«Начинаешь думать об университете по-другому», — Иван Гурков о работе преподавателя
Поговорили с приглашенным преподавателем Иваном Гурковым о курсах, научных интересах и важности когнитивных исследований. О подготовке к занятиям, о том, почему не стоит бояться математики и как выглядит работа преподавателя, когда сам не так давно был студентом, — читайте в нашем интервью.
Я окончил СПбГУ. В бакалавриате учился на Факультете свободных искусств и наук по направлению «Когнитивные исследования», занимался психолингвистикой. Моей научной руководительницей была Наталья Анатольевна Слюсарь, которая преподает в Вышке. Мы занимались изучением ментального лексикона. Мне кажется, что меня всегда интересовала наука о языке, когнитивные исследования и изучение нейронных сетей. Только раньше я не задумывался об этом, пока не поступил в университет. Оказалось, то, что меня всегда интересовало, называется «Когнитивные науки». Я пошел в эту сторону. После поступил в магистратуру СПбГУ: на кафедре фонетики открылась программа по изучению искусственного интеллекта в речевых технологиях. Там я занимался изучением аффективной стороны эмоциональной речи и темой нейтрализации и перефразирования эмоциональных высказываний — обучал нейронную модель, чтобы она могла переводить эмоционально нагруженные выражения в нейтральную форму.
В роли преподавателя начинаешь по-другому думать об университете, вспоминаются те вещи, которые хотелось бы мне видеть у своих педагогов, когда я учился. Постоянно приходится думать, что студенты хотели бы услышать и увидеть, как организовать задания и их проверку, чтобы всем было понятно и интересно. Мой научный руководитель в магистратуре сказала, что в Вышке ищут преподавателя. Мне предложили, и я согласился. К тому же я думаю над поступлением в аспирантуру Вышки, а преподавание — неплохая возможность познакомиться с университетом поближе.
Не знаю, насколько я успел уже прочувствовать НИУ ВШЭ, потому что пары в магистратуре проходят вечером. Пока мне бросилось в глаза только то, что отличает Вышку от других университетов. Интересно, что здесь много думают о безопасности и технической оснащенности, но, например, иногда узнать свое расписание занятий приглашенному преподавателю бывает проблематично из-за статуса в системе. Также я был на приветственной встрече с первокурсниками, где им рассказывали, что их ждет в этом учебном году. Мне понравилось, что тогда много говорили о практике, партнерах программы и навыках, которые студенты получат. В моей магистратуре все было иначе, и этот контраст заметен.
Первая дисциплина, которую мне предложили вести, — «Основы информационных технологий». Это вводный курс в Computer Science для тех, кто раньше пользовался компьютером только, чтобы зайти в браузер, и не занимался более сложными вещами. Эту дисциплину сделали межкампусной, поэтому там много студентов, в том числе обучающихся суровому программированию. Возможно, у них были свои причины выбрать эту дисциплину. На курсе я рассказываю базовые вещи и знакомлю лингвистов с тем, как работают информационные технологии, а эти знания пригодятся студентам в изучении последующих дисциплин.
Другой курс — «Речевые технологии» для студентов второго курса. Он относится к моему профилю и тому, что я сам изучал в магистратуре. Программа «Языковые технологии в бизнесе и образовании» в основном нацелена на работу с текстовыми данными, но язык в своей основе — звучащая речь. Этот курс, единственный для студентов, где я учу их методам работы с речью. Это тоже полезно и может много где использоваться. Когда я готовлюсь к нашим занятиям, то понимаю, что этот предмет гораздо глубже, чем мне казалось раньше. В такие моменты я постоянно представляю, что студенты могут спросить у меня, и пытаюсь разобрать этот вопрос детально. При этом я вспоминаю себя в магистратуре, и понимаю, когда слышал это два года назад, вопросы почему-то не задавал. Когда ты представляешь, как будешь все это рассказывать на занятии, то хочется объяснить все максимально детально и подробно. В этом и сложность, и плюс работы. Готовясь к занятиям, я продолжаю углублять свое понимание предмета.
На мой взгляд, идеальный студент — это тот, кто задает вопросы, давая идеи и почву для размышлений и обсуждения. Важно, когда студент реагирует на то, что ты рассказываешь. Когда тебе задают вопросы, ты понимаешь, что тебя слушали: значит, человеку важно прояснить что-то для себя, он не отмахивается от материала.
Тем, кто приходит в компьютерную лингвистику из гуманитарных сфер, я бы порекомендовал, не бояться математики. Серьезная математика в компьютерной лингвистике нужна, когда вы занимаетесь низкоуровневыми вещами, например, изучением градиентного спуска в нейронных сетях во время работы трансформера над текстом. Если вы занимаетесь применением того, что кто-то уже сделал, то здесь будет достаточно примерного понимания. Важно выхватить основные вещи, а тонкости, как правило, даются в довесок. Если говорить о профессиональной литературе, то я бы порекомендовал книгу D. Jurafsky «Natural Language Processing». Она существует в электронном формате и постоянно обновляется, в ней есть объяснения на многие темы и с исторической, и с практической точек зрения. Еще есть книга С. Кодзасова и О. Кривновой «Общая фонетика» и любопытный канал 3Blue1Brown на YouTube, где разбирают и очень понятно объясняют концепции математики и глубокого обучения нейронных сетей. Иными словами, тем, кто только планирует стать компьютерным лингвистом, я рекомендую погрузить себя в эту сферу. Когда я поступал в магистратуру, то подписался на telegram-каналы, посвященные машинному обучению, нейронным сетям, NLP. Старался следить за всем, что сейчас происходит, чтобы выстроить понимание, почему мы сейчас всем этим занимаемся. Мы изучаем компьютерную лингвистику, потому что это очень интересно и необычно, прощупываем почву, ищем то, что можно улучшить. Еще два года назад мы не могли поговорить в своем браузере с чем-то неживым, а сейчас все это действительно меняет нашу жизнь. Значит, нужно двигаться в этом направлении и продолжать исследовать.