📌 Русский и китаец друзья навек

Сегодня принимаем в ВШЭ известного китайского ученого, профессора Тома Луо (Хирш = 104 🔥), который в настоящий момент руководит Китайским университетом Гонконга в Шеньчжене.

Впервые с Томом встретились в прошлом декабре, в Китае. Оказалось, что он никогда не был в России. Мы сразу же решили исправить это досадное недоразумение и пригласили к нам, в Москву. И вот он уже тут.

🤝 Закладываем основу для сотрудничества.

📌 Как зарождалась статистика R&D

На этой неделе один из нас начинает читать курс "Измерение науки" для магистров англоязычной программы НИУ ВШЭ "Science, Technology and Innovation Management and Policy".
✖️Но не только студентам необходимы хотя бы минимальные знания о международной практике оценки состояния и развития сферы науки🙂

Кратко о том, как зарождалась статистика науки:

🔴До 1920-х гг. систематические оценки отсутствовали. Измерения проводили сами ученые, статистика носила описательный характер и концентрировалась на учёных (men of science) как главном объекте измерения 👩🏻‍🎓👨🏻‍🎓.

🔴С 1940-х гг. ключевую роль в измерении науки и технологий стали играть государства и их статистические службы. Фокус сместился с измерения ученых на финансирование науки 💰. В 1939 г. Дж. Бернал предложил концепцию «национального бюджета науки», где ключевым показателем был удельный вес расходов на исследования и разработки (ИР) в национальном доходе.

🔴После Второй мировой войны ведущие страны начали активно инвестировать в науку, что потребовало систематического учета затрат на ИР 🔗 . В США появился первый регулярный учет научных расходов через Национальный научный фонд (NSF).

🔴В 1963 г. страны ОЭСР приняли первую редакцию Руководства Фраскати (последняя редакция в 2015 г.), что дало мировому сообществу "унифицированный язык статистики", обеспечивший международную сопоставимость данных. Руководство задает единые определения, принципы классификации, подходы к измерению и др., которые носят рекомендательный характер.

🔴В СССР первые централизованные статистические сборники о научных кадрах и учреждениях появились в 1930 г., а данные о расходах на науку — в 1940 г. В 1990-е гг. началось формирование статистики науки в современном виде.

Конечно, статистика науки не стоит на месте.📌Актуальные задачи государственной политики, развитие технологий, новые методологические наработки международных организаций постоянно задают вектор для дальнейшего совершенствования подходов, инструментария, показателей и т.д.

📌 Кризис академической науки

Все больше наших знакомых по всему миру уходят из академии в индустрию. И мы, хоть и боремся за науку и работаем в ней, понимаем, что академический мир в глубоком кризисе 😔

Почему? Все сложно и просто одновременно.

🔴 Современные университеты — монстры, заваленные жесткими KPI. Они хоть и стимулируют ученых публиковаться в высокорейтинговых журналах, но ограничивают ресурсы на запуск прорывных проектов. Генерация нового знания практически отходит на второй план, а выполнение показателей (любыми способами) выходит на первое место.

🔴Найти позицию в академии — задача не из простых (во всем мире). И численно мест немного, и конкурс высокий, и бюрократических сложностей (например, с формированием заработной платы) предостаточно.

🔴На этом фоне в индустрии сплошные "плюшки": огромное число открытых вакансий, заработная плата сильно выше и вдобавок социальный пакет, больше ресурсов (в т.ч. вычислительных), так еще и ореол, что делаешь реальные прикладные вещи.

🔴Единственное, с чем индустрия не справляется сама — воспроизведение себе подобных (новые кадры) и держать "фанатов" фундаментальных научных тем.

⛅️ Радует только то, что кризисы заканчиваются!

*️⃣ Без академии (ФУНДАМЕНТальной науки) индустрия просто выжмет за один цикл все интеллектуальные и человеческие ресурсы. В общем, быстро погибнет 📖

А когда индустрия наконец-то сделает сильный ИИ, тогда и академия "заживет": снова вернется к тому, с чего начинала во времена Болонского университета.

📌 Слет А-звезд: Fall into ML 2025

Вот уже в четвертый раз в этом году будем проводить конференцию Fall into ML (machine learning). Конференция для всех исследующих и интересующихся ИИ от студентов до ведущих ученых.

📍 Конференция пройдет 24-25 октября, в Москве в кампусе НИУ ВШЭ на Покровке. В 1️⃣ день запланированы лекции по перспективным направлениям ИИ и панельная дискуссия про жизнь в науке. Во 2️⃣ день — тематические воркшопы, избранные доклады и центральное событие — постерная сессия всех российских авторов А* статей за 2025 год. Также планируем деловой научный завтрак ☕️!

Как и в прошлые годы, мы решили не следовать трендам зарубежных А* конференций и не собирать по 7 тыс. постеров (acceptance rate = 30% от более 20 тыс. заявок). ✖️А сделать камерно, собрав 100+ статей.

💬 Почему важно участвовать в Fall into ML всем, кто считает себя исследователем ИИ или хочет сотрудничать с академией?
В отличие от большинства российских конференций в области ИИ, которые проходят в течение года, Fall into ML по-настоящему про науку.
➡️ Тут Вы сможете без лишних официальностей поговорить с теми, кто делает исследования на переднем крае, понять интересы различных авторов и найти себе коллег для будущих научных исследований, а быть может и для совместного проекта. Для студентов же это отличная возможность примкнуть к научным группам.

Нас часто спрашивают, почему именно такое название? Когда-то сидели с нашим другом С. Самсоновым и перебирали разные названия. Было и "ИИ зовет" и другие, но вдруг решили обыграть осень (осенний семестр) и машинное обучение. Так и вышло. Но можно думать, что мы все "падаем" в машинное обучение на эти 2 дня. Полное погружение 🐋

Но хватит лишних слов, пора регистрироваться! И готовить постер, если вы автор А* в 2025 г.

📌 Update Fall into ML

Нас часто спрашивают, можно ли выступить на Fall into ML с "политической статьей"? Однозначный ответ — «да, конечно!» ✅

Если ваша статья прошла на одну из А* конференций этого года, но была отражена (desk reject) из-за санкций, то наша конференция открыта к таким работам.

📌 Писатели и ученые: что общего?

В течение последних двух недель удалось дважды съездить в Петербург на мероприятия ♥. Помимо работы поездка в город на Неве — это всегда про зайти в книжный магазин (Подписные издания) и купить что-то для души. И вот последний раз случайно наткнулись на книгу, в которой оказалось большое количество ценных мыслей, верных как для писателя, так и для ученого. Ведь наука и литература (как и любое искусство, например, музейное дело) тесно связаны.

Речь о 📚 книге К.Г. Паустовского ("доктора Пауста", как его называли коллеги-литераторы) "Золотая роза". В ней автор размышляет о природе писательского труда и творчестве в целом. И есть основательное мнение, что эта книга — лучшее пособие для будущих писателей, журналистов, блогеров и т.д.

Несколько мыслей, которыми хотим поделиться:
1️⃣ По щелчку исследование не сделать: "Замысел (идея) — это молния" ⚡️. Чтобы исследование созрело, надо, чтобы мозг был как атмосфера: насыщен электрическим зарядом, знание должно накопиться. "Вдохновение — это строгое рабочее состояние человека. 💨 Душевный подъем не выражается в театральной позе и приподнятости. Так же как и пресловутые "муки творчества"".

2️⃣ На старте статьи обычно устно/ письменно формируется план 📝 — «упорное нащупывание темы и сюжета». Но потом появляются «люди, которые «по воле автора оживают и тот час же начинают сопротивляться плану и вступают с ним борьбу». И зачастую финальный текст далек от исходной задумки.

3️⃣ «Сплошь и рядом для короткого рассказа (статьи) нужно, как говорится писательском языке, «поднять» большой материал, чтобы выбрать из него самое ценное… 🧩 "Запас материала должен быть гораздо больше, чем то количество его, которое понадобится для рассказа (статьи)."

Интересно, что книга была в разделе "детская литература" 🙂, а мысли совсем и не детские. Но может ученые — это дети?

На схожую тему: Черты ума настоящих исследователей по мнению И.П. Павлова

📌 Лидеры ИИ: за премией?

📢 Осталось 10 дней, чтобы успеть подать заявку на Национальную премию за вклад в развитие технологий ИИ, которую в этом году Альянс в сфере ИИ и АНО «Цифровая экономика» вручают уже в третий раз.

Всего в премии 3 номинации:
🔴премия регионам
🔴премия компаниям
🔴премия ученым
💸 И в каждой из них несколько победителей и финалистов.

Нашим подписчикам, скорее всего, может быть интересна именно последняя — премия ученым.

*️⃣ Чтобы получить премию, нужно иметь достойные публикации А* и Q1 в области ИИ + составить хорошую заявку, в которой объяснить, почему ваше исследование «самое важное в стране и мире»! И быть моложе 35.

Кстати, Алексей один из членов жюри и строго блюдет за научной составляющей и настоящей наукой! 😋

Не теряйте время и подавайте заявки!

По большой дружбе С. Самсонов может поделиться секретами успеха в прошлом году.

📌 Слухи про конференцию ICLR

Вновь вынуждены вернуться к теме А* конференций

Поговаривают, что отечественные статьи начали desk reject'ить на конференции ICLR.
В отличие от NeurIPS снимаются статьи не после рецензирования, а сразу после дедлайна на подачу, который прошел совсем недавно.
📢 Если у вас есть подтверждения, то присылайте в комментарии.

🔴Пока безопасно публиковать статьи с аффилиациями ВШЭ, МГУ, Иннополис, но долго ли это продлится?

🔴Может быть пора искать новые способы верификации и кодификации знания?

🔴Или может стоит воспользоваться тем, что индустрия производства статей вышла на безумные обороты и предложить новые форматы?

🔴И еще. Если автор из списка санкционных университетов участвовал в рецензировании других работ, то морально ли использовать его оценку статей? 😬Может быть он сознательно вмешивается в выборы заваливает статьи из «правильных» университетов и организаций?

📌 Поиск научной проблемы для исследования

Часто сталкиваемся с жалобами молодых коллег и студентов, что научный руководитель не дает им "подходящую" задачу (тему). Они огорчаются и идут к другому руководителю, возможно, что получают задачу, кривят лицо и снова ищут нового руководителя 🙄. Пока процесс не заканчивается или успехом, или полным разочарованием в науке.

💬 Но должен ли научный руководитель сразу же давать задачу? которая "зацепит" студента, решится в разумные сроки, а еще лучше, если приведет к публикации. Или же такие задачи дорого стоят, и за обладание ими надо заплатить некоторую цену? (мы не про деньги, а про умственные усилия, которые необходимо приложить)

В науке часто бывает так, что если ты нашел хорошую задачу (т.е. ее посильно решить существующими методами, есть доступные данные, или можно оперативно развить существующую теорию), то считай, что ты сделал публикацию. А у кого есть публикация — с тем разговор уже гораздо более почтительный в науке.

*️⃣ Говорят, что физик и нобелевский лауреат Л. Ландау никогда не давал задачи своим аспирантам. Считал, что они должны сами погрузиться в область, найти задачу, а он скажет, достойно или плохо, а затем будет давать рекомендации по ходу работы.

Наверное, единственно верного ответа нет. 🔴Бывает, что ученый работает в области, где достойных задач полно, легко можно подключить студентов к конкретным проектам (цените это время 💯), 🔴а бывают времена научного поиска, когда необходимо разыскать пласт с открытыми задачами, который готов для освоения.

📌В любом случае наша рекомендация — больше читайте статьи, углубляйтесь в область, которая вам интересна, подвергайте результаты критической оценке, пытайтесь разрушить "защитный пояс" работы и задавайте себе вопросы: "А что я могу тут сделать? Можно ли улучшить? Под каким углом еще интересно взглянуть на проблему? Делал ли кто-то вот такое исследование?". Это вам очень сильно поможет в будущем, если вы выберете путь в науке.

📌 Отдохновение

Смена деятельности — ключ ко всему. Для человека, занятого умственным трудом, критически необходимо переключаться.

✖️Есть заблуждение, что отвлечения от работы негативно сказываются на производительности. Но по факту это тоже самое, что носить каждый день одни и те же брюки — быстро протрете.

Нам же кажется, что во избежание выгорания и повышения ПРНД нужны как короткие (в течение дня), так и длинные (полноценные хобби) переключения. Что выбрать? Можно последовать примеру Тьюринга, Кейнса, Дарвина, а можно вспомнить У.С. Черчилля (кстати, тоже Нобелевского лауреата), который сделал выбор в пользу живописи.

Рекомендуем почитать эссе У.С. Черчилля "Живопись как отдохновение". 📚 Там меньше 45 стр., но можно прочитать хотя бы первые 10 стр. Написано очень легко и в ироничной манере, а в конце еще и избранные репродукции работ самого Черчилля.

📢 Мозг продолжает свою работу, даже если дать ему сигнал, что сейчас необходимо отдохнуть. "Беспокойство — это эмоциональный спазм: ум цепляется за что-то и не может его отпустить". За мгновение способы перезагрузки не придумать, поэтому о развитии альтернативных интеллектуальных интересов надо подумать заранее.

📌 Импортозамещение в теоретической науке

Вчера один из коллег за кофе рассказал занятную историю, как некоторые иностранные коллеги "боятся иметь дело" с учеными из России 🙄. С уважением ко всем причастным не будем приводить имена и названия университетов.

📝 Наш коллега писал статью с 3 иностранными соавторами из Европы и США. Но когда коллеги из США увидели его российскую аффилиацию, то поспешили устраниться из проекта. Как? Они, не сказав ни слова, просто удалили свои куски текста из overleaf.

Не было бы печали, если бы использовалась платная версия overleaf (а чтобы ее купить, нужна заморская карточка), ведь тогда можно было бы "откатить" историю до предыдущей версии.

А так пришлось ему самому восстанавливать утраченный текст: передоказывать все результаты. Конечно, на это ушло много времени ⏰.

➡️ Одним словом, пришлось импортозаместить утраченные заморские идеи и мысли. Но русского человека такие проблемы не останавливают, а только делают сильней⚡️.

📌 Университетские годы в МГУ

Решили подробнее рассказать, где мы учились, и как спустя годы переосмыслили годы учебы в университете.


🔰Про выбор вуза и направления.
Алексей поступил в МГУ в 2005 г. и в 2010 г. окончил факультет вычислительной математики и кибенематики кибернетики (ВМК). В старших классах (2007 школа) учитель по математике сказал, что есть только одно приличное место в стране — мехмат МГУ. Но случай: все дело в олимпиаде и курсах подготовки к поступлению, привел Алексея не на мехмат, а на ВМК. И тогда казалось, что никакой разницы особо между факультетами нет.

ВШЭ в те годы всплывала в основном в контексте экономики, да и то говорили, что "какая экономика в стране — такая и высшая школа". Забавно, какое колоссальное имиджевое изменение произошло за 20 лет 🔝.

📚 Первый год учебы был очень тяжелый, потому что университетская математика прилично отличалась от школьной. Особенно тяжело давались линейная алгебра, некоторые части дискретной математики и алгоритмы программирования. А сейчас все это воспринимается как нечто естественное и даже очевидное …

🔰Про подход к образованию.
По большинству курсов были лекции и семинары. Нужно было сдать зачет семинаристу (если были семинары), далее прийти на экзамен и сдать его лектору или "его команде". Накопленных оценок, блоков и т.д. практически не было. Можно было "философствовать" весь год, затем за 3 дня подготовиться к зачету и экзамену. 🥁 Курс сдан. Главное условие: утром зачет — вечером экзамен (как с деньгами и стульями). Кто-то говорит, что это неправильная система, но Алексею нравилось. Главный навык — способность разобраться практически в любом предмете за 3 дня (а если еще есть методичка... ) 👌.

🔰Про специализации.
Первые 2 года все учились вместе, а дальше нужно было выбрать кафедру (специализацию) и научного руководителя (в рамках специалитета одна ВКР). Алексей выбрал кафедру математической статистики, на которую в те годы был самый высокий конкурс. Считалось, что после окончания "пойдешь работать в большой богатый банк, будешь делать алгоритмы финансовой математики, и будет тебе счастье" 💰. Про машинное обучение и ИИ тогда особо не говорили, а к регрессии относились как просто части обязательного знания математической статистики (а может и вообще особо не проходили, все там понятно с времен Гаусса и Маркова). Финансовый кризис 2008 г., а затем рождение глубинных нейронных сетей в 2011 г. сильно изменили конкурс на кафедры.

🔰Спецкурсы.
Важной частью обучения были спецкурсы. 📖 Листочки с объявлениями о начале чтения курса вывешивались на стендах кафедр, в холле с расписанием, на дверях туалетов и т.д. Спецкурсы исторически были важной составляющей образования в МГУ (как сейчас обстоят дела со спецкурсами?).

📢 Есть тут еще выпускники или студенты МГУ? Поделитесь, что вынесли из обучения для себя как самое важное?

📌 Технологии требуют осмысления

🤳🏼 Цифровые технологии повсюду. Это стало так привычно, что мы уже не замечаем их использования и не фиксируем, больше пользы или вреда они приносят. 💬 А ведь они погружают нас в информационные пузыри, через них с нами связываются мошенники, а «не пользователи» чувствуют себя исключенными.

📢 За процессами, как цифровые технологии меняют нашу жизнь, пристально следят социологи. И если вы один из них, у вас есть собственные научные ответы, приходите на конференцию «Цифровизация общества: трансформация повседневных практик и исследовательских перспектив», которую в 2025 г. уже в четвёртый раз проводит ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

🔍 Фокус этого года — социальные последствия использования цифровых технологий, прежде всего искусственного интеллекта. Да, коллеги уже заранее задумались о последствиях ИИ 🙂.

В прошлом году обсуждалось, успевает ли научное сообщество за цифровизацией общества. По ссылке доступны также все видеозаписи выступлений!

📍Конференция пройдёт 15-16 декабря в очном формате, в Москве, в НИУ ВШЭ. ✖️А подать заявку на участие с докладом можно на сайте до 31 октября (осталось 2 недели!).

📌 Аспиранты говорят

Среди спама на рабочей почте обнаружили результаты опроса аспирантов-ученых (PhD candidates), проведенного Springer Nature летом 2025 г. (3 785 ответов из 107 стран). В отчете оказалось много интересных наблюдений.

Что мы выделили:

🔴43% аспирантов сталкивались с дискриминацией и харрасментом, среди наиболее распространенных форм: травля и сексизм.

🟡Наивысший уровень удовлетворенности обучением в Бразилии (83%), Австралии и Италии (82%). Про бразильцев и итальянцев все понятно, но что так заряжает в Австралии? Удовлетворенность выше, чем меньше лет потрачено на учебу и работу над исследованием, и чем больше в общении с научным руководителем (3+ часов в неделю).

🔴Один из ключевых факторов, мотивирующих уезжать на PhD за границу, в России — политическая нестабильность. Как всегда западные опросы отмечают преследование за идентичность (запрет ЛГБТ), противодействие политическим репрессиям и риск призыва в армию, изоляция от мирового научного сообщества.

🔴Строить карьеру в науке планируют только около половины студентов (52%).

Подробнее результаты (и даже исходные данные) тут.

💡 На картинке по мотивам обследования советы для начинающих учебу в аспирантуре. И снова важнейший фактор успеха — ✅не ошибиться с выбором научного руководителя.

📌 Карьера в науке, не забывая о счастливых студенческих годах 

💬 Как строить научную карьеру и не забывать активно жить?
Это нетривиальная задача для многих студентов, и мы часто видим ребят, которые практически полностью посвящают себя науке (с теми, кто только тусит, мы не знакомы😁).

Ставя в фокус работу, студенты забывают про все остальные сферы жизни, и это грустно — ведь 💯 можно совмещать активную разностороннюю жизнь с научной работой.

Мы недавно нашли канал, где выпусник мехмата МГУ Александр Вотяков рассказывает об этом и дает ценные советы. Например, в его канале про университет вы найдёте следующие посты:
🔴Топ-42 лайфхака для эффективной учебы
🔴Учёба должна занимать мало времени
🔴Чит-код для нетворкинга

Если интересуешься тем, как улучшить свою студенческую жизнь ➡️ подписывайся на @votyakov_university