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

Иван Ургант и Александр Гудков Иван Ургант и Александр Гудков

Продюсеры года. Иван Ургант и Александр Гудков наконец серьезно поговорили

GQ
Почему мы совершаем ошибки? 8 книг о том, как это понять и исправить Почему мы совершаем ошибки? 8 книг о том, как это понять и исправить

Как избавиться от ошибок, при которых страдают отношения с детьми и любимыми

Psychologies
Союз ржавых Союз ржавых

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

Maxim
Классик и современник Классик и современник

Вячеслав Зайцев — о конфликтах с КГБ, ватниках и маленьких черных платьях

Vogue
Царь горы Царь горы

Чем для светской общины Николиной Горы был погибший Александр Липницкий

Tatler
Американская мечта Американская мечта

По-азиатски медитативный нью–йоркский лофт — сбывшаяся мечта корейцев

SALON-Interior
2006 год 2006 год

Газовая война с Украиной, смерть Анны Политковской и беспорядки в Кондопоге

Esquire
Душ вдвоем? О, да! 11 секретов, которые женщины хотят, чтобы ты знал Душ вдвоем? О, да! 11 секретов, которые женщины хотят, чтобы ты знал

Плотские утехи некоторые называют весьма «грязным» делом

Playboy
Голливуд на Волге Голливуд на Волге

В Нижнем Новгороде прошел II фестиваль нового российского кино «ГОРЬКИЙ fest»

OK!
7 запрещенных мужских вещей, которые просто необходимо носить 7 запрещенных мужских вещей, которые просто необходимо носить

Все, что было «под запретом» носить не просто можно, а необходимо

Playboy
Лучшие концерты фестиваля Flow 2018 Лучшие концерты фестиваля Flow 2018

Flow 2018. Хельсинки встречали кинодив, ретро-рокеров и рэперов-скромников

Cosmopolitan
Почему мы покупаем: как избежать ненужных трат Почему мы покупаем: как избежать ненужных трат

Почему мы покупаем: как избежать ненужных трат

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

Змеиная кожа уже заполучила статус главного мастхэва будущего сезона

Cosmopolitan
Ода брадости! Как выбирать, отращивать и ухаживать за бородой — гид MAXIM Ода брадости! Как выбирать, отращивать и ухаживать за бородой — гид MAXIM

Чем больше борода, тем больше загадок она таит (и это даже не остатки еды)

Maxim
11 криминальных драм, основанных на реальных событиях 11 криминальных драм, основанных на реальных событиях

Фильмы, действительно основанные на реальных событиях

Maxim
10 самых дорогих автомобилей аукциона Scottsdale 2017 10 самых дорогих автомобилей аукциона Scottsdale 2017

Scottsdale – это один из аукционов дома Gooding & Company

Популярная механика
Я верю в йогу Я верю в йогу

Очень необычное интервью Кали Рэй, основательницы ТриЙоги

Yoga Journal
Сказочник, подаривший нам друзей детства: вспоминаем творчество Эдуарда Успенского Сказочник, подаривший нам друзей детства: вспоминаем творчество Эдуарда Успенского

14 августа в возрасте 80 лет умер Эдуард Успенский

Esquire
Остроумные кинетические гаджеты Никласа Роя Остроумные кинетические гаджеты Никласа Роя

Работы немца Никласа Роя

Популярная механика
Мои черничные, клубничные и вишневые ночи: 6 сочных рецептов с ягодами Мои черничные, клубничные и вишневые ночи: 6 сочных рецептов с ягодами

Жарким летом ягоды хочется есть на завтрак, обед и ужин

Cosmopolitan
Как отличить девушку от женщины? Мем про разницу в возрасте вернулся! Как отличить девушку от женщины? Мем про разницу в возрасте вернулся!

Чем же так отличается девушка от женщины по мнению пользователей твиттера

Playboy
Серебряный возраст. Как остаться востребованным сотрудником на пенсии Серебряный возраст. Как остаться востребованным сотрудником на пенсии

Какой план действий нужно разработать прежде, чем вас сочтут «профнепригодным»

Forbes
Собираем ребенка в школу и колледж: лучшие гаджеты и аксессуары к 1 сентября Собираем ребенка в школу и колледж: лучшие гаджеты и аксессуары к 1 сентября

Гаджеты для детей (не хуже, чем у тебя)

Maxim
10 поучительных цитат очень (даже очень-очень-очень) богатых людей 10 поучительных цитат очень (даже очень-очень-очень) богатых людей

Если ты озабочен вопросом «Где бы взять денег?», обратиcь к опыту богатых людей

Maxim
С чем носить казаки этой осенью: 3 крутых идеи на любой случай С чем носить казаки этой осенью: 3 крутых идеи на любой случай

Казаки уже сейчас можно смело окрестить главной обувью этой осени

Cosmopolitan
Рукава на зависть: 20 идей образов с пышными рукавами из Instagram Рукава на зависть: 20 идей образов с пышными рукавами из Instagram

Комбинируем драпировки в дворцовом стиле с узкими солнечными очками

Cosmopolitan
7 явных признаков тихого насилия 7 явных признаков тихого насилия

Не хотите быть жертвой — научитесь распознавать эмоциональное насилие

Psychologies
Американка получила стажировку в NASA, но быстро ее лишилась. А не надо было писать нецензурные твиты! Американка получила стажировку в NASA, но быстро ее лишилась. А не надо было писать нецензурные твиты!

Она нелитературно нагрубила какому-то мужику, а зря

Maxim
Почему мужчинам трудно признаться: «Между нами все кончено» Почему мужчинам трудно признаться: «Между нами все кончено»

Больше всего в отношениях мужчины боятся сказать, что пора расстаться

Psychologies
Люди — огонь! Люди — огонь!

Литейная мастерская — место для неподготовленного человека сложное

Seasons of life
Открыть в приложении