Как обучать датасаентистов, играя в шляпу Третий выпуск подк | Системный Блокъ
Как обучать датасаентистов, играя в шляпу
Третий выпуск подкаста Неопознанный Искусственный Интеллект — с Виктором Кантором
#podcasts
В студии подкаста — Виктор Кантор. Виктор руководит Data Science в МТС и преподает машинное обучение. Виктор — соавтор популярной специализации по машинному обучению на Coursera, преподает в вузах и на офлайн-курсах по машинному обучению «Data Mining in Action».
Мы пригласили его в наш подкаст, чтобы обсудить преподавание Data Science, развитие технологий машинного обучения и, конечно, будущее искусственного интеллекта.
О чем мы поговорили с Виктором
• Как обучать крутых датасаентистов;
• Как распознать инфоцыган, продающих некачественное образование
• Чем отличаются Data Mining, машинное обучение и Data Science;
• Возможен ли сильный искусственный интеллект;
• Что мешает преодолеть «узость» ИИ и так ли универсален человеческий мозг;
• Как научить робота ловить рыбу и будем ли мы программировать на естественном языке;
• Как стать крутым преподавателем Data Science и чем помогает игра в шляпу;
• Как запускать космические корабли в далеком будущем;
• Кто самый крутой русский датасаентист и о чем говорить с искусственным интеллектом.
Хайлайты выпуска
1. Как развивать General Artificial Intelligence
Наука не развивается по плану: для того, чтобы развивать General Artificial Intelligence, не обязательно верить, что-то получится, и не обязательно знать заранее, что мы воспринимаем как GAI. Можно просто решать больше задач, которые сейчас кажутся неподъемными, и постепенно приходить в ту точку, когда то, что получится, люди назовут General Artificial Intelligence.
То есть постепенно мы будем закрывать все больше узких задач, и постепенно у нас будут появляться алгоритмы, которые будут такое количество узких задач решать, что нам уже не так принципиально будет, что все они такие узкие.
2. На каком языке мы общаемся с ИИ
Чтобы роботы выполняли наши задачи, нам нужно уметь формулировать их так, чтобы их можно было выполнить в точности. На естественном языке можно выразить любой, доступный человеку смысл, но и интерпретировать его можно по-разному. General AI, наверное, должен сам уметь что-то делать с недостаточно точно сформулированной задачей.
Однако узкие ИИ так не умеют, поэтому мы пока перебираем разные возможные языки общения. Один из языков общения — обучающая выборка, примеры. ИИ учится на них, а мы ему говорим, что надо оптимизировать. Другой язык общения — среда, которая позволяет ИИ действовать определенным образом и периодически выдает ему фидбек, вознаграждает за какие-то действия. Это называется Reinforcement Learning, или обучение с подкреплением.
3. Что важно для преподавателя в Data Science
Будучи преподавателем, главное, себя не обманывать — понимать, какой у тебя есть реальный опыт и стараться учить в рамках него, а не пытаться себя выдавать за того, кем ты не являешься.
К преподаванию мотивирует осознание того, что ты вроде бы приходишь просто лекцию читать, но если делаешь это действительно хорошо — получается, что на самом деле в будущем запускаешь корабли в космос. Потому что сформированные с твоей помощью крутые специалисты и будут менять наше будущее.
Где нас слушать или читать
Слушайте выпуск на Яндекс. Музыке, Apple Podcasts, Google Podcasts или в подкастах ВК.
Расшифровка и дополнительные материалы — на странице подкаста на сайте «Системного Блока».
