Dirbtinį intelektą tyrinėjanti A. Paulauskaitė-Tarasevičienė: klaidinga manyti, kad mokslininkai – nuobodžios ir siauro požiūrio asmenybės

Svarbiausios | 2022-06-28

Vaikystėje svajojusi tapti architekte ar net chirurge, šiandien kaunietė Agnė Paulauskaitė-Tarasevičienė dirba visiškai kitoje, tačiau ne mažiau iššūkių keliančioje srityje – vysto karjerą mokslo srityje. Kauno technologijos universiteto (KTU) Informatikos fakulteto docentė, Dirbtinio intelekto (DI) centro vadovė Agnė gali pasigirti ne vienu mokslo pasiekimu. Ir nors kadaise buvo minčių apie perėjimą į privatų verslą, šiuo metu moteris tikina akademinėje karjeroje matanti daug privalumų.

„Dirbant mokslo įstaigoje niekada nebūna nuobodu: čia nėra rutinos, dienotvarkė neįsprausta į rėmus, o darbas suteikia daugybę galimybių – pažintis su įdomiais žmonėmis, keliones ir bendradarbiavimą su užsienio partneriais, o svarbiausia, kad būtent mokslininkai veda pasaulį į priekį – juk universitete yra kuriamos inovacijos, kurios sprendžia visuomenei aktualias problemas“, – sako A. Paulauskaitė-Tarasevičienė.

Agnė atvirauja, kad vienu metu derinti kelias pareigas ir dar skirti laiko šeimai – sudėtinga, bet įmanoma, ypač kai sulaukiama šeimos narių palaikymo ir pakanka užsispyrimo siekti užsibrėžtų tikslų. KTU ji ne tik dėsto Informatikos fakulteto (IF) studentams, rengia mokslinių projektų paraiškas, vykdo projektus, rašo publikacijas ir dalyvauja įvairiose kitose akademinėse veiklose, bet ir vadovauja neseniai KTU įkurtam Dirbtinio intelekto (DI) centrui.

A. Paulauskaitė-Tarasevičienė (1)
A. Paulauskaitė-Tarasevičienė

– Papasakokite apie save mokykloje. Kas tuo metu jus domino labiausiai? Ar jau tada žinojote, kur norėsite studijuoti?

– Mokykloje man patiko mokytis, be to, visi dalykai sekėsi neblogai, tačiau labiausiai patiko biologija, chemija ir dailė. Gal todėl ir svajojau būti gydytoja (visada norėjau būti chirurge) arba architekte. Nors tai visiškai skirtingos specialybės, paauglystėje mane labiausiai domino būtent jos. Susidomėjimas IT sritimi atsirado paskutiniais metais, kai nemažą laiko dalį praleisdavau žaisdama kompiuterinius žaidimus su jaunesniuoju broliu.

– Įgijote informatikos bakalauro ir magistro laipsnius, vėliau tapote informatikos mokslų daktare. Kas lėmė, kad pasirinkote būtent informatikos studijas? Juk anksčiau moterų šioje srityje dar nebuvo itin daug.

– Iš tiesų, moterų studijuojančių IT kaip ir dabar taip ir anuomet buvo labai nedaug. Visos merginos baigiant 12-tą klasę rinkosi vadybos, ekonomikos studijas. Dėl pasikeitusių šeimyninių aplinkybių studijuoti 11 metų medicinoje negalėjau, o dėl architektūros studijų suabejojau: išankstiniame egzamine pamačiau, kaip piešia moksleiviai baigę dailės mokyklas ir nepasitikėjau savo gebėjimais.

Tačiau labai gerai atsimenu, kai kalbant su klasiokais kažkuris jų pasiūlė stoti į informatiką, sakė: „juk tai nauja perspektyvi specialybė, o tau patinka žaisti“. Ši mintis pasirodė visai nebloga, nepaisant to, kad vos tik įstojus supratau, kad merginų bus vos kelios, o ir mokytis greičiausiai nebus lengva. Bakalauro studijų pirmieji metai tikrai buvo sunkūs.

Visgi čia prisimenu kitą gerą kursioko frazę: „tau turi patikti tai, ką mokaisi ir darai – tada bus lengva ir įdomu“. Taip ir atsitiko: IT sritis yra be galo plati, joje aš atradau uždavinius ir temas, kurios man buvo įdomios, vertė įsigilinti į problemas ir ieškoti sprendimų. Todėl savaime atsirado noras studijuoti magistrantūroje, o vėliau – doktorantūroje.

– Nėra labai daug jaunuolių, kurie renkasi mokslininko darbą. Kaip jūs nusprendėte pasirinkti tokį karjeros kelią? Kas jus labiausiai įkvepia šiame darbe?

– Turbūt, kaip ir daugelis kitų mokslininkų, nesvajojau ir neplanavau būti mokslininke. Tiesiog, kai atsiduodi darbui šimtu procentu, giliniesi į tave dominančia sritį, darai tam tikrus tiriamuosius darbus, eksperimentuoji ir viešini gautus rezultatus, supranti, kad jau dirbi mokslinį darbą. Negaliu sakyti, kad nebuvo minčių išeiti į privatų verslą, tačiau šiame darbe ir akademinėje bendruomenėje matau daug privalumų. Visų pirma, mokslinis darbas įdomus, čia nėra rutinos, dienotvarkė nėra įsprausta į rėmus, turi galimybę susipažinti su įdomiais žmonėmis, nuolat kelti savo kvalifikaciją, keliauti ir pamatyti kaip kiti tyrėjai dirba užsienyje, kokias problemas sprendžia ir bendradarbiauti sprendžiant aktualius ne tik tavo šaliai bet pasauliui svarbius uždavinius.

Be to, mokslininkai – nuostabūs žmonės. Vyrauja klaidingas stereotipas, kad tai – nuobodžios, nuolat susimasčiusios, siauro požiūrio asmenybės. Anaiptol – visi mano kolegos moka pajuokauti, po darbų atsipalaiduoti, konstruktyviai diskutuoti įvairiomis temomis, nebijo net provokuojančių temų. Visi išvardinti dalykai kasdien mane motyvuoja, įkvepia siekti karjeros būtent šioje srityje.

– Su kokiais iššūkiais ar nusistovėjusiais stereotipais susidūrėte karjeros kelyje?

A. Paulauskaitė-Tarasevičienė (2)– Turbūt pagrindinis ir vis dar gajus stereotipas – kad moteris IT, o tuo labiau dirbtinio intelekto srityje, turbūt sunkiai gaudosi. Tapusi KTU DI centro vadove pastebėjau, kad pirmą kartą susitikus su potencialiais užsakovais ar partneriais, iš pradžių jie dažniausiai susidaro klaidingą nuomonę, kad aš dirbu tik vadybinį darbą ir esu būtent šios srities (socialinių, humanitarinių mokslų) atstovė. Visgi tai tik – pirmasis įspūdis, kuris pasikeičia pradėjus bendrauti. Pagrindinis kylantis iššūkis vystant karjerą, tikriausiai kaip ir kiekvienai moteriai, kuri turi šeimą –suderinti karjerą ir laiką šeimai. Idealu dar būtų rasti laiko sau ir savo pomėgiams – tačiau tai dar didesnis iššūkis.

– Šuo metu ne tik dėstote studentams, bet ir atliekate mokslinius tyrimus, daugiausia – DI srityje. Kuo jus sudomino būtent ši sritis? Kuo ji žavi?

– Dirbtinio intelekto sritimi pradėjau domėtis prieš 15 metų. Esu informatikos mokslų atstovė ir dirbu šioje srityje nuo doktorantūros studijų. Informatikos mokslų šaka labiau orientuota į fundamentinius, o ne inžinerinius tyrimus ir glaudžiai susijusi su matematikos mokslais. DI algoritmai – tai optimizavimo algoritmų, matematinių statistinių modelių, matematinės logikos, kompiuterių ir neuromokslų junginys. Tai man pasirodė artima pagal kompetencijas sritis, kurios potencialą įžvelgiau jau daug anksčiau. Pradėjus gilintis į dirbtinį intelektą – kas tai yra, kaip tai veikia ir kaip tai galima patobulinti – supratau, kad tai viena įdomiausių sričių, kurioje galima vykdyti tyrimus. Be to, tokių sprendimų panaudojimas turi praktinę naudą visose srityse.

– Jau ne vienerius metus dirbate DI srityje. Kaip kinta, vystosi ši sritis? Kokius didžiausius pokyčius pastebite?

– Tikriausiai daugelis pastebi, kaip šiandien dažnai ir plačiai naudojamai terminai „skaitmenizacija“, „automatizacija“ ir „dirbtinis intelektas“. Džiugu matyti, kad DI technologijų poreikis didėja, vis daugiau verslo atstovų supranta, kokią pridėtinę vertę gali gauti iš DI technologijomis grįstų sprendimų. Tai skatina mokslininkus ieškoti ir kurti tikslesnius, greitesnius, novatoriškus DI algoritmus ir modelius. Didžiulė pažanga matoma kompiuterinės regos mokslo šakose, šnekamosios kalbos atpažinimo ir kitose. Kalbant apie taikymus, akivaizdūs pokyčiai stebimi ir kiekvienais metais efektyvesni sprendimai vystomi autonominių automobilių srityje, robotikoje, medicinoje (diagnostikoje, personalizuoto asistavimo sistemose), finansuose.

– Kiek daug, lyginant su kitomis šalimis, Lietuva yra pažengusi DI srityje? Kaip manote, ko reikia, kad DI integracija šalyje vyktų dar sparčiau?

– Nors esame maža šalis, tačiau turime geras kompetencijas IT srityje, įskaitant duomenų mokslą ir išmaniąsias technologijas. Remiantis 2020 m. „Eurostat“ statistiniais duomenimis, 9 proc. Lietuvos įmonių naudoja DI technologijas. Esame ES šalių sąrašo viršuje bei lenkiame tokias šalis kaip Italija (8 proc.), Graikija (7 proc.), Estija (6 proc.), Latvija (2 proc.). Todėl galima teigti, kad DI integracija Lietuvoje tikrai vyksta. Tą pastebiu ir aš – gaunu nemažai užklausų dėl DI sprendimų iš įvairių įmonių – mažesnių ir didelių, taip pat startuolių. Panašu, kad didžioji dalis visuomenės supranta tokių sprendimų naudą. Manau, kad dar spartesnę DI integraciją gali paskatinti šiai sričiai skiriami didesni finansai, plečiamos žinios, DI specialistų augimas šalyje, spartesnė informacijos sklaida apie DI infrastruktūrą ir jos suteikiamą naudą konkretiems procesams, veikloms.

– Šiuo metu rinkoje jau įprastas mokslo ir verslo bendradarbiavimas. Tačiau ar jis yra pakankamas? Ar verslininkai domisi mokslo naujovėmis, stengiasi jas integruoti į vykdomus procesus?

A. Paulauskaitė-Tarasevičienė (3)– Kaip minėjau, verslininkai labai domisi naujausiomis technologijomis DI srityje. Malonu, kad atsiranda ir noras bendradarbiauti su mokslo įstaigomis, taip pat pasitikėjimas universiteto tyrėjų kompetencijomis. Dalis įmonių pageidauja specifinių DI sprendimų, siekdamos įgyti konkurencinį pranašumą, kitos nori pasitarti su tyrėjais ir kartu nuspręsti, koks sprendimas būtų efektyviausias jų veiklai, yra atviri pasiūlymams. Verslo atstovai išties suinteresuoti naujausias sprendimais ir svarsto įvairias galimybes, kaip skaitmenizuoti, automatizuoti tam tikrus procesus.

– Kaip DI technologijas priima žmonės? Ar vis dar susiduriate su nuomone, kad DI technologijos – vien tik robotai, kurie atims iš žmonių darbus?

– Jaunimas priima labai gerai, patys domisi šia sritimi ir DI technologijose įžvelgia daug privalumų. Retas kuris mato pavojų išmaniuose sprendimuose ir juolab neturi baimių dėl darbinės veiklos. Jauni žmonės labai adaptyvūs, domisi naujovėmis, įvairiomis technologijomis, jas greitai perpranta ir supranta, jų požiūris visai kitoks nei vyresniosios kartos atstovų, kurie atvirkščiai – dažnai turi nepagrįstą nusistatymą prieš skaitmenizaciją ir apskritai mato daug pavojų.

Robotai ar DI technologijomis grįsti sprendimai vienaip ar kitaip siejami su darbo praradimu, ženkliais pokyčiais darbinėje ar kasdieninėje veikloje. Akivaizdu, kad pamažu novatoriški sprendimai, buitiniai prietaisai išstums primityvius, t. y. senus, įrenginius iš rinkos. Visa tai nesukelia daug entuziazmo vyresnio amžiaus visuomenės daliai, nes prie naujovių, ypač technologijų, reikia priprasti, suvokti jų paskirtį it išmokti jas bent minimaliai valdyti.