Звери, зарплаты и data leak: как разрабатываются задания для олимпиады школьников по ИИ
В этом году участники Всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту впервые смогут зачесть ее результаты при поступлении в вузы. Елена Кантонистова, председатель методической комиссии олимпиады и академический руководитель онлайн-магистратуры факультета компьютерных наук «Машинное обучение и высоконагруженные системы», рассказала новостной службе «Вышка.Главное» о том, как ученые ВШЭ составляли задания для соревнований 2023 года, откуда взялась задача об уссурийских тиграх и почему школьникам полезно осваивать ИИ.
Во Всероссийской олимпиаде школьников по искусственному интеллекту могут участвовать ученики 8–11-х классов. Первые два этапа, отборочный и основной, проходят онлайн. Лучшие 50 участников, отобранные по их результатам, приезжают в Москву на заключительный очный финал.
В олимпиаде есть задания по математике, алгоритмам, машинному обучению. В 2023 году в отборочном и основном этапах было по два задания по каждому направлению. В отборочном этапе задания несложные и доступные всем участникам, добросовестно изучившим школьную программу по математике и информатике. В основном этапе задания уже сложнее, а в заключительном — всего две задачи по машинному обучению, но обе довольно непростые.
Елена Кантонистова
В прошлом году большинство членов методической комиссии, которая разрабатывает задания, были сотрудниками факультета компьютерных наук Вышки.
Расскажу подробнее о заданиях по машинному обучению, так как они представляют наибольший интерес и являются основными в олимпиаде. В 2023 году в отборочном этапе была классическая задача регрессии, то есть прогноз на основе набора данных с различными признаками. Участникам нужно было предсказать стоимость домов по различным характеристикам.
Вторая задача была посвящена несложному и интересному анализу данных. Летом один из российских заповедников предоставил нам данные о наблюдениях за животными: например, где и когда видели северных оленей, волков, уссурийских тигров, что они при этом делали и так далее. Участникам нужно было ответить на вопросы по этим данным, от несложных (сколько пропусков в данных, какой зверь встречается людям чаще всего) до довольно хитрых (например, какое животное было замечено осенью 2022 года ближе всего к центру Москвы или какое животное чаще всего уличают в кражах).
Такие несложные, но содержательные по смыслу задачи — очень хорошее подспорье, чтобы заинтересовать школьников, только начинающих свой путь в анализе данных. Для решения не нужно знать никаких сложных алгоритмов, но при этом придется поизучать данные и их особенности, чтобы получить ответ.
В основном этапе задачи были уже сложнее. Одна задача требовала построения рекомендательной системы: на основе информации о пользователях «ВКонтакте» нужно было порекомендовать им группы, которые могут им понравиться. Вторая задача тоже была нестандартная: по описанию вакансии спрогнозировать среднюю зарплату, которую будет получать сотрудник. Для решения этих задач уже нужно иметь опыт в решении разнообразных задач машинного обучения.
Все задачи подобраны таким образом, чтобы от тура к туру их сложность возрастала. Кроме того, нам не хотелось повторяться в темах, поэтому все задачи были разнотипными и из разных областей. Наконец, самое непростое: так как олимпиада имеет статус всероссийской, то в ней не могут использоваться стандартные открытые наборы данных (датасеты). Необходимо было найти новые датасеты для задач, а это всегда большая проблема. В итоге, конечно, все разрешилось: какие-то данные члены методической комиссии собрали сами, а какие-то предоставили коллеги из больших технологических компаний (а также заповедник).
В заключительном этапе была одна относительно несложная задача — предсказать вероятность клика по рекламному объявлению (на табличных данных) — и одна очень интересная: image-text matching. Здесь нужно было обучить модель, которая по паре (картинка и текст) предсказывает степень их смыслового соответствия. Разработчики задач пытались поставить участников в ситуацию из реальной жизни, где данные не идеальны. Особенностями обеих задач был умышленный data leak (утечка данных). При нахождении утечки можно было значительно улучшить качество прогноза в задаче и подняться на первые позиции в рейтинге.
В итоге многие ребята успешно справились с задачами, и участники из топа рейтинга показали очень хорошие результаты.
Для школьников участие в этой олимпиаде не только интересно, но и полезно. Перед каждым этапом проходят подготовительные вебинары — их тоже проводила по большей части команда преподавателей ФКН. После окончания этапов проводились разборы заданий. Также участникам предоставили список материалов для изучения, чтобы им легче было справиться с заданиями олимпиады.
У команды разработчиков было много трудностей. Одна из основных — составить задачи так, чтобы их нельзя было решить современными генеративными моделями (речь, в частности, о ChatGPT). То есть сами задачи не должны быть стандартными, а также должны иметь формулировки, в которых разберется человек, но пока не разбираются генеративные модели. В прошлом году нам удалось составить такие задания. Дальше, конечно, будет сложнее.
В этом году олимпиада примет еще большие масштабы, так как ее результаты можно будет учесть для поступления в вузы. Мы надеемся поучаствовать в составлении заданий и для следующих олимпиад.
Вам также может быть интересно:
Быть, а не казаться: как вырастить из ИИ профессионала
Пока ученые спорят о пользе и вреде искусственного интеллекта, молодежь активно осваивает и интегрирует нейросети в свою жизнь, приспосабливая нашу реальность к новым условиям. О том, как дообучить LLM, чтобы они смогли служить полноценными ассистентами в профессиональной среде, обсудили в Вышке на воркшопе «Большие языковые модели в науке и в жизни».
«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.
«Специалист по Data Science» ВШЭ — первая программа переподготовки с аккредитацией Альянса в сфере ИИ
Согласно итогам экспертизы, программа Высшей школы экономики охватывает современные области анализа данных и машинного обучения и помогает нетехническим специалистам приобрести базовые знания в области больших данных и искусственного интеллекта. Это уже шестая образовательная программа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, получившая престижную профессионально-общественную аккредитацию.
В Вышке стартует конкурс компетенций в области ИИ и машинного обучения
Дирекция программы развития НИУ ВШЭ объявляет о проведении конкурса компетенций в интересах развития исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Заявки принимаются до 2 мая 2024 года.
Что мы знаем о мозге и его возможностях: рассказывают исследователи ВШЭ
Правда ли, что мозг — самый неизученный орган? Как нейротехнологии помогают в лечении сложных заболеваний? Может ли искусственный интеллект соревноваться с естественным? И куда пойти учиться, чтобы стать нейроученым? Эти и другие темы в новом выпуске рубрики «Разговор с экспертом» обсудили ученые из Высшей школы экономики — Ольга Драгой, Андрей Мячиков и Алексей Осадчий.
НИУ ВШЭ планирует до конца года обучить преподавателей работе с ИИ
Высшая школа экономики представила новый комплексный проект по повышению квалификации профессорско-преподавательского состава НИУ ВШЭ в области использования искусственного интеллекта. Входящий в него пакет программ направлен на обеспечение высокого уровня компетенций в области использования ИИ в образовании и исследованиях. Курсы бесплатны и предназначены для штатных преподавателей, а в дальнейшем — научных сотрудников и аспирантов московского кампуса НИУ ВШЭ.
«Нейросети показывают, какие качества действительно делают людей уникальными»
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ запустил курс «Прикладные нейросети» на портале «Открытое образование». Теперь разобраться в том, как применять возможности искусственного интеллекта на практике, может любой желающий.
В Вышке наградят студентов, которые напишут диплом с помощью ИИ
Высшая школа экономики запустила конкурс решений, применяющих технологии искусственного интеллекта, при подготовке дипломов. Задача конкурса — оценить использование студентами инструментов на основе генеративных моделей в выпускных квалификационных работах (ВКР), защищаемых в 2024 году.
Определены победители финала НТО по профилю «Искусственный интеллект»
Названы победители и призеры Национальной технологической олимпиады (НТО) по профилю «Искусственный интеллект», который уже второй год оказывается самым популярным по количеству регистраций из 41 направления НТО. В этом сезоне участниками соревнований стали более 6300 человек из 84 регионов России, а также Казахстана, Молдовы и Узбекистана. В финал вышли 104 школьника из 28 регионов России. Среди субъектов РФ по числу финалистов лидируют Москва (26 человек), Санкт-Петербург (16 человек) и Новосибирская область (13 человек).
Производство будущего: Центр ИИ ВШЭ представил разработки в области контроля ручных операций
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ выстроили систему автоматизированного контроля ручных операций, которая находит применение в промышленном производстве. Система облегчает процессы наблюдения за объектами и действиями, а также позволяет контролировать качество их исполнения.