Kuidas lahendab TalTech tehisintellekti tungimist õppetöösse?

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?

et see on seotud tehisintellektiga kuidagi või? Ma arvan,

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.