#преподавательское #чай_с_иишенкой #длиннопост

Стали известны ещё кое-какие подробности на эту тему (напомню, основная тема введение ИИ в образовательные программы факультета + 3% с сэкономленной за счёт налоговых послаблений айти-компании должны вложить в ВУЗы).

Я если честно совсем не неможко, а очень даже множко а**ела, и не вы**ела обратно.

6 человек с волевого решения декана, которых он решил подрядить на этот движ (с ним в том числе) наконец-то согласовали дату и время, когда они встретятся и очно обсудят этот вопрос. (Аллилуя!)

Главный хэдлайнер всего этого от айтишников - его основной посыл "сделать принципиально что-то новое" т.е. что-то новое теоретическое, явно отличное от "нонче" существующих моделей и принципов их построений.

Айтишникам хорошо, у айтишников проблем с абитурой нет, а вот у нас новое требование 75 баллов средний показатель за ЕГЭ при поступлении, а у нас:
188 баллов (чистые математики), 132 балла (механики - это те ребята, про которых я уже писала в своих преподавательских постах и не раз; из-за приёмки на это направление в прошлом году моя коллега с кафедры уволилась) и 172 балла (математика и компы).

Разработка новых подходов в ИИ - идея, амбициозная, но лично нам абитуры она не даст.

У нас не такие сильные студенты, потянут ли они. Ну и это опять будет куча зубодробильной теории, которую надо будет изучать и перелопачивать и о ужас, даже что-то новое придумывать. Научная составляющая во всей своей красе. А в науку студент-то пойдёт?

Да ладно студенты, а преподы? Захочет ли кто бросить область своих научных интересов, чтобы заниматься чем-то новым и прорывным, ища "новые" подходы в ИИ (но не владея старыми в полной мере - давече наш ВУЗ с треском провалил грант на тему связанную с ИИ; там типа ВУЗ собирал целое портфолио статей, которые по факту оказались пшиком: используем - да, делаем что-то своё - нет). Тут вопрос риторический.

Будут ли платить компании за эти непонятные воздушные замки? (нет).

Помимо теоретической части есть ещё и ресурсная в виде железа.

Ещё инфраструктура и экосистема.

Был сколько-то лет назад KAN - принципиально новый подход к построению сетей. Ну и где он? Нету. Никто им не пользуется (в широкой своей массе).

У айтишников почему-то главная претензия к LLM и всей той свистопляске вокруг крупных компаний, которые сейчас у руля.

- раунд финансирования
- немыслимые объёмы параметров, требующие кучу оперативы
- агентное программирование

Инфоцыганами их так и назвали (такое слово прям в презе было, которую нам разослали)

Как в профильных чатиках говорят - мыльный пузырь по типу доткомов.

А у меня другой пример.

Всё вот это(не хочу ЭТО называть именно ИИ) активно развивающееся и разрастающееся - просто новый инструмент, который нужно
а) осваивать
б) применять

С каждым годом задачи становятся всё сложнее и более наукоёмкими.

В прошлом году к нам приходили товарищи из одной компании и выкатили пул задач типа студентам для прохождении практики и написания диплома/курсовой, но, на самом деле, там были задачи, которые они сами решить просто не могут. Потому что математические компетенции, требующиеся для их решения нужны ого-го (дифф.геометрия, топология, оптимизация графов, вариационное исчисление) - вся та продвинутая математика, которую у нас на факультете преподают (но у которой у нас на факультете нет прямой практический реализации в цифровом формате - студенты всё на листочках считают).

Время, когда было достаточно прикрутить XGBoost к табличке уже давным давно прошло. Сейчас говорят о более сложных вещах, таких как "с точки зрения топологии данные в своём признаковом пространстве лежат на многообразии, поэтому давайте искать в них устойчивые гомологии".