В эпоху стремительного развития технологий геологическая наука не стоит на месте. Перед преподавателями вузов встаёт сложная задача: определить наиболее актуальные компьютерные технологии для подготовки будущих специалистов. В этой статье мы представим результаты уникального эксперимента: четыре передовые нейросети – GigaChat, YaGPT, GPT-4o и Gemini 1.5 Flash – выбрали ТОП-технологий для современной геологии. Узнайте, какие инструменты искусственного интеллекта оказались наиболее эффективными в составлении учебной программы и какие инновационные подходы к обучению геологов предлагают эти мощные языковые модели.
Здравствуйте, уважаемые читатели! Я рад приветствовать вас на страницах Habr, где собрано множество идей, мыслей и технологий, которые меняют наш мир. Меня зовут Александр, и я преподаватель в одном из ведущих университетов страны — Томском государственном университете. Сегодня я хочу поделиться с вами нашим опытом использования языковых моделей (LLM) для организации учебного процесса.
В последнее время возникает много споров об использовании больших языковых моделей в образовании — от негативных оценок (категорически нельзя использовать) до восторженных («упрощают многие процессы»). В нашем университете тоже эти вопросы поднимаются, но единого понимания ещё не пришло. А между тем, мы прекрасно понимаем, что студенты уже во всю используют их как для написания письменных работ, так и для ответов на тесты и т. п. За всеми не уследишь!
Я не являюсь специалистов в IT‑сфере, я геолог по образованию и преподаю в основном геологические курсы. Но в геологии уже давно применяются компьютерные технологии: статистические расчёты, компьютерная графика, 3D‑моделирование. Есть даже собственный класс компьютерных программ — например, горно‑геологические информационные системы (ГГИС), которые позволяют строить трёхмерные модели месторождений, проектировать их разработку и сопровождать их отработку. Как раз таким программам я также обучаю студентов.
Мне поручили разработать курс для магистрантов первого года обучения под названием «Компьютерные технологии в геологии». Так этот курс называется в учебном плане. А вот что должно быть в нём, ещё и с большим количеством практических занятий, неизвестно.
Проблемой стало то, что большинство таких технологий студенты должны осваивать в бакалавриате. Необходимо было определить, что же преподавать магистрантам, а в будущем, на пятом курсе в специалитете (у нас уже отказались от бакалавриата). Тут я и решил воспользоваться «услугами» больших языковых моделей.
Я не стал составлять слишком большой и подробный промт, как рекомендуют. Вопрос был очень простой: «Напиши список компьютерных технологий, которые можно применять в геологии».
Этот вопрос был задан четырём нейронным сетям от разных компаний, при этом две были отечественные, а две — зарубежные. Вот список этих сетей:
Собственно анализу полученных списков и посвящена эта статья.
Все четыре нейронные сети на первое место поставили ГИС‑технологии. И это не удивительно. В геологии без этих знаний теперь никуда. Студенты‑геологи нашего университета проходят годовой курс «ГИС в геологии» уже на втором курсе.
Вторыми в списке также у всех сетей были моделирование геологических структур в трёхмерном измерении (хотя все назвали их по‑разному — мысль одна). У нас это студенты проходят на четвёртом курсе.
Обратите внимание, что четвёртая «нейронка» от Google — Gemini, выдаёт развёрнутый ответ не только с перечислением вариантов использования технологии, но и поясняет, для чего это нужно (хотя об этом её в промте не просили, как это мило с её стороны). Так будет и в дальнейших ответах.
Все нейронные сети выделили следующей технологией «Машинное обучение и искусственный интеллект», а также технологию, связанную с BigData (GigaChat объединил это в один раздел, а Gemini опять дала более развёрнутую характеристику).
Следующая технология, которую я назвал «Дистанционное зондирование Земли», вполне предсказуема. Но нейронка от Сбера совсем не упоминала её нигде, а остальные назвали по‑разному. Gemini и здесь отличилась — наиболее точное название и самая объективная характеристика.
Наши студенты осваивают эту технологию так же, как и 3D‑моделирование, на четвёртом курсе.
Очень примечательно, что три нейронки выделили в отдельную технологию сейсмическое моделирование. Сейсморазведка, конечно, важный этап изучения недр, но всё‑таки это больше геофизика, и чаще всего применяется при поиске нефтяных месторождений. Наши студенты знакомятся с сейсмическими методами в разделе «Геофизика» на третьем курсе.
Виртуальная и дополненная реальность прочно входят в нашу жизнь как на бытовом уровне, так и на профессиональном. Но в геологии пока эти технологии применяются редко. Хотя, например, мы со студентами рассматриваем построенные модели месторождений в 3D‑очках, и иногда это даже удобнее, чем обычная 2D‑проекция на «плоский» монитор (ГГИС Micromine позволяет это делать).
БПЛА также становятся доступными и уже чаще применяются на геологических объектах (особенно на карьерах), а также при площадном исследовании территорий. Самой, пожалуй пока, популярной возможностью применения — это лидарная съёмка для построения рельефа местности, но сейчас также становятся общедоступными мульти‑ и гиперспектральные съёмки.
Интересно, что блокчейн предложили только российские нейросети. Хотя он уже используется на некоторых предприятиях (примеры есть), криптовалюта вряд ли скоро станет частью «официальной» геологии.
Дальше приводятся списки технологий, которые нейросети предложили в единичном варианте дополнительно.
GIGACHAT
В данном случае «Картографические технологии», на мой взгляд, заменяются ГИС‑технологиями. А второй вариант, связанный с гидрогеологией, может реализовываться в 3D‑моделировании.
Эта нейронная сеть дополнительно ничего не предложила.
Если первая, предложенная данной нейронной сетью, технология заслуживает внимания, но может быть реализована в 2D‑ и 3D‑моделировании, то «Автоматизация и роботизация» скорее связана с горными работами на добывающих предприятиях, а не с геологическим изучением недр.
Данная нейронная сеть от Google и здесь «отличилась» — выдала наибольшее количество дополнительных технологий, но если внимательно прочитать, то станет очевидным, что всё это — 3D‑моделирование.
Проанализировав полученные результаты, я выделил 7 основных компьютерных технологий, которые должен осваивать современный геолог:
Геоинформационные системы (ГИС)
3D‑моделирование (ГГИС)
Обработка и анализ материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ)
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО)
Анализ больших геологических данных (BigDatа), включая многопараметрическую геостатистику
Дроны и беспилотные летательные аппараты (БПЛА)
Технологии виртуальной (VR) и дополненной реальности (AR)
Моя задача состояла выявить те технологии, которые необходимо освоить нашим магистрантам (а в будущем — специалистам). Из предложенного списка, первые три технологии нашими студентами осваиваются на ранних курсах. Значит, остались четыре (хорошо, что у меня есть личный опыт во всех этих областях).
Конечно, чтобы знать, что преподавать, не обязательно обращаться к LLM… Конечно, надо идти к потенциальным работодателям и спрашивать у них… Но, возникает одна проблема, которая наблюдается при общении с нашими «промышленными партнёрами». Все эти «новые» технологии (наверно, за исключением БПЛА), на производстве не стремятся внедрять. Особенно это касается искусственного интеллекта — «нет доверия». То же самое и в науке: анализируя отечественную научную периодику, отмечаем, что публикаций (а значит и исследований) с применением ИИ у нас как будто не проводится. А вот в зарубежных журналах таких работ значительное количество, и с каждым годом их становится только больше. Мы даже телеграм‑канал запустили (Geoneuron), где публикуем обзоры на такие статьи, связанные с геологией. Поэтому запрос к LLM о выборе технологий был скорее для подтверждения наших решений, а не от незнания и непонимания, что преподавать.
Обучая студентов современным компьютерным технологиям, мы надеемся, что они будут применять их в производстве и науке.
Спасибо за внимание, и надеюсь, что мой опыт будет полезен как студентам, так и преподавателям!