Kust tulevad järgmised Käärmannid ja Kabanovid?

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.

No, noh, mul on samad emotsioonid olnud väga tihti, et, et ma, et meil eraldi õppekava ei olnud, me pidime õppima rakendusmatemaatikat, et väga palju õppinud matemaatikat ja tõesti noh, ma ise olen ka tunnetanud väga palju sellest, mis me tegime. Nagu ei ole olnud mulle sel hetkel vajalik, ma olen selle aktiivsest näalust ära unustanud. Aga praegu, kui ma vaatan seda, mis toimub näiteks tehisintellektiivallas ja närvivõrkude treenimises, siis inimestel on siis see pidev matemaatika, mis meie jaoks oli nagu vale, et noh, diskreetne on see bitid ja tõeväärtused ja nii edasi, aga see pidev. Matemaatika integreerimised, diferentseerimised, igasugused optimeerimised. See on ju praegu selle tehisintellekti üks suur osa, nii et, et kui, kui praegu nagu ütleks, et oi, et oleks pidanud rohkem mõtlema. Aga, aga see on jah, niimoodi veidike sõltub, et kuhu sa nagu pärast lähed. No üks teine näide on veel, et üks eakaaslane, kes õppis Moskvas samamoodi rakendusmatemaatikat, IT-d, Eestis hästi tuntud nimi, küsis mult ühel avalikul esinemisel, et aga. Aga milleks meile seda vaja on, näiteks noh, Sinus, mul pole elu sellest kordagi vaja läinud ja siis ma küsisin, et oota, aga kas oma firmasse nagu robootika arendamise peale võtaksid arendaja, kes ütleb, et ma ei tea, mis Sinus on? Ei võtaks. Et, et, et noh, et tegelikult ju ei ole need asjad keerulised. Noh, siin ju see eriti ei ole keeruline, eks see, sa pead nagu. Kohe, kui sa lähed pärismaailma nende robotite suunas, siis on ju sul väga palju seda ei ole vaja.

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.

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.