Kuidas lahendab TalTech tehisintellekti tungimist õppetöösse?

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.

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.