Spalio 24-ąją yra minima Pasaulinė informacinių technologijų plėtros diena. Šiandien technologijos yra neatsiejama kiekvieno – nuo vaiko iki mokslininko – kasdienybės dalis. Kaip technologijos pakeitė universiteto gyvenimą per pastarąjį dešimtmetį?
VU MIF DMSTI direktorius dr. Gintautas Tamulevičius atkreipia dėmesį, kad šiais laikais studijose ypatingai svarbią vietą užimą išmanieji įrenginiai, debesų kompiuterija, įvairios turinio valdymo, informacijos sistemos: „Universitete mažiau naudojame spausdintuvų – administraciniais tikslais pildome elektroninius dokumentus, studentai pristato elektronines rašto darbų versijas, dėstytojai medžiagą ir vertinimus pateikia virtualiose mokymosi aplinkose, taikome mišrias ir hibridines paskaitų formas, studijų procese atsirado ir įsitvirtino nuotolinis bendravimas. Neretai nebenaudojame lentos ir kreidos, knygas skaitome elektronines, o įrašytas paskaitas galime transkribuoti (t.y. garso įrašą paversti tekstiniu konspektu) automatinėmis priemonėmis“.
Technologijos atveria galimybes dėstytojams kurti interaktyvias užduotis, pateikti duomenis ir žinias dabartiniams studentams priimtina forma, įrašyti paskaitas, individualizuoti užduotis ir vertinimą, o studentams leidžia patogiau konsultuotis su dėstytoju, gauti prieigą prie įvairių šaltinių, išklausyti įvairių universitetų siūlomus modulius ir kursus.
G. Tamulevičius pastebi, kad nyksta egzistavusios geografinės, fizinės ribos, dalis mūsų žinių ir veiklų persikelia į elektroninę erdvę: „Tai sudaro puikias prielaidas surasti ir įgyti milžinišką kiekį žinių, dalintis jomis, dalyvauti įvairiose, geografijos neribojamose veiklose, kas gali padėti rastis naujoms idėjoms, originaliems sprendimams, inovatyviems taikymams“.
Kas iš esmės keičiasi kalbos technologijose?
Kalbant apie kalbos technologijas: šnekos atpažinimo, patologinio balso vertinimą, asmens identifikavimą ir pan., praeitame amžiuje dominavo žemo lygio žinios ir metodai, t.y. siekiant išspręsti konkretų uždavinį buvo remiamasi specifinėmis kompetencijomis apie kalbos signalo generavimą, patį signalą ir jo savybes. „Tam reikėjo turėti nemažai fundamentinių žinių, išmanyti ir taikyti įvairius matematinius metodus, kurti algoritmus. Praeito amžiaus pabaigoje įsivyravo statistiniai ir duomenų analizės metodai, kurie leido iš turimų duomenų išgauti naujas žinias, jiems pritaikyti naujus modelius ir tokiu būdu didinti kuriamųjų technologijų efektyvumą“, – apie pasikeitimus pasakoja G. Tamulevičius.
Gintautas Tamulevičius. Justino Auškelio nuotr.
Pirmajame šio amžiaus dešimtmetyje pasiūlius giliojo mokymosi metodus tiek akademiniai, tiek technologiniai veiklos modeliai keitėsi iš esmės. Dabar didžiausią vertę įgijo milžiniškos apimties duomenys, kurių dėka mes galime sukurti giliojo mokymo modelius, gebančius spręsti bet kuriuos anksčiau itin sudėtingais atrodžiusius identifikavimo, verifikavimo, prognozavimo uždavinius. Šie metodai leidžia visiškai atsiriboti nuo fizikinės ar kitos nagrinėjamos uždavinio prigimties, koncentruotis į kylančius iššūkius, ieškoti papildomų žinių uždaviniui spręsti, maksimizuoti galutinį rezultatą, ieškoti naujų taikymų.
Kalbos technologijose šiuo metu įsitvirtina taip vadinamas „end-to-end“ principas, kuomet tiesiogiai nagrinėjamas pats akustinis šnekos signalas, nesigilinant į jo savybes, prigimtį, išvengiant tiesioginio apdorojimo – šiuolaikinis dirbtinių neuronų tinklas sugeba pats įvertinti signalo savybes, svarbias sprendžiamam uždaviniui ir priimti sprendimą.
Technologijų tobulėjimas keičia ir studentų gyvenimą, nes jie gali naudotis pažangiais įrankiais ir mokymosi priemonėmis, kurios anksčiau nebuvo prieinamos.
Technologijoms tobulėjant – keičiasi ir užduotys
O kaip per tuos metus, kai G. Tamulevičius dirba dėstytoju, pasikeitė užduotys studentams? „Bėgant laikui, o tuo pačiu ir vystantis didžiųjų kalbos modelių, kitų generatyviųjų technologijų galimybėms, padidėjo studentų rašomų darbo ataskaitų apimtys, tačiau pateikiamas turinys nebūtinai tapo kokybiškesnis, pakankamai konkretus ar dalykiškas“. Mokslininkas sako, kad negalima atmesti galimybės, kad dalis studentų, susižavėję siūlomomis generavimo galimybėmis, savo darbe panaudoja ne savo mintis, įžvalgas ar apibendrinimus. G. Tamulevičius tą pastebėjęs dabartinėse užduotyse, studentų prašo pademonstruoti analitinius sugebėjimus, pvz., interpretuoti grafikus, paaiškinti duomenų kitimą, pateikti įžvalgas ir prognozes. „Priimdamas darbus užduodu keletą klausimų, siekdamas įvertinti pateiktų rezultatų supratimą ir galbūt net autorystę“, – pasakoja dėstytojas.
„Objektyviai žiūrint, nauji iššūkiai verčia atsakingiau ir rimčiau žiūrėti į užduotis, pristatomus rezultatus, į žinių ir rezultatų patikros procesą įtraukti papildomus bendravimo būdus, diskusijas. Grįžtame ten, iš kur mus išstūmė technologijos, pandemija. Tai nėra blogai“, – įžvalgomis dalinasi mokslininkas.
MIF studentai. Justino Auškelio nuotr.
Šiuolaikinės technologijos ir paslaugos siūlo nesudėtingai sugeneruoti standartinį programinį kodą, apibendrinti žinias konkrečiu klausimu ar kitaip automatizuoti rutininius veiksmus. Tikslingai naudojant šias galimybes galima dar labiau padidinti savo darbo efektyvumą, sparčiau ieškoti informacijos ir išteklių, kurti nestandartinius sprendimus. Tačiau tam reikia profesinės patirties ir kvalifikacijos, ekspertinių žinių, nes tik jos leidžia įvertinti DI priemonėmis gautą rezultatą, jį pakoreguoti ar konstatuoti kaip tinkamą. Tad gyvenimas ir darbas nebūtinai tampa paprastesnis, nebūtinai mums užtenka mažesnės patirties ar kvalifikacijos, galvojant, kad viską padarys DI.
Kita vertus, tokios technologinės galimybės sukuria lengvo rezultato iliuziją, tikėtinai palengvinančią gyvenimą trumpuoju laikotarpiu – atsiskaitant darbą, pateikiant ataskaitą, tačiau ši iliuzija užkerta kelią tobulėjimui, kvalifikacijos augimui. „Čia, mano supratimu, yra potencialus tokių technologijų pavojus. Jis nėra neišvengiamas ar visa griaunantis, tiesiog mes turime išsiugdyti tam tikrą šių technologijų panaudojimo kultūrą bei įpročius“, – nuomone dalinasi G. Tamulevičius.
„Tikiu, kad DI sprendimai gali prisidėti ar net inicijuoti kitus technologinius šuolius, kaip kad inicijavo kompiuteriai, pasaulinis tinklas, nors iš pradžių visa tai buvo vertinama kaip nepriimtina ar net pavojinga naujovė. Viskas priklauso nuo mūsų“, – technologijų privalumais džiaugiasi VU MIF DMSTI direktorius.
Informacinių technologijų plėtra Lietuvoje pastebimai stiprėjo nuo XX a. paskutinio dešimtmečio, kai buvo įkurta asociacija „Infobalt“ ir pradėta kasmetinė technologijų paroda. Šnekos signalų modeliavimas ir atpažinimas – tai tik viena iš sričių, kurioje informacinės technologijos padarė didelį progresą. Dr. Tamulevičius pabrėžia: „Giliojo mokymosi metodai sudaro prielaidas, turint tinkamus duomenų kiekius, pasiūlyti efektyvesnius, didesnės apimties modelius – tikslesnį šnekos atpažinimą, jautresnį išankstinį balso patologijos tyrimą, didesnes galimybes pašalinti triukšmus ir iškraipymus mūsų nagrinėjamuose šnekos signaluose. Tai neišvengiamai veda mus link naujų sprendimų ir paslaugų, inovacijų įvairiose srityse – nuo diktavimo sistemos iki vertimo balsu sistemų realiu laiku“.