Дослідник штучного інтелекту Янн ЛеКун радить майбутнім фахівцям не обмежуватися лише комп’ютерними науками

Янн ЛеКун, професор комп’ютерних наук у New York University і колишній головний науковець з ШІ компанії Meta, дав поради студентам щодо підготовки до кар’єри в сфері штучного інтелекту. Про це пише видання Business Insider. Він закликав зосереджуватися на фундаментальних дисциплінах, таких як математика та інженерія, а не лише на базових курсах із комп’ютерних наук.

Фундаментальні науки важливіша за «модні» курси

Студенти, які обмежуються лише мінімальними математичними вимогами в типовій програмі з комп’ютерних наук, можуть зіткнутися з труднощами при адаптації до швидких технологічних змін, вважає ЛеКун. Він радить поглиблено вивчати лінійну алгебру, ймовірність та статистику, оскільки ці знання залишаються актуальними незалежно від змін у технологіях.

«Хоча вміння програмувати важливе, одне лише практичне кодування без теоретичної основи недостатнє для глибокого розуміння штучного інтелекту. Такий підхід забезпечує довший «термін придатності» знань», — підкреслив ЛеКун.

Дискусія про зміст сучасних освітніх програм

Поради ЛеКуна пролунали в контексті ширшої дискусії про те, як університети можуть адаптувати навчальні програми під стрімкий розвиток ШІ. Він жартома додав, що інколи почувається як професор комп’ютерних наук, який радить не обирати комп’ютерні науки саме через те, що деякі курси надто поверхневі для майбутніх ШІ-розробників.

ЛеКун також наголосив, що інженерні спеціальності, де частіше вимагають поглибленої математики, можуть краще підготувати студентів до складних завдань у сфері штучного інтелекту, ніж деякі програми із комп'ютерних наук із мінімальними вимогами.

Освітній шлях та практичні навички

Водночас науковець не закликає зовсім відмовлятися від IT-курсів. Він відзначив: знання програмування й базових комп’ютерних наук, безумовно, потрібні, але фундаментальні математичні й інженерні дисципліни дають ширшу основу для критичного мислення і розуміння моделей ШІ.

Нагадаємо, нещодавно у Сан-Дієго (США) завершилася NeurIPS 2025 — одна з трьох найавторитетніших конференцій світу у сфері Machine Learning та AI. 

В її межах українська студентка і дослідниця Ірина Войціцька разом із колегами представляла роботу своєї команди. Їх дослідження вирішує одну з ключових проблем сучасної «чорної скриньки» ШІ. У ньому йдеться про те, як змусити ШІ давати людям чесні, стабільні та дієві поради щодо того, як виправити негативне рішення моделі машинного навчання.