Математическая прогрессия: куда движется наука в эпоху ИИ
Когда искусственный интеллект стал писать тексты и решать задачи, фундаментальная наука не отошла на второй план — она остается критически важной. Почему математика сегодня нужна не только узким специалистам, но и всем, кто хочет понимать, как устроен мир цифровых технологий? Как изменилась роль математика и какое поколение студентов приходит в науку сейчас?
Об этом размышляет Станислав Смирнов, всемирно известный математик, лауреат Филдсовской премии, профессор Женевского университета и научный руководитель факультета математики и компьютерных наук СПбГУ. Эксперт акцентирует внимание на программе «Математическая прогрессия», которая реализуется совместно с «Газпром нефтью», а также подробно рассказывает о месте математики в современном мире, о том, как поддержать таланты на пути от школы до науки, и о сотрудничестве вузов с бизнесом.
На фоне цифровизации и взрывного роста искусственного интеллекта значение математики не уменьшилось — оно стало еще больше. Это касается всех уровней: от базовых знаний для каждого человека до инструментария инженеров и глубинных исследований профессионалов. Если коротко — она стала важнее, чем когда-либо.
ИИ работает, но мы не понимаем как. И это главный парадокс
Современный ИИ оказался успешным, но парадоксальным образом. Есть шокирующая такая вещь: он успешный, но мы не понимаем, как он работает. Он основан не на той формальной логике, которую представляли себе фантасты 1950-х, а на статистической обработке колоссальных массивов данных.
Мы пропускаем через алгоритмы гигабайты информации, «подкручиваем коэффициенты», и система начинает отличать кошек от собак или генерировать связный текст. Почему это работает — интуитивно понятно, но строгого математического объяснения часто нет. Именно поэтому, чтобы не просто использовать ИИ, а понимать его ограничения и механизмы, без математики не обойтись.
Инструмент осознанности, а не просто страховка
Математика здесь — это фундамент осознанности. Раньше инженер должен был вручную посчитать сотни интегралов, сегодня это сделает за него нейросеть. Но это не отменяет необходимости самому понять принцип, «набить руку» на решении хотя бы полусотни задач. Иначе вы не сможете ни оценить корректность ответа машины, ни понять границы ее ответственности.
Любая технология имеет свою цену. Использовать ChatGPT для написания текстов — одно дело. Но если с его помощью учиться писать, мозг работает вполсилы, и знания не закрепляются. В одном эксперименте у студентов, писавших эссе без ИИ, активность мозга была в два раза выше, и через неделю они помнили гораздо больше. Нужно уметь извлекать из технологий максимум пользы, сводя к минимуму неизбежные издержки. Не зря же говорят, что математика ум в порядок приводит.
Коллективный собор и его архитекторы
Изменяется и фигура самого математика. Как и в физике с ее коллаборациями на тысячи человек, сегодня в математике результат — это общее усилие. Наука разрослась, превратилась в коллективное и продолжительное строительство готического собора. Но это не отменяет личных усилий, и хотя они очень разные — какой-то архитектор проектирует целые крылья, кто-то возводит колонны, а кто-то вытачивает красивую медную ручку для двери — всё это важно для науки. И что очень приятно, сообщество остаётся живым и продуктивным.
Где находится фронтир? Он там, где мы не понимаем ИИ
В чистой и прикладной математике по-прежнему есть свои «фронтиры» — большие вызовы, которые двигают науку. В математике есть и довольно абстрактные, и имеющие корни в физике или биологии. Один яркий пример — потребность объяснить, как работают современные нейросети.
Для этого, возможно, потребуется развить совершенно новые области математики — какой-то тип геометрии многомерных пространств или новый частотный анализ. Это как маяк, к которому движешься, а потом оказывается, что его можно обойти с другой стороны через перевал.
Создание новых теорий и доделывание существующих — это и есть живая наука. И для решения таких задач нужны особые площадки.
«Математическая прогрессия»: как вырастить талант от школы до лаборатории
Всегда нужна системная поддержка талантов. Сотрудничество с «Газпром нефтью» началось 12 лет назад — так родилась программа «Математическая прогрессия». Сначала это была поддержка аспирантов и молодых ученых в рамках одной лаборатории и ее обновления, а сегодня она охватывает бакалавриат и даже старшеклассников.
Один из ключевых элементов — стипендиальная поддержка. У нас на факультете ее получает примерно треть студентов математиков, около 20 человек на курсе. Размер — до 40 тысяч рублей в месяц, а для победителей всероссийских олимпиад может достигать 60 тысяч. Это возможность сосредоточиться на учебе, не отвлекаясь на подработки, что особенно важно на младших курсах, когда закладывается фундамент знаний.
Студент не должен обивать пороги — мы сами мониторим успехи и предлагаем поддержку. Но «Математическая прогрессия» — не только про деньги. Это еще и научные семинары, олимпиадные тренировки, социальные мероприятия. Все, что создает ту самую среду, «движуху», в которой талант раскрывается полностью.
Работать нужно со школьного порога, и главное — ломать стереотипы
Чтобы эта система работала, начинать нужно гораздо раньше. Одно из ключевых направлений нашей работы — это школьники по всей стране, от Якутска до Калининграда. И главная проблема здесь — профориентация. Многие талантливые ребята, увлеченные математикой, просто не представляют, чем занимается ученый или как их знания применяются в больших компаниях и стартапах.
Часто срабатывает стереотип: «Поступай на программиста — будешь зарабатывать, а математик — нет». Это смешно, потому что, например, в Газпром нефти, Сбере или Яндексе математик прекрасно найдет себе работу, изучая структуру нефтяных месторождений или разрабатывая алгоритмы. Наша задача — показать эту перспективу, сделать ее осязаемой.
Поколение, которое дает надежду
Общаясь со студентами, которые приходят к нам в результате этой работы, я вижу удивительное поколение. Они позитивны и конструктивны. Не зацикливаются на трудностях — а их хватает, — а хотят строить свою жизнь и влиять на мир, чтобы стало лучше.
Они более глобальны и образованны, чем мы в их годы. И они развеивают миф о математиках-«ботаниках»: это разносторонние, общительные ребята, просто в их компании, как и в любой другой, найдутся и экстраверты, и интроверты. Работать с ними — одно удовольствие, и они вселяют уверенность в будущее.
Факультет-гибрид: там, где математика встречается с цифрой
Идея нашего факультета математики и компьютерных наук — в объединении фундаментальной математики и современных компьютерных знаний под одной крышей. Это редкая, но крайне эффективная модель. Математик, который хочет работать с данными, получает для этого все возможности. Специалист по информатике получает мощную математическую подготовку, которой часто не хватает на чисто IT-направлениях.
При этом мы никого не заставляем садиться за компьютер — есть множество красивых задач, где он не нужен. Этот синтез, а также современная, ориентированная на международные стандарты атмосфера — наша ключевая особенность. И мы видим результат: наши студенты регулярно берут первые места на мировых олимпиадах по математике и международных чемпионатах по программированию.
На недавнем чемпионате по программированию – знаменитом ICPC – команда МКН СПбУ заняла первое место. Когда ведущие компании пробовали решать олимпиадные задачи своими лучшими ИИ, те заняли только второе место после наших ребят. Не зря я тогда пошутил: приходите к нам — это, пожалуй, единственное место, где люди все еще умнее, чем машины.
Экосистема поддержки: бизнес, государство, университет
Наш опыт последних десяти лет наглядно показывает, каким может быть это партнерство: компания предоставляет финансирование и полную академическую свободу, а университет отчитывается конкретными результатами — качеством студентов, победами на олимпиадах, научными достижениями. Это взаимодействие строится на доверии, а не на тотальном контроле.
Мы активно развиваем сотрудничество и с другими компаниями. Яндекс, например, помогает в развитии направления науки о данных. Ведем переговоры со Сбером. Важно, чтобы поддержка была не разовой, а системной. Бизнес получает не просто «благодарность», а доступ к талантливым выпускникам, возможность решать реальные исследовательские задачи силами студентов. Это не благотворительность, а взаимовыгодное партнерство.
При этом нельзя забывать и о роли государства. К сожалению, текущего уровня государственной поддержки топовых факультетов недостаточно для международной конкуренции. Нужна синергия: государство задает стратегию и обеспечивает базовое финансирование, бизнес вносит гибкость и дополнительные ресурсы, университет отвечает за качество контента и среды. Такая трехсторонняя модель устойчива в долгосрочной перспективе.
Гуманитарное в математическом: только если это сделано хорошо
Нужны ли гуманитарные дисциплины в математическом образовании? Мое мнение: да, если они сделаны хорошо. Но сделать их хорошо — сложнейшая задача. В погоне за тем, чтобы впихнуть в четыре года бакалавриата весь необходимый математический минимум, чем-то приходится жертвовать.
Возможно, здесь нужна система выбора, как в американских университетах, где студент каждый год берет один гуманитарный курс по интересам. История кино, рассказанная с упоением киноведом, принесет куда больше пользы, чем скучный обязательный курс, прочитанный «для галочки».
Вопрос не в том, нужны ли эти знания, а в том, как сделать их качественными и интересными для того, кто выбрал своей страстью точные науки.
