Вы слушаете Артём Подкаст.
Попросили меня рассказать о том, что Артём думает о профессиях будущего, в частности, о такой профессии, как тренер нейросетей. Куда нужно идти учиться на эту профессию, и как овладевать этими навыками.
Сперва, наверное, для исторической справки нужно упомянуть, что в последние годы всё чаще и чаще всплывает эта тема о том, что в будущем не нужны будут всякие программисты, всякие специалисты, а можно будет просто вот так поговорить с компьютером и сказать компьютеру, что ты хочешь от него, и он тебе это покажет или расскажет или скажет. Представление это недалеко, как мне кажется, от правды, от того, что нас ждёт в будущем. Но скажу, что по большому счёту мы то же самое делаем и сегодня. Мы точно так же говорим с электронно-участительными машинами на языке, который чем-то напоминает смесь английского и математической нотации. И в ответ эти умные калькуляторы выдают нам какой-то результат.
Разница в чём? В том, что если любой человек может это сделать, не вводя никакими знаниями, значит и учиться не нужно, и тренироваться не нужно. И соответственно, если можете поговорить с обычным человеком, то и с таким вот умным компьютером тоже скорее всего у вас получится наладить диалог. Но мы пока что ещё в таком переходном находимся моменте, когда компьютер всё ещё не до конца улавливает смысл сказанного, он понимает, что ему сказали что-то, и он это что-то может как-то попробовать интерпретировать и так далее, но самого смысла он не улавливает в том смысле, в котором человек понимает смысл сказанного. Поэтому возникает такая интересная профессия тренер нейросетей.
Что это значит? Это человек, который занимается тем, что показывая компьютеру большое количество различных данных, ну скажем текста или картинок, он в итоге пытается сделать так, чтобы компьютер уловил нечто общее между этими данными, и смог их, скажем так, привести к единому общему знаменателю, чтобы если потом показать компьютеру данные, которые он до этого не видел, он узнал, скажем так, идею общую, которую он выяснил из тех данных, которые мы до этого показывали. Соответственно, сейчас этим занимаются люди-учёные в некотором роде, занимаются этим люди с некоторой математической подготовкой, люди, которые действительно хотят, скажем так, продвинуть эту науку вперёд и ввысь.
Простым смертным это пока что недоступно. Но я хочу подойти к этому вопросу немножко с другой стороны, со стороны не тех специалистов, которые сейчас уже этим занимаются, а со стороны молодёжи, людей подрастающего поколения, которые родились с планшетом в руках и с малых лет с этими системами компьютерными общаются и взаимодействуют. Ну, это в основном люди, которые, вот скажем так, поколение ТикТока, которые они выросли уже имея на руках все эти рекомендательные системы, все эти фильтры, пузыри фильтров и так далее, для них это также обыденно, как для ребёнка для обычного кубики, лего и так далее. То есть, они с этим просто играются.
К чему это ведёт? Потому что там, где люди более старшего поколения относятся к рекомендательным системам, ну, таким как на YouTube, например, как к алгоритму, которому нужно поклоняться и который знает, что им нужно, и который выдаёт им то, что им нужно. В общем, они просто потребители этого алгоритма, то, что им подсовывает Instagram, YouTube и так далее, они то и потребляют, особенно не задумываясь о том, что есть такое этот алгоритм и как с ним можно взаимодействовать. А люди более молодые, я заметил, они играются с этим алгоритмом. То есть, они заставляют этот алгоритм выдавать какие-то такие вещи, на которые он не очень, скажем так, был изначально заточен.
Что я имею в виду? Ну вот, когда люди молодые, у них обычно возникает желание как-то выделить в толпе себе подобных. Ну вот раньше люди там надевали майки с определенными музыкальными группами, значки прикалывали, на различные фестивали музыкальные ходили и таким образом друг друга в толпе отличали. Там наклейки на скейтборды и так далее. Как отличают друг друга современное молодое поколение TikTok? Они манипулируют рекомендательной системой внутри алгоритма так, чтобы им алгоритм подсовывал видео, которые обычным людям не подсовывают. То есть, такие редкие жемчужины, которые обычному человеку недоступны, потому что нужно очень целенаправленно и долго и правильно, что называется, свайпать и тапать, чтобы наконец алгоритм понял, что ты хочешь от него чего-то такого особенного, а не просто того, чего хотят все остальные.
То есть, это такой контркультурный, такой нон-конформизм, но внутри системы, которая заточена на то, чтобы автоматически давать тебе какие-то… поделить тебя на разные категории, и в этой категории тебя внутри держать. То есть, создать для тебя такой фильтр интересного тебе контента, и внутри этого фильтра тебя как можно дольше удерживать, внутри этого пузыря. А вот эти молодые люди научились этим пузырями манипулировать, этими фильтрами бросаться, и в общем, они как бы программируют этот рекомендательный алгоритм, что называется, снаружи. Не со стороны программистов и взрослых умных дядей и тетей, которые придумывают эти алгоритмы, а со стороны пользователя.
И вот это, мне кажется, показатель, вот это, мне кажется, направление, в котором в будущем будут вещи развиваться. То есть, это, в принципе, самое близкое к тому, что я вижу сейчас из профессий, которые будут доступны всем и которые, возможно, будут востребованы в себе. То есть, навыки, которые сейчас у молодых людей, которые выросли с этими нейросетями, с этими рекомендательными системами спелёнок, им пригодятся в будущем гораздо больше, мне кажется, чем навыки тех людей, которые придумали и написали эти системы в своё время, и которые требовали глубокого изучённого, увлечённого изучения математики и прочего аппарата.
Так что, если есть у вас желание освоить, скажем так, профессии будущего, посмотрите очень внимательно на TikTok и на то, как им пользуются дети.
Услышимся в следующий раз.