Николай Кузнецов — о том, что прикладная математика думает об ИИ

Собака.ruРепортаж

Николай Кузнецов

Текст: Константин Крылов

Николай сфотографирован в «Лахта Центре» (самый северный небоскреб в мире, самое высокое здание России и Европы!) — у планетария, напоминающего огромный серебряный шар. Вместимость зала планетария, который скоро откроется для посетителей, — до 100 человек. Тренч ASIA ST 71, брюки и кеды LIME

Профессор и заведующий кафедрой прикладной математики СПбГУ Николай Кузнецов — феномен не только российской, но и мировой математики. Он учит студентов исследовать и обучать искусственный интеллект, но главное — решает задачи, над которыми его коллеги бились десятки лет (гипотеза Идена! проблема Игана!), и доказывает существование явлений, которые ранее считались невозможными (скрытые колебания в цепи Чуа!). Более того, ученый переводит на язык математики экономику и даже психологию. Кузнецова (наравне с нобелевскими лауреатами!) регулярно включают в списки самых цитируемых исследователей мира (входит в топ 0,1 % по версии Web of Science).

Алиса в стране ИИ

Пока все говорят об ИИ, вы учите его создавать. Скажите честно, какие чувства вы испытали, когда впервые увидели возможности нейросетей? Удивил ли вас, скажем, ChatGPT?

Я не был удивлен, поскольку увидел закономерный итог развития науки. Ведь ChatGPT базируется на понятных математических принципах, всё остальное — это лишь удобная реализация.

Что это за принципы? Можно ли их объяснить простыми словами, а не трансцендентными уравнениями?

ИИ работает с математическими функциями, которые формализуют зависимости между различными явлениями и влияющими на них факторами. Например, можно вспомнить «Алису в Стране чудес», которая «никогда не забывала — что если выпить слишком много из пузырька с надписью “яд”, то почти наверняка, рано или поздно, почувствуешь недомогание».

Основная задача ИИ — попытка понять значение той или иной функции. Простой пример — давайте разделим множество собак и кошек. У нас есть набор животных, и у них различаются признаки: хвосты, шерсть, усы и т. д. И вот на основе этих признаков надо как-то распределить животных на две группы.

Здесь можно использовать известные математические задачи, в частности поставленные Давидом Гильбертом, который писал, что функции разных переменных (в нашем случае: хвостов, усов и шерсти) могут быть представлены в виде комбинаций функций одной переменной, в которую каждый признак вносит свой вклад. Собственно, поэтому у меня и не было вау-эффекта от ChatGPT — я очень хорошо понимаю, как он работает.

Получается, человечество шло к созданию ИИ чуть ли не со времен Евклида?

Конечно. Ту же задачу аппроксимации (приближения. — Прим. ред.) функции мы решаем еще в школе. Вспомните, когда мы изучали график и прикладывали линейку к нему, чтобы посмотреть, насколько он удаляется от осей X и Y. Прикладываешь 10 раз, и вот получается усредненное значение. Так что да, математика многих этих процессов известна давно, а сейчас у нас появились технические возможности и много разнообразных данных.

К вопросу о школе. Вы учились в легендарном физматлицее № 239, откуда вышли многие известные ученые-математики — например, Григорий Перельман и Станислав Смирнов, а также актриса Алиса Бруновна Фрейндлих. Каким вам запомнилось обучение?

Когда я учился, в лицей поступали с 8-го класса. Это как раз то время, когда подросток перестает ориентироваться на то, что говорят в семье, и начинает воспринимать новое от своего окружения. И здесь важно, в какую среду ты попал. В 239-м были очень талантливые и целеустремленные дети и учителя, которые умели заинтересовать. Помню, первая моя оценка была «1+» по физике. Мама даже пошла в школу, чтобы понять, что случилось. А ей говорят, что кол с плюсом — это хорошо. Значит, ее сын решил три задачи, а даже такое (на первых уроках. — Прим. ред.) получается не у всех. Это был важный урок: в 239-м главное — не оценки, а сам процесс обучения.

Ноль как «Черный квадрат»

Вы уже в школе поняли, что хотите стать ученым? Мечтали стать Эйнштейном, когда вырастете?

Наука — это из семьи. Меня назвали в честь прадеда — гардемарина, военинженера 1-го ранга и организатора кафедры математики Ленинградского военно-морского инженерного училища. Мой дед — психиатр, возглавлял лабораторию и готовил первых космонавтов в Центре подготовки космонавтов в Звездном городке. Мои родители преподавали математику в СПбГУ. И все же осознанное решение пришло не сразу. Сначала я, как и все, хотел быть космонавтом и футболистом. В школе увлекся программированием — свои первые $100 заработал, написав на паскале автопереводчик с турецкого на русский для AutoCAD. Уже в аспирантуре работал начальником IT-отдела в крупной компании, даже получил второе образование по менеджменту.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Правила цветочного короля Правила цветочного короля

Цветочный король Борис Горкунов — о правилах ведения бизнеса

Монокль
Группы, в которых не менялся состав. Никогда Группы, в которых не менялся состав. Никогда

Группы, в которых состав отличается своей стабильностью

Maxim
Летчик, моряк, трудоголик и муж. Жизнь принца Филиппа — в фактах и фотографиях Летчик, моряк, трудоголик и муж. Жизнь принца Филиппа — в фактах и фотографиях

История жизни одного из самых трудолюбивых членов британской монаршей семьи

Правила жизни
Петр Ефремов — Forbes: «Российское виноделие в возрасте начала плодоношения» Петр Ефремов — Forbes: «Российское виноделие в возрасте начала плодоношения»

Об условиях, в которых развивается российское виноделие

Forbes
Что делать, если змея заползла на дачу: краткий совет и полный гайд для тех, кто любит животных Что делать, если змея заползла на дачу: краткий совет и полный гайд для тех, кто любит животных

Как убрать с дачного участка заползшую змею

ТехИнсайдер
Всё не так однозначно… Всё не так однозначно…

И 60 лет спустя конспирология в убийстве Кеннеди никуда не делась

Дилетант
Драгоценная наука: кто и зачем выращивает в лабораториях бриллианты Драгоценная наука: кто и зачем выращивает в лабораториях бриллианты

В чем заключается уникальность лабораторных бриллиантов?

Forbes
Хорошая попытка Хорошая попытка

Из чего рождается «петербургский эффект»?

СНОБ
Седан XPeng P7 сжег мосты консервативного дизайна: самый смелый рестайлинг в истории китайского автопрома Седан XPeng P7 сжег мосты консервативного дизайна: самый смелый рестайлинг в истории китайского автопрома

Готов ли рынок к седану, который выглядит как артефакт из будущего?

ТехИнсайдер
Социофобия: как страх перед обществом влияет на личную жизнь Социофобия: как страх перед обществом влияет на личную жизнь

Как формируется страх перед обществом и можно ли справиться с этим недугом

VOICE
Сергей Филипович / Алиса Рейфер Сергей Филипович / Алиса Рейфер

Двадцатилетние ньюкамеры Ленсовета — сверхновая театральная сенсация

Собака.ru
Наталия Лебина Наталия Лебина

Историк и профессор Лебина — главный летописец советской повседневности

Собака.ru
«Черный квадрат» раздора «Черный квадрат» раздора

Краткая история главной картины ХХ века

Weekend
Битва континентов Битва континентов

История Межконтинентального кубка: скандальные матчи и конкуренция с ФИФА

Ведомости
На «зеленой» волне На «зеленой» волне

Какие экологические технологии внедряют отечественные аграрии

Агроинвестор
Почему машина заводится и глохнет и что с этим делать Почему машина заводится и глохнет и что с этим делать

Что делать, если машина глохнет: причины, диагностика, куда смотреть

РБК
Мороженое Мороженое

Мороженое – лакомство, история которого насчитывает сотни лет

Здоровье
Неожиданное преимущество веганства для женщин Неожиданное преимущество веганства для женщин

Растительная диета полезна для поддержания здоровья в долгосрочной перспективе

ТехИнсайдер
Последняя загадка Пушкина Последняя загадка Пушкина

«Пушкин и Погорелое Городище» – тема, вынесенная на периферию пушкинистики

Знание – сила
«Позеленение» Арктики: как его оценить и о чём оно свидетельствует «Позеленение» Арктики: как его оценить и о чём оно свидетельствует

Как арктические экосистемы приспосабливаются к изменениям климатических условий

Наука и жизнь
Екатерина Глухарева: «Банки видят уязвимости бизнеса и помогают их исправлять» Екатерина Глухарева: «Банки видят уязвимости бизнеса и помогают их исправлять»

Директор по рискам «Точка банк» — о видах атак мошенников на малый бизнес

Ведомости
Артистка, которую невозможно забыть: 5 знаковых ролей Евгении Добровольской Артистка, которую невозможно забыть: 5 знаковых ролей Евгении Добровольской

Культовые роли Евгении Добровольской, по которым мы будем её помнить

Правила жизни
Объединяя народы Объединяя народы

Летний уикенд в Казани — что посмотреть в столице Татарстана?

Отдых в России
Анекдотные коменданты Анекдотные коменданты

Генералы Башуцкий и Мартынов прославились как коллективный персонаж анекдотов

Дилетант
Ирландский клан Ирландский клан

Как потомки ирландских эмигрантов Кеннеди добились «звёздности»?

Дилетант
Лофт для леди Лофт для леди

Интерьер, базирующийся на эстетике индустриальных пространств, однако, воздушный

Идеи Вашего Дома
Новый герой Новый герой

Денис Прытков о новой для себя сфере, страсти к рисованию и любви к театру

OK!
Отец телевидения Владимир Зворыкин: история изобретения, изменившего мир Отец телевидения Владимир Зворыкин: история изобретения, изменившего мир

Почему отец телевидения Владимир Зворыкин возненавидел свое творение

ТехИнсайдер
Больше чем репост: как бизнесу делать кросс-промо, которое работает Больше чем репост: как бизнесу делать кросс-промо, которое работает

Кросс-промо: как найти хорошего партнера и построить успешную коллаборацию

Inc.
Сергей Лимонов Сергей Лимонов

О том, как (и зачем) коллекционер Сергей Лимонов превратил себя в институцию

Собака.ru
Открыть в приложении