Prinstondan ABŞ-da professorluğa: qazaxıstanın dünya süni intellekt elminə yolu

Abulkair Saparov Eksperiment (AI) vaxtımızın ən nüfuzlu texnologiya trendlərindən biridir. Yalnız güclər və IT qrafiklər qlobal texnologiya yarışına qoşulmaqla, lakin də lider universitetlər və araşdırma məhsulları. Beynəlxalq elmi arenada bu sürətli dəyişikliklərin dövründə, gənc Qazaxıstansının adları artıq yayılmışdır Onlardan biri Abulkair Saparov, Purdue Universiteti və Nace Baş Mühəndislik Sosial Intelligence Departarov. AI O, əsas maşın öyrənmə sahəsində ABŞ-da professor olmaq üçün ilk Kazakh sayılır. Princeton Universiteti və Carnegie Mellon Universitetinin Deep Learning bir Ph.D-dən bir lisenziyasını qazandıqda, o, indi maşın öyrənmə, sənaye məlumat və elmi mühəndislik Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikası, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikası, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti, Bakı Abilkair, bizə ilk sizin biyografi haqqında deyir və ne etdi 1994-cü ildə, Sovet Birliyinin dağılmasından sonra, uşaqlarım və qızıllarım Amerika Birləşmiş Ştatlarına keçirdi. İlk yedi il mərkəzində yaşayırdım, Alabama, ictimai şəhərə getdi. Daha sonra New Jersey, New York və Philadelphia-ya yaxın bir rayon. Bu, ən çox uşaqlıq almaq Sonra bir lisenziya dərəcəsi üçün Princeton Universiteti keçirdim, ki, kompüter elmlərini araşdırdım. Bu, awoke araşdırma maraqları zaman və Mən AI və maşın öyrənmək elmi ilə həyatımı bağlamaq istəyirəm Akademik yolda davam etmək üçün doktorantura proqramına lisenziya daxil olmağa karar verdim. Seçki Pittsburgh Carnegie Mellon Universitetində düşdü. Bir neçə il üçün maşın öyrənməsini araşdırdım, akademik məhsulları yazmaq və sonunda doktorantura tezini müdafiə etdi Bundan sonra, New York Universitetinin iki illik postdoctoral proqramını tamamladım. Bu, akademik fonumu gücləndirdi və professorlər üçün istifadə edərək şəxsimi artırdı. Nəticə, bir neçə universitetdən sonra, İndue Universitetində, indi işləyir Uşaqlarınızı izah edin. Niyə onlar Amerika Birləşmiş Ştatlarına həyata keçirdi və ne etdi? Atam da bir araşdırma alimidir, onun sahəsi biomedicine və bağlı disiplinlərdir. Ana mühasibat kimi çalışdı. Həmçinin istifadə edilib İlginçtir ki, lisenziyada olduğumda, uşağım Kazakistana geri döndü. O, Astanada işləməyə başladı, yeni resurslar sistemi və universitet layihələrinin yaradılmasında iştirak. Daha sonra o, paytaxt universitetlərindən biri professor oldu və yalnız son zamanlarda yaxşı saxlamaq geri getdi Mənim anam mənim və U.S-dəki qadın idi. biz kollektora getdi. Sonra o, onun üçün çox uğurlu bir hesab olan U.S. Səfirliyi bir iş olduğu Astanaya götürdü. Onlar indi kömək və çox seyahat Evdə təhsil edilmiş, böyük texnologiya şirkətləri üçün işləmək və ya start almağa başlayır? Bu böyük bir trend olduğunu düşünürəm. Örneğin, Princeton ilə çalışdığım dostlarımdan biri, daha sonra Almaty geri döndü və bir start-istibator açıldı. İndi İT mühitində ən yaxşı tanınmış bir sayı olduğunu bilirəm. O, bir çox güclü mütəxəssisdir, Kazakistanın başlanğıc ekosisteminin inkişafına böyük bir əlavə, xüsusilə Computer Science, maşın öyrənmə və AI inkişafında Bizim fikirdə, Qarabağ elm və texnologiya sinergy üçün böyük sənaye edir, və bu zövq edir. Nazarbayev Universiteti kimi təhsil layihələri kritikdir. Dövlət üçün, böyük bir plus, təhsillər ölkələrində mühəndislik və maşın öyrənilməsi kimi əsas sahələr ustaca bilər İndi AI mövzu bütün dünyada eşitilir. Kazakistan kimi ölkələr öz əsas AI texnologiyalarını inkişaf etməz, lakin öyrənmək və xarici təcrübələri uyğunlaşdırmaq. AI startups haqqında həm dəfər bir məhsul yaratmaq və ya müxtəlif bir trenddir? Böyük sual. İndi AI sahəsində çıxarılır bu böyük bir investisiya. Xüsusi bir zəncir inkişaf etmişdir: Həmçilərin istehsalçıları (GPUs) AI startups, və bu, çevirmək, eyni pul ilə onlardan prosessorlar almaq. Buna görə, bazarda bir bubble bir xüsusiyyətləri var Amma ki, ilk 2000-ci ildə dot-kom böhranımız olacağını düşünməm. Bu gün AI texnologiyaları çox daha tangible praktik qiymət və geniş bir proqram var. proqram inkişaf edin: proqram sənayesi son bir neçə ildə dəyişdirilmişdir. Ən çox geliştirici AI alətlərini inkişaf etdirmək üçün istifadə edir, xüsusi olaraq orta ölçülü kod Kursda, böyük ölçülü memarlıq layihələrində, AI imkanları həyata mövcuddur - mövcuddur. Amma ümumi, texniki məlumat iqtisadiyyatın müxtəlif sektorlarında real sürücü olmuşdur Bu gün, AI aktivləşdirilməsində istifadə olunur, reklam vizitlərinin yaradılması və söz sintezinin yaradılması. Bu səhifə, professional elanlar və səs oyunçular işləri haqqında ciddi məlumatlaşdırmağa başlayır, çünki istehsalçıları istifadə etmək üçün daha güclüdür Video istehsalında eyni şey olur. Örneğin, Coca-Cola'nın son kommersiyalarının bir çoxu əvvəlki kimi animators tərəfindən AI ilə yaradılmışdır. Film sənayesində digital oyunçuların gənclərini gətirə bilməyə bilər. Mən insanların ümumi yerləşməsinə inanm. Həm, bəzi işlər riskdədir, lakin bir çox sahəsində, insan məsləhəti və empati vacibdir. Tam avtomatlaşdırma mümkün deyil Bir alim, klassik mühəndis və AI mühəndis arasında fərq necədir? Amerika Birləşmiş Ştatlarında aydın gradation var. Əlavə, bir proqram mühəndisi əsasən yazı koduna baxır. Şirkət ona xüsusi TK verir - proqram və ya funksiya yaratmaq üçün. Mühəndis texniki qəbul edir: veri strukturu daha effektiv olacaq. Proqram dili çox əvvəl qeyd edilir. Onun məhsul kodu ilə problemi həll etmək və bitmiş məhsul verməkdir Araşdırma tam müxtəlif səviyyədir. Burada əsas məhsullar tapmaq lazımdır ki, heç bir daha cavab vermədi. Müəlliflik hüququqları yalnız hazır hazırlanmış alətlər istifadə etməz, onlar əsasən yeni alqoriyalar və avadanlıqlar yaratmaq. Ən çox asanlıqda bir həyata var deyil. Bu yalnız təcrübə tələb olunur Araşdırma mühəndisi bu iki dünyanın birləşdirilməsindədir. Bir əlavə, o, digər də, o, o, texnologiyaların idarə edilməsi və sistemlərin quraşdırılması üçün kodu yazır, praktik hipotez sınaq. Bu həyata keçirilir Bugün AI-da bir çox mütəxəssis var, lakin dərin əsas məsləhəti olan insanlar yetirməz. Niyə bu olur? Düşünürəm ki, bu sənayenin sənayesində hype birbaşa nəticəsidir. Yüksək tələb və pul axtarışından, şirkətlər dərin müasir əsas olmadan insanları işləmək istəyir. Eyni zamanda, həmçinin səviyyətli akademik təhsil ilə ekspertlərin qaldırılması – onların təhlükəsizlik parça işi və çox il lazımdır. vaxtda, balans geri olacaq, lakin uzun bir prosesdir Əsas texnologiya məlumat praktiki müəyyən bir müəyyən müəyyən edir? Baxışlıq. Doktorantura müraciətlərində (PhD), bir şəxs maksimum baxır. Siz xüsusi bir niş dünyada ən yaxşı mütəxəssislər biri olmaq lazımdır. Bu məhsulda fəaliyyət hər hansı digərindən daha yaxşıdır Bir problem ortaya çıxdıqda, orta mühəndis hazırlıq alətləri, proqram dilləri və məlumat strategiyaları tətbiq edir və həyata keçirilir. Bu böyük bir yanaşmadır, lakin mövcud texnologiyalar tələb olunur Araşdırma alimləri müxtəlif davranır. Problemin qarşılaşdırılmasından əvvəl, o dünya elmi ictimai ictimai ictimai ictimai ictimai dəstəyini işləyir: son məhsullar, yeni alqoriyalar, həm məsləhət üsulları. O, mövcud avadanlıqlara baxır və sənayenin qaldığını anlamaq üçün 2-5 il baxmaya çalışır. Əməkçinin işi elmi romanty olmalıdır, belə biz hər zaman elm ön safında Amerika Birləşmiş Ştatları maşın öyrənmə və araşdırma ən güclü sayılır? Bu birbaşa yoxdur, lakin Carnegie Mellon Universiteti ən yaxşıdır. Ayrıca üst siyahısı MIT, Stanford, UC Berkeley və Princeton. Maşın Learning, Carnegie Mellon və MIT haqqında haqqında ciddi danışırıq leadership Ən çox ümumi məsullar gəlir? İlk səhv hesabatlarda çox baxmaqdır. Böyük GPA-nın lisenziyaları haqqında Lakin magistracy və xüsusi doktoranturalarda (PhD), imtahanlar fona daxildir. Araşdırma təcrübəsi daha vacib olur Sizin məqsəd bir doktorantura varsa, araşdırma layihələrində vaxtınızın ən çoxunu dəyişdirmək lazımdır, məhsullarda yazmaq və mövcud konfranslarda və elmi jurnallarda yayımlamaq İkinci fəaliyyət, gənc əməkdaşlar mühəndislərin müəyyən etməyə davam edir. Elminin məhsulu, sistemin mövcud bir az daha yaxşı olmasını, lakin yeni məlumat tapmaq üçün deyil Bir insanın elmi potensialını necə təyin edirsiniz? Yadda saxla İndue Universitetinin Kompüter Elmləri Fakültəsi üzrə doktorantura üzrə müraciət üzrə çalışıb. Müəlliflikdən, bir lisenziyanın həmçinin hər hansı bir müəllif beynəlxalq konfransda yayımı varsa, ilk məhsul tərəfindən göstərilir, bu güclü siqnaldır. Bu o, müxtəlif elmi iş icra edə bilər ki, edir Bu yol başlamaq üçün ən yaxşı yol, özünü sinifə verməkdir. professor məhsulda əsas maraq görürsə, o, tətbiq layihəsini əlaqədar ola bilər. Bundan əlavə, müəyyən müəssisə doktoru üçün tətbiq olunan müasir faylları bir araya yazır Bu gün ümumi olan AI sahəsi var? Son on ildə, hər kəs dərin öyrənmə və böyük dil modelləri (LLM). Bir çox yarış var. opinion , , , , , Bu yanaşma sinir şəhərlərin və rəsmi AI üstünlükləri birləşdirir İctimai üsullar növbəti rigor var ki, nömrələrin olmaması. Onların düzgün inteqrasiyası daha sabit AI yaratmaq üçün imkan verir, daha az əvvəl, for example, toumucinations Digər əsas problemlər sənaye qarşısını alır? İlk uzun sinif səviyyəsi olmaq imkanıdır. Bu, proqram, tibb və hüquq üçün kritik olan kompleks çox addım problemləri haqqında İkinci robot və uzunmüddətli planlaşdırmadır. Müasir AI modelləri həmçinin uzun müddət üçün robotun fəaliyyətini planlaşdırmaqla yaxşı başa düşməz Üçüncü dünya modelinin inşasıdır. Bu, AI-nın mühitin daxili bir görünüşünü yaratmaq, onun həyatalarının nəticələrini təqdim etmək və virtual sahəsində gətirməyə imkan verir - insan beyninin qarşısını almaqdan əvvvəl. İndi aparıcı laboratoriyalar dünyanın bu güclü modelləri yaratmaq üçün mübarizədir Terminator və ya Iron Man film kimi AI düşünmək mümkündür? Bu praktik mümkündür. Lakin qısa müddətdə – deyir, növbəti beş ildə – biz həm orada almaq deyil. 10 və ya 20 ildə, qaynaq artacaq, lakin oxumaq 50% üzərində onu qeyd etmirdim. Sənaye on ildən çox ufaq tahmin etmək mümkün olar ki, sürətli inkişaf edir cari AI həm texnologiya və ya tam tecrübəli bir elmdir? AI özü elmi aktiv aləti olmuşdur. Bu gün, əməkdaşlar AI-dan məlumat yazmaq, plan sınaqları yazmaq və data analiz etmək üçün köməkçi kimi istifadə edir. Bu yalnız IT deyil, lakin texnologiya, materiallar elmi, fizika. Bu trend yalnız gücləndirir, lakin texnologiya yavaş populyarlaşır Niyə ki, bir neçə insanlar Kazakistanda əsas elmi getdi? Bu, təhsil, məhsul və ya motivasiya problemidir? İki səhifə. İlk azadlıqdır. Fundamental research , , , , , , , , , , , , , , , , Tədqiqat mühəndisliyində, nəticələr daha sürətli görülür və biznes əməkdaşlıq daha çoxdur. Buna görə, əsas elm inkişafı dövlət tələb olunmalıdır - strateji kateqoriyalarda düşünmək mümkündür İkinci səhifə işçilərin çatışmazlığıdır. Biz yalnız pul demək lazımdır, lakin xüsusi təhsil ehtiyacları, güclü professorlar. Yüksək yüksək dəyişikliklər Kazakistanda göstərilmişdir: investisiyalar inkişaf edir, Nazarbayev Universiteti güclü işçiləri qazanan yeni universitet olmuşdur Qarabağdan dünya klassik alim ola bilərsiniz? Ətraflı oxuyun. I want to Qazaxıstanda elmi populyarlaşdırmaq, gəncləri ruhlandırmaq. Yenə deyirəm: bizim oğlanların potensialı çox böyükdür. Mən də öz növbəmdə mümkün olan hər şeyi edəcəyəm - yüksək keyfiyyətli tədqiqat aparacağam, startaplara məsləhət verəcəm, Qazaxıstan layihələrində iştirak edəcəm və gənc istedadların böyüməsinə kömək edəcəm. İnanıram ki, Qazaxıstanda güclü alim və mühəndislər birliyi olacaq Maarifləndirici söhbətə görə təşəkkür edirik! Kapital.kz Biznes İnformasiya Mərkəzinin materialları ilə işləyərkən mənbəyə məcburi hiperlinklə mətnin yalnız 30%-nin istifadəsinə icazə verilir. Tam materialdan istifadə edərkən redaktordan icazə tələb olunur