октября
Иван Оселедец — директор Центра технологий искусственного интеллекта Сколтеха, доктор физико-математических наук. Лауреат Премии президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых за создание прорывных вычислительных технологий решения многомерных задач физики, химии, биологии и анализа данных на основе тензорных разложений. Входит в Совет по науке и образованию при президенте РФ.
Интервью ученого — в проекте «Беседы с Иваном Сурвилло».
— Заметил, что вы во время интервью почти не смотрели мне в глаза.
— Когда я вам отвечаю, то смотрю внутрь, потому что пытаюсь внутри себя найти ответ. Пытаюсь сам для себя на ваш вопрос ответить. Смотреть глаза в глаза в этот момент довольно тяжело. Глаза болят после этого.
Про то, чему людям стоит поучиться у ИИ, про перспективность естественных наук и стохастический способ поиска жизненного пути
— Чему людям стоит поучиться у ИИ?
— На самом деле искусственный интеллект сейчас в странном состоянии. Действительно, появились модели GPT — Generative Pre-trained Transformer, которые приучены к большому количеству текста. Это сотни миллиардов параметров. Когда руками с ними играешься — это довольно интересно. У таких моделей уже можно чему-то учиться.
Другой пример — шахматы. Сейчас шахматисты компьютер обыгрывать не могут. Они у него учатся каким-то вещам. Магнус Карлсен рассказывал, как он учится каким-то концепциям у AlphaZero.
Мы сейчас в библиотеке находимся, раньше надо было информацию искать в книгах, а сейчас поисковые системы могут это делать намного быстрее. То есть люди довольно быстро учатся пользоваться теми возможностями, которые им дают новые инструменты, в том числе и искусственный интеллект. Нужно учиться им пользоваться в целом, а не учиться каким-то техникам, как в шахматах.
— Что значит пользоваться?
— Нужно делегировать какую-то часть работы искусственному интеллекту.
Тех же научных статей сейчас такое количество, что ни один ученый в мире не может их все прочитать. А машина может их прочитать и выделить какой-то знаковый компонент. Но для этого ИИ нужно сформулировать текстовый запрос. В зависимости от того, как это сделать, можно получить что-то интересное либо полную ерунду
Кстати, если ты выполняешь какую-то простую задачу, которую можно целиком заменить на автоматизацию, — то так и будет в будущем. Условно говоря, оператор кол-центра — не очень-то перспективная история. Но во многих профессиях ИИ — очень мощный инструмент, который расширяет возможности человеческого мозга. Надо учиться пользоваться теми возможностями, которые они дают.
— Вы учитесь?
— Я учусь, их пока, на самом деле, не так много.
Недавно, например, появилась такая штука, OpenEye Codec, в которой вводишь инструкции на естественном языке в программы. Написание программ переходит в придумывание инструкций. Пока это довольно игрушечный уровень, но направление верное: если ты правильно инструкцию сформируешь в естественном языке, то можно делегировать работу машине. То есть человек задает инструкцию на естественном языке и может получить какой-то ответ.
Было интервью ИИ в журнале «Экономист». Там ему задают вопрос: «Каковы перспективы развития искусственного интеллекта?», а он генерирует какой-то текст, довольно понятый и разумный.
Некоторые обсуждают: сможет ли модель, в которой триллион параметров, написать рассказ, который получит Нобелевскую премию по литературе. В принципе — может быть. Ну и что? Мы же когда бегом занимаемся, мы не переживаем, что машина быстрее едет
Сейчас в исследованиях мы как раз активно смотрим на работу с языковыми моделями. Они появились в 2018 году, но их довели до приемлемого качества только в начале 2021-го. Выглядят они как что-то принципиально новое. Мы пока учимся работать с такими возможностями, конкретные возможности пока не так понятны.
— Всегда хотелось быть ученым?
— Я особо как-то не думал, на самом-то деле. У меня папа — математик, доктор наук, профессор мехмата МГУ; мама — кандидат наук, работала в ЦЭМИ, ВШЭ. Другого пути особо и не было. Жил, учился, потом пошел на физтех вместо мехмата, что было довольно странным решением, а на самом деле оказалось очень удачным.
Я просто попал в институт вычислительной математики, стал заниматься тем, что мне нравится. Я вообще всю жизнь занимаюсь тем, что мне интересно. Как-то все само получилось в этом смысле.
— А дочка сейчас тоже занимается тем, что ей интересно?
— Дочке 11, она занимается много чем: математикой, плаванием, играет в шахматы, поет в хоре ансамбля им. Локтева, зимой — горные лыжи. Мне кажется, для ребенка важно всестороннее развитие. Ей все нравится, она все делает хорошо. Дальше пусть уже сама выбирает, что хочет… Хотя я-то считаю, что все равно надо идти в естественные науки.
— Почему?
— Перспектив больше. Я пока просто не вижу, чтобы ей была интересна одна область. Она с большим интересом занимается разными вещами. Дальше пусть выбирает. Понятно, что я не думаю, что она прямо сама будет выбирать, но возможности есть разные.
— Не думаешь, что она прямо сама будет выбирать.
— Я и моя жена будем с ней разговаривать. Если там будет совсем какая-то дичь, то, естественно, будем корректировать выбор. Не знаю, у меня ребенок первый, поэтому для нас это новая история… Пока все идет хорошо, а дальше посмотрим.
Я считаю, что если люди очень рано знают, чем они хотят заниматься, — это подозрительно. Сейчас столько возможностей, которые ты пока не попробуешь — ты не поймешь, что они твои
Бывает, студенты приходят и уже знают, что они будут делать через пять лет. Мне кажется, это неправильно. Ты должен посмотреть варианты — за пять лет может все поменяться… Может быть, ты встретишь какую-то возможность в жизни, которая тебе понравится гораздо больше, чем то, что ты сейчас планируешь. Зачем себе сразу жесткое направление ставить?
Понятно, что, если с самого детства хочешь теннисом заниматься и дойти до мирового уровня, — это одна история. Но там доходят 0,0001%. В науке же наибольшего успеха достигают люди, которые получают общее образование, потом смотрят разные варианты, но идут без жесткого «я хочу вот этим вот заниматься». Более стохастический способ поиска жизненного пути.
Если ты хочешь заниматься той же математикой, тебя надо к этому готовить. У меня много студентов, которые в магистратуру приходят: «Дайте мне какую-нибудь задачку, я порешаю», и они часто лучше, чем те, которые говорят: «Я хочу сейчас сделать такую-то работу, потом поехать в аспирантуру на Запад, потом там найти работу». Вторые часто хуже работают, потому что хотят поехать дальше и для них работа сейчас — не основная, а только средство, чтобы перейти на следующую ступень.
В общем, не надо заранее отвергать какие-то варианты, нет смысла.
Про то, как монетка определила поступление в вуз, про консервативность молодежи и собственный консерватизм
— У вас в детстве была такая возможность?
— У меня вся семья (родители, дедушка, брат) закончили мехмат МГУ. Я говорил, что пойду на мехмат, а в итоге пошел на физтех. Мама была в обмороке, папа тоже.
На мехмат МГУ было три поступления: март, май и июль. Я пришел в марте, ситуация стрессовая, не поступил. Ну, бывает. В мае пришел — тоже не поступил. Как-то это не очень-то хорошо. Подал документы на физтех (МФТИ) — туда поступил. И на мехмат поступил. А на физтех как раз можно было подавать документы, не принося оригиналы, то есть аттестат потом можно было. И оригинал аттестата у меня на мехмате лежал.
Помню, мы стоим с другом, оба поступили — что делать? Надо либо забирать документы с мехмата и нести на физтех, либо не забирать. Мы кинули монетку — выпало забирать. Мы пришли такие гордые и забрали. Сейчас друг — профессор в [университете] Карнеги — Меллон по экономике, Леша Кушнир. В принципе, это было суперудачное решение. Для меня точно, потому что я в Москве жил и мне приходилось ездить в Долгопрудный, практически все было сфокусировано на учебе, ни на что другое времени не оставалось.
— А какие-нибудь еще важные решения в жизни монеткой решались?
— Прямо настолько важные — я не помню. Иногда бывает, да. Надо делать случайный выбор — и нормально. Сейчас жизнь у нас веселая, интересная, надо постоянно уметь адаптироваться, в том числе и в науке.
Раньше был размеренный, медленный research, который шел годами, а сейчас все время какие-то новые инициативы, проекты, трудности, успехи… Надо пытаться в условиях ограниченного времени и ресурсов принимать решения, близкие к оптимальным.
Иногда, кстати, даже молодежь говорит: мы знаем эту технологию, мы будем по ней работать, меняться не будем. Здесь мы умеем, хорошо работаем, написали много работ, а там еще ничего не делали… Это на самом деле довольно большая проблема, потому что инерция в науке очень высокая в этом смысле.
— Что делать?
— Ничего.
Или этих отмоем, или новых нарожаем
Но у меня нет предубеждений ни по каким вопросам. Если, условно, у человека другие политические взгляды, отличные от моих представлений, то я могу работать с ним, никаких проблем. Но когда человеку это начинает мешать в работе, то другой разговор уже.Иногда, кстати, люди начинают давить авторитетом: «Я точно знаю, это ересь!» Это не только в научном мире, в бизнес-среде то же самое. Примеры я не могу рассказывать, но примеры есть, и это очень вредит. От подобного, конечно, надо избавляться. Надо пробовать новое, быть открытым к нему. Я по мере возможности пытаюсь.
Хотя в целом я больше консерватор. Если мне нравится условный смотреть сериал, я буду его смотреть. Если я болею за «Спартак», то я буду всю жизнь болеть за «Спартак», а не за другую команду. Зачем меняться? Но если это какая-то штука, связанная с работой, то надо смотреть — может быть, стоит принципиально поменять подход. Это не всегда просто.
Единого рецепта нет. Я пытаюсь выстраивать работу таким образом, чтобы люди сами приходили по максимуму к решению. А есть научные группы, где строгий авторитарный профессор бегает за всеми и говорит: ты делаешь вот это, через неделю посмотрю, как ты сделал. Но тогда не остается времени ни на какое творчество, ты просто бегаешь и за всеми следишь. Это не очень интересно. Люди должны сами. Да, это приводит иногда к тому, что какие-то вещи не делаются или делаются не очень вовремя. С другой стороны, это может привести к креативности и новым подходам.
Вообще одна из положительных сторон науки — она делает что-то новое, ты первый что-то понял. Любопытство — один из моих мощных стимулов заниматься наукой и исследовать.
— Вам сейчас любопытно?
— Конечно, любопытно. Очень много интересных вещей происходит. Ты пытаешься придумать что-то новое, что-то, что еще никто не сделал. Из этого 95% вариантов не работает, а 5%, может быть, заработает, и получится какой-то интересный результат.
Про важность быть первым и громко заявлять о себе, специфику госпремий и разговор с Путиным
— Что вы хотите оставить после себя?
— Какие-то интересные вещи уже придумались, которые, в принципе, останутся. Но хочется еще.
Работа ученого — простая. Ты решаешь какую-то задачу, получаешь результат, публикуешь статью, люди ссылаются на тебя либо внедряют твои разработки в какие-то продукты. Идея, которая пошла в народ и сама по себе живет, — это самое большое научное достижение. Это результат
— У вас есть такой результат?
— Есть один основной, которому 10 лет уже, есть довольно много интересных результатов после этого. Они с точки зрения какого-то цитирования меньше, хотя по внутреннему самоудовлетворению от качества работы — вполне сопоставимы. Просто очень сложно угадать, что будет широко применяться, а что не широко. Точнее, ты никогда это не угадаешь. Так что просто делаешь то, что интересно тебе.
Иногда обидно, что какие-то вещи проходят мимо научного сообщества, но с этим ничего не сделаешь. Сегодня миллионы исследований, до всех не достучишься. Это тоже элемент состязательности. Искусство и творчество — это хорошо, но если у тебя нет желания громко заявить о себе и быть первым, то твоя эффективность как ученого резко падает. Понятно, что есть исключения — Перельман и так далее, но в целом в современном научном мире без соревновательного духа карьеру построить практически невозможно.
