Этот подросток может совершить революцию в области искусственного интеллекта

Вероника Елкина
Расскажите друзьям
Вероника Елкина

Два года назад Илон Маск и президент Y Combinator Сэм Альтман открыли OpenAI, некоммерческую лабораторию, занимающуюся исследованиями в области искусственного интеллекта. С тех пор лаборатория опубликовала множество научных работ, но одна из них привлекла особое внимание журналистов. Дело в том, что ее автор все еще учится в старших классах.

Автору научной работы 17 лет. Его зовут Кевин Франс, и он собирается поступать в колледж. В 15 лет он обучил свою первую нейронную сеть. Кевин вдохновился историями о том, как искусственный интеллект играет в старые игры от Atari и побеждает профессионалов в го. Он начал читать исследовательские работы и пытаться сам сделать нечто подобное. «Мне нравится заставлять компьютеры делать вещи, которые раньше казались невозможными», — с улыбкой признает вундеркинд. Так он создал сайт, который автоматически раскрашивает черно-белые раскраски.

Как Кевин оказался в OpenAI

В поисках новых идей Кевин заглянул на сайт OpenAI, где был обозначен список проблем, требующих решения. Парень занялся одной из задач, но столкнулся с трудностями, поэтому написал на почту сотруднику OpenAI Джону Шульману. Обменявшись парочкой писем с Кевином, тот заглянул в его блог и очень сильно удивился. «По нашей переписке я никак не мог подумать, что он еще учится в школе», — вспоминает ученый.

Позже Кевин решил устроиться стажером в OpenAI и на собеседовании встретился с Шульманом. На летней стажировке в компании парень оказался единственным практикантом, который еще не окончил школу.

pic

Фото: Wired

О чем научная работа Кевина

На практике в OpenAI Кевин занимался проектом, связанным с тем, как роботы и ИИ используют полученные ранее знания для решения новых проблем.

Действительно, а как они это делают? У людей все гораздо проще. Когда вы готовите новое блюдо, вам не нужно заново учиться обжаривать лук. А программе, использующей машинное обучение, приходится повторять длительный процесс обучения всякий раз, когда она сталкивается с новой проблемой, даже если она напоминает те, что она уже решала.

Именно этому вопросу и посвящена научная работа Кевина, которую он написал вместе с Шульманом и тремя исследователями из Калифорнийского университета в Беркли. «Решение этой проблемы очень важно для робототехники и искусственного интеллекта», — считает Кевин.

Он разработал алгоритм, который помогает виртуальным роботам с ногами понимать, какие движения подходят для выполнения конкретных задач — например, для ходьбы или ползания. Благодаря алгоритму роботы с двумя или четырьмя ногами смогли лучше подстраиваться под новые задания во время тестов — например, стали быстрее ориентироваться в лабиринтах.

Научную работу Кевина уже отправили на ICLR — одну из самых престижных конференций по машинному обучению. «Его работа представляет собой новый взгляд на решение проблем и демонстрирует невиданные ранее результаты», — считает Шульман.

Как живет юный гений

Помимо компьютеров, Кевин увлекается тхэквондо. Родители никак не помогают ему в научной работе, он все делает сам. Но Кевин — не единственный любитель компьютеров в семье, его отец занимается созданием кремниевых микросхем в компании Xilinx.

Машинное обучение — непривычное хобби для подростка, да и не слишком доступное. По словам Кевина, однажды его компьютеру не хватало мощности для тестирования одной из его идей. Тогда ему пришлось купить аккаунт для облачных вычислений в Google. Тем не менее подросток советует другим сверстникам попробовать это увлечение и думает о том, как помочь следующему поколению ИИ-экспертов. У Кевина есть младший брат, которому сейчас семь лет. «Думаю, ему интересно программирование, — сказал Кевин. — Возможно, когда он подрастет, я смогу ему помочь».

Источник.


Материалы по теме:

Этот подросток работает над «айфоном в мире дронов». В него вложился первый инвестор Facebook Питер Тиль

«Мы можем создать что-то стоящее» — кем хотят стать современные школьники

Кейс: почему вам стоит взять на работу школьника

Британский подросток заработал £48 тысяч, давая имена китайским детям


Самые актуальные новости - в Telegram-канале Rusbase


Комментарии

  • Александр Колотыгин
    Александр Колотыгин 17:45, 5.11.2017
    0
    Новые классификаторы, конечно же, работают лучше, чем прежние, но это почти ничего в смысле решения проблемы самого Сознания. Как было машинное обучение, так и осталось. Ни Личности со своим Интересом, ни самого Сознания здесь и близко нет.
Комментарии могут оставлять только авторизованные пользователи.
Экосистема инноваций
30 ноября 2017
Ещё события


Telegram канал @rusbase