News - Как USC обучает умы, стоящие за последними алгоритмами искусственного интеллекта

Искусственный интеллект может казаться магией, но за каждым чат-ботом, автономным автомобилем, генератором изображений и цифровым помощником стоит математика — большая её доля. По мере того как ИИ преобразует отрасли — здравоохранение, финансы, развлечения, — растёт спрос на экспертов, которые понимают математику, лежащую в основе технологии. Колледж искусств, наук и гуманитарных наук USC Dornsife помогает удовлетворить эту потребность, запуская новый магистр наук в области математической обработки данных — выпускную программу, разработанную не только для того, чтобы учить пользоваться ИИ, но и для того, чтобы понимать и создавать его. «Наука о данных — это математика», — сказал Аарон Лауда, декан по физическим наукам и математике и профессор математики, физики и астрономии. «Если вы хотите понять ИИ, вы должны понять математику, которая заставляет его работать. Именно это и делает эту программу уникальной.» Уникальный подход программы позволяет заглянуть в механизмы ИИ. Многие аспирантские программы сосредоточены на том, как применять существующие алгоритмы: подать данные, запустить модели и интерпретировать результаты. Но эти инструменты быстро устаревают, говорит Лауда. «К моменту окончания программы, которая учит только применению, изученные вами алгоритмы могут уже устареть.» Эта программа следует иным путем. Её цель — дать студентам математическую базу для реализации новейших алгоритмов, понимания того, почему они работают, и проектирования инструментов будущего. Запущенная этой осенью очная программа, рассчитанная на три–четыре семестра, делает упор на теорию вероятностей, оптимизацию, линейную алгебру и статистическое моделирование — опоры современного машинного обучения. Студенты также приобретают практический опыт работы с реальными наборами данных из таких областей, как наука о Земле, биология, химия и физика. «Мы хотим, чтобы студенты перенесли теорию в реальные задачи», — говорит Чэнь Сяохуи, сопредседатель программы и профессор математики. «Такое опытное обучение формирует портфолио, которое они смогут показать будущим работодателям или программам PhD.» Чэнь, доцент кафедры математики, отмечает, что программа отвечает на растущую потребность во множестве отраслей. «Каждый сектор теперь опирается на данные для принятия решений, — сказал он. — В отличие от других программ, которые в первую очередь учат пользоваться существующими библиотеками кода, наша программа обучает создавать новые техники и алгоритмы. Выпускники будут иметь редкое сочетание продвинутой математики и статистических навыков, дополненное практическим опытом.» Студенты считают этот подход отличительным. Ханг Нгуен поступил после изучения науки о данных на бакалавриате и проведения исследований в области обучения с подкреплением. «Я хотел школу, которая позволила бы глубже изучать мою математическую теорию и применять её к реальным задачам науки о данных», — сказал он. «Мы решаем реальные проблемы и работаем над алгоритмами машинного обучения. И благодаря небольшим размерам классов я могу тесно сотрудничать с преподавателями и углубляться в исследовательские вопросы.» Кроме того, расположение USC в Лос-Анджелесе предоставляет уникальные преимущества: доступ к стажировкам и возможность налаживать связи с местными технологическими компаниями, студиями развлечений и стартапами. Студенты также пользуются сетью выпускников USC и карьерной поддержки, включая мероприятия с отраслевыми спикерами и программы наставничества. Реальный практический опыт — и карьерные перспективы. Шил Ганатра, возглавляющий кафедру математики USC Dornsife и профессор математики, подчеркнул, что программа дополняет более широкие университетские инициативы, в частности Институт этики и доверия в вычислениях. «Во всем университете ведётся работа по тому, чтобы ИИ был не только мощным, но и этичным и надёжным, — сказал он, — и эта программа играет в этом ключевую роль.» Помимо подготовки к карьере в области искусственного интеллекта, выпускники будут готовы к передовым исследовательским ролям и докторантуре. «Сейчас сектор ИИ и смежные с ним области растут быстрыми темпами, — сказал со-директор программы Чэнь. — По рыночным прогнозам рынок технологий ИИ может достигнуть 1,8 триллиона долларов к 2030 году, а зарплаты квалифицированных специалистов по данным в среднем достигают шестизначной величины. Но что еще важнее, студенты приобретают навыки, которые позволят им адаптироваться по мере эволюции области», — добавил он. Студенты уже исследуют амбициозные направления исследований. Нгуен работает над проектами обучения с подкреплением, сосредоточенными на теории бандитов и техниках оптимизации политики. Его однокурсник, Вирадж Бансал, исследует, как теоретическая математика, включая области, такие как теория представления, может информировать модели машинного обучения. «Эта программа позволяет нам экспериментировать и исследовать», — сказал Бансал. «Мы учимся быть не просто реализаторами ИИ, а творцами и новаторами.» Именно такой настрой программа и должна культивировать, говорит Станислав Минскер, профессор математики и сопредседатель программы. «Если вы хотите уйти за рамки традиционной программы по науке о данных, чтобы понять и построить ИИ с нуля, это место, где это можно сделать», — сказал он.