От ИИ - к ИТМО: канал Александра Бухановского

Успех в автоматизации, в свою очередь, породил совершенно новую проблему, связанную с миром Скайнета и Терминатора. Пока пользователь руками лепил пайплайн из нескольких вылизанных компонентов, то большого вреда можно было не ждать. Но вот исключение человека из цикла (как в выборе научных инструментов, так и в структурировании пайплайнов) привело к потенциальному возникновению таких масштабных и запутанных структур, которые в определенных условиях могли терять управляемость и даже становиться потенциально опасными. Исследование таких ситуаций возможно только в логике теории сложных систем (complex systems), где мы тоже сильно преуспели в последнее десятилетие, но тренировались в основном «на кошках» (живых агентах): паникующей толпе, распространении ВИЧ, и даже… взаимоотношениях банков и банкиров. После такого «биологического разнообразия» перевод теории на ИИ-агентов показался детской шалостью (вот, например, тут). И вот, когда разные научно-исследовательские ветки сложились вместе, это привело к качественному переходу. В 2022-2024 г. на симбиозе сложилась плеяда артефактов, которые стали предметом уже патентного (а не просто авторского) права (можно посмотреть патенты тут, тут и вот тут). А вот на их принципах и были созданы решения, которые и стали основой производственной базы компании «Эмержентные мультиагентные системы» от Селектела и ИТМО. Что именно там делается внутри – коммерческая тайна 😊. Но я обязательно вернусь, как только будут официально анонсированы новые продукты! Заметьте, друзья, я не привел ссылки на свежие наши работы, только на «старье», потерявшее актуальность как содержательно, так и терминологически. Однако, как видите, именно оно сложило пьедестал для воплощения теории в практику, и заняло это почти… 15 лет. Потому если сейчас ваши фронтирные исследования не «продать» – не унывайте, ибо они могут продаваться лишь как часть чего-то общего. Гораздо страшнее работать там, где проблема уже решена, а результаты «проданы»… Потому – форсайт нам в руки! 😊

В продолжение медийной истории про совместное предприятие Селектела и ИТМО расскажу немного о том, как создавалась его «научная начинка» (все ссылки по тексту – на авторские статьи). У обывателя часто возникает ощущение, что ИИ живет в стерильном виртуальном пространстве и подвластен только яйцеголовым разрабам-социопатам. На самом деле все сложнее, ибо реальный ИИ создается… на заводах 😊. На фото – небольшой «заводик» Селектел в Москве, который осуществляет «первый технологический передел» в ИИ – трансформирует мегаватты в петафлопсы. А вот «второй технологический передел» здесь - это трансформация петафлопсов в операционные сущности реального мира. И о нем люди серьезно задумались в конце 90-х, когда эти сущности вылуплялись одна за другой за счет интригующей приставки «е»: еMail, eCommerce, eEngineering, eНealth, и, главное… eScience. И вот на этой поляне мы серьезно так наследили за последние 15 лет.👣 eScience – это, по сути, автоматизация деятельности ученого. В начале 2000-х все сводилось к упрощению доступа к суперкомпьютерам, уникальному оборудованию и базам данных. Чуть позже, к 2010-м, люди задумались, как компоновать эти сущности вместе, создавая композитные приложения, работающие в распределенных вычислительных средах. И, главное, как научить этому ученых-предметников, прорываясь временами через их скептицизм и лень 👹. И вот на этой волне мы в 2012 г. выкатили концептуально новое (на тот момент) решение – облачную платформу CLAVIRE, адаптированную, в первую очередь, для ученых (статья об этом – здесь). В отличие от конкурентов, платформа сама подбирала инструменты и ресурсы для научных задач и помогала пользователю соединять их в пайплайны, консультируя по возможности (само собой, на символьном ИИ того времени). Однако, оказалось, что сама технологическая основа для таких систем тогда хромала на обе ноги. В первую очередь, в части планирования вычислительных ресурсов под сложные научные пайплайны. Но за несколько лет мы вытянули это направление, пожалуй, до №2 в мире (на первом месте тогда был Rajkumar Buyya, но до его масштабов было объективно не допрыгнуть). Следующей бедой, тоже связанной с планированием, оказалась проблема больших данных – как правильно распределить по ресурсам данные и вычисления, чтобы потом не было мучительно больно… за бесцельно оплаченное компьютерное время или даже украденные данные. И в целом решение тоже было найдено (вот, как в этой статье). Когда мы разобрались с технологической базой и управлением инфраструктурой, в полной мере встала проблема содержательной автоматизации: можно ли сконструировать научный пайплайн, полностью исключив предметника из цикла? При первом подходе мы красиво решили эту научную задачу с символьным ИИ, но потом потерпели фиаско 😱, ибо в реальной жизни ученые-предметники не желали напрягаться созданием онтологий. В итоге, пришлось оттолкнулись от эволюционной альтернативы, конструируя научные пайплайны по принципу «я его слепила из того, что было» (ключевые принципы описаны тут). Удивительно, но это очень успешно заработало. И сейчас работает даже на мультиагентных системах с LLM-ками.

Еще до эпохи ковида, в «тучные годы», образ хорошего университета выстраивался в триаде «образование-наука-инновации». При этом проблема, как правило, возникала с последним пунктом. Потому вузы старательно дрессировали студенческие стартапы, организовывали в своей структуре инкубаторы и акселераторы, и хором проповедовали коммерциализацию. А вот сейчас всю эту «пену» куда-то унесло, так как в сложные времена востребованы только ультимативные решения. И вдруг (!) оказывается, что студенты не могут придумать технологическую идею на миллиард, а МИП с капиталом в 10 тыс. рублей, зарегистрированный на квартире основателя, уже не вызывает доверия. И на смену им приходят совсем другие команды, исповедующие «логику апостола Иакова»: «Покажи мне веру твою без дел твоих, а я покажу тебе веру мою из дел моих» (Иак., 2:18). Другими словами, инновация становится результатом методичного и планомерного изыскания, как и воплощающая ее компания. Свежий пример: несколько дней назад АО «Селектел» и Университет ИТМО официально запустили совместное предприятие с капитализацией (в широком смысле слова) – 1 млрд. руб. В основе инновации – наша технология автоматизации конструирования агентов и мультиагентных систем. А в качестве фундамента –«завод по производству петафлопсов» от Селектела. О том, что будет делать предприятие, можно прочитать на Forbes тут. А также можно посмотреть увлекательное кино от РБК 😊. Пока не стану раскрывать детали, но (как непосредственный участник этого процесса) отмечу, что принципы, заложенные в основе технологического базиса совместного предприятия, были впервые сформулированы нами в 2010 году, когда ИИ был еще совсем другим. О том, как за 16 лет наука перешла в инновацию, а мы дошли до жизни такой – будет в лонгриде на выходных📰

Вновь опубликован ежегодный ИИ-рейтинг вузов, заботливо продвигаемый нашим Альянсом в сфере ИИ. В этом году и ИТМО немного приложил руку – мы сделали для рейтинга «машинку» для сборки публикаций и докладов на конференциях А* для всех российских вузов (тем, кто считает, что это просто, предлагаю попробовать вытащить все аффиляции авторов из докладов на неархивном вокршопе - и так 1000 раз 😊))) Как и ожидалось, для нас «на западном фронте без перемен». Как и в 2025, ВШЭ, ИТМО, МФТИ – три топ-вуза в сфере ИИ. А вот затем приятно порадовала Бауманка, которая перескочила через несколько позиций и теснит МГУ и СПбГУ. Ниже в рейтинге вариации небольшие, и они - в обе стороны. Несколько удивляет, что в числе потерявших позиции – ряд региональных вузов – участников программы топ-ИИ-образования Минцифры (не буду перечислять, чтоб не было обидно). В этом есть определенная закономерность: (а) рейтинг учитывает показатели за несколько лет назад и (б) иногда текущая мотивация значит гораздо больше, чем славная история. Как следствие, даже хорошо, что эти вузы получили свои проекты топ-ИИ в 2025, т.к. это поможет предотвратить деградацию. Потому с нетерпением жду рейтинга-2027! Про то, как отнесся к рейтингу ИТМО, читайте здесь.

А сегодня мы публично открыли совместную молодежную научную лабораторию с МТС. В основе - трехлетний грант от ИТМО на поисковые научные исследования по следующим областям:   ✅ Методы сжатия и ускорения глубоких нейронных сетей (квантование, прунинг, дистилляция). ✅ Методы адаптации фундаментальных моделей без дообучения (training-free adaptation, prompt engineering). ✅ Создание датасетов и бенчмарков для низко ресурсных языков и задач (Arabic NLP, ASR, TTS).   Возглавил лабораторию Али Аммар (на фото) – многократный победитель всевозможных соревнований и хакатонов в ИИ (подробнее о его похождениях можно почитать, например, тут). А вот если проситься к нему в лабораторию на стажировку, то лучше написать его научному консультанту - Алексею Кашевнику (kashevnik@itmo.ru, тоже на фото).   На подходе открытие еще двух молодежных лабораторий со Сбером (как по информационному, так и по воплощенному ИИ). И в среднесрочной перспективе думаем о лаборатории с нашим стратегическим партнером АВИТО. В общем, друзья-студенты, теперь у вас не будет простого выбора, т.к. даже за 4 года обучения сложно попробовать сразу все. Кстати, в такие лаборатории охотно берут бакалавров, даже с первого курса. Главное – мотивация (ну еще немного базовых ИТ/ИИ-скиллов 😊). В общем, дерзайте!

Часто задаемся вопросом – а всем ли студентам нужно заниматься наукой? Ведь кроме ученых, есть еще инженеры, технологи, управленцы и … просто хорошие люди. Как ни странно, мой ответ «ДА, ВСЕМ» - исключительно в учебно-лечебных целях! Поскольку люди с высшим образованием делятся на две неравные группы: те, кто умеет только решать задачи, и те, кто умеет эти задачи ставить. Первая группа – это очевидные жертвы современного ИИ, а вторая всегда будет с ним, как минимум, в паритете (если не на шаг впереди). А научиться квалифицированно ставить задачи можно только через практику научных исследований… В классике считается, что студентов к науке должны привлекать их преподаватели. Однако тут крайне важен эталон качества. Именно потому стратегия развития ИИ в ИТМО ориентируется на открытую систему, когда наш интеллектуальный задел входит в резонанс с ведущими бигтехами и исследовательскими институтами РФ. Как следствие, сегодня мы публично открыли две совместных молодежных научных лаборатории с Институтом AIRI. На фото – сам момент подписания соглашения 😊, а также элементы выступлений, в том числе – введения от руководителя AIRI Ивана Оселедца. Первая из лабораторий ориентирована на самоэволюционирующие мультиагентные системы, способные развивать себя на решении разных прикладных задач, как выпускник вуза, пришедший в профессию. Вторая будет работать в области AI4Science, связанной с генеративным молекулярным дизайном. Каждая лаборатория получает трехлетний грант из собственных средств Университета ИТМО. А успешность его выполнения оценивается объективно – не через внутреннее «нравится-не нравится», а по публикациям на ведущих ИИ-конференциях уровня А*. Это общественная апробация, когда качество исследований подтверждает научное сообщество в целом, а не просто «одобрям» начальника. Само собой, лаборатории открываются для студентов и аспирантов ИТМО. И устроиться в них стажерами можно и нужно через контакт с руководителями. Потому учащимся ИТМО можно просто написать Сергею Муравьеву (это про ИИ-агентов, smuravyov@itmo.ru) или Нине Губиной (про ИИ в химии, nvgubina@itmo.ru); они тоже есть на фото. Написать в стиле типа «вот это хочу, а вот это могу». Ну а абитуриентам пока можно лишь пофантазировать, в каких крутых местах вы будете стажироваться, когда поступите в ИТМО!

Шедеврально «отдохнул» между майскими – проболел всю неделю; мое ньюсмейкерство было ограничено преимущественно носовым платком 😊😊. Однако солдат спит, а служба идет – тем временем, вышли две любопытные публикации. Прежде всего, хочу представить нашего сотрудника Михаила Ковальчука (см. фото) - аспирантуру закончил, без пяти минут кандидат наук. У нас долгожданное событие – его команда опубличила библиотеку DocuMentor для извлечения знаний из PDF-документов, которую «пилили» почти два года. Почему так долго? Не из-за лени-матушки, а в силу жесткой гонки с большими моделями ИИ, которые, как все знают, тоже умеют «читать» и «понимать» PDF. Однако, как выяснилось, не всегда и не везде. Если вам просто нужно сделать обзор статей по теме – пользуйтесь GPTями. А вот если нужен агент, чтобы из этих статей выудить соотношения между научными данными в сложных таблицах, да так, чтобы не наляпять – добро пожаловать в DocuMentor. Про Мишу написал ТАСС. Вторая забавная публикация – тоже про ИТМО, но… без ИТМО. Потому что тематика очень специфичная. В свое время я писал про наш проект в части автоматизации создания систем компьютерного зрения для беспилотья. Так вот, все заработало! Респект руководителю разработки Сергею Иванову; кстати, моему самому первому аспиранту. Подробнее – в материале Известий. Наслаждайтесь чтением 📰

Конец недели отработал на мероприятии Минобрнауки – Открытом экспертном диалоге «Высшее образование в новую технологическую эпоху» в Национальном центре «Россия» (Москва). Несмотря на то, что всех приглашенных экспертов разбили по интересам, рассадив по разным столам, «новая технологическая эпоха» народом воспринималась однозначно – это ИИ. Что в явном виде сказалось на выступлениях замруководителя Администрации Президента РФ М.С. Орешкина и даже министра труда А.О. Котякова (который разумно зафиксировал новую технологическую триаду: «ГенИИ + ПромАвтоматизация + Дистант»). Наш «стол», естественно, тащил на себе тему ИИ в образовании. Вводная – в четверг на панельной дискуссии с полярными мнениями (критику можно посмотреть в канале Н. Касперской). А после этого – проработка концепции с публичным представлением в пятницу, когда к участникам присоединились еще вице-премьер Д.Н. Чернышенко и помощник Президента РФ А.А. Фурсенко. Такому звездному составу слушателей мы смогли противопоставить квартет «Шамаханская царица и три богатыря» (см. фото): Дарья Козлова блестяще представила логику в презентации, а Яндекс, ВШЭ и ИТМО старательно подпевали на вопросах и комментариях. Не стану детально комментировать концепцию, ибо практические выводы из нее можно увидеть на фото. Но отмечу, что «руководство к действию» должно учитывать, что ИИ в образовании имеет сразу две стороны: как учить ИИ, и как использовать ИИ для обучения чему-то другому. Так вот, в отличие от классической цифровизации образования, они неразделимы! В отличие от многих других отраслей, в образовании невозможно корректно использовать ИИ-инструменты, если не понимаешь принципы их работы (не внутрянку нейросетей, а философию самого подхода). Потому что и образование, и ИИ – это про передачу и усвоение знаний, ценностей и опыта. Как следствие, «человечье» и «машинное» должны быть строго согласованы, в противном случае – будет катастрофа системы образования (или отупеем от ИИ, или с ума сойдем от переизбытка информации). А что может ждать высшее образование дальше? Например, через пять лет: ✅ Неизбежная «уберизация», когда индивидуальная программа будет строиться на теоретических курсах разных вузов с привязкой к местам прохождения практики по выбору. Если сейчас в вуз уже можно поступать через Госуслуги, так кто мешает и курсы выбирать и закрывать через Госуслуги тоже, т.к. унификацию обеспечит ИИ? ✅ Преподаватели перестанут быть лекторами в прямом смысле (кому будет нужна «говорящая голова» за кадром?). Они должны стать «играющими тренерами», т.е. от передачи знаний студентам перейти к совместному познанию со студентами. А если кто не захочет – то пополнит собой список исчезающих профессий… ✅ Университеты должны будут взять на себя роль валидаторов целеполагания и содержания образовательных программ. При всем величии и всезнании ИИ в условиях быстрого развития технологии за результат образования должен кто-то отвечать. И пока еще до суперинтеллекта тут далеко. На ком в первую очередь скажется ИИ-трансформация образования? Косвенно на этот вопрос ответил замечательный доклад ВШЭ с детальной статистикой по трудоустройству выпускников. Оказалось, что в среднем около 40% молодых специалистов (в основном, не из ведущих вузов) идут работать на позиции, которые вообще-то высшего образования и не требуют (см. фото). Учитывая, что как раз такой труд в первую очередь трансформируется ИИ и роботизацией, количество рабочих мест здесь будет уменьшаться. И потому, вузам останется или кардинально поднять уровень своего образования с помощью ИИ, или… признать, что они не плохие вузы, а хорошие колледжи. Хотя второй путь опасен, ибо колледжи тоже будут стремиться трансформироваться за счет ИИ. В любом случае, в ближайшие годы нас ждет еще более сильная стратификация высшего образования, чем сейчас, и надо быть к этому готовыми.