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

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

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
Заповедник Заповедник

В чем уникальность отечественных заповедных железных дорог

Seasons of life
Актер как бренд Актер как бренд

Как Александр Петров превращает свое имя в торговую марку

РБК
На каких экзопланетах может быть жизнь земного типа На каких экзопланетах может быть жизнь земного типа

На каких экзопланетах могла развиться жизнь земного типа

Популярная механика
Екатерина Вилкова: «Я перестала очаровываться» Екатерина Вилкова: «Я перестала очаровываться»

Екатерина Вилкова о том, как однажды ей стало тесно в этом мире

Караван историй
Правнучка Зигмунда Фрейда: «Я не верю в Бога, я верю в Фрейда» Правнучка Зигмунда Фрейда: «Я не верю в Бога, я верю в Фрейда»

Джейн рассказала, как воспитывали внучку великого Фрейда

Psychologies
Жесткое ретро Жесткое ретро

Настя Ивлеева – девушка, которая зарабатывает на жизнь своим чувством юмора

Maxim
Лучшие шутки дня и Бэтмен против Супермена! Лучшие шутки дня и Бэтмен против Супермена!

Первичный дайджест авторского юмора с авторской орфографией

Maxim
Пережить духоту Пережить духоту

Как пережить духоту в офисе

Лиза
Как должен выглядеть идеальный летний опен-эйр: объясняем на примере Flow Festival Как должен выглядеть идеальный летний опен-эйр: объясняем на примере Flow Festival

Неделю назад в Хельсинки отгремел Flow Festival

Esquire
Почему быть милым — опасно Почему быть милым — опасно

Обратная сторона безграничной приветливости и дружелюбия

Psychologies
Пенсии обсуждать поздно. Почему обществу пора требовать от власти базовый доход Пенсии обсуждать поздно. Почему обществу пора требовать от власти базовый доход

Контракт «мы не лезем в политику — вы гарантируете достаток» оказался невыгодным

СНОБ
Лучше депозита: почему граждане не покупают «народные облигации» Лучше депозита: почему граждане не покупают «народные облигации»

Государство пытается выманить россиян, засидевшихся в банковских депозитах

Forbes
Как использовать скотч не по назначению: 20 хитрых способов Как использовать скотч не по назначению: 20 хитрых способов

20 способов облегчить жизнь с помощью простой липкой ленты

Maxim
Не только «Катюша»! 10 самых смертоносных русских железок, которыми можно гордиться Не только «Катюша»! 10 самых смертоносных русских железок, которыми можно гордиться

Что касается оружия, нам всегда было чем похвастаться

Maxim
Штурмовые отряды кайзера: штурмгруппы на Первой мировой Штурмовые отряды кайзера: штурмгруппы на Первой мировой

Фронты Первой мировой представляли собой огромную взаимную осаду

Популярная механика
Чего хотят женщины от мужчин? 8 мифов, которые пора выбить из головы Чего хотят женщины от мужчин? 8 мифов, которые пора выбить из головы

Чем так часто хвастаются мужчины, но не производят при этом никакого впечатления

Playboy
Почему сестры Хачатурян не убежали Почему сестры Хачатурян не убежали

Адвокат сестер Хачатурян о деталях убийства

Русский репортер
15 культовых образов Мадонны 15 культовых образов Мадонны

Мадонне исполнилось 60 лет!

Esquire
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
«Оскар» попсеет и не краснеет. Теперь у Кардашян есть шанс! «Оскар» попсеет и не краснеет. Теперь у Кардашян есть шанс!

Американские киноакадемики придумали, как проглотить свою гордость

Maxim
Улучшайзинг наладошкинга: 26 идей для необычной фотографии Улучшайзинг наладошкинга: 26 идей для необычной фотографии

Мужские селфи тоже имеют право на существование, если они такие

Maxim
Операция Х: первый танковый бой в истории РККА — Т-26 против итальянских огнеметных танкеток Операция Х: первый танковый бой в истории РККА — Т-26 против итальянских огнеметных танкеток

Все пошло не так с самого начала, да тут еще марокканцы на верблюдах

Maxim
Европейские ценности Европейские ценности

Хэтчбек Kia Ceed нового поколения очень хочет понравиться европейцам

АвтоМир
Porsche Mission E Cross Turismo Porsche Mission E Cross Turismo

Porsche Mission E Cross Turismo опережает время

Quattroruote
Для тех, кто любит в доме порядок Для тех, кто любит в доме порядок

Практикум по уборке и оптимизации пространства

Домашний Очаг
Поднять тонус Поднять тонус

Практика йоги Айенгара при низком давлении

Yoga Journal
Планета Шелезяка Планета Шелезяка

Время обходится с металлом красиво

Seasons of life
Фабрика счастливых людей Фабрика счастливых людей

Как возникла идея создать на месте пустыря Парк Горького

Караван историй
Надежный тыл: кто стоит за успехом влиятельных мужчин Надежный тыл: кто стоит за успехом влиятельных мужчин

Семь правил, которые помогут вам стать своему мужу верным соратником

Forbes
Открыть в приложении