Kust tulevad järgmised Käärmannid ja Kabanovid?

Restarti saade alustab, Henrik Roonemaa on täna saatejuht, uudisteportaalist geenius.ee täna ilma Taavi Kotkata, aga selle eest väga olulise külalisega, kellega me oleme. Ma ei mäleta küll väga pikka aega proovinud kokku leppida seda, et, et täna siia saatesse tulla ja Restartis üles astuda ja oma, oma tegemistest ja oma alast rääkida. Meil on külas professor Jaak Vilo, kes on akadeemik ja Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi juhataja, tere. Tere. No see on üks, üks asi on selline pikk, eks ole, ametinimetus ja kõik tiitlid laduda sinna, sinna ette, aga. Aga minu jaoks oled sa olnud kuidagi üks Eesti arvutiteaduse või kogu selle arvuti IT-asjanduse nagu rajajatest Eestis või selline. Eestvõitleja, kas sa ise tunned ennast sellise, ma omistasin sulle midagi, mis, mis, mis on liiga uhke?

No ma mäletan seda, üheksakümnendatel oli väga popp öelda, et näed, et see möödunud sajand või lõppev sajand on selline IT ja tuumasajand ja uus sajand on biosajand, et. Et väga lihtne nagu mõelda, et kuidagi nagu midagi täitsa suurt ja uut tuleb. Aga tegelikult ükskõik, mis valdkonda sa praegu vaatad, siis nende areng on puhtalt seotud IT-st. Sa automatiseerid või analüüsid andmed ja kõik on nagu nii läbipõimunud sellest IT-st, et aru saada, mis, mis üldse toimub, ta igal juhul on nagu andmekeskseks läinud kõik teadusharud, sisuliselt. Et, et, et kogu selle jutu juures, et noh, me ei, me ei tea tegelikult, mis tulevik toob, siis, siis ma jätkuvalt ütleksin, et panusta IT-sse igal juhul. Ja tegelikult Eesti riik ei panusta, ega praegu piisavalt sellesse, aga, aga see selleks, et. Noh, me teame, et suured asjad, keskkonnad, tervishoiud ja nii edasi, maailmast arusaamine. Puhtalt see tehnoloogia, mis iganes tehnoloogias uus on, teda on vaja kuidagimoodi juhtida ja kogu see juhtimine tuleb ju läbi selle juhitavate asjade. Ja kõike ei saa programmeerida, väga palju sa teed andmete põhised, noh, kogu see tehisintellekt, masinõppe nagu andmetepõhine juhtimine, nii et. Noh, ma püsin nagu endiselt nagu oma, oma liistude juures, et, et need nagu ei kao kuhugi. Ja väga tore on, kui. Tudengid, kes tulevad õppima, siis mõtlevad, et mind just see vaimustabki, et kuidasmoodi seda tegelikult tehakse. Mitte see, et oi, ma olen kuulnud, et IT-poisid saavad palju palka.

See on kindlasti raske jah, aga noh, teine pool on ka see, et mida IT-firmad vajavad, eks, mul on alati see oma, omast näitest, et kui ma tulin Eestisse tagasi ja ütlesin, et mina hakkan tegema, noh. Ma tulin nüüd tööle firmasse, ma ei tulnud ülikooli, ma tulin firmasse tööle. Ja siis ülikoolis hakkasin samamoodi tudengeid värbama firmasse ja oo, et me hakkame tegema bioinformaatikat, me hakkame geenivaramut tegema. Noh, mis asi see, no DNA ja asjad, eks. Et kui ma siis ütlen, et, et ma veidike ülikoolis õpetaks ja see, mida ma teen, on bioinformaatika. Sel hetkel räägiti ka, mida siis nagu teha või mida vaja on, noh, ükski firma ei öelnud, et Eestis on puudu bioinformaatikast. Mitte keegi, ega praegu ka ei ütleks, eks. Aga kui vaadata nüüd tagasi mingi viisteist aastat ja mis siis on toimunud, siis noh, mingil määral võib öelda, et kogu see andmeteadus on tänu sellele tekkinud Eestis. Et kogu see meie võimekus on tulnud sellest, et, et ammu-ammu juba analüüsiti väga erinevaid bioloogilisi andmeid. Ajal, kui tava ja äriettevõtetes selliseid vajadusi polnud üldse. Nii et ülikooli ja siis sellise ettevõtete noh, vahetu vajaduse vahel on väga keerukad suhted. Et need, kes meilt on siin bioinformaatikast välja läinud, on teinud ettevõtteid nagu Transferwise'id või Sharemind'id või mingid teised, on ju, tooted, et väga palju iduettevõtteid e-agronoomis, et, et nagu. Inimene, kui ta õpib ülikoolis, siis tema, ta peab pingutama oma ajusid. Ja kui ta õpib oma ajusid pingutama ühel või teisel viisil, siis pärast ükskõik mida ta pärast teeb, noh, ta jätkab sellesama tunnetuse pealt, et ma pingutan veidiku majusid ja ma saan ükskõik millega hakkama. Et IT on hästi selline ülekantav asi, et, et sa oskad nagu ühes kohas ja noh, andmeanalüütikud või sellised, et sa oskad ühes kontekstis, aga sa oskad seda kohe rakendada ka teises kontekstis. Läheb bioloogia andmete pealt, finantsandmete peale. Mitte mingeid probleeme ei ole.

Hüva, meil on aegtehas ja paus ja siis jätkame. Restart läheb edasi ja meie külaliseks on täna professor Jaak Vilo, Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi juhataja. Meie jutt läks nüüd natukene kaugematele radadele, aga, aga ma tuleks selle arvutiteaduse instituudi ja Tartu Ülikooli juurde tagasi, et sa ütlesid ka ise, et kui sa tulid Helsingist Eestisse, et sai, sai läinud ülikooli. Ja, ja võib-olla sul ei olnudki eesmärk, et ma tahan saada professoriks ja ma tahan saada teadlaseks või oli, kuidas see läks, et sa sinna sattusid?

Minu kõige suurem mure nagu on selle nende noorte osas, kes siis tuleks, teeks doktorantuuri ja saaks ise ülikoolis töötada. Et me ei tööta nagu selle nimel, et meil oleks need inimesed, kes saaksid ülikoolis töötada, ülikoolis saavad töötada doktorikraadiga inimesed, kes ise teevad teadust. Ja me ei tee piisavalt selleks, et need oleks olemas. Et kui meil on vaja praegu umbes sadakond doktorikraadiga inimest ülikoolis, et õpetada kogu seda hulka ja teha see minimaalne hulk teadust, millega siis aidata veidikene ka ettevõtteid. Samal ajal Tartu Ülikool ise on koolitanud doktorikraadini alla viiekümne inimese, kolmekümne aasta jooksul. Noh, umbes sinna viiekümne kanti praegu, kellest ligi kaks kolmandikku töötavad ettevõtetes. Siis tekib küsimus, aga kust me see sada saame? Ja saamegi ainult välismaalt, palgates ja siis proovides vaadata, et, et äkki eestlased tuleks ka ja, ja, ja see etteheide, mis on, on see, et juba kaks tuhat kuus ma ütlesin, et see viie tuhande kroonine stipendium IT-valdkonnas, doktorantuuris. Ei võimalda noortel tulla IT-doktorantuuri, sest nende töökoha palk on kaks-kolm korda suurem. Praeguseks pole mitte midagi muutnud, stipendium on kuussada kuuskümmend eurot ja seesama magistrikraadiga lõpetaja, ettevõtetesse palgatakse neid häid inimesi, kaks tuhat viissada ja pluss palga peal. Et, et see on nagu liiga suur eneseohverdus, et noor peaks tegema selle valiku ja, ja see asi tuleks nagu korda saada, et muidu ei ole need arengueeldused lihtsalt paigas, et see oli, ei hakkagi olema kunagi neid doktorikraadiga inimesi, kes ülikoolis õpetaks.

No kindlasti peab looma eeldused selleks, et ülikoolis tahaksid inimesed töötada, et ülikoolis töötamine oleks prestiižne. Et see oleks finantsiline eneseohverdus. Ja, ja see, selle kaudu siis need, kes on, on võimekad või noh, kes suudavad ja on huvitatud. Et, et kui nemad teevad selle valiku, siis nad teevad selle. Teatud tulevikukindluse peale, et jah, ma ei, ma ei lähe teenima oma idufirmaga nagu sajamiljonilisi varandusi. Aga mul on garanteeritud sissetulek ülikoolis ja see on väga põnev töö, see on äärmiselt põnev töö, et, et kõik, kes on noh, lõpuks nagu teaduses on, sest nad ütlevad, see on äärmiselt huvitav töö. See on kogu aeg midagi uut, sa saad ise nagu mõelda, vaadata, olla noh, aga kaasas käia. Et, et see nagu. Väga hea töö, aga seda ei tohi teha niimoodi, et, et ah, noh, ainult need paar tükki, kes veidike veidrad olid, et noh, need ainult jäävad ülikooli. Et see on nagu minu see põhiline väide.

Töökäsi oli puudu, aga ütleme nii-öelda praegu hetkel, mis on toimunud, on ilmselt ka töö on läinud keerukamaks ja nüüd on firmadel veidikene parem arusaam, et töö on veidike keerukam, et lihtsalt vahepeal oli hästi palju jutt, ah, me õpetame suvalisi inimesi tänavat veidikest skriptimist ja kõik on hästi. Et, et nii see ei ole, et, et väga paljud erialad vajavad, vajavad parema haridusega inimesi ja see on nagu positiivne. Välismaisele turule tehes, sul on vaja head CV-d, välismaise suuri ettevõtteid tehes, sul peavad asjad lihtsalt töötama, igal juhul. See ei ole niimoodi, et diplom paneb asjad tööle, aga diplom on veidikene garantii, et ta on, et tal ei ole väga suuri auke oma hariduses. Et sa võid õppida ühte asja hästi ja kui sul võib kõrval olla tohutu suur tuumapommiauk, millest sa ei tea mitte midagi, siis on noh. On, sellest on nagu see oht. Nii et olukord on veidike paremaks läinud, aga, aga tõsi ta on, IT-firmad ei ütle, et, et riigis peaks olema lihtsalt sõltumatult IT-teadus. Noh, millelt nad vahetult ei otsi, oota nagu kasu, et, et see, et see kasu peab tulema just sellest, et tekiksid õppejõud. Tekiksid uued valdkonnad, nagu seesama tehisindirekt, masinõpe, andmeteadus. Kui me ei oleks neid asju teinud, siis kust nad oleksid tulnud? Sel hetkel, kui firmad hakkavad ärkama, et oi, mul nüüd on vaja seda. See trend on ülikoolis olnud juba võib-olla kümme aastat varem. Ja, ja seda, seda. Tuleb nagu soodustada, et ülikoolid saavad, saavad nagu seda liikuda edasi sinna, sinna, kuhu firmad veel ei ole hakanud isegi vaatama.

Ei, ikka käibki. Ja muidugi sõltub nendest inimestest, aga sellepärast on, on nagu see, et, et kogu, ülikool peab olema kogu aeg see, kes üritab palgata kõige paremaid inimesi. Ja sõltumata sellest, mida nad hästi kitsalt teevad, et kui sa teed, kui sa oled nagu väga hea mingis ühes valdkonnas. Kuidas öelda, teadus ei ole, teadus ei ole entsüklopeediline teadmine, teadlased ei tea rohkem kui tavainimesed, tingimata. Need, need pea ei ole niisugune entsüklopeedia. Teaduses ja IT-s on nagu see, et kes on midagi ära teinud. Ja, ja kui sa oled midagi ühes suunas ära teinud ja saanud aru, et ahah, siin on mingisugune väike läbimurre toimunud, siis, siis see teadmine on see, mida tuleb nagu promoda. Ja, ja siin ei ole nagu väga tähtis, kas sa tegid selle täpselt nagu siia vasaku suunda või veidike, veidikene teise. Et, et ülikoolis peavad olema need inimesed, kes midagi ise arendavad. Midagi uut on loonud, noh, teistel erialadel on nagu see, et midagi uut on avastanud, sa lähed looduses, avastad midagi täiesti uut, kirjeldad meile täitsa uut või saad mingisuguse uue füüsika valemiga seletatud universumit. IT-s väga palju on nagu konstruktiivselt, et me, et me loome midagi uut, me näitame, et niimoodi on võimalik midagi uut teha ja see. Ise tegemine on väga tähtis, et see ei ole niimoodi, et lihtsalt istud kusagil ja ainult lööd aega surnuks, mille muljet üritatakse vahetevahel jätta ülikoolides.

Aga võtame needsamad nimed, keda sa ise mainisid, Jevgeni Kabanov või-või Käärmann või no ma ei tea, kas või. Kristjan Korjus, kes teeb AI-d, eks ole, Starshipis, et oled sa, oled sa proovinud neid näiteks palgata või ligineda neile jutuga, et kuule, et tule meile, et teeme teadust, ära, ära ole seal idufirmas.

Restart jätkub Jaak Viloga ja me oleme siin terve, terve selle keskmise osa saatest, me veetsime probleemide küüsisega, ma tahaksin lõpu viimase kolmandiku pühendada sellele, et aga mis on täna see, mida te teete näiteks konkreetselt Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudis, mis paneb sul silmad särama või mis, mis, mis on need ägedad asjad, mis, mis on sealt tulemas?

No arvutiteeduse instituut on, on kiiresti kasvanud, igal juhul on ta kiiresti kasvanud, et tõepoolest, asjad ei ole nii, noh, nii halvasti, et meil on nagu väga head sellised ekstsellentsuse nagu jupikesed ja mitmetel aladel. Nüüd tundub, et päris palju selles on sellist andmeteadust, masinõpet taga, et on seda nii bioloogiliste andmete analüüsis, on keeletehnoloogias, masintõlkes. Kõne sünteesis, on äriandmete analüüsis, et selline ristviljastamine nagu eri suundade vahel toimub. Ja, ja meie instituudis on, me oleme jaganud nagu kuude õppetooli, aga õppetool sisuliselt võib-olla ka kolm-neli erinevat professorit ja viis-kuus erinevat uurimisrühma. Et meil on just see masin, masinõppe andmeteaduse pool on, on läbi mitmete uurimissuundade ja mis on, mis on tugevad, on, on jah, on, on äriprotsesside andmete analüüs ja äriprotsesside haldamine, Marlon Dumasi all on. Bioloogia poole pealt teeme personaalmeditsiini IT-lahendusi, põhimõtteliselt kõik needsamad geenivaramu andmed, nende analüüs, et kuidas sinu DNA võiks sinu ravimeid mõjutada või, või millised riskid võivad olla. Et me praegu loome põhimõtteliselt neid juppe, mis hakkavad Eesti personaalmeditsiini IT-d nagu pakkuma. Keeletehnoloogia, Eesti on ainuke koht, kus eesti keeletehnoloogiat teeks, see päris õige ei ole, sest noh, Google Translate on ka olemas. Ja Stanfordil tuli hiljuti välja teek, mis katab ka eesti keelt, aga miks? Sellepärast, et Eestis on loodud need ressursid, mida teised saavad vabalt ära kasutada oma, oma mudelite treenimiseks. Et isegi, kui neil ei ole eestlased, kes seda täpselt teevad, eks. Ja, ja praegu hetkel me oleme, tänu IT-akadeemia lisaraastusel oleme värbamas uusi inimesi, üsna palju nendest on just selliste andmete, andmeteadusega seotud. Krüptograafia teoreetilise arvuti teadusega on veidikene keerulisem, sest tundub, et seal eestlased väga teoreetilist tööd ei taha teha. Ja, ja oht tuleb siis, kui Eesti krüptograafia sellises hällis nagu krüptograafia kipub ära kaduma, see on nagu Eesti riigile väga suur oht. Aga, aga meil on välisprofessor näiteks tõi RC Grandi, Eesti esimene IT selline kvantkrüptograafia alaline, et, et, et, et see eksellentsus kui selline on olemas. Ja nüüd tuleb tagada, et noored tahaksid nende juures, nende töörühmade juures tööd teha. Teadusarvutuste keskus on väga äge, et Eesti see riigi pilve analoog on põhimõtteliselt teadusarvutuse pilv, privaatpilv, võimekus suurandmete analüüsiks GPU-d teha tehisintellekti. Seda me arendame, nii et, et see on nagu mitmekülgne tegevus. Ja üha enam on ülikooli sees sellist nagu teiste erialadega koostööd. Sest observatooriumi inimesed tegelevad kaugseirega. Keemikud, kes tegelevad energiasüsteemidega, mõtlevad ka kuidas nutikat elektrivõrku teha. Meditsiinist ja bioloogiast ma rääkisingi, digihumanitaaria. Et selline IT- ja digiläbipõimumine ülikooli teiste harudega, et see on nagu praegu hetkel toimumas ja see on nagu, nagu väga huvitav saab olema, et kui. Kui laiaks või, või kui sügavaks see saab teiste erialade jaoks moodustada.