На "Уроке цифры" Максим Акимов рассказал школьникам о безопасности искусственного интеллекта
26 февраля заместитель председателя правительства РФ Максим Акимов на открытом "Уроке цифры" рассказал школьникам о базовых законах робототехники и безопасности искусственного интеллекта. Во встрече с учениками, которая прошла в Хорошёвской школе ("Хорошколе") в Москве, также приняли участие председатель правления Сбербанка Герман Греф, заместитель министра просвещения Марина Ракова, директор департамента координации и реализации проектов по цифровой экономике министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Михаил Насибулин и топ-менеджеры крупнейших российских ИТ-компаний.
Образовательная акция "Урок цифры" на тему "Искусственный интеллект и машинное обучение" стартовала 25 февраля. Это необычные уроки информатики, подготовленные специалистами по аналитике данных Сбербанка. Открытые уроки акции проходят по всей России, причем в более чем 30 регионах их проводят с участием министров и губернаторов, которые отвечают на вопросы школьников о цифровых технологиях. По просьбам региональных участников стандартный недельный срок "Урока цифры" продлен до 8 марта.
На открытом "Уроке цифры" в Москве на вопросы школьников ответили заместитель председателя правительства РФ Максим Акимов, председатель правления Сбербанка Герман Греф, заместитель Министра просвещения Марина Ракова, генеральный директор Кодвардс Максим Волошин, генеральный директор организации "Цифровая экономика" Евгений Ковнир, основатель 1С Борис Нуралиев, генеральный директор Mail.ru Group Борис Добродеев, исполнительный директор благотворительного фонда Сбербанка "Вклад в будущее" Петр Положевец, управляющий директор "Лаборатории Касперского" в России и странах СНГ Сергей Земков и руководитель службы разработки Яндекс.Поиск Алексей Шаграев.
Участники открытого урока рассказали школьникам об особой важности темы искусственного интеллекта, поскольку по поручению президента России Владимира Путина стратегия по технологии должна появиться в самое ближайшее время. Ее цель в том, чтобы Россия вошла в число мировых лидеров в области искусственного интеллекта уже в середине следующего десятилетия.
"Разработки в области искусственного интеллекта ориентируются на базовые этические принципы робототехники, то есть не могут причинять вред человеку. И если появятся какие-либо риски, то в России и во всем мире нормы безопасности в сфере искусственного интеллекта будут усилены на государственном уровне, чтобы не причинить вред не только людям, но и животному миру и экологи", - ответил вице-премьер РФ Максим Акимов на вопрос школьника о безопасности искусственного интеллекта.
Председатель правления Сбербанка Герман Греф рассказал школьникам о том, как искусственный интеллект может их избавить от рутины: "Все простые и однотипные задачи, связанные с повторением каких-то операций, может выполнять искусственный интеллект, но также он может решать и достаточно сложные задачи, связанные с большим количеством вычислений. В будущем будут внедрены различные роботы, и вся механическая работа уйдет в сторону. Тогда придется решать творческие задачи, в которых искусственный интеллект не силен, либо решать задачи в условиях неопределенности, когда данных нет или их мало".
На школьный вопрос о доверии искусственному интеллекту ответила заместитель Министра просвещения Марина Ракова: "Я доверяю некоторым проявлениям искусственного интеллекта, например, при использовании приложения такси. Но стопроцентное доверие – это человеческое качество, основанное на эмпатии, возможности чувствовать. Вместе с тем критическое мышление и по отношению к искусственному интеллекту, и при прочтении книги или изучения веб-сайта сохраняйте всегда. Безусловное доверие следует пропускать через критику, чтобы те выводы, которые вы делаете, были обоснованы".
Генеральный директор АНО "Цифровая экономика" Евгений Ковнир привел примеры использования искусственного интеллекта: "Сегодня мы можем наблюдать совершенствование беспилотных машин, пользоваться фантастическими сервисами по обработке фотографий, получать полезные советы от персонального помощника. При этом далеко не все сценарии сегодня придуманы, поэтому у нынешних школьников впереди большое пространство для творческой интересной деятельности".
На вопрос шестиклассницы, сложно ли работать в ИТ-отрасли, ответил директор и основатель фирмы "1С" Борис Нуралиев: "Работа в ИТ-отрасли сложна тем, что конкурировать нам приходится на мировом уровне, во многих странах мира ИТ на подъеме, программа из другой страны запускается кликом мышки. Но зато эта отрасль очень демократична, есть компьютер – можете писать программы. Эта работа дает широкие возможности, богатейшие люди мира – ИТ-шники. Работать очень интересно, есть простор и для инженерных разработок, и для творчества – многое зависит от дизайна, как программа выглядит. И это дает большое удовлетворение, когда ты сделал программу или сервис, которыми пользуются тысячи, миллионы людей. Приходите все в ИТ-отрасль, у нас как раз не хватает людей".
"Мы уже живем с искусственным интеллектом. Технологии ИИ, машинного обучения и нейросети используются в большинстве наших продуктов, и пользователи с ними сталкиваются каждый день: умные ленты в соцсетях, рекомендации товаров в e-commerce, распознавание лиц на фото и компьютерное зрение. Искусственный интеллект делает продукты максимально удобными и актуальными для пользователей", – отметил в разговоре со школьниками генеральный директор Mail.ru Group Борис Добродеев.
Об искусственном интеллекте как о "новом интернете" школьникам рассказал генеральный директор "Кодвардс" Максим Волошин: "Технология, которая также влияет на изменение процессов в мире и по значимости не уступает изобретению электричества или парового двигателя. Ее потенциал пока не до конца раскрыт, но уже сейчас понятно, что она открывает большие возможности как для людей, чья работа связана с анализом данных, так и для рядовых пользователей, которые хотят получить умного электронного помощника для решения повседневных вопросов".
По слова Максима Волошина, на практической части урока школьники могут попробовать себя в роли инженеров искусственного интеллекта, специалистов по обучению машин и экспертов по тестированию. Это важная часть профессий, которые востребованы сейчас и будут развиваться в будущем. Например, во многих странах уже действует система "умного города": с помощью искусственного интеллекта предотвращаются преступления и выписываются штрафы, а поезда ездят автоматически, машинистов. И все это было бы невозможно без людей, которые выстраивают и обучают системы с искусственным интеллектом. Все идет к тому, что во многих областях жизни искусственный интеллект будет выполнять работу быстрее и лучше человека, а большая часть профессий кардинально трансформируется, и важно быть к этому готовым.
Сергей Земков, управляющий директор "Лаборатории Касперского" в России и СНГ поделился впечатлениями от "Урока цифры": "Я думаю, это очень важный и полезный проект для нашего образования. Машинное обучение сегодня стало одной из ключевых технологий для многих решений, в том числе без него трудно представить себе современную отрасль информационной безопасности. Уже сейчас существует огромный спрос на специалистов в этой сфере, и эта потребность будет только расти. Вообще очень приятно встретиться с такими замечательными детьми, любопытными, ищущими, интересующимися. И я очень рад, что сложная тема сегодняшнего урока оказалась настолько интересной для школьников, в меня это вселяет большой оптимизм".
После получения ответов на свои вопросы школьники перешли к практической части "Урока цифры" по искусственному интеллекту. Для учеников с 1-го по 8-й класс занятия состоят из видеолекции и тренажера, на котором ребята в игровой форме "обучают" робота трудиться в зоопарке. Для того, чтобы робот мог отличить животных друг от друга и правильно их кормить, школьникам предстоит очистить данные, разметить их, определить размер выборки, выбрать эффективный алгоритм для проверки и провести "фичеринжиниринг", то есть ранжировать данные по определенным признакам.
Тренажер для старшеклассников – это графический симулятор, в нем ученик видит основные этапы работы с моделью машинного обучения: настройки гиперпараметров нейронной сети, улучшение модели по мере прохождения, изменение результатов модели на тестовых данных, выбор лучшей модели.
