«ИИ не заменяет глубокие знания, но может приумножить вашу эффективность». Выпускник ЕГУ Гагик Амирханян

— Гагик, после окончания факультета математики и механики ЕГУ и защиты кандидатской диссертации Вы продолжили образование за рубежом. Какой университет Вы выбрали и какое образование получили?

— Я выбрал Технологический институт Джорджии (Georgia Tech), где получил степень PhD по математике. Основными направлениями моих исследований были гармонический анализ и аддитивная комбинаторика.

— Какие фундаментальные знания, полученные в ЕГУ, или какой сформированный здесь образ мышления, оказались наиболее применимыми в течение этих лет?

— Самым важным, что я получил в ЕГУ, была сильная математическая база. Она научила меня мыслить глубоко, точно и системно. Позже я понял, что такой образ мышления применим не только в математике, но и в разработке современных систем искусственного интеллекта (ИИ). Работа над исследовательскими задачами, внимание к деталям и доказательное мышление очень помогли мне в технологической сфере.

— Как сотрудник «Google», расскажите, в каких основных направлениях сегодня развивается искусственный интеллект? Чем именно Вы занимаетесь в компании?

— О неанонсированных проектах «Google» я, разумеется, говорить не могу, но общее направление крайне интересно. ИИ постепенно переходит от систем, которые просто отвечают на вопросы, к более агентным системам («Agentic AI»). То есть к моделям, способным не только генерировать текст, но и планировать, выполнять многошаговые задачи и работать с различными инструментами. Большое внимание также уделяется развитию мультимодального ИИ — моделей, которые понимают и комбинируют текст, изображения и звук. Кроме того, важным направлением является разработка открытых моделей, таких как семейство «Gemma», которые доступны исследователям и разработчикам. Моя работа в «Google» сосредоточена на развитии больших языковых моделей (LLM). Я работаю как над предварительным обучением моделей (pre-training), так и над их последующим улучшением. Моя главная роль в качестве старшего инженера по машинному обучению (Staff ML Engineer) и руководителя технической команды (Tech Lead) заключается в том, чтобы помогать создавать более эффективные, стабильные и высококачественные системы ИИ. Для этого мы совмещаем архитектуру моделей, методы обучения и передовую вычислительную инфраструктуру «Google».

— Вы уже несколько лет регулярно оказываете поддержку факультету математики и механики ЕГУ в реализации ряда студенческих программ. Какое главное изменение Вы хотите увидеть на факультете?

— Самое важное изменение, которое мне хотелось бы увидеть, — это создание более естественного моста между математикой и современными технологиями. Сильная математическая база в сочетании с программированием, наукой о данных и ИИ дает студенту существенное преимущество на мировом рынке. Я рад, что в этом направлении уже есть позитивные сдвиги. Включение машинного обучения и статистики в учебные программы, а также организация летних школ — это очень важные шаги. Моя цель — поддерживать эти инициативы и помогать большему числу студентов углублять свои математические знания и применять современные технологии.

— На Ваш взгляд, чего не хватает армянскому студенту, чтобы быть более конкурентоспособным на мировом рынке?

— У армянских студентов обычно очень сильная теоретическая база. Однако часто не хватает опыта работы над реальными проектами. Очень важно, чтобы студенты не просто выполняли домашние задания, а пытались создавать реальные продукты или исследовательские проекты. Второй важный фактор — знание английского языка. В глобальной технологической и научной среде английский является обязательным инструментом как для обучения и сотрудничества, так и для презентации собственной работы. Третий фактор — это смелость. Мне кажется, наши студенты часто не используют свои возможности в полной мере и имеют заниженные ожидания. При хорошем менторстве и в правильной среде они могут на равных конкурировать со студентами лучших университетов мира. 

— В условиях стремительного развития технологий, на каких направлениях Вы бы посоветовали сосредоточиться сегодняшним студентам факультета математики и механики?

— Во-первых, я советую глубоко изучать свою основную специальность. Если вы учитесь на математика, необходимо глубоко владеть математикой — это долгосрочное преимущество студента. В то же время нужно учиться использовать современные инструменты ИИ. Они не заменяют глубокие знания, но могут приумножить вашу эффективность. Учитесь программировать, работать с данными, применять инструменты ИИ для исследований, моделирования и решения задач. Сегодня наиболее конкурентоспособные специалисты — это люди, обладающие глубокими профессиональными знаниями и умеющие быстро и эффективно применять их с помощью новейших технологий.