Мне ещё сказали, что NeurIPS выдал всем таким статьям desk reject

Выложили записи докладов с DataFest. Вот страница секции ML & Education, там записи всех выступлений. Мое — второе в списке

Напомню, что моя презентация называлась "Образование в AI: ищем баланс между теорией и практикой". В ней были три основных раздела:
- Теория и практика в AI образовании: мои мысли, и как мы ищем этот баланс в DLS;
- Сложности и вызовы в AI образовании на данный момент;
- Как делать AI образование для школьников (сразу скажу, что тут просто пара моих соображений, а как надо делать на самом деле, я не знаю)

К записи выступления есть презентация, и она в целом самодостаточна, то есть, из нее можно понять мои мысли, не смотря запись. Еще в ней есть бонусный раздел под названием "Каким должно быть высшее и дополнительное образование в AI". Выступление было всего 15 минут, поэтому его я рассказать не успела, но можно посмотреть на слайды, чтобы понять мои общие мысли.
Вообще, очень хотелось бы сделать ивент про AI образование, на котором можно было бы про все это поговорить в более удобном формате, когда есть больше, чем 15 минут на презентацию

Еще напомню, что в конце секции была пленарная сессия (как звучит-то) под названием "что означает хорошее образование в AI". Меня на ней в итоге не было, но был главный тренер сборной Росси на межнар по AI Саша Гущин, и несколько других экспертов в области.

Ну и напомню, что на DataFest были и другие секции про разные темы в AI, полный список со ссылками можно найти тут

Ну и, в тему: если помните, в мае я была в Москве, где мы с Сашей и другими тренерами проводили отбор школьников на межнар IOAI. Там мы отобрали 8 человек, кто поедет на сам межнар в Китай. Потом, в середине июня, мы начали сборы для этих школьников — занятия, нацеленные именно на подготовку к олимпиаде. А прямо сейчас я снова сижу в самолете в Москву: еду пиздить проводить занятия школьникам очно, а потом в начале августа мы с ними и другими тренерами едем на сам межнар в Пекин.

(сижу в самолете в Москву уже второй раз, кстати, вчера была первая попытка полететь. Мы почти долетели, но Москва закрыла воздух и нас развернули обратно)

По этому поводу ниже напишу несколько мыслей про текущее состояние AI-олимпиад в России, которые у меня появились в ходе подготовки школьников к IOAI и работы над олимпиадой DLS

Мысли вокруг AI-олимпиад в России

Не считая олимпиады ДЛС, которую я составляю, я раньше не следила за тем, какие в России есть олимпиады по AI. Официального всероса по AI как такового не было, он зарождается вот только сейчас (и тоже при содействии ДЛС и нашей олимпиады, но об этом позже). Школьники (около 45 человек), которые приехали к нам в мае на отбор, были выбраны среди победителей всяких других AI-олимпиад, которые сейчас есть в России. Пообщавшись с ними и посмотрев на списки их регалий, у меня создалось следующее впечатление и появились такие мысли:
— Большинство существующих олимпиад по AI организуются компаниями, и задачи на них часто решаются брутфорсом вида "пойми, какую модель тут лучше использовать, скачай, аугментируй данные, дообучи, и вуаля". В итоге эти школьники очень на такое переобучены: на нашем отборе большинство из них пытались решить каждую задачу каким-нибудь дообучением чего-либо. И даже когда в условии задачи было явно сказано "нельзя использовать никакие предобученные модели, кроме выданной в условии", мы получали тонну вопросов вида "а можно взять обученную диффузию и генерить ей картинки" или "а вот так можно, это будет считаться дообучением или нет?"
— Хочется придумывать такие AI-задачи на олимпиаду, чтобы они были интересными и было место подумать. Например, чтобы для решения нужно было понимать, как устроена модель, тонкости архитектуры, залезать ей внутрь и что-то там поправить. Но это оказалось оочень сложным: очень сложно так составить условие, чтобы задача осталась интересной, и четко запрещала дообучение. Исходя из этого, я понимаю, почему многие AI-олимпиады решаются брутфорсом, и почему школьники так на него переобучены.
Задачи же IOAI как раз должны быть такими, где брутфорс не должен выбивать золото, поэтому одна из задач наших сборов по подготовке к олимпиаде — дать школьникам представление о внутренностях современных моделей, их свойствах, и научить, как с ними можно работать. Но надо сказать, что даже на IOAI в прошлом году одна из задач решалась хаком. То есть, даже составители межнара не смогли предусмотреть все в условии, и я их теперь очень хорошо понимаю)
— Просматривая регалии школьников, я увидела несколько призовых мест на региональном этапе всероса по информатике, но ни одного по математике. По математике максимум муниципальный этап. Кажется, чтобы брать места на текущих российских AI-олимпиадах, в математике особо шарить не надо. Зато среди этих школьников есть несколько человек, у которых есть успешные пет-проекты с кучей звездочек на GitHub, а двое из них вообще работают ML-инженерами. У меня тут появляются опасения, что такие ранние успехи и заработок денег в AI (олимпиады обычно дают хорошие призовые, ну и на работе школьникам тоже платят зарплату) могут сделать их слишком уверенными в себе, и дальше они не будут уделять достаточно времени учебе в универе. Вспомним еще тут, что большинство из них не очень хороши в математике, и если они не будут уделять достаточно времени математике в универе, то создадут себе "потолок" в карьере. Все же, чтобы быть супер хорошим AI-разработчтков (даже инженером, не обязательно рисерчером), нужно очень хорошо разбираться в математике. Посмотрим, как в итоге будет, все же AI-олимпиады — это что-то очень новое, и неизвестно, что с подобными школьниками будет в дальнейшем.

Как-то так. Посмотрим, что с AI-олимпиадами в России будет дальше, и каким у нас в итоге получится всерос.
Но пока что, кстати, принимая во внимание все пункты выше, я очень рада, что мы делаем олимпиаду DLS. Она очень отличается от остальных тем, что в ней мы плотно соединяем AI и математику, и в составлении всероса мы тоже будем опираться на это (если точнее, то для всероса мы опираемся на формулу математика+программирование+ML). Некоторые примеры задач для методрекомендаций всероса взяты из олимпиады DLS, так что если хотите в нем побеждать, идите разбирать задачи на нашем сайте🙃

Ещё в тему к AI-олимпиадам и математике в них — у CS Space через неделю будет ML-контест с сильным уклоном в математику (а конкретнее, на теорию вероятностей, статистику и смежные области). Хорошая возможность потренироваться в подобных задачах (я их видела, они довольно интересные)

Контест пройдет онлайн 1-3 августа (старт в любое время, на решение задач 24 часа). Участвовать можно всем, есть призы. Подробнее — в посте CS Space, а регистрация тут.