Круглый стол «Технологии электроники и подходы к научным исследованиям». Часть 1. РНФ. 23 сентября 15:00-16:30

23 сентября 15:00-16:30
Зал пленарных заседаний

Организатор: Российский научный фонд

Модератор:

• Алиса Эрнестовна Зданович, советник председателя попечительского совета Российского научного фонда

Цели и задачи

Цель круглого стола–проанализировать и провести дискуссию о том, как развитие электронных технологий трансформирует методологию, инструментарий и подходы к научным исследованиям, а также определить ключевые направления взаимного влияния между электроникой и наукой в ближайшие десятилетия.

Задачи круглого стола:
- обсудить вопрос влияния новых технологий и подходов к получению и обработке информации на работу исследователей и будущих ученых;
- сформировать мнение об изменениях к научным подходам.

Участники круглого стола:
1 Татьяна Владимировна Черниговская, директор Института когнитивных исследований СПбГУ. (ВКС).
2 Андрей Михайлович Демчинский, АНО «Лаборатория Сенсор-Тех», сооснователь, руководитель медицинских проектов.
3 Алексей Александрович Шпильман, управляющий директор блока «Технологическое развитие» ПАО «Сбербанк».
4 Алексей Константинович Федоров, вице-президент АО «Газпромбанк», руководитель научной группы Российского квантового центра.

Расширенная аннотация круглого стола

В рамках современных нейробиологических исследований убедительно демонстрируется парадоксальный феномен: человеческий мозг принимает решения за десятки секунд до их осознания самим человеком. Этот фундаментальный вызов нашей концепции свободной воли закономерно порождает вопрос: как в этом контексте ведет себя искусственный интеллект, и не повторяет ли он эту когнитивную модель на новом уровне?

Именно сложность и междисциплинарность проблематики стала причиной объединить на дискуссионной площадке форума ведущих экспертов из разных областей. Это полностью соответствует миссии Российского научного фонда, который уже более 10 лет оказывает грантовую поддержку лучшим научным коллективам страны и целенаправленно способствует взаимодействию учёных из различных областей.

Мы являемся свидетелями того, как крупные языковые модели радикально трансформируют парадигму работы с информацией — от методов её получения до принципов взаимодействия через интерфейсы ввода-вывода. Современный исследователь всё чаще формулирует задачу в виде запроса к AI-сервису, получая моментальный ответ в любом требуемом формате — текстовом, графическом, видео или в виде готового программного кода. Ключевой компетенцией учёного в этой новой реальности становится не генерация знания, а его верификация, критическая оценка и интерпретация.

Это порождает фундаментальный вопрос о будущем научного познания: возможно ли, что по мере передачи всё более сложных аналитических функций искусственному интеллекту, он начнёт заранее определять те результаты и выводы, к которым придет человечество? И сохраним ли мы возможность влиять на эти интеллектуальные траектории?

Параллельно с этим развивается направление нейроинтерфейсов и имплантов, где биоэлектроника уже сегодня демонстрирует возможность прямого взаимодействия с нейронными структурами. Если электронные сигналы могут модулировать работу мозга, то какие возможности открываются для усиления когнитивных функций, восстановления нейронных связей или даже создания гибридных форм интеллекта?
Эти прорывы стали возможны благодаря революционным достижениям в микроэлектронике: от архитектурных инноваций в процессоростроении и энергоэффективных вычислениях до создания высокоплотных систем хранения данных и специализированных чипов для задач искусственного интеллекта. Однако это порождает новый круг вопросов: как дальнейшее развитие электроники будет определяться этими новыми возможностями? В каких научных сегментах востребованность в исследованиях резко возрастет, а какие задачи будут решаться практически без участия человека-инженера?

Чем больше интеллектуальных функций мы делегируем системам ИИ, тем больше вычислительной мощности должны предоставить. Традиционная двумерная кремниевая электроника приближается к физическим пределам своих возможностей. Каковы перспективы квантовых вычислителей и других посткремниевых технологий для обеспечения качественного скачка в развитии вычислительных систем?

Эти технологические вызовы порождают стратегические вопросы: с какими принципиально новыми проблемами столкнутся молодые исследователи, начинающие карьеру к 2040 году? И какие системные решения в области образования, научной инфраструктуры и этического регулирования необходимо начать реализовывать уже сегодня, чтобы подготовить следующее поколение учёных к работе в условиях гибридного интеллекта и обеспечить сохранение человеческого контроля над процессами познания?