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
iPhone из будущего: каким будет новый смартфон Apple iPhone из будущего: каким будет новый смартфон Apple

Осенью мы увидим новую модель iPhone и узнаем, что нового придумали разработчики

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

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
«Намного легче прорекламировать товар, чем событие». Павел Тарелкин — о механизмах таргетированной рекламы «Намного легче прорекламировать товар, чем событие». Павел Тарелкин — о механизмах таргетированной рекламы

Что такое таргетированная реклама и насколько она эффективна сегодня

СНОБ
Михаил Евланов: «Актерская профессия трогательная, толстокожим в ней нет места» Михаил Евланов: «Актерская профессия трогательная, толстокожим в ней нет места»

Я искал себя всюду и везде. Когда я работал на заводе, мне приснился вещий сон

Коллекция. Караван историй
5 женщин, которые изменили этот мир 5 женщин, которые изменили этот мир

Еще совсем недавно наш мир был полностью ориентирован на мужчин

Популярная механика
Дачные удовольствия Дачные удовольствия

Кончалось лето, а Мария Шумакова так и не сфоткалась на даче

Maxim
7 крайне неудачных проектов компании Apple 7 крайне неудачных проектов компании Apple

Сегодня Apple славится безупречным дизайном и удобством, но так было не всегда

Популярная механика
Центральный защитник Центральный защитник

Им­му­ни­тет ко­жи — вот что сто­ит под­ла­тать к се­зо­ну до­ждей

Glamour
Поднять тонус Поднять тонус

Практика йоги Айенгара при низком давлении

Yoga Journal
Как люди с высоким эмоциональным интеллектом справляются с гневом Как люди с высоким эмоциональным интеллектом справляются с гневом

Как научиться правильно выражать чувства и находить компромиссы

Psychologies
Законная регистрация Законная регистрация

Приняты новые правила регистрации транспортных средств

АвтоМир
На учет без ГИБДД На учет без ГИБДД

Новые автомобили скоро будут регистрировать прямо у дилеров

АвтоМир
Андрей Григорьев-Апполонов: «Боюсь накосячить перед любимой» Андрей Григорьев-Апполонов: «Боюсь накосячить перед любимой»

Рыжий «Иванушка» откровенно рассказал о своих фобиях

StarHit
11 актеров, которые были звездами спорта — от Хью Джекмана до Джорджа Клуни 11 актеров, которые были звездами спорта — от Хью Джекмана до Джорджа Клуни

Некоторые актеры были звездами школьных спортивных команд и стали спортсменами

Playboy
Роман-газета Роман-газета

Пытаемся разобраться в мифологии этого удивительного человека

Tatler
Малыши на миллионы Малыши на миллионы

Почти все дети знаменитых мам и пап обречены на известность

Добрые советы
Обратный адрес: .ru Обратный адрес: .ru

Как удалось добиться успеха вице-президенту Mail.ru Group Анне Артамоновой

Cosmopolitan
1970: Прошла зима, настало лето 1970: Прошла зима, настало лето

В 1971 году операторы «Лунохода–1» «нарисовали» на поверхности Луны цифру «8»

Esquire
В Центральной Африке убили российских журналистов: главное В Центральной Африке убили российских журналистов: главное

О гибели Орхана Джемаля, Александра Расторгуева и Кирилла Радченко

Esquire
Посланница МИДа. Что известно об австрийском дипломате, чью свадьбу посетит Путин Посланница МИДа. Что известно об австрийском дипломате, чью свадьбу посетит Путин

Как складывалась карьера главы МИД Австрии Карин Кнайсль

Forbes
Перейти Рубикон: как компании готовятся к закату нефтяной эры Перейти Рубикон: как компании готовятся к закату нефтяной эры

Сектор ископаемого топлива играет важную роль в экономике многих стран

Forbes
Как я излечила разбитое сердце и стала лайф-коучем Как я излечила разбитое сердце и стала лайф-коучем

Клэр Бирн рассказывает, как она справилась с тяжелым разрывом и нашла призвание

Psychologies
На школьной волне На школьной волне

Игры помогут настроить ребенка на рабочий режим

Лиза
Что взять с собой в самолет: 3 мужских комплекта ручной клади на любой случай Что взять с собой в самолет: 3 мужских комплекта ручной клади на любой случай

Путешествие на самолете давно перестало быть чем-то необычным

Playboy
Тяжелая артиллерия. Зачем Путин высказался о пенсионной реформе Тяжелая артиллерия. Зачем Путин высказался о пенсионной реформе

Градус раздражения понизили, не ставя под сомнение необходимость реформы

Forbes
Избавиться от стереотипов, чтобы стать собой Избавиться от стереотипов, чтобы стать собой

Как понять, что желание принадлежит тебе, а не навязано окружением?

Psychologies
Зачем нам нравиться другим и почему это так сложно? Зачем нам нравиться другим и почему это так сложно?

Почему простые природные желания порой доставляют нам столько хлопот?

Psychologies
Власть бизнеса: 50-100 Власть бизнеса: 50-100

Forbes составил первый рейтинг влиятельных россиян

Forbes
Григорий Константинопольский: «Мне десять лет никто не давал ничего снимать!» Григорий Константинопольский: «Мне десять лет никто не давал ничего снимать!»

Мы задали Григорию Константинопольскому десятка полтора вопросов

Maxim
Открыть в приложении