«Учеба в Вышке стала для нас переломным моментом»

© ISTOCK

Выпускники магистратуры и аспирант Вышки придумали cтартап MLprior — и получили международный грант Catalyst Grant от Digital Science на развитие сервиса для ученых. О «боли» исследователей, искусственном интеллекте и восстании машин новостной службе портала рассказал один из создателей проекта Владислав Ишимцев.

Команда стартапа MLprior

  Павел Швечиков, выпускник магистратуры и аспирант ВШЭ, а также приглашенный преподаватель ФКН ВШЭ

  Денис Волхонский, выпускник магистратуры ВШЭ, аспирант Сколтеха

  Владислав Ишимцев, выпускник магистратуры ВШЭ, аспирант Сколтеха

  Никита Ключников, аспирант Сколтеха

Владислав «покорил» не один вуз: в 2015 году окончил бакалавриат Бауманки, спустя два года стал магистром Высшей школы экономики, а чуть позже и Сколтеха, где теперь учится в аспирантуре. По его словам, магистратура факультета компьютерных наук сыграла большую роль в жизни: «Я начал проходить курсы НИУ ВШЭ на платформе Coursera, еще учась в Бауманке, которая, безусловно, дала мне бесценные навыки программирования и знания математики. Курсы ВШЭ меня впечатлили, и я решил поступать в магистратуру в Вышку. Учеба здесь стала переломным моментом: я получил много практических навыков и полезных знакомств».

В магистратуре Высшей школы экономики Владислава и его однокурсника Дениса Волхонского запомнилась организация учебного процесса: возможность выбирать майноры и заниматься серьезной наукой. Именно в Вышке Владислав погрузился в исследования, в частности, в области искусственного интеллекта — под руководством Евгения Бурнаева, преподававшего на факультета компьютерных наук.

Разработкой искусственного интеллекта занимается область информатики, специализирующаяся на особенных интеллектуальных компьютерных системах. Такие системы могут выполнять функции, которые традиционно приписывают только человеческому разуму: понимать языки, распознавать цвета и картинки, решать проблемы и т.д.

Занимаясь изучением свойств ИИ, Владислав и Денис заинтересовались инвестициями и рынком ценных бумаг. Так, в 2017 году родилась первая идея стартапа — сервис, который предсказывает цены на акции, опираясь на актуальные новости.

«Проект не получился, — признается Владислав. — Мы создали прототип: система работала на синтетических данных, а на реальных, с существующими котировками, — нет. Рынок ценных бумаг, особенно российский, очень специфичный. Нам потребовалось бы не менее года, чтобы отладить систему».

© из личного архива Владислава Ишимцева

Со временем ребята поняли: нужно заниматься тем, что ближе. Самим стать целевой аудиторией — и создать сервис, помогающий ученым. «Мы опросили коллег, и почти все сетовали на трудности при написании статей, — рассказывает Владислав. — Мы запротоколировали каждый ответ и выделили пять основных потребностей исследователей. Так и получилось, что “боль” каждого ученого — создание научных работ — мы нащупали, как психологи».

Идея сервиса для исследователей легла в основу заявки на международный грант Catalyst Grant. В конце сентября стало известно, что проект ребят вошел в тройку лучших.

The Catalyst Grant — международная инициатива по поддержке стартапов, помогающих ученым. Грант разыгрывает британская компания Digital Science, он составляет 25 000 фунтов (30 тысяч долларов). В этом году призовой фонд разделили между тремя победителями: компанией из Украины, греко-британским проектом и MLprior.

Благодаря выигранным деньгам ребята продолжают работу над стартапом: разговаривают с учеными и выясняют, что должен уметь сервис. Идеальный сервис, объясняет Владислав, позволит исследователям не тратить время на «упаковку» научной идеи. Достаточно изложить идею, описать эксперименты и загрузить результаты — искусственный интеллект оформит все в законченную научную статью.

До конца года авторы проекта планируют определить и протестировать несколько гипотез, а в 2020-м представить миру работающий продукт. По словам Владислава, стадия тестирования идеи — самая важная, потому что очень легко сделать продукт, который никому не будет нужным: «Если мы найдем, что нужно исследователям, то уже через месяц сервисом можно будет пользоваться».

Практически во всех сферах для успешного применения искусственного интеллекта необходимо собрать большое количество данных, объясняет Владислав. На основе полученной информации интеллектуальные системы анализируют, как человек принимает решение и пытаются обобщить его опыт. Например, искусственный интеллект уже может проверять объявления на интернет-барахолках и не публиковать те, которые содержат запрещенную информацию (продажа органов, оружия, порнографии). Это сокращает время модерации объявлений и снижает использование человеческих ресурсов.

© из личного архива Владислава Ишимцева

Со временем ИИ сможет выполнять почти все задачи, которые сейчас доступны только человеку. Но он не отнимет рабочие места: на смену существующим профессиям придут новые. Искусственный интеллект (как запуск конвейера и модернизация производства в начале прошлого века) — следующая ступень эволюции, а не конец человечеству, считает Владислав.Не нужно бояться и “восстания машин”, которое так реалистично изображают режиссеры фильмов-катастроф. «Конечно, не бывает систем без багов [программных ошибок — прим.ред.] , и в какой-то момент бага может стать фичей [необычной программной возможностью, особой функцией — прим.ред.], которая приведет к тому, что мы потеряем контроль. Но вероятность такого сценария ничтожно мала», — говорит основатель стартапа для исследователей.

Людям просто нужно привыкнуть к ИИ. Вы, например, сядете в такси-беспилотник, за рулем которого нет водителя?

Сейчас ИИ применяют для оптимизации производства, управления машинами, в борьбе с преступностью. Но самые большие инвестиции — в медицине. И такая тенденция сложилась во всем мире.

Россия в применении ИИ не лидирует — причина, по мнению Владислава, в недостатке финансирования и устаревшей системе образования.

Всем, кто мечтает менять мир, создавая искусственный интеллект, Владислав советует учить линейную алгебру для глубокого понимания нейронных сетей. Кроме того, необходимо умение коммуницировать: общение с коллегами и единомышленниками помогает узнавать и добиваться в разы большего, чем одиночное научное путешествие.