IT-технологии сегодня самая динамично развивающаяся и конкурентная сфера во всем мире. В интервью университетской газете Alma Mater новый директор Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Диана Даммер рассказала, каким видит развитие института, зачем нужна математика и как ИПМКН старается сделать ее прикладной. Разговор шел и о том, почему студентам важно развивать навыки собственного мышления, не пытаясь заменить его искусственным интеллектом.
БОЯЗНЬ ЦИФР
– Диана Дамировна, расскажите о главных трендах в науке и IT- образовании, в которые сейчас важно попасть ИПМКН.
– В нашем институте семь кафедр, каждая развивает свое научное направление. Считаю, что сегодня мы должны стремиться к тому, чтобы стать научно образовательным центром компетенций мирового уровня в области математики и IT. Мы продолжаем вести фундаментальные исследования и защищать диссертации, но одновременно активно ищем партнерства, в рамках которых можем переносить эти результаты в практику и формировать компетенции, важные для технологического развития страны.
Что касается образования – в институте широкий спектр программ, которые отличаются друг от друга объемом математики и IT. Хочу отметить, что даже в «айтишных» программах присутствует достаточно много математики, мы намеренно не отказываемся от нее в пользу IT, понимая, что это немного снижает популярность программ. Собственно, развитие информационных технологий, того же ИИ, без сильной математики сложно представить. Сегодня есть такое веяние времени, ошибочное представление (это мы наблюдаем в общении со студентами), что знать математику нет необходимости, что искусственный интеллект практически всесилен. Но мы понимаем, что это миф, поэтому стоим на своем – на том, что без математики не будет ни ИИ в отдельности, ни продвижения в IT.
– Рискну предположить, что математика не самый популярный и хорошо сдаваемый предмет в школах. Математику профильную выбирают немногие.
– Это правда. Когда абитуриент смотрит учебные планы наших программ и видит большой объем математики, это его пугает. Приведу пример. На направлении «Прикладная математика и информатика» у нас было две программы, и мы задумали открыть еще одну. Хотелось сделать ее более привлекательной для абитуриентов. Мы спроектировали ее так, что математических дисциплин стало меньше, а IT-дисциплин – больше, также добавили курсы, которые отвечают за развитие критического мышления, эмоционального интеллекта и так далее. И эта программа оказалось самой популярной в направлении «Прикладная математика и информатика». Причем, на нее пришли ребята с более высоким баллом ЕГЭ по математике, чем на остальные программы. То есть программа с меньшим количеством математики привлекла абитуриентов с большими баллами. Какое-то противоречие.
Меня как руководителя этой программы результат порадовал и одновременно расстроил. С другой стороны, мы должны думать и про маркетинговую составляющую, предлагать спектр востребованных направлений и программ. Другое дело – какой ценой. Важно найти баланс, иначе можно загубить математическое образование.
На мой взгляд, уровень математического образования ни в коем случае снижать нельзя, надо использовать новые образовательные форматы, на лекциях демонстрировать полезность знаний для науки и индустрии.
– Что делать с математической тревожностью абитуриентов и студентов?
– Работать с этим. Человек не боится того, что он знает. У нас в ТГУ есть такой замечательный инструмент, как Plario – платформа, которая на основе алгоритмов искусственного интеллекта помогает студенту адаптироваться и изучать программу высшей школы. И вот за счет таких инструментов сегодня действительно можно, во-первых, подтягивать уровень знаний по математике у первокурсников, во-вторых, перестроить учебный процесс, снижая в зачетных единицах объем дисциплин. Главное – грамотно это сделать.
И в программе, о которой я рассказываю, нам это удалось. В этом году будет первый выпуск, и многие ребята уже нашли работу или проходят стажировку в хороших компаниях. Кто-то из них видит себя в науке и встраивается в исследовательские проекты. Думаю, уменьшить объем математики можно, но правильно это сделать без потери качества можно с помощью современных платформенных решений.
– Студенты не любят математику или боятся ее?
– Они боятся сложности. Мне как-то попалось видео с интервью одного профессора из МФТИ, который сказал, что математика – это насилие над собой. Он прав во многом, ведь математика требует абстрактного мышления и строгой логики, что вызывает утомление мозга. А сегодняшняя молодежь избалована, они выросли с гаджетами в руках – ведь если есть ИИ-помощники, то почему бы не поручить часть работы им. И это, на самом деле, вызов для всей системы образования.
Мы, взрослые, должны неустанно говорить нашим студентам, что развитие математических способностей помогает сформировать навыки мышления, а это необходимый атрибут человека с университетским образованием. Вместе с тем мы наблюдаем, что на образовательные программы, где достаточно много математических дисциплин, также идут и очень мотивированные ребята. Хотелось бы, чтобы их было больше.
– Кем они себя видят в будущем?
– Когда у студентов направления «Прикладная математика и информатика» спрашиваешь, кем вы хотите быть, они говорят: «Мы хотим быть разработчиками».
– Почему?
– Потому что это достаточно быстрый вход в профессию, который дает возможность заработать неплохие деньги.
– Где может найти себя математик с хорошими знаниями? Это ведь тоже вызов времени?
– Безусловно. Мы видим, что программы направления «Прикладная математика и информатика» в нашем институте сегодня являются менее востребованными по сравнению с «айтишными». На мой взгляд, эту проблему нужно решать, сменив фокус программ на востребованные предметные области, в которых глубокие математические знания и навыки можно обратить в пользу для науки и индустрии.
Раньше такой предметной областью была, например, экономика, а программой – «Математические методы в экономике», которую я и оканчивала. Это была очень популярная программа среди ребят с хорошим уровнем математики, был большой конкурс, поступали только медалисты и отличники. Популярность программы объяснялась ярко выраженной междисциплинарностью и тем, что и в названии, и в содержании демонстрировался «прикладной» характер математики к модной и востребованной в то время экономике.
Сейчас такой областью является искусственный интеллект. Ведь фактически все модели искусственного интеллекта – это математические модели. Понимая, что будущее за нетривиальными моделями и алгоритмами, сложными системами, которые кто-то должен создавать и исследовать, которыми кто-то должен управлять, мы в сентябре 2026 года совместно с Институтом анализа больших данных и искусственного интеллекта запускаем образовательную программу «Прикладная математика искусственного интеллекта».
– В чем заключается суть и особенность этой программы? Что будет отличать ее выпускников?
– В программе будет хорошая фундаментальная математическая база с уклоном в разработку новых и использование существующих моделей ИИ для прикладных задач индустрии. В мире десятки миллионов пользователей ИИ, которые лишь приблизительно знают, как это работает. Одна из главных особенностей этой технологии заключается в том, что она во многом непредсказуема. Выпускники программы будут, во-первых, хорошо знать механизм этой технологии, то есть как «живет» ИИ, во-вторых, они смогут сами создавать новые сложные технологии, которых пока нет. За этим будущее. Такие специалисты будут очень востребованы.
– Планируете ли вы привлекать в эту программу внешних специалистов?
– Да, наши преподаватели, особенно старшее поколение, будут давать фундаментальную базу на высочайшем уровне. А вот развитие прикладных навыков, обучение тому, как найти области, где можно эффективно «приземлить» математику, – это на себя возьмут практики, специалисты, которые делают карьеру в компаниях – партнерах программы.
– Не секрет, что зарплаты в бизнесе выше, нежели в сфере образования. Чем планируете привлекать практиков?
– Тема привлечения преподавателей, действительно, непростая. С одной стороны, у нас много выпускников, которые оканчивают обучение и уходят в индустрию. Высокие зарплаты мы им вряд ли сможем предложить, но, мне кажется, мы можем говорить о правильной гражданской позиции, объяснять, что быть частью университета – это престижно, это высокая и благородная миссия. На мой взгляд, важно прививать студентам чувство гордости за университет, чтобы, уходя и работая в индустрии, они возвращались к нам с реальными практиками и обогащали учебный процесс. Думаю, работа по формированию позиции, о которой я говорила выше, – это стратегическая задача, которую мы должны перед собой ставить.
ЗАГЛЯНУТЬ ВНУТРЬ «ЧЕРНОГО ЯЩИКА»
– Есть ли планы по развитию каких-то новых направлений?
– Есть. Это и образовательная программа, и новая область исследований. В сентябре у нас стартует программа «Программная инженерия и компьютерные науки». Порой студенты, поступившие к нам, говорят, что они ожидали в ИПМКН увидеть именно такое направление. Теперь у ребят не будет обманутых ожиданий, мы такую программу сложили.
– А как же HITs? Они уже готовят программных инженеров.
– Вы правы. Программа, разработанная под началом руководителя НОЦ «Высшая IТ-школа» Олега Алексеевича Змеева, направлена на ускоренную подготовку хороших разработчиков, они очень конкурентоспособны. А наша программа будет сочетать и инженерную практику, и глубокую фундаментальную базу. Возможно, это не позволит студенту выйти на рынок труда на третьем курсе, но мы считаем, что такая база даст выпускникам возможность не просто адаптироваться к текущим технологиям, но и быть способными к решению задач высокой сложности: архитектурному проектированию и разработке инновационных решений. Также мы планируем использовать наши накопленные компетенции в области искусственного интеллекта и компьютерной безопасности.
– Почему этому посвящена целая программа?
– Потому что это очень обширная область, и актуальность вопросов, которые мы поднимаем в программе, с развитием искусственного интеллекта (а оно неминуемо) будет только нарастать. Использование искусственного интеллекта в разработке без понимания его внутренней механики приводит к завышенным ожиданиям и ошибочным решениям: разработчик полагается на «черный ящик», не замечает ограничений модели и получает результаты, которые отличаются от нужных по смыслу, надежности или безопасности. Важно, чтобы доступные сегодня технологии разработчик использовал грамотно.
Мы стремимся к тому, чтобы использование ИИ, создание с его помощью новых продуктов было контролируемым и прогнозируемым. И наши промышленные партнеры в этом тоже заинтересованы, они поддерживают тематику программы, которую мы для себя определили. Для IT-бизнеса очень важно, сколько времени тратится на выполнение проекта. В том случае, если работа ИИ будет некорректной, не даст нужного результата в установленные сроки, это потеря времени, которое эквивалент денег. Наши партнеры высказали предложение создать лабораторию, в которой студенты, преподаватели и представители индустрии будут заниматься исследовательской деятельностью – изучать применение ИИ в программной инженерии. Мы считаем, это очень правильный шаг.
– Можете пояснить человеку, далекому от IT, что в данном случае можно изучать?
– В лаборатории будут изучать не просто «как заставить ИИ писать код», а как искусственный интеллект влияет на весь процесс разработки – от формулировки требований до поддержки продукта в эксплуатации, какие у него преимущества и риски, как сделать его использование надежным и полезным для людей и бизнеса. Технологии разработки еще слабо адаптированы к применению инструментов ИИ, публичные инструменты использовать небезопасно, а безопасность критически важна. Аспектов, которые мы хотим изучать, множество: например, какой инструментарий эффективно применить для той или иной задачи, что считать эффективным использованием, в чем эта эффективность будет выражаться и так далее.
КАК «ПРИЗЕМЛИТЬ» МАТЕМАТИКУ
– Перед всеми университетами стоит задача разработки новых продуктов и технологий, которые сейчас особенно нужны государству. Как у ИПМКН складывается история отношений с промышленными партнерами?
– Я, наверное, не ошибусь, если скажу, что у всех эта история развивается непросто. У этого есть объективные причины – у бизнеса и производства короткие сроки и четкие KPI, тогда как академические проекты часто рассчитаны на долгую фундаментальную работу. Мы живем разными циклами. Задач в стране сейчас много, и чтобы встраиваться в их решение, нам порой приходится меняться. Это не просто, но при желании возможно. Есть области, очевидные для сотрудничества.
Например, мы начали достаточно тесно сотрудничать с Сибирским центром искусственного интеллекта, который создан совместно со Сбером на базе ТГУ. И очень рады этому. Оттуда поступает запрос на наших студентов второго курса и выше. Я считаю, это очень хороший показатель. Наши ребята работают в командах, погружаются в реальные задачи. В такой же логике мы работаем с лабораториями Института анализа больших данных и искусственного интеллекта, в лаборатории института также пригласили студентов и молодых ученых ИПМКН.
Есть и другое направление, в котором мы себя видим, – это совместная работа с химиками, физиками, медиками и другими. У них есть множество задач, которые решаются с применением математических методов. Например, сейчас мы начинаем работу в рамках большого проекта, который реализует Инжиниринговый химико-технологий центр ТГУ (ИХТЦ). Наша часть – это участие в разработке математической модели материально-теплового баланса процесса производства метанола. Это наглядный пример, как профессиональные компетенции наших ученых могут быть встроены в производственные задачи.
Мы стремимся к тому, чтобы таких партнерств было больше. Безусловно, это сопряжено с некоторыми сложностями. В первую очередь это связано с тем, что специалисту-математику необходимо погрузиться в другую предметную область. К примеру, у нас не преподают химию или биологию, и работая над профильным проектом, эти знания приходится добирать.
– А если говорить про сотрудничество с партнерами в контексте подготовки кадров, есть ли запрос на молодых специалистов с фундаментальной подготовкой?
– Есть. Мы это объясняем тем, что это необходимо для развития технологий. Например, модели того же ИИ постоянно совершенствуются, они становятся все более сложными. Для разработки нейросетевых моделей с расширенным функционалом нужна хорошая математическая база. Работа в этом направлении не остановится, это совершенно очевидно, значит, и сильные математики будут нужны. Помимо этого, есть ряд других областей, где решение задач начинается с построения математических моделей, например, в биомедицине и биоинформатике моделирование эпидемий, физиологических процессов и динамики белковых взаимодействий требует стохастических математических моделей.
И таких примеров можно привести много. И вообще, выпускник с фундаментальной подготовкой востребован всегда и везде, так как он легко может погрузиться в смежную область, его мозг хорошо «прокачан». Хочу отметить такой момент: иногда мы наблюдаем, что спрос на хорошую фундаментальность есть и у самих студентов. В общении со студентами иногда слышу фразу: «Я к вам пришел за хорошей математикой, программированию я могу научиться много где, математике только у вас». Это радует.
– Диана Дамировна, в завершение нашего разговора хотелось бы поговорить о революции, которая грядет в технологиях, в том числе и в IT. По оценкам экспертов в области квантовых технологий, их массовое внедрение начнется в горизонте пяти лет. Как вы считаете, каких трансформаций в образовании потребует квантовая революция? Какие новые направления подготовки в связи с этим могут появиться?
– Мы думаем об этом. Квантовая революция, о которой вы говорите, потребует внесения изменений в образование IT-специалистов: от внедрения основ квантовой грамотности до создания новых междисциплинарных программ. В частности, в программах должны появиться курсы по квантовому программированию, будет особенно востребована сложная математика, потребуется обновление курсов по криптографии, например, появится раздел «Квантовая криптография».
Возрастет спрос на специалистов, которые знают алгоритмы, устойчивые к атакам с использованием квантовых компьютеров. Эти специалисты смогут проектировать и внедрять новые криптографические стандарты в компьютерные системы. Будут востребованы и разработчики квантовых алгоритмов. Им не обязательно быть физиками, которые знают квантовую механику, но нужна соответствующая глубокая математическая подготовка.
Сейчас полноценные квантовые компьютеры находятся еще на стадии разработки. На данный момент квантовый компьютер – это «машина» размером с комнату, которая может вычислять небольшое количество операций и решать некоторые задачи. Сейчас у нас есть курсы, связанные с квантовыми вычислениями, наши студенты создают небольшие программы. Этим направлением у нас занимается доцент кафедры компьютерной безопасности Вадим Николаевич Тренькаев. Конечно, мы должны и будем идти в ногу со временем.