Новости / июнь 2021
Искусственный интеллект приманивают деньгами

С 1 сентября 2022 г. к занятиям по изучению технологий на базе искусственного интеллекта приступят 2000 студентов и преподавателей. Об этом заявил председатель правительства РФ Михаил Мишустин в ходе прошедшего вчера оперативного совещания с вице-премьерами. Он также отметил, что правительство РФ утвердило правила, которые дают вузам возможность получать гранты на разработку программ обучения по профилю "искусственный интеллект". На эти цели в федеральном бюджете выделили более 600 млн руб. в течение трех лет.
© ComNews
01.06.2021

На прошедшем вчера совещании Михаил Мишустин заявил, что правительство утвердило правила, которые дают вузам возможность получать гранты на разработку программ обучения по профилю "искусственный интеллект".

"Мы предусмотрели на эти цели в федеральном бюджете более 600 млн руб. в течение трех лет. Нам нужны специалисты, которые не просто освоят современную технику и оборудование, но и сами будут создавать программное обеспечение и предлагать инновационные решения в самых разных областях. Студенты смогут получить степени бакалавра и магистра по специальностям, связанным с технологиями искусственного интеллекта, а их педагоги - повысить квалификацию в этой сфере. Рассчитываем, что через три года в наших вузах можно будет выбирать не менее чем из 10 программ бакалавриата, а в магистратуре их будет не менее 40. И за этот срок более 3000 вузовских преподавателей пройдут дополнительное обучение по такому профилю. Освоить новые программы можно будет в высших учебных заведениях по всей стране. Конкурсный отбор организует Министерство науки и высшего образования. Рассчитываем, что с 1 сентября следующего года к занятиям приступят 2000 студентов и преподавателей", - сообщил Михаил Мишустин.

Отметим также, что правительство в марте этого года утвердило меры поддержки стартапов и небольших ИТ-компаний в размере 1,4 млрд руб.

Директор по развитию, директор по направлению "Искусственный интеллект" АНО "Цифровая экономика" Алексей Сидорюк рассказывает, что в области искусственного интеллекта очень остро стоит вопрос кадрового обеспечения. Это связано, по его оценке, с отсутствием образовательных стандартов по ИИ и малым количеством вузов, которые учат подобных специалистов, а также с высокой конкуренцией на этом рынке, в том числе с международными организациями (Huawei, Alphabet, Facebook и др.), которые перекупают квалифицированные кадры. "Мы провели исследование рынка труда на базе hh.ru. Выводы следующие: нормальная конкуренция на рынке - шесть активных вакансий к одному резюме. При этом в среднем в отрасли ИКТ в России конкуренция снижена до трех активных резюме на одну вакансию, а в сфере ИИ (по профессиям data scientist, python разработчик и аналитик данных) близка к "один к одному". Это свидетельствует об отсутствии конкуренции между соискателями и огромном дефиците кадров, который мешает росту рынка. Об этом также свидетельствует уровень зарплат этих специалистов, который существенно выше среднего по стране", - сообщает Алексей Сидорюк. Он считает, что весь образовательный процесс должен происходить в плотном взаимодействии государства с бизнес-экспертным сообществом. По его мнению, нужно также критично отладить обратную связь от бизнеса для вузов, вести статистику трудоустройства и отслеживать успешность выпускников, иметь механизм оперативной корректировки образовательных программ и обучения на практике и реальных проектах.

Заместитель генерального директора Softline по работе с национальными проектами Андрей Шолохов отмечает, что в России на рынке существует большой недостаток специалистов в области ИИ, что влечет за собой существенное повышение заработной платы таких профессионалов, а иногда и невозможность их нанять в требуемом количестве. "Именно такая обратная связь от крупнейших коммерческих компаний повлияла во время разработки федерального проекта на существенное выделение средств на подготовку кадров, в том числе на данные гранты. Основная проблема подготовки кадров для ИИ состоит в том, что сам искусственный интеллект - это не более чем метод программирования. Если некая задача уже решена с помощью машинного обучения, то решение аналогичных задач в целом не представляет большой сложности, и, например, любой бакалавр по специальности "Прикладная математика" должен быть способен такие задачи решать после небольшого вводного тренинга. Другое дело - разработать метод решения ранее нерешенной задачи, вот здесь нужны действительно глубокие специалисты-математики", - говорит Андрей Шолохов.

По его оценке, быстрое наращивание специалистов первого типа, фактически программистов на нейросетях, не приведет к появлению профессионалов более высокого класса, скорее снизит расценки таких специалистов для работодателей. Андрей Шолохов считает, что для появления же исследователей, способных решать ранее нерешенные задачи, в первую очередь требуется эти задачи сформулировать, а потом выделять деньги на их решения. Так, задачи, как отметает Андрей Шолохов, распознавания образов или рукописного текста поставлены еще в 60-70-е гг. прошлого века, а принципиально решены были только в этом веке.

"Реальный искусственный интеллект должен распознавать низкоуровневые паттерны в нашей жизни и делать это лучше и быстрее, чем человек. Но эта задача больше для ученых, не для бизнеса. Те ребята, которые хотят этим заниматься, должны понимать, что, во-первых, им предстоит с головой погрузиться в computer science. А во-вторых, потребность в таких экспертах, конечно, есть, но не более 5-10% от всей остальной IT-отрасли. Причина в том, что возможности использовать таких специалистов и платить им есть далеко не у каждой компании. В основном это гиганты бизнеса, которые уже прошли технологическое переоснащение на гибридную архитектуру. Для них этап сбора данных - далеко позади, и они могут себе позволить этап длительных экспериментов. Но таких компаний пока немного, количество вакансий в них ограничено, так что в ближайшие годы взрывного спроса на специалистов по AI не будет", - рассказывает генеральный директор IT-компании Tages Jump Дмитрий Голубовский.

По его мнению, для всего остального бизнеса очень остро стоит вопрос базовой цифровой трансформации - перехода с монолитной на микросервисную архитектуру, на гибридные модели, которые постоянно меняются. Для них первостепенны вопросы нормализации данных и управления ими, постоянное управление своими интеграционными потоками. А для такой работы нужны IT-специалисты других профилей.

"Это системные и интеграционные архитекторы, которые могут выстроить межсистемное взаимодействие не на уровне классических ESB-шин, а на уровне уже API-центричной архитектуры с изменяющимися взаимосвязями. На рынке наблюдается нехватка системных аналитиков, которые могут сформировать, реализовать и описать реализацию этой архитектуры, протянуть ее в постоянно меняющемся IT-ландшафте. Также в цене сильные project manager, которые смогут организовать команды для реализации этих задач и управлять коммуникационными процессами на уровне клиент - разработчик. Мы остро ощущаем нехватку системных инженеров, которые смогут перестраивать инфраструктуру из текущего монолита в постоянный гибрид и пробовать новые технологии. Нужны аналитики-категорийщики - специалисты, которые смогут выстраивать правильные продуктовые модели, обогащать их в зависимости от контекста и пользовательского опыта. Вот тот набор специалистов, которые востребованы рынком сейчас, и будет востребован в ближайшие лет 5-10, пока на рынке не пройдет тотальная смена технологического уклада", - считает Дмитрий Голубовский.

Генеральный директор "Ланит-Терком" Вадим Сабашный полагает, что на данный момент в России ощущается нехватка ИТ-специалистов по всем направлениям, в том числе и по искусственному интеллекту. "Каждая из специализаций требует своего уровня подготовки, и, на мой взгляд, направление по искусственному интеллекту требует не только технологических навыков, но и глубокой теоретической подготовки. Таким образом открытие подобных программ обучения позволит уменьшишь кадровый голод в среднесрочной перспективе. Нехватка ИТ-специалистов и перегретость ИТ-рынка побуждают студентов со 2-3-го курса работать по ИТ-специальностям и не всегда по основному профилю обучения. Чтобы побудить их к участию в работе над проектами с грантовой поддержкой, необходимо обеспечить хотя бы половину от рыночной стоимости оплаты труда. Оцениваю, что это потребует грантовой поддержки порядка 2 млн руб. на одного специалиста. Так, эта программа позволит поддержать до 600 специалистов, что не решит проблему. Нехватка специалистов по искусственному интеллекту - несколько десятков тысяч. Поэтому к решению проблемы стоит привлечь представителей индустрии и рассматривать совместное исполнения проектов - например, гранатовую поддержку и поддержку от крупных ИТ-компаний", - объясняет Вадим Сабашный.

Руководитель направления "Большие данные" компании "Т1 Интеграция" Денис Рыбченко оценивает нехватку специалистов по профилю "Искусственный интеллект" более чем четырехкратной, и дефицит, по его мнению, будет расти вместе с увеличением объема данных и ростом возможностей их обработки технологиями ИИ.

"Дополнительное государственное финансирование на развитие образовательных программ своевременно: это позволит вузам начать значимо усиливать преподавательский корпус, разработать и запустить новые образовательные программы, ориентированные на современные технологии и платформы искусственного интеллекта. Однако данный бюджет не включает инвестиции в инфраструктуру, вложения в фундаментальные исследования и прорывные технологии, а для получения значимого эффекта в развитии ИИ в РФ необходимы значительные инвестиции. Три года в современном мире - более чем достаточно для запуска разработки новых курсов/программ обучения по направлению ИИ, формирования преподавательского состава и первых выпусков бакалавров/магистров. Параллельно имеет смысл углублять курсы/программы ИИ и наращивать количество выпускаемых специалистов в сфере ИИ. ИИ - прикладная дисциплина, для качественного обучения требуется освоение технологий ИИ в процессе решения практических задач, а для этого вузам необходимы реальные наборы больших данных - размеченные изображения, голосовые наборы, геоданные и т.д., и вычислительные мощности - специализированные компьютеры, которые могут предоставить отраслевые партнеры", - рассказал Денис Рыбченко.

Научный консультант Artezio, профессор математики Владимир Крылов соглашается, что сегодня российский рынок труда явно недостаточно насыщен такими специалистами. "Я не буду отрицать, что необходимо расширять число специалистов, имеющих навыки проектировать и использовать системы искусственного интеллекта. Однако постановка такого вопроса, как "на сколько процентов" он укомплектован, на мой взгляд не имеет смысла. Для ответа на подобные вопросы следует понять, что "связанность с технологиями искусственного интеллекта" имеет по крайней мере две принципиально различных интерпретации. Первая из них определяет специалистов, которые совершенствуют и разрабатывают новые технологии ИИ. Результатом их труда, продуктом является, как правило, программный код, исполняемый в среде разработки и демонстрирующий возможность и качество решения с помощью ИИ различных задач в обобщенной постановке. Например, генерировать связный и грамматически правильный текст на естественном языке на заданную тему, порождать текстовые комментарии по содержанию видеопотока и т.п. Эти специалисты готовятся сейчас в рамках учебных программ по прикладной математике, информатике, программным системам и др., связанным с ИТ. Таких программ немало, во многом расширение тематики ИИ в этих программах затрудняется наличием преподавательских кадров и отсутствием доступной инфраструктуры для обучения. Здесь нетрудно добавить еще хоть 10, хоть 40 программ подготовки со своими особенностями, но ничего принципиально это не изменит, если не будут решены означенные выше проблемы", - объясняет Владимир Крылов.

По его словам, вторая интерпретация "связанности с ИИ" состоит в том, что практически в любой отрасли промышленности, материальной деятельности и даже в искусстве есть примеры и открыт простор для приложения технологий искусственного интеллекта. "Продуктом деятельности таких специалистов всегда остается предметная область их специализации: энергомашиностроение, атомные реакторы, рыбная ловля, скульптура, театральная постановка и т.п. Но в новых, создаваемых ими продуктах всегда есть место эффективному использованию искусственного интеллекта. При этом в их проектах могут применяться разработанные другими специалистами из ИТ-области продукты для получения результатов в конкретных применениях. Например, используя упомянутый выше генератор текста на естественном языке, они могут оснастить сельскохозяйственного робота возможностью общения на простом человеческом языке. Специалисты по системам безопасности получат возможность интегрировать системы видеонаблюдения в лаконично информирующие роботы о возникновении неординарных ситуаций и т.п. Вот эта группа специалистов, очевидно, должна быть существенно более многочисленной, в идеале все специалисты должны понимать, где могут быть вмонтированы средства ИИ в их продукт, какие известные продукты из ИТ могут быть использованы и как осуществить такое встраивание. Часть из них должна специализироваться на проектировании проблемно ориентированных средств ИИ и их встраивании в отраслевой продукт. Вот обучение этих специалистов и является глубоко проблемной и весьма инерционной задачей. Число программ подготовки здесь должно быть либо существенно более значительным на начальном этапе, либо надлежит внести нужную подготовку во все программы подготовки отраслевых специалистов. Главная проблема здесь будет преодоление инерционности мышления сегодняшней массы специалистов и появление доверенных кадров преподавателей, несущих технологии ИИ в отраслевую науку и разработку", - размышляет Владимир Крылов.

В итоге эксперт приходит к выводу, что названное число программ подготовки малозначимо, здесь важно, будет ли в стране создана инфраструктура для обучения технологиям ИИ или мы будем продолжать обучение студентов ИИ на GoogleColab, который оказывается в 90% случаев единственной инфраструктурой для обучения российских студентов (личный опыт преподавания технологий ИИ и обсуждение с коллегами). Российские провайдеры, по его мнению, либо не имеют подобных сервисов вообще, либо предлагают только платные варианты сервисов, что отталкивает студента, а полноценной инфраструктуры, ориентированной на освоение новых постоянно развивающихся технологий ИИ, кроме Сбера, нет. Как отмечает Владимир Крылов, для обучения преподавателей эта проблема остается в силе.

Директор факультета информационных технологий университета "Синергия" Станислав Косарев также считает, что в стране наблюдается острая нехватка ИT-специалистов, в том числе профессионалов в области искусственного интеллекта. "Пока мало где учат технологиям искусственного интеллекта. По некоторым оценкам, нехватка ИT-специалистов колеблется от 500 тыс. до 1 млн человек. Существует риск, что эта нехватка будет увеличиваться по мере ускорения темпов цифровизации нашей страны. Сейчас государство активно занимается подготовкой специалистов по ИT-направлениям. Ежегодно примерно на 25% увеличивается число бюджетных мест по ИT-направлениям в вузах. Но кадровый голод все равно ощущается. Я думаю, это пилотный срок и приблизительная сумма бюджета. Скорее всего, грантовая программа для вузов будет продлена после завершения трехлетнего срока. Соответственно, увеличится сумма поступлений, предусмотренных в федеральном бюджете на эту цель. Ведь искусственный интеллект - это ключевая технология цифровой экономики. Для увеличения конкурентоспособности государства необходимо иметь собственные решения в сфере искусственного интеллекта. Как известно, технологию искусственного интеллекта можно применять в самых разных областях, включая оборону и медицину. Сейчас, например, искусственный интеллект активно применяют в борьбе с коронавирусной инфекцией", - подчеркивает Станислав Косарев.

Станислав Косарев рассказывает, что искусственный интеллект - это верхнеуровневая сфера, требующая от специалистов большого набора компетенций. "В нынешних условиях обучать нужно не только студентов, но и педагогов. Следует повышать квалификацию педагогического состава. Государство, бизнес и университеты должны выступать единым фронтом в вопросе подготовки специалистов в области искусственного интеллекта. Например, бизнес может объяснять вузам, какие конкретно специалисты требуются на рынке. Задача вузов - создавать учебные программы исходя из запросов бизнеса и государства. Государство, в свою очередь, должно стимулировать развитие таких образовательных программ. Только общими усилиями, только создавая эффект синергии, можно реализовать данную задачу. Не хватает специалистов, не хватает опыта в сфере преподавания искусственного интеллекта. В некоторых отдаленных точках нашей огромной страны не хватает технического оборудования. Но все эти барьеры преодолимы, учитывая научную базу, которая сформировалась у нас еще в советские годы. У нас очень сильная математическая школа. Это хороший фундамент для дальнейшего развития искусственного интеллекта в нашей стране. В России уже есть огромное количество интересных решений в области ИИ, в том числе у "Яндекса" и Сбера. Они не просто конкурентоспособны на международной арене - они превосходят аналоги по определенным показателям", - подчеркивает Станислав Косарев.

Декан факультета "Информационные технологии" МТУСИ Михаил Городничий убежден, что правительство РФ делает огромную работу по развитию такого направления, как "Искусственный интеллект и машинное обучение", и такие меры поддержки необходимы для быстрого развития и вывода РФ в передовые лидеры в этой области. "Это доказывается не только денежными мерами поддержки, но и в новой редакции научных специальностей ВАКа появилась такая специальность, как "Искусственный интеллект и машинное обучение". Аспиранты могут показывать и выводить новые продукты в области искусственного интеллекта, и тем самым мы получим огромный потенциал для развития данной сферы. Конечно же, прежде чем дойти до аспирантуры есть еще две ступени образования - это бакалавриат и магистратура. МТУСИ, как один из отраслевых вузов и ведущих вузов в области информационных технологий, в рамках направления 09.03.01. "Вычислительная техника" уже с сентября будет осуществлять набор по профилю "Искусственный интеллект и машинное обучение", где ребята в течение четырех лет на выходе уже будут реализовывать проекты в области искусственного интеллекта. Получат базовые знания в области математики, программирования и специализированные знания в области искусственного интеллекта. После бакалавриата направление 09.04.01. "Управление большими данными" позволит ребятам углубиться в прикладную разработку в данной области и понять, как этот продукт можно интегрировать и найти себя на этом рынке. Очень важно, что не должно быть разрыва между теорией и практикой и большая работа проводится с партнерами, занимающимися разработкой программного обеспечения в области ИИ и машинного обучения, которые помогают сформировать требования, необходимые выпускникам, чтобы не приходилось переучивать их на предприятии, чтобы выпускники сталкивались сразу с реальными кейсами", - рассказывает Михаил Городничий.

Преподаватель департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при правительстве РФ и образовательной экосистемы Geekbrains (Mail Group) Алевтина Шаталова отмечает, что, несмотря на то что направление подготовки специалистов в сфере ИИ сейчас является трендовым, специалистов не так много. "Вузы, которые дают образование в этой области, можно пересчитать по пальцам. Но так и должно быть на данном этапе, когда еще не возникла достаточная потребность в подобном направлении. Автоматизация и работа с большим объемом данных внедрена не у многих компаний, поэтому и "нейронки" здесь пока не востребованы. Безусловно, уже через год-два все резко изменится, тогда и понадобятся такие специалисты, причем не только в России, но и во всем мире. Поскольку объем необходимых знаний и навыков значителен и специализирован - в основном это математические методы, - специалистов необходимо начинать готовить уже сейчас. Поэтому финансирование этого направления актуально уже сегодня", - считает Алевтина Шаталова.

Доцент департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при правительстве РФ Ильшат Хасаншин подчеркивает, что лакмусовой бумажкой востребованности специалистов является рынок труда, а специалисты по искусственному интеллекту - одни из самых высокооплачиваемых. По его оценке, таких специалистов не хватает. "Как-то один из современных социологов и философов заметил: денег на образование выделяется все больше, а специалисты становятся все хуже. Сейчас происходит революция в области искусственного интеллекта, а революцию делают люди дерзкие, молодые и идейные. Поэтому важно, чтобы эти деньги попали именно тем, кому они нужны, а не их количество", - говорит Ильшат Хасаншин. По его мнению, одним из барьеров является бюрократизация. Однако в то же время, по его оценке, глобализация, интернет, доступность компьютерной техники и программного обеспечения - все это делает преграды смешными для умных и активных.

Директор Центра развития ИТ-образования МФТИ Алексей Малеев считает, что вопрос систематизированного и углубленного изучения технологий искусственного интеллекта стоит сейчас крайне важно и остро. "Очевидно, что ИИ - это не сиюминутный "хайп" в мире технологий, это набор технологий, которые существенно меняют мир вокруг нас. Сфер применения ИИ крайне много, а вот начинающим специалистам очень часто приходится учиться многим подходам на практике. Рынок остро нуждается в готовых кадрах, об этом говорит уровень зарплат специалистов, занимающихся Data Science и ИИ-технологиями. Спрос пока превышает предложение. Частично этот разрыв удается сократить за счет качественных программ дополнительного образования в области искусственного интеллекта. Например, учебный фестиваль по искусственному интеллекту и программированию RuCode, который организовали 15 ведущих российских вузов при поддержке Министерства образования и науки", - говорит Алексей Малеев. По его оценке, указанного бюджета может быть вполне достаточно, если будет создана тесная кооперация с индустрией, которая занимается актуальными задачами ИИ прямо здесь и сейчас. Важно, по его мнению, исходить именно из задач и нужд индустрии, которая, в свою очередь, также готова вкладываться в обучение молодых специалистов.

Основным барьером развития направления ИИ Алексей Малеев считает нехватку кадров. "Для того чтобы качественно учить, необходимо самому быть на переднем крае этой технологии, быть в контексте актуальных задач ИИ. Университеты вынуждены обращать особое внимание на привлечение высококвалифицированных специалистов и создание условий для них. Иногда этому препятствует банальная бюрократия, которая отпугивает людей из индустрии и дает им мало свободы в осуществлении образовательного процесса. На мой взгляд, необходимо развивать сетевые программы, которые создаются в кооперации университетов, индустрии и государства и объединяют опыт и запросы каждого сектора. Такая система позволяет студентам получить целостную картину в изучении технологий искусственного интеллекта. Например, на фестивале по искусственному интеллекту и программированию RuCode участникам была предложена задача от госкорпорации "Роскосмос", её суть состояла в том, чтобы разработать алгоритм для автоматического поиска изменения состояния Земли - например, вследствие вырубки леса, лесных пожаров, наводнений, строительства и т.д. - с использованием технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей. Еще один из барьеров скорее психологический - люди, у которых первое образование было не техническим, считают, что им, в таком случае, путь в ИT закрыт. Это популярное заблуждение, с которым необходимо работать, если есть желание и интерес развиваться в IT, в области искусственного интеллекта в частности. Ну и третье: программы бакалавриата и магистратуры по искусственному интеллекту, безусловно, очень важны и полезны, но хотелось бы, чтобы государство также обратило внимание на программы дополнительного образования, актуальные для людей, которые уже окончили университет. Спрос среди взрослых людей на изучение ИT, и ИИ в частности, растет с каждым годом", - рассказал Алексей Малеев.

Аналитик "Фридом Финанса" Антон Скловец отмечает, что опрос от компании KMDA показал: по итогам 2020 г. среди 700 представителей российских компаний из 27 отраслей испытывают потребность в новых кадрах для цифровой трансформации до 30-35% от текущего штата, что, по мнению эксперта, показывает достаточно серьезную нехватку кадрового состава в области решения задач цифрового интеллекта. "Специалистов необходимо теоретически и фундаментально подготовить, а также каждому из них требуется время для освоения практической части. Поэтому, на мой взгляд, в течение трехлетнего периода ликвидировать кадровый дисбаланс и выйти на указанные показатели на 100% не представляется возможным, но серьезные результаты будут достигнуты. По сути, рынок ИИ находится только в стадии генерации - к примеру, основным веянием 2021 г. выступает технология NLP - обработка естественного языка", - отмечает Антон Скловец. По его мнению, основным барьером в России, препятствующим эффективной разработке программ, является отсутствие компетенций в этой области. Второй барьер, по его оценке, - отсутствие достаточной мотивации и финансирования, но данный вопрос сейчас активно решается. "И на мой взгляд, третьим выступают опасения, что в обозримом будущем необходимость в "живых кадрах" будет неактуальна", - подчеркивает Антон Скловец.

Аналитик ГК "Финам" Леонид Делицын оценивает укомплектованность российского ранка ИТ-специалистами в области ИИ на 40%. "При запланированных расходах на высшее образование около 530 млрд руб., это чуть более одной тысячной всех расходов на высшее образование. Можно сравнивать 600 млн руб. со стоимостью тендера на разработку стандартов использования искусственного интеллекта в России, составившей 100 млн руб., - его выиграл вуз, являющийся нашим основным мозговым центром. Получается, что на такую сумму шесть вузов смогут написать по общегосударственной стратегии. Или, скажем, 60 вузов - отраслевые стратегии по 10 млн руб.", - отмечает Леонид Делицын.

По его словам, для того чтобы израсходовать 600 млн руб. в соответствии с поставленными целями, вузовской системе трех лет достаточно, поскольку ее бюджеты в тысячу раз выше. "Это не сверхзадача. Тем более что речь идет о подготовке специалистов, которые не просто смогут освоить современную технику и оборудование, и вот тут-то становится интересно, а что имеется в виду? Освоить программирование спецпроцессоров для нейронных сетей вряд ли успеют не только студенты, но даже и преподаватели. Не гарантировано, что они смогут приобрести эти процессоры. Смогут ли они подписаться на соответствующие услуги, к примеру от Nvidia, где-нибудь в облаке? Или они будут каким-то образом создавать новые архитектуры сетей глубокого обучения под руководством специалистов, которых переманивает друг у друга "бигтех" за годовые зарплаты около миллиона долларов? Можно быть уверенным, что с написанием стандартов по 10 программам бакалавриата за три года вузы справятся. Это связано с тем, что в ходе непрерывно идущих изменений системы образования вузовские кадры натренировали генерировать петабайты всевозможной документации", - размышляет Леонид Делицын. По его оценке, каких-либо высоких барьеров для разработки программ нет.

"Программы эти в любом случае можно попросту скопировать в американских и других вузах, они лежат в открытом доступе. Последние 100 лет наша вузовская система с подобной задачей заимствования обеспечения новых дисциплин, которые вдруг становятся критически важными, благополучно справляется. Но стимулы, безусловно, нужны, потому что попросту слоняющихся специалистов, не занятых написанием каких-то других программ, в вузах сейчас найти сложно. Все чем-то уже заняты", - объясняет Леонид Делицын.

Новости из связанных рубрик