Доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ и профессор кафедры вычислительной физики, а также кафедры информатики и вычислительной математики МФТИ, Фаворская Алёна Владимировна — о том, почему российскому образованию пора меняться, почему в науке больше нет места революционным идеям и как не терять мотивацию, занимаясь рутиной.

Алёна Фаворская, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ. Фото: Анастасия Каплина.
— Предлагаю начать с самого начала. Расскажите все, что хотите рассказать о себе, — с момента рождения.
— Жизнь у меня была насыщенная. Я родилась в Красноярске, семья у нас такая: мама — профессор, защитила докторскую, когда я защищала здесь кандидатскую. Отец остался кандидатом, так как зарабатывал деньги. Но он также преподает, читает лекции в Сибирском государственном аэрокосмическом университете, они трудятся вместе с мамой. Мама специализируется на распознавании образов. Она заведующая кафедрой по программированию. В детстве у нас со старшим братом было много книг по программированию, папа нас начал учить программировать, когда мне было шесть лет. Потом мы с братом поступили в Новосибирский СУНЦ МГУ вслед за папиной сестрой. Тетя тоже занимается наукой, она фармацевт в США. Так что вокруг папы все женщины занимаются наукой. У брата тоже жена занимается численными методами, но больше в прикладном смысле. Для меня никогда не стоял вопрос, что женщине в науке сложно может быть. Можно сказать, что я к этому привыкла. Моя бабушка по папе тоже в науке — сопромат преподавала.
— Получается такая династия. Как думаете, был ли у вас шанс не заниматься наукой? Или вам нравилось?
— У меня лет с девяти начался период жесткой дисциплины и посекундного планирования и мотивированного принятия решений, в том числе, чем дальше заниматься в жизни.
— Это была ваша внутренняя интенция или с подачи родителей?
— Родители тут ни при чем. Мне было жалко время терять. Видимо, так мозг работает, так сложилась внутри нейросетка, что мне постоянно нужны какие-то задачи, чтобы скучно не было. Экономия времени — довольно интересная задача. Я раньше все время таскала с собой ноутбук, у меня кандидатская написана вся в метро.
— В девять лет! Это довольно необычно. Что повлияло, что стремились не упустить?
— Тогда я еще была зависима от мнения социума. У меня не складывались отношения с одноклассниками, для которых я была «заучка-выпендрежница». Плюс на это очень сильно повлияло раннее обучение программированию, мне кажется. Программирование, сами структуры типа циклов for, систем if/else, они очень сильно структурируют мышление. У детей-билингвов тоже их билингвизм сказывается на мышлении, а тут — язык программирования. Еще я много читала разной литературы типа «Юный исследователь». Просто отец клал стопку книг, а они с картинками, и я читала. Журнал «Квант» читала в детстве — про элементарные частицы тоже в районе девяти лет узнала. Вот так опыт сложился. Не думаю, что я какая-то особенная. Нас формирует наш опыт.
— Что было после СУНЦ?
— В физматшколе был курс по физике полупроводников, и планировалось, что я целенаправленно иду в теоретическую физику в МФТИ к конкретному преподавателю — Михаилу Викторовичу Фегельману. Но туда я не поступила из-за перенабора, а поступила в ту же группу на экспериментаторов, у них была база в Черноголовке. На третьем курсе началась вычислительная математика, а Игорь Борисович Петров, завкафедрой, был у меня лектором и вел семинары. Увидел, что мне легко учиться: я читала художественную литературу на паре, при этом ведя конспект. Иначе я просто засыпала, потому что нагрузка большая. Вроде парадокс: учиться легко, но нагрузка большая, но так было. В итоге на каком-то экзамене по физике мне не поставили «отлично», закончилось это тем, что я выбрала группу Игоря Борисовича. Не жалею совсем, потому что очень сильная была группа, хорошие шансы на дальнейшее развитие, очень много докторских было защищено. Но это было единственное из моих немногих нелогичных решений. Я ушла в группу Игоря Борисовича просто из-за того, что мне поставили «хорошо» вместо «отлично». Я решила, что тут я нужнее, чем там, раз меня там так оценили. Сейчас Игорь Борисович — научный руководитель кафедры.
— Какие исследования проводит ваша лаборатория? Как она называется?
— Прикладной вычислительной геофизики. Это, я бы сказала, не очень точное название, потому что вы видите, что мы сейсмостойкостью, ультразвуковыми исследованиями занимаемся. То, что прикладное вычислительное, это в точку.
— Какими исследованиями вы прямо сейчас занимаетесь, в чем их важность и что вас зажигает в этой работе?
— Все, что вы говорите, это абстракция в вакууме. Прямо сейчас мне надо сделать презентацию на пленарный доклад, написать две статьи — по ним работы уже сделаны. Так это выглядит.
— Статьи на какую тему?
— Одна — про исследование решения обратной задачи по определению прочности конструкции здания на сваях. Другая статья — про модификацию сеточно-характеристического метода, который предложен, в том числе, для механики твердого деформированного тела.

Алёна Фаворская, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ. Фото: Анастасия Каплина.
— Расскажите мне об этом как человеку, который вообще не представляет даже базовый курс математики. Чем вы профессионально занимаетесь?
— Начинаю я с вывода формул. Позже подключаю программирование, начинаю эти виды деятельности сочетать. На более поздних этапах ты уже большую часть времени работаешь с бумагами — подготовка к публикации, отчеты по заявкам. Вот у меня два компьютера, один для работ с бумагами и документами, другой для расчетов. Программирую я обычно здесь, и здесь отлаживаю. Программирую месяц или два, а потом все за два дня отлаживаю. Этот стиль характерен для людей, которые знают программирование с шести лет. Потому что обычно люди пишут маленький кусок кода и его отлаживают, потом расширяют его. Я сразу пишу весь и сразу весь отлаживаю. Мне так больше нравится. Минимизирую время включения расчетного компьютера. Это три типа деятельности. То, что мы моделируем, — это решение в первую очередь линейных упругого и акустического волновых уравнений. Мы рассматриваем и более сложные задачи, когда уравнения уже перестают быть линейными. Применяем различные критерии разрушения. У этого много областей применения. Композитные материалы, рельсы. Я придумала для гранта тематику, которая потом взлетела в прессе, — исследования торосов,. Всем понравилось, что можно исследовать торосы и обеспечивать безопасность освоения Арктики. У нас много так называемых арктических задач, и по шельфовой разведке, учету ледовых образований. И по взрывам — мы их называем «интенсивные динамические воздействия на ледовые образования». Их тоже надо рассчитывать, потому что если айсберг или ледяной торос расколются на два объекта меньшей формы, это только увеличит вредность соударения. Нужно, чтобы они рассыпались в мелкую крошку, поэтому надо подбирать, как именно взрывать. На натурных экспериментах это делать сложно. Мы разрабатываем численные методы, программные комплексы, чтобы заменять натурные эксперименты вычислительными.
— Совсем по-простому — что за задача и как конкретно вы ее решаете?
— Вот я стучу по столу, идет звук, стол дрожит. Вот это мы рассчитываем в различных вариантах.
— Все связано с распространением волн в твердых средах?
— И в жидкостях, и в газах. В газах не всегда, но есть работы с воздухом. Если у вас тело твердое, то типов волн становится больше, не только продольные, но и поперечные волны, и поверхностные волны. Если система более сложная, с различными материалами, когда некоторые из них моделируются акустической средой, другие — упругой средой, то картина еще более сложная. И наш метод позволяет все эти типы волн учитывать. В эксперименте их изнутри сложно измерить, потому что, если образец пополам разрезать, это будет уже другая геометрия. А с помощью вычислительных экспериментов мы можем, это тоже дает перспективы для исследований. Кстати, с появлением нейросетей нам стало не хуже, а лучше, потому что появилась новая область применения — генерация обучающей выборки с нулевой ошибкой. Для обучения нейросетей, для последующего решения обратных задач.
— Если именно надо понять в этой задаче? Если у меня источник импульса здесь, то что происходит в другой точке там?
— Задачи у нас делятся на два класса: прямые и обратные. Прямые — это как вы описали. У нас есть четкое понимание того, где у нас источник, какой он. Если в сейсморазведке делать серию взрывов, с разной задержкой по времени, они суперпозируются в аналог плоской волны. И мы знаем более или менее о геометрии, об источнике. Это — прямая задача. Прямые задачи решаются, чтобы потом решать обратные. Можно и физические явления рассматривать с тех сторон, с которых не позволяют физические эксперименты. С помощью численных экспериментов. Второе направление — решение обратных задач, когда у вас есть данные, например сейсмограмма, или данные УЗИ-сканера, и надо определить, что внутри, какая геометрия.
— И чаще всего это не совсем однородная среда, верно?
— Однородная среда — это абстракция в вакууме.
— Если везде разная плотность, как можно рассчитать что-то чисто математически без точных данных?
— Не только плотность. Есть еще упругие константы, их всегда две, можно по-разному определить. Например, будет скорость так называемых продольных и поперечных волн, то есть волны, которые бегут так и колеблются так, и волн, которые бегут вот так и колеблются перпендикулярно направлению, которым они бегут. И эти две скорости определяют и другие характеристики материала. Например, возможно решение обратной задачи с помощью инверсии: у вас есть начальная гипотеза о том, как там все устроено, вы решаете первую задачу, а потом вычитаете эту сейсмограмму, которую насчитали, из реальной. Решаете еще задачу, меняете корректировку модели. Решаете еще, еще, и тем самым получаете более точную модель, что там у вас внутри. А с помощью нейросети вы решаете много разных прямых задач, и даете нейросети рассчитанную геометрию и сейсмограмму. А потом даете нейросети реальную сейсмограмму и просите ее вернуть геометрию.
— Может быть, есть какой-нибудь любимый ваш пример, какая-то задача, которая вас прямо радует?
— Меня ничего не радует, мне главное, чтобы интересно было. Я умею себя заинтересовывать. Почему я работаю три дня в неделю с утра до вечера, прихожу в восемь и ухожу в полночь? Спасибо руководству МФТИ за то, что разрешают это. Потому что это очень эффективно. Только восемь часов у меня уйдет на раскачку. Мне надо вспомнить все, что я делала. Надо прийти в эмоциональный баланс, чтобы мне хоть немного начало нравиться. В любой работе надо уметь делать то, что тебе не нравится. Иначе ты не достигнешь успехов. И даже дело, которое мне нравится вечером, на утро следующего дня мне, скорее всего, разонравится. По статистике.
— А как проходит ваш обычный день?
— Чтобы что-то придумать, надо длительное время концентрировать свое размышление на этом вопросе. Есть определенные техники. Если мне надо придумать, как делать презентацию, я начинаю ее оформлять: подбирать цвет, оформление, вставлять ссылку на грант, вставляю авторов… Какие-то рисунки надо вставить — и уже идеи приходят. То же самое со статьей. Я начинаю делать, что могу по ней. И пока я делаю, моя мысль на ней сконцентрирована, и потом я уже включаюсь в «состояние потока». На это включение уходит много времени. Поэтому если бы я сидела по «классической» схеме «пять дней по восемь часов», я бы ничего не успевала. Самая эффективность — вечером. Я называю это «подгрузить информацию с внешних носителей», потому что в мозг все не умещается. Я вообще перестала полагаться на память. Только ежедневники, записи. Пока это все освежится в активной памяти мозга, время тоже пройдет. Плюс эмоциональная отдача, потому что если работаешь коротко, конкретно у меня возникает чувство, что «ничего не успела». А так — какое-то удовлетворение от работы появляется. Но надо, чтобы КПД был высоким на протяжении всего дня. Я умею это делать.
— Не могу не спросить: вы так много времени тратите на работу и так много времени проводите на работе, а чем еще наполнена ваша жизнь, помимо науки?
— Давайте, покажу.
(Алёна ведет меня в небольшой «предбанник» кабинета. На полочке стоит миниатюрная модель домика с множеством мелких деталей.)
— О! Очаровательно! И много таких собрали?
— Десятка три. Я их раздариваю. У меня уже технология, я за месяц такой домик собираю. Мне нравится. Сейчас я плету вазу для мамы, это месяца два-три займет у меня. Из бусин. Это способ отдыха. История та же, что и с работой. Нужно состояние творчества, вдохновения. Пока в него не войдешь, радости не будет. Под вечер будет. Но в сутках не 36 часов, к сожалению.

Алёна Фаворская, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ. Фото: Анастасия Каплина.
— А помимо декоративного искусства что есть в вашей жизни, что вас вдохновляет, заряжает?
— Наверное, йога. Но это как зубы почистить. Если я не буду заниматься, у меня опять начнется эмоциональное выгорание.
— Про выгорание часто приходится слышать. С чем у вас это было связано? С работой?
— Оно было связано с разрывом с гражданским мужем. А докторскую я защитила уже на вредности.
— Иногда это бывает отличным «топливом», многие говорят.
— У меня так не сработало, потому что я уперлась, что никакого разрыва не будет, у меня не может быть разрыва, я идеальна. Конечно, это была история про гордыню. И я долго упиралась. А потом — ничего, нормально. Сейчас меня устраивает то, к чему я в жизни пришла.
— Вы чувствуете удовлетворение от того, что вы вносите вклад в российскую науку, в мировую науку?
— Я осознаю малость этого вклада. Это не может служить источником удовлетворения.
— У вас есть амбиция какая-то — сделать что-то большее?
— Да, у меня есть план и я его придерживаюсь. Нам надо больше людей в группу. Чтобы люди хотели работать, приходя; чтобы «движ» был. А то сейчас у нас небольшой застой. Хотя качество самих работ выросло. Игорь Борисович отошел от дел немного, дает нам место развернуться, а я не настолько опытный научный руководитель. И я допускаю ошибки со студентами, с аспирантами.
— Ошибки какого плана?
— Когда студент теряет мотивацию, это ошибка научного руководителя.
— Почему?
— Потому что это называется «погода» в научной группе. Старшие коллеги должны поддерживать младших. Люди, которые полагаются в жизни на интересы, они управляемые. Ими всегда управляет тот, кто этот интерес создает. Будь то реклама или массовые средства управления социумом. Если человек не может сам контролировать свой интерес, он не свободен. Тяжело быть полностью независимым. Приходится самому искать, при этом ты осознаешь, что ты практически ничего не можешь. Для студентов нужно создавать интересы в группе.
— Может быть, они по-настоящему свободные люди и нашли какой-то свой интерес?
— Нет, я вижу, что их интерес создан другими. Если бы они были самостоятельными людьми, они бы сами решали, куда идти. А так они идут туда, куда приказала левая пятка. Амбиции обычно случаются не потому, что человек самостоятельный. А потому что быть амбициозным — круто. Иметь бизнес — круто. У нас самостоятельных людей мало. А у меня было умение управлять интересом. Я могла выбрать себе любое дело.
— А как этому научиться? Есть какая-то механика, может быть?
— Это мой день. Восемь часов себя за шкирку. А потом через два часа, через полчаса или через десять часов эта радость наступит. В любом деле найдешь что-то. Я не нашла другого рецепта, чтобы входить в состояние потока и в состояние вдохновенности. Другое дело, что время на раскачку можно сокращать. В общем, если регулярно правильно делать, техниками из йоги можно сокращать. Здоровым образом жизни можно сокращать. Эмоциональная наша сфера — это гормональный баланс. Чем больше он в норме, тем будет проще. Но есть циклы, зависящие от солнечной активности, от съеденного, от увиденного. Мы же обрабатываем сознательной частью мозга далеко не все. Мы даже можем не понять, что повлияло, а оно повлияло. Так что иногда будет и 10 часов на раскачку. С этим просто надо жить и не бросать.
— Расскажите немного про свое преподавание, потому что, как я понимаю, это довольно большая часть вашей жизни сейчас?
— Нет, маленькая. Я всегда позиционировала себя как научного сотрудника. Может быть, ситуация поменяется, если грантов меньше станет. Потому что для меня в первую очередь это заработок денег. Не только он, мне нравится моя работа, я на ней на своем месте, но заработок денег — тоже. Преподавание тоже важно, потому что это другой тип активности, и это возможность понимать, чем сейчас живут студенты. Возможность соприкасаться с другими областями твоего предмета, которыми ты не занимаешься профессионально. Потому что образование в вузах поверхностное, оно дает только вершину айсберга, глубину получают только те, кто в науке 20–30–40 лет. И это узкие направления. Сейчас это так. Если раньше были ученые, которые в каждой бочке затычка, это было возможно, сейчас объемы информации стали другими, и это стало невозможно. Мозг просто не выдерживает.
— Что вы видите в своих учениках, что вам нравится?
— Мне кажется, в преподавании многое надо поменять. Потому что, по моему опыту, это «подгрузка с внешних носителей» информации. Студентов надо учить не зубрить, а быстрой подгрузке. И пониманию учить. Некоторые заходят в понимание через зубрежку, с этим тоже не поспоришь. А некоторые не доходят до понимания, просто зазубривают. Запомнить текст — это результат зубрежки, а понимание — это доказательство теоремы самому. Как первый раз. Хотя путь уже проложен. Тогда она с тобой останется навсегда. Это развивает мышление и помогает по жизни.
— Вы говорите, что надо многое менять в образовании.
— Надо, чтобы «сверху» изменили систему, перестали требовать то, что требуют сейчас. Например, не запрещать нейросети, а работать с ними. Очень многие студенты у нас делают домашнюю работу в нейросети. Надо учить использовать имеющиеся инструменты. Зачем учить иностранный язык, если у нас нейросеть сейчас будет переводить? Для развития мышления — да, учить можно, но выбор за человеком. А для всех — учить с помощью нейросети. Полностью полагаться на нейросеть нельзя, этого молодое поколение сейчас не понимает. У них вера в нейросети какая-то абсолютная. Очень глупо. Потому что они учатся на неточных данных. Если вы столкнетесь с ошибкой, вы не узнаете ее, если у вас нет соответствующего образования. И такие вещи надо объяснять.
— Что интересного для вас случилось в российской науке в последний короткий период?
— Ученый — это такой человек, который упахивается в своей научной области и больше никуда не вылезает, посмотреть, что еще где случилось.
— Даже в пределах вашей секции, среди коллег, которых вы знаете, среди работ, которые вы читали, было ли что-то в последнее время, что вас заинтересовало?
— Я очень практичный человек: меня попросили приехать лично на одну конференцию — я приехала. Там завела знакомство для совместной подачи заявки на грант. Смотрела на все практично: что с этими людьми можно больше денег заработать.

Алёна Фаворская, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ. Фото: Анастасия Каплина.
— То есть больше бизнес-подход?
— У меня он всегда такой: я на науке зарабатываю. Так проще. В науке очень много результатов получается отрицательных, и просто на одном удовольствии, что все сделаешь, все получится, не выехать. А так — спокойно к этому относишься, когда нацелен на деньги, понимаешь, что примерно у всех так, поэтому на заработке оно не скажется, и неудачи по настроению не бьют. Они будут, эти неудачи, потому что это всегда неизведанное, там никто до тебя не ходил.
— В науке много результатов, когда условно «польза сельскому хозяйству» непонятна.
— Она всегда непонятна. Очевидно, что должны циклы пройти. Вначале это — фундаментальная наука, потом она спускается на уровень профессорский, обучения, заходит в учебники. И только потом это начинает применяться на практике. Конкретный пример: мой брат изучает нейросети во Франции. Я ему отправляла книжки нашего Петрова Игоря Борисовича в соавторстве с Алексеем Ивановичем Лобановым, по которым студенты МФТИ учатся. Он изучал по ним то, что будет реализовывать в коммерческом продукте. Хотя открыли это 50 лет назад, это нормальный цикл, оно долго.
— Вы каждый день вносите свой вклад, который оценивается через гранты, да?
— Ты должен выиграть грант — для этого твою работу должны высоко оценить. Вообще, это похоже больше на спорт олимпийский и на блогерство.
— Почему на блогерство? Высококонкурентная среда?
— Нет, потому что публикации, как у блогеров, и ожидание, выстрелит или нет. Выстрелит видео или нет, вопрос, по большей части, случайности, цитируемости. Статью, которую по какой-то причине процитировали десять раз, скорее всего, у нее количество ссылок, если она хорошая, взлетит. Если такого же качества статью процитировали только два раза, скорее всего, не взлетит. По принципу богатый богатеет, бедный беднеет.
— А достойно оценивается труд?
— Мне повезло, мой — достойно.
— А в целом?
— По-разному бывает. В среднем по больнице у людей нет понимания, как на науке деньги зарабатывать, и вообще нет понимания, как в себе интерес к науке создавать. Популярность блогера из Штатов гораздо выше, чем популярность блогера из России, хотя они оба могут делать крутые вещи — просто такая у нас специфика. То же самое в науке. Поэтому у российских журналов квартили на международном уровне ниже, чем у американских журналов. Это было большим ударом, когда я это узнала, я поняла, что не вывезу, простым путем не пройти. А сейчас так ситуация сложилась, что, может, и не надо? Нас в МФТИ в большинстве американских журналов не публикуют из-за санкций. И как бы ладно. Потому что есть такой принцип, что не надо быть лучше всех — надо быть на голову выше тех, кто вокруг тебя, этого достаточно. Поэтому если всех не публикуют, то и тебя тоже, ничего страшного, это общая проблема, лично можно ее не решать. Это и не проблема — просто у нас свои будут квартили, российские.
— Бизнес — это про то, что ты меняешь процессы, бизнес масштабируется, ты придумываешь, как что-то сделать так, чтобы он мог расти, развиваться. А здесь не совсем так получается, да? Понятно, можно, наверное, исхитриться, взять несколько грантов…
— Больше человеко-часов надо. Надо обучать новые кадры. Студентам начинает хватать квалификации после защиты кандидатских для таких вещей. Если даже не позже. И тоже студент не понимает, что надо долго этому учиться, прежде чем чего-то начнешь стоить. И уходят раньше просто. Это проблема тоже.
— Потому что проще зарабатывать где-то еще?
— Они так думают, но это вранье. Везде сложно много зарабатывать. Думаете, Илону Маску легко? Мне кажется, 100 часов в неделю он не работает. У меня было три месяца, когда я работала по 100 часов в неделю без выходных. Это на износ, дольше трех месяцев это никак. Может, он особенный человек, который может так годами жить, но скорее всего, он приукрасил. Наука — это набор абсолютно прозаических действий, которые необходимо делать. Очень важно, чтобы у студентов не было иллюзий. Я считаю, что в любой сфере деятельности к этому все сведется. А если каждые три года менять работу, то успеха не достичь максимального. Быть более упрямыми нужно. А не следовать велению левой пятки своей.
— Вы говорили про расчеты распространения волны в здании на сваях, это же очень сильно прикладная задача. Бери и продавай эти расчеты крупным строительным компаниям.
— Я разработала специальную модификацию числового метода этой задачи. А чтобы идти и продавать, у меня человеко-часов не хватает. Пожалуйста, пусть приходят ребята, это будет потом их стартап. Пусть реализуют наш метод в своих комплексах, тогда это будет абсолютно легально на них зарегистрировано, а мы их научим, как эти методы делать.
— А вы не думали сделать свой продукт и продать его?
— Я на своем месте. Делать и продавать продукт требует меньших интеллектуальных мощностей, чем меня наделили природа и жизненный опыт. Но, конечно, я думала и готова в этом помочь кому-то. Просто личных человеко-часов у меня недостаточно. Меня же не десять.

Алёна Фаворская, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ. Фото: Анастасия Каплина.
— Вы видите, как результаты вашей деятельности и деятельности ваших коллег влияют если не на мировые процессы, то на процессы вокруг нас уже сейчас? Или это тот самый отложенный цикл, для которого должно пройти какое-то количество времени, чтобы их начали активно применять?
— То, чем я занимаюсь, нет. Сейчас научное сообщество устроено таким образом, что революционную теорию, подобную теории Эйнштейна, не опубликуешь. Чтобы сейчас что-то опубликовать, чтобы прошел процесс рецензирования нормально, с учетом инфоцыганства, когда каждый второй объявляет о новой теории квантовой механики, это все стало просто невозможно. Социум слишком перегружен информацией, и есть много людей, которые себя так некрасиво ведут. У меня есть наработки, которыми я пользуюсь сама, но которые не могу публиковать. Они могли бы повлиять, но люди их не поймут, их никто не сможет рецензировать. Поэтому я держу для личного пользования и обсуждаю только в кулуарных разговорах. А то, что публикуется, не влияет. И ни у кого не влияет. Это стало просто рутиной. Наука перестала быть такой, как была 100–150 лет назад. Она стала приземленной деятельностью. Но это всегда поход в область неизведанного, это всегда на пределе человеческих возможностей, в этом плане ничего не изменилось, наоборот, стало жестче. Например, я хотела бы предложить людям математику с небинарной логикой. На такой математике сделать теорию чисел. Вот это я разрабатываю, пока делаю домики и плету вазы. В том смысле, что технологии создания миниатюры домика и плетения вазы основаны на этой математике. Разрабатываю и использую для себя. У меня так получилось: если брать то, о чем я могу написать статью и за что выиграть грант, я понимаю, что это не влияет ни на что. А то, что могло бы повлиять, — об этом я не могу никому рассказать.
— Записываете?
— А я не смогу записать так, чтобы быть понятно. Оно архисложное. Мой отец считает, что люди никогда это не поймут.
— Это некий мысленный эксперимент?
— Вы можете посчитать, что 2 + 2 = 4, а у меня числа с рабочим названием chaos numbers, потому что у них операции сравнения превратились в подобие графа. То есть вместо операций больше, меньше или равно — граф. Поэтому я назвала их chaos numbers и могу какие-то иерархические структуры с их помощью подсчитывать. У меня уже мозг структурирован с этой математикой. Более того, небинарных логик у нас несколько и математик несколько. Не знаю, как об этом писать, чтобы меня не приняли за инфоцыганку. Надо очень много человеко-часов, у меня на это жизни не хватит. Даже если уволюсь и буду жить как рантье, и записывать, я не успею. До 120 лет буду заниматься йогой, буду в здравом уме и иметь хорошее здоровье — и я не успею. Поэтому у меня идея, что я на своем месте. Может быть, люди прочитают, и кто-то тоже начнет думать на эту тему. И потихоньку социум в это «въедет». Тут мало думать, нужно еще иметь опыт развития нейросети, похожей на мою, а она уникальна, ведь не все люди программируют с шести лет, чтобы смочь так жить.
— Но какие-то минимальные хотя бы шаги записывать?
— Для начала надо стать человеком, чьи записи будут читать. Более того, у меня социальные навыки как были непрокачанными, так такими и остались. А их надо прокачать, чтобы я могла людей более эффективно вдохновлять, чем сейчас это делаю.
— Меня сейчас это вдохновило. У вас отлично получается!
— Это хорошо. Хочу, чтобы у людей была теория, которая способна предотвратить тепловую смерть Вселенной. Чтобы люди могли брать энергию и зажигать потухшие звезды. Такие технологии хочу.
— А в сфере, в которой вы сейчас непосредственно занимаетесь, и там, где вы как раз таки можете написать статью и выиграть грант, как вы думаете, есть ли какое-то захватывающее будущее исследований?
— Еще раз объясняю: сейчас наука стала такой, что нигде нет ничего захватывающего.
— Вообще нигде?
— Не только у нас, вообще нигде. А где это есть, так это, извините меня, заблуждение. Кто хочет жить в заблуждении, им это доставляет радость и удовольствие. Но моя голова не позволяет мне уверенно не понимать. К сожалению, я не могу жить в счастливом неведении. С другой стороны, еще раз подчеркиваю, что несмотря на это, это всегда на пределе физических возможностей, и всегда это поход в неизведанное. Там никто до тебя не был. Пусть это не может быть взрывным научным направлением, как было в прежние века, но, тем не менее, эти две вещи остались и даже усугубились. Потому что та степень, с которой человечество постигает мир, сильно возросла и продолжает возрастать по закону, близкому к экспоненте. В этом надо искать вдохновение — что ты работаешь, узнаёшь то, что до тебя никто не знал. Вот почему олимпийскими спортсменами все так восхищаются, когда они трудятся на пределе сил, а учеными так не восхищаются, хотя они тоже так работают? Что за неуважение?
— Как думаете, почему мало ученых-суперзвезд?
— Чем ученый круче, тем он с меньшей вероятностью в такое полезет, потому что он на пределе сил живет, у него просто не хватит жизненных сил, времени, ресурсов. У меня сейчас вот ресурса как раз хватило, потому что я зарезервировала его. У меня есть благая цель, мы с вами ее уже обсуждали. Я осознаю, что мне это тоже нужно. А так человек живет — у него даже сил задумываться нет. У него куча абсолютно рутинных дел с утра до вечера. Он выходит на пятидневку, 40 часов в неделю; приходит к девяти, уходит в шесть, и всё. Он с утра до вечера загружен. У него куча просроченных дедлайнов. А вечером и в выходные у него семья. И всё! У него абсолютно никакого ресурса нет на популяризацию и паблисити! Есть исключения, но обычно это самоотверженно постоянно открывающие неизведанное на пределе сил люди, даже не осознающие это!
— А вы следите за кем-нибудь?
— Я уважаю всех очень сильно, потому что они могут, они это тянут и очень много в это вкладывают, даже сами того не осознавая. Живут этим. Они все очень большие молодцы. Прямо все, от членов-корреспондентов и академиков до самых младших студентов, которые планируют остаться в науке. Я правда всех имею в виду. Они много делают. Это абсолютно собачья работа, когда ты не видишь, как оно будет применено потом. Может быть, ты и при жизни не увидишь этого результата, и все равно это делаешь на пределе сил. Я серьезно! Все достойны уважения в равной степени.
— В чем сила российской научной школы?
— Люди мы умные. Brain Drain — или, как это еще называется, «утечка мозгов» была бы поменьше, вообще было бы круто!
— Почему математика — царица наук?
— А она царица? Ха-ха! Сейчас я вспомню, как я говорила в школе: биология — это химия, химия — это физика, а математика служит физике.
— Но все же есть такое расхожее мнение, что математика — это наука наук. Почему это так?
— Потому что в ней возможна истина, которая больше нигде невозможна. В физике у нас есть система вложенных физических законов, в каждом из которых может быть открыто новое природное явление, которое его нарушит. Человечество этого просто пока не знает. А в математике все просто: либо доказано, либо нет. Я имею в виду обычную математику с бинарной логикой. Это просто свойство математики. Она так устроена: на системе аксиом, на логических структурах. В математике нет опыта вообще. В вычислительной математике есть опыт, но она ближе к физике, чем к математике в этом плане.
— Если бы не математика, то чем другим вы могли бы в этой жизни заниматься помимо нее?
— Да чем угодно. Я интерес к любому делу могу создать.
— Как найти в себе внутренний стержень и запустить этот механизм, про который вы рассказывали, когда идет концентрация? Кажется, как будто бы только концентрация его и запускает?
— Какой механизм? Когда что идет? От идеи до результата, вот это?
— Да. Это очень похоже на то, что вы говорите о тех же задачах по работе. Вы садитесь и концентрируетесь. Вы просчитываете, понимаете, какой должен быть результат.
— Я хочу, чтобы это было доступно всем. Но это совершенно не так. В школе этому не учат.
— Ну вы научились, как я понимаю, вообще самостоятельно?
— Нет, не совсем самостоятельно. Как выяснилось позже, я до многих вещей дошла самостоятельно, но есть люди, которые этому учат. Просто тут все очень зависит от каких-то индивидуальных настроек человека. Этому обучать надо, с каждым человеком индивидуально заниматься, работать. Кому-то это вообще неинтересно, и таких, наверное, большинство.
— Вы защитили докторскую в 30 лет. Каково это было?
— Я хочу презентацию сделать на эту тему. И еще о том, как зарабатывать на науке. Пока тебе не 39, ты буквально в шоколаде кататься можешь,на квартиру заработать. У того же РНФ очень хорошие условия. Просто надо после защиты кандидатской диссертации не уходить в какую-то фирму, а знать, как гранты выигрывать. Людям базы не хватает. И всем тогда было бы лучше: и университетам, и людям. А потом, после 39, если надоело, можно и уйти. Уже хотя бы будет мышление доформировано. Людей обычно привлекает, что докторская так рано защищена. А я рассуждала очень практично. У нас была специалистка, помогавшая с защитами. Во-вторых, я очень хотела ВАКовскую докторскую, а у нас ВАКовский совет закрывали. И в-третьих, я экономила собственное время, и пока я не забыла, как готовила документы для кандидатской, я решила оформить и докторскую. Я хотела еще чуть пораньше это все сделать, но, может быть, и к лучшему, что в итоге все так сложилось. Потому что позавидовали бы и черных шаров накидали бы (я сейчас имею в виду диссертационный совет). А может быть, и не накидали бы, но такой риск существовал. В смысле, что не рекомендуется на следующий год после кандидатской защищать докторскую. Нужно выждать, быть скромнее.
— Вы гордитесь тем, что так рано получилось?
— Нет.
— Вообще нет?
— Это была рутина. Сейчас я понимаю, что это бонус. Это просто внешние регалии. Они ничего не значили. Ну медаль? Да, медаль. Она крутая, в красивой коробочке. Но это внешняя атрибутика. Просто людям положишь это на стол, и они думают: «Ого! Ну это видно!»
— В социальной системе, где это является чем-то статусным, это справедливо.
— Я это осознаю. Я это использую. Но я этим не горжусь. Просто я понимаю, что другие люди могут подумать, что этим можно гордиться. Есть вещи более важные, чем эти внешние регалии.

Алёна Фаворская, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории прикладной вычислительной геофизики МФТИ. Фото: Анастасия Каплина.
— Что вас вдохновляет?
— Есть притча о трех каменщиках. Они все добывали камни. И спросили первого каменщика, чем он занят. И первый каменщик ответил: «Я добываю камни». И спросили второго каменщика, чем он занят. И второй каменщик ответил: «Я зарабатываю деньги, чтобы кормить свою семью». И спросили третьего каменщика, чем он занят. И третий каменщик ответил: «Я Храм строю». Очевидно, что каждый из каменщиков и добывает камни, и зарабатывает деньги, чтобы кормить свою семью, и строит Храм. Но меньше всего вдохновения у первого каменщика, а больше всего вдохновения у третьего каменщика. Вот и у меня также. Я вижу взаимосвязь между каждым своим рутинным действием и сложной глобальной задачей, которой на самом деле занята. И в этой взаимосвязи, в ее осознании — мое вдохновение. А если вдохновение утеряно, надо напомнить себе об этих взаимосвязях. Но жизнь — не простой пример с каменщиками, а мои задачи сложны и долгосрочны, поэтому взаимосвязи сложные, и пока после сна в активной памяти вспомнятся все нюансы, проходит как раз время «раскачки». Так что с утра я первый каменщик, а к вечеру третий каменщик. Как-то так.
Опубликовано при поддержке гранта Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий» № 075-15-2024-571 (и всемерной поддержке Физтех-Союза).