Следующий фокус Эндрю Ына: обучить миллион экспертов по ИИ

в 8:19, , рубрики: coursera, искусственный интеллект, образование, обучение

Ведущий исследователь ИИ и преподаватель утверждает, что миллионы людей должны разобраться в глубинном обучении

image

Эндрю Ын, один из известнейших мировых экспертов в области ИИ, запускает онлайн-проект, который должен помочь создать миллион новых экспертов по ИИ в различных областях производства. Ын, один из пионеров онлайн-обучения, надеется, что его новый курс по глубинному обучению на Coursera обучит людей использовать самую мощную идею из области ИИ за последние несколько лет.

Эксперты по ИИ превратились в наиболее востребованных и хорошо оплачиваемых сотрудников в современной техноиндустрии. Глубинное обучение — это обучение машины выполнению сложных задач с использованием больших объёмов данных и большой симуляции нейронной сети. Для качественного освоения и применения эта технология обыкновенно требовала глубоких технических знаний и опыта.

В марте этого года Ын ушёл с должности главного специалиста по науке из китайской интернет-компании Baidu, в связи с чем начались различные пересуды касательно его дальнейших планов. Он говорит, что курс глубинного обучения – первый из трёх проектов, которые он планирует запустить в своём новом стартапе, Deeplearning.ai.

До того, как присоединиться к Baidu, Ын был профессором в Стэнфорде, а затем основателем Coursera, и создал курс по машинному обучению, собравший более двух миллионов студентов за последние несколько лет. Несколько лет назад Ын стал директором и основателем проекта Google Brain, направленного на внедрение глубинного обучения во всей компании.

Ын побеседовал с редактором издания MIT Technology Review о своей миссии изменить мир посредством глубинного обучения.

Почему вы выбрали запуск этого курса в качестве своего нового большого проекта?

То, что меня интересует сегодня больше всего – это построение нового общества, работающего при помощи ИИ. Хотя основная шумиха, связанная с ИИ, относится к большим технологическим компаниям – и очевидно, что такие компании создают огромные ценности при помощи ИИ, улучшая поиск в веб, онлайн-рекламу, карты, платёжные системы и т.д. – если вы рассмотрите всю экономику в целом, то любая компания из списка Fortune 500 также может создать огромные ценности при помощи ИИ.

Не думаю, что какая-то одна компания сможет проделать всю работу, так что я считаю, что единственный способ достичь результата – научить миллионы людей использовать эти инструменты ИИ, чтобы они сами могли изобретать такие вещи, которые ни одна большая компания, или построенная мною компания, сделать не сможет.

Я думаю, что мир станет лучше, если ИИ будет помогать нам. Он уменьшить стоимость товаров, даст нам хорошее образование, изменит систему работы наших больниц и здравоохранения – да много всего.

Действительно ли нам требуется так много экспертов?

Я не думаю, что каждый житель планеты должен изучать глубинное обучение. Но если ИИ – это новое электричество, то посмотрите на то, сколько существует инженеров и электриков. Чтобы общество могло понять, как создать множество прекрасных вещей, доступных нам, ему необходимо создать огромную рабочую силу. Так что сегодня рабочая сила в ИИ гораздо меньше, чем требуется.

Хотя система обучения в университетах постепенно сдвигается в сторону ИИ, на одни университеты нам полагаться нельзя. Когда 25 лет назад я научился программировать, я выучил BASIC, затем мир изменился, я выучил C, затем C++, потом Java, потом Python. И я думаю, что сегодня мир меняется ещё быстрее. Думаю, что изменение под влиянием глубинного обучения ещё значительнее, поэтому создание ценностей и потребность в новых навыках весьма очевидна.

Я общался с директорами очень крупных нетехнологических компаний, и мы придумывали идеи для новых продуктов ИИ, пригодных для использования в их индустрии, но у них нет людей с навыками в ГО, которые могли бы создать эти продукты. Если вы управляете десятками тысяч людей, а группы по ИИ у вас нет, что вы можете сделать? Я знаю, что некоторые из директоров собираются отправлять своих сотрудников на обучение по специализации ГО.

Как ваши попытки характеризуют существующие академические организации?

Я думаю, что учиться необходимо всю жизнь. В технологическом мире мы к этому привыкли. Что-то новое появляется каждые несколько недель. Мы привыкли к постоянному перемещению песков у нас под ногами, и мне это нравится. Мне кажется, что это делает работу в техноиндустрии более интересной. Но революция ИИ и ГО происходит уникально быстро. И хотя университеты наращивают свои обучающие возможности, изучить эти новые системы должно слишком много людей, уже вышедших из университетов.

Мне хочется создать общество, живущее благодаря ИИ, потому что мне видится очень много способов, которыми ИИ может улучшить человеческую жизнь. Мы можем принимать решения более системно, или автоматизировать повторяющиеся задачи и сохранить время человека. Мне кажется, что появляется так много хороших возможностей, и так мало людей с навыками, необходимыми для их осуществления.

Может ли ГО помочь автоматизировать сам процесс обучения?

Я надеюсь, что ГО сыграет роль в изменении системы образования. Даже думаю, что это очевидно. Образование – один из примеров индустрий с огромным потенциалом для применения ИИ. И Coursera уже что-то делает в этом направлении.

На Coursera хранятся тонны образовательных данных. Мы знаем, какие видео смотрят учащиеся, в каких вопросах ошибаются. У Coursera есть возможность изучать эти данные, и мы уже работаем в этом направлении.

Во многих индустриях есть две волны преобразований. Сначала это IT-преобразование, а затем приходит ИИ-преобразование. Я думаю, что образованию есть куда стремиться в плане IT, но и у ИИ в этой области есть много возможностей. Недавно я побывал на образовательной конференции и был удивлён тем, как много докладов было связано с ИИ.

Можно ли назвать это частью попытки компенсировать возможные негативные последствия внедрения ИИ?

Сильнейшим негативным последствием внедрения ИИ будет исчезновение рабочих мест, и этого не избежать. Но, создавая проблему, мы должны работать и над её решением, и этим решением будет улучшение образования. У общества не закончится работа; просто к новым рабочим местам сегодняшние навыки не подходят. Я думаю, это проблема образования. И нам понадобится нечто большее, чем просто Coursera – нам нужно общественное переосмысление системы образования.

«Элитарии» с Западного и Восточного побережий сделали Западное и Восточное побережья более богатыми. Но нам необходимо создать не только более богатое, но и более справедливое общество, необходимо многое сделать в плане изменения социального контракта. В этой головоломке больше кусочков. Один из них – просто привести гораздо больше людей в область ГО.

Что вы думаете по поводу недавно объявленных планов Китая по доминированию в области ИИ?

В различных областях китайской индустрии существует огромный интерес к ИИ, и я очень волнуюсь по поводу уменьшения финансирования науки и технологии в США. Примерно лет 10 назад мою работу в Стэнфорде финансировали Национальная научная ассоциация и DARPA, и без этого я не смог бы сделать всё то, что сумел. Также это позволило мне предложить проект Brain в Google.

Вопрос в том, какой из молодых профессоров не получит финансирования, и не сможет сделать что-нибудь через пять лет потому, что у ННА не хватило финансов для их предложений.

Меня это пугает. И наоборот, другие страны, к примеру, Китай, активно инвестируют средства в изучение ИИ, и тамошнее окружение облегчает выполнение этой работы. У них я вижу большое желание применять новые технологии.

Автор: Вячеслав Голованов

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля