Искусственный интеллект и персональные сервисы в России: что делает Яндекс в 2019

ШАД, стажировка и другие возможности для студентов

— На лекции вы рассказывали о том, как обучать поисковую систему определять «белиберду», которую пользователь пишет в поисковой строке. Где этому и другим знаниям по отраслям премии обучают, в Школе анализа данных?

— В какой-то степени, да, но вообще ШАД ориентирован на получение фундаментальных знаний. Если есть достаточные знания по машинному обучению, анализу текста и распознаванию изображений, то дальше человек легко начнет их применять где угодно. Выпускники ШАДа устраиваются во все возможные компании, и в «Яндексе» они работают в самых разных подразделениях, потому что это очень высокий показатель. Из 4 тысяч заявок поступает только 200 человек. Поступление тоже ничего не гарантирует: даже при таком отборе школу заканчивают далеко не все, потому что учиться очень тяжело. 

— Насколько я понимаю, есть еще стажировка в «Яндексе», где можно повысить свой уровень. Какие задачи даете стажерам?

— Стажер у нас выполняет реальные задачи. Чаще всего им поручают делать что-то инновационное, передовое, потому что, если стажер будет заниматься какими-то рутинными задачами, то ему нужно долго разбираться с набором инструментов, который используется в компании. Стажеры часто делают что-то наукоемкое. Например, технологии DeepHD в компьютерном зрении, когда мы берем картинку или видео маленького размера и делаем из них большую, увеличивая разрешение, — все начальные эксперименты и первые образцы были сделаны стажерами. Они делаются под руководством опытных разработчиков, но большую часть самых интересных и сложных экспериментов у нас осуществляли стажеры.

— Как устроена работа стажера?

— Стажер в «Яндексе» воспринимается как сотрудник, как часть твоей команды. Ему выплачивается зарплата и он получает все «плюшки» в полном объеме: комфортный офис, корпоративное питание, тренажерки и т. д. У нас нет жесткого понятия рабочего времени: офис работает 24 часа в сутки, никто не смотрит во сколько человек пришел, во сколько ушел. Кто-то рано приходит, кто-то поздно уходит, кто-то ночь может сидеть и работать на выходных. У сотрудника есть задача, которую он выполняет, а как ему удобно и когда — решает он сам. Вся система сделана из соображений эффективности и здравого смысла — для человека. Эта система работает во всех филиалах. 

— Вот сейчас появилась еще премия Сегаловича, что студенту необходимо сделать, чтобы получить ее?

— Он должен сделать сильную научную работу в тех областях, на которые распространяется эта премия: машинное обучение, компьютерное зрение, машинный перевод и обработка естественного языка, синтез и распознавание речи, информационный поиск и анализ данных. Желательно, чтобы работа была опубликована на какой-нибудь крупной конференции — это однозначный знак качества. Но наличие публикации не является обязательным условием. Если автор считает, что написал достойную работу с научной новизной, то, конечно, есть смысл подаваться на премию.

— Допустим, студент получил премию: какие у него обязательства?

— Это самое интересное — у него нет обязательств. Хорошо, если он продолжит заниматься дальше тем, чем занимается, но он ничего компании не должен, потому что это премия, а не грант. Премия — это поощрение за его достижения. Другое дело — у него есть возможности. Если он захочет, ему может быть назначен ментор из «Яндекса», и он по своему желанию может пройти стажировку в отделе Международных исследований. А также оплачивается поездка на международную конференцию — не представляю, чтобы кто-то отказался от такого шанса.

Сложные системы

Вообще-то все выступления Яндекс объединила одной темой — «будущее в деталях». Получилось про искусственный интеллект и его проникновение в нашу жизнь. Это мировой тренд, развитие техники достигло того шага, когда ИИ доступны не только большим корпорациям, но и фактически каждому человеку — в повседневных решениях, которые он может даже не замечать.

Кроме использования «умных» систем — тренд на сбор и обработку Big Data, усложнение и ускорение технологичных процессов.

Например, анонсировали новый сервис «Облачных ресторанов». Яндекс договорилась с лучшими ресторанами по версии пользователей, чтобы там готовили самую популярную еду. Борщи, котлеты, салаты — даже там, где этого обычно не готовят. Яндекс будет отправлять на кухни ресторанов свои полуфабрикаты, а доставку заказов возьмут на себя курьеры Яндекс.Еды. Обещают, что стоимость одного блюда не превысит 250 ₽.

Скидка 30% на первое блюдо по специальной ссылке с презентации YaC 2019.

Самые популярные блюда по исследованию Яндекса, их можно будет заказать в «Облачных ресторанах»

Рассказали, как работает Яндекс.Драйв, и разобрали аспекты создания и поддержания системы каршеринга — от железа до обслуживания и тарифов. Советуем посмотреть в записи, даже если вы не водитель, но вам интересна внутренняя кухня таких сервисов.

Беспилотный транспорт

А началась конференция с появления Аркадия Воложа на беспилотном автомобиле. Машина выехала на сцену совсем без водителя. Даже если примерно понимаешь, как это работает, воспринимаешь как что-то необычное: в основном беспилотники сейчас катаются с человеком за рулём — «на всякий случай» и по юридическим требованиям.

К беспилотникам движется весь мир. На GTC 2019 мы видели достижения NVIDIA — она строит свою платформу и предлагает «железные» решения, которые можно интегрировать с любыми автомобилями. Там же выступали и ребята из Яндекса — представили автоматику, которая помогает машине перемещаться в условиях русской зимы или песчаной бури в Израиле. Контраст с идеальными дорогами Калифорнии в выступлениях других брендов был существенен, все вопросы к спикерам из Яндекса сводились к одному: «Как вы это делаете? Ведь даже человек не всегда справится в подобных условиях».

И вот на YaC 2019 Волож объявляет, что уже в этом году на дорогах России будет 100 беспилотников Яндекса (кстати, беспилотные такси уже сейчас есть в Иннополисе и Сколково).

Беспилотный автомобиль Яндекса в Сколково, фото Яндекса

Да, пока что за рулём всё ещё будет сидеть человек, готовый перехватить управление в любой момент. Да, это всё ещё способ собрать больше данных, чтобы проанализировать и обучить авто справляться с нестандартными ситуациями. И юридические аспекты всё ещё не решены (впрочем, не только в России, тут много даже просто моральных вопросов). Но это огромный шаг вперёд.

Системы автопилота кажутся очень сложными, но их создают люди — программисты, специалисты по машинному обучению и анализу данных, специалисты по обеспечению качества и другие разработчики. Вы тоже можете начать свой путь в этом направлении, статьи есть у нас на сайте. У Яндекса есть «Школа анализа данных» и профессия на Яндекс.Практикуме.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
Добавить комментарий