«Все зависит от внутреннего желания». Как 10-классник осваивает машинное обучение в Otus и развивает свой геймдев-проект
Интервью Владимира Воробьева — ученика 10 класса, победителя олимпиады AIIJC, автора геймдев-проекта Mafia Go и студента курса по машинному обучению в OTUS.
Чем ты занимаешься сейчас?
Учусь в десятом классе лицея ВШЭ, прохожу курс в OTUS, участвую в акселераторе SberZ со своим проектом.
Прим. SberZ — Федеральная программа по развитию предпринимательских талантов для школьников 8–11-х классов.
Что привело тебя в программирование?
В 5 классе на уроке информатике мне учитель предложил попробовать изучать Python. Тогда для меня это было что-то непонятное. Шло немного туговато, но в целом получалось.
На тот момент не было понимания зачем мне это. Я решал легкие задачки, но как применять эти знания для создания приложения или чего-то еще не понимал. Думал, только в вузе этому можно научиться, а до этого не стоит даже пытаться.
В восьмом классе у нас в лицее появился курс в рамках факультатива по веб-разработке, там мы изучили Javascript, CSS, HTML, потом фреймворк Vue.js и научились его применять.
С этими знаниями поучаствовал в Хакатоне по созданию веб-ресурса – создали агрегатор профориентационных мероприятий для школьников и победили в нем. Я в проекте был фронтенд-разработчиком на Vue.js.
Потом я решил заняться бэкендом. Сначала использовал Node.js и Express.js: научился делать сайты, серверы для сайтов — все на одном языке. За это время я сделал сайт для разговорного клуба, наподобие социальной сети-форума.
Потом решил снова перейти с JS на Python. Освоил Flask — мини-фреймворк для бэкенд-программирования на питоне.
Уже в начале 9 класса я заинтересовался машинным обучением и искусственным интеллектом. Так я прошел небольшой вводный курс по этой области. Но этого, конечно, было мало.
Как ты познакомился с Марией Тихоновой, руководителем курсов по машинному обучению в OTUS?
В лицее, куда я перешел, в тот год проходил факультатив по машинному обучению и его проводила по счастливому стечению обстоятельств Мария Тихонова. Этот факультатив проходил для учеников 10-11 классов, а в итоге на него весь год ходил один я из 9 класса. Мария стала моим наставником и по сей день им остается.
Как начал участвовать в олимпиадах?
В девятом классе Мария посоветовала мне поучаствовать в НТО, треке ИИ, я вышел во второй этап, но в финал не вышел. Было грустно, но я решил подтягивать знания, искать что-то еще, изучать новое, практиковаться, и что-нибудь получится.
Далее я нашел олимпиаду AIIJC и решил в ней поучаствовать.
Соревнование состояло из 3 этапов. Первый — квалификационный. Там было две задачи, надо было набрать определенное количество баллов, чтобы пройти в следующий тур.
Я выбрал задачу, которая было связана с обработкой естественного языка, потому что Мария — специалист по NLP. Я был с этим и знаком. По результатам этого квалификационного этапа я был на первом месте из 245 человек.
Второй этап — командный, там мы тоже решали задачу по NLP. В финале своей решение нужно было улучшить, общаясь с менторами и экспертами.
Подробно об этом соревновании я рассказал в статье «Обзор олимпиады AIIJC 2021 и разбор задачи трека NLP» на Хабре в блоге OTUS.
Почему решил пойти на курс?
Cбер предложил мне стажировку. Я хотел подкопить еще знаний, чтобы стажировка прошла максимально эффективно. Решил посоветоваться с Марией, какие курсы мне лучше выбрать. Нужно было найти оптимальный вариант по знаниям и количеству затраченного времени, так как в лицее большая загрузка и свободного времени почти нет. Даже на свой проект времени у меня очень мало, хотя очень хочется.
Мария рассказала, что руководит курсами Machine Learning в OTUS и проконсультировала меня с выбором курса. Сначала хотел выбрать курс «Machine Learning. Professional». Но потом решил пройти «Machine Learning. Basic», чтобы быть уверенным, что основа у меня точно есть.
В процессе прохождения курса я понял, что сделал правильный выбор. Есть тонкости питона, о которых я не знал, было крайне интересно во всем разобраться. Кроме того, расширилась математическая база, и появилось понимание, что вообще такое проходить курс во время основного обучения.
К концу мая у меня закончится базовый курс и начнется углубленный. OTUS предоставил мне скидки на оба курса. Я получу основы и сразу перейду на более продвинутый уровень, чтобы продолжить прокачивать свои знания, а не применять сразу то, что есть на стажировке и в олимпиадах.
Расскажи подробнее о своем проекте
Проект называется Mafia Go — это онлайн-воплощение культовой карточной игры мафия. Проекту уже два года, но активные разработки мы ведем год. До этого команда у нас состояла из двух человек. Сейчас мы занимаемся набором команды. Нас уже 8 человек.
Mafia Go — наш пилотный проект, с которым мы участвуем в акселераторе Сбера. Мы презентуем себя как начинающая геймдев-студия и планируем заниматься не только разработкой, но и внедрять искусственный интеллект в наши игры, чтобы пользовательский опыт был более разнообразным, ярким и необычным.
Как дальше планируешь развивать проект?
Сейчас наша задача — собрать команду, которая будет включать 4 отдела: отдел разработки, дизайна и саунд-дизайна, стратегический отдел из маркетологов и продакт-менеджеров и медиаотдел из продюсеров и его помощников, которые будут рассказывать о нас в соцсетях.
Бета-версия игры сейчас есть на Play Market, у нее уже более полутысячи скачиваний.
Как планируешь совмещать свои увлечения: геймдев и ИИ?
Конкретно в этом проекте не сказать, что машинного обучения больше, чем геймдева. Идеальную ситуацию я вижу так: мы собираем команду из 12+ человек с опытом в своей сфере, сработаемся, проект продвигается и регистрируем нашу студию как официальную бизнес-единицу. Она станет фундаментом для разработки новых проектов.
Когда у нас уже будет ряд игр, который будет приносить нам достаточный доход, мы хотим заняться исследованиями и разработками в сфере ИИ.
К тому времени мы уже будем учиться в вузе и можно будет проводить эти исследования. Удачные разработки можно будет использовать дальше в наших играх. Когда у нас удастся что-то разработать и удачно внедрить в игры — это даст буст для развития проекта.
На кого бы ты хотел равняться?
В идейном плане мне нравится Илон Маск. Хочется создавать новые прорывные технологии, делать что-то на самом краю науки, за чем потом будет следовать весь мир.
Какие проблемы ты бы хотел решить в сфере ИИ?
Хотел бы заняться увеличением осознанности работы систем машинного обучения на абсолютно новом уровне. В переводчиках это будет незаметно, но системах, которые рисуют картинку по тексту, будет сильно заметно. То, что сейчас есть, не тянет на серьезные работы, хотя это все равно круто.
Что бы ты хотел сказать тем, кто хочет строить карьеру в Data Science?
Все зависит от внутреннего желания. Нужно понимать, что профессия требует постоянно изучать новое. Эта, как и другие профессии, сложная, но в меру. Если человек хочет просто попробовать и посмотреть, что получится, будет часто возникать желание все бросить.