Риски при выборе карьеры: откуда они берутся и зачем их оценивать - часть 2
(часть 1, часть 2)

Важно понимать, что риск – это всегда про отсутствие информации. Как только вы ее получаете, риск становится объективной характеристикой. Например, упомянутый выше риск того, что ваш проект закроют, а вас уволят, как только закончится финансирование, превратится в понятное условие – это временная работа на год.
И второе – риски реализуются. Если вы часто выбираете рискованные позиции и «черные ящики», то с одной стороны, можете получить более привлекательные условия, а с другой – регулярно будете сталкиваться с реализацией рисков и разгребать их последствия. Это нормально. Рисковать можно и разгребать последствия тоже можно. Главное, быть готовым к реализации неизвестного. Например, вы чаще можете лишаться работы из-за банкротства фирм, закрытия отделов и так далее. Или через 20 лет не впишитесь на какую-то позицию, поскольку не знали что-то про карьерный трек (допустим, в 50 лет вы обнаружите, что чтобы стать начальником вам чисто формально по правилам вашей фирмы надо иметь PhD). Или, или, или…
Итак, когда вы выбираете карьерный путь или конкретное место работы, то первым шагом вам стоит оценить, «где вы себя видите через столько-то лет», и объективные параметры. Вторым – риски разных карьерных траекторий, вашу личную толерантность к рискам и наличие у вас доступа к эксклюзивной информации, поскольку, напомню, риски – всегда про ее отсутствие.
1) Оценка рисков. Конечно, их вы не сможете оценить точно, иначе это был бы не риск. Ваша задача прикинуть вероятности хотя бы на уровне «вероятно», «маловероятно», «очень вероятно». Даже грубая оценка лучше полного ее отсутствия.
2) Оценка толерантности к риску. Это характеристика лично вас. Главное, понимать, что толерантность к риску – не про смелость в духе «эгегей, я не боюсь, что меня ударят по лицу» (например, уволят), а про устойчивость к ударам и готовность двигаться дальше после того, как вы с столкнетесь с неприятностями. Речь об оценке вашей психологической устойчивости к стрессу, неудачам, депрессиям и выгоранию.
3) Доступ к эксклюзивной информации. Полезно прикинуть, есть ли у вас доступ к информации, которой нет у других соискателей. Например, пока другие соискатели опасаются выходить на некую позицию из-за страха переезда в новую, не слишком популярную у экспатов страну, вы, допустим, в ней живете и знаете, как все устроено. В этом случае для вас это объективный параметр, а не риск, и вы можете получить свою «премию за риск» без риска для вас лично. И наоборот – работодатели в популярных для соискателей местах, скорее всего, предложат условия похуже, поскольку могут позволить себе не платить «премию за риск».
Сюда же относится ваш нетворк: от родителей в специальности до близких друзей и наставников. Наличие человека, который знает, «как тут устроены дела», и готов с вами этим поделиться, тоже сильно снижает ваши личные риски.
В завершение еще раз подчеркну – вокруг не дураки. Это касается и работодателей, и работников. Если вы видите очередь из умных и талантливых на позиции, которые вам кажутся непривлекательными, задумайтесь. Возможно, вы не видите каких-то преимуществ, в том числе потому что они отложены во времени. То же самое и в случае работодателей, которые предлагают условия заметно лучше, чем у конкурентов. Тут уже стоит серьезно подумать про риски.

Оценка научных результатов: маятник между экспертизой и наукометрией - часть 1
(часть 1, часть 2, часть 3)

Фундаментальная наука во всем мире в основном финансируется государствами. А где государственные деньги — там и система контроля и учета. Прикладную науку, а также индустриальное финансирование это тоже касается, но там свои особенности и разговор отдельный.
Пока никто во всем мире не придумал способов оценки лучше «наукометрии» и «экспертной». Социолог науки Михаил Соколов в том числе отмечал, что есть страны победивших бюрократов от науки и страны победившей профессуры. И обе системы относительно устойчивы, но имеют как плюсы, так и минусы.
В России же, по моим наблюдениям, до сих пор качается маятник, который заносит то в бюрократическую крайность, то в экспертную. Поскольку у меня есть внутренняя убежденность, что шатание из крайности в крайность непродуктивно, хотелось бы высказать пару мыслей, а также свое мнение, что с этим делать.

Все сказанное далее, очевидно, является личными взглядами, базирующимися на личном опыте довольно молодого ученого. Личный опыт — это опыт биолога, выросшего в МГУ, который в основном контактирует с учеными объективно высокого уровня. То есть, скорее всего, сказанное будет более применимо к сильной естественной науке, находящейся в конкурентной среде. Во-вторых, помимо опыта «оцениваемого», у меня есть опыт «оценивающего» и даже организатора экспертиз, в том числе в ученом совете своего института. Плюс рассказы старших коллег из различных экспертных органов.

Не лишним будет еще раз проговорить важную мысль. Наукометрия не является антиподом экспертизы. Наукометрия — это в широком смысле децентрализованная и разнесенная во времени экспертиза результатов научной деятельности рецензентами, читателями статей и процитировавшими тебя коллегами. Этот вроде как очевидный тезис полезно периодически проговаривать, поскольку ярые противники наукометрии любят подменять ее выраженные проблемы тем, что это бюрократия, не имеющая отношения к научной экспертизе. Нет, отношение к научной экспертизе наукометрия имеет очень сильное.

Пинать минусы наукометрии — занятие довольно скучное, они очевидны всем, кто с ней сталкивается. Лучше всего это суммировано в законе Гудхарта: «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой». Об этом написано и сказано много, причем не только про оценки в науке. Поэтому просто еще раз озвучу очевидную проблему: как только метрика оценки какой-либо деятельности становится известной, она подменяет цель этой деятельности для «оцениваемых» (=если ученых оценивают по числу статей, они стараются писать больше статей). Это порождает проблемы и с «хакингом» метрик, и с подменой настоящей работы (в нашем случае — производства научного знания) ее имитацией и накруткой метрик. Кстати, есть у меня гипотеза, что частая смена правил подсчета метрик в нашей системе науки отчасти призвана бороться именно с этим: люди, которые «заняты делом» обычно при любой разумной метрике выглядят прилично. А вот те, кто накрутил одну метрику, по другой — могут выглядеть довольно жалко. И на этом хватит пинать наукометрию.

Экспертизу мне хочется пинать гораздо больше, поскольку это делают реже. Обычно ученые ругают «бездумные» наукометрические подходы и ратуют за экспертную оценку.
При экспертизе, если она действительно экспертная, эксперт почти со стопроцентной вероятностью знает или самого оцениваемого, или его «научную семью». Что порождает конфликты интересов и человеческий фактор. При этом я за свою жизнь ни разу не сталкивался с чем-то, что можно было прямо и без оговорок квалифицировать как «коррупцию» и «договорняк» при экспертизе. Возможно, повезло, и скорее всего, это привилегия нахождения в сильном научном центре. Однако. В «настоящей науке» (в противовес имитационной) «нечистоплотность» не представляется мне критичной проблемой. А вот человеческий фактор — да, влечет огромные сложности.

Оценка научных результатов: маятник между экспертизой и наукометрией - часть 2
(часть 1, часть 2, часть 3)

Первая ключевая человеческая проблема — это «доброта» и «сочувствие». Причем именно в кавычках. Если раскрыть её одной фразой: никто не хочет быть плохим. Абстрактно все за чистоту науки. Абстрактно все за то, чтобы все ученые чисто делали свою науку, все статьи были аккуратны, а все диссертации и дипломы осмысленны. Но в реальном мире это значит, что во время экспертизы лично тебе надо проголосовать против кого-то и лишить этого человека работы, гранта, стипендии, диссертации или диплома. Я знаю случаи, когда очень сильные ученые переаттестовывали кого-то со словами «да, это слабый ученый и всегда им был, да человек 20 лет почти на работу не ходит, но не выбрасывать же его на улицу». Я видел, как люди со статьями в топовых журналах писали положительные рецензии на очень слабые работы не потому, что как-то боялись автора или ждали, что им вернут этот должок, а потому, что «ну он человек хороший и ученый тоже, ну слабая работа, но ему же по грантам отчитываться, да и жалко обижать». Про оценки на студенческих дипломах даже вспоминать не буду. Понятно, что есть разумный компромисс между «бездушной эффективностью» и «милосердием». Но я часто видел, как этот баланс отсутствует напрочь. Моя позиция по этому вопросу довольно жесткая. Описанное — не проявление доброты, а желание сохранить свой личный психологический комфорт. Во-первых, это откровенное пренебрежение долгом перед наукой и научным сообществом, который люди на себя взяли, войдя в любой экспертный совет. Не готовы выносить честную экспертную оценку — не соглашайтесь быть экспертом. Во-вторых, это еще и развращающая практика для объектов такой «доброты». Я думаю, что довольно много талантливых ученых были загублены тем, что их в свое время несколько раз не «щелкнули по носу» объективной оценкой их работы.

Вторая человеческая проблема - это банальный перекос оценки в сторону «знакомых», зачастую неосознанный. Когда надо из 100 заявок выбрать 10 победителей, то обычно это значит, что где-то 30 фаворитов плюс-минус сопоставимы. И зачастую у 10 экспертов есть среди этих 30 фаворитов 10 знакомых. Которые точно молодцы. Объективно молодцы. И как-то так получается, что их они и выбирают. Но точно ли выбранные были более молодцы, чем оставшиеся фавориты? Я подчеркну, это естественный для человека перекос в пользу знакомых, сюда не надо подмешивать откровенный лоббизм и кумовство, чтобы это так работало. Опять же, я много раз был свидетелем того, как очень принципиальные люди совершали такую ошибку. И если обратить внимание на это и спросить «а как же кандидат 11», то они честно признавали, что «ну да, пожалуй, этот посильнее». Ключевое тут — обратить внимание. Что подсказывает «что с этим делать».

Третья проблема — совсем уж банальная — лень, усталость и недостаток времени. В реальном мире эксперты не станут досконально и скрупулезно рассматривать всех кандидатов. В лучшем случае сделают это лишь для нескольких. Эксперты на то и эксперты, что всем нужна их экспертиза. И запросы их учеников, лаборатории, института и друзей ученых обычно имеют приоритет выше, чем любая внешняя экспертиза. Исключения бывают, но собрать экспертный совет из одних исключений — утопия. Что опять же упирается в то, как обратить внимание экспертов на ключевые вещи.

Что с этим делать

Мой опыт организации экспертиз и наблюдения за поведением экспертов привел меня к следующему выводу: любая система обязана учитывать человеческий фактор и быть устойчива к его проявлениям. Никогда, ни в каком из миров система, которую может принципиально вывести из строя рядовой (а не злонамеренный и сильный) человеческий фактор, не будет работать нормально.
В случае научной экспертизы нам надо побороть описанное выше:
1) Осознанные и неосознанные перекосы в пользу друзей и знакомых.
2) Малодушное желание быть хорошеньким.
3) Отсутствие у экспертов сил и времени супер детально все изучить.

Оценка научных результатов: маятник между экспертизой и наукометрией - часть 3
(часть 1, часть 2, часть 3)

Неплохим рабочим решением для этого является гибрид наукометрии и экспертизы. Подчеркиваю, речь идет о решении, которое можно относительно просто реализовать в реальном мире и оно будет приемлемо работать. А не об идеалистических рассуждениях, «как надо бы».

Как может выглядеть этот гибрид:
1) На первом этапе делается предварительное наукометрическое ранжирование претендентов.
2) Бывает еще этап массовой экспертизы с оценками нескольких экспертов, например, как это устроено в РНФ. Но, по своей сути, это все равно промежуточный этап, который на выходе дает баллы оценки, то есть наукометрию. Еще раз вспоминаем, что классическая наукометрия — это тоже где-то до этого проведенная оценка экспертами. Ключевое здесь то, что решение принимается не на этом этапе.
3) На последнем этапе экспертный совет обсуждает ранжированный список и утверждает финальное решение. И, что важно, имеет полномочия своим решением изменить результаты ранжирования.
Да, это похоже на механизм экспертизы РНФ, но в общем-то велосипед изобретать и не надо, у фонда очень разумная система. Я сам использовал этот подход при оценке и НЕгрантовых заявок в ряде других конкурсов. Его преимуществом является то, что наличие предварительного ранжированного списка - проекта решения - страхует экспертный совет от многих перекосов.

Почему это работает.
Во-первых, самые яркие особенности оцениваемых заявок хоть как-то уже подсвечены: или чистой наукометрией, или экспертами первого уровня. Это резко снижает вероятность того, что никто не заметит объективные параметры. Например, очень высокий хирш претендента, которого никто в экспертном совете не знает.
Во-вторых, и главное - проект решения создает барьеры для искажений в оценке. Из личного опыта, без такого проекта процесс оценивания выглядит примерно так: кто-то первый должен предложить решение, обычно оно какое-то такое — «ну вот претендент Х молодец» или «ну претендент Х сейчас сплоховал, но человек-то в целом хороший, а мы звери что ли». И фактически проектом финального решения становится предложение первых высказавшихся. В этом сценарии искажения естественным образом просачиваются в решения. А чтобы их исправить, другим членам совета надо пойти на некоторый конфликт и сказать (по сути, форма при этом может быть сколько угодно вежливая): «вы необъективны и ваше решение неверно, на самом деле надо вот так…», что дискомфортно для многих людей. В результате, если предлагаемое решение совсем уж не противоречит здравому смыслу и совести, есть огромный соблазн промолчать.

Когда же ранжированный список есть — он и становится проектом финального решения. И теперь, чтобы внести в него изменения, надо привести веские основания, то есть по сути встать и сказать: «коллеги, я считаю, что по такой и такой причине ранжирование выполнено некорректно; чтобы исправить это, предлагаю исключить из числа победителей претендента 10 и передать это место претенденту 15». Это, во-первых, заставляет хорошо аргументировать свою позицию, что исключает совсем уж неосознанные искажения. Во-вторых, заставляет эксперта не «быть хорошим» и предложить в победители человека А, а быть объективным и «отобрать место у человека Б в пользу человека А», причем сделать это публично на весь совет, где, может быть, сидят друзья человека Б.
По моему опыту, такая структура дискуссии и принятия экспертных решений ОЧЕНЬ способствует принятию более взвешенных и объективных решений.

В завершение хотелось бы высказать мысль. Чтобы привести систему научной экспертизы в более оптимальное состояние, научному сообществу нужно не только бодаться с бюрократами, продолжая качать маятник между бюрократическим маразмом и произволом «уважаемых ученых». А научиться по мере возможности качественно, объективно и быстро проводить научную экспертизу, выработав надежные и рабочие механизмы. И может статься, что когда это произойдет, бюрократическая машина без сильного сопротивления сдаст лишнюю и непонятную для себя работу по оценке такой сложной и непонятной науки.

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 1
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

Что такое аспирантура?

Аспирантура — это место, где из нормальных людей делают ученых. По крайней мере должна таковым местом быть.

Для начала определимся, что делает человека ученым. Вопрос многогранный, в том числе философский, но в рамках разговора об аспирантуре и профессии достаточным, на мой взгляд, будет определение: «ученый — это профессионал, обладающий определенными навыками, в том числе навыком мышления, позволяющими ему производить новое знание».
Подчеркну, ученым делают НЕ знания в конкретной области, которые безусловно обязательны, но являются лишь инструментом. Ученым делают НАВЫКИ производить новое знание. Возьмем, допустим, хирурга и энтузиаста, который прочел несколько учебников по анатомии, посмотрел курсы лекций от лучших медицинских вузов и видео с операциями. Оба могут обладать близким набором знаний, но при этом навыком хирурга энтузиаст обладать не будет — к пациентам его никто не подпустит. С ученым аналогично, но в силу того, что один из ключевых для него — навык мышления — это менее очевидно. Таким образом, ученым молекулярного биолога делает НЕ знание множества фактов из молекулярной биологии, а умение произвести знание в этой области. Причем произвести его в реальных условиях в реальном мире с использованием научных методов (не путать со знанием фактов об этих методах в бонус к набору научных фактов в конкретной области).
Помимо навыков производства знания, применения научных методов и широкого кругозора в области, ученому нужны навыки функционирования в профессии: умения писать научные статьи, вести лабораторные журналы, готовить заявки на гранты и отчитываться по ним, а также заказывать оборудование, коммуницировать с коллегами и бухгалтерией, заводить научные коллаборации и так далее. Совокупность всех этих компонентов делает человека ученым, способным производить научное знание, и отличает его от энтузиаста, педагога, популяризатора науки или человека, которому родитель-ученый помог получить степень и авторство в научных публикациях, каждый из которых вполне способен читать научные статьи и понимать их на уровне ученого.

Итак, университет или самообразование дают знания и умение с ними работать. Аспирантура — навыки производства нового знания.

Определившись с тем, что делает человека ученым и какое место в этом процессе занимает аспирантура, можно ответить на вопрос, а надо ли лично вам туда.

Первая разумная причина идти в аспирантуру — планы стать ученым. Очевидно.

Вторая разумная причина — стремление приобрести навык производства нового знания. В мире бурно развивающегося ИИ, который быстро осваивает рутинные интеллектуальные задачи, этот навык может стать очень востребованным. Первыми это начали чувствовать айтишники: еще вчера лишь наличие навыка писать код и понимание, как работают пакеты, то есть обладание знаниями, делало тебя супервостребованным и редким специалистом. Сейчас же многие позиции начального уровня начинают схлопываться и делегироваться искусственному интеллекту, и огромную ценность приобретают специалисты, способные произвести новое знание, например, написать новый математический алгоритм или придумать новую архитектуру нейронной сети. То же будет и в других областях.
НО. Возводить эту ситуацию в абсолют не нужно. Профессионалы, которые грамотно пользуются готовыми знаниями, всегда будут востребованы.

Третья рациональная причина — желание получить общежитие, стипендию или откосить от армии. Оставим ее на совести конкретных людей, которые считают допустимым украсть у государства немного ресурсов, занять место того, кто действительно собирался стать ученым, а также потратить время и силы научного руководителя. Но сугубо цинично причина понятна, особенно в части общежития, что избавляет от необходимости снимать квартиру на старте карьеры (не научной, а какой-то другой).

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 2
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

В аспирантуру идти НЕ надо, если

1) Вы хотите набраться знаний в какой-то области, чтобы потом в ней работать. Знания можно получить проще и быстрее в других местах и другими способами, которые нацелены именно на приобретение знаний.

2) Вы не определились, чего хотите в жизни, и намерены растянуть период инфантилизма и «студенческие годы».

Ответ на то, почему в этих случаях не стоит идти в аспирантуру, связан с тем, что в ней НУЖНО делать и на что обращать внимание, чтобы эти несколько лет имели смысл, а также результат в виде научной степени.



Что делать в аспирантуре, чтобы она имела смысл

С моей точки зрения, аспирантуру стоит воспринимать через концепцию ученичества, наставничества, мастерства и инициации.

Приобретение любого навыка — это вопрос практики. А в случае сложного навыка мышления — перенимания этого навыка у его обладателя. Таким образом, если вы для себя решили, что хотите получить навыки ученого, то это потребует много тысяч часов практики «работы ученого» под руководством ученого.

Поэтому, во-первых, в аспирантуре надо много работать. В очередной раз повторю, аспирантура — НЕ про освоение новых знаний, которые можно получить на выходных или в свободное от любой другой работы время, изучая конспекты и научные статьи. Чтобы аспирантура имела смысл, вам необходимо освоить навык ученого, а это значит, что вы должны вложить условные 10 000 часов практики в этот навык. Иначе это просто трата времени, своих и чужих ресурсов. Если вы надеетесь пройти аспирантуру как увлекательное хобби, то разочарую, — вам не избежать траты своих и чужих ресурсов, а, главное, времени на подготовку формальных бумаг и прочую необходимую, но довольно нудную активность, вместо которой вы ожидаете, что будете читать учебники, смотреть видеолекции и вообще саморазвиваться. И да, навыки ученого вы, конечно же, тоже не получите. В лучшем случае — формальную степень кандидата наук, но, вероятнее всего, бросите аспирантуру, даже не дойдя до защиты.

Кроме того, становление ученым — это своего рода «инициация», которая меняет мышление. И как любая инициация — она довольно болезненна. По статистике аспирантура часто во всем мире сопровождается различными депрессивными расстройствами. В том числе поэтому идти в нее «просто так», потому что вы не решили, чего хотите, плохая и даже вредная идея.

Во-вторых, на первом этапе освоения мастерства вы перенимаете навык мышления у вашего научного руководителя. Поэтому его выбор критически важен для становления ученым. Смотрите на это так: вы доверяете научному руководителю часть своего уже сформированного каким-либо образом мышления, чтобы изменить его парадигмально. Да, позже вы выработаете собственный стиль и подход в научной работе, но это лишь подчеркивает важность фундамента. И даже если отвлечься от метафизических размышлений, зачем вам учиться и перенимать практики у человека, который плохо владеет ремеслом: не умеет ставить научные задачи, писать статьи, готовить гранты и добывать ресурсы на занятие наукой?

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 3
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

Наконец, третье: по мере становления ученым вы должны приобрести устойчивость к работе в условиях неопределенности. Вам придется постоянно работать без четких задач и инструкций от научного руководителя, то есть вы будете слышать не «исследуй Х методом У, прочитав вот это руководство и методичку», а «придумай какую-нибудь идею на стыке сферы А и Б, а, может быть, и В». Для этого в аспирантуре вам необходимо получить и отточить навыки постановки научных задач, выдвижения гипотез и синтеза нового знания.

Работать в условиях, когда все время приходится идти наощупь, а нередко в процессе обнаруживать, что вы выбрали не тот подход к решению научной задачи, — психологически некомфортно, местами разочаровывающе, но с этим придется смириться, если вы хотите быть ученым.

И последнее. Многие люди, получившие высшее образование, понимают, что при минимальной вовлеченности свой диплом они получат. Даже если ты учишься в топовом сложном университете, вроде МГУ или Физтеха, если ты худо-бедно бываешь на парах, готовишься к сессии и делаешь что-то к диплому, то в конечном итоге ты выпустишься. С аспирантурой и защитой диссертации это не так — при пассивном следовании по течению никто не гарантирует получение степени кандидата наук. Степень не надо идеализировать — это в первую очередь квалификационная работа, показывающая, что минимальные навыки ученого вы освоили (что, кстати, включает написание «кирпича» диссертации и прохождение бюрократии). И степень сама по себе не является чудом, которую достойны получить только настоящие искатели истины и нового знания. Но у подавляющего большинства людей в диссертациях случается момент, когда им надо взять ворох наработанного за несколько лет и из чего не складывается никакой внятной истории, совершить сначала интеллектуальный рывок и постараться сложить это в хоть сколько-нибудь законченную картину у себя в голове. Затем совершить рабочий рывок и доделать исследования, чтобы эту картину сложить. А потом совершить последний рывок, написав текст и пройдя бюрократические процедуры защиты. И вот эти моральные рывки за тебя никто делать не будет, какие бы чудесные отношения у тебя с научным руководителем или отделом аспирантуры ни были. В отличии от дипломов о высшем образовании, где через любые стадии тебя тащат разве что не насильно. В общем-то умение «дожимать» ворох работы в законченный научный продукт (диссертацию) и является финальным тестом на навык ученого — ученый в конце концов свою работу должен опубликовать в виде статьи, и если ты не можешь собраться с силами и раз в 3-5 лет написать текст, суммирующий твою работу, то какой из тебя ученый.

Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам — часть 4
(часть 1, часть 2, часть 3, часть 4)

Напоследок отмечу: если вас привлекает работа в науке, но психологическая нагрузка от постоянной неопределенности вам не подходит, то это не значит, что путь в науку вам закрыт. Вы можете стать технишеном, то есть специалистом, который работает в науке, но не производит новое научное знание. Я намеренно использую это слово, поскольку в России часто возникают споры об употреблении терминов, и примерно по этой причине Ландау предпочитал термин «научный сотрудник», а не «ученый». Формально в России не очень развит институт технишенов, что не отменяет их существования. Это создает некоторую путаницу, когда дело доходит до ролей в науке. По непонятным для меня причинам в российской науке пока есть психологический барьер, который мешает формализации этой роли, хотя многие научные сотрудники с научными степенями работают именно технишенами. Да, технишена от «ученого» отличает то, что он не ставит научные задачи, не выдвигает научных гипотез и не синтезирует из полученных данных новое научное знание. При этом это крайне важная роль, которая подразумевает знания в определенной области, навыки работы со сложными приборами, умения в части применения методов и многое другое. Этот специалист может быть лучшим в стране или даже в мире в своей области и зарабатывать хорошие деньги. И подавляющее число сильных ученых, с кем я общался, согласны со мной в том, что хороший технишен для науки гораздо важнее посредственного ученого.

Заключение.
Ученый, как врач или педагог — это призвание. Которое требует частичного переформатирования личности и типа мышления. В аспирантуру имеет смысл идти, только если вы хотите научиться производить новое знание. Это интересно, вдохновляет, наполняет жизнь дополнительными смыслами и может быть востребовано и за пределами науки. Но это не для всех. А процесс становления требует вложения душевных сил и времени. Если вы не готовы вложить их — не мучайте себя и других, поищите другое применение вашим силам и времени. Попытка воспринимать аспирантуру как загон для неопределившихся инфантилов ведет только к боли и разочарованиям всех сторон.

Ссылки на мои мысли / советы для студентов и молодых ученых. Все они по сути являются рефлексией на тему того, что мне самому было бы полезно услышать, когда я только начинал жизнь в науке. Репосты в места дислокации целевой аудитории приветствуются :)

1) Руководство для студента: как выбрать научную лабораторию и как себя там вести
2) Лекция (видео) про карьерные треки в науке
3) Риски при выборе карьеры: откуда они берутся и зачем их оценивать
4) Аспирантура — зачем туда идти, что там делать и надо ли оно вам
5) Work-life balance

Новый выпуск "Медицины в контексте" мне этот разговор с Василием Попковым был интересен:

https://youtu.be/jhJXYSgGHHI?si=MMBVksqK9FFT7tG8

Продолжается государственное шебуршение на тему нейротехнологий.

Интересно, выйдет ли что-то хорошее. Но хотя бы состав экспертов приличный - есть надежда.


https://www.oprf.ru/news/drayver-razvitiya-primenenie-neyrotekhnologiy-imeet-bolshoe-znachenie-dlya-samykh-raznykh-oblastey

Инициатива по "нейроэтике" здорового человека в России.
Свое мнение я уже высказывал, и по сути оно сводится к тому, что обсуждать надо сухие вопросы регуляторики, страхования рисков, ответственности сторон и так далее. А не абстрактное "право ли имеем" и "туда ли мы идем".

Вот тут предлагается такой же подход. Который со стороны, конечно, выглядит как очень общие и размытые формулировки. Но они и должны быть такими для стратегических "манифестов". Конкретика должна появляться только после конкретных кейсов.

Иначе рынок нейротеха России рискует попасть в ситуацию как с ГМО, когда "на всякий случай" "пока мы разберемся" убили целое направление технологий и попали в зависимость от зарубежных поставщиков.

Коллеги провели отличную работу и блестяще сформулировали принципы нейроэтики:

https://xn--80ajjdgojpt3i.xn--p1ai/

Я целиком и полностью поддерживаю эту важную инициативу, которая поможет развитию нейротехнологий.

(Особенно отрадно видеть, что нет никакой «клятвы нейротехнолога» — против этого изображения бурной деятельности я как раз возражал.)

Учёные изобрели вязанные кошачьи шапочки с электродами — внутри спрятаны электроды, которые позволяют делать ЭЭГ

Проблема в том, что пожилые котики с хроническими болезнями не очень охотно идут на процедуру — кусаются, жуют провода и всячески мешают ветеринарам работать. Учёные нашли гениально милый выход — шапочки с прорезями для ушек.

В сочетании с приятными запахами и успокаивающим светом, котики спокойно сидят в шапочках до конца процедуры.

Дайте им какую-то премию за самое милое изобретение

👉Boom! Science

❗️Доклад Morgan Stanley: объем рынка BCI только в США- $400 млрд.

Согласно последнему отчету Morgan Stanley(скачать его можно тут), технология интерфейсов мозг-компьютер (BCI) стоит на пороге огромного прорыва с потенциальным рынком в $400 млрд только в США. BCI обещают стать следующим большим прорывом в медицинских технологиях.

Рыночные прогнозы:

1. Ожидаемая коммерциализация: через 5 лет.

2. Ранний целевой рынок - $80,8 млрд.

3. Прогноз на 2035 год: $1,5 млрд годового дохода
К 2045 году: 268 000 пациентов с BCI (2,8% от потенциала).

Медицинское применение:
БАС, инсульт, травмы спинного мозга, рассеянный склероз, церебральный паралич, ампутации, эпилепсия, депрессия.

Ключевые игроки рынка: Neuralink, Synchron, Paradromics, Precision Neuroscience.

Технологические инновации:
Neuralink - робот R1 для имплантации чипа N1
Synchron: Stentrode, вводимый через кровеносные сосуды

Регуляторный прогресс:

FDA США приняло программу прорывных устройств.

Будущие направления:

а) Военное применение:

- Расширение сенсорного восприятия
- Управление экзоскелетами
- Оптимизация состояний сна/бодрствования.

б) Нейрогейминг:

- Управление играми силой мысли
- Глубокое погружение в виртуальную реальность.

в) Производство:

- Управление сложными системами
- Повышение производительности труда.

Вызовы:
1. мало квалифицированных нейрохирургов

2. Вопросы страхового покрытия

3. Этические проблемы немедицинского использования.

Наконец-то у меня вышла статья в настоящем журнале, а не каком-то научном :)

https://www.forbes.ru/mneniya/523262-kto-imeet-pravo-na-cip-v-golove-i-ctenie-myslej-zacem-v-rossii-zakon-o-nejroetike

Русские учёные впервые в мире подключили крысу к «матрице»!11111

Если говорить серьёзно, то ответы на вопросы — не самое важное для меня, хотя это и весело. Для меня этот довольно хулиганский проект был, в первую очередь, тест-драйвом нашего «железа» и возможностей команды. В рамках нашей основной деятельности мы меньше чем за два года с нуля разработали электроды, коннекторы, беспроводной стимулятор. Нам удалось хронически имплантировать их животным и даже научить их взаимодействовать с этим оборудованием. И где-то за полгода нам удалось это адаптировать под такой проект и реализовать его. Со своей стороны, команда «Нейри» менее чем за полгода создала для нас великолепную клетку с программным обеспечением и искусственным интеллектом, совместимым с нашим стимулятором. Это тоже впечатляет — всем бы таких партнёров! Я восхищён скоростью, с которой мы движемся вперёд.

У нас потрясающая команда. Спасибо большое всем, кто причастен! Надеюсь, что следующие планы по глубокой интеграции ИИ и мозга будут реализовываться также быстро и успешно.

Лайк, шер, репост — следите за нашим прогрессом! :)


https://www.forbes.ru/tekhnologii/524702-ucenye-mgu-i-laboratorii-neiry-podklucili-mozg-krysy-k-iskusstvennomu-intellektu