Жоғары оқу орны ЖИ енгізуге дайын ба?

Ақпараттық заманда білім тез ескіреді. Өйткені ғылымда күн сайын жаңа­лық ашылып жатыр. Ал жасанды интеллект қарқынды дамығаннан кейін бұл сала тіпті күрделене түсті. Дер кезінде қамданбаса, қатарға ілесу қиындай бер­мек. Қоғамның алға жылжуының бірден-бір негізі білім, ғылым салалары бол­ғандықтан, Мемлекет басшысы аталған бағыттарға жасанды интел­лект жүйесін енгізуге аса мән беріп отыр. Ал Ғылым және жоғары білім министр­лігі бұл міндетті қалай атқарып жатыр, қандай жетістіктері бар? Соны сараптап көрелік.

Инфографиканы жасаған – Зәуреш СМАҒҰЛ ,«EQ»

Мемлекет басшысы Жолдауында үш жыл ішінде елімізді толыққанды цифрлық елге айналдыру міндетін қойғаны белгілі. Осы мақ­сатта Ғылым және жоғары білім министр­лігі жасанды интеллектіні дамытуда үш негізгі бағытты айқындап отыр: кадр даярлау, ғылыми зерттеулер жүр­гізу, қазақ тілін жаңа технологиялармен ұш­тастыру.

Министрліктің ресми мәліметінше, былтырдан бастап университетара­лық стандарт бекітіліп, жасанды интеллект білім бағдарламасына міндетті пән ретінде ұсынылған. 95 университет оқу жоспарына пәнді енгізіп үлгерген. Сондай-ақ 30 жоғары оқу орнында жасанды интеллектіге қатысты 38 жаңа бағдарлама іске қосылыпты. Оның ішін­де қолданбалы ЖИ, медицинадағы ­ЖИ, блокчейн инженериясы сияқты сала қамтылған.

Ғылым және жоғары білім вице-ми­нистрі Динара Щеглованың айтуынша, ғылым саласында да ілгерілеу бар. Қа­зіргі кезде жалпы құны 9,7 млрд теңгені құ­райтын 62 жоба жүзеге асып жатыр. ­27 университет пен 6 ғылыми зерттеу ­инс­титуты осы бағытта жұмысқа кіріскен. Жас ғалымдардың үлесі де артып келеді.

– Кадр даярлау тек ел ішінде емес, халықаралық серіктестік аясында да қолға алынды. «Arizona State University», Сеул университеті және Гон­конг университетімен бірлескен бағдарламалар іске қосылған. Ал Қаныш Сәтбаев университетінің базасында суперкомпьютерлік орталық құрылды.

Президент тапсырмасымен іске асырылған «AI Sana» бағдарламасы аясында қазірдің өзінде 500 мыңнан астам студент халықаралық онлайн платформаларда оқып, сертификат алды. Жобаның мақсаты – болашақта жасанды интеллект саласында кәсіби мамандардың кең ауқымын қалыптастыру.

Ал айрықша назар аударылатын мәселе – қазақ тілін жаңа технология­лық кезеңге енгізу. Бүгінде Қазақ ұлттық тіл корпусы 150 миллион сөздік қорға жетті. Бұл жасанды интеллект негізінде қазақ тілінде жұмыс істейтін қосымшалар мен қызметтердің дамуына мүмкін­дік береді. Әрине, қиындық та жоқ емес. Суперкомпьютерлік ресурстардың жетіспеушілігі, терминологияның бір­із­ді болмауы, NLP саласындағы маман тапшылығы секілді мәселелері бар. Де­генмен ке­зең-кезеңімен қабылданып жатқан шаралар бұл түйткілдердің де шешілетіні­не сендіреді. Еліміздің жасанды интеллект жолындағы алғаш­қы қадамдары осылай басталды. Ендігі міндет – ғылым мен білімді ұштастырып, технологиялық дамуды қоғам игілігіне айналдыру, – дейді вице-министр.

Алайда Мәжіліс депутаты Екатерина Смолякова Ғылым және жоғары білім саласында шешімін таппаған мәселелер бұл ғана емес дейді. Оның сөзінше, қазір­гі таңда жасанды интеллект саласында оқытушылардың 10 пайызы ғана арнайы дайындықтан өткен. Бұл ертеңгі күні жүз пайыз студентті қамту мақсатына айтарлықтай кедергі келтіреді. Курстарды көбіне өздері әлі үйреніп жатқан оқытушылар жүргізгендіктен, тәжірибелі мамандардың да жетіспеушілігі студент­тердің практикалық машықтарын толық меңгеруіне мүмкіндік бермейді.

– Жасанды интеллект енгізіліп жатыр деп сөз жүзінде айтылады. Алайда көп университетте заманауи зертханалар жоқтың қасы. Бұл ЖИ-дің күрделі модельдерімен жұмыс істеуіне басты кедергі. Қазір 650 мың студент пен 50 мыңға жуық оқытушы шетелдік платформалар арқылы білім алып жатыр. Олардың деректері сыртқы серверлерде сақталады. Бұл ақпараттың сыртқа шығып кету қаупін күшейтеді. Сондықтан деректерді қорғау тетіктерін заң жүзінде бекіту қажет. Сондай-ақ қазақ тіліндегі жасанды интеллектіге қатысты оқулықтар, құралдар мен бейне курстар жеткіліксіз. Студенттер шетелдік материалдарға жүгінуге мәжбүр. Қазақ тілінің ұлттық корпусын құру, бірыңғай терминологиялық база қалыптастыру – стратегиялық міндет. Ал ғылымға келсек, жобалар саны артып келе жатқанымен, іргелі білімге ие ғалымдар аз. Пәнаралық сараптама тетіктері жетілмеген. Сапалы деректер базасының жоқтығы жаңа модельдерді үйретуді тежеп отыр, – дейді депутат.

Білім саласының сарапшысы, «Coventry University Kazakhstan» прези­денті Мирас Мұхтар жасанды интел­лектіні енгізбес бұрын университет инфрқұрылымын жақсарту қажеттігін айтады. Өйткені елімізде студенттердің бәріне бірдей жағдай жасалмаған.

– Қазіргі таңда елімізде 68 мыңнан астам студент оқиды. Ал төрт жылдан кейін олардың саны миллионға жетпек. Сондықтан білім беру заңындағы екі басты ұғымды – «сапа» мен «қолжетімділікті» қайта қарастыру қажет. Сонымен қатар жасанды интеллектіні тек пән ретінде оқыту жеткіліксіз. Оны студент пен оқытушының күн­делікті әкімшілік жұмыстарын жеңіл­детуге де пайдалану керек. Қабылдау, тіркеу, жатақхана бөлу, кредитті тану сияқты мәселелер әлі күнге дейін көп уақыт алады. Шетел тәжірибесінде студенттерге тәулік бойы онлайн-консультация беретін жасанды интеллект жүйелері бар. Бұл біз үшін де өзекті. Әйтпесе миллион студент декандардың қолын күтіп кезекте тұрса, білім сапасы сөзсіз төмендейді. Университеттерде оқытушылар әлі күнге дейін есеп-қисапқа көп уақыт жұмсайды. Министрлік бір кездері 40-тан аса есепті алып тастаса да, жергілікті деңгейде қағазбастылық азайған жоқ. Мұндай жағдайда жасанды интеллектіге бейімделу мүмкін болмайды.

Жатақхана мәселесі әлі де өткір. Алайда қолжетімділік тек орынмен өлшенбейді. Бүгінгі студенттерге дәстүрлі аудитория­лар емес, топтық жұмысқа бейімделген «смарт-кампустар» қажет. Жоғары білім бұрынғы қалпында қала алмайды. Бастысы – университеттер жасанды интеллектіні басқаруға дайын болуы керек, – дейді ол.