211service.com
Karsta prece
Andrejs Karpatijs tur mācību telpu, kas ir pilna ar Stenfordas absolventu studentiem un studentiem, kuri ir sajūsmā ar savu aprakstu par dažādu algoritmu plusiem un mīnusiem, ko izmanto neironu tīkla apmācībā, lai atpazītu objektus attēlā. Pēkšņi no istabas vidus atskan Apple Siri raksturīgā mākslīgā balss: Es neesmu pārliecināts, ko jūs teicāt.
Siri, kas, iespējams, tika aktivizēta nejauši, izsauc lielus smieklus. Šajā telpā, kur studenti ir dziļi apguvuši sarežģījumus, kā iemācīties izveidot programmatūru, kas labāk izprot cilvēkus un mūsu datus, kļūdas ziņojums ir atgādinājums par tehnoloģiju eksplodējošām reālās pasaules lietojumprogrammām.
Andrejs Karpatis
Ir milzīgs pieprasījums pēc mākslīgā intelekta ekspertiem no tādiem lieliem uzņēmumiem kā Siri mātesuzņēmums Apple, kā arī no IBM, Google un Facebook. Rezultātā Karpathy klases skolēni, visticamāk, ieies labvēlīgā darba tirgū. Mūsdienās nav nekas neparasts, ka lielie uzņēmumi pērk veselus jaunuzņēmumus, lai iegūtu talantu. Konkurence ir tik sīva, ka mazāki uzņēmumi sāk paplašināt darbinieku atlasi ne tikai datorzinātnēs, bet arī tādās jomās kā kosmoloģija un fizika. AI startup Maluuba izpilddirektors Sems Pasupalaks pētnieku darbā pieņemšanas speciālistus pārbauda katru dienu publicētos akadēmiskos darbus, meklē autorus, kuri varētu būt labi darbinieki, un pēc sarunām dodas uz konferencēm, lai piedalītos vadošajos pētniekus. Džošua Klārks, personāla atlases uzņēmuma Heidrick & Struggles partneris, saka, ka mākslīgā intelekta pieredze mūsdienās ir ļoti svarīga, jo tehnoloģiju uzņēmumi nav vienīgie, kas sacenšas par šiem kandidātiem. Fortune 500 uzņēmumi arī novērtē, kā AI ietekmēs viņu biznesu.
Mūsdienās nav nekas neparasts, ka lielie uzņēmumi pērk veselus jaunuzņēmumus, lai iegūtu talantu. Konkurence ir tik sīva, ka mazāki uzņēmumi pieņem darbā ne tikai datorzinātnes, bet arī absolventus tādās jomās kā kosmoloģija un fizika.
Neviens labāk iemieso karu par AI talantiem Karpati pats. 29 gadus vecais doktorants ir uzlecoša zvaigzne neironu tīklu jomā, kas ir moderna mākslīgā intelekta joma. Kad viņš maijā beigs studijas, viņš kļūs par vienu no pētniekiem OpenAI — bezpeļņas pētniecības startup. Karpathy ir redzējis, kā tas ir strādāt jaunuzņēmumos, un viņš divas vasaras ir pavadījis lieliskā Google uzņēmumā. Viņš saka, ka OpenAI, kas piedāvā iespēju izveidot jaunu iestādi no paša sākuma, sola arī akadēmisko aprindu intelektuālo brīvību un naudu, lai darbs būtu iespējams. OpenAI jau ir paziņojis par 1 miljardu dolāru ziedojumiem no Pītera Tīla, Elona Maska un uzņēmumiem, tostarp Amazon Web Services.
Karpathy ir interesējies par datoriem, cik vien viņš atceras. Kad viņam bija tikai pieci vai seši gadi Košicē, Slovākijā, viņš lūdza saviem vecākiem datoru; viņš bija pirmais cilvēks pilsētā, kurš to ieguva. Viņš atceras, ka spēlējis spēles un veidojis attēlus ar MS Paint. Viņš saka, ka programmēšana ir arī radīšanas akts.
1 miljards dolāru
OpenAI, Karpathyu2019 nākamā darba devēja finansējums
Pēc pārcelšanās uz Kanādu pusaudža gados Karpatija iestājās Toronto Universitātē, cerot strādāt ar kvantu datoriem. Viņš mainīja savas domas pēc tam, kad apmeklēja mašīnmācības eksperta Džefrija Hintona, neironu tīklu programmēšanas pioniera, kursu.
Lai gan vecākas AI pieejas sniedza datoriem gudrību, izmantojot brutālu datu meklēšanu, saka Karpatija, neironu tīkli ir paredzēti, lai mācītos tādā veidā, kas ir analoģisks smadzenēm. Šīs programmas rada asociācijas un atpazīst modeļus, ļaujot tām pārspēt cita veida mākslīgā intelekta tehnoloģijas attēlu atpazīšanas, zāļu atklāšanas un Siri maizes un sviesta testos — klausoties un runājot kā cilvēkiem.
Tādu datoru izveide, kas spēj mācīties un saprast vairāk kā cilvēki, ir galvenā skaitļošanas metaproblēma, saka Karpathy. Ja datori spēj apvienot cilvēcisku izpratni ar spēju uzglabāt un piekļūt milzīgiem datu daudzumiem, viņš saka, AI pavērs ceļu lielam progresam robotikā, pašbraucošās automašīnās, drošības sistēmās, kas atpazīst sejas un balsis, mākslā un gandrīz jebko, ko vien vari iedomāties.
Tieši ar blakusprojektu, ko viņš uzņēmās, strādājot pie doktora grāda, Karpathy pievērsa OpenAI dibinātāja Grega Brokmena uzmanību.
Izklaidei Karpati bija ieprogrammējis neironu tīklu, kas var iemācīties ģenerēt tekstu jebkurā stilā — Šekspīra, Obamas, neatkarīgi no tā, kas tas ir apmācīts. Viens koda fragments, kas ir tikai 100 rindiņas, var atrast modeļus dzejoļos, matemātikā vai jebkurā simbolu plūsmā, saka Karpathy. Pēc tam viņa tīkls var radīt rakstzīmju virknes šādā stilā. Cilvēkam, kas lasa pat nedaudz cieši, tas, ko tīkls pašlaik ražo, lielākoties ir muļķības ar Šekspīra gredzenu vai prezidenta oratoriju. Taču Karpati saka, ka tas kļūst labāk un labāk, jo vairāk tiek ievadīts apmācības teksts.
Brokmenu iespaidoja Karpathy lēmums tiešsaistē publicēt tīkla pamatā esošo kodu, lai ikviens to varētu izmantot. Viņš saka, ka sabiedrības iesaistīšana ir viens no veidiem, kā OpenAI cer panākt progresu AI un mašīnmācībā.
Kad Brokmens iekļāva Karpatiju to cilvēku sarakstā, kurus viņš vēlētos piesaistīt OpenAI, viņš sāka izmantot katru jaunu darbinieku, lai piesaistītu Karpatiju pievienoties. Labākie cilvēki vēlas strādāt ar labākajiem cilvēkiem, saka Brokmens. Patiešām, Karpati saka, ka viņu parasti pieņem darbā inženieri, kurus viņš pazīst, un viņš neatbildēs uz vervētāju zvaniem. Viens no galvenajiem darbiniekiem bija Džons Šulmans, nesen Kalifornijas Universitātes Bērklijas doktora grāda ieguvējs. Kad Šulmans teica, ka gatavojas strādāt ar Brokmenu, Karpathy saka, ka viņš zināja, ka projekts ir nopietns. Pievilcīga bija arī tā koncentrēšanās uz radošumu un AI potenciālu sniegt labumu cilvēcei. Mēs vēlamies pārliecināties, ka nevienam uzņēmumam nav AI monopola, un virzīt šo jomu plašākai sabiedrībai visizdevīgākajā veidā, saka Karpathy.
Mācību stundās Karpathy prot ieviest tehnoloģiju dzīvē. Pēc 60 minūtēm, analizējot attēlu apstrādes algoritmu priekšrocības un trūkumus, viņš apraksta Google projektu, kas atklāj, kurām attēla daļām neironu tīkls piešķir prioritāti, identificējot redzamos objektus. Ekrānā tiek parādīts smieklīgs aitas fotoattēls, ko programma uzlaboja ar suņa seju. Viņš saka, ka datu kopās, ko izmanto, lai apmācītu neironu tīklus, ir tik daudz dzīvnieku attēlu, ka neironu tīkli izraisa halucinācijas suņiem.