В Финляндии умные люди строят умные машины

Генчоглу – один из трех соучредителей расположенного в Хельсинки уникального стартапа, специализирующегося на машинном обучении. Их решение способно анализировать данные и составлять специализированные прогнозы; применения варьируются от повышения производительности лесопромышленного завода до установления рака простаты у пациента.

Генчоглу, который родился в Анкаре в Турции, приехал в Финляндию учиться на магистра в Техническом университете Тампере, где широко изучал машинное обучение и глубинное обучение.

«Машинное обучение – подвид компьютерной науки, где алгоритмы анализируют данные, учатся на них, и применяют выученное, – объясняет он. – Глубинное обучение – подвид машинного обучения, использующий искусственные нейросети».

Генчоглу характеризует искусственный интеллект как «машины, имитирующие когнитивные функции человека». Он считает, что «люди слишком часто говорят об ”ИИ”, ссылаясь на псевдонауку или научную фантастику».

Машинное обучение может определить объекты на изображениях, или даже распознавать отдельные лица. ИИ можно учить играть в разные игры или разговаривать с людьми. Докторская диссертация Генчоглу рассматривает использование машинного обучения для прогнозирования эпидемий гриппа на основе сообщений в социальной сети.

Разные преимущества

Слева: Хунг Та, Тимо Хейккинен и Огузхан Генчоглу составляют план.Фото: Хоанг Мин Транг/Top Data Science

В 2016 году Генчоглу объединил усилия с Хунг Та, вьетнамским математиком, доктором биотехнологии, и Тимо Хейккиненом, финским предпринимателем по программному обеспечению, для создания фирмы Top Data Science, специализирующейся на машинном обучении. Теперь Генчоглу – начальник по анализу данных в компании с десятью работниками из шести стран.

«Такое разнообразие бесспорно преимущество, – отмечает Генчоглу. – Мы работаем со многими международными компаниями, и при общении с китайской корпорацией выгодно иметь носителя языка в команде».

Разнообразие культурных корней сплачивает коллектив. Каждый месяц проводятся встречи с играми, рассказами о своей культуре, блюдами родной страны.

«Мы предлагаем ИИ как услугу: индивидуальные решения специфических задач, – поясняет Генчоглу. – Обратитесь к крупной компании в нашей отрасли — и вы, скорее всего, получите стандартное предложение «подключись и работай». Мы же стараемся сначала познакомиться с клиентом и понять его проблему».

Top Data Science работала с разными отраслями, включая лесное хозяйство и визуализацию. Фирма находится в Хельсинки в центре Health Innovation Village компании GE, где обосновались десятки стартапов по здравоохранению и благополучию. Связи Top Data Science с медико-фармацевтической промышленностью принесли плоды, когда врачи Университетской центральной больницы Хельсинки захотели минимизировать биопсии и попросили компанию разработать программное обеспечение для диагностики рака простаты с МР-картин.

«Мы разработали алгоритм на основе примеров МР-картин и результатов биопсии, – Генчоглу объясняет. – Теперь он может составлять прогнозы, получив новые данные».

Что мы должны понять

Люди не машины – они учатся по-другому. Им нужны хобби и баланс между работой и личной жизнью. Игра на гитаре – одно из увлечений Генчоглу вне работы.Фото: Тиина Хаутамяки

Один тестовый проект был нацелен на определение того, кому из пациентов угрожало ухудшение состояния, а кого можно было выпустить из отделения интенсивной терапии. Решение Top Data Science может оказаться ценным инструментом для врачей.

Генчоглу доволен уровнем машинного обучения в Финляндии, но признает, что работы еще хватает.

«Финляндия немного уступает Соединенным Штатам, – отмечает он. – Китай тоже очень сильный. У нас куча ИИ-таланта в Финляндии, но предприятия консервативны и медленно осваивают его. Иногда специалисты переезжают из Финляндии на работу в Силиконовую долину или остаются в академии».

Но в последнее время приняли меры, повышающие статус машинного обучения в Финляндии. Например, Хельсинкский университет и консалтинговая компания Reaktor предложили бесплатный курс по ИИ под названием Elements of Artificial Intelligence («Азы искусственного интеллекта»), на момент написания статьи еще доступный в сети.

«Азы ИИ были отличной идеей, – считает Генчоглу. – Широкой публике важно знать, как тегирование людей на фото обучило ПО Фейсбука распознавать лица, или как распознание спама в Gmail изменило алгоритмы Гугла. Людям надо понять, как это работает, чтобы они могли влиять на общественную политику».
Заботит ли его то, что социальные сети делают с его данными?

«Я не пользуюсь соцсетями, кроме LinkedIn, –он говорит. – Прежде всего потому, что мне просто не интересно, но хочу также защищать личную сферу и знаю, как используют данные».

Текст: Дейвид Дж. Корд, июль 2018 г.

Источник: finland.fi

Комментарии: