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
Змеиная кожа: как носить самый Змеиная кожа: как носить самый

Змеиная кожа уже заполучила статус главного мастхэва будущего сезона

Cosmopolitan
Союз ржавых Союз ржавых

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

Maxim
Страшнее прививок: будут ли ваших детей поголовно секвенировать Страшнее прививок: будут ли ваших детей поголовно секвенировать

Вопрос целесообразности расшифровки геномов всех новорожденных детей

Forbes
Ванесса Кирби. Фрагменты женщины Ванесса Кирби. Фрагменты женщины

Не было в ее жизни за все тридцать три года роли страшнее и трагичнее

Караван историй
Борис Моисеев. «Завидую Пугачевой – мне бы таких деток» Борис Моисеев. «Завидую Пугачевой – мне бы таких деток»

Борис Моисеев рассказал о любви к скандальной участнице «Дома-2»

StarHit
1990: Лихие и крутые 1990: Лихие и крутые

В январе 1991 года на Пушкинской площади открылся первый «Макдоналдс»

Esquire
Зеленая контрреволюция: как цены на продукты влияют на гены Зеленая контрреволюция: как цены на продукты влияют на гены

Человечество стоит на пороге «Зеленой революции 2.0»

Forbes
В масштабе личности В масштабе личности

Рокко Янноне заслуживает высшей оценки в индустрии большой моды

The Rake
В Фейсбуке нашли, пожалуй, худшую невесту в мире В Фейсбуке нашли, пожалуй, худшую невесту в мире

Сначала она потребовала, чтобы гости заплатили за свадьбу, а потом всех прокляла

Maxim
На все случаи На все случаи

Где живут и отдыхают богатые русские и во сколько им это обходится

Forbes
«Я придумала своего мужа» «Я придумала своего мужа»

Она составила бизнес-план будущей счастливой жизни и осуществила его

Psychologies
Как сделать 6 разных вариантов макияжа с помощью одной палетки теней Как сделать 6 разных вариантов макияжа с помощью одной палетки теней

Как сделать 6 разных вариантов макияжа с помощью одной палетки теней

Cosmopolitan
Покоряются моря Покоряются моря

Телеведущий Иван Чуйков решил показать весь мир своей маме!

OK!
Поддаться, чтобы наподдать! Как устроено айкидо Поддаться, чтобы наподдать! Как устроено айкидо

Если у тебя в друзьях есть хилый человек в очках, не давай ему читать эту статью

Maxim
Тайный смысл симметрии: зачем она нужна и на что влияет? Тайный смысл симметрии: зачем она нужна и на что влияет?

Как симметрия и асимметрия влияют на нашу жизнь

Cosmopolitan
Александр Миндадзе и Катя Шагалова. Подлинная история мисс Бетти Александр Миндадзе и Катя Шагалова. Подлинная история мисс Бетти

По большому счету Галина Орлова оказалась актрисой одной роли

Караван историй
Пора-пора-порадовались: реальная история создания самого культового советского фильма «Д’Артаньян и три мушкетера» Пора-пора-порадовались: реальная история создания самого культового советского фильма «Д’Артаньян и три мушкетера»

Закулисье культового советского фильма «Д’Артаньян и три мушкетера»

Maxim
Агрессивные девственники: появятся ли инцелы в России? Агрессивные девственники: появятся ли инцелы в России?

На Западе набирает обороты движение инцелов

Psychologies
Как менялся стиль Джеффа Голдблюма Как менялся стиль Джеффа Голдблюма

Король уродливых галстуков, гуру классных причесок – все это один человек

GQ
Планета Шелезяка Планета Шелезяка

Время обходится с металлом красиво

Seasons of life
Хвастуны против подхалимов: как преуспеть в работе и не устать Хвастуны против подхалимов: как преуспеть в работе и не устать

Как выстроить отношения с начальством наиболее эффективно

Forbes
Приложение руки и сердца Приложение руки и сердца

Три девушки из редакции Cosmo протестировали лучшие дейтинг-приложения

Cosmopolitan
5 признаков, что мужчина незаметно контролирует вас 5 признаков, что мужчина незаметно контролирует вас

Мы привыкли думать о мужчине как о защитнике, даже если можем постоять за себя

Psychologies
С кем мы сводим счеты в соцсетях? С кем мы сводим счеты в соцсетях?

С кем же мы на самом деле общаемся и спорим в интернете

Psychologies
Цивилизация: игра либидо с самим собой Цивилизация: игра либидо с самим собой

Михаил Эпштейн размышляет о способности к многоступенчатому наслаждению

Psychologies
Идея! Переварить диету Идея! Переварить диету

Осень – лучшее время, чтобы сесть на диету

Maxim
Фабрика сказок Фабрика сказок

Как студия визуальных эффектов CGF и Тимур Бекмамбетов стали партнерами

РБК
Новая темпоральность, черный лебедь, ошибка нарратива и другие понятия, которые ты должен знать, чтобы понять нашу эпоху Новая темпоральность, черный лебедь, ошибка нарратива и другие понятия, которые ты должен знать, чтобы понять нашу эпоху

Как остаться собой в дивном новом мире

Maxim
Что носили мужчины на этой неделе Что носили мужчины на этой неделе

Вечно молодые Джейсон Стэйтем и Джефф Голдблюм

GQ
Открыть в приложении