«Я специалист по некорректно поставленным задачам…» // Любимая формула ректора МГУ Виктора Садовничего |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-06-14 00:15 «Я специалист по некорректно поставленным задачам…» Кажется, что должность ректора крупнейшего университета страны — это филиал ада на земле. Десятки тысяч студентов и сотрудников, больше сорока факультетов, триста с лишним кафедр, а ещё всевозможные переговоры, заседания, комиссии и форумы… Виктор Садовничий родился в 1939 году, математик, ректор МГУ с 1992 год, академик РАН. Автор более 450 научных работ, в том числе 60 монографий и учебных пособий. Среди них многократно переиздававшийся учебник по функциональному анализу «Теория операторов», классический учебник «Математический анализ» (в соавторстве), «Курс математического анализа», трёхтомный задачник по курсу математического анализа и два задачника с материалами математических олимпиад для студентов университетов, а также монографии «Математические задачи динамической имитации полёта», «Спектральный анализ многочастичного оператора Шрёдингера» и др. Виктор Садовничий разрабатывал математическое обеспечение тренажёров, благодаря которым впервые в практике мировой космонавтики удалось осуществить сквозное имитационное моделирование всех этапов полёта, включая невесомость. Занимался исследованиями в области теории сложных систем — одного из самых актуальных и трудных направлений современного естествознания. [Кот Шрёдингера] Скажите, как у вас на всё хватает времени? [Виктор Садовничий] Знаете, однажды я спросил академика Колмогорова: «Андрей Николаевич, а как вы всё успеваете?» И великий математик ответил: «В том-то и дело, что не успеваю». Вот и я примерно так. Нет, на текущие дела, наверное, времени хватает, но каждому человеку хочется заниматься тем, что доставляет ему громадное удовольствие. [КШ] И что это для вас? [ВС] Для меня это наука. [КШ] У вас бывают приступы сожаления по поводу того, что вы стали ректором, общественным деятелем, а не чистым учёным? [ВС] Знаете, вы, может, первый, кому я в этом признаюсь. У меня пять лет была почти что болезнь… Я ведь когда-то являлся самым молодым профессором Московского университета. У меня было столько научных идей! Хотел взяться за одну трудно решаемую задачу, связанную с дзета-функцией Римана… Но меня назначили заместителем декана мехмата. Потом — заместителем проректора, дальше — первым заместителем проректора, затем — проректором, первым проректором… Ну, в итоге я дошёл до ректора. И эти пять лет, когда меня всё время кем-то назначали… Это было непросто. Знаете, на работу и с работы я специально добирался только пешком, хотя жил в Матвеевском — это километров восемь от МГУ. Почему? По дороге я мог думать, мог заниматься наукой. Тем и спасался. Честно говоря, это была очень тяжёлая внутренняя борьба между административной работой и наукой. [КШ] И с тех пор не жалели о сделанном выборе? [ВС] Сейчас иногда думаю: что, если бы я не стал заниматься административной работой? Может, я решил бы великую математическую задачу. А может, и не получилось бы — так ведь тоже в науке бывает. Как говорил нобелевский лауреат Илья Пригожин, время не имеет отрицательных значений. [КШ] То есть внутренняя борьба закончилась? [ВС] Да, через пять лет после начала череды назначений, наступил баланс. Сейчас у меня остаются окошки для занятий наукой, я много занимаюсь с аспирантами. В выходные есть возможность посмотреть статьи, что-то обдумать, написать. К тому же я веду семинар «Время, хаос и математические проблемы». На нём погружаюсь в чистую науку и обо всём забываю. Целых три часа в неделю! Правда, когда семинар заканчивается, хочется пообщаться с участниками. А приходит иногда 200 человек! У нас есть традиция: по окончании мероприятия мы с учениками делаем круг по коридорам мехмата, чтобы обсудить семинар. Но меня сразу же ловят сотрудники, чтобы решить какой-нибудь административный вопрос… Такова судьба. [КШ] Как я понимаю, вы продолжаете заниматься наукой. Недавно вышло исследование о борьбе со старением, где наряду с академиком Владимиром Скулачёвым как один из авторов значитесь вы. [ВС] Дело в том, что медицинской проблематикой я занимаюсь уже лет пятнадцать. Когда мы стали внедрять в МГУ суперкомпьютеры, я задумался о вариантах их применения. И мне вспомнились слова Израиля Гельфанда, которого я считаю одним из своих учителей. В самом начале 60-х он создал в МГУ лабораторию математических методов в физиологии и медицине, которая потом вошла в состав НИИ физико-химической биологии им. А. Н. Белозерского МГУ. Так вот, Израиль Моисеевич мне много раз говорил, что математику нужно применять в биологии. И лет пятнадцать назад мы организовали научную группу, которая стала заниматься математическим моделированием лекарств. Вот смотрите, разработка нового лекарственного препарата стоит от 0,5 до 5 миллиардов долларов. И далеко не факт, что лекарство будет эффективным. Вычисления суперкомпьютера на порядок сокращают эти затраты. Работа состоит из нескольких этапов. Сначала собирают информацию о болезни, с которой должен бороться новый препарат. Потом строят её модель. Это сложная математика, потому что в биохимии нужно учитывать тысячи параметров. Заболевание «воспроизводят» на суперкомпьютере и выявляют ключевые белки-мишени. Затем начинают подбирать кандидатов в лекарственные средства. Суперкомпьютер позволяет перебрать множество вариантов — речь идёт о сотнях тысяч веществ, чуть ли не о миллионах. И всё это с помощью машины! Не надо тратить время в лаборатории, проводить эксперименты на живых организмах… В итоге остаётся сравнительно небольшой круг соединений, которые могут стать новыми препаратами. Я могу вам дать распечатки публикаций за последние годы, полистайте. Только там много формул Теперь о совместной работе с Владимиром Скулачёвым и его коллегами. Наша группа уже лет семь независимо от него занималась новым перспективным классом лекарств, а именно антиоксидантами класса хинонов. Мы построили для них математические модели: как рассчитать скорость окисления липидов, как определить оптимальную дозу и так далее. После неоднократных бесед с Владимиром Петровичем, который исследует влияние антиоксидантов на митохондрии, мы объединили усилия, используя уже созданные нами математические модели. У меня вызывает уважение позиция академика Скулачёва — найти способ остановить старение, продлить здоровую жизнь. Я не медик, не биохимик и не знаю, как всё в итоге получится. Но мне импонирует его преданность научной идее. [КШ] Но как же всё-таки вы работаете? Каждый день на вас сваливается огромное количество задач: встретиться, утвердить, договориться, подписать бумагу, прочитать статью. Как вы принимаете решение, что делать прямо сейчас, а что чуть позже, как выбираете? Откройте тайну. [ВС] Ну, это относится к работе мозга. Никто до конца не знает, как человек мыслит, там идут сложнейшие биохимические процессы. Конечно, опыт структурирует работу ума. А если говорить о выборе, то он подчиняется определённой структуре. Например, есть формальные основания: нужно быть на каком-то мероприятии, куда просто нельзя не пойти. Тогда другие дела временно откладываются, это нормально для руководителя такого уровня. [КШ] Но ведь иной раз нужно быть в нескольких местах одновременно, делать несколько дел сразу… И как тогда? [ВС] Есть иерархия задач. Допустим, если я приглашён на мероприятие высокого государственного уровня, то мне положено там быть. Когда есть несколько равнозначных событий, связанных с университетом, тогда главный критерий — чтобы люди меня не ждали, не стояли в приёмной, не останавливали работу. Мне некомфортно, когда меня кто-то ждёт. [КШ] Принимая решения, вы используете какие-то приёмы тайм-менеджмента и прочие методики? Или опираетесь только на интуицию и опыт? [ВС] Конечно, есть интуиция, что-то не до конца объяснимое, основанное на наших генах, биохимии. Но практически всегда я просчитываю, моделирую в уме возможные варианты решения и их последствия. Вообще, я специалист по некорректно поставленным задачам. [КШ] Это как? [ВС] С данной темой во многом связана моя докторская диссертация. Как бы вам объяснить… Мы привыкли, что есть начальное условие и уравнение. И у задачи имеется одно-единственное решение. Это, например, применимо к задаче Коши, которой мы занимались на втором-третьем курсе. Но я уже рос на идеях Андрея Николаевича Тихонова, который считал, что в реальной жизни таких задач не бывает. Всегда есть помехи — неточно заданное условие. И невозможно обеспечить единственное решение. Это и есть некорректно поставленные задачи. Их ещё называют задачами, неустойчивыми к погрешностям в исходных данных. То есть очень небольшое изменение начальных параметров приводит к тому, что результат отличается на порядки. [КШ] Вспоминается бабочка Лоренца. Это когда математик на компьютере рассчитывал, какая будет погода, и, изменив параметры на тысячные доли, получил совершенно другой прогноз. Помните «Может ли бабочка в Бразилии взмахом крыла вызвать смерч в Техасе?» [ВС] Совершенно верно. Это относится к понятию неустойчивости, когда маленькие колебания приводят к взрывному изменению результатов. Для меня это не абстрактная математика, но во многом основа управления. Я немножко шевелю исходные условия и моделирую, что произойдёт. [КШ] Скажите, как вы воспринимаете университет в целом? У вуза есть три традиционные функции: образование, наука и социальная миссия. Как они соотносятся между собой в масштабах МГУ? И можно ли рассчитать это соотношение: столько-то процентов науки, столько — образования… Или это более сложная математическая модель? [ВС] Да, это не просто сумма. Университет — очень сложная система с большой степенью взаимопроникновения. Здесь важную роль играет такое понятие, как самоорганизация. Много людей, каждый совершает какие-то действия, имеет свои мотивы… С точки зрения физики это хаос. Но из него, по Пригожину, рождаются организованные потоки, организованная структура, организованная жизнь. Некорректно вот так напрямую говорить, чего в этой структуре больше: науки или образования. Это будет неправильно применительно к любому университету. Да, в МГУ очень сильная наука. За последние 10 лет наши учёные опубликовали 42 тысячи научных работ. Это почти 10 % от всех работ российских авторов и всего в пять раз меньше, чем у РАН. А если взять статьи, которые попадают в топ?10 по цитируемости, то мы отстаём от РАН всего в два раза. Можно, конечно, привести цифры: 50 % преподавателей и 50 % научных сотрудников. Но это неправильно, ведь практически каждый преподаватель так или иначе занимается наукой, а значительная часть научных сотрудников преподаёт. Происходит взаимопроникновение фундаментальной науки, практических задач и обучения, как и положено в классическом университете, основанном на принципах, которые сформулировал ещё Гумбольдт. [КШ] Вы на посту ректора четверть века. Понятно, что за это время сделано многое. Но если составлять условный рейтинг ваших достижений, то какие три вы бы указали в первых строчках? [ВС] Сейчас попробую сформулировать. Но учтите, они не совсем равноценны. Первое связано с началом девяностых. Меня избрали в 1992 году. Вы знаете, какое это было время. Распалось государство, не было ни финансирования, ни чётких юридических норм, ни понимания целей и задач. Университеты были в очень трудном положении. Став ректором, я немножко испугался. Что делать? Помогла та самая самоорганизация. Помогли люди. В хаосе начал возникать некий поток… Это и спасло университет. Да, конечно, я как ректор выполнял свои функции, но главное было не это, а понимание людьми, что университету грозит опасность, что его надо сохранить. Произошла мобилизация, хаос стал превращаться в структуру. Подобная закономерность проявляется во многих областях — например, она характерна для организмов. И снова мне вспоминается нобелевский лауреат Илья Пригожин. Я в своё время работал с ним в Брюсселе, он приезжал в МГУ — мы вместе создавали институт. Так вот, он первым осмыслил процессы, связанные с самоорганизацией хаоса, и применил их не только к химии, но и к живой природе и человеческому обществу. К состоянию университета в начале 90-х это тоже относится. Я думаю, этот период войдёт в историю, и горжусь тем, что мне выпала честь быть ректором и принимать необходимые решения. Второе, чем я горжусь, — это развитие нового кампуса и университета в целом. Сейчас факультетов в три раза больше, чем было. В МГУ учится около шестидесяти тысяч студентов, притом что население страны сократилось, СССР больше нет. Мы лидируем в областях, о которых раньше и не думали. Запускаем свои спутники, проводим вычисления на суперкомпьютерах, открываем медицинские центры и так далее. Один из нобелевских лауреатов по экономике сказал: «Главное для университета — это кампус». И он прав, потому что, если университет сталкивается с невозможностью расширить кампус, он задыхается. Ну а мы фактически удвоили территорию. Открыто и создано столько же, сколько за всю предыдущую историю. Можно сказать, построен ещё один МГУ. В общем, второе моё главное достижение — это развитие университета, новый кампус, новые факультеты. Третье достижение, возможно, не такое масштабное, как предыдущие два, но я его очень ценю. Мой первый приказ был об открытии в МГУ факультета фундаментальной медицины. Тем самым мне удалось вернуть медицинское образование в университет, что правильно. И сейчас у нас мощнейший медицинский центр, где работают почти все академики медицины. Сейчас мы воссоздаём медицинскую школу, которая была славой университета. Напомню, она появилась во время Отечественной войны 1812 года и была единственной медицинской школой. Но за нами последовали другие университеты. [КШ] Давайте обратимся к будущему. Предположим, на дворе 2050 год. Понятно, что прогноз будет очень приблизительным, и тем не менее: каким вы видите университет? [ВС] Да, прогнозировать на такие сроки — занятие рискованное. Но что я могу сказать точно: университет будет существовать. За много столетий общество сохранило стабильными два института: университет и веру. Пролетая над любым городом, мы всегда можем чётко различить два типа объектов: университетские кампусы и храмы. И я уверен, что МГУ останется ведущим университетом страны. Речь не только о месте в рейтингах — я имею в виду, что он будет центром образования, науки и культуры России. Конечно, к 2050 году университет изменится. По-другому будет организован кампус, он станет мощнее. К этому времени, думаю, он увеличится вдвое против нынешнего. Университет будет больше привязан к технологиям: они ворвались в жизнь общества и диктуют свои законы, нравится нам это или нет. Но произойдёт и некоторый разворот к традициям средневекового университета, когда небольшие группы увлечённых исследователей порождали кардинально новые идеи. Да, сегодня знания можно транслировать на весь мир и получать со всего мира. Но в университете большую роль будет играть личное общение профессора с коллегами и студентами. И конечно, важная роль будет отведена гуманитарным наукам. [КШ] Появятся ли новые суперприборы, суперустановки? [ВС] Конечно появятся! Сложно предсказать, какие именно. Но наверняка будет что-то связанное с космосом. У нас уже есть собственные спутники, думаю, что появятся жилые орбитальные станции и, возможно, студенты будут оттуда слушать лекции. Главными для университета останутся науки о жизни. В частности, исследования человеческого мозга, борьба с болезнями. Естественно, для этого понадобится новое оборудование — в 2050 году оно будет таким, какое мы сейчас и представить не можем. [КШ] И последний вопрос: есть ли у вас любимая формула? [ВС] Да, есть такая. Именно формула, и действительно моя любимая — относится к тому, о чём мы с вами говорили: сводит сложные объекты к простым. Связана с теорией операторов. Вот смотрите… Источник: kot.sh Комментарии: |
|