Анастасия Башкатова
Фото агентства городских новостей "Москва"
Правительство привнесло новые акценты в тему искусственного интеллекта (ИИ). Теперь в повестке дня не только экономический аспект (а речь идет о перспективах экономики дополнительно получить триллионы рублей), но и идеологический вопрос – о том, какой ИИ нужен России. Ответ прозвучал: обученный «на близких нам понятиях и ценностях». Так что планы все амбициознее, а значит, все острее и проблема кадров, причем не только практиков, но и теоретиков. Однако, как выяснила Высшая школа экономики (ВШЭ), например, в 2022 году лишь 4% защищенных кандидатских диссертаций касались напрямую IT-направления.
К лету этого года завершится формирование паспортов федеральных проектов, входящих в состав нового нацпроекта «Экономика данных», объявил во вторник вице-премьер Дмитрий Чернышенко.
Основой экономики данных, по словам вице-премьера, станут решения в области искусственного интеллекта, «который будет обучен на близких нам понятиях и ценностях». И кстати, это особый новый акцент в теме ИИ. Более подробно эту тонкость обсудил в конце минувшей недели премьер Михаил Мишустин, выступая на цифровом форуме в Алма-Ате.
«Мышление искусственного интеллекта зависит, конечно, от обучающего набора данных и отражает специфику страны происхождения... Так, в «мозгах» российского «Гигачата» и западного, в частности, Chat GPT фактически разные картины мира. Разное понимание, что такое «хорошо», а что такое «плохо», – пояснил Мишустин. – И при допуске искусственного интеллекта в критически значимые отрасли – например, в науку, медицину, промышленность – очень важно использовать модели, которые отвечают общечеловеческим, мировым ценностям и, конечно, собственным национальным интересам».
В итоге обсуждение всей проблематики, связанной с ИИ в России, предполагает фокусировку не только на технологических и экономических аспектах, но и на идеологических тонкостях.
Если же говорить сугубо об экономике, то, как оценивает российское правительство, эффект от внедрения технологий ИИ в разных отраслях и в сфере госуправления РФ уже составил более 1 трлн руб. А к концу текущего десятилетия он превысит 10 трлн руб., что добавит к ВВП страны почти 6%, объявил Мишустин.
С учетом того, что планы внедрения ИИ в России все амбициознее, а ожидания все выше, острее становится и вопрос о кадрах. О тех специалистах, которые будут новые технологии не просто внедрять, а еще и совершенствовать, добиваясь экономического эффекта и минимизируя риски принимаемых сегодня решений. Другими словами, нужны не только практики, по которым рынок труда буквально изголодался, но и теоретики.
Между тем, как показал анализ данных о защитах кандидатских диссертаций, проведенный Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, само по себе IT-направление пока вовсе не на первых местах в рейтинге самых защищаемых аспирантами тем.
|
|
Топ направлений подготовки по удельному весу в числе защит кандидатских диссертаций за 2022 год (в процентах). Источник: Институт статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики |
Совокупно на перечисленные направления приходится около 40% всех защит. И особое внимание исследователи уделили тому, что в перечень самых защищаемых тем пока не входит направление «Информатика и вычислительная техника». По данному направлению за исследуемый период защитились 387 человек, то есть всего около 4%. В рейтинге это направление заняло лишь седьмое место.
Хотя с высокой долей вероятности можно утверждать, что прорывы впереди, потому что, например, в том же 2022 году «Информатика и вычислительная техника» заняла второе место в другом рейтинге – в том, который учитывает численность обучающихся в аспирантуре по разным направлениям подготовки. На IT-направление приходилось около 8% обучающихся аспирантов. Больше было только по направлению «Экономика» – свыше 9% от всех аспирантов.
С одной стороны, как говорит директор Института интеллектуальных кибернетических систем МИФИ Валентин Климов, «концепции искусственного интеллекта уже 70 лет, исследования начались в 50-х годах прошлого века, причем именно фундаментальные исследования». Они касались того, что такое человеческий разум, что такое природа когнитивных процессов. И, по уточнению эксперта, «именно достижения этих фундаментальных исследований привели к тем практическим прикладным результатам, которые сегодня у нас есть, – сверточные нейронные сети, глубинное обучение и т.д.».
«В России (а ранее в СССР) на протяжении многих десятилетий существует сильная научная школа, известная многочисленными пионерскими работами в сфере искусственного интеллекта. Советская компьютерная программа «Каисса» была сильнейшим в мире алгоритмом для игры в шахматы, которые в то время являлись одним из общепризнанных мерил и критериев интеллектуальности. Поэтому говорить о «молодости» искусственного интеллекта в России не вполне корректно», – уверен заведующий лабораторией искусственного интеллекта, нейротехнологий и бизнес-аналитики РЭУ им. Г.В. Плеханова Тимур Садыков.
С другой стороны, часть экспертов все же обращают внимание на то, что по крайней мере в том виде, в каком технологии искусственного интеллекта обсуждаются именно сегодня, эту область знаний для ученых можно считать пока «молодой» – особенно для российских ученых, если ориентироваться на некоторые специфические показатели.
«Если мы с вами посмотрим базу научных публикаций Web of Science, Web of Science Core Collection, то в ретроспективе с 2016 по 2020 год увидим, что Россия по количеству публикаций об искусственном интеллекте занимает 17-е место в мире. Лидеры же – США, Великобритания, Индия и Китай, – утверждает академический руководитель онлайн-магистратуры «Анализ естественного языка в лингвистике и IT» от Томского государственного университета и Skillfactory Владимир Васильев. – С формальной точки зрения мы действительно проигрываем в количестве публикаций и объеме исследований в области ИИ».
Однако, конечно, вопрос в том, можно ли учитывать уровень инноваций и развития страны в области ИИ исключительно по количеству научных публикаций. «Мое мнение, что это недостаточно объективная оценка и недостаточно объективная метрика», – говорит Васильев.
Между тем, как сообщили «НГ» в департаменте по исследовательским центрам в сфере ИИ Аналитического центра при правительстве, в России на базе ведущих вузов и научных организаций созданы при государственной поддержке 12 исследовательских центров, это около 1 тыс. ученых. И четверть из них публикуется на международных конференциях высшего ранга А* на одном уровне с Microsoft и Google. Эти центры занимаются профильными научными исследованиями в области ИИ, обучением отраслевых специалистов, формированием отраслевых массивов данных.
Комментируя же ситуацию с кандидатскими диссертациями, профессор МИРЭА Татьяна Бурцева упомянула решение Минобрнауки, призванное упростить защиту в приоритетных областях научно-технологического развития, к которым относятся в том числе передовые цифровые, интеллектуальные производственные технологии, роботизированные системы, системы обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Это, по уточнению эксперта, как раз все то, что соответствует научному направлению «Информатика и вычислительная техника».
«Аспиранты, имеющие не менее 10 значимых научных публикаций, смогут защититься «по статьям», то есть вместо полной рукописи научной работы представить доклад с обзором своих публикаций. Это позволит соискателям уделять больше времени экспериментальным исследованиям», – пояснила Бурцева.
При этом, как считает эксперт, если учесть, что научная статья готовится к публикации не менее четырех месяцев, то «в аспирантуру нужно принимать соискателей, уже имеющих научные труды, что вполне достижимо, так как по программе магистратуры наличие научных статей – обязательное условие». «Эффект от данного решения будет не ранее 2025 года», – добавила Бурцева.
Но требуются усилия не только со стороны профильных ведомств. По словам эксперта, для повышения интереса аспирантов к научным изысканиям по данному направлению следует привлекать и работодателей.
В Аналитическом центре при правительстве отметили, что в целом подготовка квалифицированных специалистов в области ИИ – это комплексный непрерывный процесс. И начинаться он может еще со школьной скамьи. Но включаться в него можно и в рамках дополнительного профессионального образования, получая востребованную специальность.
Есть, однако, у части экспертов и определенные уточнения. Если говорить про самообучение, прохождение онлайн-курсов, то в этом случае сложно ожидать на выходе именно квалифицированных IT-специалистов. Наоборот, появляется большой пласт тех, кто выучил только один код и, естественно, не может полноценно выполнять серьезные задачи, говорит партнер группы компаний DV Consulting, спикер школы управления «Сколково» и акселератора по искусственному интеллекту Innoaccelai Андрей Ремесленников. Более того, одной практикой проблема тоже не ограничивается. «У многих айтишников не хватает в том числе того математического склада ума, который прививают при обучении в университете», – обратил внимание Ремесленников.Топовые специалисты, по мнению эксперта, за редким исключением должны выходить из университетов. Поэтому и возник такой тренд, как кооперация университетов и научно-технических центров, кластеров, продолжил Ремесленников. Это нужно для того, чтобы студентов, которые показывают высокие результаты, можно было сразу брать на работу в соответствующие компании.
Хотя нужно шагнуть еще дальше. Технологии искусственного интеллекта – это по определению и по своей сути сквозные технологии, в высокой степени междисциплинарные. Поэтому, как пояснил Садыков, «для успешного коммерческого внедрения технологий ИИ в производственные циклы необходим весь широкий спектр специалистов – от теоретиков, формулирующих фундаментальные принципы, до внедренцев и управленцев, обладающих квалификацией для постановки задач и обеспечивающих интеграцию полученных решений».
