Большие данные: об интересных кейсах, перспективах и проектном катарсисе
Направление «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» сегодня на пике интереса у научного сообщества. Внедрение разработок в этой сфере позволяет оптимизировать большое количество процессов и интегрировать их практически во все сферы нашей жизни. Для бизнеса это экономически выгодно, для пользователей – легко и удобно, а для математиков еще и увлекательно. Математические модели и алгоритмы являются основой искусственного интеллекта и работы с большими данными.
«Математика не потому прекрасна, что у нее есть приложения, а математика прекрасна, и именно поэтому у нее есть очень полезные приложения».
Все школьники, увлеченные точными науками, знают автора этого высказывания – Андрея Михайловича Райгородского, директора Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ, доктора физико-математических наук и руководителя направления «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» на конкурсе «Большие вызовы».
Мы побеседовали с Андреем Михайловичем о самом направлении и интересных проектах, над которыми школьники работали в прошлые программы.
Какие современные тренды, интересные и школьникам, и молодым ученым, можно выделить в рамках направления?
Науку интересуют в первую очередь фундаментальные вопросы, а это – создание «сильного» искусственного интеллекта, который не просто умеет анализировать и решать конкретные задачи, а готов к разноплановым задачам, как человеческий мозг.
В современных IT-компаниях есть много практических задач. Возьмем поисковые компании, например, «Яндекс». Исследовательский отдел, которым я там руководил, в свое время частично перешел на факультет прикладной математики и информатики в виде и моей Лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений, и Лаборатории фундаментальных исследований МФТИ-Яндекс.
Наша Физтех-школа находится в тесном контакте с «Яндексом». Там одна из важных задач – улучшение качества поиска, усовершенствование формулы ранжирования. Миллиарды материалов в интернете нужно как-то упорядочить, чтобы пользователь получал информацию, максимально релевантную своему запросу, а спам в выборке был как можно дальше.
Есть свои задачи по оптимизации и в ретейле, и в медицине. Активно развиваются различные системы по диагностике, подбору методов лечения, научной литературы для медиков и другие рекомендательные системы для врачей. Наметилась общая тенденция к роботизации и развитию беспилотного транспорта.
Искусственный интеллект в разрезе точных наук, вычислений, высокотехнологических проектов – это уже привычно. А может ли искусственный интеллект применяться в творчестве?
Создавать какую-то музыку и стихи нейросети, конечно, могут. Вопрос в том, где проходит грань между посредственным и действительно серьезным творением. Позволю себе предположить, что искусственный интеллект может уже сейчас сделать нечто, что понравится большому количеству людей. Но разбирающиеся в искусстве люди почувствуют разницу и смогут отличить произведение искусства от творения компьютера.
Насколько, на Ваш взгляд, сегодня безграничны возможности искусственного интеллекта?
Да совершенно не безграничны! Наоборот, пока его возможности очень ограничены. Искусственный интеллект – это набор сложных математических алгоритмов, которые оптимизируют сами себя. Становятся «умнее», получая все больше и больше примеров в процессе своей работы.
Конечно, можно алгоритмизировать шахматы и даже логическую настольную игру Го, разложив их на небольшие алгоритмические кусочки и применив достаточно быстрый счет. Но есть гораздо более сложные стратегические игры. Например, как человек доказывает сложные математические задачи, пока совершенно непонятно.
Нам неизвестно до конца, как работает человеческий мозг, что такое эти когнитивные способности. Мы даже представить себе не можем, как эти процессы раскладывать на такие компоненты, чтобы компьютер, даже очень быстрый, смог их решить. Человек обучается много лет, и в этом тоже его ключевое преимущество перед машиной.
Ваше направление пользуется большой популярностью и славится интересными проектами. На прошлых сменах были яркие участники или проекты, которые Вам запомнились?
Конечно, на каждой программе есть успешные кейсы. Участие в таких проектах, как «Большие вызовы», в тесном контакте с сильными молодыми учеными, которые сами активно занимаются научной деятельностью, открывает для ребят прекрасную возможность увлечься наукой.
Например, совершенно выдающийся школьник – Дмитрий Пасечнюк, который после участия в программе «Большие вызовы» стал соавтором научной публикации с Александром Владимировичем Гасниковым – одним из ведущих специалистов в области исследования численных методов оптимизации.
На следующую свою программу «Больших вызовов» Дмитрий приехал уже студентом ФПМИ в качестве соруководителя на проект Александра Владимировича «Методы онлайн-обучения в задаче восстановления модели цифрового предыскажателя базовой станции», который проводился совместно с компанией Huawei.
Онлайн-обучение – это один из методов оптимизации машинного обучения. Полученный результат очень заинтересовал представителей компании, его взяли в промышленную разработку. Сейчас Дмитрий учится на втором курсе, а у него уже более 20 публикаций в авторитетных научных журналах и участие в конференциях.
Вместе с «Яндексом» ребята разрабатывали навык для умной колонки «Алиса», который позволяет брать книги в библиотеке «Сириуса». Теперь этим сервисом пользуются школьники, которые приезжают в Образовательный центр.
В рамках сотрудничества с фармацевтической компанией «Биокад» школьники придумали и реализовали алгоритм, предсказывающий структуру белка. И, поскольку он работал быстрее и с большей точностью, чем текущий алгоритм, который использовала компания, он был успешно внедрен.
С «Тинькофф» разрабатывали систему автоматизированного распределения встреч. Она легла в основу аналогичной системы, над которой уже работали специалисты банка для оптимизации эффективности собственных представителей. Самое важное, что прототип, который был написан школьниками во время смены, компания запустила в тестовом режиме в двух регионах России. Это позволило ребятам получить не только опыт реализации программного кода, но и обратную связь от реальных пользователей.
Многие крупные партнеры сотрудничают с нашим направлением и предлагают свои задачи и проекты. Сам Физтех, «Яндекс», РЖД, «Газпром нефть», «Тинькофф», ВТБ, Альфа-Банк, Банк России.
Помимо перечисленных выше, у Физтех-школы прикладной математики и информатики огромное количество индустриальных партнеров. Мы каждый год оцениваем, кто из них наиболее расположен эффективно работать со школьниками, и предлагаем участвовать в программе «Большие вызовы».
Смогут ли ребята потом пройти стажировку в этих компаниях?
Школьникам в первую очередь необходимо получить фундаментальное образование, которое закладывается на первых курсах. Очень важно, чтобы в университетах человеку предлагалось именно фундаментальное образование. Когда студенты начинают где-то стажироваться на первых курсах – это в корне неправильно! Они теряют драгоценное время на закладку фундамента.
Если у талантливого школьника правильно сформировать фундамент, то он сможет отвечать на «Большие вызовы» в будущем и придумывать новые инструменты разработки. А без фундаментального образования, сколько ни стажируйся, останешься на определенном уровне, и дальше расти будет очень трудно без достаточно мощных фундаментальных знаний.
Во многих университетах сейчас идет сильный перегиб в трансформации программы в сторону индустрии. На Физтехе мы старательно сохраняем баланс фундаментальных знаний и практических навыков. Конечно, «партнериться» с индустрией нужно. Но всему свое время. Сначала фундамент, потом базовые кафедры. И вот там уже и образование профильное в рамках отдельных базовых дней, и стажировки.
На ФПМИ 28 базовых кафедр и 25 лабораторий, из которых половина академических, половина индустриальных. Все они созданы при участии партнеров, которые видят высокий уровень образования, тот самый фундамент, и понимают, что наши студенты – это будущая элита. И именно здесь нужно инвестировать в таланты и кадры.
Какие ребята участвуют в проектах по вашему направлению?
В большинстве это талантливые школьники, которые увлекаются математикой и программированием. При этом проектная деятельность принципиально отличается от столь любимых многими ребятами олимпиад, совсем другой формат.
Проект растянут во времени. Когда ты исследуешь какую-то серьезную проблему или делаешь большой проект, требуется совершить много переходов, поэкспериментировать. Это исследовательская деятельность, приближенная к настоящей науке.
Поэтому важно, чтобы человеку было интересно работать в команде продолжительное время. Хотя наш опыт показывает, что сильные олимпиадники зачастую обладают и хорошими проектными способностями. Такие ребята с удовольствием участвуют и в «Больших вызовах».
На программе над проектом ребята работают всего 3 недели. А есть ли возможность доработать проект после «Больших вызовов»?
Если проект масштабный и перспективный, а компания-партнер, предоставившая проект, готова продолжить разработки или исследования, то, конечно, работа продолжится. Например, совместная работа Дмитрия Пасечнюка и Александра Владимировича Гасникова, о которой я рассказывал ранее, превратилась в долгосрочное сотрудничество и помогла Дмитрию определить сферу своих интересов, сформировать ориентиры для дальнейших исследований, принять решение, где продолжить учебу после школы.
Что бы Вы могли пожелать будущим участникам «Больших вызовов», которые приедут на ваше направление?
Удовольствия от смены, радости от результатов и… катарсиса. Да, я уверен, в проектах он тоже частенько случается. Когда ты работаешь над проектом, пытаешься понять, как лучше справиться с задачей или где может быть применена эта разработка, мучаешься, не понимаешь и вдруг – бах! Вот оно, склеилось! В один прекрасный момент вдруг приходит новое решение, внезапно рождается идея, и это катарсис – то самое озарение.
Поэтому искренне желаю молодым ученым ощутить радость от новых открытий и внезапных озарений!