«Настоящая наука требует долгих исследований и осторожных выводов»
Возвращение выдающихся ученых в Россию подтверждает привлекательность российской науки для ведущих экспертов мирового уровня. Владимир Спокойный, профессор, доктор физико-математических наук, научный руководитель Лаборатории теоретических основ моделей искусственного интеллекта (ТОМИИ) в Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН, вернулся в Россию после многолетней научной деятельности в Германии. Сейчас он активно участвует в развитии отечественного исследовательского сектора. Впечатлениями о современной российской науке и своей работе в НИУ ВШЭ ученый поделился в интервью.
— Владимир Григорьевич, почему по возвращении в Россию вы выбрали именно Высшую школу экономики?
— Немного истории: я родился и вырос в Москве, в 1993 году уехал в Германию, где и работал до выхода на пенсию в этом году — в Германии это обязательно по достижении 65 лет. Возвращение было запланировано давно. Уже с 2011 года я участвовал в российских проектах и понимал важность интеграции в национальную научную среду. Когда летом текущего года поступило очень интересное и перспективное предложение от Высшей школы экономики, я практически сразу согласился. Здесь создана уникальная атмосфера для реализации амбициозных планов и внедрения инновационных решений.
Особенно радует возможность взаимодействия с молодыми и талантливыми студентами, среди которых немало тех, кто выбирает академическое будущее. Совместные исследования становятся важным этапом формирования будущих поколений ученых. Наша цель в Институте ИИ и цифровых наук — сформировать сплоченную команду, объединив усилия специалистов разного уровня подготовки и создав благоприятную творческую обстановку. И уровень студентов факультета компьютерных наук полностью соответствует нашим высоким целям.
Помимо этого, внедряется и командный подход: каждый проект сопровождается работой небольшой группы, включающей одного или нескольких студентов, аспиранта либо доцента и научного руководителя. Такой подход способствует повышению эффективности научных изысканий и формированию необходимой исследовательской среды. Нам предстоит развивать и другие элементы, такие как создание рабочих групп, проведение регулярных научных семинаров, школ и конференций.
— Что изменилось в отечественном научно-исследовательском секторе в последнее время?
— Отечественный научно-исследовательский сектор стал более динамичным, явная тенденция среди молодых ученых следовать самым передовым направлениям науки, практически никакого отставания от мировых трендов. По объективным причинам научный обмен и кооперация с ведущими мировыми научными центрами затруднены. Поэтому российский рынок научных исследований и разработок ориентирован на внутреннее развитие. Но современные средства коммуникаций позволяют нам оставаться в тренде развития науки. Также среда стала более соревновательной, на мой взгляд даже слишком, везде показатели и ключевые индикаторы, все стремятся произвести больше «продукции», что бы это ни значило: статьи в журналах или топ-конференциях, гранты, практические приложения и т.д. Все ориентировано на краткосрочный эффект. К сожалению, фундаментальная наука так не работает, нужны долгосрочные программы, когда об эффективности можно будет судить лишь через несколько лет. Нужно создать для молодых привлекательные условия и долгосрочные перспективы для академической карьеры, иначе они все уйдут в индустрию, где много денег.
— Сложно ли совмещать международные проекты с активной деятельностью в российских университетах и институтах?
— Конечно, приходится грамотно планировать свое время и распределять ресурсы между собственными исследованиями и административной работой. Но именно благодаря международным связям и опыту, приобретенному за рубежом, удается эффективно взаимодействовать с коллегами и продвигать важные проекты внутри страны.
— Вы являетесь научным руководителем лаборатории ТОМИИ в Институте ИИ и цифровых наук ФКН. Расскажите подробнее о ваших планах в роли научного руководителя. Чего вы хотите достичь?
— Название лаборатории говорит само за себя: наша основная задача — в понимании математических законов, объясняющих как достижения искусственного интеллекта, так и его пределы и возможности. Приведу пример: известный феномен «проклятия размерности» фактически постулирует теоретическую невозможность безошибочной настройки нейронной сети, в ней слишком много параметров. При этом данные сети отлично тренируются и работают во многих практических приложениях. Мы работаем над преодолением «проклятия размерности» и сформулировали два других основополагающих принципа. Один из них можно назвать «благословение размерности»: свобода настройки нейронной сети с помощью очень большого числа параметров позволяет минимизировать ошибку настройки. Но при этом не гарантируется безошибочность предсказания. Для понимания уровня неопределенности в задаче введено понятие эффективной размерности — сколько действительно важных параметров надо оценить в модели. Правило критической размерности в теоретической статистике и машинном обучении можно сформулировать так: эффективная размерность задачи не должна превышать эффективный объем данных. Эти два принципа во многом объясняют природу нейронных и генеративных моделей.
Таким образом, наши усилия направлены на понимание методов машинного обучения и расширение горизонтов использования искусственных нейронных сетей. Важно отметить, что настоящая наука требует долгих исследований и осторожных выводов.
Своей нишей считаю воспитание нового поколения передовых научных кадров и вовлечение в современные математические исследования. Это наше будущее
Будет ли значимый вклад нашей лаборатории в российскую науку, покажет лишь время. Но я очень на это надеюсь.
— Как вы пришли к решению посвятить свою жизнь науке и почему остановились именно на математике?
— Любовь к математике зародилась еще в школьные годы. Тогда я посещал кружок математики в Московском государственном университете и учился в знаменитой 57-й московской школе с математическим уклоном. Выбор профессии был предопределен моим интересом и способностями. Очень важную роль сыграл мой старший брат Александр, который вдохновлял меня своим примером и поддержкой. Несмотря на трудности, математика была и остается моей страстью.
— Вы занимаетесь той частью математики, которая непосредственно связана с одной из стремительно развивающихся областей науки — искусственным интеллектом. Насколько велико влияние этих технологий на современное состояние науки и что ждет нас впереди?
— Я бы сказал, что искусственный интеллект — хороший помощник для ученых, но это не первый и не последний технологический прорыв. Развитие компьютеров в целом совершенно изменило научный ландшафт, особенно мощных суперкомпьютеров. Поисковые системы, базы данных, программные системы и пакеты — все это интегрировалось в научные исследования. Однако я убежден, что роль человеческого фактора останется неизменной. Никакая программа не сможет заменить творческое мышление и интуицию исследователя. Моя позиция проста: искусственный интеллект делает нашу работу эффективнее, но не заменит собой живого ученого.