люди дела

Дмитрий Романов: «Люди даже не представляют, сколько всего вокруг делается нейронными сетями»

Сегодня все сферы жизни общества уже пронизаны искусственным интеллектом (ИИ) – он распознает наши лица в аэропортах, выбирает, какую показать нам рекламу и какие отправлять маркетинговые рассылки, давать ли нам кредит и многое другое.

 

О том, что общего между человеком и созданной им машиной и кто выигрывает сегодня в их конкурентной борьбе, расскажет Дмитрий Романов, основатель Университета искусственного интеллекта.

Ольга Немтышкина, Екатерина РУДЕНКО

– Что такое ИИ?

1– На сегодняшний день это прикладные программы, технологии и решения, которые сильно упрощают жизнь людям. Они полностью самостоятельные, самообучаются и постепенно выталкивают людей из множества сфер деятельности. Например, это автопилот у автомобиля Tesla, с помощью которого энтузиасты проехали два года назад Третье транспортное кольцо, не касаясь руля. ИИ – это программы, решающие интеллектуальные задачи, которые компьютеры раньше решать не могли. Они ставят диагнозы, рисуют картины, прогнозируют погоду, обыгрывают людей в шахматы и другие игры. Автоматическое распознавание лиц в аэропортах, определение владельца смартфона по отпечатку его пальца, голосовое управление с помощью всем знакомой команды «Ok, Google!» – все это, фактически, ИИ.

 

– То есть это некие программы, которые помогают человеку в жизни. Но чем их разработка отличается от обычного программирования?

– Раньше для решения интеллектуальных задач писали программы, основанные на опыте разработчика. Разработчик сам разбирался, чем, например, отличается лицо веселого человека от лица грустного, и прописывал эти отличия в программе. Этот метод устарел, с каждым годом таких решений становится все меньше и в течение нескольких лет не станет совсем.
Более эффективной альтернативой стали нейронные сети, скорость развития нейронных сетей такая, что многие говорят о четвертой индустриальной революции, которая началась в 2016 году.

 

Нейронные сети используют принципиально другой подход к распо­знаванию. Они построены по образу мозга человека и могут научиться чему-то, чему человек их не научил. Самообучаемость – их главное отличие. Например, если бы раньше мы захотели сделать программу распо­знавания стульев, которая отличала бы стулья одного вида от других, нам пришлось бы прописывать четкие характеристики каждого вида стульев. Сегодня мы дадим пятьдесят фотографий одного типа стульев, еще пятьдесят другого, и программа сама самостоятельно выстраивает логику их отличия. Нейронная сеть начинает самостоятельно понимать смысл того, что изображено на картинке.

 

2Сейчас ИИ активно используют в переводчиках Google и Яндекс. Как это происходит? Мы произносим слова на русском языке, а нейронная сеть конвертирует их во внутренние смыслы, которые она выработала для себя в процессе обучения по большому количеству переводов. Внутри себя нейронная сеть понимает суть того, о чем говорится во фразе, которую переводит. При переводе на английский нейронная сеть превращает свои внутренние смыслы в английский текст.
Часто нейронные сети способны понимать изучаемое ими явление значительно глубже, чем человек, во многих отраслях деятельности применение ИИ оказывается эффективнее. Но все же они не идеальны. Например, определить эмоции другого человека либо определить статус по внешнему виду пока еще лучше удается человеку, сказывается отсутствие наработанных баз.

 

– Нейронные сети используют большой объем данных. Исходя из них, может ли нейронная сеть что-то придумать сама? К примеру, если заложить в нее всю историю моды, сможет ли она придумать новую коллекцию?

– Сейчас на пике моды генеративный дизайн. К примеру, если загрузить фотографии людей разных национальностей, разного пола и возраста, а затем дать команду сгенерировать образ человека определенной национальности, возраста и внешнего вида, программа это сделает! Нейронные сети даже пишут стихи! Но для этого в сеть нужно загрузить множество стихотворений различных авторов. Нейронные сети научились писать музыку, описывать картины, раскрашивать черно-белые фотографии и фильмы. Но придумывать что-то новое – такого свойства нет. К примеру, написать сценарий к фильму нейронная сеть пока не может. Но, возвращаясь к вопросу о модной коллекции, уверен, что в ближайшие лет десять большинство коллекций одежды и дизайн многих марок машин будут придумывать именно нейронные сети. Причина проста – они значительно лучше умеют анализировать, что было на пике популярности в те или иные годы и в чем люди ходят сейчас.

 

– А люди тогда зачем?

– Вопрос адаптации ИИ в человечество открытый, и никто на сегодняшний день не понимает, как это будет происходить. Из-за него уже начинают исчезать многие профессии. К примеру, через пять лет не будет профессии водителя, а лет через десять не будет профессии менеджера по продажам – с их функциями справится ИИ.
Очевидно, что в какой-то момент человечество создаст не просто прикладную программу, а живое и разумное существо. То, что мы привыкли на самом деле считать искусственным интеллектом. Часто говорят о том, что такой искусственный интеллект может нести опасность для человечества, но это кажущаяся опасность. Мы судим о будущем ИИ со своей, человеческой, позиции. Это нам свойственно конкурировать, воевать, выживать – потому что это заложено в нашей инстинктивной базе на генном уровне.

 

Никто не знает, какой будет инстинктивная база ИИ, какие у него будут ключевые ценности. Вполне вероятно, его главными инстинктами будет познание и творчество, его совершенно не будет интересовать не то что конкуренция и борьба с человечеством, его может не интересовать даже собственная безопасность и выживание.

 

Правда, остается вопрос, будет ли тогда место людям хотя бы в области высшего творчества или ИИ превзойдет нас во всем. На этот вопрос пока никто не может дать ответ.

 

– Чему вы обучаете в своем университете?

3– Мы обучаем программистов написанию нейронных сетей, в основном для решения бизнес-задач, потому что сейчас это ключевая сфера применения ИИ. Например, мы учим писать нейронные сети, позволяющие станку распознать тип детали и характер ее деформации. Или программу для маркетологов, которая определяет, какому человеку какую рассылку нужно отправить, и множество других.

 

Сейчас уникальное время для обучения нейронным сетям, потому что Google и некоторые другие крупные игроки написали потрясающие библиотеки, в которых реализовали большое количество готовых функций для обучения нейронных сетей. Если раньше программисту требовалось несколько лет глубоко изучать математику и алгоритмы обучения ИИ, то сейчас он может собрать нейронную сеть из готовых кирпичиков. Сегодня за 2-3 месяца можно научиться писать нейронные сети так же хорошо, как раньше за 2-3 года.

 

В результате за 6 месяцев обучения мы можем дать разработчикам опыт написания всех возможных нейронных сетей – и распознавания лиц, и обработки голоса, и работы с текстами, и машинного творчества.

 

– Как можно ощутить ИИ? Его можно потрогать?

– Нейронная сеть – это множество миллионов цифр, которые перемножаются между собой и применяются определенным заданным образом к исходным данным. ИИ состоит из двух вещей: станок и деталь. Станок – это программа, в которую ты заложил определенные данные, она обучилась и выдала определенную мат­рицу распознавания. Эта матрица и есть деталь, которая используется человеком для дальнейшей работы.

 

Сейчас все нейронные сети используются под конкретные задачи. Есть сверточные нейронные сети, которые обрабатывают картинки; рекуррентные нейронные сети, которые обрабатывают тексты и решают языковые задачи; полносвязные нейронные сети. Но нет универсальных нейронных сетей, им всем необходимы однородные данные.

 

Нейронная сеть использует десятеричную систему счисления, как и мы. В нашем мозгу есть два нейрона, между которыми происходит связь: от аксона одного нейрона – к дендриту другого. Сигнал, который проходит между ними, не идет напрямую, он долетает до конца аксона, там происходит выброс нейромедиатора. В зависимости от количества выброса сигнал может ослабиться, усилиться или вообще не пройти. Так вот все наше обучение построено на том, что подстраивается объем этих нейромедиаторов. Цифры в нейронной сети – это и есть коэффициенты нейромедиаторов.

 

– Каким специальностям обучают в вашем университете?

– У нас одна ключевая специальность – машинное обучение, написание нейронных сетей. При этом мы строим обучение так, что разработчики могут писать нейронные сети для всех ключевых сфер, которые требуются в бизнесе – для обработки изображений, звуковых сигналов, текстов, временных рядов и для машинного творчества.

 

– Сколько времени необходимо, чтобы освоить новые знания?

– При наличии опыта программирования и определенного типа программистского мышления человек реально может обучиться за два – два с половиной месяца. После обучения в нашем университете человек может пойти работать разработчиком по нейронным сетям. На рынке труда достаточно много открытых вакансий в этой сфере. Специалисты по нейронным сетям зарабатывают раза в три-четыре больше, чем обычные программисты.

 

– Каким вы видите путь развития своего университета?

– Сейчас мы вкладываемся в качество образования и планируем в ближайшее время перейти на полугодовой курс обучения. Так как весь рынок работает на одних и тех же примерах, не закрепленных практикой, мы разрабатываем свои собственные нейросетевые задачи, которые будем давать студентам.

 

Сейчас у нас обучается шестьдесят человек. Это дистанционное обучение, поэтому занимаются люди со всей России. Очень развита система кураторов: некоторые студенты приходят к нам с определенной рабочей задачей, которую необходимо решить, и куратор помогает с этим вопросом. Мы планируем открыть свою лабораторию с реальными задачами. Любой обучающийся их сможет попытаться решить с помощью куратора.

 

– Сколько стоит обучение в университете?

– Короткий курс стоил сорок тысяч рублей, полугодовой будет стоить сто десять тысяч рублей. Эта цена ниже средней рыночной. Наше преимущество в том, что мы занимаемся только нейронными сетями, не рассеиваясь на другие темы. Мы преданы своему делу и всегда поддерживаем обратную связь со студентами, чтобы становиться лучше.

В ближайшее время я хочу найти партнеров среди школ и вузов, чтобы брать студентов и школьников на льготные места. Эту стратегию можно было бы осуществить и в отношении сотрудников некоторых компаний и детей из социально незащищенных семей.

 

– Могут ли научиться работе с ИИ ребята с ограниченными возможностями?

– Все зависит от их способностей. Нейронное программирование – это творчество, которое подходит тем, кто увлекается математикой, хорошо играет в шахматы, любит собирать конструкторы. Но необходимо знать азы программирования: как писать базовые простые функции, как передавать аргументы. Это не сложно.