Искусственный интеллект: «поход в качалку для мозга»
На днях в Вышке состоялось очередное заседание дискуссионного клуба «Самовар», главной темой которого на этот раз стал искусственный интеллект. Вместе с руководителем департамента больших данных и информационного поиска, доцентом факультета компьютерных наук ВШЭ Евгением Соколовым и директором по связям с общественностью НИУ ВШЭ, модератором встречи Романом Левковичем участники разбирались в том, что такое ИИ, что он умеет, чему и как быстро учится и зачем нам всем нужно об этом знать.
В начале встречи Роман Левкович попросил Евгения Соколова рассказать немного об истории создания искусственного интеллекта и о том, чем ИИ отличается от машинного обучения. «Термин “искусственный интеллект” возник, наверное, в 40–50-е годы, когда разные сложные задачи — распознавание речи и изображений, написание текстов — люди пытались решить с помощью несложных алгоритмов и экспертных систем. Подходы не сработали. Вокруг понятия ИИ возникла негативная аура, и оно надолго выпало из оборота. В районе 90-х стала набирать популярность идея извлечения алгоритмов из данных — то есть в некотором смысле подстройки алгоритмов под конкретные примеры. С помощью такого подхода стало удаваться решать сложные задачи. Тогда это называли машинным обучением, а примерно 7 лет назад стали снова называть это искусственным интеллектом», — объяснил Евгений Соколов.
После экскурса в историю перешли к практической части — обсуждению амплуа ИИ и того, как им пользуются интернет-компании, платформы электронной коммерции и банки. Участники «Самовара» задавали вопросы в рамках своих дисциплин. А поскольку в зале были математики, географы, юристы, представители компьютерных наук и административные работники НИУ ВШЭ, спектр тем получился довольно широкий. В ходе дискуссии поговорили о возможности строить с помощью ИИ карты и разрабатывать программы для сложных интеллектуальных игр, об использовании смарт-контрактов для автоматизации функций работодателя и работника, о критериях, разграничивающих интеллектуальную деятельность нейросети и творческий вклад человека.
Обсудили и главный вопрос — сможет ли ИИ заменить на рабочем месте человека, например журналиста? По мнению эксперта, существует несколько заповедных областей, где ноги ИИ пока точно не было. Например, он еще не совершил ни одного научного открытия. Также совершенно непонятно, могут ли генеративные модели заниматься целеполаганием. Постановка задач и изобретение всего нового пока целиком и полностью удел человека. Но чтобы быть всегда на шаг впереди, человек должен учиться. В том числе учиться работать с ИИ.
Преподавателей, которых на встрече было большинство, не могла не интересовать тема присутствия ИИ в образовательном процессе. «Что касается обучения студентов в области искусственного интеллекта, в Вышке давно решено, что цифровая грамотность, программирование и основы ИИ должны быть включены в учебный план всех студентов бакалавриата», — определил позицию университета Евгений Соколов. А также заметил, что лично он не против, если студенты будут использовать современные генеративные инструменты по назначению. Например, ИИ может облегчить жизнь студенту, сделав краткий пересказ статей, которые необходимо прочитать. В диалоге с моделью можно изучать какие-то предметы и в принципе использовать ее для упрощения работы. Главное, чтобы студент не просто сгенерировал код для решения задачи, а проанализировал результаты, представил глубокие выводы на защите и ответил на каверзные вопросы.
Возможно, это будет новой главой в университетской системе оценивания. Вместо традиционного эссе — прямой диалог «студент — преподаватель». Не зря же в помощь преподавателям и административным работникам НИУ ВШЭ в этом году стартовал цикл курсов повышения квалификации, посвященных принципам работы искусственного интеллекта. Среди них есть обзорный курс, состоящий из нескольких вебинаров, рассказывающих, что такое ИИ, как работает, какие существуют генеративные инструменты, плюс мастер-классы по промпт-инжинирингу. Есть курсы более сложные, где идет построение моделей машинного обучения в no-code-инструментах или с помощью Python. Есть курсы для административных сотрудников, где они учатся более эффективно пользоваться различными инструментами и знакомятся с Python для автоматизации рутинных задач. Обучение уже прошли более 300 вышкинцев. И это только начало — в будущем эту цифру планируется увеличить в разы.
На вопрос, стоит ли тратить время на изучение Python, Евгений Соколов уверенно ответил: «Стоит. Даже если написание базовых программ будет автоматизировано, изучение Python или другого языка программирования имеет педагогическую функцию. Ты начинаешь более алгоритмично мыслить, быстрее соображать. То есть здесь есть вторичная выгода, которая точно вам понравится. Рассматривайте изучение Python не просто как узнавание полезного инструмента, а как поход в качалку для мозга. Если правильно настроиться, получите удовольствие».
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.