«Много суперпродвинутых школьников»: декан ИИ-подразделения МГУ оценил потенциал будущих студентов

— Факультет искусственного интеллекта был основан в 2025 году. В чём его особенность?

— Создание нового факультета в МГУ — редкое событие. Если говорить о концепции, то прикладной работе с искусственным интеллектом сейчас учат во всех ведущих вузах — например, в ВШЭ на факультете компьютерных наук и в МФТИ.

Наша же задача — объединить фундаментальные знания с практикой. Обычно сначала даётся теория, потом через два года или на параллельном курсе — программирование, а ещё через два года изучается машинное обучение. К этому времени часть студентов уже работают. У нас практика будет интегрирована прямо в образовательный процесс с первого курса.

Планируется небольшой набор — 36 студентов по программе бакалавриата и столько же — в магистратуре. 

— Каких абитуриентов вы ждёте? Это обычные школьники или им понадобится специальная подготовка?

— У нас стандартная процедура отбора, и как раз в нашей области есть много суперпродвинутых школьников, уже имеющих практические навыки программирования. Это очень благодатная почва — когда люди немного погрузились в профессию, но нуждаются в фундаментальных знаниях. Подготовленные ребята — вроде олимпиадников — быстро схватывают информацию.

Наша главная задача — научить мыслить, передать опыт, уникальные навыки. В том числе поэтому у нас не будет онлайн-формата лекций — здесь важен личный контакт с преподавателями.

«Деление на специализации довольно условное»

— Сегодня, особенно применительно к сфере IT, молодым людям не всегда понятно, зачем нужно университетское образование. Почему оно всё-таки важно для разработчиков?

— Во-первых, образование важно для развития личности, хотя в этом смысле никто не отменял и самообразование.

Во-вторых, практика говорит о том, что наличие высшего образования позволяет рассчитывать на больший доход в IT — конечно, при условии, что образование это профильное.

В-третьих, я не верю, что одиночка, человек, не включённый в научно-исследовательский контекст, может придумать действительно прорывные решения. Ведь для создания инноваций очень важна среда.

Поэтому тенденция, когда совсем молодые ребята сразу начинают работать, не успев погрузиться в контекст, не совсем правильная. Если человек становится разработчиком во время обучения, то он и не работает, и не учится полноценно. 

— Какие специальности будут открыты на новом факультете? Насколько это разноплановая сфера?

— Компьютерная наука как специальность появилась не так давно. Специалисты по машинному обучению — это, как правило, вчерашние математики, физики, иногда химики, которые прошли переподготовку.

На первых курсах мы дадим студентам необходимую для работы широкую базу: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности. Магистратура, наоборот, построена по принципу очень узкоспециализированных курсов — по ИИ в медицине, робототехнике и других отраслях.

Однако деление на специализации довольно условное. Студент может работать над проектом в медицине, но результаты могут оказаться полезными и для обработки речи. Дело в том, что сегодня граница между LLM, большими языковыми моделями и профильными нейросетями (медицинскими, для распознавания лиц и т. п.) стирается.

«Вокруг ИИ много маркетинговой шумихи»

— Почему классического математического образования, уровень которого в России традиционно высокий, недостаточно для работы по созданию ИИ?

— Его для многих задач вполне достаточно, но не хватает научных лидеров, которые будут создавать новые направления в сфере ИИ. Для этого нужно иметь более широкий кругозор, находиться в научной среде, понимать текущее состояние науки в своей отрасли.

Хотя ИИ действительно крайне важное направление, вокруг него немало хайпа — информационной и маркетинговой шумихи. Поэтому у молодых людей часто возникает чувство ложной лёгкости — им кажется, что создать даже очень масштабный проект просто. Или, напротив, накатывает пессимизм — ощущение, будто бы всё уже сделано другими. ИИ — очень динамичная область, в которой всё может измениться буквально за год-два.

— В последнее время часто говорят о «пузыре» искусственного интеллекта. Некоторые считают, что его возможности сильно преувеличены. Есть ли уверенность в долгосрочной перспективе этой технологии?

— Эта технология точно с нами навсегда: она уже поменяла мир. Да, финансовый пузырь вокруг некоторых IT-компаний действительно существует. Но даже если он лопнет, обученные модели, способы их обучения и те эффекты, которые они дают уже сейчас, никуда не денутся. Примерно то же случилось с интернетом: был пузырь доткомов, он лопнул, но интернет не исчез и стал ключевой технологией.

— Как решаются задачи на стыке искусственного интеллекта и предметных областей разных наук?

— Сейчас вся наука переходит на рельсы искусственного интеллекта. Если раньше для решения некоторых задач нужен был НИИ на 100 человек с 30-летним опытом в этой сфере, то сейчас их решают двое-трое толковых ребят, которые знают основные понятия, и мощный ИИ.

В рамках МГУ мы работаем с физиками, химиками, экономистами. Но нам ещё предстоит учить студентов разных специальностей говорить на одном языке, потому что многие пока относятся к ИИ с недоверием. Я лично сталкивался с подобным скепсисом — не все пока понимают, что технология способна сильно облегчить и ускорить их работу. А те, кто понимает, нередко боятся, что нейросети их заменят и оставят без профессии. Это, конечно, не так.

Достоверность ответов ИИ

— Работа ИИ требует огромных энергозатрат и вычислительных мощностей. Располагает ли ими МГУ и нужно ли это для учёбы?

— Несколько лет назад был запущен кластер МГУ-270, его мощностей вполне достаточно для научных исследований. Кроме того, мы налаживаем сотрудничество с российскими облачными провайдерами.

— Планируется ли в рамках научной работы разработка более экономных моделей нейросетей?

— Безусловно, избыточная энергозатратность ИИ — одна из ключевых проблем всей отрасли. Однако прогресс есть: так, созданные сейчас модели в десятки раз экономнее даже тех, которые запускались год назад. И «облегчение» ИИ-систем продолжается, хотя есть и огромные модели — они порой нужны для исследовательских задач, можно провести аналогию с коллайдерами в ядерной физике.

— Будет ли на факультете курс этики искусственного интеллекта?

— У нас будет курс по интерпретируемости и достоверности ответов ИИ, что отчасти связано с этикой. Это важная и дискуссионная тема, пока не сформулировано единого понимания и тем более законов, которые регулировали бы использование ИИ однозначно. Но такой курс появится чуть позже, потому что невозможно обсуждать этику, не погрузившись как следует в предмет.