Высшее образование: Дефицит искусственного интеллекта

Родившие студентки смогут переходить на бесплатное обучение при отсутствии академической задолженности, а также задолженности по оплате обучения, сообщили РИА Новости в пресс-службе Минобрнауки. Ранее сообщалось, что Минобрнауки РФ предлагает разрешить женщинам, родившим ребенка в период получения высшего или среднего профессионального образования, переходить с платного обучения на бесплатное. Соответствующий проект приказа, разработанный министерством, размещен на федеральном портале проектом нормативных правовых актов. Как пояснили в ведомстве, министерство подготовило и вынесло на общественное и экспертное обсуждение проект приказа, который наделяет женщин, родивших ребенка в период обучения, приоритетным правом при переводе с платных форм обучения на бюджетные, дополнив список соответствующих категорий учащихся. «Для возможности реализации перехода с платного обучения на бесплатное у студента должна отсутствовать академическая задолженность, а также задолженность по оплате обучения», — говорится в сообщении. При этом в Минобрнауки напомнили, что на сегодняшний день приоритетным правом уже наделены дети-сироты, дети, оставшиеся без попечения родителей, а также обучающиеся, утратившие в процессе обучения одного или обоих родителей. По программе развития школьного образования за десять лет планируется увеличение школьной инфраструктуры и создание дополнительно 6,5 млн новых учебных мест. В 2016 году на эти цели было выделено 25 млрд рублей. Об этом сегодня, 20 марта, заявила вице-премьер Ольга Голодец на заседании правительства РФ. В дополнение к федеральной программе регионы осуществляют свои мероприятия по реконструкции, вводу новых мест. «Если считать полный объём всех созданных в 2016 году мест, то их число (это наши усилия плюс региональные) — 167 тыс. 911 мест. Это очень хороший темп», — отметила Голодец. По поручению правительства начался ввод новых типовых школ. «Это школы нового образца, современные с точки зрения новых образовательных стандартов, а с точки зрения экономики строительства абсолютно оптимальные», — пояснила она. В 2017 году на реализацию проекта также заложено 25 млрд рублей. Число регионов, которые вошли в эту программу, увеличилось на 19% — с 48 субъектов РФдо 57. По словам вице-премьера, «регионы готовятся заранее, они выделяют площади, что позволяет решать вопрос строительства в очень компактные сроки без долгостроев». Читайте также: В 2017 году в российских школах будет создано 98 тыс. новых мест Как сообщало ИА REGNUM, в январе 2017 года правительство РФ распределило субсидии на создание новых мест в общеобразовательных организациях. Субсидии в размере 25 млрд рублей распределены между бюджетами 57 субъектов Федерации. Четвертая промышленная революция и ее влияние на наше будущее сейчас активно обсуждаются лидерами государств и бизнеса на различных площадках, в прошлом году эта тема стала центральной для Давосского форума. Придавая всепроникающий характер цифровизации, возникшей (с появлением компьютеров) в рамках третьей промышленной революции, четвертая революция, по мнению экспертов, прежде всего стирает грани между физической, биологической и цифровой реальностью для решения принципиально новых задач. Важнейшим отличием нынешней революции в технологиях является стремительное проникновение систем искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности. Здесь и сейчас происходит качественный переход от вычислительной эры к эре когнитивной (в терминах футурологов, Second Machine Age), когда компьютеры нового типа быстро учатся работать со структурированными, неструктурированными и нечетко структурированными данными, начинают замещать труд людей при решении большого количества когнитивных задач. Уже почти обыденными примерами являются победы компьютеров над людьми во всевозможных интеллектуальных турнирах и самоуправляемые автомобили, технологии распознавания образов и высококачественного машинного перевода. Зачастую дискуссии о вызовах быстро набирающей темп четвертой промышленной революции фокусируются на присущих ей подрывных технологиях больших данных, блокчейна и машинного обучения, способных радикально повысить производительность труда и перестроить любую отрасль. Мы хотим привлечь внимание к другой вызванной этой революцией новой реальности – ускорению изменения карт профессий и наборов навыков для конкурентных работников, что создает не только новые вызовы, но и возможности для университетского образования в контексте повышения конкурентоспособности нашей страны. Изменения на рынке труда предстоят колоссальные. Так, самой востребованной профессией в банковском деле через пять лет могут стать специалисты по обработке данных (data scientists). Согласно исследованию Кембриджского университета, 47% существующих в США профессий будут автоматизированы в течение ближайших двух десятилетий. Эти изменения коснутся не только рабочих специальностей (путем наделения роботов возрастающими возможностями искусственного интеллекта), но и многих офисных профессий с выходом на рынок когнитивных помощников и чат-ботов. По мнению Глобального института McKinsey, более 30% работ в здравоохранении, образовании и социальной сфере, финансах и страховании, на госслужбе можно автоматизировать с помощью существующих сейчас технологий. IBM Watson уже помогает врачам-онкологам устанавливать правильный диагноз и выбирать эффективный метод лечения, а Сбербанк планирует использовать робота-юриста для написания исковых заявлений. Очевидно, что эти процессы вызовут существенные изменения в системе высшего образования (не говоря о реальной необходимости теперь учиться всю жизнь) аналогично тому, как появление в 1950–1960-е гг. компьютеров привело к созданию специальности computer science и открытию одноименных департаментов практически во всех ведущих университетах мира, а в СССР – факультетов вычислительной математики и кибернетики (прикладной математики). В наши дни стремительный рост индустрии когнитивных приложений также не остался не замеченным ведущими мировыми университетами. Последние семь лет в их структуре стали формироваться новые институты и департаменты, например «машинного обучения» (Карнеги – Меллон) или «науки о данных и статистики» (MIT), и сегодня здесь повсеместно внедрены бакалаврские специализации, магистерские и аспирантские программы и отдельные курсы в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, равно как и новые курсы повышения квалификации, включая онлайновые (отметим популярный у разработчиков всего мира стэнфордский курс Andrew NG и новый курс Data Science в MIT). Важно отметить междисциплинарный характер этих новых институтов и преподавание этих новых курсов в широком спектре факультетов за пределами физико-математических, включая экономический, психологический, медицинский, философский, а также в бизнес-школах (сегодня «цифровые навыки» относятся к ключевым для профессиональных менеджеров). Подобные изменения происходят и в ряде традиционно ведущих или вновь созданных российских университетов (МГУ, МФТИ, СПбГУ, ВШЭ, ИТМО, ТГУ, «Сколтех», «Иннополис»), где в том числе благодаря сотрудничеству с IT-индустрией (отметим совместные проекты ВШЭ и «Яндекса», МФТИ и «Сбертеха») когнитивные технологии стали частью магистерских программ по большим данным (машинному обучению) либо легли в основу новых курсов. Однако число и масштабы этих программ и курсов не соответствуют потребностям развития в стране экономики эпохи четвертой промышленной революции. Еще больше тревожит общее состояние программ по этой тематике в российском высшем образовании: анализ сайтов ведущих университетов – федеральных, научно-исследовательских и региональных опорных – показывает, что у большинства из них такие программы пока отсутствуют. Ведущие бизнес-школы страны к преподаванию таких курсов почти не приступали. Нередко даже имеющиеся в российских вузах подобные новые и во многом полезные программы недостаточно проработаны с точки зрения спектра приложений и необходимого теоретического материала. При этом заведомо обречены попытки ребрендинга выпускников факультета прикладной математики и информатики или факультета компьютерных наук в специалиста по разработке и дизайну когнитивных приложений и сервисов, равно как и ребрендинг классического специалиста по бизнес-информатике в специалиста по обработке данных. К сожалению, инертность большинства наших вузов привела к тому, что экспертиза в машинном обучении сегодня в IT-индустрии в целом гораздо выше, чем даже в ведущих университетах (аналогична ситуация в банковской индустрии с аналитически сложной и одновременно требующей прикладных умений сферой управления рисками). Именно в IT-индустрии сейчас на основе участия в реальных проектах при самостоятельном изучении дисциплин, широко предлагаемых в формате онлайн лучшими университетами мира, появляются специалисты, сочетающие знание современной теории машинного обучения и ее приложений к лингвистике и компьютерному зрению, аналитике и принятию финансовых решений, созданию различных роботов-гайдов в социальных сетях и когнитивных помощников по работе с клиентами. Радует то, что наши ведущие компании уже неплохо интегрированы в глобальный рынок когнитивных приложений и в ряде случаев находятся на его переднем крае – выделим среди многих ABBYY, «Яндекс» и Mail.ru Group. Создание в ведущих российских университетах новых институтов, факультетов, программ для подготовки крайне востребованных специалистов в этой области является безотлагательной необходимостью. По распространенному среди работодателей убеждению, большинство реализуемых сегодня в наших вузах программ по прикладной математике, информатике, информационным технологиям не вполне соответствуют созданным IT-индустрией 10 лет назад профессиональным стандартам, не говоря уже о сегодняшних требованиях. Еще одна новая тенденция, пока не вполне воспринятая нашими вузами, состоит в том, что классические навыки программиста начинают восприниматься бизнесом как достаточно рутинные, а это отражается на трудоустройстве и положении в компании. Вместе с тем если работодатель хотел бы набрать выпускников в новой для IT-области – интеграции облачных приложений (не говоря уже о разработчиках когнитивных систем), то ему практически некуда обратиться. Нам могут возразить, что задача университетов – давать фундаментальное образование, а компании должны доучивать молодых специалистов. Отчасти это так . Но причиной тяги к фундаментальному образованию не может быть тот факт, что другого востребованного сейчас образования университет, как правило, дать не может. Очевидно, что традиции фундаментального математического образования и устойчивые успехи в программировании наших студентов (последние пять лет подряд они становились чемпионами мира) позволяют рассчитывать на солидные результаты в образовании и исследованиях в области машинного обучения, что было бы важным вкладом в развитие в России экономики эпохи четвертой промышленной революции. Ведь современная область знаний и приложений машинного обучения опирается на классическую математику, хорошие навыки программирования и понимание задач индустрии. Тесное сотрудничество вузов с индустрией в создании и развитии новых направлений подготовки (разработчик или дизайнер когнитивных систем, специалист по обработке данных, другие специалисты в области когнитивных вычислений) могло бы существенно укрепить инновационный потенциал страны. Кроме того, чтобы не отстать от времени, наши университеты должны динамично и проактивно обновляться, не дожидаясь указаний свыше предпринимать системные усилия по созданию новых программ и факультетов для соответствия быстро меняющемуся рынку труда. Эти решения будут непростыми, ведь при создании нового всегда приходится отказываться от чего-то вчера еще ценного (в терминах уходящего в прошлое спектра профессий) и брать на себя ответственность за структурные изменения в университетах. Однако только так лидеры нашего высшего образования смогут обеспечить его релевантность в технологически новом мире. Авторы – координатор университетских программ IBM в странах Центральной и Восточной Европы; ректор АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка»