ИИ напишет код лучше нас?

6 октября 2026 года в Российской академии образования прошёл круглый стол – расширенное заседание бюро отделения профессионального образования на тему «Использование ИИ в учебном процессе». В мероприятии также приняли участие представители отделения философии образования и теоретической педагогики, отделения психологии и возрастной физиологии, а также отделения образования и культуры. Присутствовали члены Общественной Палаты РФ и Научного совета по развитию образования в сфере оборонных отраслей при Президиуме РАО.

Как отметил в начале заседания и.о. академика-секретаря Отделения философии образования и теоретической педагогики Михаил Львович Левицкий, несмотря на огромный объём публикаций и сообщений, посвящённых теме искусственного интеллекта, до сих пор остаётся очень много непонятного. Прежде всего, никто не может сказать, каким образом ИИ влияет на развитие ребёнка. При этом повсеместно наблюдается передача на аутсорсинг функции мышления, но серьёзных научных исследований, способных оценить эффект использования ИИ и его влияние на психическое развитие человека, не проводится. Да, существуют отдельные работы в этом направлении, но они не дают полной картины, к тому же, изучают, как правило, то, что «здесь и сейчас», а долговременных последствий никто не оценивает. Поэтому так важно всем заинтересованным сторонам объединиться и заняться решением этой проблемы.

Ректор Центрального университета, кандидат физико-математических наук в Объединенном Институте Ядерных Исследований Евгений Васильевич Ивашкевич подробно остановился на теме, затронутой на предыдущем заседании Совета. Он рассказал о системе Aleks.com, через которую прошли миллионы учащихся США. Её разработки начинались ещё в 70-х годах прошлого века, но теперь, с развитием Интернета и нейросетей, всё вышло на принципиально иной уровень.

- Я сам из семьи педагогов, моя мама работала в школе, и я видел, сколько сил и времени она тратит на подготовку к занятиям, - сообщил Евгений Васильевич. – При этом, как хороший учитель, она всегда внимательно следила, чтобы каждый её ученик был опрошен и нагружен, в зависимости от своих способностей и западаний. Из этого я позже сделал вывод: если два человека получают одну и ту же оценку, это вовсе не значит, что у них одинаковый уровень знаний и развития. Так как же сделать так, чтобы понять, с кем мы имеем дело и что следует предложить для изучения отдельно взятому школьнику? Вот как раз в aleks.com эта идея реализована во всей красе.

По словам Ивашкевича, существует определённый набор заданий – типовых задач, количество которых не столь велико, порядка нескольких сотен, но имея всего пять, можно с достаточной степенью точности выяснить, на каком этапе находится человек. Причём эти пять могут быть в сочетаниях, количество которых, чисто математически, колоссально.

- Важно не просто ответить на вопрос «Сколько знает ученик?», а получить ответы на вопросы «Что именно он знает?» и «Что ему учить дальше?», - заявил ректор. – То есть речь идёт о том, какие темы ученик уже отработал и свободно ими владеет, какие ему следует повторить и подучить, а затем перейти к другим, новым. Для этого часто бывает достаточно одного-двух типовых заданий, хотя в среднем имеет смысл ограничиться именно пятью. Нельзя, например, уметь складывать дроби с разными знаменателями, не умея приводить их к общему знаменателю. Поэтому выборочная проверка по пяти заданиям вполне позволяет выявить уровень знаний и некоторые пробелы в них.

Ещё один очень важный момент сводится к вопросу – что нужно знать, чтобы решить задачу? Дело в том, что часто сделать это можно разными способами, и типовые задания должны давать полную картину, какой путь выбрал ученик.

В результате нетрудно составить карту знаний, в которой на старте будет отмечена позиция «ученик ничего не знает», на финише – «ученик полностью освоил материал», а между ними – набор вариаций.

Разные ученики приходят к одной и той же цели разными маршрутами, но главное условия успеха – обучение без рывков, плавно, с постепенным набором новых знаний. Также всегда важно понимать, что ученик уже знает, что было освоено последним, и что он готов изучать. А поскольку за задачами стоят навыки, то каждая из них решается только при наличии у ученика подходящих навыков.

- Чтобы построить хорошую карту знаний, имеет смысл не перебирать все возможные варианты сочетаний типовых заданий, а обратиться к опытным учителям, которые скажут, что следует из того, если ученик не решил конкретную задачу, - подытожил Ивашкевич. – Либо надо возвращаться назад и заново повторять материал, либо он может перейти к новому, даже при наличии этих западаний. Система aleks.com построена именно с учётом знаний огромного количества мнений опытных учителей. Она позволяет оценивать полученные знания и давать новые.  

А что самое главное – раньше, в 70-е годы, на построение одной карты уходили десятки и сотни часов, а теперь, в эпоху нейросетей и искусственного интеллекта, этот процесс ускоряется на порядки.

Весьма необычным было выступление директора Высшей школы программной инженерии МФТИ Алексея Викторовича Малеева. Он рассказал о том, что много лет занимается подготовкой российских команд школьников и студентов к международным олимпиадам по физике, математике и искусственному интеллекту.

По его словам, чтобы вывести одарённого ученика на столь высокий уровень, необходимо понять, какие профильные предметы он изучал в своей школе, в какой степень его учитель и сам он использовал искусственный интеллект, способен ли понимать то, что написано на бумаге, а также самостоятельно делать расчёты в тетради.

- У образования всегда есть несколько целей, среди которых - социализация, адаптация, подготовка к профессиональной деятельности и т.п., - отметил Малеев. – Искусственный интеллект при этом рассчитан только на то, чтобы помогать каждому отдельно взятому человеку, быть его инструментом и помощником, но никак не частью команды. По крайней мере – пока, ибо в скором будущем, вполне возможно, всё изменится, а права и задачи будут более равномерно распределены между человеком и машиной.

Алексей Викторович напомнил, что споры о том, каким языкам программирования следует учить детей в обязательном порядке и с какого начинать, не утихают до сих пор. Только теперь уже всё чаще и чаще задают принципиальный вопрос – а надо ли вообще учить языкам программирования всех, как это делается в современной школе? Ведь уже сейчас нейросети пишут коды гораздо лучше человека, и ему куда важнее знать, как сформировать промпт, грамотный запрос. Зато математику, особенно алгебру и статистику, знать очень важно, эта наука продолжает оставаться фундаментом всего, в первую очередь – программирования. Только важно поделить все предметы школьного цикла на две части: одни (математика, физика, информатика) изучают искусственный интеллект, другие учат, как его использовать для решения прикладных задач.

На вопрос из зала, чего же следует ожидать и чего опасаться, учитывая темпы эволюции ИИ, Малеев развёл руками – ему самому это было бы очень интересно узнать. И на первом месте, разумеется, стоит вопрос безопасности. Он привёл пример, описанный в профессиональной литературе совсем недавно: одна крупная иностранная компания поставила задачу нейросети найти уязвимости в своей сети. Та не придумала ничего лучшего, как взломать сеть другой компании и там отыскать решение. Это говорит о том, что логика искусственного разума может быть похожей на логику человека, но, к сожалению, лишённой этической составляющей.

Неожиданно свои пять копеек вставил Евгений Ивашкевич, заявив, что нейросети развиваются даже быстрее, чем мы можем себе представить, и они вполне смогут в скором будущем избавить человека от необходимости учить даже математику. Точнее, учить её надо будет отдельной категории избранных, высоколобых интеллектуалов, а подавляющее большинство остальных станут лишь пользоваться уже готовыми продуктами.

- Я сам активно изучаю искусственный интеллект и недавно провёл эксперимент: взял знакомую всем математикам книгу Давида Гилберта в формате pdf и попросил нейросеть её формализовать. За 2 часа она не просто всё это сделала, но умудрилась даже дополнить автора, дав те доказательства теорем, которые в книге лишь упоминаются, но отсутствуют. Это говорит о том, что математика будет отмирать, искусственный интеллект её заменит, а учить ребят надо чему-то другому, не программированию, эти навыки были нужны в старую эпоху, когда другого языка общения с машиной не было. Теперь есть, - подытожил Евгений Васильевич.

Доктор биологических наук, профессор, академик РАО Татьяна Владимировна Черниговская, как известный специалист в области нейронауки, психолингвистики, нейропсихологии и нейрофизиологии, согласилась с коллегами в том, что в современном мире в плане использования ИИ всё очень непонятно, скорость развития систем гигантская, уже сегодня многое может стать не таким, как вчера, а завтра будет не таким, как сегодня.

- Для педагогики такое положение дел имеет огромное значение, поскольку с внедрением в образовательный процесс искусственного интеллекта надо менять всю дидактику, а также саму парадигму образования, - заявила она. – И могу сказать со всей ответственностью: мы даже не понимаем, куда попали. Причём мы – это всё население планеты, а не только жители России. Да, хорошо, когда нейросети способны хорошо выполнять задание человека, замечательно, если мы научили их проверять друг друга, но тут же таится и серьёзная опасность. Дело в том, что искусственные системы становятся антропоморфны по стилю мышления, у них даже появилось что-то вроде квазиинтуиции. И лично я не могу ответить на вопрос, есть ли у ИИ состояния сомнения. Я имею в виду не ту ситуацию, когда они нам врут, ибо как раз это нейросети научились легко, а состояние «Эврика!» - внезапное озарение при отсутствии базовых знаний.

Черниговская подтвердила тезис о том, что в современной парадигме нам уже не нужны люди с потрясающей памятью, для этого уже есть ИИ. Нужно учить не запоминать огромные объёмы информации, а уметь грамотно пользоваться поиском в огромном океане данных. С другой стороны, есть опасность начать готовить и выпускать дилетантов, придатков к нейросетям, без которых люди вообще ничего не могут. Всё-таки фундаментальный набор базовых знаний по ряду предметов должен быть в голове у каждого. Но также очень важно развивать метанавыки, учить справляться со стрессом, выстраивать коммуникации, распределять роли в команде и пр. Хотя и тут главная проблема – кто будет всему этому учить, ведь современному ученику нужен современный учитель, а его самого, в свою очередь, тоже должен кто-то вырастить и воспитать.

Коллега Черниговской, доктор психологических наук, профессор, член-корреспондент РАО Варвара Ильинична Моросанова относительно тревожно-апокалиптических картин будущего спокойна. По её мнению, ИИ как был инструментом, так им пока что и продолжает оставаться, и ему в принципе недоступно очень многое из того, на что способен человек. И всё то, что создал за последние годы, основано на открытиях, вделанных людьми, нейросети лишь обобщают чужой опыт, работая с огромными массивами информации. И вот как раз это они умеют замечательно, значительно лучше нас. Значит, пусть и продолжают в том же духе, каждый должен заниматься своими делами.

Заместитель директора Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МИФИ Юрий Владимирович Бородачёв рассказал о том, как его вуз занимается подготовкой специалистов в области ИИ для производства. Он уверен: люди, знающие языки программирования, способные делать вычисления как в уме, так и на бумаге, будут востребованы всегда, это штучный и очень ценный товар, поскольку именно они способны создавать те самые нейросети, о которых речь. Но, как ни странно, эволюция искусственного интеллекта идёт примерно в том же направлении, о котором нам рассказывали писатели-фантасты. То есть тут и микроминиатюризация «по Станиславу Лему», и три закона робототехники «по Айзеку Азимову», и много т.п.

А вот академик РАО Вадим Валерьевич Гриншкун неожиданно заявил – будь его воля, он бы очень много внимания уделил тому, чтобы не называть искусственный интеллект этими словами.

- Это не интеллект, как таковой, а всего лишь технология, - отметил академик. – Поэтому более правильно использовать термин «технология искусственного интеллекта – ТИИ». Пока же существующая аббревиатура вводил людей в заблуждение и способствует фетишизации, создании культа deus ex machina - «Бога из машины». Хотя в своих выступлениях я сам, увы, продолжаю пользоваться старым и невалидным обозначением – ИИ.

Докладчик особо подчеркнул, что появление нейросетей вполне тянет на восьмую технологическую революцию. Речь идёт о создании информационных ресурсов, к которым человек не имеет непосредственного отношения, они целиком созданы ИИ. Это стало результатом интенсивного обучения нейросетей человеком.

- Продавцы западных книжных магазинов отмечают необычное явление – взлёт продаж технической и научно-популярной литературы, - рассказал Гриншкун. – Выяснилось, что компания Anthropic закупала и сканировала миллионы наименований печатных книг, причём особый интерес у неё вызывают книги, изданные до 2022 года – то есть до того периода, когда человек не начал привлекать искусственный интеллект для создания печатной продукции. Аналогичный проект запустила и компания ISBNdb, которая объявила о создании крупнейшей базы данных книг. Она запустила сервис по массовой закупке литературы для ИИ-компаний. Клиенты могут приобретать от 1000 до 1 миллиона экземпляров, а затем оцифровывать их для формирования обучающих наборов данных.

Вадим Валерьевич подробно рассказал о том, что до 2022 года в мире существовала так называемая Дидактика «Д1», основанная на передачи знания от человека к человеку, пусть и с использованием электронных ресурсов. Ей на смену пришла Дидактика «Д2», в которой человек обучал искусственный интеллект. Далее была Дидактика «Д3», где одни нейросети обучали человека. Наконец, в Дидактике «Д4». То есть сейчас мы имеем полный набор из этих четырёх дидактик в самых разных вариациях.

А что касается возможностей ИИ, тут Гриншкун уверен: они безграничны и часто находятся на уровне, воспринимаемом нами как нечто невозможное. Например, нейрофизиологи, подключив к мозгу человека сеть электродов, сняв с него подробную энцефалограмму и передав её на обработку ИИ, вдруг поняли, что искусственный разум способен читать мысли. То есть нейросеть, расшифровав набор импульсов, возникающих у человека при просмотре той или иной картинки, сумела воссоздать её с очень большой точностью.

Помимо этого, нейросети научились составлять задачи для школьных и вузовских учебников. Правда, пока это у них получается довольно оригинально и своеобразно, с особым пониманием этических аспектов или, точнее, без таковых.

- Словом, нейросети создают собственные задачи и задания, и надо научиться их встраивать в образовательный процесс, - заключил докладчик.

Академик РАО Барасби Сулейманович Карамурзов согласился с коллегой в том, что термин «искусственный интеллект» у нас понимается не совсем так, как он был заявлен изначально, в 1954 году, ибо тогда американский учёный Джон Маккарти воспринимал его как «квазиинтеллект». Но ведь и в других науках наблюдается аналогичная картина: термин «экономика знаний», на самом деле, у нас переведён неправильно, ибо в английском языке он означает «экономику, основанную на знаниях». Но это так, частности.

Барасби Сулейманович посетовал на то, что высшее образование у нас фокусируется на профессиональной подготовке, при этом вопросам воспитания уделяется крайне малое внимание. Хотя – уделяется, да, ибо в вузах есть даже специальные люди, которые отвечают за это направление. Но вот что касается внедрения ИИ, то тут дела обстоят куда хуже – никто понятия не имеет, какое воспитание получается в результате его использования, динамику этого процесса никто не отслеживает. И полностью отсутствует философское осмысление результатов внедрения ИИ в образование.

Завершая круглый стол, академик РАО, ректор Российского нового университета Владимир Алексеевич Зернов подвёл итог: поскольку затронутая тема крайне важна и актуальна, касается одновременно целого ряда областей знания, необходимо организовать комплексные исследования, в которых бы принимали участие и педагоги, и психологи, и математики, и физики, и нейрофизиологи.

- Но не менее важно изучать мировой опыт, опираясь на разработки учёных, представляющих университеты других стран, - отметил он. – Необходимо понять, почему же всё-таки наши школьники и студенты получают золотые медали на международных олимпиадах по физике, информатике, математике и искусственному интеллекту, но отечественная наука у нас пока ещё недостаточно конкурентоспособна. Будем знать наши слабые места – станет понятно, как их усилить.

Илл: Скриншоты из презентаций докладчиков.