«Бог в коробке, которого нам дали потрогать» — Геннадий Штех о буме нейросетей, поисковиках и ML

Привет, это Embedika! Мы разрабатываем современные ИТ-решения для бизнеса на базе машинного обучения и анализа данных. Недавно наш руководитель R&D-направления Геннадий Штех принял участие в новом выпуске Machine Learning Podcast. По следам эпизода собрали главные мысли и выводы.

Слушайте выпуск на любой удобной стриминговой платформе: https://mlpodcast. mave. digital/ep-45

Гена учился в Уральском федеральном университете на бакалавра математики и компьютерных наук. В университете он занимал ответственную позицию в лаборатории робототехники и искусственного интеллекта. А также работал программистом со второго курса: писал на C Sharp и занимался бизнес-проектами. Но к четвертому курсу он решил сменить направление.

Тогда для этого было два пути: функциональное программирование и ML. В функциональном программировании есть язык Prolog — это некая «смесь» ИИ и функционального подхода. Он позволяет создавать экспертные системы. А на основе лямбда-исчисления даже пытаются построить модель сознания.

Функциональное программирование было интересно, но мало кому нужно, особенно в Екатеринбурге, где жил Гена. Хотя сегодня немало вакансий, например, для специалистов со знанием функционального языка программирования Haskell. Но тогда ML было востребованнее, поэтому выбор пал на него.

В 2015 году Гена закончил университет, уволился с предыдущего места работы и пошел искать должность в ML.

Гена прошел тестовое задание в ИТ-компанию в Екатеринбурге и стал руководить двумя специалистами в отделе Data Science. После ему предложили переехать в Москву и присоединиться к ИТ-стартапу — так Гена стал частью команды Embedika.

После Михаил спросил, что Гена думает про популярную нейросеть ChatGPT.

Запись подкаста как раз происходила в день, когда вышла новость о том, что студент написал диплом с помощью ChatGPT и университет собирает этический комитет по этому вопросу. Гена отметил, что «ничто не ново под луной» и вспомнил кейс с «Корчевателем». «Корчеватель: Алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности» — это статья, написанная программой-генератором квазинаучных англоязычных текстов, которая была переведена на русский язык с помощью машинного переводчика и опубликована в российском научном журнале.

Гена считает, что у ChatGPT должны появиться конкуренты, чтобы технология продолжила развиваться.

Ведущий отметил, что ждет момента, когда комьюнити соберется и распределенно начнет обучать такие модели, которые «уделают» OpenAI и DeepMind. Гена считает, что для этого должно произойти две вещи: устойчивая экономика поощрения и внедрение гомоморфного алгоритма шифрования, который позволит людям без страха отдавать свои данные для обучения машины.

Гена рассказал, чем занимается команда Embedika и как она помогает крупному бизнесу экономить деньги и время. Например, внедряет системы для автоматизации документооборота, собирает инструкции и регламенты в единую систему и создает корпоративный поиск.

Например, перед заключением договора с подрядчиком, сотрудник может быстро проверить, работали ли с этим контрагентом другие отделы и на каких условиях. Это поможет узнать, не завысил ли подрядчик стоимость.

Также ведущий затронул тему о современных поисковиках:

Гена отметил, что благодарить за это нужно всех. Во-первых, сегодня контента стало очень много, он может создаваться автоматически (привет, ChatGPT!), поэтому в среднем он невысокого качества и ранжировать его сложнее. Также, по мнению Гены, сегодня люди ищут поверхностный контент и ждут моментальных ответов. Поэтому поисковики подстраиваются, чтобы «удовлетворить» пользователя.

Ведущий поделилися своим опасением, которое связано с развитием ИИ:

Также Михаил и Гена отметили, что преимущество нейросетей в индивидуальном подходе. Например, есть стартапы, которые делают чаты психологической помощи. Они похожи на Алису, которая помогает тебе поддерживать ментальное здоровье.

Другим перспективным направлением могут стать индивидуальные образовательные траектории. Например, виртуальный помощник, который поможет подобрать программу и в определенный момент будет давать необходимую информацию в нужном объеме. Это бы позволило не тратить время на неэффективные методики обучения.