В науку идут по призванию

От эксперимента к вычислительной математике

Дальше начался поиск. Базовая кафедра, Институт физических проблем имени Капицы, экспериментальная группа. Но эксперимент показался мне слишком инертным: между идеей, действием и результатом проходило много времени. Потом была попытка уйти в более коммерческую сторону: исследовательский центр Schlumberger, бизнес-задачи, прикладная логика.

Но постепенно стало понятно: мне ближе вычислительное направление. Не просто коммерческий проект, где приоритеты задает компания, а научная задача, в которой есть модель, метод, расчёт, проверка, семинар и возможность двигать область вперед.

Я считаю, что первый настоящий шаг в науку — это аспирантура. Не потому, что сама форма аспирантуры автоматически делает человека учёным. А потому что именно там появляется руководитель, группа, регулярный научный ритм и долгий горизонт задачи.

Игорь Борисович Петров и роль личности

На третьем курсе у нас лекции по вычислительной математике читал Игорь Борисович Петров, член-корреспондент Российской академии наук, руководитель большой научной группы. В конце магистратуры я пришел к нему на кафедру и сказал: то, чем я занимался, мне нравится, но в коммерции сложно ставить научный приоритет выше бизнес-задачи.

Ответ был простой: поступай, приходи ко мне в научную группу. И это определило путь. Ещё до сентября начались активные научные семинары, меня сразу подключили к работе. Роль личности здесь огромная. Иногда человеку не нужно долго объяснять, что такое наука. Ему нужно попасть к человеку и в группу, где наука живёт ежедневно.

На Физтехе мне также привили важный скепсис: ничего не принимать на веру. Даже если ответ в твоей задаче не сошелся с ответом в учебнике, первая мысль может быть не «я ошибся», а «ошибка в учебнике». Это, конечно, звучит дерзко, но именно такой внутренний навык нужен исследователю: проверять, сомневаться, пересчитывать, не преклоняться перед авторитетом автоматически.

Наука по призванию, а не по указанию

Когда меня спрашивают, как создать воронку, чтобы больше людей шло в науку и не уходило в коммерцию, я отвечаю, возможно, непопулярно: в науку должны идти те, кто туда идёт по призванию. Искусственно раздувать поток, загонять людей социальными или экономическими механизмами, если для них наука не призвание, а просто средство реализации, — мне кажется, сейчас уже не тот путь.

Это не значит, что молодым не надо рассказывать о научной карьере. Наоборот, нужно показывать возможности: лаборатории, группы, семинары, спецкурсы, мобильность, программы поддержки. Есть люди, которые со школьной скамьи хотят заниматься конкретной фундаментальной задачей, условно проблемой Римана. Им важно дать возможность остаться в среде.

Но воронка должна сужаться разумно. Если человек не готов преодолевать минимальные сложности ради науки, возможно, это не его путь. Есть хорошая история о лаборатории, куда студентам стало слишком удобно добираться, и туда пошел поток людей, которые на самом деле не были мотивированы. Иногда готовность ехать два часа туда и два часа обратно за научной задачей лучше показывает внутреннюю мотивацию, чем красивые слова в анкете.

ИИ в образовании: средство, а не цель

Искусственный интеллект уже стал частью образования. Запрещать ChatGPT и подобные инструменты бессмысленно. Я видел, как иностранные студенты приносили решения программ, написанные с помощью нейросети, и искренне не понимали, почему я не засчитываю задание. Я спрашивал: что нужно поменять в программе? Ответ был: сейчас отправлю в ChatGPT и пришлю.

Здесь проблема не в инструменте. Проблема в том, что человек не приобрел понимание. Есть хорошая шутка: меня не пугает развитие искусственного интеллекта, меня пугает деградация естественного интеллекта. В этой шутке есть большая доля правды. Помощники должны оставаться средством, а не целью.

При этом уровень инструментов уже очень высок. Перевод научного текста с русского на английский, подготовка презентаций, визуализация, структура доклада — все это ИИ может делать сильнее среднего студента и даже сильнее хорошего отличника. Я был на конкурсе молодых инноваторов BRICS в Бразилии и видел, насколько профессионально участники использовали такие инструменты в презентациях. С этим уровнем надо считаться, но нельзя подменять им собственное мышление.

Технологии: пять лет быстрого движения и новая развилка

Если говорить о ближайших пяти-десяти годах, я думаю, что большие языковые модели и все направление NLP продолжат развиваться. Уже видно, как они замещают часть работы джуниор-специалистов и подходят к среднему уровню. Возможно, через пять лет мы увидим переломный момент, насыщение, после которого придется искать новую технологическую парадигму.

Ещё будут развиваться фундаментально-прикладные направления, связанные с текущей технологической ситуацией: вычислительные методы, инженерные задачи, медицина, производство лекарств, локализация критически важных технологий. Медицина не может остановиться — это область, которая всегда будет требовать научного развития.

По квантовым вычислениям я бы не ждал мгновенного промышленного чуда. Развитие идёт, но до решения реальных промышленных задач ещё большой фундаментальный путь. Важно не путать технологический шум с готовой инженерной применимостью.

Олимпиада учит рывку, наука — длинной дистанции

Есть вечный спор между олимпиадным движением и научным сообществом. В математике среди сильных учёных действительно много бывших олимпиадников высокого уровня. В других областях это не всегда так. Олимпиада учит за ограниченное время решить задачу и победить относительно других. Это тренирует важные качества, но наука устроена иначе.

Наука — игра в долгую. Это кропотливый труд. Ты упираешься в стены, пробуешь подходы, долго не видишь результата, иногда ошибаешься, иногда возвращаешься назад. Молодых это часто демотивирует, потому что нет быстрого ощущения победы.

Поэтому я бы советовал готовить себя к трем вещам. Первое: не обязательно все время работать в пиковом темпе, но производная должна быть не нулевая. Второе: провалы и ошибки нормальны — кто не ошибается, тот ничего не делает. Третье: надо найти то, чем тебе действительно интересно заниматься. Миф о том, что на работу надо ходить с удовольствием, — не миф. Человек состоится там, где ему интересно.

Не всех стричь одной машинкой

В вопросе детей и технологий я бы не стал давать универсальный рецепт. У меня две дочери, и я вижу, насколько разными могут быть траектории. Убежать от технологий не получится. Но и всех с детского сада загонять в робототехнику или программирование тоже неправильно.

Есть дети, которым действительно рано нужна специализация: они бредят конструированием, шахматами, астрономией, физикой, программированием. Запрещать им этим заниматься было бы бесчеловечно — внутренняя энергия все равно найдёт выход, а запрет может ее сломать. Но массово всех «стричь одной машинкой» нельзя. Узкая ранняя специализация даёт результат, но она может сузить личность: пропускается история, география, культура, широкий взгляд.

Будущее образование должно уметь отличать массовую базу от индивидуального трека. Одному ребенку нужно больше широты, другому — раннее глубокое погружение. Ошибка системы начинается там, где она пытается одним способом воспитать всех.

Команда, которую надо защищать

Сейчас почти не осталось науки одиночек. Конечно, в отдельных областях фундаментальной математики человек может работать один, но даже там есть семинар, обмен статьями, разговоры. В большинстве направлений команда критически важна.

Я стараюсь работать так, как увидел у своего руководителя: безусловная поддержка команды. Нужно искать финансовые возможности, чтобы студент или аспирант спокойно занимался исследованием. Нужно защищать молодых от избыточной бюрократии. Студент — движущая сила, он горит. Если сразу повесить на него отчетность, заявки и административную нагрузку, можно убить это на корню.

У нас на Физтехе есть лаборатория прикладной вычислительной геофизики, есть оборудованное пространство, куда можно позвать студентов. Это очень ценно. Научная работа не всегда предполагает сидение в одном месте с восьми утра до восьми вечера, но важно, чтобы было место, где группа встречается, где проходят семинары, где люди не пропадают из поля видимости.

В моей группе уже защитились аспиранты, третий выходит на защиту. Мы стараемся проводить ежедневные семинары: каждый рассказывает, что получилось и что не получилось. Я поддерживаю конференции, доклады, околонаучные мероприятия. В хорошем смысле — принуждаю развиваться.

Долгая работа требует границ

У меня нет красивого ответа про хобби. Раньше спорт занимал больше места, но травмы ограничили эту сторону жизни. Сейчас мне помогает другое: умение разделять работу, семью, друзей, административные и исследовательские задачи.

Work-life balance у всех нарушен, будем честны. Работа занимает значимую часть жизни. Поэтому особенно важно вводить ограничения и выдерживать их. Иначе очень легко выгореть.

Мне помогает переключение между разными типами задач: научными, административными, преподавательскими, человеческими. Это не идеальный рецепт восстановления, но для длинной научной дистанции важно иметь хотя бы такие циклы, чтобы не жить в одном бесконечном режиме нагрузки.