Не­хват­ка ма­шин­но­го ра­зу­ма

Vedomosti - - ПЕРВАЯ СТРАНИЦА - *Сер­гей Бе­лов Ва­ле­рий Кать­ка­ло

... Выс­шая шко­ла уже слиш­ком за­мет­но от­ста­ет от IT-ком­па­ний в об­ла­сти ком­пью­тер­но­го об­ра­зо­ва­ния

Чет­вер­тая про­мыш­лен­ная ре­во­лю­ция и ее вли­я­ние на на­ше бу­ду­щее сей­час ак­тив­но об­суж­да­ют­ся ли­де­ра­ми го­су­дарств и биз­не­са на раз­лич­ных пло­щад­ках, в про­шлом го­ду эта те­ма ста­ла цен­траль­ной для Да­вос­ско­го фо­ру­ма. При­да­вая все­про­ни­ка­ю­щий ха­рак­тер циф­ро­ви­за­ции, воз­ник­шей (с по­яв­ле­ни­ем ком­пью­те­ров) в рам­ках тре­тьей про­мыш­лен­ной ре­во­лю­ции, чет­вер­тая ре­во­лю­ция, по мне­нию экс­пер­тов, преж­де все­го сти­ра­ет гра­ни меж­ду фи­зи­че­ской, био­ло­ги­че­ской и циф­ро­вой ре­аль­но­стью для ре­ше­ния прин­ци­пи­аль­но но­вых за­дач. Важ­ней­шим от­ли­чи­ем ны­неш­ней ре­во­лю­ции в тех­но­ло­ги­ях яв­ля­ет­ся стре­ми­тель­ное про­ник­но­ве­ние си­стем ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та во все сфе­ры че­ло­ве­че­ской де­я­тель­но­сти.

Здесь и сей­час про­ис­хо­дит ка­че­ствен­ный пе­ре­ход от вы­чис­ли­тель­ной эры к эре ко­гни­тив­ной (в тер­ми­нах фу­ту­ро­ло­гов, Second Machine Age), ко­гда ком­пью­те­ры но­во­го ти­па быстро учат­ся ра­бо­тать со струк­ту­ри­ро­ван­ны­ми, неструк­ту­ри­ро­ван­ны­ми и нечет­ко струк­ту­ри­ро­ван­ны­ми дан­ны­ми, на­чи­на­ют за­ме­щать труд лю­дей при ре­ше­нии боль­шо­го ко­ли­че­ства ко­гни­тив­ных за­дач. Уже по­чти обы­ден­ны­ми при­ме­ра­ми яв­ля­ют­ся по­бе­ды ком­пью­те­ров над людь­ми во все­воз­мож­ных ин­тел­лек­ту­аль­ных тур­ни­рах и са­мо­управ­ля­е­мые ав­то­мо­би­ли, тех­но­ло­гии рас­по­зна­ва­ния об­ра­зов и вы­со­ко­ка­че­ствен­но­го ма­шин­но­го пе­ре­во­да.

За­ча­стую дис­кус­сии о вы­зо­вах быстро на­би­ра­ю­щей темп чет­вер­той про­мыш­лен­ной ре­во­лю­ции фо­ку­си­ру­ют­ся на при­су­щих ей под­рыв­ных тех­но­ло­ги­ях боль­ших дан­ных, блок­чей­на и ма­шин­но­го обу­че­ния, спо­соб­ных ра­ди­каль­но по­вы­сить про­из­во­ди­тель­ность тру­да и пе­ре­стро­ить лю­бую от­расль. Мы хо­тим при­влечь вни­ма­ние к дру­гой вы­зван­ной этой ре­во­лю­ци­ей но­вой ре­аль­но­сти – уско­ре­нию из­ме­не­ния карт про­фес­сий и на­бо­ров на­вы­ков для кон­ку­рент­ных ра­бот­ни­ков, что со­зда­ет не толь­ко но­вые вы­зо­вы, но и воз­мож­но­сти для уни­вер­си­тет­ско­го об­ра­зо­ва­ния в кон­тек­сте по­вы­ше­ния кон­ку­рен­то­спо­соб­но­сти на­шей стра­ны.

Из­ме­не­ния на рын­ке тру­да пред­сто­ят ко­лос­саль­ные. Так, са­мой вос­тре­бо­ван­ной про­фес­си­ей в бан­ков­ском де­ле че­рез пять лет мо­гут стать спе­ци­а­ли­сты по об­ра­бот­ке дан­ных (data scientists). Со­глас­но ис­сле­до­ва­нию Кем­бридж­ско­го уни­вер­си­те­та, 47% су­ще­ству­ю­щих в США про­фес­сий бу­дут ав­то­ма­ти­зи­ро­ва­ны в те­че­ние бли­жай­ших двух де­ся­ти­ле­тий. Эти из­ме­не­ния кос­нут­ся не толь­ко ра­бо­чих спе­ци­аль­но­стей (пу­тем на­де­ле­ния ро­бо­тов воз­рас­та­ю­щи­ми воз­мож­но­стя­ми ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та), но и мно­гих офис­ных про­фес­сий с вы­хо­дом на ры­нок ко­гни­тив­ных по­мощ­ни­ков и чат-бо­тов. По мне­нию Гло­баль­но­го ин­сти­ту­та McKinsey, бо­лее 30% ра­бот в здра­во­охра­не­нии, об­ра­зо­ва­нии и со­ци­аль­ной сфе­ре, фи­нан­сах и стра­хо­ва­нии, на гос­служ­бе мож­но ав­то­ма­ти­зи­ро­вать с по­мо­щью су­ще­ству­ю­щих сей­час тех­но­ло­гий. IBM Watson уже по­мо­га­ет врачам-он­ко­ло­гам уста­нав­ли­вать пра­виль­ный ди­а­гноз и вы­би­рать эф­фек­тив­ный ме­тод ле­че­ния, а Сбер­банк пла­ни­ру­ет ис­поль­зо­вать ро­бо­та­ю­ри­ста для на­пи­са­ния ис­ко­вых за­яв­ле­ний.

Оче­вид­но, что эти про­цес­сы вы­зо­вут су­ще­ствен­ные из­ме­не­ния в си­сте­ме выс­ше­го об­ра­зо­ва­ния (не го­во­ря о ре­аль­ной необ­хо­ди­мо­сти те­перь учить­ся всю жизнь) ана­ло­гич­но то­му, как по­яв­ле­ние в 1950–1960-е гг. ком­пью­те­ров при­ве­ло к со­зда­нию спе­ци­аль­но­сти computer science и от­кры­тию од­но­имен­ных де­пар­та­мен­тов прак­ти­че­ски во всех ве­ду­щих уни­вер­си­те­тах ми­ра, а в СССР – фа­куль­те­тов вы­чис­ли­тель­ной ма­те­ма­ти­ки и ки­бер­не­ти­ки (при­клад­ной ма­те­ма­ти­ки). В на­ши дни стре­ми­тель­ный рост ин­ду­стрии ко­гни­тив­ных при­ло­же­ний так­же не остал­ся не за­ме­чен­ным ве­ду­щи­ми ми­ро­вы­ми уни­вер­си­те­та­ми. По­след­ние семь лет в их струк­ту­ре ста­ли фор­ми­ро­вать­ся но­вые ин­сти­ту­ты и де­пар­та­мен­ты, на­при­мер «ма­шин­но­го обу­че­ния» (Кар­не­ги – Мел­лон) или «на­у­ки о дан­ных и ста­ти­сти­ки» (MIT), и се­год­ня здесь по­все­мест­но внед­ре­ны ба­ка­лавр­ские спе­ци­а­ли­за­ции, ма­ги­стер­ские и ас­пи­рант­ские про­грам­мы и от­дель­ные кур­сы в об­ла­сти на­у­ки о дан­ных, ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та и ма­шин­но­го обу­че­ния, рав­но как и но­вые кур­сы по­вы­ше­ния ква­ли­фи­ка­ции, вклю­чая он­лай­но­вые (от­ме­тим по­пу­ляр­ный у раз­ра­бот­чи­ков все­го ми­ра стэн­форд­ский курс Andrew NG и но­вый курс Data Science в MIT). Важ­но от­ме­тить меж­дис­ци­пли­нар­ный ха­рак­тер этих но­вых ин­сти­ту­тов и пре­по­да­ва­ние этих но­вых кур­сов в ши­ро­ком спек­тре фа­куль­те­тов за пре­де­ла­ми фи­зи­ко-ма­те­ма­ти-

Инерт­ность боль­шин­ства на­ших ву­зов при­ве­ла к то­му, что экс­пер­ти­за в ма­шин­ном обу­че­нии се­год­ня в IT-ин­ду­стрии в це­лом го­раз­до вы­ше, чем да­же в ве­ду­щих уни­вер­си­те­тах

чес­ких, вклю­чая эко­но­ми­че­ский, пси­хо­ло­ги­че­ский, ме­ди­цин­ский, фи­ло­соф­ский, а так­же в биз­нес-шко­лах (се­год­ня «циф­ро­вые на­вы­ки» от­но­сят­ся к клю­че­вым для про­фес­си­о­наль­ных ме­не­дже­ров).

По­доб­ные из­ме­не­ния про­ис­хо­дят и в ря­де тра­ди­ци­он­но ве­ду­щих или вновь со­здан­ных рос­сий­ских уни­вер­си­те­тов (МГУ, МФТИ, СПбГУ, ВШЭ, ИТМО, ТГУ, «Скол­тех», «Ин­но­по­лис»), где в том чис­ле бла­го­да­ря со­труд­ни­че­ству с IT-ин­ду­стри­ей (от­ме­тим сов­мест­ные про­ек­ты ВШЭ и «Ян­дек­са», МФТИ и «Сбер­те­ха») ко­гни­тив­ные тех­но­ло­гии ста­ли ча­стью ма­ги­стер­ских про­грамм по боль­шим дан­ным (ма­шин­но­му обу­че­нию) ли­бо лег­ли в ос­но­ву но­вых кур­сов. Од­на­ко чис­ло и мас­шта­бы этих про­грамм и кур­сов не со­от­вет­ству­ют по­треб­но­стям раз­ви­тия в стране эко­но­ми­ки эпо­хи чет­вер­той про­мыш­лен­ной ре­во­лю­ции. Еще боль­ше тре­во­жит об­щее со­сто­я­ние про­грамм по этой те­ма­ти­ке в рос­сий­ском выс­шем об­ра­зо­ва­нии: ана­лиз сай­тов ве­ду­щих уни­вер­си­те­тов – фе­де­раль­ных, на­уч­но-ис­сле­до­ва­тель­ских и ре­ги­о­наль­ных опор­ных – по­ка­зы­ва­ет, что у боль­шин­ства из них та­кие про­грам­мы по­ка от­сут­ству­ют. Ве­ду­щие биз­нес-шко­лы стра­ны к пре­по­да­ва­нию та­ких кур­сов по­чти не при­сту­па­ли.

Не­ред­ко да­же име­ю­щи­е­ся в рос­сий­ских ву­зах по­доб­ные но­вые и во мно­гом по­лез­ные про­грам­мы недо­ста­точ­но про­ра­бо­та­ны с точ­ки зре­ния спек­тра при­ло­же­ний и необ­хо­ди­мо­го тео­ре­ти­че­ско­го ма­те­ри­а­ла. При этом за­ве­до­мо об­ре­че­ны по­пыт­ки реб­рен­дин­га вы­пуск­ни­ков фа­куль­те­та при­клад­ной ма­те­ма­ти­ки и ин­фор­ма­ти­ки или фа­куль­те­та ком­пью­тер­ных на­ук в спе­ци­а­ли­ста по раз­ра­бот­ке и ди­зай­ну ко­гни­тив­ных при­ло­же­ний и сер­ви­сов, рав­но как и реб­рен­динг клас­си­че­ско­го спе­ци­а­ли­ста по биз­нес-ин­фор­ма­ти­ке в спе­ци­а­ли­ста по об­ра­бот­ке дан­ных. К со­жа­ле­нию, инерт­ность боль­шин­ства на­ших ву­зов при­ве­ла к то­му, что экс­пер­ти­за в ма­шин­ном обу­че­нии се­год­ня в IT-ин­ду­стрии в це­лом го­раз­до вы­ше, чем да­же в ве­ду­щих уни­вер­си­те­тах (ана­ло­гич­на си­ту­а­ция в бан­ков­ской ин­ду­стрии с ана­ли­ти­че­ски слож­ной и од­но­вре­мен­но тре­бу­ю­щей при­клад­ных уме­ний сфе­рой управ­ле­ния рис­ка­ми).

Имен­но в IT-ин­ду­стрии сей­час на ос­но­ве уча­стия в ре­аль­ных про­ек­тах при са­мо­сто­я­тель­ном изу­че­нии дис­ци­плин, ши­ро­ко пред­ла­га­е­мых в фор­ма­те он­лайн луч­ши­ми уни­вер­си­те­та­ми ми­ра, по­яв­ля­ют­ся спе­ци­а­ли­сты, со­че­та­ю­щие зна­ние со­вре­мен­ной тео­рии ма­шин­но­го обу­че­ния и ее при­ло­же­ний к линг­ви­сти­ке и ком­пью­тер­но­му зре­нию, ана­ли­ти­ке и при­ня­тию фи­нан­со­вых ре­ше­ний, со­зда­нию раз­лич­ных ро­бо­тов-гай­дов в со­ци­аль­ных се­тях и ко­гни­тив­ных по­мощ­ни­ков по ра­бо­те с кли­ен­та­ми. Ра­ду­ет то, что на­ши ве­ду­щие ком­па­нии уже непло­хо ин­те­гри­ро­ва­ны в гло­баль­ный ры­нок ко­гни­тив­ных при­ло­же­ний и в ря­де слу­ча­ев на­хо­дят­ся на его пе­ред­нем крае – вы­де­лим сре­ди мно­гих ABBYY, «Ян­декс» и Mail.ru Group.

Со­зда­ние в ве­ду­щих рос­сий­ских уни­вер­си­те­тах но­вых ин­сти­ту­тов, фа­куль­те­тов, про­грамм для под­го­тов­ки крайне вос­тре­бо­ван­ных спе­ци­а­ли­стов в этой об­ла­сти яв­ля­ет­ся без­от­ла­га­тель­ной необ­хо­ди­мо­стью. По рас­про­стра­нен­но­му сре­ди ра­бо­то­да­те­лей убеж­де­нию, боль­шин­ство ре­а­ли­зу­е­мых се­год­ня в на­ших ву­зах про­грамм по при­клад­ной ма­те­ма­ти­ке, ин­фор­ма­ти­ке, ин­фор­ма­ци­он­ным тех­но­ло­ги­ям не вполне со­от­вет­ству­ют со­здан­ным IT-ин­ду­стри­ей 10 лет на­зад про­фес­си­о­наль­ным стан­дар­там, не го­во­ря уже о се­го­дняш­них тре­бо­ва­ни­ях.

Еще од­на но­вая тен­ден­ция, по­ка не вполне вос­при­ня­тая на­ши­ми ву­за­ми, со­сто­ит в том, что клас­си­че­ские на­вы­ки про­грам­ми­ста на­чи­на­ют вос­при­ни­мать­ся биз­не­сом как до­ста­точ­но ру­тин­ные, а это от­ра­жа­ет­ся на тру­до­устрой­стве и по­ло­же­нии в ком­па­нии. Вме­сте с тем ес­ли ра­бо­то­да­тель хо­тел бы на­брать вы­пуск­ни­ков в но­вой для IT-об­ла­сти – ин­те­гра­ции об­лач­ных при­ло­же­ний (не го­во­ря уже о раз­ра­бот­чи­ках ко­гни­тив­ных си­стем), то ему прак­ти­че­ски неку­да об­ра­тить­ся. Нам мо­гут воз­ра­зить, что за­да­ча уни­вер­си­те­тов – да­вать фун­да­мен­таль­ное обра­зо­ва­ние, а ком­па­нии долж­ны до­учи­вать мо­ло­дых спе­ци­а­ли­стов. От­ча­сти это так . Но при­чи­ной тя­ги к фун­да­мен­таль­но­му об­ра­зо­ва­нию не мо­жет быть тот факт, что дру­го­го вос­тре­бо­ван­но­го сей­час об­ра­зо­ва­ния уни­вер­си­тет, как пра­ви­ло, дать не мо­жет.

Оче­вид­но, что тра­ди­ции фун­да­мен­таль­но­го ма­те­ма­ти­че­ско­го об­ра­зо­ва­ния и устой­чи­вые успе­хи в про­грам­ми­ро­ва­нии на­ших сту­ден­тов (по­след­ние пять лет под­ряд они ста­но­ви­лись чем­пи­о­на­ми ми­ра) поз­во­ля­ют рас­счи­ты­вать на со­лид­ные ре­зуль­та­ты в об­ра­зо­ва­нии и ис­сле­до­ва­ни­ях в об­ла­сти ма­шин­но­го обу­че­ния, что бы­ло бы важ­ным вкла­дом в раз­ви­тие в Рос­сии эко­но­ми­ки эпо­хи чет­вер­той про­мыш­лен­ной ре­во­лю­ции. Ведь со­вре­мен­ная об­ласть зна­ний и при­ло­же­ний ма­шин­но­го обу­че­ния опи­ра­ет­ся на клас­си­че­скую ма­те­ма­ти­ку, хо­ро­шие на­вы­ки про­грам­ми­ро­ва­ния и по­ни­ма­ние за­дач ин­ду­стрии.

Тес­ное со­труд­ни­че­ство ву­зов с ин­ду­стри­ей в со­зда­нии и раз­ви­тии но­вых на­прав­ле­ний под­го­тов­ки (раз­ра­бот­чик или ди­зай­нер ко­гни­тив­ных си­стем, спе­ци­а­лист по об­ра­бот­ке дан­ных, дру­гие спе­ци­а­ли­сты в об­ла­сти ко­гни­тив­ных вы­чис­ле­ний) мог­ло бы су­ще­ствен­но укре­пить ин­но­ва­ци­он­ный по­тен­ци­ал стра­ны. Кро­ме то­го, что­бы не от­стать от вре­ме­ни, на­ши уни­вер­си­те­ты долж­ны ди­на­мич­но и про­ак­тив­но об­нов­лять­ся, не до­жи­да­ясь ука­за­ний свы­ше пред­при­ни­мать си­стем­ные уси­лия по со­зда­нию но­вых про­грамм и фа­куль­те­тов для со­от­вет­ствия быстро ме­ня­ю­ще­му­ся рын­ку тру­да. Эти ре­ше­ния бу­дут непро­сты­ми, ведь при со­зда­нии но­во­го все­гда при­хо­дит­ся от­ка­зы­вать­ся от чего-то вче­ра еще цен­но­го (в тер­ми­нах ухо­дя­ще­го в про­шлое спек­тра про­фес­сий) и брать на се­бя от­вет­ствен­ность за струк­тур­ные из­ме­не­ния в уни­вер­си­те­тах. Од­на­ко толь­ко так ли­де­ры на­ше­го выс­ше­го об­ра­зо­ва­ния смо­гут обес­пе­чить его ре­ле­вант­ность в тех­но­ло­ги­че­ски но­вом мире.-

/ И. КРО­ПИВ­НИЦ­КИЙ / РИА НОВОСТИ

По­яв­ле­ние в 1950–1960-е гг. ком­пью­те­ров при­ве­ло к со­зда­нию фа­куль­те­тов вы­чис­ли­тель­ной ма­те­ма­ти­ки и ки­бер­не­ти­ки в со­вет­ских ву­зах

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.