Gorący towar

Andrej Karpathy prowadzi klasę pełną studentów i studentów studiów magisterskich na Uniwersytecie Stanforda, zachwyconych jego opisem zalet i wad różnych rodzajów algorytmów wykorzystywanych w trenowaniu sieci neuronowej do rozpoznawania obiektów na obrazie. Nagle ze środka pokoju dobiega charakterystyczny sztuczny głos Siri firmy Apple: Nie jestem pewien, co powiedziałeś.

Siri, prawdopodobnie aktywowana przypadkowo, wzbudza wielkie śmiechy. W tej sali, w której uczniowie zagłębiają się w zawiłości tworzenia oprogramowania, które lepiej rozumie ludzi i nasze dane, komunikat o błędzie przypomina o eksplodujących rzeczywistych zastosowaniach technologii.

Andrej Karpathy

Istnieje ogromne zapotrzebowanie na ekspertów AI z firm o głębokich kieszeniach, takich jak Apple-matka Siri, a także z IBM, Google i Facebook. W konsekwencji uczniowie klasy Karpathy mają szansę przejść na korzystny rynek pracy. W dzisiejszych czasach nierzadko duże firmy kupują całe startupy, aby zdobyć talent. Konkurencja jest tak silna, że ​​mniejsze firmy zaczynają rozszerzać rekrutację poza kierunki informatyki na dziedziny takie jak kosmologia i fizyka. W startupie AI Maluuba, dyrektor generalny Sam Pasupalak, zatrudnia specjalistów ds. rekrutacji badaczy, którzy codziennie przeglądają publikowane artykuły naukowe, szukając autorów, którzy mogliby być dobrymi pracownikami, a po swoich rozmowach jeżdżą na konferencje, aby poprowadzić czołowych naukowców. Joshua Clarke, partner w firmie rekrutacyjnej Heidrick & Struggles, mówi, że doświadczenie w zakresie sztucznej inteligencji jest dziś bardzo cenne, ponieważ firmy technologiczne nie są jedynymi, które konkurują o tych kandydatów. Firmy z listy Fortune 500 oceniają również, jak sztuczna inteligencja wpłynie na ich działalność.

W dzisiejszych czasach nierzadko duże firmy kupują całe startupy, aby zdobyć talent. Konkurencja jest tak duża, że ​​mniejsze firmy rekrutują nie tylko absolwentów informatyki, ale także absolwentów takich dziedzin, jak kosmologia i fizyka.

Nikt lepiej nie uosabia wojny o talent AI niż Karpathy samego siebie. 29-letni doktorant to wschodząca gwiazda w dziedzinie sieci neuronowych, modnej dziedziny sztucznej inteligencji. Po ukończeniu studiów w maju zostanie jednym z badaczy założycieli OpenAI, startupu badawczego non-profit. Karpathy widział, jak to jest pracować w startupach i spędził dwa lata w gigantycznym Google. OpenAI, który oferuje możliwość zbudowania nowej instytucji od podstaw, obiecuje również intelektualną wolność środowiska akademickiego i pieniądze, które umożliwią pracę, mówi. OpenAI ogłosił już 1 miliard dolarów darowizn od Petera Thiela, Elona Muska i firm, w tym Amazon Web Services.

Karpathy interesował się komputerami odkąd pamięta. Kiedy miał zaledwie pięć lub sześć lat w Koszycach na Słowacji, błagał rodziców o komputer; był pierwszą osobą w mieście, która go zdobyła. Pamięta granie w gry i robienie zdjęć za pomocą MS Paint. Programowanie też jest aktem tworzenia, mówi.

1 miliard dolarów

Finansowanie OpenAI, kolejnego pracodawcy Karpathyu2019

Po przeprowadzce do Kanady jako nastolatek Karpathy zapisał się na Uniwersytet w Toronto, spodziewając się pracy na komputerach kwantowych. Zmienił zdanie po zajęciach z ekspertem od uczenia maszynowego Geoffreyem Hintonem, pionierem programowania sieci neuronowych.

Karpathy twierdzi, że podczas gdy starsze podejścia do sztucznej inteligencji dawały komputerom mądrość poprzez brutalne wyszukiwanie danych, sieci neuronowe są zaprojektowane tak, aby uczyć się w sposób analogiczny do mózgu. Programy te tworzą skojarzenia i rozpoznają wzorce, umożliwiając im pokonanie innych rodzajów technologii sztucznej inteligencji w testach rozpoznawania obrazów, odkrywania leków oraz chleba i masła Siri — słuchania i mówienia jak ludzie.

Tworzenie komputerów, które mogą uczyć się i rozumieć bardziej jak ludzie, jest ostatecznym meta-problemem w informatyce, mówi Karpathy. Jeśli komputery będą w stanie połączyć ludzkie rozumienie z możliwością przechowywania i uzyskiwania dostępu do ogromnych ilości danych, sztuczna inteligencja utoruje drogę do wielkiego postępu w robotyce, autonomicznych samochodach, systemach bezpieczeństwa, które rozpoznają twarze i głosy, sztuki i prawie wszystko, co możesz wymyślić.

Karpathy zwrócił uwagę Grega Brockmana, założyciela OpenAI, dzięki pobocznemu projektowi, którego podjął się podczas pracy nad swoim doktoratem.

Dla zabawy Karpathy zaprogramował sieć neuronową, która może nauczyć się generować tekst w dowolnym stylu – Szekspira, Obamy, na jakimkolwiek się szkolono. Jeden kawałek kodu o długości zaledwie 100 wierszy może znaleźć wzorce w wierszach, matematyce lub dowolnym strumieniu symboli, mówi Karpathy. Jego sieć może wtedy tworzyć ciągi znaków w tym stylu. Z perspektywy człowieka, nawet nieco z bliska, to, co obecnie produkuje sieć, jest w większości nonsensem z kręgiem Szekspira lub oratorium prezydenckim. Ale Karpathy mówi, że im więcej tekstu szkoleniowego jest karmione, tym jest coraz lepiej.

Decyzja Karpathy'ego o opublikowaniu podstawowego kodu sieci w Internecie, aby każdy mógł użyć, zrobiła wrażenie na Brockman. Angażowanie opinii publicznej to jeden ze sposobów, w jaki OpenAI ma nadzieję na postęp w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, mówi.
Kiedy Brockman umieścił Karpathy'ego na liście osób, które chciałby zaangażować w OpenAI, zaczął wykorzystywać każdego nowego pracownika, aby zachęcić Karpathy'ego do dołączenia. Najlepsi ludzie chcą pracować z najlepszymi ludźmi, mówi Brockman. Rzeczywiście, mówi Karpathy, zazwyczaj rekrutują go inżynierowie, których zna, i nie odpowiada na telefony rekruterów. Kluczowym pracownikiem był John Schulman, niedawny absolwent studiów doktoranckich na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley. Kiedy Schulman powiedział, że będzie pracował z Brockmanem, Karpathy mówi, że wiedział, że projekt jest poważny. Atrakcyjne było również skupienie się na kreatywności i potencjale sztucznej inteligencji dla dobra ludzkości. Chcemy mieć pewność, że żadna firma nie ma monopolu na sztuczną inteligencję i kierować tą dziedziną w jak najkorzystniejszy sposób dla ogółu społeczeństwa – mówi Karpathy.

Na zajęciach Karpathy ma talent do ożywiania technologii. Po 60 minutach analizowania zalet i wad algorytmów przetwarzania obrazu, opisuje projekt Google, który ujawnia, które części obrazu są traktowane priorytetowo przez sieć neuronową, identyfikując widoczne obiekty. Na ekranie pojawia się zabawne zdjęcie owcy, które program wzbogacił o pysk psa. Zbiory danych wykorzystywane do trenowania sieci neuronowych zawierają tak wiele obrazów zwierząt, że sieci neuronowe wywołują halucynacje psów.

ukryć