Александр Крайнов, Яндекс: искусственный интеллект среди нас

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения незаметно вошли в нашу жизнь. Пользователи очень быстро привыкли к тем плюсам, которые получили за счет развития подобных систем. В интервью с Александром Крайновым, руководителем Лаборатории компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта Яндекса, мы взглянули на мир машинного обучения изнутри. Как обучаются компьютерные системы, могут ли ошибаться, и как обрабатываются данные?

— Александр, вы руководите направлением компьютерного зрения и технологий машинного интеллекта в Яндексе. Расскажите, чем занимается ваш отдел?

— Компьютерное зрение — это способность машинно распознавать, что находится на изображении. И оно применяется во многих сферах. Где-то оно заметно, потому что это пользовательская функциональность, где-то — менее заметно, потому что это просто какое-то встроенное улучшение пользовательских сервисов. Заметнее всего оно в поиске по картинкам, где можно загрузить свою картинку и найти похожую. Ну и, конечно, в Алисе. Можно сфотографировать что-то, и Алиса расскажет про то, что она видит, или ответит объектным ответом (скажет, например, что это за растение). Или просто покажет похожее изображение.

— Специалистов такого профиля на рынке достаточно мало. Как вы решаете проблему кадров и привлекаете ли казахстанских специалистов?

— Мы привлекаем сотрудников откуда угодно. Мы не смотрим на происхождение сотрудника. Важно, что он умеет. Что касается того, как мы людей находим, тут есть два ключевых метода. Первое: мы считаем, что создаем самые лучшие условия для работы. У нас очень сильная команда. А для топовых специалистов очень важно работать в коллективе, где есть чему учиться. Есть такое правило, что когда ты сидишь в комнате, и тебе кажется, что ты тут самый умный, то пора поменять комнату.

И второе: так как таких специалистов, действительно, мало, то Яндекс предпринимает довольно значительные усилия для того, чтобы их становилось больше. У нас очень много образовательных программ, начиная с ШАДа — это Школа анализа данных Яндекса, у которой есть филиалы по всей стране, есть онлайн-курсы. ШАД на текущий момент — это одна из самых сильных в мире школа анализа данных, школа, где учат машинному обучению и вообще методам обработки данных. Еще у нас есть факультет компьютерных наук в Высшей школе экономики. Кроме того, сейчас во многих городах запускается Яндекс.Лицей. Это такая образовательная инициатива, где мы учим школьников программировать на Питоне.

— А сколько времени существует ваш отдел? Как вообще компания пришла к тому, что уже надо заниматься этим направлением целенаправленно?

Читать далее