Поколение ИИ: почему раннее обучение искусственному интеллекту станет ключом к успеху?

Искусственный интеллект окружает нас повсюду — он используется в сервисах по вызову такси и доставке еды, подбирает треки по вашему вкусу в приложениях, помогает найти информацию по фотографии. Значит ли это, что будущее — за искусственным интеллектом и теми, кто с ним работает? Нужно ли в школе осваивать ИИ? Отличается ли обучении ИИ от обучения программированию? Когда лучше начинать, если интересует эта область? Об этом рассказали главный тренер российской команды на Международной олимпиаде по искусственному интеллекту, директор мегафакультета Университета ИТМО и эксперт НИУ ВШЭ.

Магистерские программы по искусственному интеллекту ставятся все более популярными — многие крупные компании открывают наборы на свои программы по ИИ. Так, например, в 2023 году при поддержке Т-Банка и других ведущих компаний открылся Центральный университет, в том же году Сбер и МАИ запустили магистратуру по машинному обучению. В 2024 году Яндекс и НИУ ВШЭ открыли набор на совместную магистратуру по искусственному интеллекту. Крупнейшие работодатели хотят, чтобы в компании были специалисты по работе с искусственным интеллектом. На hh.ru средняя зарплата разработчика машинного обучения (Machine Learning Developer) составляет около 350 тысяч рублей, а согласно данным Нетологии, она начинается от 250 тысяч рублей.

«Уже в ближайшем будущем технологии ИИ станут неотъемлемой частью профессиональной деятельности у большинства специалистов, чем бы они не занимались. Базовые знания о принципах работы систем искусственного интеллекта, а также навыки работы с инструментами на их основе, которые в международной практике получили названии ИИ-грамотность, уже сейчас становятся жизненно важными для успешной деятельности в новой реальности», — считает Иван Карлов, Заведующий лабораторией цифровой трансформации образования Института образования НИУ ВШЭ.

Может показаться, что искусственный интеллект — просто одна из отраслей IT-сферы, и поэтому лучше стать программистом, а уже потом добавлять в свое резюме навыки по работе с искусственным интеллектом. Однако в будущем, как считают эксперты, ИИ будет использоваться шире, чем сегодня, и специалистов по работе с искусственным интеллектом потребуется больше.

«Культура работы с умными колонками, умным домом, чат-ботами точно нужна всем, не только айтишникам. И почти в любой профессии в будущем ожидаются ИИ-помощники, айтишники просто ближе других к тому, чтобы не просто ими пользоваться, но и разбираться, как они работают», — рассказал Data Scientist № 1 в мире по версии платформы Kaggle (2012), лучший преподаватель России в области ИТ (2014) и главный тренер российской команды на Международной олимпиаде по искусственному интеллекту Александр Дьяконов.

Очевидно, что с развитием технологий потребность в них будет только возрастать и школа должна включиться в формирование этих компетенций. Тем не менее эксперты считают, что специальные уроки «работы с ИИ» не потребуются.

«Принципы функционирования систем ИИ могут быть органично интегрированы в учебные планы по информатике. Во многих школах это уже успешно сделано. А базовые навыки прикладного использования инструментов важно встраивать прямо в предметные дисциплины», — отметил Иван Карлов.

Кроме университетского образования, существуют и множественные курсы по искусственному интеллекту. Они предлагаются для самых разных возрастных категорий — как для взрослых, в виде переподготовки, так и для самых маленьких — с 10 лет. Многие программы выставляют рекомендуемый возраст 14–18 лет. Подобное обучение позволяет получить первичное представление об искусственном интеллекте и понять, насколько эта сфера интересна, чтобы потом выбрать соответствующее направление в университете.

«Во-первых, для работы с ИИ важны хорошие знания математики, математической логики и алгоритмов. Это то, что изучается в различных предметах школьной программы, и я бы рекомендовал начать с того, что серьезно отнестись к этим предметам и темам. Во-вторых, нужны навыки программирования. Особенно важно знание языка Python, который де-факто является стандартом в области аналитики данных и ИИ. Причем базовые навыки программирования вам будут очень полезны даже если вы не планируете становиться программистом, а хотите использовать ИИ в своей предметной области. Ну и если вы продвинулись в первом и втором, тогда можно выбрать специализированный курс основ аналитики данных, который познакомит вас непосредственно с базовыми принципами и методами ИИ. Вы можете найти для себя онлайн-курс — их очень много на образовательных платформах, или записаться на курс в компьютерную школу, если вам тяжело осваивать новые знания в одиночку. А после этого, познакомившись с основами, вы уже и сами будете понимать, что вам изучать дальше», — рассказал Иван Карлов.

Общая тенденция в образовании — снижение возрастной планки. Уже сейчас есть курсы, обучающие школьников младших классов искусственному интеллекту, например:

Существуют и другие курсы для разных возрастных категорий и с разным бюджетом. Вероятно, будут появляться курсы и для еще более юных учеников. Александр Дьяконов считает, что специализироваться с младшей школы на искусственном интеллекте не стоит, особенно учитывая современный уровень олимпиад и их заданий. Лучше начать с обычных математики и программирования.

«Сам процесс обучения ИИ тоже может быть игровым, использовать понятия и образы реального мира. Важной особенностью модели обучения с подкреплением является то, что ребенок четко видит — ИИ тоже может ошибаться! При этом он может понять, от чего зависит правильность ответов ИИ и как надо с ним работать, чтобы обеспечить должный уровень доверия. Главное, чтобы при этом обучение было на простых бытовых примерах, в которых даже ребенок может выступать экспертом (например, отличить кошку от собаки по описанию или определить положительных и отрицательных героев сказки). А вот если пустить все на самотек, то скоро окажется, что обученный ребенком ИИ может стать большим фантазером. Однако это тоже неплохо в своем роде, так как дает возможности для новых форм творчества (например, школьный конкурс историй, написанных ИИ в логике игры «верю-не-верю»)», — предлагает директор Мегафакультета трансляционных информационных технологий Университета ИТМО, научный руководитель исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности», эксперт Центра компетенций НТИ «Технологии машинного обучения и когнитивные технологии» на базе ИТМО Александр Бухановский.

В качестве примера эксперт привел сцены обучения «ИИ-первоклашки» в школе, где ребенок выступает в роли учителя — дает задания ИИ прочитать книжку, пересказать, что он понял, показать, как расставить акценты (что такое хорошо и что такое плохо). Потом ученик может «вызывать ИИ к доске» и ставить ему оценки за ответы на вопросы — так может реализоваться механизм обучения с подкреплением.

По прогнозам экспертов, объем рынка искусственного интеллекта достигнет 407 млрд долларов к 2027 году, а к 2026 году 90% интернет-контента будет создаваться при помощи искусственного интеллекта. Искусственный интеллект создаст 97 млн рабочих мест по всему миру. Сегодняшние подростки должны будут обучиться работе с ИИ, чтобы применять его для решения профессиональных задач в будущем.

«Часто слышу, что использование чат-ботов школьниками вредит обучению — они используют его, чтобы находить ответы, нейросеть решает за них вопросы, над которыми они должны были думать самостоятельно. Поэтому начинать знакомство с инструментами родителям и детям желательно вместе. Думаю, что 10 лет — самый оптимальный возраст, ребята любознательны, уже умеют учиться», — говорит тренер российской команды на Международной олимпиаде по искусственному интеллекту, многократный победитель олимпиад и хакатонов по искусственному интеллекту Екатерина Процко.

«Важно понимать, что «технологии ИИ» — это не только генеративные модели, такие как Гигачат или Шедеврум. Это компьютерное зрение и компьютерная лингвистика, рекомендательные системы и прогнозные модели. Сейчас мы наблюдаем формирование «профессионального инструментария» на основе технологии ИИ в различных видах деятельности. И от того, какие решения на основе каких моделей попадут в этот «набор инструментов» и будут зависеть требования к компетенциям специалистов», — рассказал Иван Карлов.

Можно выделить некоторые универсальные навыки, такие как промпт-инжиниринг (навык составления запросов к генеративным моделям), навыки верификации результатов работы моделей, базовые навыки анализа данных, которые будут необходимы для широкого круга специалистов во многих отраслях. К более узким навыкам, которые также будут востребованы во многих видах деятельности, но у более узкого круга специалистов, можно отнести так называемый файн-тюнинг — дообучение языковых (и не только) моделей для лучшего решения специализированных задач в какой-то области, или навыки разработки рекомендательных и прогнозных сервисов на основе аналитики данных, которые достаточно успешно работают в различных предметных областях.

«Сейчас изменилась сама парадигма обучения ИИ в связи с переходом к работе с большими языковыми моделями, применяемыми для выполнения большого количества различных задач. Такие модели обучаются в несколько этапов: они могут создаваться не «с нуля», а используют основу, в которую уже заложены возможности имитации базовых когнитивных функций человека. Например, такие базовые модели могут квалифицированно «рассуждать» на бытовые темы, переводить тексты с разных языков, анализировать изображения объектов реального мира и так далее, тем самым имитируя интеллект выпускника средней школы (то есть что-то слышал, что-то знаю… и могу сказать пару слов на любую тему, даже чуть-чуть приврав)», — утверждает Александр Бухановский.

Чтобы большая языковая модель могла работать более качественно, ее нужно тренировать на специализированной литературе. Александр Бухановский считает, что именно такой способ дообучения в ближайшее время может быть доступен даже детям.

«Как следствие, ребенку не нужно будет осваивать мощную математику, чтобы сделать свой ИИ — нужно будет просто взять «заготовку» и дообучить ее по инструкции — почти как Лего. Это неизбежно породит «тамагочи нового поколения», которые смогут быть реально полезными. Ребенок сможет создавать себе персонального помощника для общения с внешним миром (не важно, цифровым или физическим). Это может сделать его более конкурентоспособным и адаптивным — но при одном условии: методику применения своего ИИ он должен в итоге выработать сам, пусть даже методом проб и ошибок, «загубив» в развитии пару-тройку ИИ (как это бывает, когда детей учат любви к животным, покупая им хомячков). Само собой, этому ребенка тоже надо учить — ровно в той логике, как в инструкции к детскому конструктору: имея возможность попробовать десяток-другой вариантов обучения, ребенок в итоге может начать их комбинировать, а потом даже изобретать что-то свое», — считает Александр Бухановский.

Одна из возможностей увлечься перспективами, которые дает ИИ, и попробовать себя на этом поле — олимпиады. Например, во Всероссийской олимпиаде по искусственному интеллекту могут принимать участие ученики от восьмого класса и старше. Однако, как отмечают тренеры сборной по искусственному интеллекту, для подготовки к олимпиадам нужна серьезная математическая и программистская база. Тем не менее олимпиады могут пробудить в школьнике интерес и понять его склонности.

«Если есть желание участвовать в олимпиадах, то лучше начинать с 12 лет, когда ученики могут заниматься более сложными задачами и проектами. Однозначно необходимо начать с укрепления знаний по математике и программированию — это база для старта», — поделилась Екатерина Процко.

Несмотря на то, что многие олимпиады по ИИ ориентированы на студентов (например, совместная олимпиада НИУ ВШЭ и «Яндекса» или трек олимпиады «Я профессионал»), топовые олимпиады по искусственному интеллекту для школьников также есть Innopolis Open AI, Национальная технологическая олимпиада, в которой можно принять участие с 14 лет, и олимпиада Академии AIRI.

Следите за событиями в сфере ИИ на национальном портале в сфере ИИ – ai.gov.ru.