№ 40 (1542) от 13 декабря 2018 года
Молодые ученые – опора науки
Золотая рыбка в нейронных сетях
Программист Рауф Насретдинов – о паяльнике, нейронных сетях и Роберте Рождественском
Рауф Насретдинов – студент физико-технического факультета АГУ. У него есть три заветных желания. Первое – чтобы видеокарты стали мощнее, второе – чтобы архитектура нейронных сетей была развитее, и третье – чтобы люди научились продуктивно обрабатывать большие данные. Ведь без этих желаний искусственный интеллект усовершенствовать сложно. А Рауф как раз и занимается им.

Поменялось «железо»

Работа над нейронными сетями велась еще в 40-х годах прошлого столетия. В то время ученые пытались создать математическую модель головного мозга. Модель создали, но ее раскритиковали нейробиологи: мозг якобы работает не совсем так. Как бы то ни было, работой ученых заинтересовались и уже на ее основе создали модель нейронных сетей, которую используют до сих пор.
– С точки зрения математики в этой модели мало что изменилось, а вот количество данных несоизмеримо возросло. К тому же поменялось «железо»: это уже не те доходяги, которые применяли для вычислений полвека назад. Мощные процессоры и видеокарты вызвали шумиху вокруг искусственного интеллекта. Только ленивый сейчас не занимается им, – утверждает Рауф.
Основные страны, где ведутся разработки нейронных сетей, – Китай, США и Россия. Причем каждая страна делает ставки на частный капитал, а отделы, где программируют нейронные сети, есть в каждой крупной компании.
– Этим летом я ездил в Питер на слет программистов. Мы две недели изучали технологии компьютерного зрения – это когда машины могут распознавать эмоции, еще что-то в этом роде. Нам давали видеоклипы, где люди испытывали разные чувства. Эти данные обрабатывались, а затем по результатам обработки компьютер должен был определить реакцию, которая была у человека.
Поездка в город на Неве запомнилась Рауфу не только учебным процессом, но и забавными историями. Одна из них – блуждающий в ночи химик с дозиметром радиации в одной руке и бананом – в другой. Шутка ли, но оказывается, что все бананы – радиоактивны. Виной тому калий, которого в этих плодах довольно много. Вот химик и хотел узнать, как меняется радиационный фон в присутствии банана. Еще одна история случилась в пиццерии. Рауф с друзьями решил перекусить и отправился за пиццей. И тут возникла дилемма: купить две большие или три средних? Математики не растерялись, высчитали суммарную площадь и первого, и второго варианта и пришли к выводу, что две большие обойдутся дешевле. На том и сошлись.
Нейронная надежда
Вообще, Рауф любит математику со школы. Еще в пятом классе он записался в технический кружок, где собрал первого в своей жизни робота. Конечно, на терминатора он мало походил – это была пищащая безделушка на колесиках. Зато, в отличие от многих сверстников, он уже знал, как пользоваться паяльником и для чего нужны транзисторы, резисторы и прочие детали. А вот с программированием у школьника поначалу не задалось.

– На уроках информатики мне было скучно, я не понимал, зачем мне все эти нули и единицы, матрицы, конъюнкции и дизъюнкции. Интереса не было. Поступил в АГУ, и на первой же лекции мне за полтора часа объяснили больше, чем за несколько лет в школе! Я был в восторге, – рассказывает Рауф.

Дальше – больше. Линейная алгебра, математический анализ, теория вероятности… Задачка сменялась практикой, лабораторная работа – семинаром, лекция – зачетом. Студенческая круговерть накрыла с головой, парень влюбился в… Алису. Надо сказать, что Алиса – девушка умная, но несколько инфантильная и чересчур скромная. Редко когда заговорит первая, а уж о том, чтобы поддержать беседу о чем-нибудь возвышенном, пока только приходится мечтать. (Для тех, кто не понял: «Алиса» – это не очаровательная барышня, а виртуальный голосовой помощник.)
– Мне бы хотелось увидеть, как система думает сама, без подсказки пользователя. Было бы здорово, если бы она как-то реагировала, шутила, то есть была инициатором общения, была инициативной дамой. Сейчас же все голосовые помощники работают по такому принципу: не скажешь – не почешутся. Они зависят только от тех данных, которые в них загружены, – сожалеет он.
Поэтому мечта программиста – дожить до тех времен, когда искусственный интеллект будет гораздо развитей. Уже сейчас дроны развозят еду и покупки, машины ездят без водителей… «Но то ли еще будет!» – надеется Рауф.
Три проекта
Собственно, с «Алисы»-то все и началось. Когда Рауф взялся за изучение нейронных сетей, он первым делом обратил внимание на проекты Yandex. Первый из них, голосовой помощник, заинтересовал его своей функциональностью. Ведь «Алиса» умеет не только отвечать на вопросы, но и может выполнять определенные команды: открывать и закрывать камеру, заводить будильник, запускать приложения. Да что там – с ней даже можно «поговорить за жизнь»!
– Любая нейронная сеть – это прежде всего математическая модель. И «Алиса» не исключение. Она принимает данные, реагирует на них и выдает результат. То есть это некая открытая система, которая функционирует благодаря заданным параметрам. И цель программиста – сделать так, чтобы эти параметры были как можно четче, иначе в системе будут сбои, –разъясняет Рауф.
Ключевой параметр нейронной сети – самообучаемость. Чтобы научить сеть распознавать, скажем, кошек или собак, ей нужно сотни раз показать их и сказать: смотри – это кошка, а это – собака. Иными словами, в сеть необходимо загрузить большой объем данных, на основе которых она создаст шаблоны восприятия.
– Подаешь десятки тысяч картинок, сеть их запоминает. Чем она развитее, тем с большей вероятностью определит верный вариант. И если в следующий раз показать ей, например, жирафа, то за кошку она его вряд ли примет. Так что можно сказать, что BigData и нейронная сеть – одно целое, без данных искусственный интеллект не создашь. Тем более такой, как у «Алисы».
Второй проект, который привлек Рауфа, – это «Яндекс.Музыка». Современные технологии позволяют не только подбирать музыку под настроение, но и предлагают послушать композиции, написанные машинным алгоритмом. И – что самое удивительное – все эти песни мелодичны и поэтичны!
– Насколько я знаю, нейронная сеть «творила» на основе текстов «Гражданской обороны» и Nirvana. Причем музыку создавали композиторы, писали ее специально для текстов. Это была такая кооперация людей и машин, и, надо сказать, весьма успешная – я сам большой поклонник Курта Кобейна, и песни, стилизованные под Nirvana, послушал с большим удовольствием, – делится программист.
История о тяге домой, рассказанная таким пронзительно-поэтическим языком, не могла не тронуть сердце юноши. А живописные образы навсегда остались в его памяти.
Аркадий Шабалин










          Мы Вконтакте


          Мы в Facebook




«За науку!» © 1980-2017
При использовании материалов газеты
ссылка на "За науку!" обязательна
Мнения отдельных авторов не всегда совпадают с точкой зрения редакции.
Редакция оставляет за собой право публиковать такие материалы в порядке обсуждения.
Контактные адреса
656099, Барнаул,
пр-т Ленина 61, ауд. 901.
Телефон: (3852) 29-12-60
E-mail: natapisma7@gmail.com
Internet: http://zn.asu.ru