Oktatás

MI_oktatas.jpg
Forrás: 123rf.com

Érdekes az MI, de nincs, aki tanítsa

Gyorsabban nő az MI iránt érdeklődő hallgatók száma, mint az oktatóké – akik már ma is kevesebben vannak, mint ahányra igény lenne.

Az amerikai egyetemek számítástechnikai tanszékein nincs elég oktató a mesterséges intelligencia iránt érdeklődő, egyre növekvő számú hallgató oktatásához, derült ki a Center for Security and Emerging Technology (CSET) friss jelentéséből.

Az egyetemeken a gépi tanulással kapcsolatos kurzusok iránti kereslet az egekbe szökött. Egy felmérés adatai azt mutatják, hogy 2011 és 2020 között az USA-ban az informatikai programokra beiratkozó diákok száma megháromszorozódott, de ezalatt a számítástechnikai tanszékek oktatóinak száma csak kevesebb mint másfélszeresére nőtt. Nem meglepően a vizsgált tanszékek összesített hallgató-oktató aránya megduplázódott, 14:1-ről 29:1-re.

A mesterséges intelligencia szakértői már korábban is figyelmeztettek arra, hogy az egyetemek a szakértők elvándorlásától szenvednek. A magasabb fizetések és a jobb erőforrásokhoz való hozzáférés miatt az ipari kutatói állások felé mozdulnak el. Árnyalja a képet a Carnegie Mellon Egyetem egyik AI-oktatójának tapasztalata: nem látja a kutatók hatalmas agyelszívását az ipar irányába. Miután néhány évig dolgoztak egy vállalatnál, sokan visszatérnek az akadémiai szférába. „Igen, az iparban több a fizetés, de a munka egyfajta módon unalmas”, mondja. „A fókuszuk sokkal rövidebb. Vannak fontosabb, érdekesebb problémák az alapozó, elméleti kutatásban, amelyeket még mindig az akadémiai szférában lehet a legjobban tanulmányozni."

Arra is rámutatott, hogy a gépi tanulás iránti megugró érdeklődés a bevezető kurzusok iránt mutatkozik, amelyek az alapokat fedik le, és ezek az órák az akadémiai karrier széles skáláján kívül is hasznosak. A haladó szintű, felsőfokú tanulmányok iránt nincs akkora kereslet. A megnövekedett kereslet kielégítése érdekében az egyetemeknek inkább az oktatói karokat kellene erősíteniük, mint a kutatói kinevezésre törekvő kutatókat. Nehéz elfogadni a fizetéscsökkentést, csak azért, hogy a a kutatók inkább az oktatásra koncentrálhassanak. Több olyan emberre lenne szükség, akiknek szenvedélye a tanítás., akik képesek kapcsolatot teremteni a hallgatók széles körével."

Az oktatási kapacitások hiánya korlátozza a mesterséges intelligenciával foglalkozó területre áramló munkaerő mennyiségét, ami viszont negatívan hat a gazdaságra és a nemzetbiztonságra is. Ismeretes, hogy az innováció részben az adott területen dolgozó kutatók abszolút számának függvénye, és az új ötletek létrehozása egyre munkaigényesebbé válik. A kevesebb munkaerő tehát kevesebb innovációt jelent.

A CSET jelentése központi intézkedéseket javasol: növelni kellene az egyetemek finanszírozását, hogy több oktatót tudjanak felvenni. Több lehetőséget kellene biztosítani az akadémiai körökön kívül is az emberek számára a továbbképzésre, és a mesterséges intelligencia bevezető kurzusait főiskolákon vagy online kellene elvégezni. A versenyszféra is segíthet az egyetemeknek nyújtott adományokkal, az ösztöndíjak további finanszírozásával és az új tudományos állások támogatásával.