在当今数字技术日新月异、人工智能广泛应用的时代背景下，高等教育与科学研究、人才培养与职业素养培育正面临着前所未有的深刻变革。围绕这一时代命题，我们与乌兹别克斯坦撒马尔罕国立大学人工智能与数字技术学院院长、技术科学博士法伊祖拉·纳扎罗夫展开了深入对话。
一、学院沿革：从实用数学到人工智能的跨越之路
问：能否请您简要介绍一下贵院这所年轻而富有活力的现代化学院的创建历程及其当前发展状况？
纳扎罗夫院长介绍道，学院的历史可追溯至1972年成立的实用数学学院。彼时，计算技术尚处于从理论走向实践的初步阶段，学院团队肩负着一项具有远见卓识的使命——将数学知识真正应用于解决现实生产和生活中的实际问题。
数十年来，学院几经更名，每一次调整都伴随着教学大纲的优化、研究方向的更新以及硬件设施的升级换代，始终与时代脉搏同频共振。2025年，学院完成重大重组，正式更名为“人工智能与数字技术学院”，标志着办学定位的全面跃升。
目前，学院已建立起完整的人才培养体系，涵盖5个学士学位专业、6个硕士学位专业以及4个博士学位专业。在博士层次，新近设立的数字技术与人工智能方向被公认为当今全球最具前景的学术领域之一。
为适应现代化教学需求，学院建有四个科学实践实验室，分别聚焦人工智能、网络安全、数学建模和机器人技术。此外，学院下设的IT创新中心及其附属机构，为学生创业项目和青年研究人员的初创企业提供了系统化支持。教学场所配备了先进的计算机教室和多媒体阶梯教室，硬件条件达到国际水准。学院每月举办黑客马拉松和编程竞赛，并积极参与国家级的“百万程序员”等大型人才培养计划。学院还设立了四个学术研究中心，研究方向涵盖信息安全、人工智能、软件工程和数学建模等领域。可以说，伴随着数字化浪潮和计算数学的演进，该学院如今已崛起为乌兹别克斯坦领先的人工智能科研与教育中心之一。
二、科研成果转化：从实验室到生产一线的实效之路
问：学院的科学研究成果和软件开发在实际中得到了多大程度的应用？新技术的效益是否已在各领域切实显现？
纳扎罗夫院长表示，学院所属的人工智能、网络安全、数学建模和机器人技术四个实验室，其研究工作绝非仅停留在撰写学术报告或发表论文的层面。每一项研究都以开发出可实际部署的软件或硬件设备为最终目标。
在人工智能方向，研究人员正为医疗、农业和经济等领域开发机器学习模型，并基于这些模型研发配套软件工具，将其部署至终端设备。医疗领域的项目尤为突出——学院与撒马尔罕州皮肤病学、妇科与美容科学与实践医学中心合作开展的皮肤病诊断研究，其成果已进入临床试用阶段；与共和国内分泌科学与实践医学中心撒马尔罕分中心共同推进的糖尿病早期诊断研究，也在实际医院环境中进行验证，而非封闭在实验室模型之中。此外，学院正积极研发针对乌兹别克语的自然语言处理模型，这对于乌兹别克语在数字世界中的长远发展具有至关重要的战略意义。
在网络安全实验室，研究团队在信息系统防护等级检测、抗破解密码算法开发以及基于人工智能的网络威胁预判等方面取得了显著成果。实验室为学生提供了超过100个在线解题训练平台，使学习者不仅掌握理论知识，更能在模拟攻防实战中锤炼技能。
数学建模方向则致力于资源与流程的优化管理，为解决复杂问题及预测其结果提供科学依据。机器人技术领域目前正围绕工业生产和日常服务场景开展设备改进工作。
谈及成果转化机制，纳扎罗夫院长特别强调了IT创新中心的重要作用。该中心已累计培养了大批青年程序员，迄今为止开发并投入实际使用的软件工具已超过100款。令人振奋的是，这些成果大多由青年研究人员主导完成——走进实验室，便能直观感受到这些工作对国家经济建设的重要价值。学院培养的博士和博士研究生在共和国学术界享有很高声誉。“关于我们工作的成效，无需多言。如果委托方不但没有终止合作，反而要求扩大研究范围，这本身就是最有力的证明。”
三、国际视野：以数字合作提升全球声誉
问：信息技术作为新兴领域，在大学国际声誉提升中发挥着关键作用。学院在国际合作方面有哪些重点布局？
纳扎罗夫院长指出，当今衡量一所大学的国际声望，很大程度上取决于其在数字领域的合作深度与广度，这绝非夸大其词。学院目前已与美国、马来西亚、中国、印度、俄罗斯、韩国、德国、以色列和白俄罗斯等国的高等教育机构建立了合作关系，其中多数合作方被公认为世界科技强国。
合作对象不仅限于教育和科研机构，还包括国际领先的科技企业——例如以色列全球知名的网络安全公司“检查点软件技术公司”以及软件开发领域的“艾攀”公司。这使得学生能够按照国际劳动力市场的实际需求接受针对性培养。
合作重点聚焦于三大方向：
第一，教育项目的全面转型。学院正与国际伙伴共同推动课程计划、学科项目和评估体系与国际标准全面接轨。人工智能、网络安全、软件工程等领域的知识更新极为迅速，国际合作有效确保了课程内容的实时更新。与“艾攀”公司的合作为学生提供了宝贵的实践机会，大幅提升了其参与真实项目开发的经验。
第二，联合科研与创新项目的开展。乌兹别克斯坦-印度人工智能与机器学习联合研究中心已投入运营，致力于人工智能、区块链、生物信息学、商业分析等前沿领域的合作研究，定期组织国际学术会议，并协助学院研究人员在国际知名期刊上发表论文。与“检查点软件技术公司”的合作使网络安全实验室得以引入全球最先进的解决方案，而与俄罗斯量子中心的合作则推动了量子技术这一战略方向的发展——该领域已被确定为学院的重点突破方向。
第三，研究人员深度融入国际学术圈。与外国学者合作撰写论文、联合申报国际科研项目和基金、赴海外进修和实习，这些活动显著提升了青年学者的学术潜力与视野。
四、人工智能与人类社会：共生而非替代
问：在未来社会生活中，人工智能和信息技术将占据怎样的地位？这对人类活动可能产生何种影响？
纳扎罗夫院长认为，“绝对核心地位”这一表述需要更精确的理解——人工智能并非取代人类，而是像电力、互联网一样，逐渐演变为一种无形的、无处不在的基础设施。在经济学中，这类技术被称为“通用目的技术”，其特点不在于改变某个单一领域，而是同时重塑所有领域。蒸汽机、电力和互联网在历史上都扮演过这样的角色。如今，我们不再将电力视为奇迹，但离开电力，任何领域都无法运转。人工智能也正沿着同样的轨迹发展。
他强调，技术改变的不是职业本身，而是职业内部的某些任务构成。会计并未因计算器的出现而消失，其工作重心从计算转向了分析；程序员也不会消失，但其活动核心将从代码编写转向系统架构设计、问题定义和结果验证的自动化。必须坦诚地承认，在那些劳动内容以重复性、算法化操作为主的领域，这种转变会带来阵痛。因此，人才再培训体系必须从今天开始规划——事后再建立将付出极其高昂的代价。
另一方面，劳动生产率的显著提升令人瞩目。如今一名年轻研究人员能完成十年前整个科研团队的工作量。但这种增长并非自动实现——国际经验表明，技术效益只有在配套的组织变革和教育改革同步推进时才能充分释放。对于一个人口结构年轻、人才资源丰富的国家而言，人工智能可以成为缩小与发达国家差距的有力工具，但工具本身不会自动转化为成果。
最令纳扎罗夫深思的是认知层面的问题。如果学生习惯于不经过独立思考、不尝试自主解决问题就直接获取现成答案，其思维能力将难以得到发展。计算器确实导致了计算技能的退化，而当今的技术条件正直接影响着思维过程本身。解决之道不在于禁止技术，而在于重塑教学方法——必须从以知识重复为基础的传统模式，转向强调分析、组织与评估能力培养的新型教育模型。学生应当具备的技能，是能够论证答案的正确与错误，而不仅仅是给出答案本身。
总而言之，人工智能是一个极为强大的工具，但任何模型都会根据其本质优化预设的目标函数。由谁、依据何种标准、为了谁的利益来设定这个函数，这是一个深刻的社会与道德问题。机器可以计算出“如何做”，但“为何要做”只能由人类来决定。因此，最终的责任始终由人类承担。
五、竞争还是协作：人工智能在科学与艺术中的边界
问：我们该如何理解人工智能带来的“竞争”？在科学和艺术创作中，广泛使用人工智能是否总是恰当的？
纳扎罗夫院长表示，他不太倾向于用“竞争”来定义这种关系，因为竞争发生在性质相同、可量化比较的领域，而这里涉及的是两种性质截然不同的事物。人工智能本质上是一个从统计学角度使训练数据分布趋于均匀的系统，它发现并概括已有规律；而人类思维则源于亲身体验、直觉、责任感和道德选择。两者并非相互替代，将其视为“劳动分工”比“竞争”更为恰当。
在科学研究领域，人工智能的助益毋庸置疑——它能加速文献综述、分析海量数据、提出假设方案、简化复杂计算。如今，研究者可以非常迅速地进入全新的领域，这为跨学科研究开辟了广阔空间。
然而，严重风险同样存在。生成式模型提供看似合理实则不符事实的答案，这并非偶然缺陷，而是由其工作原理决定的固有特性——模型并不知道自己的答案正确与否，它只是在生成概率较高的文本。它可能引用不存在的文献，或将未获得的结果当作真实存在。如果研究者不经核实便接受这些结果，科学的基石——即可验证性和可重复性原则——就会遭到侵蚀。纳扎罗夫强调，他始终告诫学生：人工智能可以成为你的工具，但它不会承担责任。对于科学成果，研究者本人永远负有不可推卸的责任。
获取现成文本的便利性也加剧了学术诚信问题。对此，纳扎罗夫提出应从两方面入手：一是培养公开使用人工智能的文化——国际知名出版物已提出此类要求；二是在评估学术成果时，重点不应放在文本本身，而应放在取得的新发现、完成的实验以及可运行的产品上。因为人工智能无法替代研究者制造可运行的设备或部署可用的软件。
在艺术创作领域，纳扎罗夫持更为谨慎的态度。人工智能可以完美模仿诗歌的形式、韵律和格律，因为这些是形式特征，可从统计学角度学习。但诗歌源于人类的个人经历和内心状态，而系统只能生成其外在形式。真正的创造性作品必须包含思想、逻辑关联和基于生活的深刻思考，这是人工智能无法企及的。因此，他的回答是：并非总是恰当。如果人工智能作为工具服务于创作者，这是积极的；但如果它取代了创作者，艺术的内涵便会消逝。
此外，还有一个至关重要的民族维度。当今大型模型主要基于英语语料库训练，乌兹别克语属于资源有限的语言。这不仅仅是技术上的不平衡——如果我们不以自己的语言和文化背景来创造数字内容和模型，那么在未来，我们的语言和思维方式将不得不适应数字空间中的其他模式。学院对乌兹别克语自然语言处理研究给予特别关注，这绝非偶然，因为这不仅是一个技术问题，更是一个关乎文化独立性的战略命题。
六、面向未来的思考：挑战与应对
问：当前哪些问题最令您深思？您认为解决之道何在？
纳扎罗夫院长坦言，以下问题每一项都是摆在全院面前的首要任务：
第一，培养质量的提升。在教育体系从粗放式发展向集约式发展转型的关键时期，必须将重心从数量转向质量。为此，学院希望从第一学期起就将学生引入实验室和真实科研项目，因为研究者只有在研究环境中才能真正成长。将导师制提升到真正的科研指导水平，及早发现有才华的青年并为其设计独特的教育轨迹，同样构成这项任务的重要组成部分。
第二，科研成果向产品的有效转化。实验室已拥有成熟的设备和程序，IT创新中心开发并推广了百余款软件工具。当前目标是使这一规模提升至满足共和国整体需求的高度。实现路径包括：从研究之初就与委托方共同规划、扩大衍生企业和创业项目规模、加强成果的专利保护和商业化运作。每一项科研工作都应从一开始就明确其实际应用方向。
第三，为青年学者创造良好条件。人员流动是自然现象，但对于选择留在大学的研究人员而言，必须具备富有吸引力的研究课题、优良的工作条件以及清晰的职业发展通道。
第四，提升数字素养与数字道德文化。随着技术与社会的融合日益加速，用户必须掌握保护个人信息和核实信息来源的技能。这不仅是一项技术任务，更是一项教育使命——学院围绕网络安全开展的工作、竞赛和开放教育平台，正是为此目标而设。
展望未来，纳扎罗夫充满信心。近年来所取得的成就，充分体现了学院提供的良好环境以及教师们为年轻人指引正确方向的努力。学院的任务，就是为青年人的兴趣发展创造充分条件，并为他们指明清晰的前进方向。
