Сказочная программа

  

Об авторе: Анатолий Шалыто, профессор, д.т.н., Университет ИТМО. Я начал работать по совместительству на кафедре «Компьютерные технологии» Университета ИТМО, организованной в 1991 году докторами технических наук Владимиром Николаевичем Васильевым и В...

Июль 12, 2024
Сказочная программа

Об авторе: Анатолий Шалыто, профессор, д.т.н., Университет ИТМО.

Я начал работать по совместительству на кафедре «Компьютерные технологии» Университета ИТМО, организованной в 1991 году докторами технических наук Владимиром Николаевичем Васильевым и Владимиром Глебовичем Парфёновым, с первого сентября 1998 года. Кафедра была особенно сильна студентами, большинство из которых были из лучших физико-математических школ Санкт-Петербурга – 239 и 30 школ, ныне Президентского и Губернаторского лицеев.

С первого же дня я пытался привлечь студентов к занятиям наукой в области информационных технологий. На кафедре в то время студенты весьма успешно занимались научными исследованиями по математике и физике (оптике). Сборником статей студентов по математике на английском языке, опубликованном в 1997 году, Парфёнов гордится по сей день. По оптике наши за научную деятельность выигрывали значительный процент грантов двух всемирных оптических обществ OSA и SPI, что продолжается до сих пор.

Это было, конечно, здорово, но к тематике, ради которой была организована кафедра, имело малое отношение. Мотивировать студентов к научным исследованиям по компьютерным технологиям я пытался на основе автоматного программирования, которым активно занимался сам. Это осуществлялось мною лекциями и небольшими домашними заданиями.

Однако привлечь молодых людей к научным исследованиям не удавалось, тем более что они практически все работали. Успехи всё-таки были, но только в области самой мотивации: я писал книгу «Заметки о мотивации», которая началась со 140 заметок на 48 страницах, а закончилась более чем 8000 заметками на 970 страницах.

Только после создания в 2002 году «Сайта по автоматному программированию и мотивации к творчеству» и введения программу курсового проекта по автоматному программированию мне удалось нащупать путь от курсового проекта к научным исследованиям в этой области, что время от времени позволяло выигрывать в тяжёлой борьбе небольшие гранты, в том числе и Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ). Движение по этому пути было весьма высоко оценено, и мы в 2008 году получили премию правительства России по образованию за научно-практическую и методическую разработку «Инновационная система поиска и подготовки высококвалифицированных специалистов в области производства программного обеспечения на основе проектного и соревновательного подходов».

Развивая указанное направление научных исследований, я, как Мальчиш-Кибальчиш, хотел «ночь простоять и день продержаться» до прихода … студентов с новыми темами для исследований, но никаких инициатив от студентов не поступало. Это удалось сделать мне самому в 2007 году, когда мы выиграли два гранта РФФИ по новой для нас тематике: «Технология генетического программирования для генерации автоматов управления системами со сложным поведением» и «Разработка технологии верификации управляющих программ со сложным поведением, построенных на основе автоматного подхода». Первая из указанных тем – наш первый шаг в области ИИ.

Ещё дальше от автоматной тематики мы оказались в 2009 году, когда я «втянул» ребят в работы по сборке генома, что переросло в серьёзные исследования по биоинформатике и системной биологии с публикациями в топ-журналах по этой тематике.

Только в 2011 году мы выиграли грант по теме, инициированной студентом: «Разработка метода машинного обучения на основе алгоритмов решения задачи о выполнимости булевой формулы для построения управляющих конечных автоматов». Этим студентом был Владимир Ульянцев.

Однако, несмотря на все мои усилия, полноценную научную деятельность организовать не удавалось: гранты были небольшими, что позволяло на них существовать лишь нескольким студентам; минимальную помощь от компаний мне удавалось «выбивать», но не на наукоёмкое образование и/или научные исследования, а в «обмен» на наших классных выпускников, что позволяло незначительно увеличивать число ребят, занимавшихся наукой на постоянной основе.

Все принципиально изменилось только в 2013 году, когда наш университет выиграл конкурс на участие в числе 15 университетов страны в программе повышения конкурентоспособности российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров («Программа 5-100»). Программа была направлена на улучшение позиций отечественных вузов в мировых образовательных рейтингах.

В рамках этой программы в университете были сформированы международные научные лаборатории (МНЛ), которые получали финансирование, пропорциональное доле взятых на себя обязательств от всех обязательств Университета. На базе нашей кафедры была сформирована МНЛ с тем же названием, что и кафедра – «Компьютерные технологии»ю Число сотрудников МНЛ достигало 70 человек. Уже в 2016 году мы по международному рейтингу Times Higher Education (THE) попали в 80 лучших университетов мира по Computer Science. Потом это достижение повторяли неоднократно.

В ходе выполнения этой программы нам удавалось платить научным работникам нормальные зарплаты, привлекать сотрудников из других организаций, в том числе и из-за рубежа, оплачивать оргвзносы и ездить на международные конференции, правда, только по одному автору от доклада, принятого на престижную конференцию. Программа влияла на тематику и качество бакалаврских и магистерских работ и кандидатских диссертаций, но не на перестройку образовательных программ.

Программа была бюджетной, что в конце концов, привело к тому, что в 2021 году её заменили на программу «Приоритет-2030», в которой задача обеспечения конкурентоспособности российских университетов среди ведущих мировых научно-образовательных центров в явном виде уже не ставилась. Университет ИТМО и в рамках этой программы вошёл в число победителей, но энтузиазм при её выполнении по сравнению с предыдущей программой снизился.

Казалось, что уже лучше не будет, но 19 июня 2024 года я неожиданно узнал, что в этом учебном году в стране запущена программа AI 360 – первая в России четырёхлетняя бакалаврская программа для будущих архитекторов и исследователей ИИ, объединяющая передовой опыт технологических компаний и экспертизу сильнейших университетов. Это программа для тех, кто хочет создавать новые ИИ-технологии, включая проведение исследований в этой области.

Эта программа особенная, так как её участниками являются выдающиеся отечественные IT-компании – «Яндекс» и «Сбер» и ведущие в области ИИ вузы России – ИТМО, НИУ ВШЭ, МФТИ и Университет Иннополис. Они объединились, чтобы готовить специалистов экстра-класса, которые смогут создавать принципиально новые фундаментальные модели и решения в области ИИ.

Вот что по этому поводу говорят инициаторы создания программы:

  • «Самая большая конкуренция сегодня – за таланты. Те, кто способен создавать фундаментально новые решения в области ИИ, определяют будущее технологий. Поэтому так важна насыщенная образовательная среда из сильнейших профессоров и экспертов бигтеха с доступом к международным исследованиям и последним технологическим возможностям. Именно такой средой для ИИ-специалистов нового уровня являются наша программа» (Дарья Козлова, директор «Яндекс Образование»).
  • «Наша цель – дать такие знания и компетенции, чтобы талантливые ребята могли в будущем стоять у истоков новых технологий, а не только заниматься прикладной работой» (Ольга Цуканова, управляющий директор – руководитель Дирекции академических партнерств «Сбера»).
  • «Нейросети облегчат нашу жизнь, взяв на себя часть нашей рутинной работы, но за технологией стоят живые люди, которые создают и обучают искусственный интеллект. Именно выдающиеся инженеры, а не «железо» или финансирование, станут главным драйвером развития нейронных сетей» (Дмитрий Масюк, директор бизнес-группы Поиска и рекламных технологий «Яндекса»).

Как эти высказывания отличаются от того, к чему мы привыкли в высшей школе. Вот только три фразы, которые мы сегодня практически нигде не слышим: «не только заниматься прикладной работой», «самая большая конкуренция сегодня – за таланты», «выдающиеся инженеры». Во многих организациях сотрудников и сегодня называют персоналом, ни о чём, кроме как о прикладной работе, практически никто говорит, а мне в своё время преподаватель объяснял, что «мы здесь не гениев готовим, а бюрократов».

Сегодня всемирная гонка в области ИИ напоминает соревнование в ракетно-ядерной области, что в свое время привело к созданию вуза принципиально нового типа – Московского физико-технического института, формировавшего за счет сложнейших программ обучения научно-инженерную элиту страны. Тогда это сделало государство, сейчас государство тоже делает всё возможное для массовой подготовки кадров по ИИ.

При этом министерство цифрового развития считает, что вузам без помощи IT-компаний по повышению квалификации выпускников даже в профильных IT-вузах не справиться, и предложило такую помощь сделать условием для продления компаниям льгот. Глава Минцифры Максут Шадаев повторил это на IT-завтраке, проходившем в рамках Петербургского международного экономического форума – 2024. По словам министра, уже есть IT-компании, которые поддерживают вузы в добровольном порядке. Интересно, что в качестве примера Шадаев привел ИТМО, где, по его мнению, «присутствуют все бигтехи». Такое же мнение о взаимодействии IT-компаний и вузов и у председателя правительства РФ Михаила Мишустина.

Однако синергетический эффект в этом вопросе получается, когда инициатива государства находит адекватную поддержку у лидеров IT-бизнеса. Именно это и имело место при разработке обсуждаемой программы.

Особенности программы

Эксперты из промышленности и преподаватели из лучших университетов страны. Студенты получат фундаментальную математическую подготовку, изучат новейшие подходы в области машинного обучения и смогут стать исследователями и продвинутыми разработчиками ИИ-технологий.

Повышенные стипендии и персональные гранты. Это даст возможность проводить комплексные исследования и эксперименты в области ИИ, а также предлагать практически важные решения уже во время обучения.

Подготовка студентов нового уровня. Глубокие знания в области математики, алгоритмов и структур данных, а также MLOps. Студенты научатся проектировать решения в сфере генеративных технологий, больших языковых моделей, компьютерного зрения, автономных систем и робототехники.

Уникальность программы

Глубокое погружение. Сочетание фундаментальной подготовки в области математики и машинного обучения с индустриальной экспертизой.

Международный контекст. Студенты изучают лучшие мировые практики в сфере ИИ, осваивают передовые технологии «Яндекса» и «Сбера» и могут участвовать как с докладами, так без них (!), в международных конференциях уровней А и А*.

Лидеры индустрии. Программы разработали эксперты «Яндекса», «Сбера», «Школы анализа данных» и вузов-участников – ведущие исследователи и разработчики в области ИИ.

Межвузовские модули. Студенты могут посещать отдельные курсы в университетах, участвующих в программе.

Возможности для студентов

Поддержка. Стипендии и гранты на инфраструктурные и вычислительные мощности, доступ к актуальным моделям и ИИ-инструментам.

Исследования. Включение в мировое научное и инженерное сообщество в области ИИ, оплачиваемые стажировки и интенсивы.

Проекты. Важная часть программы – проектная работа на реальных ML-задачах. Студенты обучаются в экосистемах «Яндекса» и «Сбера».

Партнёрство. Совместные межвузовские образовательные модули и научно-исследовательские семинары в четырех ведущих вузах и двух сильнейших IT-корпорациях страны.

В рамках программы в целом каждый вуз имеет свои особенности, что отражается в названии их программ.

Например, в ВШЭ эта программа называется «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» и реализуется в формате трека на бакалаврской программе «Прикладная математика и информатика». Цель трека – подготовка элитных исследователей в сфере искусственного интеллекта, которые способны как проводить передовые фундаментальные исследования, так и создавать прорывные технологии на базе методов машинного и глубинного обучения. У каждого студента будет научный руководитель, совместно с которым будут проводиться научные исследования. Каждые полгода студент отчитывается о прогрессе перед специальной комиссией. Для того, чтобы оставаться на треке, студент должен успешно отчитываться по исследовательской работе, а также добросовестно изучать все дисциплины. Ожидается, что к концу обучения в бакалавриате студент получит результаты, которые могут быть опубликованы на конференциях уровней A и A*, либо в высокорейтинговых журналах. После выпуска студенты смогут как строить академическую карьеру, поступая в магистратуру и аспирантуру, так и приступить к работе над наукоёмкими задачами в сфере ИИ в ведущих компаниях.

Аналогичные задачи решают и остальные программы. В МФТИ она называется «AI360: Передовые методы искусственного интеллекта», в университете Иннополис – «AI360: Инженерия данных», и наконец, в ИТМО – «AI360: ML Native».

Общее число студентов на программе в целом – 100 человек, с очень серьёзным отбором, включающим проверочную работу офлайн. По перечисленным выше вузам эти показатели следующие: 30, 30, 10, 30. Стипендия везде одинаковая – 40 тысяч рублей в месяц. Общежитие предоставляется. Это позволит избавит студентов от необходимости заработка, так как работа во время всего четырёхлетнего обучения где-либо не предполагается.

Финансирование программы полностью осуществляется «Яндексом» и «Сбером». Ни платного, ни целевого приёма на программу нет. Изложенное принципиально отличает этот проект от другого известного проекта в сфере IT-образования – частного «Центрального университета», созданного Т-банком, обучение в котором несмотря на возможность скидок является платным и очень дорогим. У этого университета цель не такая амбиционная, как у описываемого проекта. Она во многом совпадает с целями других IT-вузов страны: уже на старших курсах студенты смогут полноценно работать по профессии.

С особенностями обучения на программе «AI360: ML Native» в ИТМО можно ознакомиться, посмотрев беседу руководителя этой программы Андрея Станкевича с руководителем «Школы анализа данных» (ШАД), организованной в 2007 году «Яндексом» Алексеем Толстиковым.

Цель программы – готовить специалистов по ИИ экстракласса. Она формирует специалистов, способных разрабатывать новые фундаментальные модели, архитектуры и алгоритмы машинного обучения. В её основе лежит уникальная модель компетенций, необходимых для создания принципиально новых моделей машинного обучения и фундаментальных исследований в области искусственного интеллекта.

Особенности программы:

  1. Образовательная программа «AI360: ML Native» входит в направление подготовки «Прикладная математика и информатика» наряду с образовательной программой «Компьютерные технологии».
  2. На традиционных программах по этому направлению подготовки учиться трудно, а на этой программе учиться будет ещё труднее. Поэтому особое внимание будет уделено отбору обучающихся.
  3. Главная особенность программы – научная работа, начиная со второго курса, в рамках которой будут проводиться научные семинары.
  4. В программе будут совмещены интенсивность и наукоориентированность.
  5. В течение первого года обучения, так как учебные планы по программам «ML Native» и «Компьютерные технологии» на первом курсе близки, переходы между ними возможны и относительно безболезненны. При этом число обучающихся на новой программе должно быть неизменным – 30 студентов.
  6. На программе повышенная стипендия, так как её участники не смогут работать во время обучения, а должны будут все четыре года только учиться.
  7. Математика преподаётся не два первых года, как это принято на этом направлении подготовки, а только первый год. Это сделано для более раннего погружения в ИИ. В дальнейшем после того, как студенты определятся с темами научных исследований, они смогут «добрать» математику в рамках курсов по выбору.
  8. В целом на программе будет много математики и программирования и очень много ИИ.
  9. Преподавание ИИ основано на изложении, в том числе, и последних научных и практических достижений в этой области, причём знания студенты будут получать от экспертов, находящихся на переднем крае науки и практики в этой области.
  10. Без вычислительных мощностей индустриальных партнеров, которые вкладывают в них огромные ресурсы, полноценные исследования в ИИ сегодня крайне усложнены.
  11. ШАД, которая всегда давала классное дополнительное образование, умело вписалась в программу высшего образования. При этом лучшие практики, отработанные в «Школе», будут внедрены в обсуждаемую программу.
  12. Образовательный продукт, сформированный в ШАД совместно с ИТМО, станет значительно мощнее традиционного, так как у преподавателей по ИИ будет уверенность в высоком уровне знаний обучающихся по математике и программированию.
  13. Занятия по ИИ могут проводиться не только в ИТМО, но и в офисах «Яндекса».
  14. На старших курсах возможны обмены для обучения в вузах-партнёрах.
  15. Помимо традиционных курсов будут интенсивы с глубоким погружением в предмет на две недели, что может быть связано деятельностью преподавателей на основной работе в компаниях-партнёрах.
  16. Для погружения в индустрию ИИ будут проводиться стажировки и индустриальные практики.
  17. Материально обеспечивается участие студентов, в том числе, и в международных конференциях уровней А и А*, как с докладами, так и без них, что направлено на повышение квалификации студентов и формирование связей со специалистами по ИИ.
  18. Совместная деятельность преподавателей и студентов упрощает приём их на работу к индустриальным партнёрам, которые могут предоставить широчайший круг деятельности, включая работу в научно-исследовательском «Научно-исследовательском институте искусственного интеллекта – AIRI», организованном «Сбером».

В январе 2019 году «Яндекс» учредил научную премию им. Ильи Сегаловича для поддержки молодых исследователей и научного сообщества в России, Беларуси и Казахстане. Она вручается студентам, аспирантам и научным руководителям за достижения в компьютерных науках. Среди первых награждённых был наш студент Арип Асадулаев, который в настоящее время работает не только в ИТМО, но и в AIRI, и в конце 2024 года защитит кандидатскую диссертацию по ИИ. Премию получил и его научный руководитель, доцент нашей кафедры, кандидат физико-математических наук Андрей Фильченков. На следующий год лауреатом этой премии стал наш аспирант Вячеслав Шаламов, который в 2023 году также под руководством Андрея защитил кандидатскую диссертацию также по ИИ.

В ИТМО имеются аспирантура и диссертационный совет по специальности 1.2.1. «Искусственный интеллект и машинное обучение» (физико-математические и физические науки), который наряду со степенями кандидата и доктора наук присваивает также степени «Doctor of Philosophy» (Ph. D) и «Doctor of Science» (Dr. Sc).

В ИТМО действуют «Национальный центр когнитивных разработок» и исследовательский центр в сфере ИИ «Сильный искусственный интеллект в промышленности», которыми руководит доктор технических наук, профессор Александр Бухановский.

В конце 2023 года «Альянс в сфере ИИ» по методике, согласованной с Минобрнауки России, подготовил первый в стране рейтинг 180 вузов по качеству подготовку специалистов в области ИИ. В высшей лиге всего три университета: ИТМО, ВШЭ, МФТИ.

Из изложенного следует, что иногда сбывается даже то, о чём и не мечтал: программа образования ориентирована на формирование элитных специалистов, занятие наукой обязательно, не надо никого мотивировать на проведение научных исследований, нет необходимости ни у кого клянчить деньги или выигрывать их условиях жесточайшей конкуренции, отчетливы видны перспективы от тяжёлого обучения и занятий наукой.

Огромное спасибо нашим индустриальным партнёрам за обеспечение этих невиданных возможностей в российских университетах, которые отлично зарекомендовали себя в области информационных технологий и, в частности, в ИИ.

Программа отлично корреспондируется со словами известного IT-предпринимателя Сергея Белоусова, произнесёнными лет 10 назад: «Все упирается в людей, причём не в сотни тысяч, как считают чиновники, а всего в человек двадцать или даже десять, но незаурядных. Вопрос не в их числе, а в качестве, так как вопросы создания программного обеспечения не решаются десятками тысяч людей. Нужно найти 200 специалистов: десять команд по двадцать лидеров или, может быть, даже десять команд по пять лидеров – 50 человек. А уже потом эти люди сами найдут остальных. Найти хороших исполнителей тоже тяжело, но вот эти 50 человек, без которых ничего не получится, почему-то с самого начала упущены».

На этой идее базируется известный фильм Стивена Спилберга «Спасение рядового Райана», в котором бригада спасает одного рядового, что позволяет последовательно «спасти» и многих других. Об этом я писал еще 20 (!) лет назад. Обращаю Ваше внимание, что здесь «!» – восклицательный знак, а не факториал. Однако, к сожалению, и к двадцатилетию применима пословица: «Скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается».

Будем надеяться, что обсуждаемая программа окажется такой сказкой!