Новая специальность – «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере. Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере — бакалавриат (45.03.04) Направления профессиональной деятельности

Мой предыдущий пост, посвященный использованию бесплатного статистического пакета R при обучении статистике, вызвал очень полезное (по крайней мере для меня) обсуждение. При этом один из участников предложил мне описать свой опыт преподавания в более широком контексте. Этот пост - попытка суммировать свой 15-летний опыт преподавания на отделении интеллектуальных систем РГГУ.

В настоящее время в нескольких ВУЗах Москвы существуют кафедры и отделения, обучающие специальностям «Искусственный интеллект», «Интеллектуальные системы» и т. п. Среди них - кафедра «Математическая теория интеллектуальных систем» мехмата МГУ, кафедры № 29 «Управляющие интеллектуальные системы» и № 22 «Кибернетика» МИФИ, базовая кафедра «Интеллектуальные системы» ФУПМа МФТИ в ВЦ РАН…

Менее известным является отделение интеллектуальных систем (в гуманитарной сфере) РГГУ. Идейным вдохновителем создания этого отделения и его руководителем является д.т.н., профессор Виктор Константинович Финн . Волей судьбы мне повезло учиться у него и работать под его руководством в ВИНИТИ РАН и на описываемом отделении. Принципы, заложенные в основу отделения, свободно обсуждались В.К. Финном со своими сотрудниками, поэтому, надеюсь, мое изложение их будет близким к оригиналу. Сделаю оговорку, что это - мое изложение, поэтому оно будет таким, как я это понимаю.

Сейчас, в связи с переходом обучения на систему «бакалавр-магистр» учебные планы будут изменяться, поэтому в своем изложении я попытаюсь отразить улучшения (и ухудшения), привносимые в учебный процесс этой реорганизацией. В 2008 году ОИС РГГУ выиграло тендер Федерального агентства по образованию РФ на создание учебных программ по специальности «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». Поэтому, описываемые принципы предполагается внедрять во всех университетах России, обучающих студентов по этой специальности.

Идейно преподавание специальности ИСвГС разделяется на несколько блоков учебных дисциплин, проходящих через все обучение.

Первый - прикладная математика:

математический анализ,
алгебра,
дискретная математика,
теория вероятностей и математическая статистика,
вычислительная математика,
алгебраические методы в информатике,
теория реляционных баз данных.

Второй блок - логика:

математическая логика,
теория алгоритмов,
математическая лингвистика,
аксиоматические системы и элементы теории моделей.

Третий - программирование:

программирование на языках С и С++,
операционные системы,
логическое программирование,
программирование БД,
введение в Windows-программирование (модель COM),
Интернет-программирование (язык Javascript).

Четвертый - интеллектуальные технологии:

информационные системы,
интеллектуальные системы,
машинное обучение.

Конечно, имеется некоторое число обязательных дисциплин общегуманитарного цикла.

Большое количество дисциплин отнесено к вариативной части (могут выбираться студентами): генетические алгоритмы и нейросети, нечеткие множества, теория случайных процессов, теория сходства, параллельное программирование, онтологии и представление знаний и др. Многие из этих курсов в РГГУ читаются привлеченными специалистами.

Исторически имеется большой блок лингвистических дисциплин: морфология, синтаксис, семантика, лексикография, компьютерная лингвистика. Из-за сокращения нагрузки на студента, в новых планах эта часть будет значительно сокращена.

Однако, идеальность такого построения учебных планов наталкивается на реальные трудности. Главной из них считаю непонимание абитуриентами того, куда они поступают, какие предметы базовые, кем они станут после окончания ВУЗа. Другая трудность - несогласованность учебных курсов.

Попробую объяснить это на личном примере. Я преподавал и преподаю курсы «Аксиоматические системы и элементы теории моделей», «Машинное обучение», «Логические средства интеллектуальных систем».

Так как последний курс зависит от первого, а также от базового курса «Математическая логика», читаемого самим В.К. Финном в первых двух семестрах, то мне удавалось согласовать материал так, чтобы избежать дублирования (организовав, конечно, напоминание материала). Должен сказать, что студенты изучив метод аналитических таблиц на 1 курсе, в большинстве своем могут использовать его на 5 курсе, когда они изучают «Логические средства …».

С курсом «Машинное обучение» ситуация кардинально отличается. Сейчас мой курс (под влиянием моих личных научных интересов) сдвигается в сторону вероятностной теории обучения (аля В.Н. Вапник). Но курс теории вероятности и статистики не предполагает изложение нужного мне материала (неравенства Чернова, метод повторной выборки и т. п.). Поэтому я вынужден прерывать изложение материала вставками из теории вероятностей. И все равно, как я считаю, понимания у студентов не появляется. Уж слишком сильно отличается вероятностный материал от алгоритмического. Также мной наблюдается факт полного забывания студентами материала о NP-полноте (это нужно для доказательства того, что иногда обучающегося алгоритма не существует). Это усугубляется еще тем обстоятельством, что курсы «Теория алгоритмов» и «Теория реляционных БД» трактуют ее в разных терминах. Наконец, про теорию информации по Шеннону (нужно для изложения алгоритма ID3 обучения деревьям решений) студенты ничего не знают вообще!

По поводу же неправильного целеполагания и неумения выделить главное у абитуриентов и студентов могу добавить лишь, что наблюдаю усердное изучение ими математического анализа, который они к 5 курсу благополучно забывают, так как (кроме как в курсе вычислительной математики) нигде не используется. Да и методы численного анализа наши выпускники, по моему мнению, вряд ли когда будут разрабатывать самостоятельно.

Как я понимаю, большинство способных выпускников ОИСвГС РГГУ устраивается на работу компьютерными лингвистами в компанию ABBYY, так как конкурировать со студентами ВМиК МГУ и ФУПМ МФТИ за места программистов они не могут. Другая дорога - фрилансеры. По моему мнению, только несколько человек из почти 15-летнего выпуска отделения занимаются программированием (особенно интеллектуальных систем).

В качестве позитива расскажу о научных направлениях, в которых принимают участие наши студенты. Их три: онтологии и представление знаний, компьютерная лингвистика и интеллектуальные системы.

Первое направление посвящено разработке оригинальной системы представления знаний «ЭЗОП» . Это - система формирования и использования онтологии, основанной на теории категорий и формальных грамматиках. Основным языком разработки является Prolog.

Второе направление пытается разработать и внедрить общие модели представления лингвистических знаний, и применить их к задачам синтаксического и поверхностного семантического анализа. Основным языком разработки является LISP.

Третье направление - создание интеллектуальных систем анализа данных в социологии, криминалистике, науках о жизни и робототехнике. Под руководством В.К. Финна группа исследователей из ВИНИТИ РАН разработала в начале 80-х годов оригинальный метод анализа данных - ДСМ‑метод. В нем средствами многозначных логик формализуются идеи индукции по Д.С. Миллю, фальсификации по К. Попперу, рассуждению по аналогии и абдукции по Ч.С. Пирсу. Этот синтез познавательных процедур привел к логико-комбинаторному методу машинного обучения, где из обучающей выборки извлекаются причинно-следственные зависимости.

Первоначально метод применялся в фармакологии, где общие фрагменты химических формул лекарств (фармакофоры) предполагались причинами их биологического (медицинского) действия. Затем область применения метода расширилась на социологию, где общие признаки описания личности респондента служат «причиной» их поведения или мнения. Затем возникла криминалистическая задача, где общие признаки написания букв могут служить поводом для выяснения пола и темперамента написавшего. В настоящее время метод активно развивается для применения в медицинских исследованиях. Есть попытки применения метода для обучения интеллектуальных роботов в Лаборатории робототехники и искусственного интеллекта Политехнического Музея, которая тоже сотрудничает с отделением.

Взаимодействие ОИС РГГУ с ВИНИТИ РАН переросло из научного сотрудничества в образовательную сферу. Созданная в ВИНИТИ РАН базовая кафедра обеспечивает обучение по многим ранее описанным дисциплинам. Особенно выделю курсы «Операционные системы» и «Элементы параллельного программирования», где студенты имеют возможность научиться программировать в различных ОС и на развернутом в ВИНИТИ РАН многопроцессорном кластере.

Понимаю, что это - субъективные заметки о преподавании искусственного интеллекта в РГГУ. Думаю, читателям будет полезен взгляд изнутри студентки отделения интелектуальных систем, который можно найти в ее

Программа «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» направлена на подготовку специалистов, владеющих современными компьютерными технологиями и знаниями в области гуманитарных наук, прежде всего лингвистики, обеспечивающих эффективное применение современных технологий к гуманитарным задачам.

Сфера применения методов искусственного интеллекта практически не ограничена. Во всех областях, где используется компьютер, высший уровень программного обеспечения - создание интеллектуальных систем, имитирующих познавательную активность человека. Их уже сегодня используют в управлении, медицине и химии. Применяются новейшие разработки и в робототехнике, и нанотехнологиях. Гуманитарные дисциплины (экономика, юриспруденция, психология и др.), биология и медицина ожидают широкого применения современных компьютерных технологий и, соответственно, остро нуждаются в специалистах, владеющих этими методами.

Гуманитарные науки крайне сложно формализовать и подчинить законам логики. Как раз на это и направлены усилия специалистов по интеллектуальным системам в гуманитарной сфере, выстраивающих «мост» между миром идей и компьютерными технологиями. Чем выше успехи искусственного интеллекта, тем навязчивее вопрос: может ли интеллектуальная система создать креативную идею? Оказывается, доверять создание творческих идей компьютеру пока рано. С другой стороны, на основании анализа результатов всегда возникают полезные соображения.

Для того чтобы компьютер «обдумывал» поставленную задачу, интеллектуальная система должна состоять из расширяющейся базы фактов, базы знаний, решателя задач и комфортного пользовательского интерфейса. Более того, в современные интеллектуальные системы человек всегда может вмешаться, выбрать стратегию, проанализировать результаты. Такая система имеет открытое множество фактов и гипотез, порождаемую и расширяемую базы знаний, а значит, постоянно эволюционирует как разумный живой организм. Специалисты по искусственному интеллекту наделяют этими человеческими качествами наших электронных помощников: от программы-переводчика до сложных подводных роботов.

Программа подготовки специалистов по искусственному интеллекту состоит из нескольких циклов. В математическом цикле студенты осваивают математический анализ, алгебру, теорию вероятностей и математическую статистику, а также вычислительную математику, математическую лингвистику, алгебру баз данных и дискретную математику. Поскольку основная задача этого цикла - автоматизация рассуждений, - им преподается мощный логический цикл: математическая логика (на первом курсе), теория алгоритмов и логическое программирование (на втором и третьем), общий курс интеллектуальных систем (на третьем), аксиоматические системы и элементы теории моделей (на четвертом). Помимо этого дается большой лингвистический цикл: морфология, синтаксис, лексикография, семантика, лингвистика текста, компьютерная лингвистика, автоматическая обработка текста. Интеллектуальные системы «понимают» тексты и ведут диалог с пользователем на естественном языке, а специалист, в свою очередь, должен в совершенстве владеть методами обработки лингвистической информации.

Область профессиональной деятельности бакалавров по направлению «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» включает:

совершенствование и применение интеллектуальных систем в гуманитарной сфере;
формирование баз знаний, формализацию и автоматизацию рассуждений для создания интеллектуальных систем, интеллектуального анализа данных и поддержки принятия решений, прежде всего в социальной сфере и медицине, в робототехнике, в сфере поиска информации и интеллектуализации ее обработки в Интернет;
практическую и исследовательскую деятельность по изучению и моделированию средств представления знаний и оперирования с ними, т.е. по изучению и моделированию человеческих рассуждений для повышения эффективности интеллектуальных процедур, в том числе поддержки принятия решений, прежде всего в социальной сфере, медицине, в сфере поиска и обработки информации в Интернет;
профессиональную деятельность в сфере программного и лингвистического обеспечения информационных (в том числе интеллектуальных) систем, а также во всех организациях, имеющих подразделения по автоматизированной обработке текстовой, числовой и графической информации.

Студентов специальности научат:

Использовать программы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и компьютерной лингвистики в технологических процессах обработки информации
Заниматься организацией и администрированием банков данных и систем представления знаний
Заниматься программным и лингвистическим обеспечением интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений
Разрабатывать программы для систем искусственного интеллекта (интеллектуальных систем, интеллектуального анализа данных, решателей задач для роботов, компьютерной лингвистики и представления знаний), учитывая специфику гуманитарной области знаний, для которых разрабатывается программа или система
Разрабатывать средства интеллектуальных систем для различных областей знаний (социологии, медицины, криминалистики, бизнес-информатики)
Разрабатывать проекты информационных систем, систем представления знаний и систем компьютерной лингвистики
Применять методы искусственного интеллекта для интеллектуализации информационных систем и интернет-технологий
Исследовать и сопоставлять методы разработки информационных систем, систем интеллектуального анализа данных, машинного обучения, представления знаний и компьютерной лингвистики
Участвовать в разработке новых принципов и алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения в различных областях знаний
Разрабатывать новые принципы и алгоритмы автоматического аннотирования и реферирования документов
Принимать участие в построении новых моделей и алгоритмов лингвистического анализа текста
Участвовать в построении моделей и алгоритмов систем представления знаний и систем, основанных на знаниях

Будущие профессии:

Гейм-райтер (разработчик обучающих компьютерных игр)
Инженер по знаниям
Программист-аналитик интеллектуальных систем в гуманитарной сфере
Программист-аналитик компьютерных систем
Программист-разработчик интеллектуальных систем в гуманитарной сфере
Программист-разработчик компьютерных систем
Разработчик интернет-технологий
Разработчик информационных систем
Разработчик прикладных программ для социологических исследований
Разработчик экспертных систем в криминалистике
Специалист по интеллектуальным системам в гуманитарной сфере
Специалист по искусственному интеллекту
Администратор баз данных и знаний

Бакалавриат

45.03.01 Филология
45.03.02 Лингвистика
45.03.03 Фундаментальная и прикладная лингвистика
45.03.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере

Специалитет

45.05.01 Перевод и переводоведение

Будущее отрасли

Филология это совокупность наук, изучающих культуру народа, выраженную в литературном творчестве и в языке. К этому же относятся литературоведение и языкознание (изучение живых языков - лингвистика). Лингвистика не всегда включается в филологию, поскольку не обязательно исследует тексты и не всегда затрагивает культурологическую сторону вопроса. Для лингвистики характерна бо́льшая близость к точным наукам, а в наше время, когда искусственно создаются новые языки для программирования, и подавно. Фактически, язык сегодня - это не столько способ коммуникации людей друг с другом, инструмент для выражения чувств и мыслей, сколько способ преобразования информации в знак (букву, ноту, код) и далее – в цифру. Такой процесс формализации ускоряется вместе с прогрессом компьютерных технологий и телекоммуникаций.

В филологии наблюдается некоторый поворот от человека: среди знания все, что не поддается пересчету и формализации, оттесняется. Сегодня, и особенно в будущем, филология будет трансформироваться в духе времени и следовать «экономическим» требованиям. Рукописи канули в лету, сегодня филология изучает тексты, набранные на компьютере, а также возможности новых (машинных) языков передавать все большие объемы информации и изображений.

Филология сегодня трансформирует свои базовые исходные понятия (знак, значение, код, информация). Но смысл языка остается - это формирование новых сообщений.

В основе любого сообщения (поэтического, эмоционального, официального или математического и цифрового) лежит преобразование информации, формирование нового слова, новой мысли, нового контекста.

Можно смело утверждать, что будущее филологии – в языках программирования и принципиально новой отрасли – коммуникации с искусственным интеллектом.

Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере 45.03.04

Интеллектуальные системы - это «умные» технологии, когда вы компьютером можете не только пользоваться, чтобы набрать текст, получить почту, позвонить по скайпу в другой город или найти в интернете необходимую информацию, но и поговорить с ним. А для этого компьютеры должны обладать определенным интеллектом. Разработкой систем искусственного интеллекта активно занимаются специалисты IT-технологий. Но искусственный интеллект должен как-то взаимодействовать, коммуницировать со своими создателями и с другими «умными» машинами. Другого способа, как через язык, еще не придумано. В этом вопросе весьма продвинулись исследования по искусственному интеллекту и математической лингвистике, изобретен и успешно функционирует язык программирования ЛИСП.

заниматься организацией и администрированием банков данных и систем представления знаний;
использовать программы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и компьютерной лингвистики в технологических процессах обработки информации;
заниматься программным и лингвистическим обеспечением интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений;
разрабатывать программы для систем искусственного интеллекта (интеллектуальных систем - решателей задач для роботов, компьютерной лингвистики и представления знаний;
разрабатывать средства интеллектуальных систем для различных областей знаний (социологии, медицины, криминалистики, бизнес-информатики);
применять методы искусственного интеллекта для интеллектуализации информационных систем и интернет-технологий;
исследовать и сопоставлять методы разработки информационных систем, систем интеллектуального анализа данных, машинного обучения, представления знаний и компьютерной лингвистики;
участвовать в разработке новых принципов и алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения в различных областях знаний;
участвовать в разработке средств формализации когнитивных процедур для интеллектуальных роботов;
разрабатывать новые модели и алгоритмы лингвистического анализа текста;
участвовать в построении моделей и алгоритмов систем представления знаний и систем, основанных на знаниях.

Профессии

Администратор баз данных и знаний
Гейм-райтер (разработчик обучающих компьютерных игр)
Инженер по знаниям
Программист-аналитик интеллектуальных систем в гуманитарной сфере
Программист-аналитик компьютерных систем
Программист-разработчик интеллектуальных систем в гуманитарной сфере
Программист-разработчик компьютерных систем
Разработчик интернет-технологий
Разработчик информационных систем
Разработчик прикладных программ для социологических исследований
Разработчик экспертных систем в криминалистике
Специалист по интеллектуальным системам в гуманитарной сфере
Специалист по искусственному интеллекту

Где учиться

Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (ФГБОУ ВПО «СПбНИУ ИТМО»), г. Санкт-Петербург
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, г. Санкт-Петербург
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (ГУАП), г. Санкт-Петербург
Российский государственный гуманитарный университет (РГГУ), г. Москва
Белгородский государственный университет - национальный исследовательский университет (НИУ «БелГУ»), г. Белгород
Оренбургский государственный институт менеджмента (ОГИМ), г. Оренбург
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, (ПГУТИ), г. Самара
Пятигорский государственный лингвистический университет (ФГБОУ ВПО «ПГЛУ»), г. Пятигорск

Где работать?

В крупных технических зарубежных холдингах, переводчиком в сфере технических переводов. В научно-исследовательских учреждениях, в качестве специалиста по научному переводу. На предприятиях, производящих средства связи и компьютеры, программистом, разрабатывать программы распознавания голоса, базы данных, работы с текстом, и т.д. На разнообразных объектах интернета, работать редактором, конструктором и/или оптимизатором сайтов.

Перевод и переводоведение 45.05.01

Выпускник направления Перевод и переводоведение получает квалификацию; «Лингвист, переводчик», «Лингвист, специалист по межкультурному общению», «Лингвист, преподаватель».

Специалисты профессионально занимаются теорией иностранных языков, иностранными языками и культурами, теорией культуры и межкультурной коммуникацией.

свободно и правильно говорить на иностранном языке на общественно-политические, специальные и бытовые темы, вести беседу в различных ситуациях
быстро переключаться с одного рабочего языка на другой
воспринимать на слух и понимать иностранную речь в естественном для носителей языка темпе, независимо от особенностей произношения (живая речь, аудио- или видеозапись)
осуществлять устный последовательный или устный перевод с листа с соблюдением стилистических, грамматических норм текста перевода
выполнять синхронный перевод мероприятий, встреч
осуществлять письменный перевод по заданию заказчика
проводить послепереводное редактирование и корректировку текста перевода
организовывать деловые переговоры, конференции, симпозиумы и семинары с использованием нескольких рабочих языков, например, русского, английского и немецкого
подготавливать информационные материалы на русском и иностранном языках о международных мероприятиях в России и за рубежом
проводить языковой анализ текстов (литературных произведений, рукописей)
заниматься изучением структуры иностранных языков
преподавать иностранные языки в дошкольных учреждениях, школах, колледжах и вузах

Бакалавр по направлению подготовки Интеллектуальный системы в гуманитарной сфере изучит предметы в области программирования, информационных технологий, общелингвистические дисциплины, а также блок математических дисциплин. За период обучения студенты учатся разрабатывать, совершенствовать и использовать интеллектуальные системы в гуманитарной сфере. Список обязательных к глубокому изучению дисциплин включает дискретную, вычислительную математику, математическую логику, матанализ, компьютерную лингвистику, проходят углубленный курс английского языка и другие предметы.

Выпускники, получившие образование по данной специальности, могут найти работу в разных отраслях. Такие специалисты работают в переводческой сфере, программного обеспечения, информационных систем (программирование, разработка баз данных, создание новых программ), а также в любой организации, где есть необходимость в автоматизации баз данных. В условиях активно развивающихся компьютерных технологий, специалисты по интеллектуальным системам стали очень востребованы, также как специалисты по базам данных и оптимизаторы сайтов. Квалифицированных выпускников специальности 45.03.04 Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере Бакалавриат с радостью берут на работу бизнес-структуры, банки, торговые структуры, образовательные учреждения, информационные и аналитические отделы разных фирм и организаций.

Что изучают

Первый - прикладная математика:

математический анализ,
алгебра,
дискретная математика,
теория вероятностей и математическая статистика,
вычислительная математика,
алгебраические методы в информатике,
теория реляционных баз данных.

Второй блок - логика:

математическая логика,
теория алгоритмов,
математическая лингвистика,
аксиоматические системы и элементы теории моделей.

Третий - программирование:

программирование на языках С и С++,
операционные системы,
логическое программирование,
программирование БД,
введение в Windows-программирование (модель COM),
Интернет-программирование (язык Javascript).

Четвертый - интеллектуальные технологии:

информационные системы,
интеллектуальные системы,
машинное обучение.

Конечно, имеется некоторое число обязательных дисциплин общегуманитарного цикла.