ОСТАННІЙ ПОДКАСТ
Підписуйся на найнауковішу розсилку!
І отримуй щотижневі новини науки і технологій

    Ми під'їдаємо крихти cookies за вами. Навіщо це нам?

    Читати

    Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

    Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

    Повідомлення успішно надіслано

    Для пошуку
    введіть назву запису

    Жити алгоритмами - Начитала Ольга Теребинська

    00:00
    00:00
    Технології — 01.10.19
    ТЕКСТ: Юлія Білоус
    Ілюстрації: Каталіна Маєвська
    Ми любимо тексти без помилок. Якщо ви все ж таки щось знайшли, виділіть фрагмент і натисніть
    Ctrl+Enter.
    Жити з алгоритмами

    Любите квест-кімнати? А знаєте, що відтепер квести можна проходити у шоломі віртуальної реальності? Такими розробками займається українська IT-компанія ARVI. Катерина Стецюк очолює в компанії департамент штучного інтелекту. Вона розповіла нам, чим займаються розробники, як розвиток штучного інтелекту може покращити наше життя та як жінкам живеться в IT-галузі.

    Як почалася ваша історія роботи зі штучним інтелектом?

    Колись я працювала програмісткою, писала коди протягом двох із половиною років, але потім мені стало нудно в програмуванні. Я завжди любила складні завдання, де немає очевидного вирішення. Мені цікаво перебувати в пошуках рішень. Любов до математики й уміння програмувати допомогли мені дізнатися про машинне навчання.

     

    П’ять років тому в Україні дуже мало людей займалися розробкою штучного інтелекту (далі – ШІ), інформації для навчання бракувало. Були ентузіасти, які самі розбиралися в алгоритмах та вчилися. Не пам’ятаю, чи був курс на Coursera1, але десь у мережі знайшла курс Andrew Ng – Machine Learning – з цього й почалося моє знайомство з машинним навчанням. Так і ми з колегами почали займатися фріланс-проектами у цій сфері, й до нас почали звертатися клієнти. Ми почали робити різні проекти з переносу стилю на зображеннях, прогнозування даних, розпізнавання об’єктів, класифікації текстів, аналізу даних, комп’ютерного зору.

     

    Потім я познайомилася з засновниками компанії ARVI. Вони хотіли займатися розробкою ШІ у своїй компанії й запросили мене на роботу, а згодом запропонували мені очолити департамент ШІ.

     

    В компанії є ВР (віртуальна реальність) та ШІ департаменти. Найбільшим проектом в департаменті штучного інтелекту є фоторедактор Gemia. Ця програма автоматично покращує зображення: користувач завантажує туди фотографію й через три секунди отримує фотографію з правильною експозицією, контрастом, світлом. Наприклад, якщо фотографія темна – програма її висвітлює, якщо засвічена – навпаки, вирівнює світло. Якщо є викривлення в кольорах – ми витягуємо ці кольори до нормальних. Для цього ми понад рік тренували нейромережі на різних даних: 20 тисяч фотографій «до» і 20 тисяч – «після». Ми зібрали десятки тисяч фотографій, які були відредаговані вручну, і саме на цих даних навчали алгоритми й створювали архітектури нейромереж. 

     

    У такий спосіб ми автоматизували роботу, яку людина робить у фотошопі. Алгоритм розпізнає, які об’єкти є на фото, визначає їх розташування відносно одне одного. На основі того, як це все редагувалося вручну, відповідні зміни застосовує наш ШІ.

     

    Основна проблема в ШІ – це набори даних. Без даних машина нічого не зробить, хоч вона і розумна. Коли всі говорять про загрозу, що ШІ може захопити світ, я поки в це не вірю: знаю точно, що алгоритми роблять лише те, чому їх вчать. Якщо, в моєму випадку, не показати алгоритму, як зробити фотографію чорно-білою, він ніколи її сам такою не зробить. Він вчиться лише тому, що ми йому показуємо.

     

    Є компанії, які вчать алгоритми відповідати й розмовляти з людиною. Такі розробки є, наприклад, у NLP (англ. Natural Language Processing – обробка природної мови). Нещодавно я читала про те, що в сфері нерухомості був створений чат-бот, який генерує фрази залежно від контексту. Машина аналізує, як поводиться людина. Вона аналізує час дня, частоту відповідей, настрій. І виявилось, що цей бот продає більше, ніж люди.

     

    На завчасно визначені теми алгоритм може спілкуватися з людиною, можливо, навіть складе тест зі спілкування (йдеться про тест Тюринґа – тест, який би дозволив оцінити рівень інтелекту машини, порівнюючи з людським. Названий на честь автора тесту, англійського математика Алана Тюринґа, який опублікував його 1950 році в журналі «Mind». – Прим. ред.) в конкретній темі.  Проте немає повноцінного алгоритму, який зможе говорити з людиною на будь-які теми.

    ШІ не замінить людей, він – допомагає автоматизувати рутинну роботу. Люди гідні чогось більшого, ніж робота на складі

    ШІ не замінить людей, він – допомагає автоматизувати рутинну роботу. Люди гідні чогось більшого, ніж робота на складі. Найближчим часом роботу, пов’язану з комунікацією, креативом, точно виконуватиме людина. ШІ генерує музику й тексти, проте це не можна назвати креативністю. Генерація тексту відбувається за допомогою алгоритму, який попередньо отримує купу текстів. Він передбачає і прогнозує те, як слова поєднуються між собою. Наприклад, у 2 із 10 разів він може згенерувати текст, який буде цікавим і зрозумілим, проте це випадковість.

     

    Я знаю також компанії, які генерують тексти новин. Вони автоматизували роботу алгоритму, але там не «чиста» генерація тексту. Там є розроблені патерни, за допомогою яких будуються згенеровані новини.

     

    Нейронна мережа навчається шляхом передавання відповідної вхідної інформації та прикладів вихідної інформації. Так вона й вивчає, які відповіді на які вхідні дані повинні бути.

     

    Я вірю, що рутинні задачі мають автоматизовуватися. Я вірю, що люди можуть і хочуть робити цікавіші завдання. Якщо щось можливо автоматизувати, то чому ні. Не пам’ятаю, щоб мене вразило щось конкретне, але я ніколи не перестаю дивуватися технологіям. Але зараз, коли почала цим займатися, розумію, що це не магія. Надходять дані. Не можна їх одразу використовувати, тому потрібно їх опрацювати, це називається процесинг даних: слід їх почистити, зазвичай це все робиться вручну, але є моменти, які автоматизують нашу роботу. Наприклад, ситуація з фотографіями. Фото мають різні назви, і не є попарованими на «до» і «після». Тому ми створили алгоритм процесингу, який знаходить відповідні фото «до–після» автоматично, вручну перебрати 40 000 фото нереально. Тож ми застосували до них алгоритм, який шукає схожі картинки. Нам потрібні чисті дані, на яких можна буде тренувати машину.

    Тобто це «навчання з учителем»?

     

    Прим.: детальніше про різновиди машинного навчання й принципи їх роботи, читайте у нашому спецпроекті з Abto Software Ти машина і я машина.

     

    Навчання з учителем – наш варіант. Навчання без учителя використовують, наприклад, при генерації тексту. На виході такі моделі намагаються передбачити наступне слово. Алгоритм, аналізуючи інформацію (текст), намагається розпізнавати різні конструкції (наприклад, «I am» – він знає, що після «І» найчастіше йде «am»). Він сам шукає закономірності (патерни), бачить, що вони повторюються, і таким чином працює. 

     

    Ще ми займаємося у компанії таким підрозділом ШІ, як навчання з підкріпленням (reinforcement learning). Цей розділ ШІ зараз перебуває в стадії активного дослідження. Такий різновид машинного навчання досить складний, і тому втілених проектів небагато. Але такі компанії, як OpenAI, з ним працюють. У задачі навчання з підкріпленням навчання відбувається за взаємодії системи (агента) із середовищем. Агент знає тільки те, які дії він може робити. Він їх робить і отримує якийсь результат. Так він вчиться взаємодіяти з заданим середовищем. Мені подобається цей вид навчання, бо він дуже схожий на те, як вчиться людина. Ми доторкнемося до гарячого і розуміємо, що воно болить, і більше так не хочемо робити, бо розуміємо наслідки. Нещодавно за допомогою навчання з підкріпленням були навчені моделі, які виграли у людини в ґо, шахи, шашки. Алгоритм навчається тому, які ходи в яких ситуаціях ведуть до перемоги. Є дія та є винагорода, яку ти отримуєш за цю дію. Якщо нагорода додатня – чудово, якщо від’ємна – не дуже. Задача агента – накопичити багато балів, нагород впродовж дослідження. Ця область зараз дуже активно розвивається. 

     

    Поки що це в основному ігри. Є компанії, які за допомогою навчання з підкріпленням визначають, як знайти найкоротший шлях з пункту А до пункту Б. Ще одна компанія розробила алгоритм, який визначає, як найефективніше споживати електрику. 

    Які корисні зміни можуть статися за розвитку ШІ?

    Наприклад, людині не доведеться водити машину. Фури не будуть перевертатися на дорогах. Для мене це болісна тема, бо зараз на дорогах багато аварій через людський фактор. Якщо ми можемо побудувати екосистему з самокерованими авто, аварій не буде. Це будуть роботи, а вони правильно запрограмовані й знають, що можна робити, а що – ні. Це зведе аварії на дорозі до мінімуму. На дорогах проблеми стаються здебільшого через людей, які порушують правила. Я хочу, щоб на дорогах були лише роботи. Тому що ми сідатимемо у машину, відкриватимемо ноутбук і будемо починати працювати, а не сідатимемо за кермо, щоб їхати. Звичайно, є випадки аварій з автопілотом, але вони мінімальні. У машини камери спереду і позаду, у неї немає фактора втомленості. Вона бачить всю ситуацію і залежно від цього може і маневрувати, і визначити, чи може вона когось обігнати, чи не може. Це спрощує життя. 

     

    Я дуже хочу, щоб у зв’язку з цим також розвинувся безпілотний каршеринг. Аби не у кожної людини була власна машина, а щоб було було багато машин по місту, які оптимізують маршрути. Наприклад, я хочу кудись поїхати. Приїхала машина, вона мене завезла на роботу, по дорозі, можливо, забрала ще когось. І моя машина не стоїть зараз під офісом, а працює далі. Є дослідження, що у 75% машин сидить всього одна людина. Це настільки нераціональне використання ресурсів, що коли машина буде обслуговувати ще кілька людей, це буде оптимізація ресурсів, споживання та менший вплив на довкілля. 

    Це проекція світу, який відчувається, ніби ти там справді є. Віртуальна реальність обманює мозок так вміло, що ти починаєш цьому вірити, якщо все спроектувати правильно

    Чим іще займається ARVI?

    Наші головні галузі – ВР й ШІ. Зараз ми займаємося розробкою ігор, а саме квестів. Є квест-кімнати офлайн, але їм потрібні локації. Наприклад, в одному приміщенні може бути 5 локацій. Але ми пропонуємо застосовувати ВР – для цього достатньо однієї оснащеної кімнати. І ми створюємо для них контент – багато різних локацій в одній кімнаті. Ця кімната може бути 5 на 5 метрів, адже ти переміщуєшся кнопками і насправді стоїш на місці і можеш зробити максимум кілька кроків. Є контролери, які відстежують тебе і твої рухи. Також перевага ВР – наявність багатьох елементів, які важко реалізувати в реальному житті. Звичайно, ти не відчуваєш чогось на дотик, але насправді наш мозок дуже легко обманювати. І виходить, що в одному квесті 15 кімнат, одна локація, і не потрібно облаштовувати різні кімнати. У Києві у квест-кімнатах «Замкнені» вже діють наші квести. Також ми працюємо в усьому світі (США, Європа, Нова Зеландія). 

     

    У нас є багато команд, які створюють ВР-ігри. Будь-який програміст може програмувати ВР. Для цього є всі необхідні компоненти та ресурси. Вже створені шоломи, які можуть все правильно передавати. Ми просто створюємо правильну картинку, яка передає відчуття дійсності, зберігаємо правильність форм, відстані між людиною і предметами. Поки що наша компанія займається лише іграми. 

     

    Віртуальна реальність спроектована так, що коли одягаєш шолом, бачиш світ навіть не в 3D, а ніби ще об’ємнішим. Це проекція світу, який відчувається, ніби ти там справді є. Віртуальна реальність обманює мозок так вміло, що ти починаєш цьому вірити, якщо все спроектувати правильно. Зараз багато компаній неправильно проектують середовище, не розраховують фізику та інші необхідні фактори, тож людину захитує у ВР. 

     

    Зараз ВР не дуже часто використовують для навчання. Але я чула про програму, завдяки якій опиняєшся у заповненій аудиторії, коли одягаєш шолом, і таким чином вчишся переборювати страх перед виступами. І це дуже круто. Я вважаю, що ВР – це крутий спосіб боротися з фобіями. Просто потрібен професіонал, який буде скеровувати. 

     

    Наразі ВР активно розвивається в іграх. Зараз ми працюємо над квестами і аркадами. Для аркад також буде окрема кімната, де гравці зможуть побігати, постріляти. Це має бути офлайн-приміщення з відповідним обладнанням. 

     

    Повертаючись до того, що ВР можна об’єднати з ШІ. ШІ міг би стежити за тим, коли людина втрачає інтерес, за емоційними показниками. Вже зараз є машина, яка реагує на зіниці. Подібне хочуть зробити з емоціями, поведінкою. Через аналіз дій ми дивимося і розуміємо, як людина буде діяти у тій чи тій ситуації. 

     

    Було б добре проаналізувати 500 людей та їхню поведінку у грі, щоб ми побачили, коли вони задоволені чи незадоволені. Думаю, до цього все рухається, бо навіть Netflix випустив інтерактивну серію «Чорного дзеркала». Будуть визначатися настрій і дії людини. Відповідно до того, чого вона хоче у певний момент, обиратиметься одне з відгалужень мультисценарію. Усі технології прямують до того, щоб задовольнити людину. 

     

    Зараз є стартапи, які здійснюють підбір музики під настрій людини, але поки що це все налаштовується: людина сама вводить, який у неї настрій. Та, думаю, у недалекому майбутньому це зможе робити машина. 

    Як розвиток ШІ може повпливати на наше життя?

    Я хочу, щоб у людей були асистенти. Є голосові асистенти, наприклад Alexa чи Google Home. Зараз ця галузь розвивається. Вони працюють, хоча поки через раз розпізнають голос і видають адекватні результати. Коли ми зможемо зробити алгоритм, який буде впізнавати дані чітко і ясно й генерувати правильні, розумні відповіді, це буде просто «вау». Це автоматизація, і в цьому напрямку всі працюють. 

     

    Наприклад, зараз це працює за допомогою даних зі статей (наприклад, із «Вікіпедії»). Ми запитуємо у голосового асистента: «Скільки гравців у футболі?». Він відповідає «одинадцять», бо так зазначено у статті. Але коли ми запитаємо: «А що буде, коли у футбол будуть грати дев’ять гравців?», він не зможе дати відповідь. Тому зараз намагаються налаштувати алгоритми розуміння. 

     

    Водночас, я боюся повної автоматизації «розумних будинків». Звичайно, це зручно. Але коли я думаю, що ця система може дати збій, мені це не подобається. Навіть якщо розумний будинок налаштовується не звідкись, а вручну, його може зламати хакер. Кожна система може дати збій. Завдання служби безпеки – мінімізувати моменти, коли хтось може зламати твою програму. Немає цілком безпечних програм. Тому я вважаю, що не можна повністю все автоматизовувати. Це все має допомагати, але разом з людиною. 

     

    Людям потрібно розвиватися у тому, де ШІ їх не замінить. Це комунікація, емоційний інтелект, бо ми ніколи не зможемо поговорити з машиною, як з людиною. Це креативність. Загалом, це моменти, до яких ШІ ще дуже далеко. Ми повинні покращувати свої навички у тому, що відрізняє людину від машини, і тоді ми станемо незамінними. Бо те, що ми можемо щось обчислювати, не робить нас людьми. Це може зробити і машина. 

     

    Я не думаю, що у машини можуть з’явитися емоції, бо машина вчиться на даних. Вона зможе імітувати емоції. Може, колись з’являться якісь нові технології, але зараз з даними, які у нас є, це неможливо. 

    Я вважаю, що дуже важливо у всіх сферах, особливо інноваційних – якомога швидше поширювати інформацію. Наприклад, у Маска є компанія OpenAI, де вони роблять все публічно. Вони могли б не викладати цього всього, але вони все показують

    У IT-сфері більше конкурують чи співпрацюють?

    Я вважаю, що важливо не конкурувати у ІТ-сфері, а підтримувати одне одного. А також не конкурувати у сфері досліджень. Бо коли у нас буде сидіти 10 людей і робити одне й те саме, то наш прогрес дуже сильно сповільниться. Я за те, щоб робити відкриті дослідження, як ми робили з навчанням із підкріпленням. У нас це відбувається на некомерційній основі: ми все викладаємо «у паблік», робимо відкритим, розповідаємо що робили, як робили, даємо коди. Я вважаю, якщо ділитися знаннями, то прогрес буде швидшим. Так, наприклад, є стартап, який записує всі хірургічні операції, всі голоси, під час операцій стоїть камера. І можна потім це передивитися і відстежити. Якщо під час операції сталася помилка, то на неї вказують. А інакше помилку могли б і не помітити, і її робили б надалі. 

     

    Про цю компанію я почула лише на днях, і думаю, що вона працює для внутрішніх потреб цієї клініки. Але такі стартапи не поширюються, і це не дуже добре. Я вважаю, що дуже важливо у всіх сферах, особливо інноваційних – якомога швидше поширювати інформацію. Наприклад, у Маска є компанія OpenAI, де вони роблять все публічно. Вони могли б не викладати цього всього, але вони все показують. 

     

    Ми проводили курси з навчання за 6 тижнів. Вони проходили на вихідних, де ми з 12 до 20 години навчали людей безкоштовно. У нас була група людей, і ми навчали їх нейронним мережам. Це був курс із глибокого навчання, де ми розробили цілу систему. Ми організовували тут зустрічі з навчання з підкріпленням з практиками, інсайтами. Також люди з компанії (наше ком’юніті) заснували такий формат, де ми презентуємо нові дослідження, які вони опрацювали й вивчили. Просто розповідаємо їх у короткій формі, зрозуміло. 

     

    Чи відчували ви в IT, що жінок дискримінують?

    У мене є багато знайомих дівчат, які стикалися з дискримінацією, де їх, наприклад, не сприймали, не давали складних завдань. У мене такого не було до позаминулого тижня. Тоді я спілкувалася з одним чоловіком. Ми тільки почали розмову, і він каже: «Я, звісно, не хочу вас образити, але ви щось розумієте у технічній частині, чи з вами розмовляти тільки поверхово?». Коли таке запитують одразу після привітання, це неправильно. Чоловіку він би такого не сказав. Мені стало дуже неприємно. 

     

    Якщо до нас на співбесіду прийде жінка, я ніколи не відмовлю їй через те, що вона жінка. Я вважаю, що адекватні компанії мають оцінювати людину за навичками спеціаліста

    Крім цього випадку, я не стикалася з дискримінацією. Навпаки, мені допомагали, показували, як правильно робити. Я завжди навчалася з хлопцями, які підтримували, допомагали ставати кращою. Але я впевнена, що дискримінація десь є, бо дуже багато моїх знайомих з нею стикалися. Хоча також є багато знайомих, у яких не було таких ситуацій. Я точно не вважаю, що жінка призначена для нескладних професій. Є дуже багато прикладів, де жінки досягають успіхів значно більших, ніж чоловіки.

     

    Я брала участь у двох жіночих програмах. Перша має назву Grace Hopper Celebration of Women in IT2. Вона проводиться щорічно. Це конференція в Штатах, на якій збирається до 20 тисяч жінок зі сфери ІТ. Коли опиняєшся в середовищі жінок, які працюють в Facebook, Google, Apple, у голові розвіюються стереотипи про те, що жінки не можуть працювати у цій сфері. Вони також надають ґранти. Тому кожна дівчина-студентка може написати мотиваційний лист, показати свої оцінки, рекомендаційний лист. Її заявку розглянуть, і можна там навчатися. Ґрант покриває витрати на подорож, проживання.

     

    На другу програму я подавалася двічі. Тоді вона мала назву «Стипендія Аніти Борґ» (зараз це програма Women Techmakers Scholars Program)3. Аніта Борґ – це математикиня, програмістка, яка свого часу здійснила багато досліджень і заснувала свій інститут. Зараз ця програма називається Google’s Women Techmakers. Вони також відбирають дівчат, але там потрібно написати п’ять есе, також додати оцінки і рекомендаційні листи. Переможниці отримують стипендію – сім тисяч євро на розвиток – та вступають до спільноти жінок, які активно розвиваються. Немає нічого нереального: ти подаєш заявку, тебе обирають, домовляються про розмову в скайпі. Ти просто розповідаєш про те, що ти робиш. Потім стипендіаток запрошують у Лондон, проводять багато тренінгів, роблять екскурсію офісом. Я б радила кожній дівчині-студентці спробувати податися, тому що це можливо. І неважко виділити трохи часу, якщо у тебе справді є проект, яким ти займаєшся. Є багато дівчат, які справді цим живуть, і у них є багато можливостей.

     

    Я також є амбасадором WTECH Community4 – організації, яка об’єднує жінок у тех-сфері. ЇЇ заснувала Вікторія Тігіпко та Верослава Новосильна. На кожній зустрічі 150-200 людей. У самій спільноті вже майже 1500 жінок. Вони запрошують людей, які діляться професійними порадами у своїх сферах, загалом це дуже крутий нетворкінг. Я є амбасадором WTECH у напрямку ШІ і розробки взагалі. До мене може звернутися кожна жінка з ком’юніті за порадою, і ми їй допомагаємо. Це класно, бо жінки підтримують одна одну і діляться. Бо дуже важливо, щоб саме жінки підтримували одна одну.

     

    Для кожної жінки у тех-сфері двері WTECH відкриті. Щомісяця проводяться зустрічі, є чат, який функціонує і в який можна написати. Там багато інвесторів, яким можна запропонувати свої проекти.

     

    У нас в компанії небагато жінок, але у половині команд з ВР є дівчата, які на рівні з хлопцями працюють, і немає ніякої дискримінації. Якщо до нас на співбесіду прийде жінка, я ніколи не відмовлю їй через те, що вона жінка. Я вважаю, що адекватні компанії мають оцінювати людину за навичками спеціаліста.

     

    Я вважаю, що дівчина в Україні може розвиватися у будь-якій сфері. Якщо маєш бажання розвиватися, є багато кейсів успішних компаній, на чолі яких була жінка. Іноді жінку можуть вважати м’якою, тому лідерам-жінкам потрібно бути більш строгими, адже всі вилазять на голову. Це все через стереотипи. Я вважаю, що будь-яка дівчина може обіймати керівні посади в компанії, і це зробить компанію більш успішною.

    ТЕКСТ: Юлія Білоус
    Ілюстрації: Каталіна Маєвська
    Статті
    Промо
    Проєкт інтелект. Воєнний сезон. Епізод 5: NFT та Україна

    Чи можна написати «Проєкт інтелект» на гривні й продати за мільйони доларів як NFT?

    Людина
    Від батька до сина: що таке генеалогія і як досліджувати свій рід

    Що таке ДНК-генеалогія і як далеко кожний з нас може просунутися у вивченні свого роду?

    Наука
    Екологічно чиста отрута: уривок з книжки «Зоологічна екскурсія супермаркетом»

    Чому краще утриматися від «дикого» промислу морепродуктів, особливо у водоймах, де цвіте вода?

    Наука
    Передумови приходу диктаторів до влади: Італія, Німеччина, РФ

    Що стало передумовами приходу диктаторів до влади на прикладі фашистської Італії, нацистської Німеччини та путінської росії? Розповідає співавтор і ведучий каналу «Історія Без Міфів» Владлен Мараєв.

    Людина
    Як кожен з нас може подякувати військовим і допомогти їм з адаптацією

    Як змінюється світосприйняття військових і що ми можемо зробити, аби висловити їм вдячність і допомогти в адаптації до мирного життя?

    Біологія
    Не тільки в історії. Який слід залишить війна в наших генах

    Як війни, голод та важкі психологічні травми залишають слід у геномі людини й чи можемо ми на це якось повпливати?