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

Союз ржавых Союз ржавых

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

Maxim
Московский бизнесмен хочет выпустить криптовалюту для борьбы с рабством Московский бизнесмен хочет выпустить криптовалюту для борьбы с рабством

Криптовалюта HumanCoin фонда «Альтернатива» должна помочь в искоренении рабства

РБК
Актер как бренд Актер как бренд

Как Александр Петров превращает свое имя в торговую марку

РБК
Уральские приключения Уральские приключения

Путешествие по удивительному Пермскому краю на кроссовере Ford Ecosport

АвтоМир
Александр Домогаров: «Я такого не мог себе позволить никогда! Впервые за 60 лет сделал то, что хотел» Александр Домогаров: «Я такого не мог себе позволить никогда! Впервые за 60 лет сделал то, что хотел»

Об Александре Вертинском рассказывает народный артист Александр Домогаров

Караван историй
Пост — пост Пост — пост

Гавайки, шорты и тренировочные штаны маркируют современный подход к классике

The Rake
Идея! Переварить диету Идея! Переварить диету

Осень – лучшее время, чтобы сесть на диету

Maxim
Прибыль как роскошь: к чему приведет изъятие сверхдоходов у бизнеса Прибыль как роскошь: к чему приведет изъятие сверхдоходов у бизнеса

Бизнеса в СССР не существовало, а кончилось все пустыми полками в магазинах

Forbes
Pro Et Contra Pro Et Contra

Органические, биодинамические и прочие натуральные вина

The Rake
Секс-драйв на Cosmo: дрожь земли — пульсатор Fun Factory STRONIC SURF Секс-драйв на Cosmo: дрожь земли — пульсатор Fun Factory STRONIC SURF

Самый честный секс-драйв от редактора Cosmo

Cosmopolitan
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
Психолог из Казани предложил в Сети нарисовать велосипед. И был обвинен в сексизме Психолог из Казани предложил в Сети нарисовать велосипед. И был обвинен в сексизме

Отважная редакция MAXIM подключилась к эксперименту!

Maxim
Любой каприз Любой каприз

Компьютерный дизайн материалов

Популярная механика
Любовь к книгам начинается с детства: секреты воспитания Любовь к книгам начинается с детства: секреты воспитания

Психолог делится рецептом, который помог ей вырастить детей, увлеченных чтением

Psychologies
Преображение принца Гарри: от алковечеринок до сказочной свадьбы Преображение принца Гарри: от алковечеринок до сказочной свадьбы

Вспоминаем всё, что происходило с принцем-бунтарем за 33 года

Cosmopolitan
Черная полоса: как ее преодолеть? Черная полоса: как ее преодолеть?

Как пережить черную полосу неприятностей и не потерять надежду на лучшее

9 месяцев
Плохой хороший фитнес Плохой хороший фитнес

Пять самых полезных и пять вредных видов спортивных нагрузок для здоровья

Лиза
Сила нерезидента: почему иностранцы избавляются от госдолга и чем это грозит рублю Сила нерезидента: почему иностранцы избавляются от госдолга и чем это грозит рублю

Продажи нерезидентами ОФЗ составили $6 млрд во II квартале

Forbes
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
7 мистических звуков и сигналов, природу которых никто не раскрыл 7 мистических звуков и сигналов, природу которых никто не раскрыл

Если ты не из слабонервных, хватай наушники и слушай

Cosmopolitan
Лучше гор могут быть только дыры! 9 впечатляющих отверстий планеты Лучше гор могут быть только дыры! 9 впечатляющих отверстий планеты

На Земле есть дыры такого размера, что ими можно лишь восхищаться

Maxim
Золотые горы. Как работает казино в новой игорной зоне «Красная Поляна» Золотые горы. Как работает казино в новой игорной зоне «Красная Поляна»

Как работает казино в новой игорной зоне «Красная Поляна»

Forbes
Сексуальное желание: как оно устроено у женщин? Сексуальное желание: как оно устроено у женщин?

Как превратить возбуждение в настоящее желание

Psychologies
Я люблю себя до слез Я люблю себя до слез

Наш бьюти-директор прожила неделю как образцовая героиня «Татлера»

Tatler
Смерть автора, экономика даров и прочие понятия, которые ты должен знать Смерть автора, экономика даров и прочие понятия, которые ты должен знать

Вторая часть статьи о временах постмодерна, в которых мы живем

Maxim
Трудности перевода: нетрадиционная проблема популярного кроссовера Трудности перевода: нетрадиционная проблема популярного кроссовера

Ну-ка попробуй правильно произнести Hyundai Tucson...

Maxim
Хватит этим заниматься! Что такое прокрастинация и как ее победить (8 правил) Хватит этим заниматься! Что такое прокрастинация и как ее победить (8 правил)

Что такое прокрастинация и как ее победить (8 правил)

Playboy
Старый Свет в шоколаде Старый Свет в шоколаде

Бельгию стоит посетить не только ради гастрономических удовольствий

OK!
«Если мне сказать «надо» — сделаю ровно наоборот!» «Если мне сказать «надо» — сделаю ровно наоборот!»

Интервью с Марией Шалаевой

OK!
Самый модный макияж: 6 главных трендов наступающей осени Самый модный макияж: 6 главных трендов наступающей осени

Тренды макияжа на осень-2018

Cosmopolitan
Открыть в приложении