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

Дима Мацкевич – типичный гений 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 и читайте статьи из популярных журналов

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Анекдоты Анекдоты

Обычно мы шутим сами. Но иногда, шутки ради, печатаем шутки других

Maxim, июнь'19
Эмили Ратайковски Эмили Ратайковски

Эмили Ратайковски демонстрирует безмятежную летнюю моду и активную позицию

Glamour, август'19
Аллигатору напечатали хвост на 3D-принтере: видео Аллигатору напечатали хвост на 3D-принтере: видео

Хвост для аллигатора необычайно важен

National Geographic, август'18
Преступно не арестовывать Преступно не арестовывать

Формально «Красный террор» был провозглашен после покушения на Ленина

Огонёк, август'18
Как следует отвечать на 9 неудобных детских вопросов Как следует отвечать на 9 неудобных детских вопросов

Как правильно отвечать ребенку на его самые неудобные вопросы

Maxim, август'18
«Я девочка, мне можно!» «Я девочка, мне можно!»

Есть ли преимущества слабого пола перед сильным

Лиза, август'18
Самую большую тыкву России покажут в “Аптекарском огороде” Самую большую тыкву России покажут в “Аптекарском огороде”

Фестиваль цветов урожая и искусства «Краски осени»

National Geographic, август'18
Как закалялась сталь Как закалялась сталь

«Татлер» вспоминает светскую Россию, которую мы потеряли

Tatler, сентябрь'18
«Я перестал любыми средствами добывать белок»: рассказ бойца-вегана «Я перестал любыми средствами добывать белок»: рассказ бойца-вегана

Быть веганом в России очень трудно. А быть при этом еще и бойцом — абсурдно

Men’s Health, август'18
Coverstory Coverstory

Ульяна Сергеенко вспоминает скандал со «словом на букву «н»

SNC, сентябрь'18
Без руля, стекол и педалей – какими будут машины завтра? Без руля, стекол и педалей – какими будут машины завтра?

5 привычных автоэлементов, которых в машинах будущего ты не увидишь

Men’s Health, август'18
Hyundai Tucson: беспроводное обновление Hyundai Tucson: беспроводное обновление

Hyundai Tucson: новый “автомат”, новый дизайн и подешевевший дизель

Maxim, август'18
Фабрика счастливых людей Фабрика счастливых людей

Как возникла идея создать на месте пустыря Парк Горького

Караван историй, сентябрь'18
Здравствуй, брошенное поколение! Здравствуй, брошенное поколение!

Писатель Виктор Ерофеев о «детях путча»

Огонёк, август'18
Идеальные роды: все в наших руках? Идеальные роды: все в наших руках?

Правильно планируем идеальное событие своей жизни – рождения ребенка

9 месяцев, август'18
Анатолий Белый Анатолий Белый

Актер Анатолий Белый в раздевалке

Men’s Health, сентябрь'18
20 важных вопросов про галстуки 20 важных вопросов про галстуки

Рассказываем о главном мужском аксессуаре

GQ, август'18
Дзюба в зените Дзюба в зените

Кому и чем козыряет Артем Дзюба

Men’s Health, сентябрь'18
Владислав Лантратов: «Язык тела — это сумасшедшая физическая подготовка» Владислав Лантратов: «Язык тела — это сумасшедшая физическая подготовка»

Как балетным танцовщикам удается совмещать физподготовку и грациозность?

Men’s Health, август'18
Iron Gate Hotel: машина времени в центре Праги Iron Gate Hotel: машина времени в центре Праги

В отеле Iron Gate Hotel & Suites вам откроются роскошные средневековые интерьеры

National Geographic, август'18
Семь причин поехать в Лимассол Семь причин поехать в Лимассол

Давайте выясним, почему туристы так любят город Лимассол

StarHit, август'18
Мясные блюда: сколько, какие и как часто? Мясные блюда: сколько, какие и как часто?

В чем польза мясных блюд, как часто и в каком количестве нужно их есть

9 месяцев, сентябрь'18
Классная работа Классная работа

Топ‑6 но­вых про­фес­сий, ко­то­рые нуж­но осва­и­вать пря­мо сей­час

Glamour, сентябрь'18
Дама с собачкой Дама с собачкой

Где проходит грань между привязанностью к питомцам и их очеловечиванием

Лиза, август'18
«Победа» вводит платную регистрацию в зарубежных аэропортах «Победа» вводит платную регистрацию в зарубежных аэропортах

Российская авиакомпания «Победа» начнет брать плату за регистрацию пассажиров

National Geographic, август'18
Славянская Спарта Славянская Спарта

Черногория овеяна суровой романтикой вечной освободительной борьбы

GEO, июль'18
Без биотуалетов и кондиционеров: каким будет российский ж/д лоукостер Без биотуалетов и кондиционеров: каким будет российский ж/д лоукостер

РЖД планирует ввести новый тариф «эконом-бюджет»

National Geographic, август'18
Че­ло­век, ко­то­рый из­ме­нил всех Че­ло­век, ко­то­рый из­ме­нил всех

Ольга Михайловская встретилась с создателями картины «Секс, мо­да и дис­ко»

Vogue, сентябрь'18
Как менялся стиль Фаррелла Уильямса Как менялся стиль Фаррелла Уильямса

История борьбы музыканта со своими брюками. Как менялся стиль Фаррелла Уильямса

GQ, август'18
Пункт назначения Пункт назначения

Интервью с актрисой Ириной Горбачевой

Cosmopolitan, сентябрь'18