# data[].attributes.attachment_link.title
7 mākslīgā intelekta rīki, kas atvieglos tavu darba dienu | Triviums

# data[].attributes.attachment_link.description
Neviens nevar apšaubīt, ka mākslīgais intelekts (MI) atstās nopietnu ietekmi uz uzņēmējdarbību nākotnē. Jau mūsdienās tas palīdz uzlabot produktivitāti, radīt kvalitatīvu saturu sociālajiem medijiem un ir mainījis veidu, kā kompānijas strādā vai sazinās ar klientiem.

# data[].attributes.attachment_link.title
Skrējiens pāri 11 viegli lietojamiem mākslīgā intelekta rīkiem

# data[].attributes.attachment_link.description
Mākslīgā intelekta rīki turpina straujo attīstības lēcienu, sniedzot visdažādākās iespējas gan attēlu ģenerēšanā, gan apstrādē, gan audio un video satura radīšanā un rediģēšanā. Ar dažādu rīku palīdzī…

# data[].attributes.headline
MI pirmā regula intelekta pārvaldībai Eiropas Parlaments

# data[].attributes.subject
MI pirmā regula intelekta pārvaldībai Eiropas Parlaments

# data[].attributes.attachment_link.title
ES MI akts: pirmā regula mākslīgā intelekta pārvaldībai | Tēmas | Eiropas Parlaments

# data[].attributes.attachment_link.description
Mākslīgā intelekta izmantošanu Eiropas Savienībā noteiks Mākslīgā intelekta akts, pasaulē pirmais visaptverošais mākslīgā intelekta likums. Uzzini, kā tas tevi pasargās.

# data[].attributes.attachment_link.description
Mākslīgais intelekts (MI) (angļu: artificial intelligence — AI) ir datorzinātņu un citu zinātņu nozare, kas pēta mašīnu saprātīgu izturēšanos, apmācību un pielāgošanos. Andreass Kaplāns un Maikls Henleins definē mākslīgo intelektu kā „sistēmas spēju pareizi interpretēt ārējos datus, mācīties no šādiem datiem un izmantot šīs zināšanas, lai sasniegtu konkrētus mērķus un uzdevumus, izmantojot elastīgu pielāgošanos”.[1]
MI ietvaros tiek pētīta saprātīgā uzvedība (cilvēkiem, dzīvniekiem un mašīnām) un tiek mēģināts modelēt šādu uzvedību ar datora starpniecību. MI mūsdienās ikdienā plaši izmanto rokraksta un balss atpazīšanā, reklāmu pielāgošanai individuālam sociālo tīklu (piemēram, Facebook) lietotājam, kā arī meklējot informāciju internetā, piemēram, ar Google starpniecību. Bioloģijas un medicīnas nozarē mākslīgo saprātu lieto, piemēram, nervu šūnu tīkla simulēšanā.[2] un vēža šūnu atpazīšanā[3]

# data[].attributes.body
Zinātniskās skolas

[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

Pēc problēmas risināšanas pieejas mākslīgo intelektu iedala konvenciālajos MI un skaitļošanas intelektā.

Konvenciālais MI (Conventional AI) aptver metodes, kuras tagad klasificē kā mašīnapmācību, ko raksturo formālisms un statistiskā analīze. Tas ir pazīstams arī kā simboliskais MI, loģiskais MI. Galvenās metodes:

Ekspertsistēmas — sistēmas, balstītas uz zināšanām;

Case based reasoning — uz analoģiskiem gadījumiem balstīta spriešana;

Beiesa tīkli — uz varbūtībām balstīti tīkli;

Uz uzvedību balstīti MI (Behavior based AI) — modulāra pieeja, kas sastāv no autonomām uzvedības programmām, kuras palaiž atkarībā no vides izmaiņām.

Skaitļošanas intelekts (Computational Intelligence — CI) ietver iteratīvo attīstību vai mācīšanos. Mācīšanās balstīta uz empīriskiem datiem un tiek saistīta ar nesimbolisko MI. Metodes:

Neironu tīkli — balstīti uz struktūrām, kas līdzīgas cilvēka smadzenēm; sistēmas ar ļoti lielām tēlu pazīšanas spējām;

Izplūdušās sistēmas (Fuzzy systems) — tehnika spriešanai nenoteiktības apstākļos, plaši izmanto mūsdienu ražošanas un patērētāju kontroles sistēmās;

Evolucionārā skaitļošana — izmanto bioloģijā pielietotas koncepcijas, tādas kā populācija, mutācija un dabiskā atlase, lai atrastu labākos problēmas risinājumus. Šīs metodes iedala:

Evolucionārajos algoritmos (piemēram, ģenētiskais algoritms);

Spieta algoritmos (piemēram, skudru algoritms).

Hibrīdās intelekta sistēmas ir mēģinājums kombinēt šīs abas grupas

# data[].attributes.body
1. «Andreas Kaplan; Michael Haenlein (2019) Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence, Business Horizons, 62(1)». Arhivēts no oriģināla, laiks: 2018. gada 21. novembrī. Skatīts: 2018. gada 17. novembrī.

2. ↑ Cilvēka smadzeņu izpētes projekts (Human Brain Project), [1] Arhivēts 2015. gada 12. augustā, Wayback Machine vietnē.

3. ↑ Joseph A. Cruz, David S. Wishart (2006), "Mašīnmācīšanās lietojums vēža diagnosticēšanā un tā attīstības prognozēšanā"[2]

# data[].attributes.attachment_link.title
Mākslīgā intelekta rīki: kas jāņem vērā komunicējot darba intervijas laikā

# data[].attributes.attachment_link.description
Mākslīgā intelekta (MI) rīku piedāvājums šobrīd paplašinās katru dienu, sniedzot jaunas iespējas efektīvāk un produktīvāk strādāt un uzlabot procesus. Tostarp arī MI rīki potenciālo darbinieku intervēšanai un izvērtēšanai. Šim uzvaras gājienam ceļā stāv viens līdz šim nepārvarēts trūkums. Mākslīgais intelekts ir “uz Jūs” ar emocijām. Kā tas ietekmēs personāla atlases procesus nākotnē?

# data[].attributes.attachment_link.title
Kā mākslīgais intelekts telefonā šiverēs e-pastos un attēlos. Tehnoloģiju milžu nākotnes vīzijas

# data[].attributes.attachment_link.description
Mākslīgais intelekts (MI) no novatoriska rīka ir ātri vien kļuvis par mobilo ierīču būtisku sastāvdaļu, ietekmējot patērētāju izvēles un gaidas par to, ko spēj izdarīt mūsu kabatu labākais draugs. Lie…

# data[].attributes.body
Klausoties tehnoloģiju gigantu vīzijās, šķiet, ka virzāmies uz nākotni, kurā mūsu izvēles un viedokli arvien vairāk ietekmēs smalki algoritmi. Arvien vairāk koncentrējas uz MI integrāciju viedtālruņos, padarot tos par personīgajiem asistentiem ar uzlabotām spējām.

Lai nodrošinātu personalizētu pieredzi, MI nepieciešams arvien vairāk lietotāja datu, kas rada privātuma un drošības izaicinājumus.

Eksperti uzsver nepieciešamību pēc stingrākiem noteikumiem un tehnoloģiju uzņēmumu atbildības par lietotāju datiem.

Pastāv risks, ka piekļuva MI rīkiem var pastiprināt digitālo nevienlīdzību starp dažādām sabiedrības grupām, kas varētu palielināt plaisu starp turīgajiem un mazāk turīgajiem.

Kā vizītē pie laba ārsta, tā sarunā ar savu mākslīgo intelektu, par sevi būs jāstāsta jo vairāk, jo labāk, taču atšķirībā no mediķa, kas devis Hipokrāta zvērestu, tehnoloģiju gigantiem vēl savi zvēresti priekšā.

# data[].attributes.attachment_link.description
Atklājiet 12 labāko AI infografikas ģeneratoru jaudu, lai pārveidotu jūsu saturu un kā izvēlēties labāko rīku

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Daudz laika aizritējis kopš pagājušā gadsimta piecdesmitajiem gadiem, kad Džons Makartijs ( John McCarthy) ieviesa terminu "mākslīgais intelekts" un 1956. gadā Dartmutas koledžā organizēja semināru, kas faktiski aizsāka mākslīgā intelekta (MI) risinājumu izpēti un praktisko ieviešanu. Patlaban tas ir kļuvis par realitāti un caurauž teju visas cilvēku un sabiedrības dzīves jomas.

Latvijas Republikas Ministru kabinets jau 2020. gadā izskatīja un pieņēma pirmo politikas plānošanas dokumentu par MI - informatīvo ziņojumu "Par mākslīgā intelekta risinājumu attīstību" -, kurā sniegts ieskats MI tehnoloģijās, šī brīža situācijā ar MI risinājumu izmantošanu pasaulē un Latvijā, izvērtēts tā izaugsmes potenciāls un riski, kā arī noteikta turpmākā rīcība MI izmantošanas veicināšanai.

Kaut arī vēl arvien neesam spējuši vienoties par atbilstošāko MI definīciju, iezīmējas tā būtiskākie pamatraksturojumi: tās ir datorsistēmas, kas spēj atdarināt cilvēka inteliģento uzvedību, veikt uzdevumus, kuriem parasti nepieciešams cilvēka intelekts.

SIA "Latvijas Mobilais Telefons" prezidents un valdes priekšsēdētājs, Vidzemes Augstskolas profesors Juris Binde akcentē, ka esam sasnieguši ceturto industriālo revolūciju, kas balstās uz datu un resursu savstarpēju savietojamību, savienojamību un apstrādi, izmantojot digitālos līdzekļus.

Viens no lielākajiem izaicinājumiem saistībā ar MI ir rast balansu starp tehnoloģiju attīstību un indivīda tiesībām to izmantošanā. Vienlaikus viņš uzsver: ja mums nebūs dabiskā intelekta, mākslīgais mums nepalīdzēs.

Juris Binde: "Ja mums nebūs dabiskā intelekta, mākslīgais mums nepalīdzēs."

SIA "Tilde" valdes priekšsēdētājs Andrejs Vasiļjevs atzīst, ka straujo izrāvienu MI attīstībā tieši pēdējos piecos gados noteica trīs kritisko faktoru labvēlīga kombinācija:

izstrādāti nepieciešamie algoritmi un rīki;

ievērojami pieaugušas skaitļošanas jaudas;

digitalizēto datu apjoms ieguvis MI nepieciešamo kritisko masu, tostarp MI ielauzies līdz šim tikai cilvēkam pieejamā valodu sfērā.

Eiropas Parlamenta deputāts, Latvijas Universitātes profesors Ivars Ijabs raksturo mūsdienu situāciju MI kontekstā: "Visdrīzāk mēs patiešām atrodamies kārtējās tehnoloģiskās revolūcijas iesākumā, un to ignorēt būtu bezatbildīgi.

Kāds varbūt pat teiktu, ka šīs tehnoloģiskās revolūcijas ietekme būs daudz dziļāka, jo tā skar jomu, kuru cilvēki vēsturiski ir uzskatījuši par savu prioritāti - domāšanu un racionalitāti.

Tieši šo jomu cilvēkiem, iespējams, tagad nāksies dalīt ar kādu citu, kas nav cilvēks. Ikviena jauna tehnoloģija rada jaunus riskus. Tomēr, ja pret tiem izturas atbildīgi, kopīgais ieguvums ir krietni lielāks."

Mākslīgā intelekta iespējas un izaicinājumi augstākajā izglītībā

Augstākās izglītības padome (AIP) šī gada aprīlī pieņēma paziņojumu par MI rīku izmantošanu augstākajā izglītībā un pētniecībā, kurā cita starpā norādīts: "AIP uzskata, ka šajā pārmaiņu procesā Latvijas augstākajai izglītībai ir jāuzņemas līdera loma. Latvijas augstskolām un koledžām ir jāuzņemas iniciatīva un jāintegrē MI rīki augstākajā izglītībā un pētniecībā."

AIP aicina izstrādāt un īstenot MI izglītības un pētniecības stratēģijas augstskolu un nacionālajā līmenī, kas paredzētu MI rīku ieviešanu augstākās izglītības iestādēs un zinātniskajā darbā, iekļaut atbildīgu MI rīku izmantošanu augstskolu un koledžu studiju programmās, lai sagatavotu nākamās paaudzes speciālistus, kuri spēj izmantot un attīstīt šīs tehnoloģijas visas sabiedrības interesēs.

Rīgas Stradiņa universitātes (RSU) rektors, profesors Aigars Pētersons atminas, ka ar MI programmām viņš pirmo reizi saskāries 2004. gadā Austrijā bērnu ķirurģijas kongresā. Par šādiem rīkiem medicīnā Latvijā uzzināja pēc 15 gadiem, kas ir ievērojams laika periods.

MI rīku lietotājs universitātē ir students, pasniedzējs, zinātnieks, visi darbinieki. MI rīku izaicinājumi ir unikāli visām augstākās izglītības iestādēm Latvijā. MI ieguvums ir koplietošanas produkts augstākajā izglītībā.

Tā izmantošanas robeža ir brīdī, kad tas sāk kavēt dabiskā intelekta attīstību un cilvēku normālu attīstības procesu, īpaši loģisko domāšanu.

Ivara Ijaba vērtējumā, izglītība ir tā joma, kur "dabiskais" pavisam drīz sadursies ar "mākslīgo" un visdrīzāk radikāli izmainīs mūsu priekšstatu par cilvēka prāta iespējām.

Tradicionāli, domājot par mācīšanos, mēs vienmēr esam respektējuši pretrunu - kvalitāte versus studentu skaits. Ja gribi kvalitāti, tev vajag ieskatīties studentam acīs, pārvaicāt, atrast to vietu, kur viņš vairs nespēj izsekot līdzi, un palīdzēt. Citiem vārdiem - personalizēt izglītību, jo mēs esam atšķirīgi savās kognitīvajās spējās. MI spēs sagādāt personalizācijas iespējas, turklāt tas tiks nodrošināts masveidā. Tā ir ļoti laba ziņa, jo personalizācija ļaus izlīdzināt sociālās atšķirības.

Masveidā pieejama personalizēta izglītība vispirms ļautu attīstīties tām sabiedrības grupām un pasaules reģioniem, kuri līdz šim bija atstāti novārtā.

Iedomājieties, ko tas nozīmē: cilvēks, kurš vēlas apgūt kādas specializētas un tautsaimniecībā vajadzīgas zināšanas, var iegūt personalizētu studiju programmu! Tādu, kas atbilst viņa kognitīvajām spējām un mācīšanās ritmam. Tas mums liks pārvērtēt formālās izglītības lomu. Personalizēta izglītība (privātskolotāji, semināri mazās grupās u. tml.) vēsturiski ir bijusi privilēģija. Pateicoties MI, šādas iespējas lielā mērā tiek demokratizētas.

Tam, protams, jau šodien ir nepieciešama jaunu eksaminācijas veidu izstrāde. Ierastais rakstveida eseju, testu un referātu formāts acīmredzot būtiski mainīsies.

ASV pētnieki jau ir pārliecinājušies, ka MI spēj sekmīgi nokārtot jurista kvalifikācijas rakstveida eksāmenu. Tas mudina domāt par to, kā novērst plašās plaģiātisma iespējas un vai cilvēkiem tiešām ir vērts mācīt prasmes, kuras labāk spēj izmantot mašīna. Šajā aspektā svarīgs ir pasniedzēju radošums studentu zināšanu pārbaudē. Arī MI var tikt izmantots eksaminācijā. Jebkurā gadījumā pārbaude nedrīkst aprobežoties ar atzīmju izlikšanu, tai ir jāveido atgriezeniskā saite starp studentu un pasniedzēju.

Darba dalīšanai starp cilvēku un mašīnu, protams, vajadzēs studiju programmu elastīgāku pielāgošanu.

Ko nākotnē nozīmēs populārais jēdziens "kontaktstundas"? Vai mēs tam esam gatavi? Būs jāpārvar akadēmiskā personāla inerce, visdrīzāk arī valstīs ar labāk atalgotu un mazāk novecojošu akadēmisko personālu. Kā uz šī fona izskatīsies Latvija, ja citviet attīstība notiks daudz straujāk?

Tradicionālais mācīšanās modelis "lekcijas un eksāmeni" ir novecojis

Nav mazums izaicinājumu, tādēļ par tiem jādomā laikus. Viens no galvenajiem ir labi zināmais, bet ignorētais "zilonis istabā" - MI sociālais akcepts. Nevajadzētu domāt, ka entuziasms par jaunajām perspektīvām noteikti gūs virsroku pār bažām un piesardzību. Tā arī nav jābūt, jo bailes un piesardzība ir jārespektē, īpaši, ja tās ir pamatotas. Studentu darbu plaģiātisms ir tikai daļa no plašāka jautājuma par autorību un autortiesībām MI laikmetā. Tas attiecas arī uz to darbu autortiesībām, kas ir izmantoti mašīnu apmācīšanā. Šajā ziņā mēs jau esam sagaidījuši rakstnieku, uz kuru darbu pamata tiek trenēti komerciāli izmantojamie lielie valodas modeļi, pirmo reakciju.

Izglītības kontekstā tikpat nozīmīga problēma ir "atprasmjošana" [ de-skilling]. Kā nodrošināt, lai līdz ar MI izplatību cilvēki nezaudētu savas kognitīvās spējas?

Pašreiz tikai retais spēj orientēties kartē, jo mēs visi izmantojam "Waze" vai "Google Maps".

Ir kognitīvās prasmes, kuras cilvēkam ir vajadzīgas, kaut arī principā tās ir aizstājamas. Pretējā gadījumā mēs patiešām būsim pilnībā atkarīgi no tehnoloģijām. Tas, manuprāt, ir lielāks risks nekā iespēja, ka mašīnas varētu sadumpoties pret cilvēci.

Aktuāls ir arī praktisks jautājums, proti, kurā izglītības procesa posmā mēs gribam ieviest MI? Pamatskolā? Vidusskolā? Vai tikai augstskolā? Vai pastāv kognitīvo funkciju minimums, kas ir jāapgūst, pirms attiecīgās funkcijas tiek deleģētas MI? Skaidrs, ka tā būtu lasītprasme, rakstītprasme, matemātikas un loģikas pamati. Kā ir, piemēram, ar svešvalodu mācīšanos mašīntulkošanas laikmetā?

Rīgas Tehniskās universitātes (RTU) attīstības un finanšu prorektors Artūrs Zeps norāda, cik svarīgi ir attīstīt prasmes un vērtības, kas ir tikai cilvēkiem raksturīgas un kuras mazāk ir iespējams aizstāt ar tehnoloģijām. Lielākā daļa skolēnu un skolotāju ir vienisprātis, ka "ChatGPT" ir vēl viens piemērs tam, kāpēc mūsdienu pasaulē mēs vairs nevaram turpināt mācīties, kā to darījām iepriekš.

Tradicionālais mācību process (lekcijas un eksāmeni) ir noslēdzies, tas kļūst interaktīvāks. Pedagogs no informācijas avota top par cilvēku, kuram jāstrādā ar aktivitātēm, kas palīdz iesaistīt, individualizēt mācību procesu. Pedagoga galvenā loma būs palīdzēt un atbalstīt.

Turklāt ir laiks atzīt, ka izglītības modelis, kas joprojām dominē visā pasaulē, ir novecojis un jāpielāgo jaunajam MI laikmetam.

Jaunais, uz prasmēm balstītais un ar mūsdienu tehnoloģiskajiem risinājumiem papildinātais izglītības modelis ir labāk piemērots MI laikmetam nekā tradicionālie modeļi, jo tas sniedz lielākas konkurētspējas priekšrocības studentiem, kā arī attīsta prasmes, kuras mašīnmācīšanās tehnoloģijas vienas pašas nespēj nodrošināt.

Jo mazāk pedagogi ir nepieciešami kā galvenais zināšanu avots, jo vairāk viņi var koncentrēties uz spēju veidot, vadīt, kritiski novērtēt mācīšanos un palīdzēt izglītojamiem iegūt prasmes, kas ir daudz svarīgākas par informācijas iegaumēšanu.

Tehnoloģijas var palīdzēt pedagogiem pārcelt 20-30% no sava darbalaika uz aktivitātēm, kas atbalsta mācīšanos, t. sk. adaptīvo mācīšanos [ adaptive learning].

Jau tagad MI sistēmas maina izglītības pasauli, attīstot jaunus veidus mācību un studiju materiāla apguvei (piemēram, diferencētas instrukcijas; viedās mācību grāmatas; automatizētas novērtēšanas sistēmas; adaptīvā mācīšanās u. c.).

Svarīgi nodrošināt latviešu valodas klātbūtni digitālajā vidē

Andrejs Vasiļjevs uzsver: vienmēr jāatceras, ka MI nav sava mērķa, ja vien to kāds tajā nav iebūvējis. Mērķi nosakām mēs - cilvēki. Tādēļ ir svarīgi kopt cilvēciskās vērtības, lai cilvēki tās izmantotu MI attīstībā.

Būtiski, lai mākslīgais intelekts būtu tikpat lielā mērā latvisks, kādā tas patlaban ir lielākajās pasaules valodās. MI latviešu valodā ir vienlīdz kritiski nozīmīgs nacionālais resurss kā citi nacionālie resursi, tāpēc nepieciešams digitalizēt un izmantot visu, kas ir publicēts latviski. Tad to varēsim lietot ne vien mēs, bet arī citi.

Jau pašreiz MI piedāvā vairākas iespējas mācību līdzekļu uzlabošanā:

virtuālie asistenti palīdz apgūt mācību vielu iesaistošā un pieejamā formā, kā arī novērtēt zināšanas (tie spēj atbildēt teju uz katru jautājumu par mācību kursu, jo izmanto lielos valodu moduļus kombinācijā ar mazajiem moduļiem, kas ir ģenerēti no kursu materiāliem);

nodrošina pieejamību izglītojamiem ar īpašām vajadzībām (palīdz izglītojamiem ar disleksiju, var pārveidot jebkuru tekstu cilvēka balss lasījumā, padara mācību saturu pieejamu mobilitātes situācijās);

ļauj pasaulē labākos digitālos mācību līdzekļus lokalizēt Latvijas vajadzībām (ar nelielu resursu ieguldījumu latviskot labākos ārzemēs jau izstrādātos materiālus, kā arī veikt "dzīvo" tulkošanu auditorijā, jo drīz arī Latvijā būs pieejams virtuālais tulks).

Labs palīgs izglītībā ir ģeneratīvais MI ("ChatGPT"). Tas ir atbalsts tekstu satura radīšanā, ideju avots, personalizē mācības, palīdz lekciju un mācību materiālu sagatavošanā (piemēram, ierunāt - transkribēt - iegūt rakstveida tekstu), studentu darbu vērtēšanā.

Tomēr, izmantojot ģeneratīvo MI, ir jārēķinās ar vairākām problēmām, jo tas:

halucinē - veido atbildes pat tad, ja tās nav rodamas tam pieejamajos datos;

nav uzticams - modulis savos meklējumos var nedoties pa "pareizo taciņu";

plaģiē - gala rezultātā nevar atšķirt, ko darījis students un kas ir uzģenerēts ar MI;

neaizsargā privātumu un drošību (ja ASV tiek lietots godīgās izmantošanas princips, tad Eiropā ir stingrs autortiesību regulējums, tādēļ pietrūkst datu moduļa trenēšanai);

var vairot aizspriedumus - cilvēku radītie aizspriedumainie dati pārceļo uz lielajiem moduļiem, tāpēc atbildes pēc tam ir jāfiltrē;

ir problemātisks daudzveidīguma un iekļaušanas ziņā (kur ir daudz datu, tur sistēmas ir gudrākas un otrādi).

Kā mākslīgais intelekts ietekmēs augstskolu rītdienu - individualizācija un mūžizglītība

Mēs varam prognozēt augstākās izglītības attīstību gan vidējā termiņā, gan ilgtermiņā, bet par to, kas notiks ar augstskolām MI ietekmē, pagaidām varam veidot vien varbūtības. Tomēr arī šādi mēģinājumi ielūkoties nākotnē ir noderīgi un veicināmi.

Nacionālās informācijas aģentūras LETA Datu pakalpojumu attīstības vadītājs Ivars Svilāns, piedāvājot savu versiju par augstskolu attīstību nākotnē, nedaudz provocē: "Augstākajā izglītībā nākotnē notiks koncentrācija, tāpat kā tas notika un joprojām notiek citās nozarēs. Lielie kļūs vēl varenāki, jo investē milzīgas summas, tostarp MI. Augstskolu būs daudz mazāk - pasaulē paliks vien dažas. Turklāt jau tagad redzams, ka par pasaulē lielāko izglītības piedāvātāju ir kļuvis "YouTube".

MI var pat divreiz saīsināt kopējo studiju laiku. Pasniedzējs no atprasītāja, lekciju lasītāja, administratīvā vagara kļūs par komandas vadītāju, motivētāju, treneri.

Retorisks jautājums: cik daudz pasniedzēju, pastāvot esošajam algu modelim, ir gatavi kļūt par tādiem? Arī augstākajā izglītībā būs producentu komandas, kas piedāvās augstskolām iegādāties savu kursu.

Vēsturiski augstskolas sargāja lokācija un valoda. Tagad to nozīme tiek minimizēta. Iegūs tā augstskola, kas atradīs labāko mehānismu, kā cilvēku "izvilkt cauri" studiju kursam.

Tā ir unikāla iespēja augstskolām atgriezties pie saknēm, t. i., radīt zināšanas, nevis tās replicēt.

Augstskolas pie tā atgriezīsies arī tādēļ, ka MI vajadzīgi dati un algoritmi."

Ivars Ijabs iebilst: "Nevajadzētu pārsteigties ar katastrofālām prognozēm, ka augstskolas to klasiskajā izpratnē pārstās eksistēt. Cik lielā mērā esošā augstākās izglītības sistēma, kurai, maigi izsakoties, ir trūkumi, ir gatava būtiskām pārmaiņām? Tiesa, mēs esam ļoti maz investējuši augstākajā izglītībā, tāpēc rodas problēma, kā tā spēs sadzīvot ar tehnoloģiskajiem izaicinājumiem.

Kurā brīdī mēs MI iesaistām izglītības procesā, bet kurā apgalvojam, ka noteiktas kognitīvās spējas cilvēkam jāapgūst pašam, pirms tās deleģē datoram? Vai pēc gadiem divdesmit svešvalodu mācīšanu uzskatīs par tādu kognitīvo prasmi, kas ir vēlama un apgūstama, vai arī to uzticēsim mašīntulkošanai? MI dod iespēju svešvalodas labāk apgūt, tomēr vienlaikus šo prasmi aizstāj. Tam ir nepieciešama konceptuāla diskusija.

Ko tas nozīmēs izglītības institūcijām? Arī mums, klasisko augstskolu pārstāvjiem, vajadzētu izvairīties no panikas, ka tradicionālās skolas un augstskolas kļūs nevajadzīgas, to funkcijas pārņems MI u. tml. Taču mākslīgā intelekta dēļ augstskolās notiks ievērojamas pārmaiņas. Tā kā "masu personalizācijas" ietvaros daudzi studentu pārbaudes uzdevumi varēs tikt uzticēti mākslīgajam intelektam, visdrīzāk mainīsies studentu proporcija uz vienu profesoru.

Mehāniskās pārbaudes funkcijas noteikti varēs uzticēt kvalificētam virtuālajam asistentam. Iepriekš pieminētā "masu personalizācija" mainīs mācīšanās un studēšanas pieredzi. Nevajadzētu aizmirst, kāda nozīme augstākajā izglītībā ir cilvēku personiskajai saskarsmei.

Augstskola nav tikai prasmju apgūšana. Tā ir arī kopiena un kopība, kurā cilvēki apmainās ar idejām.

Studijās vienmēr ir bijusi svarīga "kopības" dimensija. Tā ir kopīga kāpšana zināšanu kalnā gan ar pasniedzēju, gan studentiem.

Pilnīgas personalizācijas apstākļos tā nebūtu iespējama. "Mācīšanās kā kopīga pieredze" ir vērtība, kas jāsargā, tāpat kā studentu psihiskā veselība, ar ko visā pasaulē bija lielas problēmas Covid-19 pandēmijas laikā.

Liekot atteikties no ierastā un šķietami "normālā", tehnoloģijas rada jaunas grūtības. Vienlaikus tās sniedz arī jaunus risinājumus, ja vien spējam tos atrast un izmantot."

Artūra Zepa skatījumā, nākotnē mazāka loma būs bakalaura un maģistra grādam, un cilvēki arvien vairāk sagaidīs, ka tiek nodrošināta mikrokvalifikācija, kas dos iespēju individualizēt mācību procesu.

Universitātēs jaunu lomu zināšanu nodrošināšanā ieņem mūžizglītība. Augstskolām tas nozīmē principiālu prioritāšu maiņu.

Tā vietā, lai mūžizglītību novirzītu uz savas darbības perifēriju, augstākajai izglītībai tā būs jāizvirza misijas priekšgalā, dažādu zināšanu līmeņu izglītojamos nodrošinot ar mainīgajām profesionālajām vajadzībām pielāgotām programmām.

Pārmaiņas ir neizbēgamas

Rīgas Tehniskā universitāte kopā ar Rīgas Stradiņa universitāti ir uzņēmušās vadošo lomu, lai attīstītu MI ekosistēmu augstākās izglītības izcilībai. Šajā ekosistēmā ietilpst katrs augstākās izglītības un zinātnes aspekts. Jau tagad ir skaidrs, ka sekmīga MI rīku ieviešana un jaunā laikmeta domāšana ir iespējama tikai sadarbojoties.

Izglītībai un zinātnei jābūt kā kuģim, kas tiek vadīts pēc mūsdienīgām navigācijas sistēmām.

MI iespējas piedāvā arī efektīvāku pārvaldību, un Latvijas gadījumā šīs tehnoloģijas ir uzskatāmas par unikālu papildu resursu izaugsmei augstākajā izglītībā.

Par augstākās izglītības un augstskolu nākotni varam spriest dažādi. Tas ir saprotami, tomēr universitāšu pārstāvji atzīst, ka no MI izmantošanas nevarēs izvairīties. Tāpēc ir jādomā, kā to jēgpilni un lietderīgi izmantot studiju procesā. Ne tikai domāt, bet arī darīt. Patlaban ir skaidrs - MI radītās pārmaiņas būs revolucionāras. Tas, cik veiksmīgi un laicīgi tās tiks īstenotas Latvijas augstskolās, ietekmēs gan mūsu augstākās izglītības nākotni, gan tās starptautisko konkurētspēju.

MI ir tādu datorsistēmu izpēte un izstrāde, kas spēj kopēt cilvēka inteliģento uzvedību. Valoda ir izšķiroša mākslīgā intelekta attīstībai ( https://www.oxfordlearnersdictionaries.com/definition/english/artificial-intelligence).

Mākslīgais intelekts:

# data[].attributes.attachment_link.title
Mākslīgais intelekts - izaicinājumi augstākajā izglītībā šodien un rīt - LV portāls

# data[].attributes.attachment_link.description
Mākslīgais intelekts (MI) patlaban ir kļuvis par realitāti cilvēku un visas sabiedrības dzīvē. Tas ir ienācis arī augstākajā izglītībā. Augstskolu pārstāvji ieinteresēti un ar skatu nākotnē diskutē par MI izmantošanu studiju procesā un pētniecībā. Rakstā aplūkotas MI iespējas un izaicinājumi augstākajā izglītībā, sniegts ieskats prognozēs un versijās par to, kā MI ietekmēs augstskolas nākotnē.