Europos universitetams – iššūkis ruošti dirbtinio intelekto kompetencijų turinčius specialistus
Pramonei reikia vis daugiau dirbtinį intelektą (DI) įvaldžiusių specialistų. Remiantis 2022 m. „McKinsey“ pasauline apklausa apie dirbtinį intelektą, pastaruosius kelerius metus DI naudojančių organizacijų dalis siekia 50-60 proc., o tai augina dirbtinio intelekto specialistų, kuriuos įmonėms reikia parengti arba įdarbinti, poreikį. „Erasmus+“ programos „Planet 4“ projekto komanda subūrė Lietuvos, Lenkijos, Italijos ir kitų šalių universitetus ir pramonės gigantus bei korporacijas tam, kad išanalizuotų, kaip universitetai gali prisidėti prie dirbtinio intelekto specialistų ugdymo.
Darbinė etika ir atsakomybė mašinoms
Nors tam buvo ruošiamasi jau prieš daugiau nei dešimtmetį, ekspertai pastebi, kad „AI-everything" banga iškelia naują poreikį universitetams ir švietimo įstaigoms, rengiančioms technologijų srities specialistus ir inžinierius. „Tai gana sudėtinga užduotis ne tik apjungti daugiadisciplininį požiūrį, bet ir suteikti darbo etikos bei atsakomybės ribas, kuriose paprastai pasisakoma už dirbtinio intelekto sistemų, dirbančių kartu su žmonėmis pramoninėje aplinkoje, skaidrumą, aiškumą ir šališkumą", – sako dr. Joan Navarro, Ispanijos Barselonos Salle - URL universiteto interneto technologijų ir saugumo tyrimų grupės narys.
Vykdant programos „Erasmus+“ projektą „Planet 4“, bendradarbiaujančios organizacijos ir universitetai analizavo pramonės skaitmeninimo poreikius ir iššūkius, pateikė rekomendacijas. „Pavyzdžiui, egzistuoja poreikis realaus laiko duomenis ne tik apdoroti ir saugoti bei rinkti, bet ir generuoti naujus. Tai yra, ką galima padaryti, kad būtų galima pritaikyti ir modernizuoti esamus pramonės įrenginius, kad jie kurtų duomenis, kuriuos būtų galima panaudoti procesams optimizuoti ir efektyvumui didinti", – apibendrina dr. J. Navarro.
Mokslininkas kartu su kolegomis iš Italijos, Lenkijos, Graikijos universitetų apžvelgė labiausiai nerimą keliančius pramonės atstovų signalus ir išskyrė augantį dėmesį pramonės procesų saugumo užtikrinimui. Jis tampa vis svarbesnis didėjant ryšio galimybėms, nes kibernetinės grėsmės kelia potencialią riziką, dėl kurios gali sutrikti verslas ir patirti didelių finansinių nuostolių. Todėl sistemų apsauga ir jų atsparumo didinimas šiuo metu yra ypač svarbūs.
Tobulina studijų programą
„Techniniu požiūriu pastebėjome, kad viena iš pagrindinių Pramonės 4.0 problemų taikant realius scenarijus yra techninės ir programinės įrangos technologijų integracija. Atotrūkis tarp operacinių technologijų sprendimų, naudojamų pramoninių mašinų kontrolei ir valdymui, ir informacinių technologijų taikomųjų programų, tokių kaip ERP, MES ir panašių, vis dar yra didelis", – pastebi antrepreneris, inovatorius ir žmogaus ir kompiuterio sąveikos dizaino tyrėjas Daniele Mazzei iš Italijos Pizos universiteto.
Pramonės įmonių iššūkių apžvalga parodė poreikį stiprinti ryšius su akademine bendruomene, kad būtų galima parengti mokymo programas, kurios studentams suteiktų galimybę spręsti realias darbo aplinkos problemas ir gauti verslo mentorių pagalbą. Tiesioginis ryšys su specialistais ir DI sprendimų kūrėjais naujiems specialistams bei praktikantams padės ne tik prisiliesti prie naujovių, bet ir įgyti pasitikėjimo savimi darbo rinkoje.
Priklauso nuo būdų suderinti skirtingus gebėjimus
„Tiesą sakant, dirbtinis intelektas mus lydi jau seniai. DI ir žmogaus interakcijų formos koegzistuoja įvairiose pramonės sektoriaus srityse. Pavyzdžiui, DI pasitelkiamas užduočių automatizavimui gamyboje, padeda sveikatos priežiūros sektoriuje diagnozuojant ligas ir jas gydant, padeda aptarnauti klientus pasitelkus pokalbių robotus, na, o finansų sektoriuje analizuoja tendencijas ir padeda ruošti ekonomines prognozes", – poreikį akcentuoja dr. Joan Navarro.
Pasak mokslininko, tiek dirbtinis intelektas, tiek žmonės turi vienas kitą papildančių privalumų, leidžiančių sėkmingai kurti kartu. Dirbtinis intelektas gali greitai ir automatiškai apdoroti didelius duomenų kiekius, o žmonės pasižymi kūrybiškumu ir kritiniu mąstymu.
„Kaip matėme iki šiol, sėkmingas dirbtinio intelekto ir žmonių buvimas kartu priklauso nuo mūsų sugebėjimo rasti būdų, kaip suderinti stipriąsias puses. Tai reiškia, kad reikia sukurti dirbtinio intelekto sistemas, kurios dirbtų kartu su žmonėmis, papildydamos jų gebėjimus, o ne visiškai juos pakeisdamos", – pažymi dr. J. Navarro.
Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas rutininėms užduotims automatizuoti, kad žmonės galėtų sutelkti dėmesį į sudėtingesnes ir strategines užduotis, kurioms atlikti gali prireikti žmogiškos intuicijos ir patirties.
