Mis sind informaatika eriala juures kõige rohkem köitis? / Mis on kõige vajalikum teadmine, mis sa sellel erialal õppides oled saanud?

Mulle meeldib õppida. Esiteks selleks, et näha oma igapäevase töö taga (olen firmas Bondora tarkvara-arendaja ja arendustiimi juht) laiemat tausta. Teiseks selleks, et omandada uusi huvitavaid teadmisi ja saada targemaks inimeseks. Samas tunnen ma ennast piisavalt palju, et teada – ilma välise stiimulita ei ole ma väga efektiivne õppija. Sestap oli tagasi magistriõppesse tulek hea valik.

Minu jaoks olid kõige huvitavamad teadmised seotud masinõppega, mis ei ole minu jaoks enam lihtsalt must kast. Sama lugu oli ka näiteks krüptograafia või algoritmide teoreetilise taustaga. Julgen öelda, et kõiki neid asju on mul oma igapäevatöös vaja läinud – kui ka mitte otseselt, siis vähemasti kaudselt, oma ülesannete tausta paremini mõistes.

Mis on kõige põnevam õppeaine? Miks?

Kui juba nimetama hakata, võiks nimetada mitu. Esiteks – masinõpe, mille käigus programmeerisin kaks nädalat kahekihilist nelja neuroniga närvivõrku, vaadates abi otsides läbi tundide kaupa YouTube’i videoid. Ja see kogemus on siiani see, mis on aidanud mul närvivõrke kõige paremini mõista.

Teiseks – loomuliku keele töötlus, kust sai hiljem alguse ka minu magistritöö. Mulle meeldivad tekstid ja nähes tänapäevaste süsteemide võimekust tekstide mõistmisel ja loomisel, siis on see puhas maagia! (Vastavalt Arthur C. Clarke’i teooriale, et iga piisavalt kaugele arenenud tehnoloogia on maagiast eristamatu.)

Kolmandaks – semantika ja analüütiline filosoofia, mis õpetas lihtsalt kõike: alates memeetikast ja aju ehitusest, lõpetades loogikaga ja tehisintelligentsi alase filosoofiaga. Väga lennukas ja mõtlemapanev aine. Väikese huumoriga võib öelda, et nagu oleks käinud vabamüürlaste kogunemisel salajasi teadmisi omandamas.

Millest kirjutasid oma magistritöö?

Uurisin meetodeid, kuidas luua eesti keeles tekste mõistev ja neist küsimustele vastuseid otsiv süsteem. Sellise ülesande jaoks on vaja väga suures koguses treeningandmeid ehk küsimuste-vastuste paare – kümneid tuhandeid. Eesti keeles selliseid andmestikke olemas ei ole. Seega katsetasin mitmeid võimalusi, kuidas kasutada oma eestikeelse süsteemi huvides ära hoopis ingliskeelseid andmeid, ja kogusin ka ise üle tuhande eestikeelse küsimus-vastus paari. Minu enda jaoks oli kogu protsess erakordselt huvitav.

Mis on järgmine suur IT-alane läbimurre, mida Sa huviga ootad?

Ma ootaksin sellist AI-süsteemi, mis suudaks õppida mitte ainult konkreetset ülesannet täitma, vaid õpiks õppima. Ehk siis tuvastaks uue ülesandega kokkupuutumisel puhtast „intelligentsist“, mis on vajalikud oskused/omadused, et seda ülesannet edaspidi täita.

Näiteks inimesel oleks vaja minu poolt koostatud küsimus-vastus-süsteemi töö täitmiseks (küsimustele vastamiseks) sageli ainult ühte näidet – ahaa, siin on tekst, siin on küsimus, mina pean vastusele „joone alla tõmbama“. AI õpib seda tegema katse-eksitus meetodil, korrutades sarnaseid ülesandeid sadu tuhandeid kordi.

Üks soovitus noorele, kes kaalub sellele erialale õppima tulemist?

Muidugi tule, kui juba kaalud! Aga ära tule lihtsalt sellepärast, et tahad valida mingi IT-ga seotud eriala, kuigi teema ennast ei huvita. Mitte-huvitaval erialal sa tõenäoliselt kaua vastu ei pea. Kui aga IT-maailm ja arendamine sind köidavad, siis tule muidugi, maailmapilt ainult laieneb.

Üks põnev seik, mis erialases töös on ette tulnud või mida Sa enne õppima asumist ei teadnud?

Üks tore näide semantika ja analüütilise filosoofia ainest, mis haakub minu ootusega sellise tehisintelligentsi osas, mis suudaks õppida õppima. Lugesime ühe tehisintelligentsi suhtes skeptilise mõtleja Rodney Brooksi blogi, kus ta tõi meie AI seisust hea näite. Võtame eelkooliealise lapse ja näitame talle kaelkirjaku pilti. Ühe korra, ühte pilti. Sealt edasi on ta võimeline kaelkirjaku ära tundma igas olukorras, joonistatuna ja pildistatuna, selja tagant või eest. Sinnani on praegustel süsteemidel väga pikk tee minna.

***

TalTechis magistritasemel informaatika õppimine annab tarkvaraarenduse oskusega spetsialistile lisandväärtust ja lisateadmised kaasaegsetest tarkvaratehnoloogiatest ning oskused lahendada tarkvara abil keerukamaid ülesandeid. See on tarkvaraarenduse meistriklass!

Loe informaatika magistriõppekava kohta lähemalt siit.

Mõtle suurelt ja astu tulevikku juba täna! TalTechi IT-teaduskonnas saad õppida kõiki IT valdkondi tipptasemel. Vastuvõtt Tallinna Tehnikaülikooli on avatud kuni 6. juulil kella 12.00-ni.

Palun kuula ka meditsiinitehnika ja –füüsika PODCASTi