Kuidas lahendab TalTech tehisintellekti tungimist õppetöösse?

Hendrik Roonemaa ja Taavi Kotka räägivad igal kolmapäeval sellest, kuidas Eesti tuhat korda suuremaks teha. Ette mõte. Allkirjasta igal ajal, igal pool. Docobit, digiallkirjastamise portaal ja mobiiliäpp.

Tere tulemast kuulama ettemõtte podcasti, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa on stuudios ja me, kuna september on alanud lõpuks kõigi lapsevanemate rõõmuks, ei pea enam vaatama neid diivanil vedela, vaid teismelisi, kes ütlevad, et neil on igav ja mitte midagi ei ole teha. Kõik saavad lõpuks ometi kooli ja vanemad saavad lõpuks ometi tööle. Ja me räägime tänases saates siis päris palju haridusest ehk katsume vaadata uue õppeaasta alguses. Kas me oleme jõudnud mingilgi moel lähemale? Tõele selles küsimuses, et kuidas kokku panna tehisintellekt ja haridus, sest õpilased on selle oma jaoks juba ammu kokku pannud ja haridusest tuleb kurba hala. Vähemalt siis siiamaani on tulnud ja meie külaline täna on TalTechi IT-teaduskonna dekaan Gert Jervan. Tere, Gert. Tervitus. Ja see põhjus, miks just Gert on siin, on see, et nad avasid just ka ilmselt uue õppeaastaga seoses terve sellise, nad ise ütlevad infovärav, ütleme, lähenemiste kogumiku, mis puudutab tehisintellekti ja haridust ja tehisintellekti ja ühiskonda. Ja see küsimus TalTechi ees on äärmiselt suur, et mis siis teha tudengitega, kas õpivad ise või saab neile midagi õpetada ka? Aga tuleme sealt sammu. Etepoole ehk enne, kui TalTechi minna, võiks käia gümnaasiumis. Taavi, sinu laps läks gümnaasiumisse. Mis on, mis on kotkate nagu majapidamises chat-kept poliitika, kas on ruuterist kinni keeratud või on igati julgustatud?

Igati julgustatud ja, ja kõigil on litsentsid. Õigemini ma vist pean tunnistama, et mõnda nüüd tsentsendamist jagavad ka omavahel seal, et aga on igati julgustatud jah, ja. See uus inseneeriaõpe põhikoolidele, mis me nüüd tegime siin, et seal on ka igati julgustatud, kuigi põhikooli lapsed vanusemõttes veel ei tohi seda kasutada, et üldse vist on ka, kas olla kaheksateist keelatud või midagi niisugust.

Kaheksateist ei. Ja, ja mingid

väga naljakad reeglid on, noh, ühesõnaga kui sa. Päriselt loed seda Eurot, millele sa neks, neks, neks vajutad, et siis seal tegelikult on sees ja mingid tingimused, et. Aga minu teine laps läks ka gümnaasiumisse nüüd ja mis oli päris huvitav, kui kiiresti ikkagi ühiskond reageerib muutustele. Ehk siis noh, hetkel on ju teadmine, et, et AI hakkab võtma töökohti ära. Ja no ühe töökoha, mis ta ära võtab, kindlasti on programmeerija töökoht, ma saan aru, et ümber mikrofoni ta on vali naer, eks on ju, aga, aga no see hype on ja no ütleme ausalt, ega ta sellises mõttes kodeerimises on ikkagi väga heaks sabimeheks osutunud, et kui sul on mingi idee, kui sul on mingi koodijuppi vaja, siis ta ikkagi suutselt, kui sa õigesti küsid, siis ta ikkagi annab päris head toodangut välja, et sest on millest kopeerida, et vaata, programmeerijatel on ju olemas igast Redditid, igast muud keskkonnad. Kus nad oma koodijupp on üles kogu aeg pannud on ju, et siis, et seda, seda, seda masinat on lihtne õpetada. Ja minu tütar on Reaalkoolis IT-suuna peal ja minu poeg läks nüüd Reaalkooli IT-suuna peale ja kui minu tütre oli, see veel vist oligi arhtiteaduse mõttes nagu üks, üks populaarsemaid suundi. Siis minu poja ajal nüüd on juba IT vaeslapseks läinud ja, ja muidu kiratsenud inseneeria on praegu kõige populaarsem Reaalkooli siis fookusruund. Et ma just naersin, et noh, et, et üks aasta ja, või kaks aastat ja, ja kõige populaarsemast saab vaeslaps ja vastupidi on ju, et. Sa arvad,

et see on seotud tehisintellektiga kuidagi või? Ma arvan,

et see on seotud sellega, mida vanemad tunnetavad koos lastega, et millel on nii-öelda laiemad võimalused ja laiem potentsiaal. Ja noh, ütleme niimoodi, et kitsas IT-ga võib-olla ongi noh, selles mõttes ta on, ta ei kaogu ära ja vajadus tema jaoks ei kao ära, aga. Me kokkuvõttes mõtleme selle peale, et lapsed on ikkagi omavahel konkurentsis tuleviku töökohtade ja, ja ametite peale. Siis laiema inseneeria annab sulle rohkem võimalusi, noh, masinaehitusest, materjaliteadustest, ükskõik millest, on ju, et kuhu edasi minna. Et selle koha pealt. Ma arvan, et noh, väga, väga, noh, ühesõnaga iga, igasugu inseneeriaõppe suund on igal juhul nagu mõistlik suund, kuhu minna. Aga mulle just meeldis see, et kui ruttu see juhtus, et see oli noh, põhimõtteliselt nagu paari aastaga hop-hop.

Jah, ma ei tea, Gert, kas sul on see kogemus, et IT-teaduskond on tühi ja, ja, ja inseneeria, mis teil seal on, need põnevamad muud sellised külgnevad erialad, kindlasti elektrivärk ja määtehnika ja teedeehitused, need on rahvast

täis. Mitte täitsa, meil on tegelikult tänavu väga hea vastuvõtt, nii et meil nii pakasse kui magistrist tuli väga palju rohkem kui eelnevatel aastatel. Ja, ja me oleme ka pannud nagu ülikõrged lävendid, nagu mõtleme küberturbetehnoloogiate erialas, seal on meil praegult lävendiks matemaatika riigieksami kaheksakümmend viis. Mis on noh, nagu ülikõrge tase ja, ja miks me seda teeme, on see, et huvi on lihtsalt niivõrd suur ja täiesti ma nõustun Taaviga selles suhtes, et mingid tööd hakkavad ära kaduma, aga selle asemele tulevad väga palju teistsuguseid teemasid ja noh, küber on nagu väga hea näide, et ma arvan, see küberi teema ainult kasvab ja kasvab ja kasvab ja, ja, ja ka muud teemad, et noh, meil on ka näiteks Riisforaga seotud teemad, et jah. Kõige klassikalisem arendus transformeerub, aga ka muudes IT-ga seotud ja IT noh, näiteks andmed, andmeteadus noh, põhimõtteliselt andme ainult ette, eks ole, et, et siin. Asjad muutuvad, asjad muutuvad, aga, aga ma olen endiselt täiesti veendunud, et pigem on ka näiteks noh, meil on uus õppekava, on pakas, mis on, ongi tehisintellekti õppekava. Ja, ja sealt ju tulevad ikkagi inimesed, need, kes hakkavad tehisintellekti rakendama ja tehisintellekti edasi arendama, nii et, et noh, mudelite arendused, rakendused, ma arvan, et see tööpõld saab olema üli-ülilai.

Muidu üldse vahemärkusena ma sattusin siin kuu tagasi vana võidusse, et see on Viljandi lähedal, üks tehnikum on seal. Ja ma olin üllatunud, tõesti, polnud käinud, minu süü, noh, polnud sisse vaadanud. Mega head õppetingimused ja, ja ütleme ausalt, ma vaatasin ehituse klassiruume, noh, õigemini nagu tööstushoone või saalideks, lausa, sa ikkagi teed, ehitad, paned päris seina kokku ja nii edasi, on ju, et ikka praktiline õpe, on ju. Et mul tekkis täitsa, et mul täitsa tekkis isu, et ma mõtlesin, et ma mingil hetkel, kui ma nüüd siin. IT-ga teen vähe nagu mingi joone tõmbama, et siis ma lähen puhtalt uuesti õpin, õpin ehiteks, niivõrd kihvtid tingimused olid ja. Ja kaasaksid masinad ja nii edasi, et see ei ole nii-öelda. Noh, ainult kellu ja kivi, eks, et, et ühesõnaga inseneeriaõpe tegelikult on kõvasti arenenud Eestis.

Ma teema sissejuhatuseks, Gert, tsiteerin sinu enda kolleegi teie õppejõu, Kaido Kikase, idutist artiklit teie enda väljaandes nimega Trialoog. Ja, ja seal ta ütleb, kirjutab niimoodi. Üsna kiiresti ilmnes, et traditsioonilised kirjalikud õppeülesanded, referaadi, desseediaga lõputööd on jäänud ajale jalgu. Esialgu püüdsid mõned õppejõud veel tehisaruloomingut tavapäraste plagiaaditõrje vahenditega tuvastada, aga enne kui keegi arugi sai, muutus see ühteaegu tehniliselt keerukaks ja suure töömahu tõttu ajaliselt võimatuks. Selle tulemusena tuleb üha juurde neid noori, kes ei suuda kirjutada sisulist teksti enam ilma tehisaru abita. Ja ma arvan, et kui me tõlgime nüüd selle programmeerimise keelde, siis ma arvan, et tuleb juurde ka neid noori, kes sisulist programmeerimistööd ei suuda teha ilma tehisintellekti Abita ja võib-olla võib väita, et ilma Stack Overflow või Google'i Abita ei suuda nad seda juba ammu. Et kas, sina oled koolis, Gert, iga päev puutud, eks ole, tudengitega ju kokku. Kas sa näed seda, kas, kas tõesti noh, see muutus, mida Taavi kirjeldas, et ühe aastaga toimus? Inimeste peas ühtepidi, et sa näed seda ka teistpidi, et ühe aastaga ongi järsku teksti kirjutamise oskus ja kõik on ära kadunud, et ilma selle tehisintellektita õpilane ei tee mitte midagi enam tänapäeval.

Ma arvan, et see mõneti on tõsi, sellepärast, et kui sul on ikkagi piltlikult öeldes maja ees on sul valida, kas Ferrari või hobugaarik, siis sa pigem võtad Ferrari, et jõudu punktist A punkti B. Ja, ja praegused töövahendid ongi ju selleks, et nad võimendavad inimest ja nüüd küsimus ongi selles, et kui targast need inimesed asja kasutavad. Et noh, kui sa Ferrariga sõidad esimesest kurvist teest välja, siis on, ongi jama majas, eks ole, aga kui sa jõuad sellega edukalt kahesaja kilomeetri kaugusele tunni ajaga, no väga vinge. Ja, ja praegult ka me ikkagi näeme seda, et tudengid on väga huvitatud erinevate töövahendite kasutamisest ja nüüd meie ülesanne on leida see tasakaal, eks ole, et, et kui palju ta suudab ise mõelda oma peaga, kui palju me sunnime teda oma peaga mõtlema. Aga see, et sa kasutad näiteks mingi lõputöö kokkupanemisel AI abi, see on minu jaoks täiesti tavaline elementaarne. See ei tähenda seda, et ta peab kirjutama ainult kasutades tehisvaru, aga see, et sa kasutad tehisvaru enda mõtete struktureerimiseks paremaks noh, näiteks kui sa kirjutad mitte emakeeles, eks ole, sellised asjad on täiesti loomulik. Selge on see, et sa pead aru saama, kust see informatsioon tuleb, sa pead valideerima, et see informatsioon, kus on, mis on näiteks tehitaru kaudu saad, et see tegelikult on ka avaldatud ja, ja ise läbi mõtestab, mille pärast ta sinu tööga seotub, seostub, aga see on, see on, ma arvan, et see on tulnud, et jääda ja, ja. Aga ta mõjutab ka õppeprotsess selle poolest, et täpselt nii nagu Kaido ka ütles, eks ole, et, et näiteks kodused tööd, noh, ta on pointless, ta ongi, laseb tehitaru ka läbi ja, ja unustame ära. Aga lihtsalt näide meie enda esimese aasta programmeerimise õppejõud, Ago Luberg, ta teeb eksameid steriilses klassiruumis, see tähendab seda, et selles klassiruumis on küll arvutid, aga need arvutid ei ole ühendatud internetti ja nad peavad kirjutama koodi niimoodi, et nad. Noh, nii-öelda täiesti ainult enda pead kasutades kirjutavad seda koodi, see tagant saavad kätte aluspõhimõtted ja seejärel võtavad ka tehisintellekti toolid, et nii-öelda kiiresti enda lahenduseni jõuda, aga aru, aru saama aluspõhimõtetest.

Mina alati kirusin neid ülikoolidest tulnud IT-spetsialiste, mitte selle koha pealt, nüüd on kirjalik, väljendusoskus on puudulik, sest no olgem ausad, kui su töö ja töö on, oled, oled programmeerija, siis noh, see kas su kirjand oli neli, kolm või kaks nagu või viis, on ju, väga ei huvita, on ju. Põhiprobleem oli see, et keda ma kliendi juurde saadan. Ehk siis suuline väljendusoskus oli täiesti nagu võimatu ja noh, mida sa imetled, kui sa teed, TalTechis ja Tartu Lüüs mõlemas, sai enam-vähem seal koolist läbi käia niimoodi, et tegi ta ka oma kirjalikke eksamid muudkui ja ütleme niimoodi, et kui väga kätt püsti ei tõstnud, siis ikkagi midagi väga rääkima ei pidanud selle kolme-nelja aasta jooksul, eks. Et noh, olid mõni, mõningad ained olid eraldid, aga, aga valdavalt noh, sa ei pidanud rääkima kellegagi. Ja aga nüüd tänu sellele, et sul on ikkagi need tekstid valmistatakse ette robotite poolt, mina just loodan, et see annab õpetajatele rohkem võimalust selleks, et ongi nii-öelda suuliselt, me ei pea, noh. Matemaatiaanalüüs nägi välja vanasti niimoodi, et Tammeraid kirjutas tahvli peale valemeid ja me lihtsalt kopeerisime oma viikutesse maha. Noh, see oligi nagu noh, see oli nüüd õppimine, onju. Noh, mis õppimine see on, onju, versus see, et me nagu sõna otseses mõttes nagu arutleme, mismoodi ikkagi ruut juure tõestamine käib, eks, onju. Et selles mõttes see asi on ikkagi see nagu fookuspunkt ilmselgelt nagu muutub selle koha pealt. Ja meil oli, praegu oligi, et me tegime siin põhikoolide õppekava, noh, klassikaline spagetisild, noh, teate kõik, onju, et üks variant on spagetisilda teha niimoodi, et teeme seda riilse klassiruumi. Ütleme, et kõik asjad on kinni ja nii palju, kui peast tuleb, nii palju teed oma seda spagetisilda, eks, onju, kuhu sa teed mingid kaared ja kuhu sa teed mingid tõmbajaid ja tõukajad, onju. Versus see, et aga võta chat GPT. Ja, ja, ja võta või palva parim näide ette endale, aga sul on poolteist tundi aega. Ja nüüd on su projekti ülesanne, sa pead nagu maailma kõige teadmisega mahtuma sinna pooleteist tunni sisse, sellepärast ma, pooleteist tunni pärast ma hakkan kaaluma, ma hakkan mõõtma, mis tulemus on. Ja ma täitsa mõtlen, et noh, et äkki võib-olla isegi rakendada seda Rakett kuuskümmend üheksa saates, et davai, teil on kogu maailma teadus, andke minna, aga teil on ajalimiit.

Aga Gert, kuhu sa paned, ses mõttes ma just tahangi siit sõnasabast kinni võtta, et noh, Gert tõi näite, et ta on õppejõud, kes teeb steriilsest klassiruumis, eks ole Et noh, kopeerimist ei ole mõtet ju ülikoolis inimestele õpetada kõrghariduse sildi all. Aga kuhu sa paned, Gert, selle tasakaalu, minu loogika ütleb ka, et aga noh, et sa ise tõid selle Ferrari ja kaariku näite, et aga miks te seda kaarikut seal ikkagi siis nagu steriilses klassiruumis nii peale sunnite?

Vaata, see on see, et meie juures tulevad mitte ainult need, kes Ferrariga sõidavad, vaid ka need, kes Ferrarit ehitavad ja kui sa ei tea, kuidas Ferraris, kus on tubmootor ja kus kohas asuvad rattad, kuidas nad kerekülge kinnituvad, siis on nagu väga keeruline seda Ferrarit tulevikus ehitada ja remontida ja kõike nii edasi. Ja sama asi on ka programmeerimisega või mis iganes teiste õppeprotsessidega, et, et noh, võtame seesama matemaatika näite. Absoluutselt fine on kasutada erinevaid töövahendeid selleks, et matemaatika enda selgeks saada. Aga päeva lõpuks, nii nagu ka Taavi ütles, sa pead aru saama nendes põhikontseptsioonides. Hea näide, meil on üks matemaatika õppejõud, kes nüüd võttiski kätte ja tänavu kevadel, tal oli mingisugune suurusjärk kolmsada tudengit, kui varem tehti kirjalikke töid, siis nüüd ta võttis kätte ja suhtles iga tudengiga omaette, et see selgitaks, mida ta tegi, kuidas ta ülesanded tegid. Loomulikult see ajakulu oli kolossaalne, vist kulutas kuus päeva selle peale, et iga tudengiga omaette suhelda. Aga sealt me saamegi selle, et kas ta saab aru või ta ei saa aru. Ja selleks, et sa kasutad neid erinevaid ehisintellekti töövahendeid selleks, et iseendale asjad selgeks teha. See on ju see suund, kuhu me lähme ja kui sul on need põhimõtted selged, sa võtad uuesti need töövahendid selleks, et ehitada midagi veel suuremaks. Aga kui sa siis aru, mis seal mootori kapoti all toimub, siis on natukese keeruline kõiki neid asju kokku panna, nii et see inimese nagu sünteesivõime peab hakkama hoopis teiseks minema.

Kusjuures ma kirjutan väga alla sellele, et, et baaspõhimõtteliselt tuleb aru saada, aga küsimus on, et kust maalt jääb baaspõhimõtete joon, et mina ostusin TalTechi esimest korda üheksakümmend seitse. Ja Assemblerit meil enam ei õpetatud, eks noh, võiks ju öelda, et kuulge, et aga noh, Progeti seal on ju oma kasutajaliidesega on ju noh, peaks ikka teadma, mismoodi nagu kibi tasandil asjad toimuvad, okei, no me saime natuke elektroonikat ka ja nii edasi, on ju, aga. Aga noh, ütleme nii, et ütleme sellisel viisil nagu kuuekümnendatel Progeti me ikka ei progenud enam, eks siis, et, et, et noh, meil oli juba mingi niisugune kihte, noh. Hea näide, mida iga inimene tunnetab, on see, et kas matemaatikatunnis võib kasutada kalkulaatorit või mitte, on ju, et noh, võiks ju mõelda, et noh, noh, kurat, kõik peab oskama peast arvutada, on ju, aga noh, mingist hetkest alates tuleb välja, et ikka ei pea ka nagu, et noh, need suured numbrid nii hästi suurt korrutada ja jagada, on ju, et noh, mingi tehnika võiks olla, aga noh, pole hullu, kui sa nüüd teed seda nagu arvutiga, on ju.

Aga sa näed, Taavi, seda nagu mingi ülemineku etapina või et noh, et alguses nagu praegu veel noh, nii-öelda õpetame seda Assemblerit, eks ole, seal eriilses klassiluumis natuke, aga noh, mõne aja pärast, kui ühiskond saab aru, et see värk töötab ka ilma ja et noh, et need uued lahendused ja kõrgemad programmeerimiskirjad päriselt töötavadki, nii et inimene ei pea kolm korda päevas ikkagi sinna Assemblerisse sukelduma, noh, et siis kuidagi kaob nagu aja jooksul ära, et kas sa arvad, et see on ajutine või, või see nagu?

Ei, selles mõttes, et turg teeb siin oma korrektuurid, ehk siis kokkuvõttes ju inimene valib omale, millise haridusteguna ta tahab minna, eks, ja, ja noh, ma ei tea, kui. Noh, TalTechil on oma viis, MIT-l on teine viis ja nii edasi, on ju, mingil hetkel ikkagi turg teeb oma korrektuurid ja ütleb, et milline on see õige viis, on ju, et kui ma saan ikkagi. Ma ei tea, chat GPT-dega kokkuvõttes isegi noh, ma toon, see oli nüüd võrreldav, ma väga vabandan selle näite eest, aga noh, ütleme, minorist tulles saan nagu samasuguse töökoha nagu TalTechist tulles, on ju, aga minorist ma, piisas sellest, et ma tegin chat GPT-ga, on ju, pidin steriilses klassiruumis tegema, aga noh, outcome on sama, on ju, et siis ma noh. Ilmselgelt tekib küsimus, et aga mis ma siis nagu nii palju sinna tuupama pidin minema sinna TalTechi onju, siis noh, TalTech peab ka adapteeruma, onju. Hea näide on ju, IT on olnud ju väga popp eriala TalTechis, aga TalTechis on ka erialasid, mis viimastel aastatel ei olnud väga populaarsed, onju, noh, ma ei tea, telekom, elektroonika. Mis näitab, noh, tegelikult, kui nad ei ole populaarsed, siis järjagi nad ei ole adapteerunud. Ehk siis, et kas see, seesama huvi mingi valdkonna ja mingi, mingi, mingi teema vastu, see. See tudengite huvi näitab seda, kui hästi sa, kui hästi sinu järjena müüb.

Ja vaata, me oleme praegult ka veel sellises, mina ütleks ikkagi natukene nagu katsetus-eksitusfaasis, sellepärast et me täpselt veel ei kujuta ette, kuidas need töövahendid hakkavad õppeprotsess tööle. Ja, ja ma arvan, ma ütlesin seda ka meie esmakurslastele, kui me nad nädal tagasi meil suures saalis olid, et kuulge, et te olete mõned nagu katsejänesed, et, et praegult õppeprotsessid muutuvad, õppejõud muutuvad, töövahendid muutuvad. Ja selle järgmise kolme aasta jooksul nemad peavad ka nii-öelda kohanduma ja adapteeruma selleks, et me ei oska väga täpselt veel öelda, et täpselt nii nagu Taavi küsimus oli, eks ole, et kust kohast piir läheb, eks ole, et kui palju sa kasutad tehisintellekti, kui palju sa pead ise teama. See tuleb kõik mõned ikkagi katse-eksitus meetodid selgeks teha.

Gert, muide see on hästi väike märkus, aga Tanel Vaarik soovitab sõna katsejänes asemel kasutada, kasutada sõna katsepiloot. Väga hea mõte. Katselendur, noh, ühesõnaga katselendur, ehk siis sisu on sama, eks.

Ütleme lenduri roll katses on suurem kui jänese roll, nii et.

Noh, surba saad ikka, kui jäned ei tööta.

Vähemalt sa ikkagi tõmbad mingit kange ja saad midagi teha.

Sellepärast, kui sa ütled nagu tudengite, et te olete katselendurid, mitte katsejänesed.

Ja ma sellega olen nõus.

Hea mõte, hea

mõte. Aga. Ma kuulasin just paar päeva tagasi siin Silicon Valley investori Tony Konradi ühte intervjuud ja siis nad arutasid seal, et, et reaalses elus, et nemad näevad, eks ole, investoritena, kui raske on reaalses elus tehisintellekti nii-öelda tootvale tööle panna nendes ettevõtetes, kes tehisintellekti, tehisintellekti peale täna asju ehitavad. Et kui raske on nagu ikkagi nagu ärikeskkonnas saada teda usaldusväärselt tegema neid asju, mida sul on vaja teha, noh, nii, et sellele oleks mingi mõttekas lisaväärtus, eks ole, et see ei ole mingi pisike noh, ühe nupu ümber tegemine. Et seesama katsejänese või mis iganes lenduri analoogiat jätkates, et sa, kas sa Gert usud, et või sa näed täna nagu igasuguste andmete ja tõestuste pealt, et see asi ikkagi nagu liigub edasi? Et noh, et ma küsin, et ega me jumala eest ei ole nagu peak, peak tehisintellekt nagu olukorras praegu.

Ei, seda ma ei usu, sellepärast et praegust ikkagi minu arvates ka tehisintellekt on, ma ei ütle, et ta on nagu lapsekingades, aga, aga ma näen, et siin arenguruumi on väga-väga palju, sellepärast et noh, see tema, tema täpsus, tema võime. Noh, need igasuguse kaalutamise teemad ja nii edasi, nii edasi, et seal on nagu väga, väga palju tööd teha ja, ja võib-olla ongi, et see, et meil on nagu suured mudelid on, aga nende mudelite peal peab hakata ehitama konkreetseid tööriistu. Et noh, võtame sama mingisugused matemaatikanäited ja muud taolised, noh, me tahame ikkagi seda, et matemaatilised tõesti oleksid korrektsed, oleks võimalik valideerida ja nii edasi. Praegult niisugust geneeriliste töövahenditega see iga kord ei ole teostatav ja, ja noh, ma ei tea, kas me tahame saada silda, mis on ehitatud ainult kasutades tehisintellekti, eks ole, teades seda, et tehisintellekt on statistiline mudel ja statistilises mudelis on vahetevahel kõrvalekanded. Et ta on nagu väga hea töövahend, aga ta kindlasti ei ole praegusel momendil selline, mis lahendab nagu kõik probleemid ja hakkama ainult tehisintellekti võtetama ja nii edasi ja nii edasi, et. Et noh, see on ka põhjus, mille pärast meil on täiesti eraldi tehisintellekti õppekava, sellepärast et seal on ikkagi need tudengid, kes ka hakkavad ise tööle mudelite arendamise, treenimise, rakendamise kõikide teiste asjadega, et see on nagu tööpõld on väga, väga lai minu arvates.

Me just tegime või teeme praegu ühte suurt teadustööd, mille sisendiks esimese nii-öelda alusotsinguteks kasutasime ka teise intelligentsiabi ja saime, saime üle üheksasaja artikli. Ja sealt sünteesisime välja kaheksakümmend sellist tippartiklit ja siis sealt omakorda siis lasime robotil sünteesida välja nagu meie jaoks vajalikku informatsiooni. Ja siis igaks juhuks hakkasime üle lugema neid artikleid. Noh, ühesõnaga, et kas ta on ikka õigesti saanud aru nendest artiklitest ja nii edasi, onju. Ja noh, järeldus tegelikult oli, et need, okei, üheksandat me nüüd ei lugenud, aga need kaheksakümmend artiklit me jagasime ära, me kama peal lugesime ära need ikkagi. Ehk siis, et oleks teinud teadustöö ainult, noh, nii-öelda roboti lasknud kirjutada valmis. Oleks saanud noh, sihukese fiaskoga hakkama, et kuku pikali, onju. Aga see ei tähenda seda, ta on praegu veel selline ebakindel ja, ja natuke lonkab, eks. Me siin genereerisime väikseid abitekste oma, oma koolitusmaterjalidele siin Eesti koolides. Noh, lõpuks kirjutasime ikkagi ümber nüüd, et, et noh, ei olnud päris eesti keel ja nii edasi, onju, et aga see on, see on kõik praegu alles. Aga lähme edasi, Gert, sellesama, teie selle AI nagu suunaga, et ehk siis põhimõtteliselt teil on nagu ülikoolis välja mõeldud või vastu võetud see otsus, et iga õppejõud ise vaatab, kuidas ta seda noh, uut tehnoloogiat oma, oma õppeprotsessi liidab. Ja, aga kas te kuidagi omavahel jagate ka seda nagu teadmiste või nagu neid õppetunde, on ju, et noh, et, et ala, et üks teeb steriilseid, steriilseid klassi ja teine teeb võib-olla maksimum edu hoopis vastupidi suunas, on ju, et, et kuidas see teadmuse jagamisele omavahel

Absoluutselt teeme, sellepärast, et meil ongi nagu maja sees, see teadmine on suhteliselt ebaühtlane. Ja me oleme välja toonud terve rea inimesi, kes on siis juba tehisintellekti rakendanud siin aasta-kaks endal erinevates ainetes ja me oleme ellu kutsunud nii-öelda AI tšempionite programmi. Ehk siis nüüd sügise jooksul need inimesed, kellel on juba suurem kogemus, nad räägivadki enda kogemust, nad teevad töötubasid, nad tutvustavad, kuidas nad neid asju on teinud. Ja, ja just selleks nii-öelda kolleegilt kolleegile jagamiseks ja, ja me tegimegi nüüd selle nii-öelda värava, mille, mis on täiesti avalik, kõik võivad seal vaadata, on ai.taltech.ee. Ja sinna me olemegi kokku koondanud siis nii edulood. Aga ka näiteks ka koolitusmaterjalid, et ka näiteks õppejõud, kes ei ole varem selle teemaga kokku puutunud, saavad selle nii-öelda esmase koolituse ise läbi käia ja seejärel minna näiteks nende AI championite juurde ja hakata nendega arutama, et kuidas mingeid konkreetseid töövahendeid integreerida. Ja noh, järgmise sammuna on, me oleme nüüd kokku pannud Eesti ülikoolide konsortsiumi, millega me lähme siis praegusel momendil arvatavasti lepingusse OpenAI-ga, et saada kõikidesse Eesti ülikoolidesse, noh TalTechis me teeme seda, et absoluutselt kõik õppejõud saavad ligipääsu OpenAI edu keskkonnale. Et hakata neid kasutama ja sealt edasi siis ka see juba viia ka tudengiteni. Nii et, et seal on nagu väga mitmeid erinevaid teemasid, meil on õppejõudude koolitamine, meil on kolleegidevaheliste kogemuste jagamine, meil on töövahende pakkumine, meil on juhendmaterjalide väljatöötamine, meil on õppematerjalid, nii et, et siin on nagu viimase ütleme, et kolme-nelja kuuga on. Kümned inimesed panustanud väga palju tööd selleks, et see kuidagi kokku koondada.

Kas sa näed seda protsessi haridusasutuses läbi viies, et see tšempionite lähenemine tundub nagu kõige mõistlikum või et noh, et oleks, võib ju ka mõelda nii, eks ole, et tuleb ülikooli juhtkond kokku ja saadetakse ülevalt alla noh, põhimõtteliselt eeskiri, eks ole, TalTechis tehakse nii, nii ei tehta, seda tohib, seda ei tohi, on ju, ja noh, et homsest hakake peale. Kui, kui jäik või kui paindlik teil see AI asi on?

Aga me tegime algselt peale selle otsuse, et me ei tee reegleid. Meil on kokkulepped ja juhised, ehk me suuname inimesi, aga me ei ütle seda, et sa pead tegema sedasi või teistmoodi. Meil on kindlad põhimõtted, mis on kokku lepitud. Need puudutavad näiteks kindlasti andmekaitse teemasid, sellepärast et väga oluline on aru saada, kuhu andmed lähevad, milleks neid kasutatakse. Inimesed võivad ka täiesti teadmises teha väga suuri vigu. Teine asi, meil on välja töötatud eraldi meetod AI lahenduste hindamiseks, ehk kui sa tahad võtta mingit töövahendit, mida noh, ülikool ei ole ise veel katsetanud, siis seal on kuueosaline ankeet, mis tuleb põhimõtteliselt täita, mille pealt saab, tagant saad vastuse, et kas see töövahend oleks nagu õppeprotsessis kasutatav või mitte, ta on niisugune valgusfoori põhimõttel tehtud. Et jällegi vältida kahtlaseid töövahendeid, vältida olukorda, kus andmed lähevad Euroopa Liidust välja, vältida olukorda, kus su andmeid kasutatakse millegi teise treenimiseks ja nii edasi. Nii et, et meil ongi nagu ennekõike, nad ei ole mitte reeglid, aga nad ongi juhi, juhendmaterjalid ja juhised selleks, et inimesed saaksid kasutada AI-d usaldusväärselt, et ta. Ei oleks, ta ei tekitaks nagu selliseid olukorda, kus inimesed teadmatusest hakkavad tegema vigu.

Ülikoolide seotud ettevõtlus, mis on käinud ka läbi meie saates siin päris mitmel korral, on tihti selle probleemi otsas, et teadlane hakkab ise ettevõtlusega tegelema ja ütleme niimoodi, et väga üksikute, väga harukordsete eranditega see kõik on läinud alati alla vett. Et teadlane ikkagi noh, ongi noh, insener peab olema insener ja siin ei ole midagi vaielda, eks, et, et. Nüüd, kus meil on olemas nii-öelda noh, teise intelligentsi kaudu ka ütleme, laiendamad otsinguvõimalused ja uute mustrite leidmise võimalused, mina olen alati uskunud sellisesse, Ameerikas on see see, kus on mingi viis investorit või kuus ja siis keegi presenteerib oma ideed. Ja need investorid on ise olnud sellised gatekeeper'id, noh, ta a la kes saab, kui sa, kui minuga, minuga ta täris, ma saan su Walmarti ja nii edasi, on ju, et noh, ühesõnaga tasub nendega kokku minna sellepärast, et nad aitavad seda äri suureks teha. Ja selles saates ma alati vaadanud, et noh, et võrreldes näiteks mingite startup valuationitega, kus nagu noh, tõstame viis milli ja paneme väärtuseks kakskümmend milli ja nii edasi, on ju, et seal on need ikkagi need, need ettevõtete väärtused on ikkagi väga nagu jalad maas, et noh. Ma annan sulle ühe miljoni eest, tahan saada kogu osalust näiteks, onju, aga ja pakun sulle kolmeaastast töölepingut umbes ja nii edasi, onju, et noh, mingid niisugused on täiesti neid keskmised pakkumised, onju. Ja aga need on executor'id, ehk siis kui nemad näevad ikkagi mingil ideel mingit jumet, siis kui nad võtavad sind oma tiiva alla, siis on ikka päris suur tõenäosus, et see asi saab tehtud ja saab nagu, leiab uue õitsingu. Ja ma olen nagu mõelnud, et vaata, Eesti üks piirang on see, et meie majandus on nagu on, et meil on teatavad liidrid mingites Aga iseenesest, kui sa tuled välja mingi uue keemia vaelamiga on ju, et noh, sul on mõned, mõningad üksikud keemiatööstused siin, kuhu sa võid sobida, aga maailmas inimesed neid keemiatööstusi on ju nagu ropult palju. Et kui palju täna teie TalTechis nagu vaatate seda või kasutate tööriistu ka selleks ära, et leida oma teadusele võimalik väljund? Noh, ala, et mul on üks teadustöö tehtud, ma ei tea, elektroonikas, väga huvipakkuv ja nüüd ma nüüd siin leian nagu õige sellesama Executor'i, kes selle näiteks, ma ei tea, ma leian Hispaaniast ettevõtte, keda ma muidu nagu never teaksin, aga tänu sellele, et noh, et, et needsamad mustriotsijad ja mootorid on ainult paremaks. Et ma leian täpselt selle inimese, kelle juurde minna ja kellel see võiks nagu huvi pakkuda, ehk siis et ma ei oleks piiritletud sellega, et ma pean seda ettevõtluse oma seda innovatsiooni tegema siin, siin kohapeal.

Ei, see on, see on väga hea mõte ja me praegusel momendil seda küll kindlasti ei tee, aga ma arvan, et see on nagu mitmeid põhjuseid, mille pärast seda praegusel momendil ei tehta. Ja noh, Eestis on üldse nagu, nagu sa ütlesid ka ise, et see tech transfer nagu ülikoolidest ettevõttes on suhteliselt piiratud ja üks suurimaid piirajaid on tegelikult inimeste arv. Ehk kui meil ka näiteks on mingisugune väikene grupp, kellel on mingisugune idee, mida võiks tegelikult hakata kuhugile ettevõtjisse viima. Sel grupil on lihtsalt niivõrd vähe inimesi, et neil ei jätku seda ajalist ressurssi ja enam sellega kommertspoolega tegeleda. Ehk nad vaatavad, ah tore asi, eks ole. Noh, fine, eks ole, ja ta läheb järgmisesse mingisse teadusprojekti, hakkab tegema mingit uut asja. Ja meil puudub praegust selline hea lüli, mis võtakski sealt sellest laborist selle professori käe kõrvale, ütleks professorile, et kuule, me kasutame sind, ma ei tea, viis päeva, viis tundi nädalas, eks ole. Selleks on seda ideed kommertsialiseerida, aga ei ole neid inimesi, kes läheks sinna professori juurde ja hakkaks selle ideega tööle, et seal on nagu tegelikult nagu inimesed on vahelt puudu. Ja nüüd päeva lõpuks ei ole vahe, et eks ole, kui me võtame meie teadusprojektid, siis noh, enamus teadusprojekte ei ole üldse seotud Eesti ettevõtetega. Meil on teaduskonnas praegust võib-olla paar-kolmkümmend projekti, kus on kõik projekti partnerid on väljastpoolt Eestit ettevõtete näol, eks ole. Ja meil ei olnud mingisugune probleem töötada väljaspool Eestit olevate ettevõtetega, aga pigem ongi, ma näen seda kommertsialiseerimise nagu vahelülipuudu, kus on need inimesed, kes reaalselt hakkavadki implementeerima nii-öelda, kes võtavad selle idee. Leiavad investorid, arendavad seda ideed edasi, sellepärast see, mis seal laboris on, see vajab üldjuhul väga palju edasiarendamist. Ja seejärel hakkaks seda asja nii-öelda ellu viima. Et mõneti on sama ütleks, Eestis ei ole seda tüüpi inimesi.

Kui sa paned, Taavi, selle kuidagi tehisintellektiga suutsid selle siduda, et ma ei, et mis, mida enable'ib see tehisintellekt selles

protsessis? Just pigem nagu seda, et, et vaata, see ongi see, et sa ei suuda nagu see, see nagu informatsiooni hulk, et kuhu sinu konkreetne, vaata kui keegi doktoritöö, et siis see on üks väike pusle tükk mingis väga suures pusles. Ja sa pead aru saama, et kus see sinu pusletükk täpselt nüüd sobib, et miks ma peaksin sobima just sellele keemiaettevõttele seal riigis, kes tegeleb just sellesama temaatikaga. Et, et, et seda sa niimoodi päris nagu sa muidugi Google'it hakkad minema, on ju, sa ei leia. Et, et see on teist tüüpi lähenemine, see on teist tüüpi otsing ja just see, vahet pole selle ettevõtte üles leida, aga sa pead selle inimese üles leidma, on ju. Kes, kes siis lõpuks selle nii-öelda sellest, sellest kasu ja väärtust näeb, on ju, et sa pead jõudma selle gatekeeper, mis ma selle Sharktangi mõttes nagu, nagu tõin välja. Ja ma, iseenesest nagu ma, ma tegelikult selle koha pealt nagu otsingi seda, et, et väga tihti teadus üksi, noh, hästi hea näide. G-Scan, meie saates ka käinud, eks, on ju. Mis oli nende allne idee? Teha suuri tollikontrolli aparaate, et kui tulevad autod läbi, et siis kontrollime neid autosid, on ju, skännime neid ja siis me teame täpselt, et mis kontrabanti nad seal veavad, on ju. Et ja nad mässasid sellega noh, vähemalt dekaadi kui mitte rohkem. Kuni siis lõpuks nad leidsid selle, et opp, opp, opp, opp, opp. Et selle teaduse tegelik väljund võib olla hoopis näiteks betoonipragude otsimine onju, sildadest. Eks noh, mis jällegi, kui pärast hakkad mõtlema, et kurat, noh, triviaalne onju, kohe selle peale ei tulnud, onju. Ehk siis ma tahan öelda, et need on nagu mingid mustrid, mida sa nagu noh, pidevalt loogikaga tihti nagu ei mõtlegi välja, et seal on niivõrd palju muutujaid, et kui sa suudad omaenda nagu selle innovatsiooni või teaduse, mis sa teed. Suudad nagu nii hästi ära kirjeldada ja suudad nagu seda, nagu paigutada seda pusetükki nagu erinevatesse ökosüsteemidesse, erinevatesse riikidesse ja nii edasi, onju. Siis see tegelikult võib anda nagu hoopis teistsuguse väljundi ka ärilises mitmes sinu teadustööle. Et noh, ma ei tea, ma ise avastasin näiteks, et ma täitsa. Data embassi, ehk siis minu lõputöö, doktoritöö, et on Indias. India tahab kasvada maailma kõige suurimaks data embassite riigiks. Mul pole halli aimu ka ise, kusjuures ma tegelen Hindega päris palju veel oma, oma töö tõttu on ju, et, et ühesõnaga ongi see, et, et sinu asja vastu võib olla maailmas tegelikult suur huvi, kui sa nagu õigesti küsid.

Absoluutselt ja vaata, seal hakkabki üks asi mängima, mida me näeme juba praegult väga jõuliselt tulemas, on see, et noh, teadus on teadupärast väga projektipõhine ehk teadlane. Kaks varianti, kas ta pakub enda ideed või ta lahendab mingisugust ideed, mida keegi teine on kuskilt küsinud. Ja, ja nende projekti taotlust, mis heidetakse rahastajale, olgu see rahastajas erasektorist või avalikust sektorist. Nende koostamisel kasutatakse väga, väga palju praeguse momendil erinevaid tehisintellekti töövahendeid, noh alates tavalisest chat'ist, õpetajat, millega iganes. Ja, ja selle kõrvalmõju on kindlasti täpselt see, mis sa Taavi praegu kirjeldasid, et me leiame uusi mingisuguseid nurki, mille peale tavaline teadlane ei mõtlegi, ta istub enda laboris, ta teeb enda tavalist asja. Aga kui ta hakkab seda taotlust kirjutama ja ta kasutab mingisugust chat'i, siis ta võib selle tulemusena saada täiesti uusi vaatenurki. Nii et ma arvan, et ka teadus, siis hakkab see tehisintellekt väga palju muutma. Mitte ainult teadustulemuste näol, vaid ka just selle rakendatavuse ja selle poole pealt, nii et ma kahe käega kirjutan alla selle, mis sa Taavi rääkisid. Lihtsalt ma arvan, et me praegusel momendil ei ole veel jõudnud sinna.

Ja tööriistad on ju selles mõttes ikkagi puudu, et noh, see ka, Taavi, mida sa kirjeldad, siin on kaks varianti, et kas keegi teeb selle vilkuva kursoriga, siis hädkepate akna lahti ja kirjutab sisse, et mul on niisugune mõte. No või siis ehitatakse sinna peale, eks ole, mingisugune pool agentne tööriist, mis ise käib ja ütleb sulle, et kuule, Taavi, et siin on pilet Indiasse, et sind oodatakse homme.

Mäletab, Kaspar korjas rääkis meile, kuidas Ameerikas ehitatakse ainult agente.

Tulen tagasi sellesama Tony Conrad'i intervjuude, väga hea, ma arvan, et Eesti inimesed peaks seda kuulama, kes pole kuulanud. Et ega see B2B SaaS, et seal, see ei huvitab mitte kedagi, Silicon Valley's, seal ei ole absoluutselt raha. Mõned hullud natukene panevad veel, aga noh, ühesõnaga, et kõik on surnud, välja arvatud AI on ju, et ainuke, ainult raha pannakse AI'sse ja teine, teine koht, kuhu pannakse raha, ma saan aru, on kosmos. Ja kõik see, mis siin maa peal toimub, noh, sealt on nagu tema jutu järgi on see ainult lollidele jäänud. Umbes nii, et midagi nagu tarka ei ole. Okei, meil on mõni minut, ma tean selle saate lõpuni onju, et kaks suurt teemat oleme läbi käinud. Ma tuleks väga praktilisele tasandile, Taavi laps siin läks gümnaasiumisse, onju, minu lapsed on põhikoolis. Mida, kuidas ma nüüd peaks mõtlema vanemana, ma juba, ma juba näen, eks ole, et üks tüüp, kes tuleb koolist ja ütleb, et tal on homseks nii palju õppida. Ma ikka mitu korda olen juba sellest chat GPT aknast nagu noh, niimoodi kinni saanud ja siis tabanud ennast just mõttelt, et aga mida ma peaks nüüd tegema, et kas ma peaks ütlema, et, et ära tee seda kodutööd, chat GPT-ga, vaid õpi vähe või ma peaks ütlema, et noh, et see on tulevik ja kui õpetaja pole sellest aru saanud, siis noh, anna sina minna.

Keelud siin ei toimi, sellepärast, et see ongi see, et kui õppe, õpetaja ei ole muutunud ja ta endiselt lähtub sellest samast õpetamisprintsiidist, mis oli viis aastat tagasi või viiskümmend aastat tagasi või sada viiskümmend aastat tagasi, sorry, noh, ei ole haridus, ei ole väga palju muutunud selle aja jooksul. Siis, ega seal ei olegi midagi muud teha, sellepärast et noh, meenutame ise, kui sa olid viieteistaastane, sul oli võimalik nurki lõigata, siis sa lõikasid neid nurki, eks ole. Küsimus on suuresti ikkagi kooli süsteemis ja noh, see on oma asi, mis me üritame ka ülikooli vaates teha, et sa pead õppeprotsessi niivõrd palju kohandama. Et see ei ole enam see koht, kus sa lähed nagu teadmiste järgi, teadmisi võid saada sa internetist, tehisintellektit, kust iganes. Aga see on see koht, kus sa need teadmised läbi mõtestad, läbi sünteesid, teed midagi ära, teed praktiliselt ära. Täpselt sama see spagetisilla näide, eks ole, et sa teed selle silla valmis, vahet ei ole, mis töövahendist sa kasutad, aga sa teed selle asja valmis. Sa kasutad erinevaid töövahendeid ja see ongi nüüd see kõige suurem väljakutse kogu selle lõpp üldhariduskoolide süsteemile. Et ma väga loodan, et näiteks D-hüpe suudab seda läbi mõtestada gümnaasiumi tasemel ja mida laiemalt ta koolidesse läheb, seda parem. Ja sama väljakutse on meil ka ülikoolides, sellepärast et meile juba praegult tulevad ju need, kes on harjunud tegema kõik chat'iga ära. Ja meie peame nüüd suutma seda protsessi niivõrd palju painutada, et nad hakkavad rohkem mõtlema. Seesama Kaido Kikase artikkel ju ka sellele viitas, eks ole, et, et protsess muutub. Ja, ja see on, see on kõige suurem väljakutse, mis meil praegult on.

Ja sa ütled, et ma peaks laskma oma lapsel neid ajaloo- ja matemaatika-bioloogia asju rahulikult chat GPT-ga konsulteerida ja võtta, teha südame kõvaks ja öelda, et noh, lihtsalt nii on, et see ongi tulevik.

Ja ma selles mõttes nüüd ikkagi neli lapse isa on ju. Ja jagab, jagab kogemust on ju, et. Üks asi, mis minu kõrjale abikaasal on õnnestunud teha meie lastega. Ma kindlasti on see tema teene, et, et mina võib-olla, ma paaris, paaris kohas olen saanud sõna sekka öelda, aga. Aga meil on kodus see teema, et kõik on aru saanud, et enne kontrolltööd tasub korrata. Ja vahet pole, kas on suuline või kirjalik. Ja see kordamine on sellepärast hea, kui sa paned iseenesest sellesse eksamisituatsiooni, ehk siis mida nad teevad, on see, et nad lähevad oma materjaliga alla, alla korrusele, lähevad jama juurde, ütlevad, et mul on homme selles aines kontrolltöö, siin on materjalid, ole hea küsi. Ja nad vastavad suuliselt. Aga selleks, et õppida ära, on nad kasutanud ZGPT-d, nad on ehitanud mudelid, nad on võtnud mitmest allikast endale sisendi. Ehk siis ma soovitan lastevanematel, et nad, ühesõnaga, et laps julgeks tulla alla, et ei kardaks ema ees failida, ehk siis nad saavad aru, et kui ma korra selle emaga läbi teen ja noh, võib-olla tõesti läheb pool valesti, on ju. Siis, et see on noh, see, millega noh, ma ei tea, ma vomenistan samamoodi ette oma avalikke esinemisi, on ju, et ma teen kõne vähemalt korraks nagu ise nii-öelda pomisen läbi või, või teen peeglis läbi ja nii edasi, on ju, et, et sa korra nagu noh, käid selle, selle, selle mõttekäigud ja ikkagi nagu üle, eks, et, et. Et kui selle kultuuri saab sisse kodus, et valmistad ette, millega tahad, aga teed väikselt suulise eksami oma vanematele ja kartmata, et sa kukud läbi, jäävad uuesti õppima, nad ei alusta sind kuidagi. Ei noh, see on

juhtul, kui sul on kontrolltöö, aga kui sul on lihtsalt õpetaja ütleb, et homseks, palun, eks ole, kolm lehekülge Vana-Kreekast, noh, mis sa siis teed?

Ei, selles mõttes nagu selle, selleks nad lasevad kindlasti üle sealt, muidugi. See on õpetatud halb ülesanne, et tee parem video, lavasta palun mulle homseks. Ma ei tea, Trooja sõda teie väikse videona.

Ja vaata, see, mis Taavi just mainis, see suhtlus, vot see ongi see, kuidas see õppeprotsess peab muutuma, eks ole, meil on väga olulisel kohal see suhtlus inimese ja õpilase vahel. Et, et see aitab see, mis läbi mõtestada ja läbi aru saada, kuidas need asjad tegelikult toimivad. Ja, ja täpselt ongi, et kui on siis niisugune tuim kirjalik ülesanne, kirjuta see, no sorry, aga noh, ma arvan, et selle vahel, see on nagu tuuleveskitega võitlemine, et, et selle vastu ei saa. Senikaua nagu õpetajad ise ei saa aru, et kõik tööd, mis nad tagasi saavad, on ju kirjutatud

Aga ma olen siiski kindel, Gert, et ka teile antakse ülikoolis selliseid ülesandeid, homseks, palun kolm ühekülge nõudlusest ja pakkumisest ja olgu valla.

Absoluutselt, aga see ongi nüüd see, noh, me oleme ise seadnud eesmärgi, et selle õppeaasta jooksul seitsekümmend protsenti meie õppejõududest on käinud läbi meie baaskoolitused, saanud aru, kuidas need asjad käivad ja hakkavad mingil määral tehisintellektiga arvestama, see on seitsekümmend protsenti. Päris kindlasti ta ei ole sada protsenti, seal on kindlasti õppejõudluseid, kes jäävad väga klassikaliste mudelite juurde kinni. Aga noh, see on seesama asi, et, et sa pead kuskilt hakkama nügima, sa pead asja muutma hakkama, noh, ega me oleme ka ülikoolilis suunamudijad mõneti.

Leiutatakse ratast sõidu pealt või kuidas või midagi sellist? Jah, jooksu

pealt, just jah.

Ma ei tea, ma hakkasin praegu mõtlema, et kui ma, et saadan lapse siis selle tehisintellekti poolt tehtud väikse kirjatükiga kooli ja ütlen, et, et Jervan ja Kotka saates ütlesid, et see oli loll ülesanne, et nii, seetõttu mu laps tegi selle automaatselt.

Jah, et aga teine asi on see, kui ta peab vastama suuliselt näiteks sõde ja õigust. Ehk siis, et, et selleks peab valmis olema, et meil ikkagi kodus raamatuid loevad, aga tõesti ülesanne peab olema selliselt koostatud, et, et laps areneks ja ei saaks teha seda ainult chat-kept.

Ei no isegi, tähendab selles mõttes, et isegi kui ta seda vana Kreekat peaks suuliselt vastama. Siis tal on ka juba oluliselt raskem, ta ei saa, noh, ta võib sellest jätkepetest läbi lasta, eks ole, aga ta peab selle ikkagi endale ju selgeks tegema, et.

Päris osavad, muidu nad teevad need mudelid niimoodi ka, et mis on kõige suuremad küsimused selle teema kohta ja nii edasi, et ja see on kõik hea, see on ettevalmistuse eluks, et. No me täna ju naeraksime, kui keegi ütleks, et noh, oh, ma keeran, ühesõnaga, et ma ei luba koolis enam internetti kasutada, on ju, et noh, et tekkis küsimus, et mis kuradi kivias me elame, on ju, et noh, et.

Aga omal ajal sellised asjad ju olid ja sellised arutelud, täpselt, täpselt sama asja, mida meie räägime peaaegu samade sõnadega. Kakskümmend mingi viis, võib-olla rohkem aastat tagasi ju arutati. Nii,

et ära ole Lui Tiit, areneme. Just täpselt, just täpselt.

Selge, meie saade on läbi ja järgmisel nädalal, nädala aja pärast oleme tagasi, uued külalised siis uued teemad, nii et kuulmiseni.