В НИУ ВШЭ обсудили глобальные тренды ИИ на международной форсайт-сессии
В Высшей школе экономики прошла международная форсайт-сессия по искусственному интеллекту (ИИ). Российские и иностранные ученые обсудили тренды и вызовы, которые возникают в связи с быстрым развитием ИИ.
В фокусе обсуждения были три ключевых направления форсайта: архитектуры, алгоритмы машинного обучения, оптимизация и математика; фундаментальные и генеративные модели; управление, принятие решений и агентные (мультиагентные) модели.
Организатором международной форсайт-сессии стал Институт искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ во главе с директором Алексеем Наумовым. Участие в обсуждении приняли ведущие исследователи Индии, ОАЭ и Германии совместно с руководителями лабораторий института и других подразделений НИУ ВШЭ.
Форсайт — это область исследований будущего, которая позволяет понять приоритеты социального, экономического и технологического развития, отметил директор Форсайт-центра, заместитель директора Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ Александр Соколов, открывая дискуссию. «Форсайт позволяет определить главные задачи, которые важны для глобального мира. Мы видим, какие изменения будут происходить, какие тренды они будут формировать и как будут меняться рынки, какие технологии будут необходимы для успеха на них», — сказал он.
В этом году ИСИЭЗ определил ключевые тренды развития и распространения технологий искусственного интеллекта, и сейчас происходит их актуализация. В рамках этой работы эксперты участвуют в интервью, семинарах по форсайту и проверяют полученные данные. Цель — выявить перспективные направления для дальнейших исследований развития ИИ. В конце 2025 года будет выпущен подробный доклад по этой теме, отметил Александр Соколов, призвав всех экспертов принять участие в работе над ним.
По теме машинного обучения, алгоритмов и оптимизации в ходе сессии выступили сразу несколько спикеров. В их числе доцент факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Максим Рахуба. «Высокая стоимость обучения больших нейросетевых моделей делает скорость этого процесса действительно важным параметром. За последний год было опубликовано несколько перспективных методов, и я думаю, что можно ожидать переосмысления и значительных шагов вперед в этой области в ближайшее время», — отметил он.
О будущем анализа медицинских изображений с помощью генеративных технологий рассказала Апараджита Ойха (Aparajita Ojha), профессор Индийского института информационных технологий, дизайна и производства. Мультимодальный генеративный ИИ ускоряет анализ медицинских изображений. Но, по словам спикера, пока он находится в зачаточном состоянии. «Нейронные сети не используют различные методы, а некоторые методы просто даже игнорируют», — отметила она.
Как подчеркнул в свою очередь заведующий Научно-учебной лабораторией методов анализа больших данных НИУ ВШЭ Денис Деркач, в ближайшее время необходима будет гибридизация в области ИИ. То есть применение комплексного подхода, при котором различные методы и технологии ИИ объединяются с классическими моделями для создания систем, более мощных и гибких по сравнению с решениями на основе единой методики.
Включение научных знаний в модели ИИ является одним из ключевых способов создания надежных моделей в науке, где данных всегда не хватает. При этом научные знания могут быть выражены не только в математических формулах, но и, например, в информации о том, от каких параметров системы зависит отклик, отметил Михаил Медведев, доцент базовой кафедры органической химии Института органической химии им. Н.Д. Зелинского РАН.
Международная форсайт-сессия в НИУ ВШЭ была организована в рамках исполнения поручения президента РФ Владимира Путина о проведении в России стратегической сессии (международного форсайта) по фундаментальным и поисковым исследованиям, направленным на дальнейшее развитие искусственного интеллекта. Координатором мероприятия выступило Стратегическое агентство поддержки и формирования ИИ-разработок (САПФИР).
Вам также может быть интересно:
Ученые ВШЭ разработали DeepGQ — Google Maps для G-квадруплексов
Исследователи из Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ разработали ИИ-модель, которая открывает новые возможности для диагностики и лечения тяжелых заболеваний, включая рак мозга и нейродегенеративные нарушения. Ученые применили искусственный интеллект для изучения G-квадруплексов — структур, которые оказывают значительное влияние на работу наших клеток и развитие различных органов и тканей. Статья с результатами исследования опубликована в журнале Scientific Reports.
Зеленый энергопереход: от мифов к реалиям
В 2025 году в Вышке стартовал стратегический технологический проект (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». Институт экономики природных ресурсов и изменения климата ВШЭ формирует прогнозы развития мировой и российской экономики и энергетики с учетом фактора «зеленой трансформации». Игорь Макаров, директор института и руководитель департамент мировой экономики, рассказал о глобальном ландшафте климатического регулирования, «черных лебедях» и роли ИИ в борьбе с изменением климата.
Стратегические технологические проекты Вышки в 2025 году
В 2025 году Высшая школа экономики продолжила участие в программе стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», обеспечив фокус на технологическое лидерство согласно новой рамке программы «Приоритет-2030». Важный элемент стратегии технологического лидерства университета — стратегические технологические проекты, направленные на создание востребованных наукоемких продуктов и услуг.
Переход к устойчивому развитию требует глубокой структурной трансформации бизнеса
Группа ученых предложила оценивать ESG-трансформацию бизнеса через коэффициент смены партнеров в цепочках сырьевых и сбытовых поставок. Исследователи отмечают, что путь к устойчивости требует глубокой и зачастую затратной перестройки партнерской сети. Этот и другие доклады были представлены на III Международной ежегодной конференции “ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets”.
Исследователи НИУ ВШЭ выяснили, как нейросети понимают каламбуры
Международная команда с участием исследователей ФКН НИУ ВШЭ представила KoWit-24 — корпус из 2700 русскоязычных заголовков «Коммерсанта» с игрой слов. Корпус позволил оценить, как искусственный интеллект распознает и объясняет языковую игру. Эксперименты с пятью большими языковыми моделями подтвердили: даже передовые системы пока ошибаются, причем интерпретация игры слов является для них более сложной задачей, чем ее выявление. Результаты работы были представлены на конференции RANLP, cтатья доступна в репозитории Arxiv.org, датасет и код для воспроизведения экспериментов — в GitHub.
МИЭМ и «ИнфоВотч» разработали сценарии для систем защиты информации от внутренних угроз
Сценарии позволяют моделировать инциденты, выявлять и анализировать действия инсайдеров, противодействовать фишинговым атакам, выстраивать политику защиты и готовить заключения по результатам расследований. Они прошли полномасштабную апробацию в рамках чемпионата профессионального мастерства «Профессионалы».
Вышка Онлайн в четвертый раз стала победителем премии «Эффективное образование»
Проект онлайн-кампуса НИУ ВШЭ «Обучаем навыкам будущего: ИИ-портал Вышки» стал победителем в номинации «Образовательная экосистема года в области ИИ». Награда «Эффективное образование» вручается с 2017 года за лучшие проекты и практики в области корпоративного обучения и развития образования.
Создавать условия для жизни и развивать инфраструктуру: как сделать Сибирь модной
В Вышке проходит Всероссийская научно-практическая конференция «II Тобольские чтения», организованная факультетом мировой экономики и мировой политики НИУ ВШЭ. Эксперты, ученые, представители власти, бизнеса и культуры обсуждают вопросы сибиризации России — сдвига центра развития страны к Уралу и Сибири. В работе конференции принял участие заместитель руководителя Администрации Президента РФ Максим Орешкин.
ИИ в науке: страхи и чаяния российских ученых
Искусственный интеллект стал привычным инструментом в ряде стран, однако в российской науке его внедрение пока остается фрагментарным. К такому выводу пришли авторы первого в стране комплексного исследования использования технологий ИИ в научной деятельности. Они провели интервью с ведущими российскими учеными и расспросили их о сферах применения, возможностях и барьерах технологии.
«Снижает трудозатраты»: что дает разработанная в ВШЭ платформа поддержки природно-климатических проектов
В НИУ ВШЭ прошла презентация первой российской цифровой платформы для оценки природно-климатических проектов. Она была разработана в 2025 году в Центре цифровых технологий для природно-климатических проектов НИУ ВШЭ при поддержке Минобрнауки РФ в рамках программы карбоновых полигонов. Платформа помогает компаниям и госорганам оценить, где и каким образом реализовывать проекты и какова будет их экономическая эффективность. Инструмент снижает трудозатраты и позволяет принимать быстрые управленческие решения, отметили эксперты.