Звери, зарплаты и data leak: как разрабатываются задания для олимпиады школьников по ИИ
В этом году участники Всероссийской олимпиады школьников по искусственному интеллекту впервые смогут зачесть ее результаты при поступлении в вузы. Елена Кантонистова, председатель методической комиссии олимпиады и академический руководитель онлайн-магистратуры факультета компьютерных наук «Машинное обучение и высоконагруженные системы», рассказала новостной службе «Вышка.Главное» о том, как ученые ВШЭ составляли задания для соревнований 2023 года, откуда взялась задача об уссурийских тиграх и почему школьникам полезно осваивать ИИ.
Во Всероссийской олимпиаде школьников по искусственному интеллекту могут участвовать ученики 8–11-х классов. Первые два этапа, отборочный и основной, проходят онлайн. Лучшие 50 участников, отобранные по их результатам, приезжают в Москву на заключительный очный финал.
В олимпиаде есть задания по математике, алгоритмам, машинному обучению. В 2023 году в отборочном и основном этапах было по два задания по каждому направлению. В отборочном этапе задания несложные и доступные всем участникам, добросовестно изучившим школьную программу по математике и информатике. В основном этапе задания уже сложнее, а в заключительном — всего две задачи по машинному обучению, но обе довольно непростые.
Елена Кантонистова
В прошлом году большинство членов методической комиссии, которая разрабатывает задания, были сотрудниками факультета компьютерных наук Вышки.
Расскажу подробнее о заданиях по машинному обучению, так как они представляют наибольший интерес и являются основными в олимпиаде. В 2023 году в отборочном этапе была классическая задача регрессии, то есть прогноз на основе набора данных с различными признаками. Участникам нужно было предсказать стоимость домов по различным характеристикам.
Вторая задача была посвящена несложному и интересному анализу данных. Летом один из российских заповедников предоставил нам данные о наблюдениях за животными: например, где и когда видели северных оленей, волков, уссурийских тигров, что они при этом делали и так далее. Участникам нужно было ответить на вопросы по этим данным, от несложных (сколько пропусков в данных, какой зверь встречается людям чаще всего) до довольно хитрых (например, какое животное было замечено осенью 2022 года ближе всего к центру Москвы или какое животное чаще всего уличают в кражах).
Такие несложные, но содержательные по смыслу задачи — очень хорошее подспорье, чтобы заинтересовать школьников, только начинающих свой путь в анализе данных. Для решения не нужно знать никаких сложных алгоритмов, но при этом придется поизучать данные и их особенности, чтобы получить ответ.
В основном этапе задачи были уже сложнее. Одна задача требовала построения рекомендательной системы: на основе информации о пользователях «ВКонтакте» нужно было порекомендовать им группы, которые могут им понравиться. Вторая задача тоже была нестандартная: по описанию вакансии спрогнозировать среднюю зарплату, которую будет получать сотрудник. Для решения этих задач уже нужно иметь опыт в решении разнообразных задач машинного обучения.
Все задачи подобраны таким образом, чтобы от тура к туру их сложность возрастала. Кроме того, нам не хотелось повторяться в темах, поэтому все задачи были разнотипными и из разных областей. Наконец, самое непростое: так как олимпиада имеет статус всероссийской, то в ней не могут использоваться стандартные открытые наборы данных (датасеты). Необходимо было найти новые датасеты для задач, а это всегда большая проблема. В итоге, конечно, все разрешилось: какие-то данные члены методической комиссии собрали сами, а какие-то предоставили коллеги из больших технологических компаний (а также заповедник).
В заключительном этапе была одна относительно несложная задача — предсказать вероятность клика по рекламному объявлению (на табличных данных) — и одна очень интересная: image-text matching. Здесь нужно было обучить модель, которая по паре (картинка и текст) предсказывает степень их смыслового соответствия. Разработчики задач пытались поставить участников в ситуацию из реальной жизни, где данные не идеальны. Особенностями обеих задач был умышленный data leak (утечка данных). При нахождении утечки можно было значительно улучшить качество прогноза в задаче и подняться на первые позиции в рейтинге.
В итоге многие ребята успешно справились с задачами, и участники из топа рейтинга показали очень хорошие результаты.
Для школьников участие в этой олимпиаде не только интересно, но и полезно. Перед каждым этапом проходят подготовительные вебинары — их тоже проводила по большей части команда преподавателей ФКН. После окончания этапов проводились разборы заданий. Также участникам предоставили список материалов для изучения, чтобы им легче было справиться с заданиями олимпиады.
У команды разработчиков было много трудностей. Одна из основных — составить задачи так, чтобы их нельзя было решить современными генеративными моделями (речь, в частности, о ChatGPT). То есть сами задачи не должны быть стандартными, а также должны иметь формулировки, в которых разберется человек, но пока не разбираются генеративные модели. В прошлом году нам удалось составить такие задания. Дальше, конечно, будет сложнее.
В этом году олимпиада примет еще большие масштабы, так как ее результаты можно будет учесть для поступления в вузы. Мы надеемся поучаствовать в составлении заданий и для следующих олимпиад.
Вам также может быть интересно:
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.
Подведены итоги IX сезона олимпиады «Я — профессионал»
Высшая школа экономики в этом году вновь заняла первое место по числу дипломантов, а также стала лидером по количеству медалистов во Всероссийской олимпиаде студентов «Я — профессионал». Интеллектуальное состязание реализуется Президентской платформой «Россия — страна возможностей».
Лига будущего: в Высшей школе экономики прошел интеллектуальный вечер медалистов олимпиады «Высшая лига»
8 июня 2026 года в Высшей школе бизнеса ВШЭ состоялся интеллектуальный вечер медалистов и победителей олимпиады студентов и выпускников «Высшая лига». Встреча объединила около 100 участников— дипломантов олимпиады, представителей НИУ ВШЭ и партнеров проекта— и стала площадкой для знакомства, обсуждения актуальных тем и торжественного награждения.
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.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Как прошли финалы IX сезона олимпиады «Я — профессионал» по направлениям Вышки
На площадке университета состоялись финалы IX сезона олимпиады «Я — профессионал» по направлениям «Дизайн», «Журналистика» и «Бизнес-информатика». В отличие от прошлых сезонов, в этом году защиты прошли очно, что стало знаковым событием. Участники собрались из разных уголков страны: из Томской области, Приморского края, Свердловской области, Республики Татарстан, Алтайского края, Новосибирской области и других регионов. На время проведения финалов по запросам предоставлялось общежитие.