Председатель совета директоров Nokia: как я разобрался в машинном обучении

Я давно испытываю одновременно панический страх и оптимизм относительно потенциальной возможности искусственного интеллекта разрушить почти что угодно. В прошлом году меня поразило, насколько быстро развивается машинное обучение, и я забеспокоился, что и Nokia, и я лично немного отстаем. Что я мог сделать, чтобы повысить собственный уровень знаний и помочь компании?

Как председателю совета директоров Nokia мне удалось договориться о встречах с несколькими ведущими исследователями ИИ. Но я понимал лишь обрывки того, что они мне рассказывали, и расстраивался, когда некоторые из собеседников, как казалось, скорее стремились продемонстрировать собственное глубокое понимание темы, чем действительно помочь мне понять, как это работает.

Какое-то время я грустил, а потом понял, что поскольку давно занимаю руководящие должности, я попал в ловушку, определяемую моей ролью. Я привык, чтобы мне все объясняли. Вместо того чтобы пытаться самому разобраться в основах, на первый взгляд, сложной технологии, я привык, чтобы самое трудное делали за меня.

Почему бы мне самому не изучить машинное обучение и затем объяснить другим людям, задающимся теми же вопросами? Это помогло бы нашим сотрудникам и в то же время повысило бы внимание к машинному обучению в Nokia.

Снова в школу

Проведя быстрый поиск в интернете, я нашел курсы Эндрю Ына на образовательной онлайн-платформе Coursera. Эндрю оказался отличным учителем, который искренне хочет, чтобы люди учились. Я получил массу удовольствия, заново знакомясь с программированием после перерыва почти в 20 лет.

Завершив первый курс машинного обучения, я продолжил двумя специализированными курсами на тему глубокого обучения и курсом, посвященным сверточным нейронным сетям, чаще всего применяемым при анализе зрительных образов.

Ближе знакомясь с темой, я начал читать исследования и статьи на тему архитектуры машинного обучения и алгоритмов, не рассматриваемых в курсах Эндрю. Пройдя шесть курсов за три месяца, я изучил простые алгоритмы и множество более сложных архитектур, выполняя по каждому из них проект для закрепления материала на практике.

Затем я приступил к самой сложной части: тому, как объяснить основы машинного обучения самым доступным образом, не упрощая тему до абсурда. Я сделал презентацию, которую хотел бы в свое время увидеть сам. (Презентация выложена на YouTube, где ее уже просмотрели почти 45 тыс. человек (на момент публикации этого материала число просмотров составляло 53 тыс. — прим. ред.). Я также передал ее финскому кабинету министров, многим из уполномоченных Европейского союза, группе послов ООН и 200 школьницам, чтобы заинтересовать их наукой. Многие компании сделали просмотр моего введения в машинное обучение обязательным для своего руководства).

Тысячи сотрудников Nokia посмотрели мою презентацию и вдохновились ею. Многие из сотрудников отдела исследований и разработок пришли ко мне и признались: им стыдно, что председатель совета директоров программирует системы машинного обучения, а они еще даже не начинали. Они заверили, что теперь в свободное время изучают машинное обучение и работают над первыми проектами Nokia в области ИИ. Приятная новость.

Но это был лишь первый шаг.

Пять шагов к компетенции в области ИИ

Я хотел создать возможности для продвижения более широкого понимания машинного обучения — не только для инженеров, но и для всех сотрудников Nokia. Поэтому наиболее ценной частью моего опыта стало создание метода «Пяти шагов к компетенции в области ИИ». Надеюсь, что лидеры всех отраслей могут поучиться на этих шагах, если интересуются тем, как можно использовать машинное обучение в своем бизнесе.