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
Технократия: тест Audi A8 L 55 Технократия: тест Audi A8 L 55

Audi A8 борется за звание самого высокотехнологичного представительского седана

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

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
Что обязательно нужно купить к осени Что обязательно нужно купить к осени

Байеры самых модных магазинов советуют, что стоит приобрести

Vogue
Мой дорогой. Непростая история Мой дорогой. Непростая история

31-летняя Евгения искала любовь, а нашла мужчину, планирующего жить за ее счет

Cosmopolitan
Шахматная церемония Шахматная церемония

Как играть в сёги — японские шахматы

Вокруг света
2003 год 2003 год

Арест Михаила Ходорковского, появление ГНК, триумф t.A.T.u. и Пол Маккартни

Esquire
Осень в Париже: 4 простых и стильных образа во французском стиле Осень в Париже: 4 простых и стильных образа во французском стиле

Французский стиль — явление поистине уникальное

Cosmopolitan
До и после бокала вина: фотограф показал, как меняется настроение от алкоголя До и после бокала вина: фотограф показал, как меняется настроение от алкоголя

Фотограф из Бразилии Маркус Альберти придумал забавный проект

Playboy
Обувь плюс носки: носить или нет? Обувь плюс носки: носить или нет?

Почему на наших просторах носки в сочетании с туфлями вызывают отторжение

Cosmopolitan
Красота повтора: что такое фракталы Красота повтора: что такое фракталы

Фракталы хорошо изучены и имеют многочисленные приложения в жизни

Популярная механика
На учет без ГИБДД На учет без ГИБДД

Новые автомобили скоро будут регистрировать прямо у дилеров

АвтоМир
8 неожиданных плюсов старости 8 неожиданных плюсов старости

Мы научим тебя получать удовольствие от твоего уже не юного возраста!

Maxim
Вне моды: почему не стыдно быть наемным менеджером Вне моды: почему не стыдно быть наемным менеджером

Герой нашего времени — основатель стартапа, за два-три года ставший богатым

Forbes
Дикий запад: как носить главный тренд осени (и не быть похожей на ковбоя) Дикий запад: как носить главный тренд осени (и не быть похожей на ковбоя)

Тренд на дикий запад перекочевал из прошлого сезона в новый

Cosmopolitan
В масштабе личности В масштабе личности

Рокко Янноне заслуживает высшей оценки в индустрии большой моды

The Rake
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
Еда + Она: 11 блюд, которые можно взять в постель и не прогадать Еда + Она: 11 блюд, которые можно взять в постель и не прогадать

Почему бы не совместить еду и занятия любовью?

Playboy
Берегись! 6 болезней, которые могут убить человека за один день Берегись! 6 болезней, которые могут убить человека за один день

В мире существуют заболевания, от которых можно скончаться за сутки

Cosmopolitan
Ольга Орлова: «Сын в курсе всех моих ухажеров» Ольга Орлова: «Сын в курсе всех моих ухажеров»

Певица и телеведущая рассказала о мужчине, который доводит ее до слез

StarHit
«У нас нет закрытых тем» «У нас нет закрытых тем»

Полина Гагарина отложит все дела ради торжественной линейки в школе сына

OK!
«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
Найди 10 отличий: учимся отличать Найди 10 отличий: учимся отличать

Стилист Ольга Ким предлагает потренировать модную "насмотренность"

Cosmopolitan
Юрий Стоянов: Никогда не был везунчиком, баловнем судьбы Юрий Стоянов: Никогда не был везунчиком, баловнем судьбы

Юрий Стоянов о мечтах и планах, любимой жене и дочке

Лиза
Все, что ты должен знать о русском языке, раз уж говоришь на нем! Все, что ты должен знать о русском языке, раз уж говоришь на нем!

Русский язык — еще совсем юное существо по языковым меркам

Maxim
Что иностранцы думают о музыке Виктора Цоя и «Кино» Что иностранцы думают о музыке Виктора Цоя и «Кино»

Что думают о Цое европейцы, американцы и жители иных загадочных континентов

Maxim
«Маст-хэв» для мозга: 5 вещей, без которых ему не обойтись «Маст-хэв» для мозга: 5 вещей, без которых ему не обойтись

Помогаем работе мозга

Лиза
Иллюзия стабильности: что происходит с биткоином и другими криптовалютами Иллюзия стабильности: что происходит с биткоином и другими криптовалютами

Августовское затишье на криптовалютном рынке

Forbes
Как ошибки помогают найти себя Как ошибки помогают найти себя

Совершенные ошибки могут подсказать, чего мы хотим на самом деле

Psychologies
«Пятиминутка» особого значения «Пятиминутка» особого значения

Учимся преподносить себя на совещаниях с руководством

Лиза
Открыть в приложении