Двадцать пять лауреатов медали Филдса решили выйти из тени и опубликовать письмо о будущем математики, которое читается как предсмертная записка классической науки. Основной посыл печален: искусственный интеллект уже щелкает крупные задачи как орехи, но без участия живых математиков эти идеи «никогда не станут полностью живыми». Авторы предупреждают, что человеческая цепочка передачи знаний может просто оборваться, и это касается не только математиков, но и всех интеллектуальных профессий в целом. Похоже, эпоха, когда человеку нужно было уметь считать, официально завершена, уступая место эпохе, где нужно уметь… ну, скажем, правильно формулировать запросы для машин.
Доктор физико-математических наук, профессор РАН Евгений Вдовин, который уже шесть лет занимается перестройкой преподавания математики в ТюмГУ, подтверждает: классическое обучение через теоремы и бесконечные задачники обесценивается. Этот процесс, по его словам, тянется еще с 1970-х годов, когда в США массово распространили калькуляторы. Результат налицо: больше половины выпускников американских школ сегодня фактически не знают математику. Мы наблюдаем за этим процессом со стороны, пока система медленно дрейфует в сторону цифрового упрощения, надеясь, что «моделирование» заменит понимание сути вещей.
Вместо того чтобы учить студентов вычислениям — которые теперь делает машина — команда Вдовина предлагает ставить на математику как инструмент моделирования ситуаций деятельности и окружающего мира. Это новая модель высшего образования, которая, по замыслу авторов, должна быть эффективной на горизонте 50–100 лет в текущей социально-экономической ситуации. Звучит масштабно, но за этой масштабностью скрывается суровая реальность: если раньше математика была фундаментом, то теперь она превращается в интерфейс для взаимодействия с реальностью.
Конечно, в одиночку одну кафедру этот процесс не поднять. Профессор подчеркивает, что над задачей должно работать большое сообщество, включая даже первокурсников инженерно-математического ядра, которые сейчас вместе с ним работают над перестройкой образования. Видимо, надежда возлагается на тех, кто еще не успел окончательно разочароваться в академической бюрократии. Ведь если старые методы не работают, нужно либо меняться, либо признать поражение перед алгоритмами.
Отдельный вопрос — что делать завкафедрами, чьи студенты приносят на проверку домашние задания, полностью написанные нейросетями? Здесь вспоминают цитату, приписываемую Эйнштейну: «Самая большая глупость — делать то же самое и надеяться на другой результат». Если преподаватель продолжает требовать решения по старинке, он просто сражается с ветряными мельницами. Выход предлагают один: изучать новые практики и включаться в сообщества, чтобы остаться востребованным в этом «стремительно формирующемся ИИ-мире». По сути, это предложение либо адаптироваться к цифровому хаосу, либо тихо уйти на пенсию.
Практическая сторона вопроса уже вовсю внедряется в жизнь через Школу компьютерных наук ТюмГУ, где обучаются около 2500 студентов. Цифры говорят сами за себя: в 2025 году четыре из семи цифровых решений, представленных департаментом информатизации Тюменской области, созданы именно этими студентами. Среди них даже есть помощник маршрутизации клиентов МФЦ, который должен заработать в январе 2026 года. Это, конечно, впечатляет, но остается вопрос: насколько эти «цифровые решения» опираются на глубокое математическое понимание, а насколько — на умение собрать работающий скрипт под контролем нейросети.
Для тех, кто все же хочет попытаться спасти процесс, команда Вдовина запустила программу повышения квалификации «Деятельностное математическое образование». Методика обещает научить студентов решать задачи, готового решения которых не существует. С января 2023 года они провели более десяти таких программ для преподавателей ТюмГУ, УрФУ, МГУ, Томского политеха, Уфимского университета науки и технологий, Курганского госуниверситета и школьных учителей. Попытка перестроить систему через обучение учителей — это, конечно, благородно, но пока мы учим учителей моделировать мир, мир продолжает стремительно превращаться в набор алгоритмов.
Источник: Наука и университеты
