Рубрика «Экспертное мнение»: ИИ в образовании. Декан ФМФ ГАГУ о роли искусственного интеллекта в современной науке и повседневной жизни

Кандидат педагогических наук, доцент, декан физико-математического факультета ГАГУ Часовских Н.С. в интервью республиканской газете «Звезда Алтая»:

1. Как вы используете ИИ в профессиональной деятельности, образовательном процессе и просто в жизни?

«Как физик и математик я использую нейросети прежде всего как ассистента-преподавателя, исследователя. В нашей работе на факультете часто возникают задачи, где аналитическое решение либо неизвестно, либо требует сложных вычислений. К примеру, при обработке результатов экспериментов — таких как, моделирование гидродинамики горных рек горного Алтая для создания источников альтернативной энергетики — алгоритмы машинного обучения помогают находить скрытые корреляции и строить различные вариативные модели. Часто мы с коллегами используем специализированные модели для проверки громоздких тождеств, упрощения сложных алгебраических выражений или поиска решений дифференциальных уравнений нестандартного вида. Это экономит часы рутинной работы с бумагой.

В образовательном процессе: «Здесь моя позиция строгая: мы готовим будущих энергетиков и ученых физиков, поэтому студенты должны понимать суть процессов, а не только уметь нажимать кнопки. Мой подход строится на интеграции: на лабораторных работах по программированию или численным методам я разрешаю использовать большие языковые модели как продвинутый уровень. Студент может спросить у ИИ оптимизацию кода или синтаксис библиотеки, но он обязан объяснить мне каждую строчку полученного решения и доказать его корректность. Если студент приносит идеальное решение, которое не может прокомментировать, работа аннулируется. Также мы используем генеративные модели для создания уникальных наборов данных и визуализации многомерных функций, что раньше требовало написания отдельного софта. Так же я активно делегирую ИИ черновую работу: генерацию вариантов индивидуальных заданий разного уровня сложности, создание, составление аннотаций к лекциям и первичный поиск литературы. Кроме того, я использую ИИ для симуляции "слабого студента": задаю модели вопросы по своей лекции, чтобы найти места, которые могут быть непонятны аудитории, и перестроить подачу материала, такие подходы уже внедряются в учебные планы. В будущем мы планируем создание лабораторий ИИ, обучающие курсы, конкурсы студенческих проектов по работе с ИИ».

В повседневной жизни: «В быту ИИ это скорее удобный интерфейс к сложным системам. Например, автоматический каталогизатор семейных фотографий, которых в семье очень много. Но главное применение здесь тоже связано с логикой: я использую ИИ как партнера для мозгового штурма при планировании сложного семейного отпуска вдоль Чуйского тракта, особенно в нынешнее время, когда нужно учесть десятки пересекающихся ограничений, в том числе временной нехватки бензина. Для меня это тренажер комбинаторного мышления даже вне стен университета».

2. Как вы считаете, ИИ ведет общество к развитию или регрессу?

«Я убежден, что сам по себе искусственный интеллект этически нейтрален. Он подобен интегралу или ядерному реактору — это мощнейший усилитель человеческих намерений. Вопрос лишь в том, какой интеграл мы берем. К регрессу он ведет только когнитивную сферу, если позволить этому процессу идти бесконтрольно. Главный риск сегодня — интеллектуальная атрофия. Зачем тренировать память, заучивать формулы или развивать пространственное воображение, если ответ можно получить за секунду? Существует огромный соблазн передать машине не только рутину, но и саму способность сомневаться, делать ошибки и совершать интуитивные прорывы. Регресс наступает в тот момент, когда человек перестает понимать границы своей компетентности и начинает слепо доверять "черному ящику". Для физика или математика потеря навыка верификации данных фатальна. Действительно, многие опасаются, что машины заменят специалистов педагогов. Но, всё же, Я хочу напомнить вам слова великого математика Андрея Колмогорова: машина может вычислить траекторию полета ракеты, но только человек способен задать ей цель».

3. Как использовать ИИ эффективно и без вреда?

«Эффективное и безопасное использование базируется на четырех простых принципах, первый из которых особенно важен для преподавателей точных наук:

1. Принцип «Человек в петле» и приоритет верификации. Никогда не принимайте результат работы ИИ как абсолютную истину. Любое число, формула или фрагмент кода, полученные от машины, должны проходить через фильтр фундаментального знания. Мы учим студентов проверять размерность физических величин, оценивать порядок чисел и искать контрольные точки. Без этого контроля ИИ превращается в источник очень убедительных галлюцинаций. Более того, необходимо сохранять прозрачность цепочки рассуждений: фиксировать исходный промпт, версию модели и этапы редактирования ответа.
2. Разделение задач на «скучные» и «критические». Эффективно отдавать машине то, что она делает лучше человека: перебор вариантов, классификация больших массивов данных, очистка шума, форматирование текста. Критические зоны — постановка цели, выбор метрик успеха, этическая оценка применения результата и финальное принятие решения — должны оставаться за человеком.
3. Осознанная промп-инжинирия вместо магического мышления. Чтобы получить качественный результат, пользователь должен четко структурировать свой запрос: задать роль эксперта, предоставить необходимый контекст, определить жесткие ограничения (формат вывода, объем, стиль) и привести примеры. Размытый вопрос порождает размытый, а иногда и ложный ответ.
4. Информационная гигиена и защита данных. Нельзя вводить в ИИ персональные данные студентов, экзаменационные билеты до проведения теста или неопубликованные научные результаты. Во-первых, это нарушение приватности. Во-вторых, эти данные станут частью обучающей выборки сети.

«Если вы хотите работать с ИИ в науке, начните с уверенного владения математическим аппаратом и программированием — это фундамент», —завершил интервью Николай Сергеевич.

По материалам газеты «Звезда Алтая»