Возвращение известных ученых в Россию подчеркивает привлекательность отечественной науки для экспертов мирового уровня. Ярким примером является Владимир Спокойный, профессор и доктор физико-математических наук, вернувшийся из Германии, где он работал более двадцати лет. Теперь он возглавляет Лабораторию теоретических основ моделей искусственного интеллекта в Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН. Спокойный делится своими впечатлениями о российской науке и своей роли в НИУ ВШЭ.
Сначала о его пути: родился и вырос в Москве, в 1993 году переехал в Германию, где провел большую часть своей карьеры. В 2011 году ученый начал участвовать в российских проектах, осознав значимость интеграции в национальную научную среду. В этом году, получив заманчивое предложение от Высшей школы экономики, он решил вернуться.
Спокойный отмечает уникальную атмосферу в НИУ ВШЭ, способствующую реализации амбициозных проектов и внедрению инноваций. Его радует работа с талантливой молодежью, которая стремится к академической карьере. Он считает совместные исследования важной частью формирования нового поколения ученых. В их Институте цель — создать сплоченную команду, объединив усилия специалистов с разным уровнем подготовки и обеспечить благоприятные условия для творчества.
Уровень студентов факультета компьютерных наук полностью соответствует высоким требованиям. Важным элементом обучения является командный подход: каждый проект реализуется с участием небольшой группы, куда входят студенты, аспиранты, доценты и научные руководители.
Это способствует улучшению научных исследований и формированию активной исследовательской среды. Будем развивать и другие аспекты, такие как создание рабочих групп и проведение научных семинаров, конференций и школ.
Научно-исследовательский сектор в России стал более динамичным, присутствует явная тенденция среди молодых ученых следовать современным направлениям науки, с минимальным отставанием от мировых трендов. Однако из-за объективных причин научный обмен и сотрудничество с ведущими мировыми научными центрами затруднены, что настраивает российский рынок исследований и разработок на внутреннее развитие. Современные средства коммуникации позволяют оставаться в курсе международных научных достижений.
Научная среда стала слишком соревновательной: акцент на количественных показателях, таких как публикации и гранты, приводит к тому, что все стремятся к краткосрочным результатам. Это не соответствует принципам фундаментальной науки, которая требует долгосрочных программ, результаты которых проявляются лишь спустя годы.
Настоятельно необходимо создать привлекательные условия для молодых ученых и предоставить им долгосрочные перспективы в академической сфере. Без этого молодежь будет стремиться в индустрию, где финансовые вознаграждения значительно выше.
Совмещение международных проектов с деятельностью в российских университетах требует грамотного планирования времени и ресурсов. Важно находить баланс между личными исследованиями и административными обязанностями. Мой опыт, полученный за границей, способствует успешному взаимодействию с коллегами и позволяет продвигать значимые инициативы на отечественном уровне.
В качестве руководителя лаборатории ТОМИИ в Институте ИИ и цифровых наук ФКН, я стремлюсь к глубокому пониманию математических принципов, лежащих в основе развития искусственного интеллекта. Одной из наших ключевых задач является преодоление феномена «проклятия размерности», который затрудняет точную настройку нейронных сетей из-за их множества параметров, несмотря на их успешное применение в практике.
Мы выделяем два важных принципа для работы с нейронными сетями. Первый из них, «благословение размерности», указывает на то, что наличие большого количества параметров может снизить настройки ошибки, но не дает гарантии абсолютной точности предсказаний. Важным аспектом является понятие эффективной размерности, которое помогает определить, сколько ключевых параметров на самом деле нужно учитывать в модели. Таким образом, наша цель заключается в том, чтобы углубить понимание как возможностей, так и ограничений, связанных с искусственным интеллектом и его практическими приложениями.
В теоретической статистике и машинном обучении существует важное правило критической размерности, которое утверждает, что эффективная размерность задачи должна совпадать с эффективным объемом данных. Это положение помогает лучше понять природу нейронных и генеративных моделей, создавая основу для методов машинного обучения. При этом наше внимание сосредотачивается на исследовании этих методов и на возможностях их применения с использованием искусственных нейронных сетей.
Научная работа требует времени, углубленного изучения и взвешенных выводов. Поэтому одной из ключевых задач считается воспитание нового поколения ученых, способных участвовать в современных математических исследованиях — это и есть залог нашего будущего. Вклад нашей лаборатории в российскую науку станет очевидным лишь со временем, но на это есть надежда.
Моя любовь к математике сформировалась еще в годы школьного обучения. Важную роль в этом сыграли кружки по математике в Московском государственном университете, а также обучение в знаменитой 57-й московской школе с углубленным изучением предметов. Мой выбор профессии, в значительной мере, был обусловлен интересом и способностями, а над вдохновением мне помогал старший брат Александр, который поддерживал меня на этом пути.
Вопрос о влиянии технологий искусственного интеллекта на науку становится все более актуальным. Я полагаю, что искусственный интеллект выступает в роли полезного помощника для ученых, однако не является ни первым, ни последним прорывом в области технологий. Прогресс в вычислительной технике и появления суперкомпьютеров кардинально изменило научные исследования, сделав их более доступными благодаря интеграции поисковых систем, баз данных и программных пакетов.
Тем не менее, я твердо убежден, что роль человека в науке останется главной. Никакое программное обеспечение не сможет заменить творческое мышление и интуицию исследователя. Искусственный интеллект предоставляет новые возможности для ученых, улучшая эффективность работы, но не становится заменой живому творческому процессу. Искусственный интеллект — это инструмент, который должен дополнять, а не подменять человеческие способности.
