В декабре 2018 года в Омске наградили пятерых лауреатов премии правительства Омской области для поощрения молодых деятелей науки.
«КВ» расскажут о самых интересных работах.
Старший научный сотрудник Омского филиала Института математики им. С.Л. Соболева Сибирского отделения РАН Артем ШЕВЛЯКОВ увлечен чистой наукой. Он рассказал обозревателю «КВ» Анастасии ИЛЬЧЕНКО о своей работе, о том, как она может повлиять на нейронные сети, и порассуждал о современном высшем образовании.
– Артем, вы стали одним из победителей премии правительства Омской области. Расскажите о проекте, который представляли на конкурс.
– Я занимаюсь алгеброй, пытаюсь ее идеи приложить к модному ныне искусственному интеллекту, т.е. посмотреть на его модели с точки зрения алгебры. Что делают модели искусственного интеллекта (к ним, например, относятся популярные сейчас нейронные сети)? Они позволяют обучать и тренировать компьютеры. Машине показывают картинки и говорят: на этой котик, на той собачка. Посмотрев миллион изображений, машина сама начинает понимать закономерность. Но так выглядит практическая сторона, теория этого процесса пока разработана не сильно. Мне же хочется с алгебраических позиций посмотреть, как внутри эти модели работают. Почему это важно? Сейчас в Интернете крутится много моделей машинного обучения, одни из них рекомендуют новые книги, видео. Пока сфера приложения искусственного интеллекта весьма безобидная: если машина ошибется и порекомендует не ту книгу, ничего страшного, конечно же, не произойдет. Проблема в том, что сейчас пытаются внедрять модели машинного обучения в критические с точки зрения цены ошибки области; например, создают беспилотные автомобили. Тут уже нужно быть уверенным, что модель будет действовать, как положено. К сожалению, сейчас в науке нет таких теоретических результатов, которые позволяют дать стопроцентную гарантию, что модель во всех ситуациях будет действовать адекватно. Мы как раз этим занимаемся.
– Если еще не существует теории нейронных сетей, то каким образом сети работают?
– Сейчас по методу проб и ошибок. В основу проекта, который мы отправили на конкурс, легли идеи моей докторской диссертации. Я писал о решении уравнений различными множествами. В современной математике вещественные или действительные числа – не единственные множества, с которыми можно решать уравнения, есть и абстрактные алгебраические объекты – группа, кольцо, поле. Они очень важны, например, для современной криптографии – науки о шифровании, передаче защищенных данных через канал того же интернет-соединения. Вы пишете сообщение, а оно кодируется не числами, а элементами некоторых специальных множеств. И после кодировки передается по каналу с высокой защищенностью от несанкционированного доступа.
– Вы участвовали в грантах?
– Да, в одних в качестве исполнителя, а в двух – руководителя. Мы получили грант, который как раз позволяет вести исследования на стыке алгебры и машинного обучения. В 2018 году написали заявку и получили поддержку Российского научного фонда в течение трех лет. Естественно, нас ежегодно проверяют, требуют отчета о результатах.
– У алгебраистов грант идет в основном на оплату интеллектуального труда ученых или и на оборудование тоже?
– Да, в основном на зарплаты. Математикам в этом плане повезло, это самая дешевая наука: ученому в принципе достаточно карандаша и бумаги. Второй грант, где я выступаю в качестве руководителя, от Российского фонда фундаментальных исследований по чисто алгебраической теме.
– Принимаете ли вы участие в конкурсах, например, в «УМНИКЕ»?
– Как участник я не подхожу. Он заточен под практическую направленность, на него нужно принести, грубо говоря, готовый приборчик, а у меня в лучшем случае будет только теорема на бумажке (смеется). Тем не менее с оргкомитетом этого конкурса сотрудничаю. В прошлом году сидел в жюри и оценивал ребят по направлению «Информационные технологии» (по образованию я еще и программист). Были очень амбициозные проекты. Один молодой человек создал искусственный интеллект, который мониторил вакансии с сайтов и записывал требования к ним; затем включалась другая модель, которая автоматически формировала программы образовательных дисциплин в колледжах, ПТУ и университетах, чтобы они соответствовали вакансиям.
– Для кого предназначался этот проект?
– Для министерства образования. У нас часто жалуются, что вузы выпускают не тех специалистов. А здесь, пожалуйста, готовое решение. Все знают, что есть специальности, выпуск по которым сильно превышает потребности, например, экономисты. Отчасти это происходит из-за того, что в нашем обществе сложилось странное отношение к высшему образованию: родители из последних сил заставляют ребенка поступать в вуз, хотя ему это совсем не интересно.
– Но высшее образование требуют работодатели.
– Не факт. Например, среди айтишников главное – показать свои навыки. Ты можешь быть вообще без образования, но если хорошо программируешь, тебя возьмут. Есть еще одна проблема. В вузах число бюджетных мест за последние 20 лет сократилось не сильно, но из-за спада рождаемости уменьшилось количество студентов, поэтому конкурс упал ниже некуда. На матфаке ОмГУ, который я оканчивал и где сейчас преподаю, абитуриенты теперь сдают три ЕГЭ – по математике, информатике и русскому языку. По правилам, баллы за эти экзамены суммируются, и получается, что математика и русский имеют примерно равный вес. Если посмотреть статистику, то видно, что у студентов матфака баллы по русскому выше, чем по математике! Конкурс упал, и сейчас на бюджет могут поступать даже те, у кого 100 баллов из 300 возможных.
– Троечники с низким уровнем знаний?
– Школьные троечники – не самая сложная проблема для университетов. На нашем факультете есть специфика: нельзя обучаться математике, если она тебе не нравится. Когда не интересно, эта наука сразу, что называется, мозг выносит, и люди уходят. Но на других специальностях можно все 4 – 5 лет тихо посидеть и получить диплом. О качестве такого образования говорить не приходится.
– Артем, как вы увлеклись алгеброй?
– Еще со школы. У меня и родители – математики. Мне с детства были интересны все науки, но я понял, что самостоятельно освоить математику сверх школьной программы нельзя, поэтому решил идти на матфак. Вообще в России есть только две специальности, где нет заочной формы обучения, – это математика и медицина. Математика – дисциплина абстрактная, и ученых этой специальности, вероятно, просто опасно оставлять в одиночестве (т.е. на заочке). Они сойдут с ума наедине с формулами (смеется).
– Расскажите о вашем институте.
– Омский Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН – это филиал академического института из новосибирского Академгородка. Всего у нас пять лабораторий, в них работают чуть более трех десятков ученых. Нашу лабораторию комбинаторных и вычислительных методов алгебры и логики возглавляет профессор Владимир Никанорович РЕМЕСЛЕННИКОВ. Ему принадлежит честь создания омской алгебраической школы.
– У вас, омских математиков, своя школа? А идеей, которую вы представили на конкурс, еще кто-то в мире занимается?
– Да, в Нью-Йорке есть специалисты, которые изучают связь машинного обучения и математической логики. Мы встречались, я бывал у них, они к нам приезжали. Математикам сложно оставаться наедине с наукой, для них поездки на конференции, общение с коллегами – очень важны.
– А как же соперничество между державами?
– Мы же занимаемся чистой наукой, теоремы доказываем. Приоритеты в открытиях никто не оспаривает – научное сообщество достаточно интеллигентно. Если кто-то первый теорему доказал, все, скорее всего, это признают. Жесткой технологической конкуренции здесь нет.
– Случается, что, достигая определенных успехов, омичи перебираются в более благополучные регионы. Вы все еще в Омске. Какие плюсы жизни в регионе вы видите?
– Математикам, вообще говоря, все равно, где жить, формулы можно писать везде. Поэтому надо выбирать место, где удобнее. А если мерить чисто меркантильными интересами, то в Омске жить дешевле, чем в других российских городах, – здесь купить квартиру легче, чем в Москве. А учитывая, что суммы грантов не зависят от региона проживания, получается вообще неплохо: одно дело миллион рублей в столице, а другое – в Омске (особенно, если у тебя нет квартиры).
– Артем, чем вы увлекаетесь в свободное время?
– В основном читаю. Вчера, например, попалась книга о советской повседневности «Пассажиры колбасного поезда». Ходить же в спортзал с точки зрения математики неэффективно, считается, что занятия спортом удлиняют жизнь на два года, но ты их должен провести в спортзале (смеется). Это шутка.
Биография
Артем Николаевич ШЕВЛЯКОВ
Доктор математических наук, старший научный сотрудник Омского филиала ФГБУН Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН.
Артем ШЕВЛЯКОВ родился в Омске 21 января 1985 года. Окончил гимназию № 19 в 2002 году, поступил на матфак ОмГУ. В 2007 году окончил вуз и поступил в аспирантуру Омского филиала Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, где в 2010 году защитил кандидатскую диссертацию, а в 2017-м докторскую. С 2007 года преподает на матфаке ОмГУ.
Женат. Воспитывает сына и дочь.
