Иван Иванов, студент по компютърни науки в Кеймбриджкия университет, пред Economy.bg
Иван Иванов е възпитаник на Американския колеж в София. От есента на тази година той ще продължи обучението си в Кеймбриджкия университет със степен по компютърни науки. Иван е медалист от различни олимпиади и състезания по информатика и програмиране и още като ученик започва да се занимава с научна дейност в областта на приложната математика и роботиката. Той е носител и на две президентски награди „Джон Атанасов“ за постиженията си в областта на компютърните науки. След конкурс Иван беше отличен със стипендия на „Милениум клуб България“ в размер на 13 000 лв. Целта на еднократната стипендия беше да подпомогне покриването на академичните разходи на талантливи студенти с финансови затруднения.
Economy.bg разговаря с Иван за възможността и предизвикателството да учиш в Кеймбридж и потенциала на невронните мрежи, към които той има сериозен интерес.
Иван, предстои ти от есента да продължиш обучението си по компютърни науки в Университета на Кеймбридж. Какво означава за теб тази възможност?
За мен това е една невероятна възможност да продължа развитието си в сферата на компютърните науки, в която имам силен интерес още от началото на гимназията. Университетът в Кеймбридж създава уникална атмосфера с едни от най-елитните професори в целия свят, както и с едни от най-амбициозните и способни ученици. За мен ще е незабравимо преживяване да се сблъскам с тях и да прекарам следващите четири години в тяхното обкръжение.
Кои очакваш да са най-големите предизвикателства за теб там?
Едно от най-големите предизвикателства там очаквам да е интензивният учебен процес. Университети като "Оксфорд" и "Кеймбридж" са известни с това, че процесът на обучение е съставен от три кратки семестъра с целодневно обучение, разделени от ваканции. Това означава, че материалът ще се минава много бързо и не трябва да изоставам по никакъв начин.
Къде виждаш бъдещето си – в чужбина или у нас?
Засега не мога да кажа с абсолютна точност, но виждам бъдещето си на място, където ще имам възможност за развитие независимо от държавата. За съжаление, към текущия момент тези места в България са рядкост и затова се насочвам към чужбина. Но ако след завършването ми България предоставя нужните условия, не бих имал нищо против да се върна и да работя тук.
Имаш интерес към невронните мрежи. Можеш ли да обясниш какво точно представляват те?
Изкуствените невронни мрежи представляват чисто математически модел, който посредством линейна алгебра се опитва да моделира дадена функция. Поради това те могат да бъдат разглеждани и като blackbox или черна кутия, която приема входни параметри и връща резултат, който по някакъв начин е повлиян от тях.
Какъв е потенциалът им?
Интересното при невронните мрежи и това, което ме кара да им се възхищавам, е, че целият процес на обучение, или на наподобяване на модела на функцията, е автоматизиран и се случва по много естествен начин. В процеса на трениране на мрежата се предоставят данни за вход, за които се знае правилният изход, и тя се “учи”, основавайки се на грешката между резултата, който тя дава, и реалния такъв. По този начин точно като прохождащо дете, тя става все по-добра в предсказванията си на правилния резултат.
Кои са топ 3-те сфери, в които невронните мрежи могат да намерят най-голямо приложение и в които ще окажат най-голямо въздействие?
Невронните мрежи имат много приложения в практиката, тъй като те могат да наподобят всяка функция при наличие на достатъчно входни данни за тренировка. Но най-вече те се обособяват за употреба в три сфери: предвиждане на събития (както на борсата, така и на природни бедствия), усъвършенстване на връзката с човека (разбиране на човешки текст, гласово разпознаване), разпознаване на изображения и цялостно изваждане на информация от определена ситуация. По този начин невронните мрежи ще повишат сигурността на хората, ще спомогнат за по-добрата им работа в дигиталната среда, но също така ще автоматизират и много процеси, които досега са се извършвали от хората с не толкова голяма точност и прецизност.
Кои са бариерите и предизвикателствата пред ефективното им използване?
Едно от най-големите предизвикателства пред невронните мрежи е изчислителната мощност и количеството входни данни. За да може един такъв математически модел да придобие нужната точност, той трябва да направи множество хиляди итерации върху предварително събрани и често обработени данни. Но много често такива не се намират в природата и се налага учените да създават изкуствени, което намалява практическата точност на мрежата. А когато няма достатъчно количество данни, мрежата не може да се научи правилно. Дори и този проблем да бъде разрешен, за една наистина сложна задача невронната мрежа трябва да е и от голяма дълбочина, което означава, че входните данни ще минат през множество итерации, преди да се получи крайният резултат. Това налага използването на технологии с голяма изчислителна мощ и нужда от време, за което мрежата ще се научи. Така се ограничава кръгът от хора, които могат да работят върху разрешаването на тези проблеми, но и също така времето за работа е не винаги рентабилно за дадена компания.
Как напредъкът в развитието на невронните мрежи и машинното самообучение може да се отрази на заетостта на хората? В кои сфери има най-голям риск хората да бъдат заместени от машини на работните им места?
Със сигурност невронните мрежи и другите алгоритми за машинно самообучение ще заменят хората в някои от ежедневните им задачи и същевременно могат да заменят и цели професии. Но това не означава, че хората ще останат без работа, тъй като дори и един такъв самообучаващ се модел има нужда от „висш“ учител за света на хората, който може да бъде единствено човекът. Така че дори и професиите да изчезнат, хората няма да останат без работа, а самите те ще се превърнат в разработчици и учени, които ще създават и обучават невронни мрежи с цел постигане на още по-голяма точност.
В този смисъл кои според теб са най-важните технически умения, които ще са от най-голямо значение във все по-автоматизиращия се свят?
Едно от най-важните умения в дигиталния свят е това да се разбира значението на технологиите. Според мен те никога няма да станат способни да заменят човека напълно, макар че в днешно време те надминават хората в много задачи от ежедневието. Поради това те трябва да се развиват все повече и да намират по-голямо приложение в практиката, а хората вместо да загубят работата си, трябва да се превърнат в създатели на такива технологии, като ясно разбират кога за даден проблем е подходящо изготвяне на самообучаващ се модел и кога той най-добре ще бъде решен от човека, а не от машината.
