RU 
EN 
CN 
ES 
Антон Джораев приехал в Самарский университет для участия в конференции "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ-2017). Корреспондент МИА «Самарский университет» встретился с ним и узнал, что такое нейросеть, как она работает и повлияет ли на нашу жизнь в самом ближайшем будущем.
Антон, расскажите, что такое нейросеть и глубинное машинное обучение?
Нейросеть ― это аналог структуры, которая есть в головном мозге человека. Ученые постарались воссоздать ее в виде математической модели. А глубинное машинное обучение – это процесс тренировки нейросети. Глубинным оно называется, потому что сама нейросеть многослойна. Такое обучение сейчас бурно развивается и открывает целый ряд возможностей, которые раньше были недоступны.
Что делает нейросеть?
Если говорить совсем грубо, то она делает предположения. Допустим, у вас есть данные, на основе которых вы хотите научить некий “черный ящик” принимать какие-либо решения. Этим “черным ящиком” и будет нейросеть. Вы ей «скармливаете» данные и одновременно вводите ответы соответствующие этим данным. В результате после обучения нейросеть обрабатывает абстрактные данные и выдает гипотезу. Например, вы можете взять тысячу изображений котов и тысячу изображений собак, скачанных из Интернета, и на них натренировать нейросеть. В итоге параметры нейросети настроятся таким образом, что когда вы в следующий раз подадите ей на вход картинку с котом не из исходного набора, нейросеть на выходе скажет, что это кот. С какой-то долей вероятности. И эта доля вероятности будет тем больше, чем правильнее подобрана архитектура нейросети и чем лучше был набор данных для тренировки. То есть по факту, это обучающийся “черный ящик”.
Можете назвать несколько областей, в которых применение нейросети и глубинного машинного обучения вызовет революцию уже завтра?
Приведу пример. Я живу в Москве, где одна из самых больших проблем – пробки. Именно по этой причине мне приходится ездить на работу на метро, хотя есть машина, которая мне очень нравится. Когда машины смогут ездить самостоятельно, проблема пробок отпадет. Потому что автомобили всегда будут ехать с оптимальной скоростью, соблюдать дистанцию, в результате движение станет безопаснее. Пропадет проблема и с переполненными парковками. Ведь когда паркуется человек, ему нужно пространство, чтобы открыть дверь. А когда машина паркуется сама, она сделает это вплотную к другой - получается экономия места. И вообще, она может запарковаться где-то далеко и приехать, когда нужно за хозяином. Пропадет проблема парковки, станет больше места на дорогах. Сегодня такие машины уже есть. Например, Tesla в своей текущей версии. На Youtube есть ролик, где она самостоятельно делает круг по третьему кольцу в Москве: перестраивается, уступает, включает поворотники. В салоне сидят люди, снимают это на видео. Или другой пример: вы сейчас пишите интервью на диктофон. Как вы потом будете его в текст превращать?
Руками...
Уже сейчас есть приложения, которые могут делать это автоматически. При расшифровке текста вы будете слушать его со скоростью, с которой я говорю: пять минут говорю я, пять минут вы будете писать, а может и больше. Потом еще вычитывать. А программа за секунду превратит запись речи в текст, потому что она думает быстрее, чем человек. Такой продукт делают наши партнеры из Центра речевых технологий. Она работает на базе нейросети и распознает речь в замечательном качестве.
Как обстоят дела с разработкой нейросетей в Самаре?
Я знаю, что в Самаре есть стартапы и компании, которые на коммерческой основе решают такие задачи. А вообще, мне кажется, что сейчас нет отраслей, где не было бы хотя бы идей, как применять эту технологию. Везде, где много данных, нужны нейросети: начиная от больниц, где кучи картотек, библиотек, где много книг, и заканчивая страховыми компаниями, разными фабриками и заводами.
Какая, по вашему мнению, страна находится на первом месте по использованию глубинного обучения и нейросетей?
США - там наибольшее количество фирм, которые строят бизнес на нейросетях. Начиная от стартапов в Кремниевой долине и заканчивая Google, Microsoft, Nvidia. Это все американские корпорации, и основной прорыв делается именно такими компаниями.
Каким вы видите ближайшее будущее?
Здесь надо признать: драйвером всего является лень. Мы создаем нейросети для того, чтобы с одной стороны, облегчить себе жизнь, а с другой - сделать себя более продуктивными. Например, для чего нужен беспилотный автомобиль? Для того, чтобы иметь больше свободного времени. Чем больше новых возможностей, тем быстрее будет меняться рынок труда. К примеру, люди, которые сегодня сидят в колл-центрах и отвечают на звонки, скоро будут уже не так востребованы. Потому что уже сегодня можно посадить отвечать на звонки робота, то есть нейросеть. Она умеет и голос генерировать, и звук в текст превращать, и совершать логические операции, и анализировать.
То есть появится куча безработных?
Нет. Появятся новые ниши, новые возможности для трудоустройства. Развитие происходит очень быстро. Допустим, когда придумали паровые двигатели, которые помогли за две недели пересекать атлантический океан вместо месяцев на парусном судне, - они реально изменили мир. Люди придумали двигатель внутреннего сгорания и появились машины. Но из-за этого люди, которые ездят на лошадях и ходят под парусом, не пропали. Появились другие специалисты: шкиперы, водители грузовиков и т.д. Все вокруг меняется, и я уверен, это будет очень интересно!
