Классная лекция Станислава Смирнова
Об авторе: Анатолий Шалыто, профессор, д.т.н., Университет ИТМО
11 сентября 2025 года Станислав Смирнов – математик, лауреат Филдсовской премии, основатель и научный руководитель факультета «Компьютерные науки и программирование» СПбГУ, профессор Женевского университета – прочитал в «Школе анализа данных» «Яндекса» лекцию на тему «ИИ360 глазами любителя».
Она проводилась для потока студентов, обучающихся по программе «ИИ360», организованной «Яндексом» и «Сбером» в 2024 году. Участниками этой программы были «Высшая школа экономики», МФТИ, ИТМО, Университет Иннополис. Об этой программе я написал статью «Сказочная программа». С 2025 года в ней участвует и СПбГУ.
В 2025 году число студентов, поступающих на эту программу (практически только бюджет) во всех указанных выше вузах, увеличилось со 100 до 156 человек, из них 30 будут учиться в СПбГУ на программе «AI360: математика машинного обучения».
Расскажу, что говорил Смирнов в своей классной лекции. Я, например, не мог ни от неё, ни от ответов на вопросы оторваться ни на минуту.
Он начал с того, что в 1725 году указом Петра I были созданы Академия наук и художеств, а также при ней университет, который сейчас называется СПбГУ. Они были открыты практически сразу после смерти Петра при императрице Екатерине I. Первым математиком в России был Христиан Гольдбах, который родился в Кёнисберге. Он много лет был конференц-секретарём академии. Ни одного его портрета не сохранилось. В том же 1725 году, но позже – 29 октября — из Базеля в Петербург приехали братья Даниил и Иоганн Бернулли, а 1727 году в Петербурге появился ученик Иоганна – великий Леонард Эйлер. С их достижениями, и не только с достижениями, можно ознакомиться в недавно вышедшей очень интересной книге: Математики Петербурга и их открытия. М: МЦНМО. 2025. 528 с.
Потом Станислав рассказал об основных датах информационной революции в истории человечества: 100 000 до новой эры – язык, 3200 до новой эры – письменность. 650-1350 – печать, 1193-1450 – наборный шрифт, 1816-1936 – телеграф, радио, телевидение, 1941-1981 – компьютеры, 1969-1983 – Интернет, 1956 и далее – ИИ.
Про один из примеров такой революции докладчик сказал так: «Никогда не мог себе представить, что я смогу практически любой фильм загрузить в телефон за одну минуту».
После этого обсуждался вопрос: «Есть ли у современного ИИ интеллект или сознание?» По мнению докладчика, это вопрос определения, так как все по этому поводу имеют разные мнения. Так, например, в течение одной недели выходят две статьи, в первой из которых говорится, что ИИ уже решает задачи, которые не поддаются математикам, а второй – что ИИ не может решить задачу о ханойских башнях. В конце этого обсуждения Станислав сказал: «Я не знаю, что такое сознание, более того, я даже не знаю, как я сам думаю».
Потом он задал вопрос: «Что такое сильный ИИ?» Это тоже вопрос определения. Есть много определений, но, видимо, самое правильное из них: «Узна́ю, когда увижу». Известен примерно такой ответ одного из судей на вопрос том, что такое порнография.
Следующий вопрос: «Когда появится сильный ИИ?» Вот несколько ответов на него: Тьюринг – 2000, футурологи – от 2070 перешли к 2030, ChatGPT – 2035, YandexGPT – 2035, DeepSeek – 2040, GigaChat – 2045.
Смирнов предполагает, что Тьюринг дал свою оценку, сопоставив рост памяти компьютеров с объемом Британской энциклопедии. После этого Станислав сказал, что он как учёный не знает, когда появится сильный ИИ, и предполагает, что масштабирование может ни к чему принципиально новому не привести.
Следующий вопрос: «Нужна ли новая наука для ИИ?» После этого он рассказал о том, что паровозы строили до появления термодинамики. Они неплохо ходили, и с них началась индустриальная революция. Однако до появления термодинамики паровозы часто взрывались. Когда термодинамика появилась как наука, они перестали взрываться, а кроме того, были созданы дизельные и бензиновые двигатели.
Смирнов предположил, что для появления сильного ИИ тоже будет нужна новая математика. Но какая? Геометрия, статистическая физика, анализ Фурье? Мы не знаем, что будет нужно, и поэтому необходимо учить математику, чтобы знать, что в ней развивать в том случае, если это понадобится для развития ИИ.
Очередной вопрос, который поставил докладчик: «Изменит ли ИИ науку?» Многие считают, что надо бежать заниматься ею, пока ИИ всё не решил за нас. Движение в этом направлении происходит: недавно на конференцию высокого класса приняли доклад, который ИИ не только написал, но и сам придумал его тему. В связи с этой тенденцией Станислав стал заниматься и биологией, с которой ИИ без участия людей, по крайней мере, ещё долго не справится.
Биологией занимались и занимаются учёные, у которых были другие научные специальности: например, математики Гельфанд и Громов, физики Шрёдингер и Сцилард. Последний сравнивал свои занятия физикой и биологией: «Как хорошо заниматься физикой – лежишь часами в ванной и думаешь о физике, а с биологией так не получается! Лёг в ванну и через пять минут вдруг требуется посмотреть справочник про протеины. Вылезаешь из ванны, вытираешься, смотришь справочник, снова ложишься в ванну, проходит немного времени и надо опять встать, чтобы что-то узнать про экспрессию генов. В общем, мне заниматься биологией трудно».
Сейчас Станислав работает с группой исследователей, которые используют и ИИ, для изучения того, как «думает» рыбка Зебра. В нейронауке много фактов, но никто не знает, как думает даже эта рыбка, имеющая нетривиальное поведение, которую легко разводить и организация которой максимально приспособлена для экспериментальных исследований, так как она прозрачна, и поэтому у неё простой доступ к нейронам, число которых обозримо – 100 тысяч, в то время как у крысы – 16 миллионов. Однако даже расшифровка поведения такой рыбки в течение получаса занимает ночь у немаленького кластера, который способен обрабатывать такое число чисел, получаемых несколько раз в секунду в течение получаса. Биологические данные обычно сильно зашумлены, что, возможно, потребует развития нового раздела математики. Указанными вопросами по этой рыбке занимаются более чем в десяти лабораториях мира.
Естественно, что понять, как думает человек, значительно труднее, так как у него 86 миллиардов нейронов с огромным у каждого из них числом синапсов, в которых хранятся параметры настройки. (Мозг взрослой дрозофилы состоит примерно из 140 тысяч нейронов и 54,5 миллиона синапсов.) Если предположить, что человек живёт 100 лет, то, переводя их в секунды, можно подсчитать, что у него достаточно памяти, чтобы запомнить всё, что он когда-либо слышал в жизни. Интересно, что в мозгу, в отличие от глубоких нейронных сетей, нет градиентного спуска (о нём здесь – ред.).
Смирнов считает, что основной мотивацией в науке является не столько любопытство, сколько любознательность, чтобы понять, что и как происходит в мире.
Следующий вопрос: «Изменит ли ИИ образование?» Многие считают, что учиться незачем, если ИИ всё за нас сделает. Смирнова это раздражает. Он говорит: «Я люблю доказывать теоремы, но не люблю выносить мусор. Однако при использовании ИИ сетки тренируют не на вынос мусора, а на доказательство теорем. Если так пойдёт дальше, то мне целый день придётся выносить мусор».
В MIT провели эксперимент, который подтвердил то, что и так было ясно. Группа студентов писала эссе. Одним помогал ИИ, а другие писали сами. Выяснилось, что у тех, кто писал сам, активность мозга была значительно выше, и они значительно больше запомнили то, о чём написали. Эссе с ИИ писать проще, но ваш мозг при этом значительно меньше тренируется (я считаю, что развитие мозга – это во многом и есть цель обучения человека – А.Ш.).
«Когда я учился, мы вручную вычисляли интегралы. Сейчас за вас это может сделать программа, но она, бывает, ошибается, и если вы никогда их сами не считали, то этого не поймёте», – говорит Смирнов. «Это очень важно помнить, так как если четыре года назад студенты не использовали ИИ при написании кода, то теперь используют, и сразу все», – добавил он.
«При использовании ИИ вы тренируете сетку на одних задачах для того, чтобы решать другие – аналогичные. Я же тренировал свой мозг иначе: многое из того, что я узнал, произошло у кофе-машин в перерывах конференций и семинаров. ChatGPT не будет на них ходить».
Ещё один вопрос: «Опасен ли ИИ?» Во многом да, так как мы не понимаем, как он работает. Кроме того, ИИ прочёл весь Интернет, в том числе и про войну роботов с людьми, и может из этого сделать любой вывод.
Сделаю ещё пару замечаний, сказал докладчик. «В 2019 году на конференции я услышал фразу: «Грузовик не смог проехать под мостом, так как был слишком высоким». Известный лингвист Хомский утверждает, что, не зная смысла, мы не можем понять относится словосочетание «слишком высокий» к мосту или грузовику. Однако ИИ в 87% случаев понимает это правильно. Он производит разбор предложения на основе статистики, не понимая смысла. Смирнов сказал, что ему теперь кажется, что также часто принимает решения статистически».
«Мозг в этом смысле не лучше ИИ. Большую часть умственной работы мы осуществляем в подсознании, но не знаем, что там происходит. Думаю, что сознание – это то, куда выводятся важнейшие результаты из подсознания. У нас мотивация сформирована эволюцией, и она у всех разная, а у сеток мотивация обеспечивается обучением, и если они обучаются только на одном Интернете, то у них мотивация отличаться не будет».
Теперь обсудим: «Куда идёт наш факультет «Компьютерные науки и программирование» СПбГУ?» Он существует 10 лет. Первый набор состоял из 45 человек, из которых 15 защитили диссертации.
Люди должны всю жизнь учиться. «Я хорошо решал олимпиадные задачи, но не знал, смогу ли решать серьёзные задачи. Потом возник мандраж, что я могу решать задачи, поставленные другими, но не умею ставить сам. Потом то же самое было в связи с тем, что не могу давать хорошие задачи своим аспирантам. (Я эту задачу решил за счёт того, что на третьем курсе бакалавриата ставил её или просил студента придумать её самому, и за годы до аспирантуры поступающие в неё сами решали, чем они хотят там заниматься – А.Ш.) Когда мой первый аспирант получил медаль Филдса (ответ нейросети по этому поводу: «Если Вас интересует аспирант, которым руководил Смирнов и кто получил медаль Филдса, то такой информации в доступных источниках сейчас нет – А.Ш.), то у меня появился мандраж, что я не могу ставить хорошие задачи студентам».
Смирнов посоветовал иногда задумываться над тем, чего вы хотите добиться через 15 лет. По его мнению, правильное вложение сил – это не работать в бакалавриате, а учиться, так как в молодости мозг наиболее приспособлен к учёбе. Максимум подработки на третьем курсе – один-два дня в неделю. (По моей информации, полученной несколько лет назад, в Гарварде во время учебного семестра можно было работать не больше 10 часов в неделю, получая не более 400 долларов, и только на территории университета, например, в библиотеке или столовой. Как это не похоже на работу многих наших студентов! – А.Ш.) Учтите, что в период расцвета ИИ бигтехам из IT нужны люди квалификации «магистр» и выше. Чем дольше вы учитесь, тем более интересная и высокооплачиваемая работа будет у вас.
Почему я хочу, чтобы многие после окончания учёбы на нашем факультете пошли в университет на работу или в аспирантуру:
Сейчас профессора, особенно имеющие стартапы и договора, нормально зарабатывают. Следующие поколения студентов кто-то должен учить. В университете более свободная, чем в компаниях, работа. Находясь в нём, можно повстречать много интересных людей. В нём можно сочетать преподавание и науку, и даже стартаперство. У всех судьбы складываются по-разному, но у многих связанных с нами выпускников — весьма успешно. 25 лет назад команда СПбГУ, состоящая из трёх студентов матмеха, победила на чемпионате мира по программированию ICPC. Первый из них создал «ВКонтакте» и «Телеграм», второй – создавал то же самое и стал тренером других команд СПбГУ, победивших на ICPC, а третий стал деканом факультета «Компьютерные науки и программирование».«Что бы я хотел увидеть в области ИИ?»
Более понятную архитектуру ИИ. Когда я в своё время прочёл статью про трансформер, то подумал: «Какая дурацкая, очень расточительная идея». Но оказалось, что она работает и позволяет вместо использования разных блоков делать сразу всё, уменьшив требуемое число программистов, и заменить их более дешёвыми графическими процессорами. Кто-то должен сделать объяснимый ИИ или ИИ, мотивированный нейронауками. Последнее может и не помочь в создании новых поколений ИИ, так как самолёты летают не так, как птицы, но крылья у них, тем не менее, есть. Чтобы кто-то открыл с помощью ИИ что-нибудь важное в биологии или физике. ИИ сегодня напоминает футбольное поле, на котором вместо 22 футболистов находится 22 тысячи. Все бегают и пытаются ударить по мячу, но большинство его не видит, но кто-то ударяет по нему, и мяч летит далеко. Это очень перенаселённая область деятельности, так как очень многие ушли в компании и стартапы из науки и университетов. Поэтому в этой области почти нет теоретических исследований, а без них обычно трудно ожидать больших прорывов. Я не знаю, какая тема более важная: сильный ИИ, или как думает человек.«Что бы я хотел пожелать вам?» Чтобы все, кто закончит эту трудную учёбу на программе «ИИ360», были успешными в компаниях, стартапах, университете и науке.
