Александр Токарев

Можно ли научить изобретать? Герой нашего сегодняшнего интервью занимается этим уже много лет.
  • Александр, расскажите, чем вы занимались до поступления в университет?
  • Опыт программирования у меня уже был, также был опыт в сфере искусств: полиграфии и фотографии. Я работал в этой сфере как профессионал – в свое время просто освоил ремесло. Сейчас работаю в промышленности, в частности, занимаюсь обучением людей изобретательству, но конкретно в этом деле использовать Нейросети пока не представляется возможным. Идея была в том, чтобы использовать искусственный интеллект и в сфере искусства и в сфере промышленности. Судя по всему, это возможно – сейчас есть несколько проектов которые развивают данную идею, все они связаны с машиностроением. На самом деле, это очень похожие процессы: в одном мы работаем с формой, в другом непосредственно с изделиями.
  • Вы сказали, что обучаете людей изобретательству – но как именно? Есть ли какие-то новаторские идеи у ваших подопечных?
  • Безусловно, у наших учеников их очень много! Сами то мы, уже и не изобретаем практически ничего – время обучать других. Обучаем в основном подростков, есть специальные учебные программы основанные на теории решений изобретательских задач. Я и мои коллеги – сертифицированные специалисты, и в этом направлении обучаем людей.

  • Почему именно искусственный интеллект?
  • Тема модная и интересная – грань будущего так сказать, я её так воспринимаю. Мне хотелось узнать как все это работает, какие возможности есть, какие перспективы, как её можно применить в искусстве и машиностроении. Если с первым все более-менее понятно, то искусство вызывает определенные вопросы, потому-что идеи которые сейчас разрабатываются, связаны не только с нейросетями. Думаю, это предмет моего следующего обучения.
  • Какое же применение для нейросетей вы нашли в машиностроении?
  • У нас всё конфиденциально, поэтому подробно рассказать не могу. Скажу только, что точки соприкосновения мы ищем в системах измерения и диагностики.
  • У вас была какая-то конкретная задача при поступлении в университет?
  • Скорее наоборот, сначала я узнал как работает нейросети и какие у них возможности, а потом уже думал как объединить и применить это в машиностроении; какие из наших проблем могут быть решены с помощью этого подхода.
  • Получается, вы пришли чтобы обучиться внедрять конкретные технологии в процесс искусства и машиностроения, сама сфера IT и программирования вам не настолько интересна?
  • На данный момент – нет, но кто знает как все сложится в будущем. Сейчас эта тема популярна, как говорил Дмитрий Романов, спрос на неё будет расти ещё долго. Пока же, она интересна только в рамках того предприятия на котором я работаю.
    Конечно есть и свои проекты, но они как раз в области искусства и пока в зачаточном состоянии.
  • Расскажите про ваши ощущения от учёбы, хватало ли вам на все времени?
  • Сначала времени было много, потом его резко перестало хватать. От своего изначального графика я отстал аж на пять месяцев. Очень трудно совмещать учебу с работой – сфера для меня новая, некоторые операторы требовали изучения по три часа, столько времени обычно не остается, поэтому пришлось все вот так затягивать.

    К тому же, я пошёл на стажировку – это тоже заняло дополнительное время, хоть и оказалось очень полезным подспорьем, рекомендую всем! Обязательно, в рамках именно УИИ. Она очень хорошо развивает навык доведения дел до конца. Обычные домашние задания довольно нетривиальны и принцип их решения понятен, на стажировке же, в основном задания из реальной жизни, которые научат вас практическим навыкам.
  • Александр, как вы считаете, должна быть такая функция в университете, которая помогала бы находить людей и общаться?
  • Обязательно. Я на это рассчитываю. Сейчас у нас есть чат выпускников, через какое-то время я им воспользуюсь что бы найти людей, которые будут закрывать дыры в моем образовании – они могут делать то, на что я не способен, а совместно мы сможем создать какой-нибудь продукт. Если удастся наладить контакт со специалистом, это будет просто замечательно.
  • Сталкивались ли вы с мнением людей об опасности машинного обучения и искусственного интеллекта?
  • Определенно. В медиапространстве таких идей очень много, но изучив принцип работы нейросетей и машинного обучения я пришел к выводу, что все они беспочвенны и безосновательны. До этого настолько далеко, что вряд ли мы или наши дети это застанут. Пока что, нейросети это просто математика, поэтому интеллектом их назвать можно с большой натяжкой.
    Технологии ещё недостаточно мощны, опасности никакой нет и ближайшее время не предвидится; другое дело, если эти технологии начать бездумно использовать – но это вопрос не к самим нейросетям, а к людям которые их интегрируют и используют.
    
    Вообще, я бы ответил словами Ньютона: «на каждое действие – есть противодействие», т.е. на каждое пагубное использование технологий, всегда найдётся контр-решение, которое позволит людям справиться с угрозой и двигаться дальше.

  • Чтобы вы могли пожелать нашим студентам?
  • Как завещал Ленин: «учиться, учиться и ещё раз учиться!». Даже если по какой-то причине эти знания вам никак не пригодятся, что конечно же невозможно в условиях повсеместной интеграции нейросетей – учёба держит мозг в тонусе, она позволит сохранить здравый рассудок в любом возрасте, прожить яркую и полноценную жизнь. Всегда ищите знания!

    Что же касается самых юных студентов университета, пусть ни на секунду не сомневаются в правильности своего выбора, потому что закончив обучение они будут в авангарде технологической мысли – руками и умом, они буквально будут двигать прогресс вперёд!
Спасибо за беседу, Александр! Мы рады, что обучение для вас было комфортным и полезным! Желаем вам дальнейших успехов в реализации, и учебе!

Коллектив УИИ