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
7 профессий, которые будут роботизированы в ближайшем будущем 7 профессий, которые будут роботизированы в ближайшем будущем

Футуристические прогнозы материализуются в реальной жизни с огромной скоростью

Популярная механика
37 вещей, которые не должен делать настоящий мужчина 37 вещей, которые не должен делать настоящий мужчина

Настоящий мужчина никогда...

Maxim
Информационный шум. Почему WhatsApp, Telegram и Viber не годятся для работы Информационный шум. Почему WhatsApp, Telegram и Viber не годятся для работы

Где и как эффективно строить рабочую коммуникацию

Forbes
Непростая история: «Муж заразил меня ВИЧ» Непростая история: «Муж заразил меня ВИЧ»

Алена Тарасова, живущая с ВИЧ, поделилась своей историей

Cosmopolitan
Александр Миндадзе и Катя Шагалова. Подлинная история мисс Бетти Александр Миндадзе и Катя Шагалова. Подлинная история мисс Бетти

По большому счету Галина Орлова оказалась актрисой одной роли

Караван историй
Артур Хачуян Артур Хачуян

Артур Хачуян – создатель главного российского BigData-алгоритма

Esquire
Почему быть милым — опасно Почему быть милым — опасно

Обратная сторона безграничной приветливости и дружелюбия

Psychologies
Поднять тонус Поднять тонус

Практика йоги Айенгара при низком давлении

Yoga Journal
Задержка развития плода: причины и лечение Задержка развития плода: причины и лечение

Как ставится диагноз ЗВУР и что можно сделать, чтобы исправить ситуацию

9 месяцев
Яна Рудковская, Одри Тоту и другие звезды за 40, которые круто выглядят в бикини Яна Рудковская, Одри Тоту и другие звезды за 40, которые круто выглядят в бикини

Фигурам девушек из нашей подборки можно только позавидовать

Cosmopolitan
Агент влияния Агент влияния

Как работает главный современный кинокритик России Евгений «BadComedian» Баженов

РБК
Ах, Одесса! Ах, Одесса!

Интервью с телеведущей Региной Тодоренко

OK!
Опасные технологии: как распознавание лица на смартфоне может привести к глобальной катастрофе Опасные технологии: как распознавание лица на смартфоне может привести к глобальной катастрофе

Как распознавание лица на смартфоне может привести к глобальной катастрофе

Forbes
Психолог для будущей мамы Психолог для будущей мамы

В каких случаях будущей маме стоит обращаться к психологу

9 месяцев
Открыт грибок, превращающий насекомых в «зомби» Открыт грибок, превращающий насекомых в «зомби»

Биологи из Калифорнии открыли грибок, проникающий в мозг плодовых мушек-дрозофил

Популярная механика
Приметы и суеверия о беременности: есть ли разумное зерно? Приметы и суеверия о беременности: есть ли разумное зерно?

Однозначно утверждать, что все приметы глупы и беспочвенны, нельзя

9 месяцев
Приложение руки и сердца Приложение руки и сердца

Три девушки из редакции Cosmo протестировали лучшие дейтинг-приложения

Cosmopolitan
«Рояль в кустах», «Дело пахнет керосином» и еще 18 слов и выражений с интереснейшей историей происхождения «Рояль в кустах», «Дело пахнет керосином» и еще 18 слов и выражений с интереснейшей историей происхождения

Познакомься поближе со словами, которыми ты пользуешься всю жизнь.

Maxim
Смартни свой дом: 8 полезных и доступных девайсов для умного жилья Смартни свой дом: 8 полезных и доступных девайсов для умного жилья

Смартни свой дом: 8 полезных и доступных девайсов для умного жилья

Playboy
Новый тренер Virtus.pro, комментатор Габен и бесконечные драки. The International продолжает удивлять Новый тренер Virtus.pro, комментатор Габен и бесконечные драки. The International продолжает удивлять

Пока все матчи в плей-офф The International заканчиваются с сухим счётом

Maxim
Новая бронетанковая доктрина Новая бронетанковая доктрина

О зарождении новой бронетанковой доктрины

Популярная механика
Кассовый прорыв Кассовый прорыв

Сборы комедии «Я худею» в восемь раз превысили ее производственный бюджет

РБК
Виктория Боня: «Я не родилась с золотой ложкой во рту» Виктория Боня: «Я не родилась с золотой ложкой во рту»

Что сегодня важно для экс-участницы скандального реалити-шоу

StarHit
Женщина‑кошка Женщина‑кошка

Ло­ра Хар­ри­ер — о собственном стиле, любимых украшениях и режиссерах

Vogue
От тамагочи до спиннера: 16 самых хайповых игрушек всех времен От тамагочи до спиннера: 16 самых хайповых игрушек всех времен

Шикарные игры, покорившие сердца людей самых разных возрастов

Playboy
Центральный защитник Центральный защитник

Им­му­ни­тет ко­жи — вот что сто­ит под­ла­тать к се­зо­ну до­ждей

Glamour
Skoda Superb II: чешское темное Skoda Superb II: чешское темное

Запас прочности Skoda Superb II

АвтоМир
25 ярких и небанальных идей летнего маникюра под любой образ 25 ярких и небанальных идей летнего маникюра под любой образ

Летом можно позволить себе отойти от привычных классических вариантов маникюра

Cosmopolitan
9 самых популярных искусственных языков 9 самых популярных искусственных языков

Будь мужиком, выучи эсперанто (или еще восемь искусственных языков)

Maxim
Открыть в приложении