Даниил Гаврилов, глава лаборатории T-Bank AI Research, объясняет, почему банки стали ключевыми игроками в разработке технологий искусственного интеллекта.
На IV Конгрессе молодых ученых в Университете “Сириус” (Сочи) собрались около 7 тысяч исследователей из 60 стран. Среди выступающих на сессиях крупнейшего научного форума были и ученые Т-Банка. Почему банкам необходима фундаментальная наука и собственные лаборатории? Об этом мы обсудили с Даниилом Гавриловым, руководителем лаборатории научных исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research.
Как ученые открывают бизнесу новые возможности?
- Всем известно, что банки связаны с деньгами. И здесь мы узнаем, что Т-Банк создал свою научную лабораторию T-Bank AI Research и публикует статьи на международных конференциях. Почему банки обращаются к науке? Неужели все деньги уже заработаны?
- Мне кажется, важно понимать, что интерес крупных корпораций к науке начался давно. Если вспомнить Яна Лекуна, одного из основателей искусственного интеллекта и глубокого обучения, он начал работать над сверточными сетями еще в AT&T Bell Laboratories. Эта крупная телекоммуникационная компания занималась бизнесом и, казалось, была далека от науки. Но все крупные компании, создавая продукты, рано или поздно сталкиваются с необходимостью инвестиций в исследования. Если вы хотите достичь прорыва в бизнесе и заработать, необходимо вкладываться в решение долгосрочных, сложных, наукоемких задач. Поэтому большие компании, включая Т-Банк, открывают свои исследовательские лаборатории и сосредотачиваются на фундаментальной науке.
- Как это помогает банкам зарабатывать деньги?
- Новые технологии открывают возможности, о которых мы даже не подозревали. Например, ChatGPT — это большая языковая модель, которую можно использовать, чтобы создать саммари из длинного текста, выделив его суть. Затем умельцы подумали: а ведь эту технологию можно подключить к поиску! Если раньше вам приходилось самостоятельно искать информацию, тратя время, то теперь модель за секунды изучит источники, выберет и проанализирует данные, выполняя эту работу за вас. На этапе разработки этой технологии никто не мог предположить, что это возможно. То есть наука для банков — это не моментальная выгода и окупаемость, окно возможностей может открыться не сразу. Но зато вы будете среди первых.
Корпорации займут место университетов в науке?
- Мы привыкли считать, что источником знаний являются университеты. Но в случае с искусственным интеллектом весы сейчас наклонились в сторону индустрии. Мы наблюдаем закат университетов и старой модели образования? Наука теперь будет в руках крупных корпораций?
- Повторюсь, это не произошло вчера или позавчера. Я приводил пример AT&T Bell Laboratories, где работал Ян Лекун, это конец 80-х - начало 90-х годов прошлого века. В области искусственного интеллекта вполне очевидно, почему центром сборки стали большие корпорации, такие как Google, OpenAI, Anthropic, а не университеты. Развитие ИИ требует огромных ресурсов. Необходимы простые вещи, такие как миллиарды долларов для графических процессоров или видеокарт. В последние 10 лет улучшение искусственного интеллекта происходило за счет масштабирования обучающих выборок и увеличения вычислительных мощностей. Эти возможности есть у корпораций. Сейчас мы достигли определенного предела, но будет найдено другое, более интеллектуальное решение, и начнется новое масштабирование. Это все вопрос ресурсов, которые есть у компаний бигтеха и инфотеха, но отсутствуют у университетов. Второй момент: наука переходит из университетов в корпорации, потому что именно они являются конечными заказчиками решения сложных интеллектуальных задач. Соответственно, компаниям нужны специалисты, способные заниматься инновационными разработками. И, кстати, именно поэтому компании начали готовить и отбирать кадры с уровня университета и уже начинают искать талантливых ребят прямо в школах.
- Сколько времени потребуется, чтобы образование, созданное бизнесом — например, Центральный университет от Т-Банка или Школа анализа данных Яндекса (ШАД) — стало лучше, чем образование Физтеха или мехмата МГУ?
- Мне кажется, что это уже сейчас очень мощные инструменты подготовки кадров. Даже 8 лет назад тот же ШАД был отличным местом для изучения машинного обучения. На мой взгляд, университеты, созданные бизнесом, в обозримом будущем займут сильные позиции в высшем образовании.
Диплом — это ничто, мотивация — все!
- Можете описать портрет потенциального ученого в Т-Банке, который бы вам подошел — образование, опыт работы, карьерная траектория, сфера интересов? Какие качества должны быть у кандидата, которого вы ждете на работу?
- Нас не очень интересует, какое образование у кандидата, какой университет указан в резюме. Нам даже не важна его научная степень, так как практика показала, что она слабо связана с тем, насколько хорошо человек будет работать и достигать высоких результатов. Конечно, важно, чтобы кандидат разбирался в области знаний, в которой мы работаем. Но в большинстве случаев базовые знания достаточно на уровне курса бакалавриата по высшей математике. Если человек достаточно усидчив и мотивирован, он способен учиться самостоятельно. Для нас принципиально важно, чтобы кандидат был очень мотивирован заниматься исследованиями. Это ключевой фактор. Если мы видим, что ему интересно разобраться в сути вещей, если он любопытен и стремится к новым знаниям, мы будем с ним заниматься исследованиями и писать научные статьи. По сути, вся научная работа осуществляется из любопытства. Это, в любом случае, образ жизни. Нам еще за это и платят.
- Стала ли профессия ученого или исследователя более привлекательной для молодежи? Или привлекать молодых в науку по-прежнему сложно?
- Я не могу говорить за всю науку, но в сфере ИИ мы наблюдаем большой интерес. Нейросети — это самая передовая линия исследований на сегодняшний день. Многие ребята хотят этим заниматься. Другой вопрос, что это достаточно специфическая работа и она не для всех. Плюс далеко не все готовы жить в ритме 24/7, когда занимаются исследованиями. Но в целом мы видим, что эта сфера стала довольно привлекательной.
Можно ли создать сильный ИИ в одной отдельно взятой стране?
- Искусственный интеллект — это то, что можно разработать в рамках одной страны? Или нам нужно сотрудничать с зарубежными учеными, посещать конференции, вариться в интернациональной научной среде?
- Скажем так, одно не исключает другое. Во-первых, нам в любом случае необходимо ездить на конференции и контактировать с другими исследователями, как минимум для того, чтобы сделать Россию привлекательной страной для ученых. В Т-Банке наша основная цель — публикации в самых престижных научных журналах. Наши статьи регулярно появляются на конференциях вместе с работами Google DeepMind, Stanford и других ведущих научных центров мира. Это означает, что вы можете приехать в Россию и заниматься наукой на мировом уровне. Это очень важно. Можно ли создать ИИ в рамках одной страны? Все упирается в ресурсы, необходимые для разработки искусственного интеллекта. Допустим, придет человек и скажет: я хочу модель уровня OpenAI. На это есть один ответ: необходимо инвестирование уровня OpenAI. В России много суперталантливых специалистов. Стоит отметить, что руководителем науки в OpenAI был наш соотечественник Илья Суцкевер, родившийся в Нижнем Новгороде. В этом году он ушел и основал стартап Safe Superintelligence, который также будет заниматься искусственным интеллектом. То есть в России много интеллектуальных ресурсов, и я это знаю, потому что работаю в этой сфере. Чтобы ускорить развитие ИИ, нужны материальные ресурсы.
- Если выступить в роли визионера, каким будет будущее искусственного интеллекта? Какие новые функции сможет выполнять ИИ?
- Главное, к чему мы стремимся, — это научить искусственный интеллект решать задачи, которые сами люди не могут решить. Ведь сейчас потолок даже самых крупных моделей — это решение задач, которые встречаются часто и хорошо изучены. Например, я пишу текст на английском. Поскольку это не мой родной язык, я редактирую текст с помощью моделей, и это получается хорошо и очень полезно. Но это рутинная задача. А есть научные вопросы, решение которых нам самим неизвест