• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

«Учеба в Вышке стала для нас переломным моментом»

«Учеба в Вышке стала для нас переломным моментом»

© ISTOCK

Выпускники магистратуры и аспирант Вышки придумали cтартап MLprior — и получили международный грант Catalyst Grant от Digital Science на развитие сервиса для ученых. О «боли» исследователей, искусственном интеллекте и восстании машин новостной службе портала рассказал один из создателей проекта Владислав Ишимцев.

Команда стартапа MLprior

  Павел Швечиков, выпускник магистратуры и аспирант ВШЭ, а также приглашенный преподаватель ФКН ВШЭ

  Денис Волхонский, выпускник магистратуры ВШЭ, аспирант Сколтеха

  Владислав Ишимцев, выпускник магистратуры ВШЭ, аспирант Сколтеха

  Никита Ключников, аспирант Сколтеха

Владислав «покорил» не один вуз: в 2015 году окончил бакалавриат Бауманки, спустя два года стал магистром Высшей школы экономики, а чуть позже и Сколтеха, где теперь учится в аспирантуре. По его словам, магистратура факультета компьютерных наук сыграла большую роль в жизни: «Я начал проходить курсы НИУ ВШЭ на платформе Coursera, еще учась в Бауманке, которая, безусловно, дала мне бесценные навыки программирования и знания математики. Курсы ВШЭ меня впечатлили, и я решил поступать в магистратуру в Вышку. Учеба здесь стала переломным моментом: я получил много практических навыков и полезных знакомств».

В магистратуре Высшей школы экономики Владислава и его однокурсника Дениса Волхонского запомнилась организация учебного процесса: возможность выбирать майноры и заниматься серьезной наукой. Именно в Вышке Владислав погрузился в исследования, в частности, в области искусственного интеллекта — под руководством Евгения Бурнаева, преподававшего на факультета компьютерных наук.

Разработкой искусственного интеллекта занимается область информатики, специализирующаяся на особенных интеллектуальных компьютерных системах. Такие системы могут выполнять функции, которые традиционно приписывают только человеческому разуму: понимать языки, распознавать цвета и картинки, решать проблемы и т.д.

Занимаясь изучением свойств ИИ, Владислав и Денис заинтересовались инвестициями и рынком ценных бумаг. Так, в 2017 году родилась первая идея стартапа — сервис, который предсказывает цены на акции, опираясь на актуальные новости.

«Проект не получился, — признается Владислав. — Мы создали прототип: система работала на синтетических данных, а на реальных, с существующими котировками, — нет. Рынок ценных бумаг, особенно российский, очень специфичный. Нам потребовалось бы не менее года, чтобы отладить систему».

© из личного архива Владислава Ишимцева

Со временем ребята поняли: нужно заниматься тем, что ближе. Самим стать целевой аудиторией — и создать сервис, помогающий ученым. «Мы опросили коллег, и почти все сетовали на трудности при написании статей, — рассказывает Владислав. — Мы запротоколировали каждый ответ и выделили пять основных потребностей исследователей. Так и получилось, что “боль” каждого ученого — создание научных работ — мы нащупали, как психологи».

Идея сервиса для исследователей легла в основу заявки на международный грант Catalyst Grant. В конце сентября стало известно, что проект ребят вошел в тройку лучших.

The Catalyst Grant — международная инициатива по поддержке стартапов, помогающих ученым. Грант разыгрывает британская компания Digital Science, он составляет 25 000 фунтов (30 тысяч долларов). В этом году призовой фонд разделили между тремя победителями: компанией из Украины, греко-британским проектом и MLprior.

Благодаря выигранным деньгам ребята продолжают работу над стартапом: разговаривают с учеными и выясняют, что должен уметь сервис. Идеальный сервис, объясняет Владислав, позволит исследователям не тратить время на «упаковку» научной идеи. Достаточно изложить идею, описать эксперименты и загрузить результаты — искусственный интеллект оформит все в законченную научную статью.

До конца года авторы проекта планируют определить и протестировать несколько гипотез, а в 2020-м представить миру работающий продукт. По словам Владислава, стадия тестирования идеи — самая важная, потому что очень легко сделать продукт, который никому не будет нужным: «Если мы найдем, что нужно исследователям, то уже через месяц сервисом можно будет пользоваться».

Практически во всех сферах для успешного применения искусственного интеллекта необходимо собрать большое количество данных, объясняет Владислав. На основе полученной информации интеллектуальные системы анализируют, как человек принимает решение и пытаются обобщить его опыт. Например, искусственный интеллект уже может проверять объявления на интернет-барахолках и не публиковать те, которые содержат запрещенную информацию (продажа органов, оружия, порнографии). Это сокращает время модерации объявлений и снижает использование человеческих ресурсов.

© из личного архива Владислава Ишимцева

Со временем ИИ сможет выполнять почти все задачи, которые сейчас доступны только человеку. Но он не отнимет рабочие места: на смену существующим профессиям придут новые. Искусственный интеллект (как запуск конвейера и модернизация производства в начале прошлого века) — следующая ступень эволюции, а не конец человечеству, считает Владислав.Не нужно бояться и “восстания машин”, которое так реалистично изображают режиссеры фильмов-катастроф. «Конечно, не бывает систем без багов [программных ошибок — прим.ред.] , и в какой-то момент бага может стать фичей [необычной программной возможностью, особой функцией — прим.ред.], которая приведет к тому, что мы потеряем контроль. Но вероятность такого сценария ничтожно мала», — говорит основатель стартапа для исследователей.

Людям просто нужно привыкнуть к ИИ. Вы, например, сядете в такси-беспилотник, за рулем которого нет водителя?

Сейчас ИИ применяют для оптимизации производства, управления машинами, в борьбе с преступностью. Но самые большие инвестиции — в медицине. И такая тенденция сложилась во всем мире.

Россия в применении ИИ не лидирует — причина, по мнению Владислава, в недостатке финансирования и устаревшей системе образования.

Всем, кто мечтает менять мир, создавая искусственный интеллект, Владислав советует учить линейную алгебру для глубокого понимания нейронных сетей. Кроме того, необходимо умение коммуницировать: общение с коллегами и единомышленниками помогает узнавать и добиваться в разы большего, чем одиночное научное путешествие.

Вам также может быть интересно:

Вузы разделились на шесть лагерей в отношении к искусственному интеллекту

Каким должно быть образование в эпоху ИИ? Чтобы разобраться, какие есть точки зрения и какие решения уже формируются, команда Института образования ВШЭ весной 2025 года провела серию интервью с проректорами российских университетов. Об итогах этого исследования рассказывает директор института Евгений Терентьев.

НИУ ВШЭ стал абсолютным лидером рейтинга вузов по подготовке кадров для ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал обновленный рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов в области ИИ. В него вошли 203 российских университета из 68 регионов. Высшая школа экономики первой получила наивысшую категорию А++.

ВШЭ и МТС будут вместе бороться с дипфейками и научат искусственный интеллект создавать новое видео под запросы пользователей

НИУ ВШЭ и компания МТС Web Services (MWS) объявили о запуске серии совместных исследовательских работ в области технологий искусственного интеллекта, направленных на развитие инновационных решений в сфере кибербезопасности, мультимодальной генерации контента и анализа больших данных. Основным исполнителем проекта является Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова НИУ ВШЭ при общей координации Центра искусственного интеллекта ВШЭ.

11 вузов России стали участниками проекта ВШЭ и «Яндекса» по применению ИИ при подготовке дипломных работ

Эксперты «Яндекс Образования» и факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ научили студентов и научных руководителей использовать нейросеть YandexGPT в трудоемких задачах — для анализа источников, структурирования информации, визуализации данных и работы с текстом в процессе подготовки дипломов.

НИУ ВШЭ объединил ученых на международной школе по ИИ в Шанхае

В начале июля в Шанхае проходил Международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Инобром НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом. Более 50 молодых исследователей и ключевых спикеров из девяти стран — от России и Китая до Канады и Сингапура — собрались, чтобы обменяться последними результатами своей работы и построить новые международные партнерства.

Исследователи ВШЭ научили нейросети различать происхождение из генетически близких популяций

В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.

«Развитие экономики без фактора ИИ уже невозможно»

В Шанхае стартовал международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Институтом образования НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом (ВКПУ). На него приехало свыше 50 участников и ключевых спикеров более чем из десяти стран Азии, Европы, Северной и Южной Америки. Они обсудили использование ИИ-технологий в образовании и других сферах.

Эксперты ВШЭ и РГАИС выступили за патентную защиту ИИ-решений

В НИУ ВШЭ состоялся круглый стол «Искусственный интеллект и ИТ-решения: тенденции охраны и возможности патентования». Лейтмотивом мероприятия стало признание необходимости доработки действующего отечественного законодательства в области интеллектуальной собственности на основе риск-ориентированного подхода.

Рекомендательные системы: новые алгоритмы и современная практика

Институт ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел конференцию, посвященную передовым технологиям рекомендательных систем. Мероприятие прошло в атмосфере активного обмена опытом между ведущими специалистами отрасли и позволило участникам ознакомиться с последними достижениями и практическими решениями в области разработки рекомендательных моделей.

ИИ в университетах: раскрытие потенциала и преодоление тревог

Образовательные ИИ-инструменты заметно эволюционировали, однако до сих пор многие представители университетов и рядовые пользователи испытывают опасения на их счет. Ученые Института образования НИУ ВШЭ изучили различные аспекты интеграции искусственного интеллекта в образовательный процесс и объединили усилия с ИТ-компанией «Кеды профессора», чтобы помогать российским вузам встраивать ИИ-решения в свою работу.