Як досягти успіху в науці та вижити? Інтерв'ю з Іваном Оселедцем.

— З вашої біографії я дізнався, що ви з родини математиків з обох сторін. Здавалося б, в такій ситуації важко стати кимось іншим, окрім математика. І все ж, якби не математика, де б ви хотіли і могли б себе реалізувати?

— Я завжди якось прагнув до математики. Але зараз мені здається, що у мене досить добре виходить управляти різними речами. Тобто це певна управлінська робота, але точно не пов’язана з гуманітарними областями — тут точно ні. Організаційна робота мені цілком підходить.

— Я також читав про вас, що вступ до МФТІ був непростим. Можете трохи розповісти про це?

— Історія була така: у 2000 році був рекордний конкурс, з ряду причин, зокрема, тому що в 1983 році був бебі-бум, а я якраз тоді й народився. В Радянському Союзі тоді дозволили жінкам йти в декрет з збереженням робочого місця, і всі пішли народжувати. І ось я потрапив до числа уродженців цього буму. Загалом, конкурс був дуже високим. Я, звісно, вступав на мехмат МГУ. Вступ проходив у три хвилі. В перші дві я не вступив, почав думати, які ще є варіанти, і на всякий випадок подав документи в Фізтех (МФТІ). За результатами вступив і на мехмат, і в Фізтех, і в підсумку обрав останній. Ось і вся історія.

— А якби ви все-таки вступили на мехмат, ви б продовжили займатися тією ж тематикою, якою займаєтеся зараз?

— Як відомо, у історії умовного способу немає. Але, загалом, мені дуже пощастило, що я потрапив у Фізтех, тому що — якщо подивитися, куди потрапили хлопці, які пішли на мехмат, — Фізтех виявився суттєво більш мобільним, цікавим і пропонує більш складні задачі, ніж МГУ. Відповідаючи на ваше запитання: скоріше за все, ні.

— Про вас ще пишуть, що ви наймолодший доктор наук за своєю спеціальністю, у 29 років отримали ступінь. Так?

— Ну так. Я захищався з обчислювальної математики[1].

— Наскільки я зрозумів, вам довелося зіткнутися з певними труднощами та опором під час захисту. Що б ви, можливо, могли порадити сучасним молодим дослідникам, які зараз захищаються і опинилися в схожій ситуації? Як ви з цим справлялися? Які якості вам знадобилися?

— Це була звичайна академічна історія: якщо є опір, то це зазвичай означає, що те, що ви робите, або дуже погане, або дуже хороше і викликає заздрість. Відповідно, якщо ви з цим зіткнулися, проведіть аналіз, чи все у вас зовсім погано, і чи не робите ви дурниці. Якщо ні, то можна тільки порадіти за себе і зберігати спокій. Нічого особливого. Тобто це неприємно, але не смертельно.

— Ваша дружина Катерина також займається обчислювальною математикою, все вірно? Ви навіть ведете спільні дослідження?

— Зараз вже ні. Вона займається штучним інтелектом, професор, керівник лабораторії.

— Як це, коли ваша дружина співавтор ваших статей? Наскільки сильно робота проникає в сімейне життя? Удається вам розмежовувати: сім'я тут, робота тут?

— Звичайно, робота проникає в сімейне життя. У цьому є і плюси, і мінуси. Академічні сім'ї — завжди окрема історія, і таке трапляється не рідко. Ну у нас є те, що є, і в цілому ми з цим добре живемо. Особливо не скаржимося. Хотілося б, звісно, відключатися від роботи, але не завжди виходить. З іншого боку, вдома можна вирішити якісь робочі питання.

— В яких напрямках ви зараз ведете дослідження і чому обрали саме ці тематики?

— Зараз я керую великою науковою групою, в рамках якої я допомагаю талановитим хлопцям розвиватися, і ми працюємо в цілому ряді напрямків. Є напрямок, пов'язане з тензорами, — воно дало групі основну наукову відомість. Це застосування тензорних методів для прискорення методів машинного навчання, для стиснення, побудови нових моделей.

Багато роботи з ефективними методами навчання і інференса (інференсом називають процес роботи вже навченої нейронної мережі — прим. ред.), як їх прискорити, стиснути і зробити точніше. Велика робота ведеться з дифузійними моделями, великими мовними моделями.

Є ще одне напрямок, пов'язане з прискоренням класичних методів моделювання. Там вже багато чого в останній час запропоновано, наприклад, гібридні методи. Зараз штучний інтелект проникає у всі сфери, де необхідно моделювання, і ми намагаємося розвивати такі алгоритми.

В загальному, роботи можуть бути абсолютно різними. Зараз дуже складно сказати: я працюю в одному напрямку і буду це робити п'ять років. Так вчиняти неможливо. Все час щось змінюється. Все час виникає щось нове. Треба підлаштовуватися.

— Наскільки вам вдається слідувати світовим трендам в цих напрямках?

— Стараємося. Не мені судити, але в деяких речах ми показуємо себе гідно. Хоча завжди є бажання і відчуття, що потрібно робити більше, певна незадоволеність. Але цікаві результати є, статті публікуються, прикладні проекти реалізуються. В цьому сенсі все досить непогано.

— Як ви думаєте, в майбутньому ви продовжите займатися цими напрямками? Чи будуть вони розвиватися? Чи скоро дійдуть до якихось меж насичення, і потрібно буде переключатися?

— Я думаю, звичайно, все буде розвиватися. Поки межі не видно ніякої. Іде дуже швидкий розвиток, трохи незвичайний. Але, знову ж таки, нічого страшного в цьому немає. Насичення не буде.

— Над якими ще проблемами вам хотілося б попрацювати в обозримому майбутньому?

— Зараз ми почали працювати над генеративним проектуванням. Тобто це застосування генеративного моделювання для, наприклад, автоматизації процесів у будівництві, у проектуванні. Наприклад, як побудувати електропроводку за допомогою натискання однієї