I19: I. V. Oseledets | AIRI, Artificial Intelligence, ChatGPT, H-Index, math and visas to Europe
Ivan Valerievich Oseledets is an outstanding Russian scientist in the field of mathematics and computational mathematics, known for his significant contributions to science. His works are internationally recognized and are included in the fourth edition of the classic textbook on matrix analysis, as well as in the list of the most cited articles in the subject area. He is a professor at the Skolkovo Institute of Science and Technology, a leading researcher at the Institute of Computational Mathematics of the Russian Academy of Sciences, and Director General of the AIRI Institute of Artificial Intelligence.
Skoltech: faculty.skoltech.ru/people/iv...
AIRI Institute: airi.net
Publications: www.mathnet.ru/rus/person20255
Instagram: @ivanoseledets
00:00 Greetings
02:27 At the time you started, was it profitable to do math?
03:50 How did you choose your research topics?
07:32 How much math is there in modern artificial intelligence?
09:50 How do you feel about the invention of large language models?
11:46 Did you envision such an AI breakthrough?
12:40 What is at the heart of the AI breakthrough?
18:34 The data generated by an AI model is not suitable for training other models?
21:06 Why is it only after ChatGPT was introduced that other companies started to come up with similar solutions?
22:45 Will it be easy for everyone to improve AI models from now on?
24:03 Is there a difference between human and AI?
27:17 Won't AI models in 10 years communicate downward with humans?
30:28 Would you sign a letter demanding a halt to AI developments?
32:04 Is there a threat from AI?
34:42 Will AI models become free?
37:03 How do you manage to publish so many articles?
39:34 How do you feel about publishing preprints in arXiv?
42:38 Is it true that in order to get a publication accepted, you have to be more able to write rather than research?
45:15 What criteria are important for evaluating a researcher's productivity?
47:13 If conference papers are accepted easily, is it necessary to raise the level of conferences?
49:49 How do you train young graduate students on writing skills?
51:57 What is AIRI's position among world universities?
54:36 Where does AIRI get its money from?
55:15 What are AIRI's strengths?
55:58 Is there no problem with human resources?
57:24 What qualities do you need to get into AIRI without competition?
59:19 Does anyone get kicked out of AIRI?
01:01:35 Do you help masters?
01:04:23 Is it true that with a PhD the pay is higher?
01:07:19 Do you have problems publishing in international conferences?
01:12:00 Do researchers get visas to the US and Europe?
01:16:39 AIRI advertisement
Шикарный гость, отличная идея, спасибо!
Спасибо, давно слежу за этим институтом, и было интересно послушать Ивана.
Прекрасный гость, спасибо за видео. Желаю побольше таких гостей!!!
На мой взгляд, остался незатронутым ключевой вопрос: как Ивану удалось достичь и удержать такой изумительный внутренний баланс? Браво, причем стоя)
Спасибо Вам что рассказывайте об аспирантуре, честно и как есть, обращайте внимание на сложные вопросы! Аспирантура это реально тяжёлый труд, и к ее выбору нужно подходить ответственно. С любой стороны.
вот видно, что у человека настоящая Степень. Крутой!
Дискуссии с людьми на переднем крае всегда интересны, спасибо.
Спасибо. Очень интересно.
Изумительно!
После попадающихся коротких видео - отличнейший материал. Пожалуйста попробуйте взять интервью у Леон Аганесовича Петросяна.
Как приятно слушать таких людей.
спасибо за видео, было интересно послушать
Вопросы супер. Важно держать разговор в интересном русле, понятном большинству. Кажется, в Интел был принцип идти на 2 шага впереди рынка, не меньше не больше. Егору респект в этом смысле.
Ну всё, теперь точно ждём Сергея Маркова в гости. (как я уже советовал)
6:59 > Мотивация была, что кто-то решал похожую задачу, и решал ее плохо. Если мой внук станет студентом чего-то математического )) то посоветовал бы ему на предложение математика-лектора "есть ли вопросы?" создать напряжение в аудитории, сформулировав задачу "доказать иррациональность числа корень-из-двух", сообщив, что она решена евро-математиками плохо, так как использует неявное утверждение "число единица -- нечётное", и сформулировать новую задачу: доказать иррациональность заново, устранив этот пробел. Мотивация дополнительная в том, что знания математики можно описать как граф, в корне которого лежит один узел -- в виде облака аксиом. Почему облако? Потому что облако много чего в себе скрывает. Например, в облаке также содержится аксиома "расстояние от А до Бэ равно расстоянию от Бэ до А", и оно совершенно точно используется везде, но неявно. И вот, приучая показывать в тексте доказательств лишь те аксиомы что явно прописаны в учебниках другими, нас приучили к плохим решениям. Отыскивая для себя задачу, конечно, можно пойти по графу математики и найти для себя узел, с которого вы бы хотели начать, исправляя то, что решено плохо, или вообще ложно. Но что вы можете сказать о том, какой узел важнее? Тот, который ближе к корню, или уже где листочек виден, то есть там, где, как говорится, "передний край науки", где "хайп", "гламурное направление"? Так вот, тот, кто обнаружит ложные основания ближе к корню, может отправить дело всей вашей жизни в мусорную корзину, если оно у вас на переднем крае.
best
Не думали ли пригласить Сергея Вячеславовича Савельева?
@@nigan952 Для Егора это не проблема
Простите, но чел плохо знает даже свою область, в которой якобы эксперт. Про статью 2012 года Суцкевера и Хинтона, с которой развились LLM не знает ничего иначе бы сказал. Про статью Хинтона еще 80-ых аналогично. Про агентский подход, который сейчас доминирует, не сказал ни слова. Как так? Зато поднимает свой индекс Хирша, пользуясь должностью. Не удивительно, что с такими учеными в Сколково мы находимся там, где находимся. При этом, я не знаю ничего за человека, может он и хороший ученый или организатор. Но скорее всего, просто занимает место. Как почти везде в РФ. Перемножение матриц, трансформеры, да почти ничего не сказал, общие слова про хорошие данные без примеров сжатия уже обученных моделей с новыми моделями того же Эппл или Стэнфорда. Ну, если такие лучшие умы, то чо еще сказать? Лучшие умы уже уехали. Этот тоже видимо скоро уедет, как мндекс Хирша поднимет. Ну или бабло под наукообразные распилы кончится.