Я собирался написать, как 2017 год относился ко мне, и начать перечислять все мероприятия, сессии, семинары, наставничество, которое я провел, преследуя свою главную цель — поделиться как можно больше тем, чему я научился на протяжении всей своей жизни, а также учиться у всех людей. Я встретил их увлечения, то, что заставляет их идти вперед и преодолевать любые трудности, с которыми они могут столкнуться… … и позвольте мне быть откровенным: «Я встретил довольно много замечательных людей в этом году… Но в конце концов я решил рассказать о действительно сложном и интересном событии, которое вызвало массу вопросов и наверняка повторится.

В декабре этого года меня пригласили в Pinewood School в Салониках, Греция, чтобы провести открытые дебаты (своего рода выступление на TedX) по искусственному интеллекту в классе, который после проекта по автономным автомобилям. Это было мое последнее официальное занятие в 2017 году!

Подготовил свои слайды, начав с введения в Waymo Team и проекта Google по беспилотному вождению, а затем немного углубившись в TensorFlow, Deep Learning, Deep Neural Network и то, как тензоры перетекают в граф. операций.

После того, как презентация была закончена, и вот настала самая красивая ее часть, мы начали открытую дискуссию об этике машины, о «почему» и «как» машина что-то вычисляет и дает вам и результат. Мы даже продвинулись немного дальше в юридическом аспекте… «Нужно ли нам создавать машинное законодательство? Или Машина создаст лучше?» … Всего несколько самых простых вопросов, которые обсуждались в этот день!

Нам нужно создать этическую Машину, которая в конечном итоге могла бы обучать другие Машины.

Мы даже разошлись и коснулись законов робототехники Азимова, которые студенты знают, и дискуссия становилась довольно сексуальной ;-)

Это была центральная тема обсуждения, и вы могли ясно видеть, что, несмотря на разницу в поколениях, ваш, как человеческий, высший страх перед неизвестным живет глубоко внутри вас. Я ошибался, думая, что новые поколения не будут слишком много внимания уделять фундаментальным вопросам, которые сопровождали нас с момента нашего первого появления на Земле. на первобытном инстинкте защитить себя. Я (ошибочно) предположил, что так называемое цифровое поколение, которое в большинстве своем не знает, какая связь между карандашом и кассетой, не обеспокоены Machine (R)Evolution и подошли бы к этой концепции как к тренду.

Было действительно интересно поговорить, и было настоящим вызовом объяснить не только техническую часть машинного обучения или глубокого обучения, но и поделиться своими и их мыслями и подвергнуть их сомнению.

Я был поражен прогрессом знаний, которыми обладали студенты, а также глубокими дилеммами, которые они открывали для обсуждения за столом. Что касается реализации программного обеспечения и того, как работает TensorFlow, несмотря на то, что у них не было никакого предыдущего опыта, меня поразило то, что они очень быстро усвоили познание и процедуры. Так что самое сложное было не столько в том, чтобы рассказать им о том, как работает TensorFlow, Python, сколько в том, чтобы сказать: «Хорошо, мы это реализовали… а теперь? Что будет делать Машина? Есть ли у машины предел? Можно ли будет установить лимит? Будет ли Машина соблюдать этот предел? Создаст ли Машина в конце концов «Совершенную Машину» и будет называть ее «богом» Машин? Поймет ли он смысл творения? На каком основании и ссылках, если да? Будет ли машина «чувствовать», что хорошо, а что плохо, или для машины будет просто создавать алгоритмы, которые находят закономерности в данных?
… И многие другие вопросы, которые зажгли будущие сессии с класс.

То естьо, мое закрытие 2017 года на самом деле открывало двери для новых квестов, проблем с поиском ответов, созданием новых вопросов и, в конце концов, чувством «борьбы» за то, чтобы всегда достигать большего, поднимать свои мысли, сравнивать их, поймите, когда я ошибаюсь, обсуждайте это открыто и всегда шире для новых начинаний.

Для меня 2018 год будет годом, когда я буду отстаивать свои мнения, сравнивать их и подвергать сомнению. Искать все возможные пути к «выводу», но в то же время не считать «вывод» недостоверным. Быть открытым, учиться и делиться максимально возможным!