Ученые ВМК МГУ предложили авторскую концепцию построения образовательных траекторий при подготовке специалистов в сфере искусственного интеллекта. Исследование выполнено при поддержке Междисциплинарной научно-образовательной школы Московского университета «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект». Концепция описана в журнале «Интеллектуальные системы».
© РИА Новости / Евгений Биятов
Мир достиг поворотного момента в развитии методов и средств искусственного интеллекта (ИИ), когда создаваемые технологии перешли из области теории и науки в «реальный мир», то есть стали доступны практически всем отраслям экономики. Этот сдвиг является весьма эффективным, но в то же время непростым, поскольку сочетает в себе сложности применения ИИ со сложностями организации человеческой деятельности. Сегодня ни у кого не вызывает сомнений, что успехи в развитии экономики страны, в особенности в ее цифровизации, в очень большой степени связаны с внедрением технологий ИИ. С одной стороны, есть проблема обеспечения междисциплинарного подхода, а с другой — недостаток квалифицированных многопрофильных специалистов.
«Университетам нужно развивать научно-образовательные программы, по которым студенты будут обучаться всему, что им необходимо для дальнейшей успешной карьеры в выбранной области, а также участвовать в разработке реальных проектов (например, в студенческих конструкторских бюро)», — отметил Илья Бурыкин, научный сотрудник кафедры теоретической информатики механико-математического факультета МГУ.
Дефицит человеческих талантов является наиболее заметным дефицитом ИИ в стране и становится самым серьезным препятствием для приобретения, создания и внедрения технологий на базе ИИ.
«Нужно строить новые конвейеры талантов, создать новые образовательные программы, а также важно улучшать как STEM-образование, так и систему приема и удержания высококвалифицированных кадров», — добавил Сергей Главацкий, доцент кафедры теоретической информатики механико-математического факультета МГУ.
Сотрудники НОШ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» описали подход к подготовке специалистов по ИИ основных направлений: ученый по данным, инженер по данным, аналитик данных и инженер-программист. Кроме того, авторы рассмотрели дополнительные специальности, которые необходимо освоить для переноса задач ИИ в производство: специалист по эксплуатации и развитию, менеджер по управлению рисками / аудитор, архитектор данных.
Математики пришли к выводу, что, хотя роли и сферы деятельности специалистов часто пересекаются, в процессе обучения необходимо учитывать дальнейшую специализацию выпускников и выстраивать индивидуальную траекторию. Это касается как образовательных стандартов, так и практической подготовки. Несомненно, каждый специалист может поменять свою сферу деятельности или в особых случаях совмещать направления, но в процессе обучения нужно готовить специалистов различных профилей по самостоятельным программам. Предметное насыщение должно также учитывать новую учебную парадигму.
Информация предоставлена пресс-службой МГУ
Источник фото: ria.ru
