4 направления научных исследований в области ИИ
В Казани состоялось мероприятие международного научного турне, организованного для популяризации знаний в области искусственного интеллекта. На встрече молодые исследователи из научно-исследовательской лаборатории Tinkoff Research рассказали студентам казанских вузов о свежих научных открытиях и генеральных направлениях исследований в четырех базовых областях ИИ:
· рекомендательные системы (те самые, которые подбирают рекомендации для пользователя на маркетплейсах или, к примеру, в поисковой системе — на основе его предыдущих запросов);
· обработка естественного языка (например, к этой группе относятся алгоритмы, решающие задачи по созданию чат-ботов, суммаризации текста, переводчиков),
· компьютерное зрение (всё о распознавании объектов — например, благодаря компьютерному зрению автомобиль-беспилотник понимает, какой дорожный знак перед ним),
· обучение с подкреплением (когда искусственный интеллект учат какой-либо последовательности действий в условиях, в которых ему нужно «принимать решения». Например, так робота можно научить ходить и выполнять определенную деятельность).
О чем рассказывали на мероприятии
По каждой теме в рамках турне выступил ученый, который представил последние открытия и обсудил с аудиторией актуальные вопросы конкретного направления. Так, исследователь компьютерного зрения в Tinkoff Research, выпускник Tinkoff Lab, студент 2 курса МИСИС Максим Жданов представил свои последние наработки в области байесовских методов и диффузионных моделей компьютерного зрения. Исследователь обработки естественного языка в Tinkoff Research, выпускник Tinkoff Lab Ярослав Аксенов поведал собравшимся о работе в области эффективных языковых моделей, а исследователь рекомендательных систем в Tinkoff Research Денис Красильников — о том, как развиваются рекомендательные системы.
К примеру, Максим Жданов, исследователь компьютерного зрения в Tinkoff Research, выпускник Tinkoff Lab, студент 2 курса МИСИС, рассказал:
— В команде исследования компьютерного зрения мы занимаемся нейронными системами, которые работают с изображением. Мы берем визуальные данные, пытаемся с их помощью научить нейросеть понимать наш мир: чтобы она распознавала объекты и выносила о них некоторые суждения. Я рассказываю о теме неопределенности. В системах, с которыми мы взаимодействуем в жизни, нам важно понимать, чтобы нейронная сеть отличала важные для нее объекты от неважных и умела отказываться от своих решений, менять свое мнение. Это важный аспект безопасности. В этом направлении мы и работаем последний год.
Максим рассказывает, что в составе научной группы он состоит с первого курса: увидел для себя хороший шанс совместить популярное прикладное направление (которым является машинное зрение) и науку. Подал заявку в лабораторию, прошел на стажировку. Он уже состоит в списке авторов нескольких статей — тезисы одной из его работ недавно были опубликованы на научной конференции по ИИ, которая прошла недавно в Ванкувере. Теперь Максим состоит в штате лаборатории как исследователь.
«Глобальная цель нашего приезда в Казань — чтобы мы нашли таланты, а они нашли нас»
Научное турне организовано студенческой лабораторией Tinkoff Lab, которую курирует исследовательская команда Tinkoff Research. Подобные лаборатории, организованные крупными компаниями, решают сразу две задачи: во-первых, это ранняя профориентация и взращивание квалифицированных кадров, во-вторых — помощь талантливым ребятам со всей страны. Студенты, прошедшие на стажировку, получают вычислительные мощности, команду, которая помогает им методологически, помощь в правильной постановке целей и поддержку в оформлении и написании научных работ.
Один из спикеров конференции, Денис Красильников, исследователь рекомендательных систем в Tinkoff Research, который учится на 5 курсе МГУ. объясняет:
— Мы приехали приобщать студентов к науке в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта и рассказывать, как ею можно заниматься, если есть большое желание, но нет возможностей. Как известно, для этого нужно много вычислительных мощностей, но не у всех они, к сожалению, есть. Мы можем помочь с тем, чтобы их организовать, помочь с идеей исследования, правильно научить писать и оформлять научные статьи, чтобы они были опубликованы в сборнике тезисов на серьезных международных конференциях в области ИИ. В нашей лаборатории уже работают ребята из разных вузов — НИУ ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИСИС. Ждем всех, кому интересно заниматься машинным обучением и искусственным интеллектом, мы ищем талантливых ребят, которым нужна поддержка.
Лаборатория существует два с половиной года. За это время ее участники опубликовали несколько десятков работ на крупных международных конференциях. Дальнейшая цель — расширять сотрудничество с талантливыми исследователями с просторов нашей страны и сопредельных государств (Беларуси, Казахстана).
— Глобальная цель нашего приезда в Казань — чтобы мы нашли таланты, а таланты нашли нас. Мы знаем, что очень много студентов в СНГ интересуются наукой и искусственным интеллектом, и хотим наладить с ними связь. Отбор к нам на стажировку, конечно, жесткий, конкурсный. Однако он в то же время и либеральный: мы смотрим на стремления и идеи человека, на его желание заниматься настоящей наукой. Нам важен огонь в глазах! — заключает Максим Жданов.
Встреча в Казани собрала 120 зарегистрировавшихся участников, около полусотни из них пришли в «Смену» очно. После того, как были окончены все доклады, прошел нетворкинг, на котором собравшиеся обсудили направления развития научного знания об ИИ и сошлись во мнении, что прикладное использование технологий должно идти рука об руку с научными исследованиями.
