Саид Гафуров

Саид Гафуров,

член Центрального совета Независимого профсоюза «Новый труд», доцент МГЛУ, кандидат экономических наук

«Я бы советовал начинающим айтишникам фокусироваться именно на распознавании образов. Хорошие специалисты в этой области — те, кто не просто пишет код, а глубоко разбирается в математике, смогут без проблем адаптироваться к запросам рынка через 5 лет»

Прежде всего нужно понимать: студенты или абитуриенты, которые сейчас поступают в вузы, начнут работать лет через пять. То есть задача стоит в прогнозировании того, какие тренды в информационных технологиях окажутся тогда наиболее востребованы.

Мне кажется, что тенденция развития того, что сейчас называют (чаще всего в коммерческом контексте) «искусственный интеллект», сохранится и усилится. Однако в течение этих пяти лет, полагаю, исчезнет потребность в тех направлениях ИИ, которые сейчас активно развиваются — нейронные сети и большие языковые модели. Они просто исчерпают себя, и возникнет переизбыток специалистов в этих областях.

Спрос через 5 лет, по моим прогнозам, сместится в другие области раздела математики «распознавание образов». Вместо нейросетей будут активно развиваться именно они. И, соответственно, смежные с распознаванием направления — те, что напрямую с ним связаны: например, многомерная геометрия или многомерная статистика.

Соответственно, мне кажется, вузам стоит адаптировать программы на развитие инструментов математического обеспечения. В первую очередь, как я уже говорил, это распознавание образов, многомерная математика, многомерная геометрия, многомерная статистика — вот эти направления. Они, кстати, уже достаточно развиты, преподаватели в целом есть, и именно это станет востребованным после исчерпания возможностей нейронных сетей.

Сочетание навыков программирования с вычислительной математикой — особенно в отраслях с акцентом на математическую подготовку — естественным образом формирует междисциплинарные компетенции. Параллельно будет развиваться и то направление, которое сегодня связано с большими языковыми моделями.

Давно доказано, что все функции высшей нервной деятельности человека можно аппроксимировать методами распознавания образов с любой требуемой точностью. А значит, спрос на новые направления в ИТ будет строиться именно на улучшении моделирования этой деятельности — включая лингвистические аспекты, которыми занимаются языковые модели.

Однако, на мой взгляд, через 5 лет куда более востребованным окажется именно чистое распознавание образов. Уже сейчас видно, как будут развиваться связанные с ним области: исчисление близостей между объектами, математика автоматической классификации и так далее. Здесь примерные контуры будущего более-менее ясны. А вот что придет на смену большим языковым моделям — пока неочевидно.

Поэтому я бы советовал начинающим айтишникам фокусироваться именно на распознавании образов. Хорошие специалисты в этой области — те, кто не просто пишет код, а глубоко разбирается в математике, — смогут без проблем адаптироваться к запросам рынка через 5 лет. И именно эти специальности столкнутся с острым дефицитом кадров.