Kodėl dabar – geriausias laikas domėtis robotika ir AI?
Jei dar prieš dešimt metų kas nors būtų pasakęs, kad dirbtinis intelektas rašys poeziją, diagnozuos ligas ir vairaus automobilius – greičiausiai būtum nusijuokęs. Bet štai – esame čia. Ir tai tik pradžia. Robotika bei dirbtinis intelektas šiandien nėra kažkoks tolimas mokslinės fantastikos žanras – tai realybė, kuri keičia darbo rinką greičiau, nei bet kuri karta iki mūsų spėjo prisitaikyti.
Jei esi jaunas žmogus, kuris dar tik galvoja, ką veikti su savo gyvenimu, arba jau studijuoji ir ieškoji krypties – šis straipsnis skirtas tau. Nes robotikos ir AI sritis šiuo metu yra viena iš nedaugelio, kur specialistų paklausa auga daug greičiau nei jų pasiūla. Paprastai tariant: žmonių, kurie moka dirbti su šiomis technologijomis, trūksta. Ir šis trūkumas artimiausiais metais tik didės.
Pasaulio ekonomikos forumas prognozuoja, kad iki 2025 metų automatizacija sukurs apie 97 milijonus naujų darbo vietų. Taip, kai kurios profesijos išnyks – bet atsiras tokių, apie kurias dabar dar net nesusimąstome. Ir tie, kurie jau dabar pradeda mokytis, bus pirmoje eilėje.
Kas iš tikrųjų slepiasi po žodžiais „robotika” ir „dirbtinis intelektas”?
Prieš kalbant apie karjerą, verta išsiaiškinti, kas tai apskritai yra – nes šie žodžiai dažnai vartojami netiksliai arba sumaišomi.
Robotika – tai inžinerijos šaka, kuri apima robotų projektavimą, kūrimą, programavimą ir valdymą. Robotai gali būti fiziniai (kaip gamyklose naudojamos rankos) arba virtualūs (programiniai agentai). Robotika susijungia su mechanika, elektronika, programavimu ir net psichologija – nes norint sukurti robotą, kuris bendrauja su žmonėmis, reikia suprasti ir žmogaus elgesį.
Dirbtinis intelektas (AI) – tai kompiuterių mokslo sritis, kurios tikslas yra sukurti sistemas, galinčias atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto: mokytis, spręsti problemas, atpažinti kalbą, priimti sprendimus. AI yra plati sąvoka, apimanti mašinų mokymąsi (machine learning), gilųjį mokymąsi (deep learning), natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir dar daug kitų sričių.
Šios dvi sritys labai dažnai eina koja kojon – šiuolaikiniai robotai dažniausiai naudoja AI, kad galėtų mokytis ir prisitaikyti prie aplinkos. Tačiau AI egzistuoja ir be fizinių robotų – pavyzdžiui, kai „Netflix” rekomenduoja tau serialą arba kai „Spotify” sudaro grojaraštį pagal tavo nuotaiką.
Kokios karjeros galimybės realiai egzistuoja?
Čia prasideda įdomiausia dalis. Daugelis galvoja, kad robotika ir AI – tai tik programuotojų reikalas. Bet tai labai siauras požiūris. Šioje srityje reikia žmonių su labai skirtingais gebėjimais.
Robotikos inžinierius – klasikinis kelias. Šie specialistai projektuoja ir kuria robotus – nuo pramoninių iki medicininių. Reikia stipraus mechanikos, elektronikos ir programavimo pagrindo. Vidutinis atlyginimas JAV – apie 100 000 dolerių per metus, Vakarų Europoje – nuo 60 000 eurų.
Mašinų mokymosi inžinierius (ML Engineer) – viena iš labiausiai paklausių profesijų šiandien. Šie žmonės kuria algoritmus, kurie leidžia sistemoms mokytis iš duomenų. Reikia mokėti Python, žinoti statistiką ir suprasti, kaip veikia neuroniniai tinklai.
Duomenų mokslininkas (Data Scientist) – analizuoja didžiulius duomenų kiekius ir iš jų ištraukia prasmingą informaciją. AI be duomenų yra niekas – todėl šie specialistai yra kiekvienos AI kompanijos stuburas.
AI etikas – tai nauja, bet labai svarbi profesija. Kas nutinka, kai algoritmas diskriminuoja? Kas atsako, kai autonominis automobilis sukelia avariją? Šie klausimai reikalauja žmonių, kurie supranta tiek technologiją, tiek filosofiją, teisę ir sociologiją.
Žmogaus ir roboto sąveikos (HRI) specialistas – kuria sistemas, kurios leidžia žmonėms ir robotams bendrauti natūraliai ir efektyviai. Čia labai praverčia psichologijos, dizaino ir komunikacijos žinios.
Autonominių sistemų programuotojas – dirba su savivaldžiais automobiliais, dronais, autonominiais laivais. Ši sritis auga milžinišku greičiu.
AI produkto vadovas (AI Product Manager) – žmogus, kuris supranta tiek technologiją, tiek verslą ir vartotojų poreikius. Jungia inžinierius ir verslo komandas. Nebūtina mokėti programuoti – bet reikia suprasti, ką technologija gali ir ko negali.
Kokių įgūdžių reikia ir kaip juos įgyti?
Gera žinia: nereikia būti genijumi ar turėti specialių gabumų nuo gimimo. Reikia noro mokytis ir kantrybės. Štai praktinis planas:
Techniniai įgūdžiai:
- Python – tai šiandien yra AI ir duomenų mokslo kalba numeris vienas. Pradėk nuo jos. Yra daugybė nemokamų kursų: „Codecademy”, „freeCodeCamp”, „CS50” iš Harvardo (visiškai nemokamas ir labai geras).
- Matematika – konkrečiai: linijinė algebra, statistika ir skaičiavimas. Skamba bauginančiai, bet „Khan Academy” tai paaiškina taip paprastai, kad suprasi net jei mokykloje matematika nebuvo tavo stiprioji pusė.
- Mašinų mokymosi pagrindai – „Google” turi nemokamą kursą „Machine Learning Crash Course”. „Coursera” platformoje Andrew Ng kursas apie mašinų mokymąsi yra tiesiog legenda – jį praėjo milijonai žmonių visame pasaulyje.
- Robotikos pagrindai – jei domina fiziniai robotai, pabandyk „ROS” (Robot Operating System). Yra nemokamų tutorialų „YouTube” ir oficiali dokumentacija.
Minkštieji įgūdžiai (ir jie tikrai svarbūs):
- Kritinis mąstymas – gebėjimas kvestionuoti, ar algoritmas veikia teisingai
- Komunikacija – technologai, kurie moka paaiškinti sudėtingus dalykus paprastai, yra aukso vertės
- Kūrybiškumas – geriausios AI sistemos kuriamos žmonių, kurie mąsto nestandartiškai
- Etinis jautrumas – suprasti, kokią įtaką technologijos daro visuomenei
Praktinis patarimas: nepradėk nuo teorijos. Pradėk nuo projekto. Gali pradėti nuo kažko labai paprasto – pavyzdžiui, sukurk chatbot’ą, kuris atsako į klausimus apie tavo mėgstamą serialą. Arba išmok valdyti paprastą robotą su „Raspberry Pi” – tai maža kompiuterio plokštė, kuri kainuoja apie 35 eurus ir su kuria galima padaryti nuostabių dalykų.
Lietuvos situacija: ar čia yra perspektyvų?
Labai dažnas klausimas: o ką su tuo daryti Lietuvoje? Ar čia apskritai yra tokių darbo vietų?
Atsakymas: taip, ir jų daugėja. Lietuvos technologijų ekosistema pastaraisiais metais augo sparčiai. Vilnius ir Kaunas tapo tikrais technologijų centrais Baltijos regione. Tokios kompanijos kaip „Vinted”, „Tesonet”, „Hostinger”, „Oxylabs” ir daugybė kitų aktyviai ieško AI ir duomenų specialistų. Tarptautinės kompanijos taip pat atidaro biurus Lietuvoje – „Barclays”, „Western Union”, „Nasdaq” – ir visos jos naudoja AI sprendimus.
Vilniaus universitetas, KTU, VGTU siūlo studijų programas, susijusias su AI ir robotika. Taip pat veikia „Turing College” – lietuviška platforma, skirta duomenų mokslo ir AI mokymui, orientuota į praktiką. Tai vienas iš greičiausių kelių įgyti rinkos vertinamus įgūdžius.
Atlyginimų lygis Lietuvoje AI srityje taip pat auga. Patyręs ML inžinierius Vilniuje gali uždirbti 3000–5000 eurų per mėnesį ir daugiau – tai labai konkurencinga suma net ir Vakarų Europos kontekste, jei atsižvelgi į gyvenimo kaštus.
Be to, dirbti nuotoliniu būdu šioje srityje yra norma, ne išimtis. Tai reiškia, kad galite dirbti Lietuvoje ir gauti Vokietijos ar JAV atlyginimą. Tokių atvejų yra nemažai.
Mitai, kurie gali sulaikyti tave nuo šio kelio
Kalbant su jaunais žmonėmis, pastebima keletas mitų, kurie dažnai atbaido nuo šios srities. Laikas juos išardyti.
Mitas 1: „Reikia būti matematikos genijumi.” Ne. Reikia suprasti matematikos principus, bet nereikia spręsti olimpiadinių uždavinių. Daugelis sėkmingų AI specialistų sako, kad praktika svarbesnė už teorinę matematiką. Algoritmai jau parašyti – reikia mokėti juos naudoti ir suprasti, ką jie daro.
Mitas 2: „Tai tik vyrams.” Absoliučiai ne. Ir tai ne tik politiškai korektiška frazė – tai faktas. Kai kurios iš įtakingiausių figūrų AI srityje yra moterys: Fei-Fei Li (Stanford), Timnit Gebru, Joy Buolamwini. Lietuvoje taip pat auga moterų technologių bendruomenė. „Women Go Tech” programa padeda moterims persikvalifikuoti į technologijų sritį.
Mitas 3: „Jau per vėlu – visi geriausi dalykai jau padaryti.” Tai juokinga. AI srityje kiekvieną savaitę atsiranda naujų atradimų. Generatyvinis AI, kvantiniu skaičiavimu pagrįstas AI, biologinis AI – tai sritys, kurios dar tik pradeda vystytis. Žmogus, kuris šiandien pradeda mokytis, po penkerių metų gali būti pačiame šių revoliucijų centre.
Mitas 4: „Robotai atims visus darbus, tai kam mokytis?” Tai pats populiariausias ir pats klaidingiausias mitas. Automatizacija keičia darbo pobūdį, bet nekuria bedarbystės – kuria naujus darbus. Ir tie, kurie kuria bei valdo automatizacijos sistemas, yra labiausiai apsaugoti nuo jos poveikio.
Kaip pradėti jau šiandien – konkretus veiksmų planas
Teorija – gerai, bet ką konkrečiai daryti? Štai realus planas, kurį gali pradėti įgyvendinti dar šią savaitę:
Pirmas žingsnis (ši savaitė): Nuspręsk, kuri sritis tau artimesnė – ar labiau traukia fiziniai robotai ir inžinerija, ar programiniai sprendimai ir duomenys. Abu keliai geri, bet pradžia skiriasi.
Antras žingsnis (pirmas mėnuo): Pradėk Python kursą. Rekomenduojame „CS50P” iš Harvardo (nemokamas, „edX” platformoje) arba „Automate the Boring Stuff with Python” – knyga, prieinama nemokamai internete. Skirkite bent 30 minučių per dieną.
Trečias žingsnis (2–3 mėnesiai): Pradėk pirmą projektą. Tai gali būti paprasčiausias duomenų analizės projektas – pavyzdžiui, išanalizuok „Spotify” savo klausymo statistiką (jie leidžia ją parsisiųsti) ir sukurk vizualizacijas. Arba išmok naudoti „TensorFlow Playground” – tai interaktyvi priemonė, leidžianti vizualiai suprasti, kaip veikia neuroniniai tinklai.
Ketvirtas žingsnis (6 mėnesiai): Sukurk „GitHub” profilį ir įkelk savo projektus. Tai tavo portfolio. Darbdaviai AI srityje žiūri į „GitHub” profilį dažniau nei į CV.
Penktas žingsnis (nuolat): Sekite naujienas. „Towards Data Science” (Medium platforma), „AI Alignment Forum”, „MIT Technology Review” – tai šaltiniai, kurie padės suprasti, kur sritis juda. Lietuviškai – „Startup Lithuania” ir „Technologijos.lt” portalai.
Taip pat labai rekomenduojame prisijungti prie bendruomenių. Vilniuje veikia „Vilnius AI” meetup’ai, „Kaunas Tech” renginiai. Online – „Reddit” bendruomenės r/MachineLearning ir r/learnmachinelearning yra puikios vietos užduoti klausimus ir gauti atsakymus iš realių specialistų.
Technologijų ateitis – ir tavo vieta joje
Robotika ir dirbtinis intelektas nėra tik technologijų industrijos reikalas. Jie keičia mediciną – AI jau diagnozuoja vėžį tiksliau nei daugelis gydytojų. Keičia žemės ūkį – autonominiai traktoriai ir dronai optimizuoja derlių. Keičia meną – generatyvinis AI kuria muzikos kūrinius, paveikslus, scenarijus. Keičia teisę, švietimą, finansus. Nėra srities, kurios šios technologijos nepalies.
Tai reiškia, kad nepriklausomai nuo to, kuo nori tapti – gydytoju, teisininku, mokytoju, verslininku – supratimas apie AI taps privalumu, o netrukus ir būtinybe. Bet tie, kurie specializuojasi šioje srityje, turės galimybę formuoti, kaip ši technologija vystosi ir kokią įtaką ji daro pasauliui.
Ir čia yra kažkas, kas dažnai pamirštama: technologijų ateitis priklauso ne tik nuo to, ką technologijos gali padaryti, bet ir nuo to, ką mes nusprendžiame su jomis daryti. Etika, atsakomybė, įtrauktis – tai klausimai, kuriuos turi spręsti žmonės, ne algoritmai. Ir jei tu esi žmogus, kuriam rūpi ne tik kaip kažkas veikia, bet ir kodėl ir kam tai tarnauja – robotikos ir AI sritis tavęs laukia labiau nei bet kada.
Pradėk nuo vieno žingsnio. Atsisiųsk Python. Žiūrėk vieną YouTube pamoką. Prisijunk prie vienos online bendruomenės. Technologijų revoliucija nevyks be žmonių, kurie ją kuria – ir nėra jokios priežasties, kodėl tas žmogus negali būti tu.
