18
Dying Light 2 Dying Light 2

Dying Light 2 расскажет о мертвецах, свободе и растаманах

Игромания, октябрь'18
Пока не сыграл в ящик: старушки-убийцы, чьи преступления потрясли мир Пока не сыграл в ящик: старушки-убийцы, чьи преступления потрясли мир

Пока не сыграл в ящик: старушки-убийцы, чьи преступления потрясли мир

Cosmopolitan, сентябрь'18
Джордж Оруэлл Джордж Оруэлл

Джордж Оруэлл. Портретная галерея Дмитрия Быкова

Дилетант, сентябрь'18
8 фильмов и сериалов для просмотра под теплым пледом 8 фильмов и сериалов для просмотра под теплым пледом

Отличное средство против осенней хандры — погрузиться в просмотр фильмов

Psychologies, сентябрь'18
6 фактов о показе Burberry в Лондоне 6 фактов о показе Burberry в Лондоне

Самое важное, что нужно знать о дебюте Риккардо Тиши в новой должности

Vogue, сентябрь'18
Колосс на глиняных ногах. «Газпром» стоит дешевле «Новатэка» Колосс на глиняных ногах. «Газпром» стоит дешевле «Новатэка»

Колосс на глиняных ногах. «Газпром» стоит дешевле «Новатэка»

Forbes, сентябрь'18
Чем заняться в «Цветном» на Vogue Fashion's Night Out Чем заняться в «Цветном» на Vogue Fashion's Night Out

Чем заняться в «Цветном» на Vogue Fashion's Night Out

GQ, сентябрь'18
Топливные виражи: к чему приведет повышение акцизов Топливные виражи: к чему приведет повышение акцизов

Топливные виражи: к чему приведет повышение акцизов

Forbes, сентябрь'18
5 причин, почему стоит смотреть фильм «3 дня с Роми Шнайдер» 5 причин, почему стоит смотреть фильм «3 дня с Роми Шнайдер»

В российский прокат выходит самая нежная из картин кинофестиваля в Берлине

Esquire, сентябрь'18
Honda Accord VIII. Яблоко от яблоньки Honda Accord VIII. Яблоко от яблоньки

Запас прочности Honda Accord VIII

АвтоМир, сентябрь'18
Лекарство для провинции. Спасет ли медицина промышленные города Лекарство для провинции. Спасет ли медицина промышленные города

Сможет ли Россия повторить американский опыт во возрождению промышленных центров

Forbes, сентябрь'18
Immortal: Unchained Immortal: Unchained

Immortal: Unchained. Как Dark Souls, но с огнестрелом

Игромания, октябрь'18
Новые люди: почему российские миллиардеры разлюбили гламур Новые люди: почему российские миллиардеры разлюбили гламур

Теперь богатые русские хотят казаться интеллигентными и утонченными

Forbes, сентябрь'18
Тест BMW M5, машины по превращению резины в дым Тест BMW M5, машины по превращению резины в дым

Тест BMW M5, машины по превращению резины в дым

Maxim, сентябрь'18
Лучшие мужские образы на 70-й церемонии «Эмми» Лучшие мужские образы на 70-й церемонии «Эмми»

Фактурные смокинги, шалевые воротники и отлично одетые дети

GQ, сентябрь'18
Израиль всегда готов извиниться Израиль всегда готов извиниться

Чем обернется «диванная» война между Россией и Израилем

СНОБ, сентябрь'18
«Не ленитесь, если хотите сохранить любовь» «Не ленитесь, если хотите сохранить любовь»

На пути к мечте о счастливых отношениях чаще всего стоит наша собственная лень

Psychologies, сентябрь'18
Как принять свой возраст (в любом возрасте) Как принять свой возраст (в любом возрасте)

Нас редко устраивает тот возраст, в котором мы находимся

Psychologies, сентябрь'18
5 признаков того, что тебя пора повысить (а то сколько можно) 5 признаков того, что тебя пора повысить (а то сколько можно)

Пришло время наконец понять, нужно ли тебе просить повышения

Playboy, сентябрь'18
Как быстро выучить иностранный язык, если вам за 40 Как быстро выучить иностранный язык, если вам за 40

Как быстро выучить иностранный язык, если вам за 40

Psychologies, сентябрь'18