В этом выпуске обсуждаем, является ли искусственный интеллект «новым электричеством» и как меняется роль технологий в развитии цивилизации. Говорим о том, почему машинное обучение десятилетиями оставалось незаметным, а затем за несколько лет стало глобальным трендом, и какую роль в этом сыграли данные, вычислительные мощности и готовность общества.
Константин рассказывает о своём пути в науку - от первых экспериментов с программированием до создания собственной школы в машинном обучении, о развитии анализа данных в России в 90-е и попытках коммерциализировать научные разработки. Обсуждаем, как появились такие продукты, как антиплагиат и системы прогнозирования, и почему иногда именно ограниченные ресурсы рождают сильные технологические решения.
Отдельно говорим о современных AI-технологиях.
Также в выпуске - про будущее профессий, демократизацию технологий, риски манипуляций и необходимость регулирования AI. Затрагиваем темы пропаганды, цифровой безопасности и того, как технологии могут как усиливать, так и ограничивать свободу мышления.
И, наконец, обсуждаем, как AI проникает в гуманитарные науки: что такое цифровая гуманитаристика, зачем математике идти в историю и филологию, и какие новые инструменты мышления могут стать следующим шагом в развитии взаимодействия человека и машин.
Открытый подкаст Лизы Чернягиной и Константина Воронцова - МФТИ ФУПМ’94, доктор физико-математических наук, профессор РАН, преподаватель МФТИ и ВМК МГУ, заведующий лабораторией в Институте ИИ МГУ. Один из основоположников российской школы машинного обучения, автор метода ARTM, библиотеки BigARTM и Дзен-канала «Цивилизационная идеология».
ИНФО ПАРТНЕР: Клуб выпускников Физтех-Союз.
Подробнее про гостей и подкаст в канале автора Лизы Чернягиной: https://t.me/cherniagina/423
Таймкоды:
02:24 — Знакомство с Константином Воронцовым и его путь в науку
04:10 — Физтех, программирование и выбор направления
08:05 — Зарождение машинного обучения и первые ожидания
11:20 — Почему AI долго не был востребован и что изменилось
13:40 — 90-е и нулевые: работа, наука и первые проекты
16:10 — Коммерциализация ML и прикладные задачи
18:50 — Демократизация технологий и трансформация профессий
21:30 — Современный AI: LLM и новый этап развития
24:10 — Может ли AI создавать знания
26:40 — Роль человека и границы технологий
29:10 — Риски, ограничения и регулирование AI
32:00 — Манипуляции, пропаганда и контроль информации
34:40 — AI в науке: доказательство теорем и новые возможности
37:10 — Природа творчества: человек vs машина
39:30 — Модели мышления: ТРИЗ, интеллект-карты и структура знаний
42:00 — Будущее инструментов анализа и мышления
44:30 — ARTM и BigARTM
48:00 — LLM и тест Тьюринга
57:00 — «Цифровое послесмертие»
59:00 — Будущее AI и научных инструментов
01:00:00 — Управление AI-агентами
