ნიკოლოზთან ინტერვიუს ჩასაწერად საღამოს ექვს საათზე დავჯექი – მაშინ, როცა ტეხასში დილის ცხრა საათია. დედამიწის მეორე მხარეს მცხოვრები ნიკოლოზ სხირტლაძე კორეული ტექნოლოგიური გიგანტის, „სამსუნგის“ ამერიკულ ოფისში მუშაობს – ის ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური დასწავლის ინჟინერია.
მისი პროფესიული რეზიუმე მხოლოდ „სამსუნგით“ არ შემოიფარგლება. ის განათლებით ფიზიკოსია და წლების განმავლობაში „ცერნის“ დიდი ადრონული კოლაიდერის ექსპერიმენტებში მონაწილეობდა, რაც, თავისთავად, ელემენტარული ნაწილაკების კვლევაში ჩართული ნებისმიერი ფიზიკოსის ოცნებაა.
ქრონოლოგიურად რომ მივყვეთ, როგორც თვითონ ამბობს, ყველაფერი თბილისში დაიწყო. ჯერ ბაკალავრის ხარისხი მიიღო მიკროელექტრონიკაში, მოგვიანებით კი მაგისტრატურა დაამთავრა პლაზმის ფიზიკის მიმართულებით. მაშინ სულ სხვა დრო იყო – ადრეული ორიათასიანები. უცხოეთში სასწავლებლად წასვლა მარტივი არ ყოფილა და სტუდენტებიც ინტერესის გამო სწავლობდნენ – აბა, მეცნიერის კარიერაზე ვინ იფიქრებდა?!
საბედნიეროდ, ნიკოლოზს განსაკუთრებულად მოწადინებული ლექტორები შეხვდა, რომელთაც, ერთი მხრივ, ფიზიკა და მათემატიკა ფუნდამენტურად შეასწავლეს, ხოლო, მეორე მხრივ, ახალგაზრდა მეცნიერს დასავლეთით გზა გაუკაფეს. ამისთვის ის განსაკუთრებულ მადლობას უხდის ვაჟა ბერეჟიანს, ნანა შათაშვილის, თემო ზაქარაშვილსა და სიმონ წერეთელს. 2008 წელს ნიკოლოზი დოქტორის ხარისხის მოსაპოვებლად ამერიკაში გაემგზავრა, ფლორიდის უნივერსიტეტში. ყველაზე ბუნებრივი იქნებოდა, ჩვენი ინტერვიუც ამ ადგილიდან დაგვეწყო.
როგორ გახსენდებათ ამერიკაში გადასვლის გამოცდილება?
საქართველოდან წასვლა დაბრკოლება ნამდვილად არ ყოფილა. პირიქით, ბევრ შემთხვევაში თავი პრივილეგირებულადაც კი მიგრძნია. ფაქტიც ხომ საკმარისია: ამერიკაში მიდიხარ დოქტორანტურის გასაკეთებლად. ამას გარდა, პატარა ქვეყნიდან ჩასვლა ეგზოტიკურიცაა – ადამიანები შენი ენითა და სამზარეულოთი ინტერესდებიან, გეკითხებიან, შენი ქვეყანა სად მდებარეობს. ვერც კი ვიხსენებ, რამე დაბრკოლება თუ შემხვედრია.
დოქტორანტურაზე სწავლის გამოცდილება რომ გაგვიზიაროთ…
ამერიკის დოქტორანტურის ფორმატი ძალიან საინტერესოა: ის ხუთიდან ექვს წლამდე გრძელდება და შესაძლებლობა გაქვს, შენთვის საინტერესო საქმე გამონახო არა კონკრეტულ ჯგუფთან, არამედ მთელი დეპარტამენტის მასშტაბით. პირველი ორი წელი სწავლობ და ასწავლი – ფულს ამაში გიხდიან, ასე გაფინანსებენ. შემდეგი სამი წელი კი უშუალოდ შენს კვლევას ეთმობა. რამდენიმე ჯგუფთან ვითანამშრომლე და ბოლოს ჩამოვყალიბდი, რომ ყველაზე მეტად ელემენტარული ნაწილაკების ფიზიკა მაინტერესებდა. სიმართლე რომ გითხრათ, ამ მიმართულების არჩევა ჩემს ცხოვრებაში ყველაზე კარგი გადაწყვეტილება იყო. ბევრი რამ ვისწავლე, ორი წელი ამერიკაში ვიცხოვრე, სამი წელი კი – შვეიცარიაში, სადაც „ცერნში“ კვლევას ვატარებდი. მოგვიანებით, კანზასის უნივერსიტეტში პოსტ-დოკი გავაკეთე – იმავე მიმართულებით, მაგრამ სხვა პროფილით.
როგორ მოხვდით „ცერნში“ მომუშავე მეცნიერთა ჯგუფში, იყო თუ არა ეს თქვენი, როგორც ფიზიკოსის, თავდაპირველი მიზანი, თუ ეს იღბლიანი შესაძლებლობა იყო, რომელიც ხელიდან არ გაუშვით?
ჩემი მთავარი მიზანი განათლების მისაღებად ამერიკაში წასვლა იყო და ყველაფერი კარგადაც აეწყო. წინასწარ ვიცოდი, ჯგუფები რა მიმართულებებით მუშაობდნენ. რთულია, ჯგუფს დისტანციურად შეუერთდე და ეს რეკომენდებულიც არ არის. მნიშვნელოვანია, სცადო და მიხვდე, რა გაინტერესებს. მე კარგი პერიოდი დამემთხვა – 2008 წელს ადრონული კოლაიდერი პირველად ჩართეს, მაგრამ ტექნიკური შეცდომის გამო მისი გაშვება წელიწად-ნახევრით გადაიდო. სამეცნიერო სამყარო სულმოუთქმელად ელოდა, რომ გარკვეულ ნაწილაკებს ვიპოვიდით – ჰიგსის ბოზონსა თუ სუპერსიმეტრიულ ნაწილაკებს. საინტერესო გარემოს ეს მოლოდინიც ქმნიდა. ამ კვლევის ნაწილი რატომ არ უნდა გავხვდე-მეთქი, ვფიქრობდი. ისიც დაემთხვა, რომ ამ მიმართულებით ფლორიდის უნივერსიტეტი ერთ-ერთი წამყვანია არა მხოლოდ ამერიკაში, არამედ მსოფლიოშიც. მათ უძლიერესი პროფესორები ჰყავთ.
თქვენს ერთ-ერთ ლექციაში ამბობთ, რომ რამდენიმეჯერ კოლაიდერში ჩასვლის საშუალება გქონდათ. რა სამყაროა ადრონული კოლაიდერის შუაგულში?
„ცერნი“ ძალიან დიდი სამეცნიერო ორგანიზაციაა, რომელიც შვეიცარიასა და საფრანგეთს შორის მდებარეობს. უშუალოდ ამაჩქარებელი კი, რომლის სიგრძე ოცდარვა კილომეტრია, მიწის ქვეშაა. დეტექტორი, რომელზეც მე ვმუშაობდი – CMS – საფრანგეთში მდებარეობს, „ცერნიდან“ თხუთმეტი-თექვსმეტი კილომეტრის მოშორებით. ელექტრონული სისტემები მიწის ქვეშ მდებარეობს და უშუალოდ დეტექტორთან მისვლა ძალიან რთულია – ის უზარმაზარია, ამასთან, მიახლოება არ არის უსაფრთხო ჯანმრთელობისთვის. ასევე, ნაწილაკების დაჯახებისას ძალიან მაღალი რადიაცია გამოიყოფა. დეტექტორის შუაგულში კი მძლავრი მაგნიტური ველია შექმნილი, ადამიანის ჩასვლისას, მაგნიტური ველი რომ აღარ იყოს, ზეგამტარს რთავენ.
შიგნით სულ ორჯერ ჩავედი: ერთხელ ტექნიკური საქმის გამო, მეორედ კი – ქართულ დელეგაციასთან ერთად. კოლაიდერი შთამბეჭდავია – სტრუქტურულად ის იმდენად კომპლექსურია, რომ თავისთავად ესეც საინტერესო გარემოს ქმნის.
„ცერნში“ მუშაობისას არაერთი სამეცნიერო ნაშრომი გამოაქვეყნეთ. ვიცით, რომ სამეცნიერო პუბლიკაციის გამოქვეყნება უაღრესად კოლაბორაციული პროცესია. რამდენად რთულია სწორი სამუშაო ჯგუფის შერჩევა? რამდენად აქვს თავისუფალი არჩევანის საშუალება შედარებით ახალბედა მეცნიერს და რა როლს თამაშობს კავშირები და ადამიანური უნარები?
მოდი, პასუხს ორ ნაწილად დავყოფ. ზოგადად, პრესტიჟი ყველა სფეროში საჭიროა. ასე რომ, რაც უფრო პრესტიჟულია ის ჯგუფი, რომელთანაც თანამშრომლობ, მით უფრო კარგია შენი კარიერისათვის. სამეცნიერო წრეში პრესტიჟი ნიშნავს იმას, რომ ჯგუფი ძლიერია, ჯგუფის წევრები მოტივირებულნი და საკუთარ საქმეში ჩართულნი არიან. საბოლოო ჯამში, როცა ახალბედა მეცნიერი ხარ და კარიერას იწყებ, მნიშვნელოვანია, ხელმძღვანელმა მეცნიერმა შენში გარკვეული ინვესტიცია ჩადოს: არა მარტო ფინანსური, არამედ მორალურიც. შენი შემდეგი წარმატება მათი წარმატებაცაა. ზოგადად, მნიშვნელოვანია, თუ რამდენად პრესტიჟულია ჯგუფი და რამდენად შეძლებს ის, სწორად მოგამზადოს. მეორე საკითხია, თუ რამდენად შეუძლია მეცნიერს თავის გამოჩენა. ძალიან ბევრი გზა არსებობს იმისთვის, რომ გამორჩეული იყო და საკუთარი თავი დაიმკვიდრო: საქმის მიმართ სწორი დამოკიდებულების ქონა; ისეთი გარემოს შექმნა, რომლის წყალობითაც ურთიერთობა ყველას ესიამოვნება; კომუნიკაცია, სურვილი და ინიციატივები – მზად უნდა იყო, ხელი ნებისმიერ საქმეს მოჰკიდო, როგორც საინტერესოს, ასევე უინტერესოს. საბოლოო ჯამში, ეს ყველაფერი ძლიერ მეცნიერად გაყალიბებს.
რაც შეეხება ადამიანურ უნარებსა და ხალხთან ურთიერთობას – ისინი ყველა სფეროში მნიშვნელოვანია. რა თქმა უნდა, ყველას სიამოვნებს ისეთ ადამიანთან ურთიერთობა, რომელსაც მეგობრობაც შეუძლია და გაგებაც.
რა განსხვავებებია აკადემიასა და კორპორაციას შორის?
მოხარული ვარ, რომ ორივე მხარეს მომიწია ყოფნა. ზოგადად, ამ სფეროებში ადამიანების განსხვავებული კატეგორია გვხვდება. აკადემიაში ადამიანი უფრო ვიწრო ჭრილში ფიქრობს: მას გარკვეული ამოცანა აქვს, რომლის ამოხსნასაც ცდილობს. აკადემიაში არ ეშინიათ, ხელი მოჰკიდონ ისეთ საქმეს, რაც სხვას არ გამოსდის. ალბათ, ყველაზე დიდი სიამოვნებაც ამაში იმალება – გააკეთო ისეთი რამ, რაც არავის გაუკეთებია. ბევრ შემთხვევაში მეცნიერი თავს დადებს ისეთი პროექტისათვის, რომელიც შეიძლება, შეუსრულებელიც კი იყოს. ამას კარგი თვისებები მოჰყვება: მეცნიერს გულთან მიაქვს ის, რაზეც მუშაობს და საქმეში ემოციურადაცაა ჩართული. აქცენტი მაინც ცოდნასა და კონკრეტული ამოცანის ამოხსნაზე კეთდება.
კორპორაციულ სამყაროში რისკების სწორად შეფასებას ცდილობ, რადგან ისინი ყველა პროექტს თან ახლავს, მით უმეტეს – ინფორმაციასთან დაკავშირებული კომპლექსური პრობლემების ამოხსნისას. შეიძლება, პროექტი საინტერესო იყოს, მაგრამ სხვადასხვა მიზეზის გამო მისი შესრულება შეუძლებელი აღმოჩნდეს. საბოლოო ჯამში, რისკების სწორად შეფასება – შენი წარმატებაა, რადგან კორპორაციულ სამყაროში ბონუსი და დაწინაურება დამოკიდებულია იმაზე, თუ რამდენად კარგად ამოხსენი ის კონკრეტული ამოცანები, რომელთა ამოხსნაც მიზნად დაისახე. კორპორაციულ სამყაროში პროექტებს ადამიანები უფრო ფაქიზად უდგებიან: აფასებენ, თუ რამდენად შესაძლებელია ამა თუ იმ პროექტის შესრულება და ფიქრობენ, პრიორიტეტები სწორად როგორ დასახონ. სხვათა შორის, დროის მენეჯმენტიც მნიშვნელოვანი უნარია, რომელსაც აკადემიაში ოდნავ განსხვავებულად უდგებიან.
კორპორაციულ სამყაროში რომ მოხვდით, ფიზიკოსობა თქვენთვის რამდენად მნიშვნელოვანი აღმოჩნდა, რამდენად დაგეხმარათ?
ფიზიკა, განცალკევებით, ტექნიკური აზროვნების კუთხით თუ დაგეხმარება. საბედნიეროდ, ჩემი დოქტორანტურა ელემენტარული ნაწილაკების ფიზიკაში, ფაქტობრივად, ინფორმაციის მეცნიერება იყო. თუმცა გასაუბრებებზე სიარული რომ დავიწყე, მივხვდი, რომ სამეცნიერო ჟარგონი უნდა შემეცვალა, რადგან ერთსა და იმავეზე ვსაუბრობდით, ოღონდ განსხვავებული სიტყვებით. იმ ადამიანებისთვის, რომლებმაც არ იცოდნენ ელემენტარული ნაწილაკების ფიზიკაში რას ვაკეთებდით, პარალელის გავლება რთული იყო. ჩემს შემთხვევაში, ფიზიკის ცოდნა დამეხმარა, რადგან იქაც ინფორმაციის ძალიან რთულ და კომპლექსურ ანალიზს ვატარებდით.
მოგვიყევით, როგორია თქვენი ერთი სამუშაო დღე „სამსუნგში“?
„სამსუნგი“ სამეცნიერო ორგანიზაცია არ არის, თუმცა საკმაოდ ინოვაციურ პროდუქტებზე მუშაობს და რაღაც კუთხით შეიძლება, ასეთადაც ითვლებოდეს. ყოველთვის ვცდილობ, დავაბალანსო შეხვედრები და ის კონკრეტული ტექნიკური საქმე, რომელიც მე მევალება. ზოგადად, ხალხთან ურთიერთობა ძალიან მიყვარს და თუ შესაძლებლობა მაქვს, ადამიანებს შეხვედრა დავუთქვა, აუცილებლად ასე ვიქცევი. ჩვენი ჯგუფი ძალიან ბევრ პროექტში მონაწილეობს და, შესაბამისად, სხვადასხვა დეპარტამენტთან გვიწევს ურთიერთობა. ასე რომ, დღის განმავლობაში ბევრი შეხვედრა ინიშნება და ხანდახან ბალანსის დაცვა რთულია. ასევე ვცდილობ, კონტაქტი შევინარჩუნო იმ ადამიანებთან, რომლებიც ჩვენ მიერ შექმნილ პროდუქტს იყენებენ: მაინტერესებს უკუკავშირის მოსმენა, თუ რისი გაუმჯობესება შეიძლება, თუ რა იცვლება მათ ბიზნესში. ეს ყველაფერი რისკის სწორად შეფასებაში გვეხმარება.
„სამსუნგი“ რამდენიმე მიმართულებით ოპერირებს, მათ შორის პროდუქტის, მარკეტინგის, საცალო გაყიდვებისა და ონლაინვაჭრობის მიმართულებებით. რა დეპარტამენტებთან ურთიერთობთ და რა სახის პროექტებზე მუშაობთ?
მოდი, ჯერ ჩემი ჯგუფის შესახებ მოგიყვებით. ის დიდი არ არის, ჯამში თორმეტ-ცამეტი ადამიანი ვართ და თითქმის ყველას ტექნიკური განათლება გვაქვს. აი, ვთქვათ, დოქტორის ხარისხი კომპიუტერულ მეცნიერებაში, ფიზიკასა და ოპტიმიზაციაში გვაქვს მიღებული. საკმაოდ ინტერნაციონალური ჯგუფი ვართ და უშუალოდ „სამსუნგის“ ელექტრონული ვაჭრობის პლატფორმაზე ვმუშაობთ. დღეს ყველაზე მეტი აქტივობა იქ შეინიშნება. ეს სფერო ძალიან სწრაფად იზრდება და ჩვენი ჯგუფი, ამ მიმართულებით, ძალიან ბევრ პროექტში არის ჩაბმული. ამას გარდა, ახლო ურთიერთობა გვაქვს კორპორაციული მარკეტინგის დეპარტამენტთან. ნებისმიერ პროდუქტს, იქნება ეს აუდიოსისტემა, მცირე საყოფაცხოვრებო ტექნიკა, ტელევიზორი თუ მობილური ტელეფონი, ცალკე დეპარტამენტი კურირებს. ყველა დეპარტამენტში სპეციფიკური პრობლემები ჩნდება, რომლებიც ჩვენი მოსაგვარებელია.
უშუალოდ მე რამდენიმე პროექტზე ვმუშაობ. ერთ-ერთია Chatbox in Samsung.com, რომელიც ჯერჯერობით მხოლოდ ამერიკასა და რამდენიმე სხვა ქვეყანაში გამოიყენება. მე მის პერსონალიზაციაზე და სხვადასხვა აქტივობაზე ვმუშაობ.
პროექტებს სწრაფ-სწრაფად არ ვიცვლით – თითოეულს დაახლოებით ერთ ან ორ თვეს ვუთმობთ. შემდეგნაირად ვმუშაობთ: თუ ინიციატივა ახალია, მას პირველ რიგში ბიზნესი ახორციელებს. ჩვენ მას მერე ვერთვებით, რაც საქმე პროდუქტის დახვეწაზე მიდგება. ვცდილობთ, ინფორმაცია მივიღოთ, ესა თუ ის კონკრეტული პროცესი შევისწავლოთ და პრობლემის არსებობის შემთხვევაში, მისი გადაჭრის გზა გამოვნახოთ. პირველ რიგში საკუთარ თავს უნდა დავუმტკიცოთ, რომ სწორი მიდგომა ავირჩიეთ. ამას გარდა, ვცდილობთ, აქტიურად გამოვიყენოთ ის, რასაც ვქმნით.
როგორ ურთიერთობს მონაცემთა მეცნიერი მენეჯმენტთან, რა სახით აწვდით მონაცემებს და რამდენად ცდილობენ ისინი ამ მონაცემების სიღრმეების გარკვევას?
ალბათ, მენეჯერს გააჩნია. ტექნიკური მენეჯერი გარკვეულწილად ცდილობს, რაც შეიძლება მეტ დეტალში გაერკვეს, რადგან მან რისკები ობიექტურად უნდა შეაფასოს და სამუშაო სწორად უნდა დაგეგმოს. აღმასრულებელ ლიდერებს რაც შეეხება, არ მგონია, რომ მათ ძალიან ტექნიკურ ინფორმაციას ვაწვდით. ვისურვებდი, ისინიც დეტალურად ჩაღრმავებოდნენ ამ საკითხებს, მაგრამ ალბათ ამისათვის დრო არა აქვთ. ყველაფერს, რასაც ვაკეთებთ, დოკუმენტაცია მოჰყვება, რაც მათ გარკვეულ წარმოდგენას უქმნის პროდუქტსა თუ სერვისზე. თუმცა, ზოგადად, ასეთი დონის მენეჯერები ძირითადად კომპანიის სტრატეგიისა და სამიზნე ნიშნულების დაგეგმვაზე მუშაობენ.
რამდენად დინამიკური სამუშაო გაქვთ მონაცემთა ანალიზისა და მანქანური დასწავლის დეპარტამენტში?
ბევრ შემთხვევაში ორგანიზაციასაც დიდი მნიშვნელობა აქვს: თუ რამდენად შეძლებს ის, მხარი აუბას შენს მოლოდინებს. წინა კომპანიაში ძალიან სპეციფიკურ სამუშაოს ვასრულებდი და რთული იყო, იმის იქით რაღაც კონკრეტული საქმით დავკავებულიყავი.
ჩვენი ჯგუფის უშუალო ხელმძღვანელი ძალიან მოტივირებულია, კარგად ესმის კომპანიის სტრატეგია და დეპარტამენტებთან ურთიერთობაც ეხერხება, რისი წყალობითაც, თითოეულ ჩვენგანს შესაძლებლობა გვაქვს, მომავალი წელიწადი ჩვენით დავგეგმოთ. მე, მაგალითად, ვიცი, რას გავაკეთებ და რას მოუტანს ეს ორგანიზაციას. ასე რომ, დინამიკურობის მხრივ, მე ჩემს გზას ვირჩევ და ჯგუფის ხელმძღვანელი ყველანაირად მეხმარება, რომ ის სისრულეში მოვიყვანო. როგორც უკვე აღვნიშნე, მიკრომენეჯმენტს ადგილი არ აქვს, პირიქით – სრულად თავისუფალი ვარ, თუმცა ის საქმე, რომელიც ავიღე, ბოლომდე უნდა მივიყვანო. როგორ, რანაირად, რა მეთოდებისა და ტაქტიკის გამოყენებით მივაღწევ ამას – ჩემი გადასაწყვეტია. შეკითხვას მარტივი პასუხი რომ გავცე, სამუშაო პროცესი საკმაოდ დინამიკური და ინოვაციურია.
რა საინტერესო ტრენდები გამოიკვეთა პანდემიის დროს და რამდენად შეიცვალა ადამიანების ყოველდღიური ქცევა? ამ მიმართულებით „სამსუნგის“ გამოცდილება როგორია?
ცხადია, პანდემიამ ადამიანებზე ცუდი ეფექტი მოახდინა: ბევრმა სამსახური დაკარგა, ბევრს სხვა კომპანიაში გადასვლა მოუწია. ერთ-ერთი კარგი ნაბიჯი, რომელიც არა მხოლოდ „სამსუნგმა“, არამედ ბევრმა ორგანიზაციამ გადადგა, იყო ის, რომ შევქმენით სახლიდან მუშაობის პრეცედენტი. აღმოჩნდა, რომ ადამიანებმა შეიძლება, სახლიდან ისევე ეფექტიანად იმუშაონ, როგორც ოფისიდან. შეიძლება, კოვიდის შემდეგ „ჰიბრიდულ“ მუშაობაზე გადავიდეთ – ოფისში ხუთი დღის გატარება სავალდებულო აღარ იქნება. ბევრმა ტექნოლოგიურმა კომპანიამ, მათ შორის „ტვიტერმა“, „სეილსფორსმა“ და „ფეისბუკმა“ საკუთარ თანამშრომლებს განუცხადა, რომ შეუძლიათ, პერმანენტულად იმუშაონ ნებისმიერი წერტილიდან. ამ საკითხს „სამსუნგი“ ფრთხილად უდგება. თანამშრომლების უსაფრთხოება მათთვის ძალიან მნიშვნელოვანია. ვნახოთ, რა იქნება კოვიდის შემდეგ. მე პირადად ძალიან მოხარული ვიქნები, თუ მუშაობა მსოფლიოს ნებისმიერი წერტილიდან შემეძლება.
როგორ შეაფასებთ სამუშაო გარემოს ცვლილებას მსოფლიო მასშტაბით, რა პროფესიები შეიძლება, გაქრეს?
არის ბევრი პროფესია, რომელთათვის ავტომატიზაცია სასარგებლოც იქნება. მარტივ მაგალითს მოვიყვან: პირადად ნანახი მაქვს, თუ როგორ გადაიცემა დეპარტამენტებს შორის საკმაოდ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია ელექტრონული ფოსტით. მიმღებს ინფორმაცია „ექსელის“ ცხრილში გადააქვს, რაც ძალიან რუტინული პროცედურაა, რომელშიც დიდი დრო და ადამიანური რესურსი იხარჯება. ასეთი პროფესიების ავტომატიზაცია ყველას წაადგება.
ეჭვი მეპარება, რომ უახლოეს ათ წელიწადში რომელიმე ინდუსტრია გაქრება. ამას გარკვეული დრო დასჭირდება. ეს იქნება რობოტიზაციისა და ადამიანის სინერგია, რომლითაც ადამიანი უფრო მეტს მიიღებს, რადგან რუტინულ პროცესებზე დროს აღარ დახარჯავს და პირიქით, მას მისთვის საინტერესო საკითხებს დაუთმობს. რთულია საუბარი იმაზე, თუ რა იქნება ოცი-ოცდაათი წლის მერე. იაპონიაში, მაგალითად, რობოტიზაცია ადამიანების ყოველდღიური ცხოვრების ნაწილად იქცა. ამერიკაში ამ სფეროში ბევრი კომპანიაა ჩართული და საკმაოდ წარმატებულადაც, თუმცა ეს მაინც შორეული პერსპექტივაა.
რას ფიქრობთ, პანდემიამ ეს პროცესები დააჩქარა, თუ პირიქით – შეანელა?
პანდემიამ ონლაინურთიერთობებს ხელი შეუწყო. ცხადია, „ზუმი“ და „ვებექსი“ მანამდეც არსებობდნენ – მათ აპლიკაციაში განსაკუთრებულად არაფერი შეცვლილა. ვერ ვიტყოდი, რომ ამ ერთ წელიწადში რამე სპეციფიკურად შეიცვალა, თუმცა შეფასების დრო ჯერ არ დამდგარა.
რამდენადაა შესაძლებელი, მონაცემთა მეცნიერებიც მაღალგანვითარებულმა ტექნოლოგიურმა მანქანებმა ჩაანაცვლონ?
ზოგადად, ინფორმაციის მეცნიერება ბევრი „ინგრედიენტისგან“ შედგება – ეს ერთი იზოლირებული პროცესი არ არის. მისი ერთი ნაწილი – ინფორმაციაა, ყველაზე რთული და კომპლექსური. უნდა იცოდე, თუ რა პროცესის შედეგად იღებ ინფორმაციას. ამას გარდა, არის ტექნიკური ნაწილი, როგორ შეიძლება ამ ინფორმაციის ისე დამუშავება, რომ მეცნიერმა ის მოდელის შესაქმნელად გამოიყენოს. მისი მეორე ნაწილია მოდელის ვალიდაცია – დასაბუთება იმისა, რომ მოდელი მუშაობს. ამას გარდა, მნიშვნელოვანია ადაპტაციაც, ანუ როგორ გამოვიყენოთ ესა თუ ის მოდელი სწორად. ეს კომპლექსური პროცესია. დღეს არსებობს რამდენიმე ინიციატივა, რომლებიც ამ „ინგრედიენტების“ ავტომატიზაციას ისახავს მიზნად. ჯერჯერობით არ შემხვედრია ისეთი აპლიკაცია, – და ალბათ მისი შექმნა შეუძლებელიცაა – რომელიც ამ ჯაჭვის მთლიან ავტომატიზაციას მოახდენს. ყველაზე რთული ინფორმაციის დამუშავებაა და არსებობს პროგრამები, რომლებიც ამას აკეთებს, თუმცა ბევრ შემთხვევაში ისინი იმდენად განვითარებულნი არ არიან, მალევე რომ ჩაგვენაცვლონ.
ციფრული პროდუქტების მოხმარებისას, ჩვენს გამოცდილებას ალგორითმი განსაზღვრავს. თუ შეგიძლიათ, აგვიხსნათ, როგორ ფუნქციონირებს ალგორითმები და როგორია მონაცემთა მეცნიერის როლი ამ პროცესებში?
ეტაპი, რომელზეც ალგორითმი გამოიყენება, უკვე ის ეტაპია, როცა ინფორმაცია დამუშავებული გაქვს და ალგორითმს კლასიფიკაციისა თუ რეგრესიის შესაქმნელად იყენებ. ჩვენ, მაგალითად, ალგორითმებს ნულიდან არ ვქმნით – ეს არ გვჭირდება. ამაზე სპეციალური ჯგუფები მუშაობენ, მათ შორის „სამსუნგშიც“. აი, აკადემიაში მომუშავე ინფორმაციის მეცნიერი ასეთ პროექტზე შეიძლება მუშაობდეს – თუ როგორ შექმნას ალგორითმი გარკვეული სპეციფიკური პრობლემისათვის. ჩვენ აპრობირებულ მეთოდოლოგიას ვეყრდნობით, რადგან, საბოლოო ჯამში, ყველაფერს თავისი რისკი აქვს. არ არსებობს ალგორითმი, რომელიც ამ ალგორითმის პირველ ვერსიას წარმოადგენს. ალგორითმი, რომელსაც ახლა ვიყენებთ, შეიძლება, თავდაპირველი ალგორითმის მეათე ან მეოცე ვერსია იყოს.
ალგორითმის გამოყენება რთული სულაც არ არის, რადგან ის სპეციფიკური კოდის დაწერას არ მოითხოვს. ყველაზე რთული ნაწილი მაინც ინფორმაციის დამუშავებაა. ზუსტად უნდა იცოდე, რა ცვლადები უნდა გამოიყენო. ინფორმაცია, რეალურად, ცვლადების ერთობლიობაა.
ამას გარდა, „სამსუნგის“ რეკომენდაციების სისტემა განსხვავდება „ამაზონის“ რეკომენდაციების სისტემისაგან, რადგან ორივეს სპეციფიკური ბიზნესპრობლემები აქვს. საბოლოო ჯამში, ყველა ამოცანა უნიკალურია და მას განსაკუთრებული მიდგომა სჭირდება არა მხოლოდ ჩვენი, არამედ ბიზნესის მხრიდანაც, რადგან საბოლოო ჯამში სწორედ ისინი წყვეტენ, თუ რამდენად სწორია ის, რასაც ჩვენ ვაკეთებთ.
რამდენად ხშირად გამოიყენება დიდი მოცულობის მონაცემთა ანალიზი პოლიტიკურ პროცესებში, ხელს უწყობს თუ არა ასეთი მიდგომა საზოგადოებისათვის უფრო სასარგებლო გადაწყვეტილებების მიღებას?
სიმართლე გითხრათ, ინფორმაციის მეცნიერება ყველა დარგს ისე მოედო, რომ არ გამიკვირდება, ის პოლიტიკაშიც თუ გამოიყენება. ბუნებრივია, რაც ციფრულ ტრანსფორმაციაზე დაფუძნებული ცვლილების უფრო მეტი მაგალითი გვხვდება, მით უფრო მეტი შეკითხვა ჩნდება: რამდენად სწორია ესა თუ ის მოდელი, რამდენად მიუკერძოებელია, და შეგვიძლია თუ არა, ვენდოთ მას? პოლიტიკურ ჭრილში ასეთი დეტალები განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, მაგრამ დაზუსტებით ვერ გეტყვით, პოლიტიკაში „ბიგ დატა“ თუ გამოიყენება. ალბათ, კი.
კონკრეტული სისტემის შეფასება გარედან ბევრად უფრო ეფექტიანია, ვიდრე მაშინ, როცა ამ სისტემის ნაწილი ხარ. ამერიკიდან საქართველო რა სახით ჩანს, რამდენად განვითარებულია მონაცემთა მეცნიერება ჩვენს ქვეყანაში და ხედავთ თუ არა მისი განვითარების პოტენციალს?
ეს სფერო საკმაოდ ახალია. ბოლო რამდენიმე წელია, რაც უნივერსიტეტებმა ამ სფეროში გარკვეული სამაგისტრო პროგრამები დანერგეს. საბაკალავრო დონეზე – ჯერ არა. თუმცა შეიძლება, არაძირითად საგნებად ისწავლებოდეს. შეიძლება, ადამიანმა მარტივად იპოვოს ონლაინლექცია, ბლოგი ან კურსი, რომლის დახმარებითაც მონაცემთა მეცნიერებაში გარკვეულ საბაზისო ცოდნას მიიღებს. საქართველოსთვის ეს სასარგებლოა, რადგან მოტივირებულ ახალგაზრდას ლექციის მოსმენის, წაკითხვისა და მუშაობის საშუალებას აძლევს. სულაც არ არის საჭირო, ამ სფეროში ფორმალური განათლება გქონდეს მიღებული.,თუმცა ეს სფერო გარკვეულ ტექნიკურ განათლებას მაინც მოითხოვს.
მე პირადად ვიცნობ რამდენიმე ადამიანს, ვისთან ერთადაც ფიზიკას ვსწავლობდი და დღეს მონაცემთა მეცნიერები არიან, ზოგიერთი ბანკში მუშაობს, ზოგიც – სხვა სფეროებში. საკმაოდ წარმატებულები და პროფესიონალები არიან. ზოგადად, დიდი მნიშვნელობა აქვს ქვეყნის ეკონომიკურ მდგომარეობას, რადგან კომპანიას, რომელიც გადარჩენისათვის იბრძვის, მონაცემთა მეცნიერის დაქირავება ძალიან გაუჭირდება. ამას სტაბილური საბაზრო გარემო სჭირდება – მონაცემები, რეგულაციები და ტალანტი.
მოგვიყევით თქვენი სამომავლო გეგმების შესახებ, სად ხედავთ საკუთარ თავს – კორპორაციულ სამყაროში თუ აკადემიაში?
ორივე სფეროს თავისი ხიბლი აქვს, ორივე მომწონს. ვფიქრობ, რომ ჯერ კიდევ ბევრი მაქვს სასწავლი, რადგან თითოეული პროექტი იმდენად უნიკალური და ინოვაციურია, გაქვს საშუალება, საკუთარი თავი კიდევ უფრო დახვეწო. ვცდილობ, რაც შეიძლება მეტ პროექტში ჩავერთო. ზოგადად, აკადემიაში ყოფნა და მენტორობა ძალიან მიყვარს. ბოლო რამდენიმე წელია, ონლაინგანათლების კომპანიასთან ვთანამშრომლობ, რომელიც საშუალებას მაძლევს, წელიწადში რამდენიმე სტუდენტი ავიყვანო და მათ მონაცემთა მეცნიერება შევასწავლო. მათთან მუშაობა სასიამოვნო პროცესია – შენც ხომ სწავლობ. სამწუხაროდ, ქართულ რეალობაში ჩართული არ ვარ, მაგრამ მოხარული ვიქნები, თუ მსგავსი შესაძლებლობა მომეცემა.
გამოდის, ფიქრობთ საქართველოში გარკვეული პროფესიული კუთხით ჩართვაზე…
საბოლოო ჯამში, რაღაც მაინც ხომ უნდა გააკეთო სამშობლოსთვის სასიკეთო. თქმა იმისა, თუ როდის და რა ფორმით – ძალიან რთულია. მესმის, რომ იქაც გარკვეული სირთულეები არსებობს. ზოგადად, დასავლურ ურთიერთობებს მივეჩვიე. პროფესიონალიზმს აქ განსხვავებულად უდგებიან. საქართველოსთან ადაპტაცია დამჭირდება. ვფიქრობ, ამ მიმართულებით მიდგომები საქართველოშიც იცვლება.
ჩემს სამშობლოში რა ფორმით ვიმუშავებ ჯერ არ ვიცი, მაგრამ დადგება ის დრო, როცა ამას შევძლებ.
