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
Все не так, ребята: 5 типичных ошибок в уходе за кожей Все не так, ребята: 5 типичных ошибок в уходе за кожей

На что мы не обращаем внимания при уходе за кожей

Esquire
Союз ржавых Союз ржавых

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

Maxim
Впервые российский завод L’Oréal получил сертификат зеленого строительства LEED Впервые российский завод L’Oréal получил сертификат зеленого строительства LEED

Российский завод L’Oréal получил сертификат зеленого строительства LEED

Cosmopolitan
Больше, чем поэт Больше, чем поэт

Как русская девочка стала английским поэтом-миллионером

Tatler
Секреты и лайфхаки для московского метро Секреты и лайфхаки для московского метро

Каждый день московским метро пользуются от 7 до 9 миллионов человек

Maxim
Песнь пенсий Песнь пенсий

Про колонизацию Марса мы уже писали, а про пенсии – пока нет

Maxim
«Я не видела его два месяца»: москвичка пытается вернуть своего ребенка «Я не видела его два месяца»: москвичка пытается вернуть своего ребенка

История женщины, у которой отобрали ребенка

Cosmopolitan
Как Вирджил Абло стал главным человеком в современной моде Как Вирджил Абло стал главным человеком в современной моде

О настоящем и будущем индустрии Вирджил Абло поговорил с Vogue

Vogue
Фабрика счастливых людей Фабрика счастливых людей

Как возникла идея создать на месте пустыря Парк Горького

Караван историй
В Питер на выходные: Как мы пытались экономить в городе на Неве и что из этого вышло В Питер на выходные: Как мы пытались экономить в городе на Неве и что из этого вышло

Сколько стоит провести 3 дня в Санкт-Петербурге

Лиза
7 главных фильмов с Роберт Де Ниро, обязательных к просмотру 7 главных фильмов с Роберт Де Ниро, обязательных к просмотру

Роберт Де Ниро — человек, без которого мы не представляем себе мужское кино

Maxim
Леонид Парфенов Леонид Парфенов

Правила жизни журналиста Леонида Парфенова

Esquire
Британские ученые выяснили, как много выпивают их соотечественники Британские ученые выяснили, как много выпивают их соотечественники

Производителям алкоголя невыгодны "умеренные" уровни употребления спиртного

Популярная механика
Просто добавь воды: 5 лучших напитков на основе чая за 5 минут Просто добавь воды: 5 лучших напитков на основе чая за 5 минут

То, что спасает летом от жажды, невероятно пахнет и никак не вредит

Playboy
Бросить институт ради любви?! Бросить институт ради любви?!

Моя дочь, поступившая в престижный вуз, не придет в этот день на учебу

Лиза
Красота повтора: что такое фракталы Красота повтора: что такое фракталы

Фракталы хорошо изучены и имеют многочисленные приложения в жизни

Популярная механика
«Когда ты уже нас познакомишь?»: 4 главных правила, как представить девушку друзьям «Когда ты уже нас познакомишь?»: 4 главных правила, как представить девушку друзьям

Как представить девушку друзьям и не облажаться

Playboy
Штурмовые отряды кайзера: штурмгруппы на Первой мировой Штурмовые отряды кайзера: штурмгруппы на Первой мировой

Фронты Первой мировой представляли собой огромную взаимную осаду

Популярная механика
8 вещей, которые, оказывается, тоже можно мыть в посудомоечной машине! 8 вещей, которые, оказывается, тоже можно мыть в посудомоечной машине!

8 вещей, которые легко можно помыть в посудомоечной машине

Maxim
6 подпольных советских миллионеров 6 подпольных советских миллионеров

О них не было статей в Forbes — для них были статьи Уголовного кодекса

Maxim

Сейчас супруга Александра Кержакова находится на реабилитации в Таиланде

Cosmopolitan
Реформа крайнего срока Реформа крайнего срока

Был ли шанс сделать пенсионную реформу еще хуже. А лучше?

Русский репортер
Лучшие шутки об уголовных делах за мемы, лайки и репосты во «ВКонтакте»! Лучшие шутки об уголовных делах за мемы, лайки и репосты во «ВКонтакте»!

Шутки стали побочным эффектом резонанса новостей про суды за картинки

Maxim
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
Подарок к Рождеству: экономисты допустили укрепление рубля Подарок к Рождеству: экономисты допустили укрепление рубля

Сильный платежный баланс может поддержать рубль в конце 2018 года

Forbes
Лучшие шутки дня и развод Петросяна со Степаненко! Лучшие шутки дня и развод Петросяна со Степаненко!

Всеобъемлющий дайджест авторского юмора с авторской орфографией

Maxim
«Змеиный» пиджак и розовый леопард: безумная мода из фильмов 90-х «Змеиный» пиджак и розовый леопард: безумная мода из фильмов 90-х

Бунтарские 90-е были и остаются одним из самых стильных десятилетий

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

Как превратить возбуждение в настоящее желание

Psychologies
Работа как квест: какой работодатель нужен поколению Z Работа как квест: какой работодатель нужен поколению Z

На рынок России выходит поколение миллениалов, рожденных в эпоху интернета

Forbes
Открыть в приложении