×Закрыть

Let’s speak about AI: мини-интервью со спикерами AI Ukraine’16

Друзья, до конференции AI Ukraine’16 остался один месяц, и мы подготовили мини-интервью cсо спикерами.

Уверены, что опыт и рекомендации лучших экспертов в сфере AI будут полезны каждому из вас.

Любовь Капустина, Data Scientist at IntroPro.com, Kiev

1. Расскажите о первых шагах в вашей профессии: как начиналась ваша карьера в сфере ИИ? Чей пример или опыт помог вам в работе?
Анализировать данные, заниматься тем, что называется Data Science, не просто обслуживать базы данных, а извлекать из данных пользу для бизнеса, находить с них зависимости и т.д. я начала где-то в 2008 году. Если говорить о построении серьезной системы, которая могла бы носить гордое имя ИИ, то, наверное, первый такой достойный проект случился именно в Интропро, потому что до этого можно скорее говорить о моделях, решавших те или иные задачи, но не о системе ИИ. Но, в этой по-прежнему новой сфере, наверное, любые примеры и кумиры губительны, как в любых поисках нового. Потому очень помогает coursera, огромную роль играет команда, совпадение технически отлаженного взаимодействия с достаточной степенью свободы в поиске решений и методов. Но окончательно положиться Data Scientist я думаю должен все же на себя.

2. Расскажите о самой интересной Data Science задаче, которую вам приходилось решать (научной или практической).
Самая интересная задача всегда та, над которой работаешь в данный момент. Последний блок работ над рекомендательной системой (и я буду рассказывать об этом на конференции в октябре) это ее параметризация, то есть она работает не только в привязке к видео контексту, а может обучаться везде, где есть пользователи и есть некие объекты, которые пользователи потребляют, предпочитают, выбирают. Рекомендовать игроку игры, покупателю продукты питания, пользователю сайта знакомств — наиболее подходящего партнера, даже наиболее оптимальный метод лечения или способ питания.
Так же в последней версии мы для обучения рекомендательной системы начали использовать анализ естественного языка, а это целая отдельная планета, которую не просто, но безумно интересно осваивать.

3. Представьте 2030 год, — каким он будет? Какие возможности для человечества могут появиться благодаря развитию ИИ уже через 10-15лет?
Из того что близко и понятно мне, я думаю, модифицируются такие профессии как переводчик с естественного языка на естественный, скорее всего попросту пропадет, т.к. с этим будет справляться ИИ. Так же сильно видоизменится профессия программист, как “кодер” или “переводчик” человеческой мысли в код, потому что сейчас активно ведутся работы в направлении программирования самого процесса программирования, скажем так. Думаю, роботы еще больше освободят нас в быту. Очень нравится разработка автоматических рук на кухне, которые могут сами готовить по рецептам, либо управляются из одной точки одним человеком — 100 рук на 100 кухнях мира одновременно готовят одно и то же, и при этом занят всего один человек, а не 100.
Более конкретно сказать трудно, т.к. я не писатель-фантаст. Когда мне было 16 лет, мой отец, очень высококвалифицированный инженер путей сообщения, который принимал непосредственное участие в строительстве киевских мостов, говорил мне что надо учиться обращаться с карандашом, когда-нибудь простой карандаш меня прокормит. Я так и не умею не то, что начертить сколь-нибудь ровную линию, даже хорошо подточить карандаш. Но ни разу об этом не пожалела. Потому говорить, например, племянникам “учитесь программировать” или “изучайте примеры на R” я остерегаюсь, т.к. неизвестно что будет с этой профессией через 15 лет, с самим узким навыком. Одно, наверное, точно, что человек и его уровень развития, а также способность к развитию и скорость развития будут оставаться востребованными и становиться все более востребованными, потому логично развивать свой мыслительный аппарат, а не осваивать узкий навык.

4. Сейчас в разных кругах всерьез обсуждается вопрос опасности искусственного интеллекта, ведь кинематограф нещадно эксплуатирует эту тему. Проводится аналогия с “Терминатором”, для которого человечество — угроза. Насколько эти опасения обоснованы, по вашему мнению?
По моему мнению, совершенно не обоснованы, и я бы выделила три основные причины. Первая чисто статистическая — человечество на протяжении всей своей истории боялось прогресса, всегда с ним были связаны какие-то “страшилки”, об этом ярко свидетельствует и литература, и история. И тем ни менее, человечество по-прежнему существует и прогрессирует. Вторая причина — при разработке ИИ такие цели как нанести вред человечеству изначально никто не преследует. Наоборот, цель заменить роботами человека на тех участках, где наиболее опасно, скучно или сложно человеку. И третья причина — у ИИ нет инстинктов. Если мы посмотрим вокруг — то увидим, что опасность для других представляют как раз наиболее инстинктивные люди либо культуры. В более зрелых, более рациональных и развитых культурах, люди живут на большем расстоянии друг от друга, принимают решения более осторожно и взвешено, напротив заботятся о более слабых, стараются не причинить вред своими действиями окружающим. А более юные и “инстинктивные” типы культур как раз и несут опасность и агрессию. Потому ИИ, выстраиваемый по образу и подобию более рационального и цивилизованного, будет как раз нести рациональность и безопасность в наш мир, а никак не наоборот.

5. Порекомендуйте для наших участников материалы, которые оказались ценными для вас: книга/веб-ресурс.
Для души: “The Art of Data Science” (Roger D. Peng and Elizabeth Matsui, 2015)
Из недавно прочитанного: “Neural Networks and Deep Learning” (Michael Nielsen, 2015)

Марьяна Романышин, Technical Lead, Computational Linguist at Grammarly

1. Расскажите о первых шагах в вашей профессии: как начиналась ваша карьера в сфере ИИ? Чей пример или опыт помог вам в работе?
Я вперше дізналася про комп’ютерну лінгвістику в 2010 році. Тоді, на п’ятому курсі, нам пощастило вчитися в Андрія Романюка, який розробив курс із комп’ютерної лінгвістики для прикладних лінгвістів “Львівської політехніки”. Я закохалася в предмет, витратила літо на те, щоб засвоїти основи опрацювання природної мови та опанувати Python, а тоді написала прототип семантичного аналізу на диплом. Я вдячна Андрієві Романюку за те, що мене надихнув та скерував, і шкодую, що він більше не викладає комп’ютерну лінгвістику.
Далі було дуже багато самонавчання, перша робота, аспірантура, знайомство з машинним навчанням, друга робота, ще кілька курсів на Корсері, конференції, тоді Ґреммерлі, і ось я в Берліні на конференції ACL — спілкуюся з К. Меннінгом та Д. Джурафскі, за матеріалами яких я й опановувала професію.

2. Расскажите о самой интересной Data Science задаче, которую вам приходилось решать (научной или практической).
Я не можу пригадати нецікавих комплінгвістичних проектів. Усі проекти, в яких я брала участь, були цікавими, нестандартними та дуже різноманітними за набором технологій, який вони використовували. Це і морфологічний аналіз, і синтаксичний аналіз, і аналіз тональності тексту, і додатки для дистанційного вивчення іноземних мов, і виправлення помилок, і добування сутностей, фактів, подій тощо. Кожна з цих задач складається з безлічі підзадач, і робота комп’ютерного лінгвіста полягає в тому, щоб формалізувати таке непередбачуване явище, як природна мова. Пригадую, як працювала над виправленням відсутнього артикля (вже в Ґреммерлі). Мене тоді два тижні не було ні видно, ні чути, поки я шукала рішення, яке б спрацювало найкраще.
Природна мова — це унікальне явище. Технології для її опрацювання постійно розвиваються, а кількість задач лиш росте.

3. Представьте 2030 год, — каким он будет? Какие возможности для человечества могут появиться благодаря развитию ИИ уже через 10-15лет?
Уявляти певно не буду, зате можу порушити кілька питань для роздумів.
Наприклад, за останні два роки набув популярності термін Neural: Neural Machine Translation, Neural Syntactic Parsing, Neural Error Correction і т.д. Результати дуже гарні, однак є й багато критики навколо цього модного слівця, тож я точно стежитиму за розвитком методів глибинного навчання для задач комп’ютерної лінгвістики. Цікаво, чи вистрілить цей напрям, змітаючи все навколо? Чи, можливо, промине, і його замінять інші модні словечка?
За останні роки багато було зроблено в напрямі створення соціальних роботів, на кшталт Jibo. Цікаво, чи стануть такі роботи звичним явищем через 15 років?
Машинний переклад, аналіз тональності, виправлення помилок, звісно, просунуться. Питання лиш у тому, чи досягнуть рівня людини?

4. Сейчас в разных кругах всерьез обсуждается вопрос опасности искусственного интеллекта, ведь кинематограф нещадно эксплуатирует эту тему. Проводится аналогия с “Терминатором”, для которого человечество — угроза. Насколько эти опасения обоснованы, по вашему мнению?
Так, я чула, що Ілон Маск і компанія працюють над запобіжними заходами. Я загрози для людства поки що не бачу. Штучному інтелекту наразі бракує глузду та знань про навколишній світ. Спроби додати йому цих знань через створення баз знань на цей момент дуже обмежені, адже формалізувати світ навколо не так просто. А для машинного та глибокого навчання потрібно надзвичайно багато даних. Я не певна, що всього інтернету вистачить.

5. Порекомендуйте для наших участников материалы, которые оказались ценными для вас: книга/веб-ресурс.
Як показав досвід попередніх років, авдиторія AI Ukraine дуже різноманітна. Для різноманітної авдиторії пораджу різноманітні матеріали. З того, що спадає на думку:
1. Для тих, хто хоче займатися комп’ютерною лінгвістикою, але не знає, з котрого боку підійти:
— Natural Language Processing with Python by Steven Bird (для зовсім початківців)
— Speech and Language Processing by Daniel Jurafsky and James H. Martin (класика)
— Foundations of Statistical Natural Language Processing by Christopher Manning (класика)
— Coursera: Natural Language Processing (by Daniel Jurafsky and Christofer Manning, Stanford), Introduction to Natural Language Processing (by Dragomir Radev, Michigan), Natural Language Processing (by Michael Collins, Columbia)
— курси з машинного навчання та глибинного навчання на Coursera та Udacity
— Антологія ACL
2. Для тих, хто будує власну команду і хоче, щоб процеси всі були на місці:
— Site Reliability Engineering by Google
3. Для жінок в IT, які чогось бояться:
— See Jane Lead by Lois Frankel
— Nice Girls Don’t Get The Corner Office by Lois Frankel

Ярослав Недашковский, System Architect at SoftElegance

1. Расскажите о первых шагах в вашей профессии: как начиналась ваша карьера в сфере ИИ?
Первые шаги в работе с данными были сделаны еще во время написания дипломной работы, где я занимался анализом сейсмических данных с нефтяных месторождений.

2. Расскажите о самой интересной Data Science задаче, которую вам приходилось решать (научной или практической).
Меня больше всего интересует задачи связанные с предиктивным анализом. Сейчас как раз решаем такую головоломку, связанную с оборудованием для интенсификации добычи нефти.

3. Представьте 2030 год, — каким он будет? Какие возможности для человечества могут появиться благодаря развитию ИИ уже через 10-15лет?
Это медицина — возможно, мы сможем забыть про некоторые неизлечимые болезни и создать прибор, который сможет при рождении человека предсказывать в какой области ему лучше развиваться. И так называемая четвертая индустриальная революция будет в завершающейся стадии. Из “простых няшек” — появление интеллектуальных помощников, которые очень сильно упростят нашу жизнь.

4. Сейчас в разных кругах всерьез обсуждается вопрос опасности искусственного интеллекта, ведь кинематограф нещадно эксплуатирует эту тему. Проводится аналогия с “Терминатором”, для которого человечество — угроза. Насколько эти опасения обоснованы, по вашему мнению?
Я думаю, что это всё это надуманные проблемы, связанные с большим хайпом возле ИИ. Мне слабо верится в возможность создания подобной копии мозга человека в “железном виде”. Больше всего проблем может быть связано с сокращением рабочих мест в результате тотальной автоматизации, и с переобучением людей в новые возникающие профессии.

5. Порекомендуйте для наших участников материалы, которые оказались ценными для вас: книга/веб-ресурс.
Сейчас читаю “Mining of Massive Datasets” — www.mmds.org. Рекомендую. Помогает всё время учиться, постоянно расширять свой кругозор.

Интервью с другими спикерами читайте на нашей странице в Facebook
Регистрация на конференцию на сайте aiukraine.com

Допустимые теги: blockquote, code, em, pre, i, li, ol, strike, strong, u, ul, a.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, code, em, pre, i, li, ol, strike, strong, u, ul, a.
Ctrl + Enter

Добрый день! Докладчик Сергей Шельпук не сможет принять участие в конференции.

Автор, у Вас Сергей Шельпук и Ярослав Недашковский имеют абсолютно идентичный опыт — так должно быть?

Уже исправили, спасибо что сообщили и извините за неудобства.

И заодно исправьте слово предЕктивным (проверочное слово — predict, правильно писать через «и»)

Подписаться на комментарии