Реакция Комиссии РАН по борьбе с лженаукой (которую пока «недореформировали») на опубликованные вчера высказывания члена-корреспондента РАН А.М.Кудрявцева, директора Института общей генетики РАН имени Н.И.Вавилова, не заставила себя ждать:

https://rtvi.com/opinions/eto-bolnye-lyudi-pochemu-v-ran-obsuzhdayut-lyudej-s-prodolzhitelnostyu-zhizni-v-900-let/

Интересная заметка по этому поводу появилась также в «Новых известиях»:

https://newizv.ru/news/2023-03-28/slishkom-mnogo-greshim-glavnyy-genetik-rossii-ob-yasnil-pochemu-lyudi-tak-malo-zhivut-402421

За первые полгода работы новый состав Президиума РАН в основном рассматривал рутинные организационные вопросы и отмечал юбилеи выдающихся ученых. Вчера впервые в повестку дня был включен научный вопрос о цифровизации нефтяной отрасли. Нельзя сказать, что это самая актуальная на сегодняшний день научная тематика. В конце обсуждения этого вопроса академик Р.И.Нигматулин даже посетовал, что положения основных докладов он слышал еще 40 лет назад, и призвал рассматривать на заседаниях Президиума лишь темы, которые «обладают остротой».

Если говорить о собственно научных направлениях, то, по-видимому, наибольшая «острота» сейчас концентрируется вокруг проблемы искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей. Можно также назвать проблему антропогенного воздействия на климат и окружающую среду, быстрое развитие биотехнологий и генной инженерии, изучение мозга, квантовые вычисления (хотя я скептически отношусь к этой последней проблематике).

Однако, есть еще одна группа «обладающих остротой» вопросов, которые пока остаются вне поля зрения Президиума РАН. Это вопросы организации функционирования российского научного сообщества в текущих условиях. Так исторически сложилось, что именно через Российскую академию наук научное сообщество транслирует в коридоры власти свои предложения по вопросам совершенствования организации научной жизни.

За первые полгода работы предыдущего состава Президиума уже были рассмотрены вопросы обновления приборного парка российских научных организаций, необходимости перехода на «научную аспирантуру», международного научно-технического сотрудничества, совершенствования системы аттестации научных кадров, и даже проведены выборы 110 новых профессоров РАН.

Надеюсь, что вопросы по организации научной жизни, затрагивающие интересы большей части научного сообщества, будут включаться в повестки дня последующих заседаний Президиума РАН. Не надо бояться рассмотрения тем, которые «обладают остротой».

В последние дни много говорят о письме ряда ученых и технологических визионеров (включая Илона Маска и Стива Возняка), в котором содержится призыв приостановить на 6 месяцев разработку систем искусственного интеллекта, которые по мощности превосходят GPT-4. Обычно СМИ приводят это письмо в переложении журналистов, поэтому я считаю важным дать ссылку на оригинал:

https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/

Откровенно говоря, не думаю, что данный призыв приведет к какому-либо эффекту даже в США, где он будет скорее всего расцениваться как проявление конкурентной борьбы с компанией OpenAI, которую IT-лидеры прошлого расценивают как «выскочку» и «нувориша». И уж совсем нереально представить себе, что китайская Baidu (которая на днях представила свой аналог ChatGPT) или российская SistemmaGPT (см. мой пост здесь от 26 марта) послушаются Илона Маска и Стива Возняка.

В любом случае, можно констатировать, что системы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, претерпевают очень быстрое развитие во многих странах. Новости появляются почти каждый день, так что можно говорить и о «взрывном» развитии. Но в этом отношении мы отнюдь не находимся в лидерах. Поэтому на сегодняшний день разумно оказывать всемерную поддержку этому технологическому направлению в России без каких-либо попыток замедлить его развитие избыточным регулированием.

Что-то сайт predatoryreport.org совсем «разгулялся». В посте от 17 марта я сообщал, что он отнес к «хищническим» все 422 журнала издательства MDPI. А 29 марта та же судьба постигла 199 научных журналов открытого доступа издательства Frontiers Media:

https://predatoryreports.org/news/f/list-of-all-frontiers-media-predatory-journals

В отличие от MDPI, это издательство мне незнакомо. Но я считаю, что только на основании аргументов, приведенных на predatory.org, выносить подобный вердикт сразу для двух сотен журналов не вполне профессионально. Конечно же, тут нужен индивидуальный подход. Возможно, мы просто имеем дело с конкурентной борьбой «грандов» рынка подписных журналов за рынок журналов открытого доступа.

Одна из проблем российской научной сферы связана с тем, что заметная доля наших научных статей публикуется на русском языке, а для максимально широкого информирования международного научного сообщества о достигнутых результатах эти статьи надо переводить на английский. Значительное число российских научных журналов имеет переводные версии, однако качество перевода оставляло желать лучшего.

Похоже, что с появлением инструментов искусственного интеллекта – таких как ChatGPT – эта проблема уходит в прошлое. Чтобы показать это, я провел простейший эксперимент. В конце прошлого года в Вестнике РАН вышла наша статья с М.С.Аржаковым и А.А.Ярославовым «Одноразовая полимерная упаковка: проблема без решения?». Аннотация этой статьи на русском выглядела так.

Рост объёмов выпуска синтетических полимеров сопровождается увеличением количества полимерных отходов, которые отрицательно воздействуют на окружающую среду. Особого внимания требует ситуация с мусором из пластика с предельно коротким сроком эксплуатации (одноразовая упаковка и тара). Использованный одноразовый пластик с трудом поддаётся переработке, засоряет прибрежные территории и поступает оттуда в моря и океаны, нанося серьёзный ущерб морской фауне. В статье рассматриваются способы минимизации отходов из одноразового пластика, возникающие при этом проблемы и пути их решения.

В английской версии журнала эта аннотация была переведена так.

The growth in the production of synthetic polymers is accompanied by an increase in the amount of polymer waste, which adversely affects the environment. The situation with plastic waste with an extremely short service life (single-use packaging and containers) requires special attention. Used disposable plastic is difficult to recycle, litters coastal areas, and enters the seas and oceans from there, causing serious damage to marine life. Ways to minimize waste from disposable plastic, the problems that arise in this case, and ways to solve them are discussed.

Я попросил ChatGPT перевести исходный русский текст на английский, а затем в получившемся тексте попросил провести стилистическую правку согласно нормам английского языка. Получился такой вариант.

The increase in the production of synthetic polymers has led to a corresponding increase in the amount of polymer waste, which has a negative impact on the environment. Of particular concern is the issue of plastic waste with a very short lifespan, such as single-use packaging and containers. Once used, these items are difficult to recycle and often end up polluting coastal areas, where they can ultimately find their way into the oceans, causing significant harm to marine life. The article examines ways to minimize the amount of waste generated by single-use plastic and discusses the problems associated with this issue, as well as potential solutions.

Понимающие люди легко увидят, что искусственный интеллект справился с задачей гораздо лучше, чем профессиональный переводчик, причем это заняло у него меньше секунды. Таким образом, проблему качественного (и бесплатного) перевода на английский текста написанной по-русски научной статьи на сегодняшний день можно считать решенной. Думаю, что это обстоятельство существенно повлияет на экосистему российских научных журналов уже в самом ближайшем будущем.

Сегодня на физическом факультете МГУ состоялся семинар, посвященный использованию в научной работе методов искусственного интеллекта, обучаемых нейронных сетей. С докладами выступили: Константин Вячеславович Воронцов (д.ф.-м.н, профессор РАН, заведующий кафедрой в МГУ и МФТИ) и Геннадий Олегович Еременко (генеральный директор Научной электронной библиотеки (elibrary, РИНЦ). После докладов состоялась оживленная дискуссия.

Участники семинара были едины в том, что применение методов искусственного интеллекта может потенциально предоставить ученым уникальный инструмент, позволяющий ориентироваться в безбрежном океане ежедневно возникающей новой информации, автоматически выбирать публикации, требующие подробного изучения, выделять новые тренды и идеи, полезные для работы данного ученого, составлять обзоры наиболее перспективных направлений.

Потенциал и необходимый задел для создания такой «персонализированной обучаемой нейронной сети» ученого (или научной группы) имеется. Работы в этом направлении являются чрезвычайно перспективными и, как я надеюсь, в ближайшее время они будут интенсивно развиваться. Мы также продолжим заслушивать научные доклады по данной тематике.

Государственная Дума одобрила в первом чтении законопроект о запрете продажи в экологической зоне вокруг озера Байкал одноразовых изделий из полимерных материалов (пакетов, посуды, сумок, мешков, и т.д.). Перечень запрещенных к продаже изделий должен устанавливаться уполномоченным федеральным органом исполнительной власти:

https://sozd.duma.gov.ru/bill/154856-8

С одной стороны, очевидно, что Байкал, в котором содержится 19% мировых запасов пресной воды, это природное достояние России, которое нужно всячески оберегать. С этой точки зрения, введение в зоне вокруг Байкала мер регулирования оборота одноразового пластика, которые приняты во многих странах мира, можно только приветствовать.

С другой стороны, можно понять и скептиков – см., например

https://www.kommersant.ru/doc/5915037

которые отмечают, что альтернатива наиболее распространенным полимерным материалам может оказаться еще хуже с точки зрения негативного воздействия на окружающую среду.

Думаю, что перед вторым чтением должны быть еще раз тщательно взвешены все плюсы и минусы предлагаемых мер. Пока пояснительная записка к законопроекту создает впечатление некоторой легковесности. Например, такой фрагмент:

Согласно данным, полученным в результате научных исследований последних лет, можно говорить о том, что загрязнение микропластиком вод озера Байкал соответствует высокому уровню и этот уровень ежегодно растет. Так, средняя концентрация частиц микропластика (размером от 300 мкм до 5 мм) в поверхностных водах Байкала в 2019 году отмечена на уровне 42 тысячи частиц на км2, а уже в 2021 году – 62 тысячи частиц на км2 водной поверхности. Это вполне сравнимо со средним загрязнением озер микропластиком по всему миру. Однако, если также учитывать частицы минимикропластика (размеры от 20 мкм до 5 мм), то уровень загрязнения можно считать выше на 2-3 порядка.

Здесь в документе впервые появляется модное слово «микропластик», хотя предлагаемые меры касаются вполне макроскопических изделий из пластика, которые к тому же чрезвычайно медленно разлагаются в природных условиях. Кроме того, вводится термин «минимикропластик» - по-видимому для частиц от 20 до 300 микрон (а не до 5 мм, как в пояснительной записке). И в каком смысле загрязнение при этом возрастает на 2-3 порядка? Если считать в штуках на кв.км.?

В целом, вывод такой. Вводить дополнительные меры для охраны природной среды вокруг озера Байкал, безусловно, нужно. Но это должны быть действительно эффективные всесторонне просчитанные меры, основанные на научных исследованиях высокого уровня. А не попытки употреблять «для галочки» модные слова и следовать общим трендам, которые не учитывают конкретную ситуацию вокруг столь уникального природного объекта, каковым является озеро Байкал.

В связи с изучением вопроса о возможном использовании методов искусственного интеллекта для научной работы я знакомлюсь с имеющимися инструментами, в частности с ChatGPT. Эта программа может выполнять множество полезных функций, но все же она пока очень несовершенна. Она лишь выдает ответы, которые считает наиболее правдоподобными на основе информации, использованной при обучении нейронной сети. Тогда как мы, как правило, хотим получить верный, а не «наиболее правдоподобный» ответ на наш вопрос.

Характерный пример: на вопрос о том, кто были мои соавторы в научных статьях, ChatGPT выдает список ученых, из которых больше половины – это коллеги, которые работают в той же области, что и я, однако они никогда не были моими соавторами. То есть довольно правдоподобно, что они могли бы быть моими соавторами, но по факту научного сотрудничества с ними не было.

Собственно говоря, так и должно быть, если иметь в виду какие принципы закладываются при проектировании обучаемой нейронной сети. Там все довольно прозрачно, и мне непонятны «заполошные» стенания, что «мы не понимаем, что происходит внутри искусственного интеллекта, который скоро нас поработит».

С учетом сказанного, меня заинтересовала предпринятая компанией Microsoft попытка объединить ChatGPT с поисковиком (от которого мы ожидаем точных ответов). Они назвали этот продукт Microsoft Bing. Идея понятна: искусственный интеллект сам проанализирует все сайты, на которые указывает поисковик, и выдаст краткое текстовое резюме на сформулированный запрос.

Я уделил некоторое время общению с Microsoft Bing, и пока в целом разочарован. Если ChatGPT сразу же «цепляет» пользователя, то Microsoft Bing скорее раздражает тех, кто привык к обычным поисковикам от Google или Yandex. Он выдает в качестве ответа некоторый текст с обилием общих слов, сопровождаемый достаточно случайным набором ссылок на сайты.

Причем, как правило, эти сайты не являются наиболее релевантными сформулированному запросу. В принципе, данный результат понятен – человек сразу выбирает те сайты, которым он доверяет, и черпает оттуда точную информацию. А нейронная сеть так не умеет и старается выдать нечто среднее по сайтам, т.е. «среднюю температуру по больнице».

Вывод из всего этого такой: имеющиеся инструменты искусственного интеллекта пока могут выполнить некоторые рутинные операции (и то не все), но совершенно неспособны ни на какое творчество. По ассоциации на ум приходит монолог пушкинского Сальери: «Я сделался ремесленник: перстам придал послушную сухую беглость и верность уху. Звуки умертвив, музыку я разъял как труп. Поверил я алгеброй гармонию.». Но в результате получился Сальери, но никак не Моцарт.

Хотел бы обратить внимание на письмо одного из крупных ученых мирового уровня о недостатках системы, в которой публикация статей осуществляется преимущественно в журналах открытого доступа:

https://materialscommunity.springernature.com/posts/pay-to-publish-open-access-publishing-from-the-viewpoint-of-a-scientist-and-editor

Некоторое время назад я тоже так думал, и приводил абсолютно те же аргументы, что и Юрий Гогоци. Но сейчас я уже не так уверен в безупречности этих аргументов. Ясно одно: чрезвычайно быстрый рост объема научной информации требует совершенно новых подходов к систематизации этой информации, возможно с использованием инструментов искусственного интеллекта.

В «Независимой газете» опубликована статья академика Азиза Мансуровича Музафарова о процессах, происходящих в Российской академии наук. Не со всеми тезисами автора можно согласиться, но надо отдать должное самой постановке очень актуальных вопросов. Для стимулирования интереса читателей приведу один отрывок.

Прежде всего хочу заметить, что, как бы ни относиться к результатам деятельности предыдущего президента РАН, физика Александра Сергеева, конечно, он никогда не согласился бы на передачу ведущих институтов Академии в НИЦ «Курчатовский институт». Нынешний президент РАН Геннадий Красников согласился. Так что его президентство уже начало приносить плоды как раз там, где его старательно готовили к выборам. Как говорили римляне, is fecit cui prodest.

https://www.ng.ru/science/2023-04-11/9_8703_academy.html

Советую прочитать содержательное интервью с Константином Севериновым, которое было опубликовано вчера. Он интересно, живым языком, не особенно приукрашивая текущую ситуацию говорит о реальных проблемах российской науки и образования. Можно не со всем соглашаться, спорить по каким-то вопросам, но такая интонация в наши дни редкость. Мы все больше привыкаем читать тексты, написанные казенным языком, чиновниками для чиновников, где нет ни одной живой мысли, способной вызвать хоть какой-то интерес у ученых или преподавателей.

https://www.pravmir.ru/iskusstvennaya-gordost-ne-sposobstvuet-kachestvu-obrazovaniya-konstantin-severinov-o-rossijskoj-nauke/

Сегодня исполняется 90 лет выдающемуся ученому, автору пионерских работ по синтезу сверхтяжелых химических элементов и по экспериментальной физике ускорителей академику Юрию Цолаковичу Оганесяну. О его научных заслугах можно говорить бесконечно, достаточно упомянуть, что 118-й элемент Периодической таблицы химических элементов назван в его честь оганесоном. И когда просят назвать несколько наиболее выдающихся достижений российской науки за последние 20 лет, работы по синтезу новых химических элементов неизменно оказываются на первом месте.

Мы много взаимодействовали с Юрием Цолаковичем во время проведения Года периодической таблицы химических элементов (2019), где он исполнял одну из главных ролей, фактически был «лицом Года». Я был очень рад узнать, что именно академик Оганесян стал в 2021 году первым лауреатом международной премии им.Д.И.Менделеева, учрежденной по итогам Года таблицы.

А недавно наши пути снова пересеклись, когда Юрий Цолакович стал первым лауреатом Научной премии Сбера по номинации «Физический мир», а я возглавлял Ученый совет по этой номинации. На фото, которое было сделано на церемонии награждения в декабре 2022 года, Юрий Цолакович интересуется, как проходил отбор будущих лауреатов премии.

https://disk.yandex.ru/i/4wpY53z839iKSw

Сошлюсь здесь на интересный материал на сайте РАН, посвященный юбилею академика Ю.Ц.Оганесяна:

https://new.ras.ru/activities/news/90-let-akademiku-ran-yuriyu-tsolakovichu-oganesyanu/

а также на его сегодняшнее интервью Известиям:

https://iz.ru/1496216/mariia-nediuk/nelzia-trebovat-ot-uchenykh-chtoby-oni-byli-pokhozhi-na-vsekh-drugikh

Хотел бы пожелать Юрию Цолаковичу присущей ему неиссякаемой бодрости духа, оптимизма и новых творческих достижений!

Персонализированный помощник ученого

В связи с чрезвычайно быстрым ростом объема ежедневно генерируемой научной информации нам становится все труднее в ней ориентироваться. Методы искусственного интеллекта (обучаемых нейронных сетей) в принципе могут стать эффективным помощником ученого при выполнении многих связанных с научной деятельностью рутинных операций – поиске новых публикаций по теме исследований, их систематизации, выявлении новых трендов и идей, экспертизе научных текстов. Тем самым время ученого будет высвобождаться для собственно творческой работы.

В идеале такой «персонализированный помощник ученого» мог бы работать следующим образом. Ученый создает исходную подборку научных статей, которые наиболее точно характеризуют сферу его научных интересов, и загружает ее в систему (нейронную сеть, предварительно обученную на научных публикациях высокого уровня). Система создает ранжированный и систематизированный перечень других известный ей статей в области интересов ученого, регулярно оповещает его о новых поступлениях.

Уже эта функция (которую по моим представлениям вполне можно реализовать при имеющемся уровне развития инструментов искусственного интеллекта) может стать существенным подспорьем в научной работе. Далее можно подключать другие модули.

Например, систему можно обучить анализировать имеющуюся информацию в области интересов ученого, создавать обзоры (рефераты) по различным группам статей, выявлять быстро растущие подобласти научных исследований, анализировать тенденции, связанные с частотой цитирования тех или иных групп статей, оценивать степень новизны результатов научных исследований.

Данный проект выглядит вполне реализуемым, а отдача от него может быть колоссальной. Ведь включение описанных выше модулей в круг ежедневно используемых инструментов ученого придаст существенное ускорение всем процессам, связанным с научными исследованиями. С моей точки зрения, работы по созданию такого «персонализированного помощника ученого» являются очевидным «большим вызовом» для специалистов в области методов искусственного интеллекта.

Опубликован отчет Российского научного фонда (РНФ) за 2022 год:

https://rscf.ru/upload/iblock/4d3/037j3minhqhhnbhgzor6fl9p42i79z1r.pdf

Там много интересной статистической информации. Приведу только некоторые цифры. По числу поддержанных проектов РНФ лидирует МГУ, на долю которого приходится 7% проектов. Среди научных институтов на первом месте Институт прикладной физики РАН: 1.3% от всех поддержанных проектов.

Очень интересны данные на стр. 57-58. Из них следует, что пик российских публикаций в журналах, реферируемых в Web of Science, пришелся на 2019 год – 97 тыс. статей. Далее эта цифра пошла на спад: в 2020 году на 7%, в 2021 году еще на 16%, в 2022 году на 19%.

Вместе с тем, число публикаций в рамках проектов РНФ практически не меняется, и в 2022 году составляет уже 19% от всех российских статей. Причем среди этих публикаций около 38% составляют статьи в журналах Q1 по Web of Science.

В целом отчет РНФ производит хорошее впечатление, прежде всего с точки зрения публичности, открытости и компетентности (см. заголовок на стр.60). Здесь уместно также вспомнить, что именно из уст генерального директора РНФ на недавнем заседании президентского совета по науке и образованию прозвучал лапидарный лозунг «наука – это не банно-прачечный цех».

По имеющимся сведениям, в последнее время нарастают сложности во взаимодействии издателей российских научных журналов с компанией Crossref, которая присваивает каждой опубликованной научной статье индекс DOI (Digital Object Identifier) – уникальный код публикации, указывающий на ее электронное местонахождение.

Чтобы оценить масштаб проблемы, я посмотрел размещенные в РИНЦ метаданные 2023 года по лучшим российским научным журналам, занимающим верхние 20 позиций в недавно опубликованном рейтинге Science Index (я рассказывал об этом рейтинге в посте от 22 марта):

https://www.elibrary.ru/titles_compare.asp

Результат таков: 5 журналов еще не выкладывали содержания номеров за 2023 год, из оставшихся 15 журналов только у шести имеются правильно присвоенные DOI, еще у девяти приведенные ссылки на DOI – «битые». Таким образом, для статей в российских научных журналах идентификация по DOI в целом перестала работать.

С другой стороны, имеется альтернативная разработанная в elibrary система идентификации по индексу EDN (Elibrary Document Number), которая работает, в том числе для всех статей 2023 года:

https://www.elibrary.ru/projects/edn/edn_info.asp

C учетом изложенного, кажется целесообразным пересмотреть нормативные документы Минобрнауки, РНФ, других организаций в сфере российской науки, с тем, чтобы всюду заменить упоминание DOI на альтернативу DOI/EDN.

Состоявшееся неделю назад заседание Президиума РАН освещалось в новом формате. С 2017 года мы привыкли к тому, что ведется прямая трансляция заседания силами портала «Научная Россия». Теперь же видеозапись заседания появилась в тот же день, но в записи, непосредственно на новом сайте РАН:

https://new.ras.ru/activities/news/ocherednoe-zasedanie-prezidiuma-ran-bylo-posvyashcheno-razvitiyu-mineralno-syrevoy-bazy/

Может показаться, что отход от прямой трансляции является шагом назад в политике открытости деятельности РАН, но тут я бы не стал делать поспешных выводов. Все же Президиум должен быть рабочим органом, и вовсе не обязательно демонстрировать все происходящие там споры в онлайн-режиме.

Хорошая же новость состоит в том, что видеозапись выкладывается непосредственно на новом сайте РАН, без каких-либо посредников. Собственно говоря, мы закладывали эту опцию, когда разрабатывали новый сайт, и я рад, что она наконец начала реализовываться. На старом сайте это было бы невозможно.

Надо сказать, что и в целом новый сайт РАН получился вполне жизнеспособный, намного превосходящий старый сайт по функциональным возможностям. Там каждый день появляется много новостей российской науки, я вижу, что начали выкладываться архивы академических научных журналов (эта опция тоже была заложена при разработке сайта).

А ведь после смены руководства РАН в сентябре прошлого года некоторые «горячие головы» предлагали закрыть новый сайт. Я рад, что это не произошло, наша работа не пропала даром и сайт успешно используется.

По роду своей предыдущей деятельности мне пришлось прочитать множество нормативных документов, написанных на столь чудовищном бюрократическом языке, что их невозможно понять без специальной тренировки своего «естественного интеллекта».

Поэтому, как только я узнал о возможностях ChatGPT, мне сразу же подумалось о том, что изложенный в приведенной ниже заметке подход может быть одним из наиболее эффективных направлений использования данного инструмента искусственного интеллекта. Думаю, что эта мысль пришла в голову не мне одному, но интересно, что первыми об этом объявили японцы.

https://newizv.ru/news/2023-04-18/v-yaponii-nachali-ispolzovat-chatgpt-dlya-borby-s-byurokratizmom-404730

Летом прошлого года шесть ведущих российских научных журналов оказались в сложной ситуации из-за того, что издательство Institute of Physics Publishing перестало выпускать переводные версии этих журналов на английском языке. Напомню, что это касалось журналов «Успехи химии», «Успехи физических наук», «Успехи математических наук», «Математический сборник», «Известия РАН: серия математическая», «Квантовая электроника».

Тогда благодаря активной позиции Минобрнауки и РАН данная кризисная ситуация была частично разрешена, и эти шесть журналов получили через Российский центр научной информации достаточные средства для продолжения издания во втором полугодии 2022 года, включая версию на английском языке.

В 2023 году упомянутые шесть журналов продолжают издаваться, но решают накопившиеся проблемы по-разному. Вчера было разослано обращение главного редактора журнала «Квантовая электроника» члена-корреспондента РАН Н.Н.Колачевского, которое также размещено на веб-сайте журнала:

https://quantum-electron.ru/

Из него следует, что «Квантовая электроника» будет продолжать издаваться, а статьи из этого журнала индексироваться в международных базах данных, причем английская версия будет издаваться компанией Pleiades Publishing в рамках секции «Квантовая оптика» журнала «Краткие сообщения по физике». Главный редактор просит продолжать присылать рукописи в журнал, а также распространить данную информацию среди коллег, что я и делаю.

В посте от 15 апреля я писал о возможном использовании инструментов искусственного интеллекта в научной работе. Однако в науке обучаемые нейронные сети в основном будут применяться как вспомогательные инструменты.

А вот в сфере образования предстоят гораздо более радикальные изменения. Они уже происходят, причем процесс распараллелен и идет лавинообразно. Важно встроиться в этот процесс, использовать возникающие новые возможности и не мешать излишним регулированием. Об этом хорошо написано в сегодняшнем выпуске РБК – Тренды:

https://trends.rbc.ru/trends/education/6440cd219a7947834e9e39d0

Примечательная публикация вышла сегодня в МК. Без комментариев, это надо просто прочитать:

https://www.mk.ru/science/2023/04/21/prezident-kurchatovskogo-instituta-vpervye-raskryl-kto-prinimal-reshenie-o-reforme-ran.html