В рамках Kazan Digital Week — 2025 прошла первая междисциплинарная конференция по искусственному интеллекту «ИИ–ЗАМАН»
17 сентября на площадке Международного форума Kazan Digital Week — 2025 состоялась первая междисциплинарная конференция по искусственному интеллекту «ИИ–ЗАМАН». Её итоги подвели на брифинге в пресс-центре форума.
Спикерами выступили вице-президент Академии наук Республики Татарстан Айрат Хасьянов, генеральный директор Института AIRI, профессор РАН Иван Оселедец, директор лаборатории FusionBrain Института AIRI Андрей Кузнецов и руководитель группы «Прикладное NLP» Института AIRI Елена Тутубалина.
Как сообщил вице-президент Академии наук Республики Татарстан Айрат Хасьянов, на конференции были представлены участники практически из всех регионов России, где ведутся исследования в области ИИ. Были и иностранные участники, среди которых представители США, Китая и Индии.
Казань как место проведения конференции была выбрана не случайно. В республике ведётся масштабная работа в области развития искусственного интеллекта. Среди ключевых направлений — обработка естественного языка, компьютерное зрение, робототехника и воплощённый интеллект, а также применение искусственного интеллекта в биомедицине.
«Кроме того, мы начинаем активно развивать исследования на стыке искусственного интеллекта и различных научных областей. Например, в институтах Академии наук — археологии и истории — где особенно важна работа с большими объёмами данных.
И, конечно, стоит отметить направление воплощённого интеллекта: например, в Казанском федеральном университете (КФУ) и Университете Иннополис, где создан центр промышленной робототехники.
В КФУ работает группа под руководством одного из ведущих российских учёных в области интеллектуальных робототехнических систем — Евгения Магида. Именно поэтому для нашей конференции были выбраны эти пять направлений: они полностью совпадают с приоритетами, которые мы определяем для себя в республике», — подчеркнул Айрат Хасьянов.
По его словам, основная цель конференции «ИИ–ЗАМАН» заключалась в том, чтобы привлечь молодое исследовательское сообщество, которое активно работает в области ИИ, показать возможности, которые республика может предоставить, а также заинтересовать в присоединении к научным коллективам, работающим в регионе.
Генеральный директор Института AIRI, профессор РАН Иван Оселедец, отвечая на вопрос о возрасте участников конференции и перспективах развития ИИ, заметил, что искусственный интеллект сегодня — это, по сути, наука молодых.
«Этой областью занимаются люди, которым зачастую еще нет и тридцати, а те, кому за сорок, уже считаются своего рода аксакалами. Это отличает портрет исследователя в сфере искусственного интеллекта от классической науки.
В чём-то ситуация напоминает времена создания Новосибирского академгородка, когда там тоже всё держалось на молодых, активных людях, которым было около тридцати, и которые с энтузиазмом обсуждали теоремы. Поэтому важно не упустить этот момент и максимально использовать энергию молодежи.
Темы исследований постоянно меняются, и это тоже характерная черта области. Мне кажется, ключ к развитию сильного искусственного интеллекта — не бояться ставить перед собой действительно большие и сложные задачи.
Часто бывает так: придумал что-то, проверил на каком-нибудь бенчмарке, получил прирост в два процента — и уже доволен. Но если ставить цель, например, создать систему, способную разрабатывать новые лекарства, — это по-настоящему сложная задача, и она не решится сразу. Вот тогда и технологии начинают приобретать определённый смысл. Мне кажется, важно двигаться именно в сторону решения сложных, масштабных, прикладных задач — это, в свою очередь, приведёт к развитию и теории, и алгоритмов, и всего остального», — сказал Иван Оселедец.
Одним из основных направлений конференции стало компьютерное зрение. Директор лаборатории FusionBrain Института AIRI, куратор трека Андрей Кузнецов рассказал о востребованности этого вида исследований и взаимодействии с бизнесом.
«Работа с визуальным доменом, с визуальной составляющей — это действительно масштабная задача, имеющая прикладное значение во многих отраслях. Начиная с научных исследований, задач распознавания образов, математических методов обработки изображений и заканчивая применением в различных индустриях — это большой исторический домен, существующий уже давно.
На конференции, например, Анастасия Белозёрова рассказывала о том, как в компании Vision Labs строят решения для разных прикладных задач: распознавание лиц, детекция событий на камерах видеонаблюдения, анализ видеопотока.
Развитие искусственного интеллекта напрямую влияет и на развитие компьютерного зрения. Современные мультимодальные модели позволяют отходить от классических подходов к классификации <…> Мы стремимся к более свободному описанию событий. То есть речь идёт не о поиске конкретной собаки, кошки или какого-то отдельного объекта, а, например, о поиске события, которое можно описать свободным языком и которое не обязательно связано с каким-то одним объектом.
В этом направлении заложен огромный потенциал для развития, особенно когда речь идёт о поиске сложных сценариев и решении задач вне привычных рамок — так называемых out of distribution задач, когда требуется найти объект или событие, выходящее за пределы общепринятого домена. Количество таких объектов постоянно растет.
Кажется, что с каждым годом мы всё чаще видим, как технологии пересекаются, и междисциплинарность становится основой для развития самых разных областей — науки, промышленности и других сфер.
Например, компьютерное зрение в медицине — это уже очень развитая область. В промышленности компьютерное зрение применяется для оценки аномальных ситуаций на предприятиях, для контроля производства. Направлений действительно очень много. И очень важно, что такие вопросы обсуждаются именно в междисциплинарном ключе», — подчеркнул Андрей Кузнецов.
Руководитель группы «Прикладное NLP» Института AIRI Елена Тутубалина рассказала о работе секции «Обработка естественного языка, которая оказалась самой популярной — как по числу принятых работ, так и по количеству поданных заявок.
«Обсуждалось множество интересных тем: как учитывать малые языки в больших языковых моделях, как обеспечить безопасность искусственного интеллекта, как эффективно использовать языковые модели в индустрии, когда требуется быстрое и недорогое решение, а не тяжеловесные и дорогие системы.
Особо хочу выделить два доклада наших спикеров. Первый был посвящён интеграции транзакционных данных в языковые модели. На первый взгляд, это не самое очевидное применение, ведь традиционно для работы с табличными данными используют классические методы машинного обучения. Однако сейчас особенно перспективно направление, где новые модальности — например, транзакционные данные — каким-то образом интегрируются в языковые модели. Либо эти данные подаются как новые источники информации, либо сама языковая модель обогащает профиль клиента или транзакции дополнительными сведениями.
Второй доклад был посвящён вопросам безопасности: как защитить большие языковые модели от возможных атак и взломов. В частности, были представлены результаты исследования, согласно которым использование диалектов арабского языка позволяет обойти защиту языковой модели. То есть она устойчива и не предоставляет информацию, если обращаться к ней на английском языке. Но стоит использовать для неё более сложный язык, как она начинает выдавать довольно вредную информацию пользователям. Это перспективные направления для исследований, которые необходимо активно развивать и обсуждать на конференциях», — сказала Елена Тутубалина и сообщила, что Академия наук Татарстана поддерживает развитие направления, связанного с мультимодальными языками, и планирует добавление татарского языка в популярные языковые модели.
Говоря о проведении конференции по искусственному интеллекту в будущем, вице-президент Академии наук Республики Татарстан Айрат Хасьянов отметил: «Мы сделаем всё возможное, чтобы это происходило. Ведь это основной способ способствовать распространению новых результатов в молодёжной научной среде.
Эта конференция — действительно очень важный, ключевой первый шаг. Без него реализация любой другой стратегии просто невозможна, потому что мы не сможем обеспечить необходимое количество квалифицированных кадров.
Во-первых, я уже упоминал цифровой профиль Татарстана: вклад исследователей в области искусственного интеллекта, машинного обучения и нейросетей там действительно очень значителен. Это говорит о том, что специалисты в Татарстане, работающие в этой области, уже и так заняты по полной. Заставить их работать вдвое больше, скорее всего, не получится — это первое соображение.
Второе: чтобы существенно увеличить количество первоклассных научных результатов в области искусственного интеллекта, нам необходимо привлекать сюда ведущих специалистов.
Третье соображение: мы, конечно, должны развивать междисциплинарные исследования и вовлекать в работу по искусственному интеллекту коллег из смежных областей. Это уже реализуется, например, с археологами. Для юристов здесь тоже огромный фронт задач. Естественно, мы тесно сотрудничаем с лингвистами — кстати, математическая лингвистика является одним из сильнейших направлений в КФУ. И если компании продолжат вкладываться в подготовку специалистов для этой отрасли, мы будем только рады».
Участники пресс-конференции также ответили на вопросы о государственных мерах поддержки в области развития ИИ и подготовке кадров — области, в которой нельзя будет обойтись без тесной связки государства, бизнеса и научных организаций.
«Часто бизнес начинает переучивать людей на ранней стадии, фактически беря на себя функцию университета. Но зачем это делать, если можно договориться с университетом и выстроить нормальные образовательные программы? В этом смысле очень показателен пример Китая, где в университеты активно инвестируют. Там на один юань государственных средств приходится примерно четыре юаня частных инвестиций. Там ситуация частная, нужно еще разбираться, но, тем не менее, у нас всё это тоже начинается. Конференцию “ИИ-Заман” поддержала компания “Авито”», — сказал Иван Оселедец.
«Если говорить о кадрах, для себя и для команд я выделяю важность работы с молодёжью, начиная еще со школы. У меня есть несколько ребят, которые пришли к нам после участия в детских и школьных олимпиадах. Сейчас молодёжь проявляет заметный интерес к тому, как развиваться шире в рамках современных технологических трендов.
Это, на мой взгляд, очень хорошая тенденция — готовить кадры с молодого возраста. Раньше существовали конструкторские бюро, научные и технические коллективы в школах и университетах, но сегодня такие форматы развиваются не так активно. Тем не менее, важно работать с ребятами, у которых уже есть определённый опыт в создании интересных R&D-решений (Research and Development — исследования и разработки), которые умеют смотреть на задачи как с исследовательской стороны, так и со стороны бизнеса и продакшена.
Именно такие люди могут учить молодёжь правильному мировоззрению, критическому мышлению, умению воспринимать результаты и анализировать их. Начинать эту работу нужно как можно раньше», — добавил Андрей Кузнецов.