Искусственный интеллект диктует новые правила подготовки кадров

Искусственный интеллект стремительно меняет мировой рынок труда, а вместе с ним и требования к системе образования. Большинство стран пересматривают подходы к подготовке специалистов, отказываясь от устаревших образовательных программ и делая ставку на цифровые технологии, анализ данных и высокотехнологичные отрасли.

Одним из самых ярких примеров таких преобразований стал Китай. Почему опыт Поднебесной представляет особый интерес для Азербайджана и какие выводы из него следуют, в интервью «Бакинскому рабочему» рассказывает доктор экономических наук, профессор Салех Мамедов.

- Искусственный интеллект меняет целые отрасли экономики. Насколько система образования успевает за глобальным процессом и почему для нас это принципиально?

- Сейчас мы вступаем в новую цивилизационную эпоху, где главным ресурсом становятся знания, цифровые технологии и способность быстро адаптироваться к изменениям. В этих условиях главным полем конкуренции являются не только производства или природные ресурсы, а система подготовки кадров.

Во всем мире государства перестраивают образование под запросы новой экономики, ведь рынок труда меняется настолько быстро, что профессии, которые еще вчера считались востребованными, последовательно теряют актуальность, а на их место приходят совершенно новые специальности, связанные с искусственным интеллектом, анализом данных, робототехникой, цифровыми финансами и интеллектуальными производственными системами.

Для Азербайджана все это имеет стратегическое значение, ведь мы говорим о развитии цифровой экономики, искусственного интеллекта, современных технологий, но нельзя построить экономику будущего, продолжая готовить кадры по лекалам прошлого. Если система образования не успевает за изменениями, неизбежно возникает разрыв между тем, чему учат в университетах, и тем, что реально требуется экономике.

Потому необходимо внимательно стоит изучать опыт стран, которые уже начали глубокую перестройку системы образования, и наиболее показателен в этом лане опыт Китая, приступившего к масштабной технологической перестройке, понимая, что в эпоху искусственного интеллекта промедление означает потерю конкурентоспособности.

- Что, на ваш взгляд, делает китайскую модель настолько показательной и какие уроки из нее может извлечь наша страна?

- Китай, пожалуй, быстрее всех в мире адаптирует образование к профессиям будущего. Причем делает это не точечно, а на уровне государственной политики. Министерство образования КНР последовательно пересматривает перечень университетских специальностей, закрывая программы, которые перестали отвечать требованиям рынка труда, и одновременно открывая новые направления, связанные с искусственным интеллектом, цифровой экономикой и высокими технологиями.

По официальным данным Министерства образования этой страны, только за последние пять-шесть лет были заморожены или полностью исключены из перечня тысячи образовательных программ. В первую очередь это специальности, выпускники которых испытывают трудности с трудоустройством, профессии, постепенно вытесняемые автоматизацией, а также направления, где предложение специалистов значительно превышает спрос. Среди них традиционное управление, бухгалтерский учет, отдельные инженерные специальности, некоторые направления юриспруденции и лингвистики.

Одновременно государство активно финансирует создание новых образовательных программ. Так, за последние годы китайские университеты открыли сотни специальностей по искусственному интеллекту, технологиям Big Data, интеллектуальному производству, квантовым технологиям и робототехнике.

И это очень важное для нас послание. Во второй экономике мира понимают, что университет не может десятилетиями жить по однажды утвержденным учебным планам. Если рынок труда меняется, образование обязано меняться еще быстрее. Иначе выпускник получает диплом, но оказывается невостребованным, а экономика, наоборот, испытывает дефицит специалистов в новых высокотехнологичных сферах.

По сути, Китай отказался от подготовки кадров для вчерашнего дня и начал целенаправленно формировать специалистов для экономики искусственного интеллекта. И в этом, на мой взгляд, заключается главный урок, который заслуживает самого серьезного внимания.

- Понятно, что за столь масштабными преобразованиями стоят прагматичные задачи. Почему Пекин пошел на такие радикальные меры?

- На самом деле эти решения продиктованы не желанием реформировать образование ради самого образования. За ними стоит долгосрочная государственная стратегия.

Первая задача связана с технологическим лидерством. КНР не хочет оставаться мировой производственной площадкой, основанной на дешевой рабочей силе. Страна стремится занять ведущие позиции в глобальной технологической конкуренции и рассматривает искусственный интеллект, микроэлектронику, квантовые технологии и цифровую экономику как основу будущего развития. Для этого необходимы миллионы высококвалифицированных специалистов: программистов, инженеров по искусственному интеллекту, аналитиков данных, разработчиков интеллектуальных систем.

Вторая причина - необходимость не допустить структурной безработицы. Ежегодно китайские университеты оканчивают свыше 11-12 млн студентов. Если они будут получать знания по программам двадцатилетней давности, после выпуска многие просто не найдут применения своим знаниям. И государство стремится максимально приблизить систему образования к реальным потребностям экономики. При определении кадровой политики учитываются запросы крупнейших технологических компаний, включая Huawei, Tencent, Alibaba, BYD и других национальных лидеров отрасли.

Наконец, население страны стареет, численность трудоспособных граждан постепенно сокращается. И в таких условиях автоматизация становится не вопросом выбора, а объективной необходимостью. Ведь чтобы интеллектуальные производства, роботизированные комплексы и цифровые сервисы эффективно работали, нужны специалисты нового поколения, способные создавать и развивать эти технологии.

- Но каким образом государство определяет, какие специальности должны остаться, а какие уйти в прошлое?

- Там весьма прагматичный и, я бы сказал, достаточно жесткий подход. В отличие от многих стран, где подобные процессы могут растягиваться на годы, в Китае решения принимаются централизованно и достаточно быстро.

Министерство образования постоянно анализирует ситуацию на рынке труда. Один из основных показателей уровень трудоустройства выпускников по каждой специальности. Если на протяжении двух-трех лет этот показатель опускается ниже уровня около 60%, тогда государство сокращает набор студентов или вовсе закрывает образовательную программу.

Получается, рынок труда становится главным критерием оценки эффективности университетских специальностей. И если экономика больше не нуждается в таких кадрах, государство не продолжает их массовую подготовку по инерции.

Одновременно действует и обратный процесс. Университеты, открывающие программы по искусственному интеллекту, большим данным, цифровой экономике, робототехнике и другим перспективным направлениям, получают значительную государственную поддержку: гранты, финансирование лабораторий, современную исследовательскую базу.

Проще говоря, происходит постоянная настройка образования под экономику будущего. Государство не ждет, когда рынок сам устранит дисбаланс между спросом и предложением специалистов, а действует на опережение.

-  Стоит полагать, что перестройка идет не только в китайских университетах. Насколько глубоко она затрагивает всю систему образования?

- Пожалуй, это одна из самых интересных особенностей китайской модели. Подготовка к жизни в цифровой экономике начинается не в вузе, а практически с детского сада.

Когда мы говорим об искусственном интеллекте, обыкновенно представляют себе сложное программирование. На самом деле все начинается значительно раньше, с формирования алгоритмического мышления. Уже в возрасте четырех-пяти лет дети не пишут программный код, но учатся понимать его логику. Для этого используются игровые методики, специальные конструкторы, интеллектуальные игрушки и роботы, которые помогают ребенку осваивать последовательность действий, причинно-следственные связи и основы вычислительного мышления.

В школе эта работа продолжается уже на другом уровне. Так, начиная с 2018 года в стране внедряются специальные учебники по искусственному интеллекту для начальной и средней школы. Самые младшие школьники знакомятся с тем, как работают технологии распознавания лиц, обработки изображений, интеллектуальные цифровые системы. Позже в обязательную программу включаются Python, основы анализа данных и другие современные дисциплины.

Еще одна характерная особенность заключается в тесном взаимодействии государства с технологическими гигантами. Такие компании, как SenseTime, Tencent и Baidu, участвуют в создании школьных лабораторий, благодаря чему дети получают возможность работать с реальными современными технологиями, а не только изучать их по учебникам.

Там прослеживается совершенно иная образовательная философия. Государство стремится воспитать не обычного пользователя цифровых технологий, а человека, который с ранних лет понимает принципы их работы и в будущем сможет сам создавать новые технологические решения. В этом, на мой взгляд, заключается одно из главных преимуществ этой модели.

- Что в свете этого опыта можно сказать о местной системе образования?

- Когда крупнейшие экономики мира перестраивают образование под цифровую экономику и массово открывают новые специальности, становится очевидно, насколько опасно сохранять прежнюю инерцию.

Я уже около двадцати пяти лет говорю о необходимости обновления отечественной системы подготовки кадров, направляю предложения государственным структурам, университетам, экспертному сообществу. Однако серьезные изменения происходят слишком медленно.

Во многих университетах продолжают существовать программы, содержание которых практически не изменилось за последние двадцать-тридцать лет. Между тем экономика за это время изменилась кардинально. Появились новые отрасли, новые технологии, новые профессии, а образовательная система далеко не всегда успевает за этими процессами.

Отсюда возникает то, что я называю инфляцией дипломов. Каждый год тысячи молодых людей получают высшее образование, однако работодатели одновременно испытывают нехватку специалистов в таких направлениях, как Data Science, цифровые финансы, интеллектуальное управление, искусственный интеллект и других высокотехнологичных сферах.

Показательно и другое. Только в прошлом году в перечень специальностей наконец было включено направление Data Science - науки о данных, которая лежит в основе современных систем искусственного интеллекта. Между тем университеты США, Китая, европейских стран начали готовить таких специалистов еще пятнадцать лет назад. За это время сформировались тысячи образовательных программ по искусственному интеллекту, тогда как у нас этот процесс только начинается.

Не менее остро стоит вопрос подготовки преподавателей. Искусственный интеллект развивается настолько стремительно, что значительная часть профессорско-преподавательского состава сама пока не обладает необходимыми компетенциями в этой сфере. А если преподаватель не владеет современными технологиями, ему крайне сложно готовить специалистов нового поколения.

- И вы неоднократно подчеркивали, что реформы должны начинаться не с университетов, а гораздо раньше…

- Цифровое мышление невозможно сформировать за четыре года обучения в вузе. Если мы действительно хотим подготовить поколение, которое будет создавать технологии, а не только пользоваться ими, начинать необходимо с первых лет обучения, а еще лучше даже с детского сада.

Во многих странах цифровые навыки уже давно перестали сводиться к умению пользоваться компьютером. Детей учат мыслить алгоритмами, понимать принципы работы цифровых систем, искать решения нестандартных задач. И все это становится фундаментом для дальнейшего изучения искусственного интеллекта, программирования, анализа данных.

Я называю будущих специалистов квантовым поколением. Это люди, которые мыслят значительно быстрее, способны одновременно работать с большими массивами информации, свободно используют цифровые технологии и готовы постоянно осваивать новые знания. Такие кадры будут определять конкурентоспособность экономики в ближайшие десятилетия.

Потому реформы нельзя ограничивать университетами. Необходимо выстраивать единую систему: от дошкольного образования до высшей школы, где каждый последующий этап становится продолжением предыдущего.

- Переходя к практическим шагам, с чего, на ваш взгляд, следует начинать?

- Прежде всего необходимо изменить саму философию подготовки кадров. Нельзя бесконечно воспроизводить специальности, спрос на которые постепенно исчезает. Университеты должны гораздо быстрее реагировать на изменения рынка труда и открывать программы, ориентированные на экономику искусственного интеллекта.

Вопрос состоит не только в Data Science или программировании, поскольку это еще и цифровые финансы, интеллектуальное государственное управление, робототехника, анализ больших данных, кибербезопасность, квантовые технологии и многие другие направления, которые уже становятся основой новой экономики.

Не менее важно уделить внимание школе. Ребенка нужно учить не быть пассивным потребителем технологий - человеком, который только пользуется готовыми приложениями и цифровыми сервисами. Его необходимо воспитывать как создателя этих технологий, их архитектора и разработчика. Такой подход должен стать стратегической целью системы образования.

Будущее не станет ждать, пока мы подготовимся. Оно формируется уже сейчас. Ребенок, который сегодня в детском саду учится алгоритмическому мышлению через игру, завтра может стать инженером, создающим технологии мирового уровня. А значит решения, которые принимаются в сфере образования сегодня, во многом определят место страны в глобальной экономике через десять - пятнадцать лет.