Neurovision. Часть 1 – Звучание красок. Зорислав Ярцев

вчера прямо с порога: «Вообще я Беляна, вроде как Борисовна и фамилия у меня Белкина, но зовите меня просто Белка. Я такая же рыжая, не люблю долго сидеть на одном месте и щёлкаю любые задачки, как орешки. У меня даже хвост есть, целых три!» С этими словами девушка мотнула головой, демонстрируя свои хвосты. Надо сказать, что хвосты у Белки были шикарные: густые, отставленные назад, поднятые на манер конских, они опускались вниз до талии и заканчивались пушистыми кисточками.

      Ким ждал, слегка склонив голову набок и повернувшись лицом к Беляне. Вернее, к тому месту, откуда он в последний раз слышал её звонкий голос.

      – А почему я? – промямлила Белка с неожиданным даже для себя самой смущением. – Давай я Есю опишу?

      По туманной хмари в голове Кима снова потекли облака сизого и серо-голубоватого оттенка.

      – Во-первых, – спокойно и рассудительно начал пояснять парень, – с Есенией мы знакомы много лет, и уже проделывали такой трюк. Кстати, недавно и по той же схеме. Во-вторых, я хочу помочь нам обоим. Ведь именно ты наш ML-инженер9, отвечающий за машинное обучение. Именно ты у нас специалист по компьютерному зрению и глубокому обучению. Именно тебе решать вопрос с тем, чтобы нейросеть могла быстро и правильно распознавать любые изображения в мельчайших деталях. И нам с тобой придётся очень тесно работать в паре, потому что я, если помнишь, NLP-инженер.

      Сандро покосился на сидевшую рядом Есению и многозначительно подмигнул ей:

      – Точняк, ну чисто НЛП!

      Ким чуть повернул голову на голос парня и с лёгким раздражением заметил:

      – Не то НЛП, о котором ты подумал. В нейролингвистическом программировании я тоже кое-что понимаю. Но в моём случае NLP это калька с английского «natural language processing» или «обработка естественного языка». Проще говоря, я обучаю нейросети распознавать и понимать текстовые и голосовые запросы, а также выдавать ответы в виде понятного для человека текста и синтезированного голоса. Все надстройки в виде чат-ботов, голосовых помощников и фильтров разрабатываются именно NLP-инженерами.

      Брюнет примиряюще поднял вверх руки. Есения подалась вперёд и что-то быстро шепнула парню. Тот кивнул и торопливо продублировал жест словами:

      – Всё-всё! Я понял. Может, я и не спец по нейронкам. Моя стихия – это веб-программирование: сайты, приложения, дизайн и их техническая начинка с совместимостью. Но уж про своих коллег программеров я в курсе. Просто неудачно пошутил. Умолкаю. Продолжайте. Очень интересно. Правда.

      Ким вновь повернул голову к Беляне.

      – Итак, хм, на чём я остановился…? Ах да. В-третьих, мне интересно послушать твой стиль описания. Поверь, одно дело обучать нейросеть формальному распознанию визуального контента, другое дело обучить её составлять так называемые тифлокомментарии. Ты знаешь, что такое тифлокомментарий и в чём его особенность?

      Белка замотала головой. Ким молчал, вслушиваясь в происходящее. Девушка спохватилась и ответила словами:

      – Нет. Но подозреваю, что это какое-то описание

9

ML-инженер – от английского «machine Learning Engineer» (инженер по машинному обучению).