Диалоговые системы и машинное обучение

Искусственные нейронные сети применяются в самых разных областях: от изобразительного искусства до торговли на бирже. В ноябре 2015 года на Физтехе открылась лаборатория нейронных сетей и глубокого обучения, где создают умные алгоритмы, которые в будущем, возможно, заменят целую армию менеджеров-консультантов.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией:

- Лаборатория молодая: в нашей команде пока только пять человек, работы - непаханое поле, но мы серьезно настроены. Основным направлением выбрали разработку и исследование диалоговых систем - онлайн-консультанты, помощники, которые компетентно отвечают на все вопросы пользователя. У многих компаний и сейчас есть такие сервисы, однако либо они плохо работают, постоянно выдавая ошибки, либо по ту сторону монитора сидит живой человек, который не может быть в сети 24/7, к тому же ему надо платить. Мы хотим разработать алгоритм, который позволит создавать роботов, способных к полноценной беседе. Такой робот сможет за считанные минуты купить вам билет на самолет или проконсультировать по любому насущному вопросу. Сейчас такого уровня систем не существует.

Нейронные сети и искусственный интеллект

Идея нейронных сетей родилась в середине XX века в США вместе с появлением первых ЭВМ. Нейрофизиологи, изучавшие теоретические аспекты работы мозга, полагали, что организация работы компьютера по образу и подобию работы человеческого мозга позволит уже в ближайшем будущем создать первый искусственный интеллект.

Отличие искусственного интеллекта от всех алгоритмов прошлого поколения заключается в том, что обученная нейронная сеть действует не по заданному пути, а самостоятельно ищет способы наиболее эффективного достижения цели. Работа одиночного компьютерного «нейрона» выглядит так: для обучения на вход программы подаются объекты, принадлежащие двум типам - А и Б - и несущие в себе какое-то числовое значение. Программа, исходя из данных в обучающей выборке, понимает, какие диапазоны этого значения соответствуют объектам А, а какие - Б, и впоследствии может отличать их самостоятельно. В реальных задачах система должна различать множество типов, у каждого из которых, в свою очередь, могут быть десятки свойств. Для их решения необходима более сложная структура из слоев нейронов, серьезные вычислительные мощности и большое количество обучающих тестов. XXI век стал началом эры, в которой эти технологии уже могут применяться для решения ежедневных задач.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией:

- Концепция работы нейронных сетей довольно простая: мы даем машине большой объем текста, а она запоминает, как слова сочетаются друг с другом. На основе этой информации она может подобные тексты воспроизводить - машине для этого не обязательно знать правила синтаксиса, склонения и спряжения. Уже сейчас есть нейронные сети, которые, обучившись на произведениях Пушкина, пытаются писать в его стиле. В этом еще одна особенность нейронных сетей: они учатся тому «стилю», который им дают для обучения. Если в качестве материала дать Википедию, программа будет сыпать терминами и использовать преимущественно публицистический стиль. Поскольку наша лаборатория работает над созданием вопросно-ответных систем, для обучения сети мы используем готовые диалоги. В одном из экспериментов использовали субтитры из фильмов - дали изучить нашей сети целую сагу про вампиров. Проанализировав этот массив данных, нейронная сеть уже сейчас вполне может поддержать разговор.

Диалоги сотрудников лаборатории с нейронной сетью

Команда: сегодня и завтра

Лаборатория сотрудничает с крупными исследовательскими центрами на базе НИЯУ МИФИ и Курчатовского института. В ее деятельности также принимают участие и иностранные специалисты в области машинного обучения и нейроинформатики, например Сергей Плис из The Mind Research Network. Помимо этого, регулярно проводятся мероприятия, нацеленные на популяризацию деятельности лаборатории и поиск молодых талантов. Победа в хакатоне или успешное прохождение курсов дают неплохие шансы попасть в лабораторию.

Валентин Малых, сотрудник лаборатории:

- Мой путь в лабораторию был весьма непростым. Еще года четыре назад я практически не касался темы машинного обучения. Потом занялся компьютерной лингвистикой, и понеслось... Несколько раз менял работу: попробовал себя в робототехнике, занимался разработкой программного обеспечения, связанного с компьютерным зрением, там как раз и познакомился с машинным обучением, и мне захотелось заниматься серьезными исследованиями.
За все время работы успел съездить на несколько хакатонов, которые организовывала лаборатория - пожалуй, самое интересное, что произошло со мной за тот период. После пришел к ребятам и сказал, что хочу у них работать. Меня взяли.

Философия DeepHack

Хакатоны, несмотря на свое название, никак не связаны со взломом программного обеспечения (англ. hack - взламывать). Это командные соревнования по программированию, в которых участники в течение нескольких дней, а иногда и недель, бьются над решением какой-то одной конкретной задачи. Тема хакатона объявляется заранее, обычно участвуют несколько сотен человек. Такие мероприятия организуют не только институты, но и крупные компании, которые ищут талантливых специалистов. На базе Физтеха лаборатория нейронных сетей и глубокого обучения организовала уже два хакатона - участники в течение недели слушали лекции о вопросно-ответных и диалоговых системах и писали код.

Участники хакатона соревнуются в решении задач

Владислав Беляев, сотрудник лаборатории:

- В этом и в прошлом году мы устраивали хакатоны по машинному обучению. Заявок было очень много, причем не только из России и СНГ, но и из Европы, из Штатов. Во время хакатона читали лекции ученые из Оксфорда и Стэнфорда, Google DeepMind и OpenAI, ну и российские коллеги, конечно. Сейчас мы готовим курс по нейронным сетям, расскажем все с самого начала и до конца: от биологической концепции и основных моделях в программировании до собственно прикладного применения и конкретной реализации.

Свободное время

В лаборатории пока мало сотрудников, поэтому на каждого приходится большой объем работы разного характера: нужно изучать алгоритмы, писать код, готовить научные публикации.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией:

- Работать приходится много - кажется, я уже не помню, что такое свободное время. Без шуток, времени отдохнуть практически не находится: за последние полгода мы разок смогли выбраться на шашлыки компанией. Хотя в каком-то смысле и работа может быть отдыхом. На хакатонах и семинарах появляется возможность пообщаться в менее формальной обстановке с коллегами и завести новые знакомства. Традиций совместного времяпрепровождения после работы мы пока завести не успели - слишком молоды. Летом планируем выбраться на природу всей лабораторией, снять коттедж и две недели решать самые тяжелые и интересные задачи вместе - устроим свой личный мини-хакатон. Посмотрим, насколько такой подход может быть эффективным. Возможно, это и станет нашей первой доброй традицией.

Слева направо: Валентин Малых, Владислав Беляев, Алексей Озёрин, Дмитрий Хуснутдинов

Трудоустройство

Лаборатория будет расширяться и уже сейчас ищет новых сотрудников. Самый простой способ получить место - пройти двухмесячную стажировку, на которую отбирают по итогам собеседования. Необходимым условием прохождения собеседования является выполнение части задач курса Deep Learning. Во время стажировки есть возможность поучаствовать в выполнении оплачиваемых заказных проектов. Финансирование лаборатории пока не налажено, однако, по словам сотрудников лаборатории, в ближайшее время эта проблема будет решена. «Попасть к нам сейчас - значит получить шанс стать «отцом-основателем» лаборатории в самом перспективном направлении информационных технологий», - говорит Михаил Бурцев.

Изображения и фотографии предоставила лаборатория нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ. Фотограф: Евгений Пелевин.

Источник: chrdk.ru

Комментарии: