Интеллектуальных технологиях в гуманитарной сфере. Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере. Направления профессиональной деятельности
Специальность «интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» сочетает в себе обширные и востребованные знания общих и специальных предметов с учетом региональных особенностей учебного заведения, включает методы и алгоритмы анализа данных, знания по экспертным системам, инструментам обработки текстов, способам представления знаний.
Направления применения обширны: лингвистическое и программное обеспечение интеллектуальных, информационных и автоматизированных систем, компьютерные системы перевода текста и распознавания образов. Продуктивными и востребованными являются области оптимизации веб-ресурсов, работа с контекстом и базами данных.
В программу подготовки входят блок общеобразовательных предметов (история, философия, социология, менеджмент, высшая математика), общелингвистические переводческие дисциплины, специальные математические предметы и прикладные курсы по программированию и информационным технологиям.
Студентам предлагают специальный математический анализ и его прикладные сферы, теорию вероятностей в практическом применении, математическую логику в контексте анализа и принятия решений, математическую лингвистику.
Большое внимание уделяется формализации и представлению информации, изучению теории реляционных отношений и баз данных, логическому программированию, информационным и интеллектуальным системам, компьютерной лингвистике.
Важный элемент обучения - практический курс иностранного языка, обычно английского.
Направления профессиональной деятельности
Диплом по специальности «интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» предоставляет своему владельцу обширный спектр областей приложения полученных знаний, от участия в разработке реальных высокотехнологичных информационных и интеллектуальных систем принятия решения, машинного перевода и распознавания образов до частных прикладных задач, таких как:
- применение и развитие интеллектуальных систем;
- проектирование баз знаний, правил автоматизации рассуждений;
- экспертные системы, методики и ;
- исследовательская деятельность и моделирование знаний и операций с ними;
- разработка алгоритмов обнаружения и обработки информации в интернет;
- другие направления автоматизированной обработки информации.
Решить, получив специальность "интеллектуальные системы в гуманитарной сфере", кем работать, очень просто. Развитие сделало специалистов такого профиля крайне востребованными, и карьерный рост от простого специалиста до руководителя подразделения или компании может измеряться не годами, а месяцами.
Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере: отзывы и мнения выпускников
Специальность предусматривает получение обширных практических и востребованных знаний, а также расширенный курс английского языка. Структура изучаемых предметов построена таким образом, что социальная составляющая настраивается на понимание логики программирования и компьютерных систем, но не затрагивает их по существу.
Выпускник по профилю «интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» не становится программистом и, соответственно, не тратит время на изучение специальных предметов, анализ проблем и решений, которыми, между тем, учится эффективно управлять и понимать их сущность.
Практически все отзывы положительные, но отмечается необходимость много и внимательно учиться. Выпускники обоснованно считают себя "недопрограммистами", но ведь их программистами и не делают: профиль "интеллектуальные системы в гуманитарной сфере" - это совершенно другой уровень программирования. Эта работа больше относится к умению анализировать и программировать социальную сферу, поведение отдельной личности.
Области применения и перспективы специальности
Дипломы специалистов по ИТ-технологиям, особенно по практическому программированию и разработке, - одни из самых почетных, но специальность «интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» с каждым днем становится всё популярнее.
Высшее учебное заведение, как и образование в целом, инерционно, программы курсов всегда декларируют однотипные программы обучения и области профессиональной пригодности выпускников.
Но, выпуская программирующих «недопрограммистов» по специальности «интеллектуальные системы в гуманитарной сфере», российская образовательная система «интуитивно», хотя на самом деле абсолютно объективно, сформулировала ответ на растущую насущную потребность в специалистах особенной ориентации: анализ поведения человека в компьютерной, прежде всего, в информационной системе.
Это не просто перспективная сфера деятельности. Это ответ на растущий уровень угроз, который основывается не на банальных вирусах и действиях хакеров, а на планомерном, многоуровневом, многостороннем влиянии на действующие информационные системы.
Сегодня защита бизнеса, защита корпоративных интересов компании, частной собственности, персональных данных стала крайне актуальной. Нужны специалисты, которые могут определять поведение клиента и квалифицировать его как допустимое или вредоносное.
Работник компании может получать доступ в ее информационную среду с различных устройств, и обычные методы защиты здесь не срабатывают. Требуется комплексный подход, необходимо уметь строить социальный портрет компании и уметь в динамике анализировать его состояние, обнаруживать отклонения. Перспектива для «недопрограммистов» - просто колоссальная.
Описание
Молодые люди, выбравшие специальность «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере», изучают переводческие общелингвистические дисциплины, предметы из области программирования и информационных технологий и блок математических дисциплин. Студенты за годы обучения должны научиться использовать, разрабатывать и совершенствовать интеллектуальные системы в гуманитарной сфере.Будущие бакалавры проходят базы данных, теорию вероятностей, дискретную математику, логическое программирование, математическую логику, вычислительную математику, автоматическую обработку текста, теорию текста, компьютерную лингвистику, матанализ, интеллектуальные и информационные системы, а также углубленный курс английского языка и другие предметы.
Кем работать
Выпускники этого направления могут работать в разных отраслях: в переводческой сфере (в том числе осуществлять научные и технические переводы), в области лингвистического и программного обеспечения интеллектуальных и информационных систем (программирование, разработка новых программ и баз данных), а также в любой организации, которая имеет отдел по автоматизированной обработке. Сегодня активно развиваются электронные системы перевода, поэтому специалисты по интеллектуальным системам в практической лингвистике стали очень востребованы, равно как оптимизаторы сайтов и специалисты по базам данных. Именно в этой сфере могут трудоустроиться бакалавры с дипломом «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере».Кроме этого первым местом работы для них могут стать должности: переводчика, редактора интернет-ресурсов, программиста, конструктора сайта, руководителя интернет-проектов, интернет-разработчика экспертных программ, сервисов и систем.В квалифицированных выпускниках заинтересованы бизнес-структуры, банки, торговые компании, учреждения образования, правоохранительные органы, информационные и аналитические отделы различных организаций и фирм.
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.
- математическая логика,
- теория алгоритмов,
- математическая лингвистика,
- аксиоматические системы и элементы теории моделей.
- программирование на языках С и С++,
- операционные системы,
- логическое программирование,
- программирование БД,
- введение в Windows-программирование (модель COM),
- Интернет-программирование (язык Javascript).
- информационные системы,
- интеллектуальные системы,
- машинное обучение.
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