«Учеба в Вышке стала для нас переломным моментом»
Выпускники магистратуры и аспирант Вышки придумали cтартап MLprior — и получили международный грант Catalyst Grant от Digital Science на развитие сервиса для ученых. О «боли» исследователей, искусственном интеллекте и восстании машин новостной службе портала рассказал один из создателей проекта Владислав Ишимцев.
Команда стартапа MLprior
%20(1).png){kind=small}
Павел Швечиков, выпускник магистратуры и аспирант ВШЭ, а также приглашенный преподаватель ФКН ВШЭ
Денис Волхонский, выпускник магистратуры ВШЭ, аспирант Сколтеха
Владислав Ишимцев, выпускник магистратуры ВШЭ, аспирант Сколтеха
Никита Ключников, аспирант Сколтеха
Владислав «покорил» не один вуз: в 2015 году окончил бакалавриат Бауманки, спустя два года стал магистром Высшей школы экономики, а чуть позже и Сколтеха, где теперь учится в аспирантуре. По его словам, магистратура факультета компьютерных наук сыграла большую роль в жизни: «Я начал проходить курсы НИУ ВШЭ на платформе Coursera, еще учась в Бауманке, которая, безусловно, дала мне бесценные навыки программирования и знания математики. Курсы ВШЭ меня впечатлили, и я решил поступать в магистратуру в Вышку. Учеба здесь стала переломным моментом: я получил много практических навыков и полезных знакомств».
В магистратуре Высшей школы экономики Владислава и его однокурсника Дениса Волхонского запомнилась организация учебного процесса: возможность выбирать майноры и заниматься серьезной наукой. Именно в Вышке Владислав погрузился в исследования, в частности, в области искусственного интеллекта — под руководством Евгения Бурнаева, преподававшего на факультета компьютерных наук.
Разработкой искусственного интеллекта занимается область информатики, специализирующаяся на особенных интеллектуальных компьютерных системах. Такие системы могут выполнять функции, которые традиционно приписывают только человеческому разуму: понимать языки, распознавать цвета и картинки, решать проблемы и т.д.
Занимаясь изучением свойств ИИ, Владислав и Денис заинтересовались инвестициями и рынком ценных бумаг. Так, в 2017 году родилась первая идея стартапа — сервис, который предсказывает цены на акции, опираясь на актуальные новости.
«Проект не получился, — признается Владислав. — Мы создали прототип: система работала на синтетических данных, а на реальных, с существующими котировками, — нет. Рынок ценных бумаг, особенно российский, очень специфичный. Нам потребовалось бы не менее года, чтобы отладить систему».
Со временем ребята поняли: нужно заниматься тем, что ближе. Самим стать целевой аудиторией — и создать сервис, помогающий ученым. «Мы опросили коллег, и почти все сетовали на трудности при написании статей, — рассказывает Владислав. — Мы запротоколировали каждый ответ и выделили пять основных потребностей исследователей. Так и получилось, что “боль” каждого ученого — создание научных работ — мы нащупали, как психологи».
Идея сервиса для исследователей легла в основу заявки на международный грант Catalyst Grant. В конце сентября стало известно, что проект ребят вошел в тройку лучших.
The Catalyst Grant — международная инициатива по поддержке стартапов, помогающих ученым. Грант разыгрывает британская компания Digital Science, он составляет 25 000 фунтов (30 тысяч долларов). В этом году призовой фонд разделили между тремя победителями: компанией из Украины, греко-британским проектом и MLprior.
Благодаря выигранным деньгам ребята продолжают работу над стартапом: разговаривают с учеными и выясняют, что должен уметь сервис. Идеальный сервис, объясняет Владислав, позволит исследователям не тратить время на «упаковку» научной идеи. Достаточно изложить идею, описать эксперименты и загрузить результаты — искусственный интеллект оформит все в законченную научную статью.
До конца года авторы проекта планируют определить и протестировать несколько гипотез, а в 2020-м представить миру работающий продукт. По словам Владислава, стадия тестирования идеи — самая важная, потому что очень легко сделать продукт, который никому не будет нужным: «Если мы найдем, что нужно исследователям, то уже через месяц сервисом можно будет пользоваться».
Практически во всех сферах для успешного применения искусственного интеллекта необходимо собрать большое количество данных, объясняет Владислав. На основе полученной информации интеллектуальные системы анализируют, как человек принимает решение и пытаются обобщить его опыт. Например, искусственный интеллект уже может проверять объявления на интернет-барахолках и не публиковать те, которые содержат запрещенную информацию (продажа органов, оружия, порнографии). Это сокращает время модерации объявлений и снижает использование человеческих ресурсов.
Со временем ИИ сможет выполнять почти все задачи, которые сейчас доступны только человеку. Но он не отнимет рабочие места: на смену существующим профессиям придут новые. Искусственный интеллект (как запуск конвейера и модернизация производства в начале прошлого века) — следующая ступень эволюции, а не конец человечеству, считает Владислав.Не нужно бояться и “восстания машин”, которое так реалистично изображают режиссеры фильмов-катастроф. «Конечно, не бывает систем без багов [программных ошибок — прим.ред.] , и в какой-то момент бага может стать фичей [необычной программной возможностью, особой функцией — прим.ред.], которая приведет к тому, что мы потеряем контроль. Но вероятность такого сценария ничтожно мала», — говорит основатель стартапа для исследователей.
Людям просто нужно привыкнуть к ИИ. Вы, например, сядете в такси-беспилотник, за рулем которого нет водителя?
Сейчас ИИ применяют для оптимизации производства, управления машинами, в борьбе с преступностью. Но самые большие инвестиции — в медицине. И такая тенденция сложилась во всем мире.
Россия в применении ИИ не лидирует — причина, по мнению Владислава, в недостатке финансирования и устаревшей системе образования.
Всем, кто мечтает менять мир, создавая искусственный интеллект, Владислав советует учить линейную алгебру для глубокого понимания нейронных сетей. Кроме того, необходимо умение коммуницировать: общение с коллегами и единомышленниками помогает узнавать и добиваться в разы большего, чем одиночное научное путешествие.
Швечиков Павел Дмитриевич
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Вам также может быть интересно:
Более 700 преподавателей российских вузов прошли обучение в рамках ДПО ВШЭ по ИИ
Завершилось обучение преподавателей российских университетов по программе дополнительного профессионального образования Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук (ЦНО ФКН) НИУ ВШЭ, реализованной совместно с Альянсом в сфере искусственного интеллекта. По словам директора центра Сергея Карапетяна, «основная цель с практической точки зрения — предложить коллегам как можно больше разнообразных материалов в области ИИ, которые будут им полезны при подготовке и проведении занятий».
На базе Вышки стартовал финал Национальной технологической олимпиады по ИИ
27 февраля в Центре культур НИУ ВШЭ состоялось торжественное открытие финала НТО по профилю «Искусственный интеллект». Соревнования по этому направлению проводятся четвертый год. Профиль олимпиады организован совместно с Академией искусственного интеллекта для школьников и Благотворительным фондом Сбербанка «Вклад в будущее». Sber AI оказал экспертную поддержку при подготовке задач профиля.
Технологии ИИ помогут ученым предсказывать заболевания
Центр искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и Лаборатория искусственного интеллекта Сбера представили инструмент для поиска фрагментов ДНК с помощью ИИ-технологий. Модель позволит исследователям получать новые знания о функционировании нашего генома и взаимосвязи мутаций с различными клиническими состояниями.
Спикеры Вышки выступили на конференции по искусственному интеллекту Artificial Intelligence Journey
Международная онлайн-конференция AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта») — крупнейшая площадка для обсуждения вопросов развития технологий ИИ и машинного обучения. В конце ноября AIJ в очередной раз провел Сбер. Участие в ней приняли исследователи факультета компьютерных наук и Центра ИИ Высшей школы экономики.
«ИИ — это инструмент, и преимущества в конкуренции будут у тех, кто его освоит»
В Высшей школе экономики проходит Международный научный форум FIT-M 2022. В его рамках 29–30 ноября в Центре культур Вышки состоялся лекториум. 7–9 декабря гостей форума ожидает три дня практической работы в среде ученых, лидеров IT-индустрии, бизнесменов и промышленных экспертов.
Fall into ML: результаты исследований в области ИИ обсудили в формате школы-конференции ФКН ВШЭ
Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных факультета компьютерных наук ВШЭ и Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ при поддержке Центра ИИ НИУ ВШЭ и Российского научного фонда организовали в начале ноября Первую осеннюю школу-конференцию по искусственному интеллекту Fall into ML. Новый формат научного мероприятия начался со школы для студентов и молодых исследователей.
Искусственный интеллект ускорит поиск новых лекарственных препаратов до одного-двух месяцев
Комбинирование методов драг-дизайна и анализа больших данных может заметно ускорить процесс создания новых лекарств. Рекомендации по развитию одного из наиболее перспективных направлений в современной фармакологии разработали исследователи НИУ ВШЭ, Сеченовского университета и Ассоциации фармацевтических производителей ЕАЭС в ходе стратегической сессии «Перспективы технологического развития в области драг-дизайна», прошедшей 8 октября в Парке науки и искусства «Сириус».
Российские ученые научили искусственный интеллект анализировать эмоции участников онлайн-мероприятий
Исследователи НИУ ВШЭ предложили новый нейросетевой метод распознавания эмоций и вовлеченности людей. Алгоритмы строятся на основе анализа видеоизображений лиц и превосходят по точности известные аналоги. Разработанные модели подходят для малопроизводительного оборудования, в том числе для мобильных устройств. Результаты работы могут быть внедрены в системы теле-конференц-связи и онлайн-обучения для анализа вовлеченности и эмоций участников. Итоги исследования опубликованы в IEEE Transactions on Affective Computing.
Искусственный интеллект распознает изображения хуже человека
У компьютерного зрения нет тех физиологических особенностей, которые есть у человека, поэтому оно хуже распознает изображения. К такому выводу пришли ученые из ВШЭ и Московского политехнического университета. Результаты исследования опубликованы в сборнике Proceedings of Seventh International Congress on Information and Communication Technology.
Ученые усомнились в том, что искусственный интеллект DeepMind понимает физику молекул с нецелым зарядом
В журнале Science, одном из самых авторитетных научных изданий, команда исследователей из Высшей школы экономики, Сколтеха, Института органической химии им. Н.Д. Зелинского и Kyungpook National University (Южная Корея) опубликовала комментарий к статье DeepMind, говорится на сайте Сколтеха. В нем ученые показали, что приведенные аргументы в пользу достижения поставленной DeepMind цели не настолько надежны, как кажется, и требуют дополнительного исследования.