ИТМО — это ИИ

На открытии конференции первый проректор ИТМО Дарья Козлова рассказала, в чем суперсила Первого неклассического по сравнению с IT-корпорациями:
 

Сейчас ИТМО предлагает 14 образовательных программ, которые покрывают весь спектр задач в области искусственного интеллекта. При этом Первый неклассический, согласно рейтингу Альянса в сфере искусственного интеллекта, — лидер по подготовке специалистов в этой области. По словам Дарьи Козловой, одна из важнейших задач, которая стоит перед ИТМО сегодня, — это создавать AI-среду внутри образования, в развитии исследований и управлении университетом.

Что ждет образование в эпоху AI?

Ответ — перемены. По словам директора Института прикладных компьютерных наук ИТМО Антона Кузнецова, искусственный интеллект за несколько лет уже изменил образовательные процессы.

«По статистике, за последний учебный год более 60% студентов признались, что использовали GPT-модели для написания текста дипломной работы, а около 50% студентов — для решения задач в течение учебного года. При этом около 50% считают, что применение искусственного интеллекта для таких случаев — плагиат, но все равно продолжают его использовать. 40% преподавателей утверждают, что они частично или полностью генерируют программу учебных дисциплин с помощью ИИ, а 20% — задания для студентов», — подчеркнул Антон Кузнецов.

Перемены требуют новых вызовов. Как сделать искусственный интеллект привычным инструментом в образовании и не навредить?

• Разработать манифест с описанием, какое применение искусственного интеллекта считается допустимым в образовательной деятельности. Для этого нужно детализировать программы учебных дисциплин и определить, какое применение инструментов ИИ оправдано, а какое можно считать плагиатом.
• Пересмотреть подход к защите студентов. Сегодня выпускные квалификационные работы часто пишутся с применением ChatGPT: в ближайшем будущем, скорее всего, формат дипломных работ изменится. Нужно уходить от того, что текст диплома — это основная ценность и способ защиты студентов, и переходить к другим формам, где в качестве диплома будет представлен стартап, программный продукт или научная статья.
• Встраивать изучение ИИ-инструментов во все учебные дисциплины и адаптировать учебные предметы под конкретного студента с помощью индивидуального подбора задач, интеллектуальных помощников в выборе траекторий и персональных помощников-тьюторов для изучения дисциплин.

Как AI помогает науке?

Сегодня некоторые решения, разработанные с помощью ИИ, работают эффективнее, чем классические подходы. По словам ведущего научного сотрудника Нового физтеха ИТМО Алексея Кохановского, это актуально для сразу нескольких направлений фотоники, каждым из которых занимаются в ИТМО.

• Обратное проектирование устройств. В этой области ИТМО разрабатывает оптические наноантенны для управления светом. И если простые архитектуры антенн хорошо известны и создавать их легко, то для проектирования более сложных антенн исследователи используют алгоритмы ИИ.
• Обработка сигналов. Команда ученых из Нового физтеха ИТМО занимается магнитно-резонансной морфометрией сердца (это способ обработки МРТ-снимков для медицинской диагностики). В отличие от классических подходов, нейросетевые инструменты позволяют распознавать сложную структуру фиброза миокарда сердца, определять его структуру и объем.
• Автоматизация сложных нелинейных систем: лазеров, систем фабрикации физических устройств. Ученые из Института лазерных технологий и Центра «Сильный ИИ в промышленности» совместно с индустриальными партнерами «Ленинградские лазерные системы» и «ИРЭ-Полюс» создают сложную автоматизированную систему по лазерной сварке. ИИ здесь используют для диагностики сварочных швов и управления лазерной системой обратной связи.
• Поиск законов в больших данных физических систем. Физики ИТМО в этой области разрабатывают искусственный интеллект для поиска зависимостей в сложных, неупорядоченных оптических средах. «Классическое» решение таких задач требует больших вычислительных ресурсов, поэтому отнимает очень много времени у исследователей.

«ИИ стал рабочим инструментом во многих физических и других научных лабораториях. Сегодня нам нужно создавать курсы, которые бы встраивались в основную программу обучения студентов. Тогда физики будут не только потребителями алгоритмов, но и сами смогут представить новые технологии для расчетов искусственного интеллекта», — подчеркивает Алексей Кохановский.

AI в индустрии — что есть у ИТМО?

По словам старшего научного сотрудника исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Дениса Насонова, крупный бизнес все больше «ставит» на AI. Где спрос, там и предложение — с 2019 года количество выданных ИИ-патентов выросло почти в четыре раза.

«Главный бенефициар при создании, использовании и развитии больших языковых моделей — это бизнес: именно он создает самые большие, быстрые и передовые языковые модели. Например, только Google при обучении своей последней нейросети Gemini Ultra потратил больше 190 миллионов долларов. Инвестиции в генеративный ИИ с 2022 по 2023 год выросли в 8 раз и составили 26,7 млрд долларов. Именно поэтому коллаборации с бизнесом наиболее перспективны с точки зрения развития ИИ», — отметил Денис Насонов.

ИТМО готов выступить в качестве разработчика, ему есть что предложить рынку — например, проект по комплексному планированию обустройства месторождений. Для этого инженеры используют программу с большим количеством параметров, которые учитывают при создании оптимального плана. Чтобы уменьшить рутинную работу при его создании, разработчики создали ИИ-модель, которая на основе краткого документа с описанием задач и ресурсов составляет составляет графики строительства и значительно экономит время.

Некоторые продукты даже внедрены в работу университета. Например, ИИ используют в ИТМО в качестве технического писателя: на основании заметок, данных и записей совещаний разработчики составляют отчетную документацию по промежуточным этапам проектов. Модель может создать презентацию, записать созвон и составить саммари по его итогам, а также перенести поручения в трекер задач.

Как сделать такие решения более массовыми и полезными для ИТМО? Денис Насонов предлагает создать коллаборативную платформу LLM-решений (больших языковых моделей). В пилотной версии этот инструмент позволит обмениваться лучшими практиками внутри университета, проверять гипотезы и создать комьюнити, которое поможет ускорить наработки по развитию искусственного интеллекта. В перспективе проект можно адаптировать для индустриальных партнеров и других университетов.

А что с этикой в области AI?

Как определять авторство в эпоху больших языковых моделей? Что сегодня считать плагиатом? Как маркировать контент, сгенерированный ИИ? Кто будет нести ответственность за результаты обучения с участием искусственного интеллекта? Чтобы ответить на эти вопросы, важно создать «систему координат», которая убережет как от полного запрета ИИ, так и от его безудержного использования.

«Мы выбираем курс на грамотное, вдумчивое, осознанное внедрение искусственного интеллекта в нашу жизнь. Для этого мы нуждаемся в этическом регулировании. Наша первоочередная задача — сформировать политику ИТМО в отношении всех процессов, связанных с интеграцией искусственного интеллекта в нашу жизнь: составления образовательных программ, выполнения домашних заданий и других задач. Для этого я призываю всех членов ITMO.Family создать сообщество авторов политики ИИ и вместе работать над вопросами этики ИИ», — подчеркнула сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности», преподаватель ИМРИП ИТМО Дарья Чирва.