Într-o societate modernă și evoluată suficient, nu este mult loc pentru muncă fizică, repetitivă și nesemnificativă. Aceasta trebuie să poată fi lăsată pe seama mașinilor, computerelor și roboților indiferent de forma acestora. Fie că este vorba despre un braț robotic, un asistent virtual sau un robot umanoid – acestea sunt unelte aflate în slujba noastră. Rolul lor este să ne ușureze munca, să ne ridice din greutatea de pe umeri ca apoi, dezpovărați, să putem gândi, realiza scopuri mai înalte.
Rezistența la schimbările din tech
Automatizarea pare să fi adus cu sine dintotdeauna un oarecare factor de îngrijorare pentru majoritatea oamenilor. Este vorba despre a-ți apăra teritoriul. Implicate sunt și câteva instincte primare care încearcă să se facă auzite în zgomotul progresului iminent. Pare că totul se rezumă la zona de confort și la frica de a nu-ți pierde locul călduț. Chiar dacă simți că aici ești ușor de înlocuit. Cu toate că știi că munca pe care o faci este disecată în pași mici, ușor de executat și repetitivi.
Creierul reptilian este inamicul nostru în astfel de situații. El crede că astfel ne ține în viață, ne protejează. Ce se întâmplă de fapt este că ajungem părtași la o mentalitate greșită. Începem să vedem avântul continuu al tehnologiei drept un aducător de disponibilizări și oameni lăsați pe drumuri. Și în ultimă instanță, rămânem fără argumente. Atunci reaprindem mucul de țigară fumată și răs-fumată despre roboții care vor cuceri lumea. Lucrul acesta cu siguranță noi n-o să trăim să-l vedem având în vedere stadiul în care ne aflăm cu cercetarea în domeniu.
Sincer, dacă mă uit la problemele de mediu care există, aș zice că rasa umană o să fie mai degrabă exterminată de poluare. Nici nu mai aduc vorba de niște mașini inteligente care dezvoltă o conștiință proprie. Cu atât mai puțin unele ce se hotărăsc că le stă mai bine în postura de stăpâni ai creatorilor lor. Unde mai pui și scosul din priză… Dar haideți să nu tentăm limitele imaginației și încăpățânării specifice naturii umane.
Despre peisajul industrial curent din România
La masa automatizării Inteligența Artificială are un loc foarte bine rezervat de la o vreme încoace. Iar argumentul suprem în favoarea celei dintâi este că oamenii sunt eliberați de cătușele plafonării. Ei pot de-acum să se îndrepte către arii neexplorate, challenging, interesante ale ramurii în care activează. Am găsit un mijloc care să ne scape de sentimentul mizerabil de a fi rotițe insignifiante, ușor de înlocuit ale unei mașinării mai mari. Devine tot mai simplu să ne realizăm potențialul sau să urcăm trepte pentru a ajunge cât mai aproape de țintă.
La Codette am conștientizat importanța integrării în peisajul unei societăți care știe să fructifice beneficiile Inteligenței Artificiale. La fel de bine am înțeles și că în România, deși industria folosește soluții pe bază de AI, ele nu sunt dezvoltate la noi în țară. Dacă ne uităm la posturile puse la bătaie de multinaționalele de la noi, cererea este destul de mică pe zona aceasta de Inteligență Artificială/Machine Learning/Rețele Neurale probabil corelată cu un deficit de expertiză în aceste domenii. Și una dintre cauze este că la facultate aceste discipline se învață destul de târziu și de multe ori în ritm grăbit.
Elemente de Rețele Neurale ar putea să fie predate chiar și la liceu. Până la urmă, baza matematică necesară pentru a le înțelege este acolo. Motivele pentru care nu se întâmplă lucrul acesta sunt multiple. Nu cred că are rost să mai aducem aminte rănile care sângerează și care ne dor pe toți. De la sistemul educațional și până la mentalități sau resurse alocate. Ca să nu mai zic de interese mai presus de dorința noastră de a progresa și ține pasul cu ce se întâmplă pe afară.
Py@Codette v4.0 – Introducere în Inteligență Artificială și Machine Learning
În consecință noi, echipa Codette, am decis să facem o diferență. În acest scop aducem elemente de AI/ML/NN mai aproape de comunitatea noastră. O facem sub forma unor evenimente învârtindu-se în jurul acestor tematici.
Totul a început cu Py@Codette v4.0, unde am avut o introducere în subiect și terminologie folosită. În plus, au fost și câteva discuții filozofice pe tema aceasta. Apoi am văzut cum putem implica agenți inteligenți în programarea jocurilor. Au urmat două runde de clasificare folosind tehnici consacrate în Machine Learning: Support Vector Machines (SVM) și Logistic Regression (LR). Aici am văzut cum se mapează aceste tehnici pe rezolvarea elegantă a unor probleme reale. Prima problemă de rezolvat a presupus clasificarea unor tumori în maligne/benigne pe baza rezultatelor ecografiei. Pe urmă am mai avut o problemă clasică, unde participanții au avut de sortat automat email-urile în SPAM sau HAM. Repo-ul cu informații și scheletul de cod se găsește aici.
Primul nostru workshop de IA/ML a fost dedicat în mare parte studentelor din primii doi ani. Într-o idee de experiment am avut prezente și două fete de liceu. Am văzut foarte mult interes încă din faza inițială. Numărul înscrierilor a depășit cu mult numărul de locuri pe care le puteam oferi în cadrul workshop-ului. Atenția și concentrarea participantelor în timpul explicațiilor și sesiunilor de lucru au fost binevenite. Spre surpriza noastră, cele două fete de liceu s-au descurcat de asemenea foarte bine. Iar feedback-ul de la final ne-a determinat să declarăm evenimentul un real succes și să decidem să continuăm în nota aceasta și ulterior.
2N Club – Prima mea rețea neurală
Așa se face că am venit cu inițiativa 2NClub. Aici ne propunem să studiem diverse subiecte din Machine Learning în general, cu accent pe Rețele Neurale. Sub acestă semnătură, am dat drumul la înscrieri pentru un workshop introductiv de Rețele Neurale. De data aceasta am gândit totul pentru participare mixtă și fără experimente pe elevi (încă).
Procesul de selecție
Numărul celor înscriși a depășit cu mult (și de data aceasta) ceea ce puteam să oferim din punct de vedere locuri în cadrul workshop-ului. A fost foarte dificil de ales după motivație, așa că ne-am văzut nevoiți să mai suplimentăm cu patru locuri numărul anunțat inițial.
Ca întotdeauna, am ales participanții în funcție de motivația și așteptările lor așa cum au fost ele enunțate în formularul de înscriere. Un alt criteriu foarte important era dat de experiența pe care aceștia o aveau cu zona de Rețele Neurale. Fiind un workshop introductiv, am ales doar oameni la început de drum în acest domeniu. Am acoperit numele la selecție pentru a nu fi biased să favorizăm persoanele pe care le cunoșteam deja. Prin urmare, în faza de selecție nu am ținut cont nici de genul celor înscriși. Întâmplarea a făcut însă ca, în final, să ne alegem cu o prezență de 50/50. Ne-am dorit acest lucru dar nu am făcut nimic deosebit în sensul de a favoriza pe cineva pentru a-l obține.
Desfășurarea workshop-ului
Un mic insight despre ce am învățat la workshop poate fi primit accesând acest repo de github. Pe scurt, programa a prevăzut o mică introducere teoretică în Regresie și Clasificare, cu toate calculele aferente. Am aflat cum învață un model și cum se perfecționează în task-ul pe care îl are de îndeplinit. Apoi am mers către partea teoretică și matematică din spatele unei rețele neurale. Am început cu asemănări cu neuronii biologici și am ajuns la propagarea înainte/înapoi, calcularea erorii și actualizarea ponderilor.
Ce m-a surprins în mod plăcut aici a fost faptul că participanții nu au protestat deloc nevoiți fiind să efectueze de mână calcule și să deducă formule. O mică dovadă, zic eu, că altfel ar învăța oamenii matematică dacă i-ar înțelege astfel de utilizări practice.
Am pus apoi la treabă toate formulele înțelese în prima parte. Așa au ajuns participanții să implementeze prima lor rețea neurală. Scopul era recunoașterea cifrelor scrise de mână din celebrul set de date MNIST. De acolo s-a ajuns la bonusuri implicând adăugarea de straturi rețelei și folosirea altei funcții de activare. Totul a culminat cu provocarea recunoașterii propriului scris de mână. Și aici ne-am bucurat să vedem foarte multă dexteritate și motivație de a înțelege și duce la bun sfârșit implementarea.
Nu trebuie să mai spun că premiile, surprizele și voia bună au avut locul lor special pe ordinea de zi. Feedback-ul a fost și de data aceasta un indicator prețios că echipa a făcut o treabă bună. La nici câteva zile după workshop am început să mă întâlnesc cu participanții în contexte de Machine Learning. M-am bucurat să-i văd purtând tricourile Codette sau povestind cu zel despre cât de tare le-a plăcut la noi.
2N Hack – O întrecere cu aromă de Inteligență Artificială
Firul acesta al poveștii ne duce la următorul nostru eveniment – primul hackathon marca Codette. Am decis cu prilejul acesta să testăm puțin potențialul actual din România pe partea de AI/ML/NN. Intenția este, desigur, să-i și premiem pe cei mai buni practicanți. 2N Hack va avea loc la TechHub, în ultimul weekend din noiembrie. Ne dorim ca voi să vedeți acest eveniment ca pe ceva mai mult decât o întrecere. Vrem să creem un cadru în care împărtășim idei, experiență și să lucrăm împreună. Rezultatul va fi prezentarea unor soluții la probleme reale, folosind elemente de Inteligență Artificială. De aceea puteți participa indiferent dacă aveți echipă sau nu, cu sau fără idee bine stabilită.
Programul hackathon-ului este defalcat în două etape. Astfel ne vom întâlni cu toții sâmbătă, 24 noiembrie între orele 9:00-23:00 și duminică, 25 noiembrie între 9:00-19:00. De gustări, băuturi, cafea și ce mai trebuie, ne ocupăm noi. Voi veniți doar cu voia bună, laptops și ce alte materiale speciale vă mai trebuie pentru a vă realiza ideile. Nu uitați că vor fi mentori prezenți printre voi pe toată durata evenimentului. Aceștia au experiență cu zona de Machine Learning și nu numai. Ca atare, nu ezitați să puneți întrebări și să cereți sfaturi când aveți nevoie de ajutor.
Juriul este format din reprezentați veniți din partea sponsorilor și din Codette. Întrucât punem la bătaie și premii pentru cele mai bine realizate idei, vor exista niște criterii de evaluare. Acestea vor fi prezentate la fața locului.
Găsiți mai multe informații pe site și pe evenimentul de pe Facebook aferent acestui hackathon. O ultimă precizare ar fi aceea că nu este de ajuns să dați join la event. Trebuie să completați formularul pentru ca noi să vă numărăm pe lista de participanți. Odată înscris, nu-ți face griji dacă nu ai primit acum nimic. Pe data de 22 noiembrie, toată lumea va primi un mail de confirmare dimpreună cu informații adiționale.