Azərbaycanda süni intellekt sahəsi sürətlə gündəmin əsas mövzularından birinə çevrilir. Təhsil sistemi, əmək bazarı və gənclərin bacarıqları bu yeni dövrə nə dərəcədə hazırdır?
Qeyd edək ki, Azərbaycan Prezidenti İlham Əliyev süni intellektin (Aİ) dövlət qurumlarında geniş tətbiqini, rəqəmsallaşma və innovasiya sahələrinin inkişafını əsas prioritetlərdən biri kimi müəyyən edib. Belə ki, 2025 – 2028-ci illəri əhatə edən “Süni İntellekt Strategiyası” təsdiq edilib. Sənəd süni intellekt sahəsində inkişafı sürətləndirməyə, rəqəmsal tərəqqini dəstəkləməyə və Azərbaycanın qlobal AI mühitində rolunu möhkəmləndirməyə yönəlib.
Azərbaycan Dövlət Aqrar Universitetinin Aqrobiznes, menecment və marketinq kafedrasının dosenti, i.f.d. Fərid Mehdiyev mövzu ilə bağlı Ucnoqta.az-ın suallarını cavablandırıb:
– Azərbaycanda süni intellekt üzrə tədrisin hazırkı səviyyəsini necə qiymətləndirirsiniz?
– Azərbaycanda süni intellekt üzrə tədrisin hazırkı səviyyəsini ümumilikdə inkişaf mərhələsindədir. Son illərdə bu sahəyə maraq və diqqət əhəmiyyətli dərəcədə artıb, lakin tədrisin keyfiyyəti və əhatə dairəsi universitetlər və tədris proqramları üzrə fərqli səviyyədədir. Bəzi ali təhsil müəssisələrində süni intellekt və data analitikası ilə bağlı fənlər artıq tədris olunur. Məsələn, tələbələrə Python proqramlaşdırma dili, maşın öyrənməsi alqoritmləri və verilənlərin emalı kimi mövzular təqdim edilir. Ancaq bu dərslərin bir qismi daha çox nəzəri xarakter daşısa da, bəzi müsbət nümunələr də mövcuddur. Məsələn, müəyyən universitetlərdə, elə bizim universitetdə də (ADAU) tələbələr üçün hackathonlar, startap yarışları və layihə əsaslı öyrənmə imkanları yaradılır. Bu tip təşəbbüslər tələbələrin süni intellekt sahəsində real problemlər üzərində işləməsinə şərait yaradır. Yenə də çalışdığım ali məktəbdən misal olaraq tələbə komandalarının kənd təsərrüfatında məhsuldarlığın proqnozlaşdırılması və ya müştəri davranışının analizi üçün sadə maşın öyrənməsi modelləri hazırladıqlarını qeyd edə bilərəm. Eyni zamanda, sənaye ilə universitetlər arasında əməkdaşlıq inkişaf etdirilməlidir. Şirkətlərdə istifadə olunan real verilənlər bazası ilə işləmək imkanları genişləndirilməlidir. Bu isə məzunların əmək bazarına uyğunlaşmasını asanlaşdırar. Nəticədə, bir çox gənc mütəxəssis ilk iş yerində bu bacarıqları yenidən öyrənməyə məcbur qalmaz. Digər bir məqam müəllim heyətinin ixtisaslaşması ilə bağlıdır. Süni intellekt sahəsi çox sürətlə inkişaf etdiyi üçün bəzi hallarda tədris proqramları yenilənməkdə gecikir. Bunun nəticəsində tələbələr ən son texnologiyalar və alətlərlə tam tanış olmaya bilərlər. Odur ki, xüsusilə praktiki yönümlü tədrisin gücləndirilməsi, sənaye əməkdaşlığının artırılması və beynəlxalq təcrübənin daha geniş tətbiqi bu sahənin inkişafına ciddi töhfə verə bilər.
– Universitetlərdə bu sahə üzrə ixtisaslaşma kifayət qədərdirmi?
– Mənim fikrimcə, Azərbaycanda universitetlərdə süni intellekt sahəsi üzrə ixtisaslaşmada son illərdə müsbət dinamika müşahidə olunur. Bəzi universitetlərdə “Data Science”, “Süni intellektə giriş” və ya “Maşın öyrənməsi” kimi fənlər tədris olunur. Lakin bu fənlər çox vaxt seçmə xarakter daşıyır və tələbələr dərin ixtisaslaşma üçün yetərli sayda kurs keçə bilmirlər. Digər tərəfdən, süni intellekt sahəsində ixtisaslaşmaq istəyən tələbələr tez-tez əlavə olaraq onlayn platformalara (Coursera, Udemy və s.) müraciət edirlər. Bu isə göstərir ki, universitet proqramları hələ tam şəkildə bazar tələblərini qarşılamır, yəni bir çox tələbə süni intellekt üzrə biliklərinin əsas hissəsini universitetdən kənarda formalaşdırır. Eyni zamanda, müsbət hal kimi qeyd etməliyəm ki, bəzi universitetlər artıq bu sahədə magistr proqramları açmağa və ya mövcud kurikulumları yeniləməyə başlayıblar. Yəni, layihə əsaslı tədris, startap inkubasiya mərkəzləri və texnoparklar vasitəsilə tələbələrə müəyyən ixtisaslaşma imkanları yaradılır. Və yenə də qayıdıram müəssisə ilə əlaqələrə. Universitetlərin bu baxımdan əməkdaşlığı nə qədər genişlənsə, tələbələr real şirkət problemləri üzərində işləmək imkanı tapar, onların ixtisaslaşması nəzəri səviyyədən praktik mərhələyə adlayar, nəticədə məzunlar iş bazarında əlavə adaptasiya mərhələsindən keçməli olmazlar.
– Orta məktəblərdə proqramlaşdırma və AI əsaslarının tədrisi sizcə nə səviyyədədir?
– Mən bu suala 10-cu sinifdə oxuyan övladlarımın nümuməsində düşünürəm aydın cavab versəm daha düzgün olar. Onlara informatika dərslərində əsasən ofis proqramları, təqdimat hazırlama və ümumi İKT bacarıqları öyrədilir. Proqramlaşdırma isə çox səthi şəkildə, bəzən sadə alqoritm anlayışları səviyyəsində keçirilir. Süni intellekt mövzusu isə demək olar ki, ayrıca fənn kimi tədris olunmur, sadəcə müəllim tərəfindən qısa məlumat xarakterli izahlar verilir. Əsasən də oğlum, proqramlaşdırmaya maraq göstərdiyindən maşın öyrənməsinin əsaslarını daha çox YouTube vasitəsilə öyrənir. Düzdür məktəbdə STEAM sinifinin olmasını da qeyd etməliyəm ki, bu işdə bacarıqların artırılmasına müəyyən töhfə olur. Ümumiyyətlə, məktəblərdə STEAM otaqları bu sahədə müsbət məqamlardandır və ən real və praktik mexanizmlərdən biri kimi çıxış edir. STEAM otağı proqramlaşdırma və süni intellektə marağın formalaşmasında müsbət rol oynayır. Bu otaqlarda şagirdlər artıq yalnız nəzəri biliklərlə kifayətlənmirlər, həm də praktik fəaliyyətlərə cəlb olunurlar. STEAM dərslərində sadə robot modelləri yığmaq, sensorlarla işləmək və blok əsaslı proqramlaşdırma mühitlərində tapşırıqlar yerinə yetiriir. Bu isə şagirdlərin alqoritmik düşüncə tərzinin formalaşmasına müsbət təsir göstərir. Məktəblərdə bu sahədə sistemli yanaşma tətbiq olunsa, şagirdlər gələcəkdə daha rəqabətli və hazırlıqlı ola bilərlər.
– Müəllimlərin bu sahədə hazırlıq səviyyəsi yetərlidirmi?
– Əgər söhbət orta məktəb müəllimlərindən gedirsə, burada fərdi təşəbbüslər hesabına inkişaf edən müsbət nümunələr mövcuddur. Müəllimlərin bir qismi əsas biliklərə malikdir və dərsləri standart kurikulum çərçivəsində normal şəkildə keçirlər. Lakin süni intellekt, maşın öyrənməsi və müasir proqramlaşdırma texnologiyaları ilə bağlı dərin biliklər bütün müəllimlərdə eyni səviyyədə deyil. Bu da başa düşüləndir. Çünki Sİ bağlı yanaşma həyatımıza təzə daxil olub və geniş tədrisi üçün müəyyən qədər zamana ehtiyac duyulur. Ali məktəb müəllimlərinin süni intellekt və proqramlaşdırma sahəsində hazırlıq səviyyəsi isə orta məktəb müəllimlərinə nisbətən daha yüksəkdir. Bəzi universitetlərdə bu sahə üzrə ixtisaslaşmış, beynəlxalq təcrübəyə malik müəllimlər dərs deyir və onlar tələbələrə müasir yanaşmaları çatdıra bilirlər. Tələbələrə kiçik süni intellekt modelləri qurmaq, verilənlər üzərində proqnozlaşdırma aparmaq və ya sadə chatbot hazırlamaq kimi tapşırıqlar verilir. Bu cür dərslər tələbələrin praktik bacarıqlarının formalaşmasına ciddi töhfə verir.
– Azərbaycanda süni intellekt mütəxəssislərinə tələbat nə səviyyədədir?
– Azərbaycanda süni intellekt mütəxəssislərinə tələbat artmaqdadır. Yəni bu sahəyə ehtiyac var, amma hələlik tələbat əsasən müəyyən sektorlarla məhdudlaşır. Xüsusilə bank sektoru, telekommunikasiya şirkətləri və iri dövlət-özəl rəqəmsal layihələrdə süni intellekt və data analitika üzrə mütəxəssislərə ehtiyac daha çox hiss olunur. Elektron hökumət və rəqəmsal xidmətlər sahəsini buna daha bariz nümunə göstərmək olar. Xidmətlərin optimallaşdırılması, vətəndaş müraciətlərinin avtomatik təsnifatı və chatbot sistemlərinin qurulması kimi layihələrdə süni intellekt biliklərinə malik mütəxəssislərə ehtiyac artır. Deyərdim ki, özəl sektorda da startaplar və İT şirkətləri süni intellekt sahəsində mütəxəssis axtarışındadır. Ələxsus da, e-ticarət platformalarında məhsul tövsiyə sistemlərinin qurulması, logistika şirkətlərində marşrut optimallaşdırılması və marketinqdə müştəri segmentasiyası üçün Sİ alətlərinə ehtiyac yaranır. Onu da deyə bilərəm ki, bəzi iri dövlət şirkətləri və sənaye müəssisələrində data əsaslı qərarvermə sistemlərinə keçid başlayıb. Burada da süni intellekt üzrə biliklərə malik mühəndislərə ehtiyac artmaqdadır. Burada qeyd etmək yerinə düşər ki, Azərbaycan Respublikasının Prezidenti cənab İlham Əliyev “Azərbaycanın yeni rəqəmsal arxitekturası” adlı vahid fəaliyyət planına həsr olunan müşavirədə vurğuladığı kimi, süni intellekt üzrə kadr hazırlığı yalnız texniki biliklərin öyrədilməsi ilə məhdudlaşmamalı, təhsil sisteminin bütün pillələrini əhatə edən strateji proses kimi həyata keçirilməlidir. Bu yanaşma həm peşəkar kadr potensialının formalaşmasına, həm də elmi və innovasiya sahələrinin inkişafına xidmət edir.
– Yerli bazar bu sahədə ixtisaslı kadr çatışmazlığı yaşayırmı?
– Yerli bazar süni intellekt sahəsində keyfiyyətli və praktiki bacarıqlara malik ixtisaslı kadr çatışmazlığı yaşayır və bu boşluğun doldurulması üçün təhsil, sənaye və dövlət əməkdaşlığının daha da gücləndirilməsi vacibdir. Nümunə olaraq bank sektorunu qeyd edə bilərəm. Kredit risklərinin qiymətləndirilməsi və müştəri davranışının analizi üçün süni intellekt modellərinin tətbiqi genişlənir, lakin bu sistemləri tam şəkildə quracaq və optimallaşdıracaq yerli mütəxəssislərin sayı məhduddur. Ona görə də bir çox banklar xarici konsultantlara və ya xaricdə təcrübə qazanmış kadrlara müraciət etməli olurlar. Telekommunikasiya sahəsidə, Startap ekosistemində də oxşar vəziyyət müşahidə olunur. Odur ki, bir daha qeyd edirəm ki, universitetləri yeni bitirən məzunların bir hissəsi nəzəri biliklərə malik olsa da, real data ilə işləmək, model optimallaşdırmaq və istehsal mühitinə tətbiq etmək bacarıqlarına da yiyələnsələr, kadr çatışmazlığı dərinləşməz.
– Gənclər bu sahəyə yönəlmək üçün hansı bacarıqları inkişaf etdirməlidir?
– Gənclər bu sahəyə yönəlmək üçün proqramlaşdırma, riyazi düşüncə, data analitikası, Sİ alətləri ilə işləmək, problem həll etmə və ingilis dili bacarıqlarını paralel şəkildə inkişaf etdirməlidirlər. Bu sahə sürətlə inkişaf etdiyinə görə, daim öyrənmək və özünü yeniləmək bacarığı çox vacibdir. Praktik baxımdan ilk növbədə proqramlaşdırma bacarıqları formalaşdırılmalıdır. Gənclər sadə kalkulyator, verilənlərin emalı və ya kiçik avtomatlaşdırma layihələri ilə başlayaraq tədricən daha mürəkkəb sistemlərə keçə bilərlər. Tələbələr sadə data dəstləri üzərində orta qiymət, dispersiya və korrelyasiya kimi analizlər apararaq riyazi və statistik düşüncə bacarığını da inkişaf etdirə bilərlər. Data ilə işləmək bacarığı isə gənclərə real dünya problemlərini anlamağa kömək edər. Maşın öyrənməsi və süni intellekt kitabxanaları ilə işləmək bacarığını da bu sıraya daxil etmək olar. Süni intellekt sahəsində əsas resurslar, dərslər və sənədlər ingilis dilində olduğundan ingilis dili biliklərini də unutmaq olmaz. Yəni uğurlu gənclər yalnız texniki bacarıqlarla kifayətlənməməli, həm də problem həll etmə və analitik düşünmə bacarıqlarını inkişaf etdirirlər.
– Dövlətin süni intellekt sahəsində strategiyasını necə qiymətləndirirsiniz?
– Mənim fikrimcə, dövlətin süni intellekt sahəsində həyata keçirdiyi strategiya ümumilikdə müsbət və inkişaf yönümlü xarakter daşıyır. Son illərdə rəqəmsallaşma və innovasiya ekosisteminin inkişafı istiqamətində atılan addımlar bu sahəyə ciddi diqqət yetirildiyini göstərir. Misal olaraq, “Rəqəmsal hökumət” və elektron xidmətlərin genişlənməsini qeyd edə bilərəm. Texnoparklar və innovasiya mərkəzlərinin yaradılmasını da nümunə olaraq göstərmək olar. Əvvəldə vurğuladığım kimi, təhsil sahəsində STEAM layihələrinin genişləndirilməsi də strateji yanaşmanın bir hissəsi kimi qiymətləndirilə bilər. Dövlət qurumlarında da süni intellektin tətbiqi ilə bağlı ilkin layihələr həyata keçirilir. Yenə də qayıdıram Prezident İlham Əliyevin “Azərbaycanın yeni rəqəmsal arxitekturası” adlı vahid fəaliyyət planına həsr olunan müşavirədə vurğuladığı fikirlərə. Dövlət başçısı müşavirədə ölkədə rəqəmsal transformasiyanın strateji prioritet olduğunu xüsusi qeyd edib. Dövlət idarəçiliyində şəffaflığın artırılması, xidmətlərin keyfiyyətinin yüksəldilməsi və vətəndaş məmnunluğunun təmin edilməsi üçün rəqəmsal texnologiyaların geniş tətbiqinin vacibliyini önə çəkmişdir. Yeni rəqəmsal arxitekturanın yalnız texnoloji yenilənmə deyil, eyni zamanda idarəetmə modelinin modernləşdirilməsi, məlumatların effektiv idarə olunması və dövlət xidmətlərinin daha çevik və əlçatan şəkildə təqdim edilməsini təmin edən kompleks yanaşma kimi dəyərləndirmişdir. Bunlar onu deməyə əsas verir ki, Azərbaycan dövləti uzunmüddətli sosial-iqtisadi inkişaf baxımından bu istiqamətdə koordinasiyalı, sistemli və mərhələli fəaliyyət planının həyata keçirilməsini zəruri hesab edir.
– Azərbaycan bu sahədə hansı ölkələrin təcrübəsindən faydalana bilər?
– Azərbaycan süni intellekt və rəqəmsal transformasiya sahəsində bir neçə qabaqcıl ölkənin təcrübəsindən uğurla faydalana bilər. Əsas məsələ həmin təcrübəni olduğu kimi köçürmək deyil, onu yerli şəraitə uyğunlaşdırmaqdır. Estoniya çox uğurlu “rəqəmsal dövlət” modeli ilə tanınır. Bu ölkədə dövlət xidmətlərinin demək olar ki, hamısı onlayn platformalar üzərindən təqdim olunur. Sinqapur “Smart Nation” strategiyası çərçivəsində süni intellekt texnologiyalarını şəhər idarəçiliyində, nəqliyyat sistemində və ictimai təhlükəsizlikdə tətbiq edir. Cənubi Koreya təhsil və texnologiya inteqrasiyası baxımından maraqlı nümunədir. Burada məktəblərdən başlayaraq proqramlaşdırma və süni intellekt tədris olunur və bu, gələcək kadr potensialının formalaşmasına ciddi təsir edir. Azərbaycanda STEAM və rəqəmsal təhsil proqramları bu baxımdan oxşarlıq təşkil edir. İsrail startap ekosistemi və innovasiya mühiti ilə seçilir. Almaniyanı sənaye və istehsalatda süni intellektin tətbiqi baxımından nümunə ölkə kimi qeyd edə bilərəm. Mənim fikrimcə, Qarabağ və Şərqi Zəngəzurda salınan yeni şəhər və kəndləri bu baxımdan çox yaxşı nümunə hesab etmək olar. Çünki bu ərazilərdə qurulan yaşayış məntəqələri artıq ənənəvi deyil, “ağıllı şəhər” və “ağıllı kənd” konsepsiyası əsasında planlaşdırılır. Bu layihələr Azərbaycanın rəqəmsal transformasiya strategiyasının praktik tətbiq nümunəsi kimi çıxış edir və gələcəkdə ölkənin digər regionları üçün model rolunu oynaya bilər. Odur ki, artıq mövcud olan təcrübə və dünya ölkələrinin yanaşmaları Azərbaycanda süni intellekt sahəsinin daha sürətli və səmərəli inkişafına ciddi töhfə verə bilər.
– Xaricdə təhsil alan azərbaycanlı mütəxəssislərin ölkəyə qayıtması üçün hansı addımlar atılmalıdır?
– Kompleks və motivasiyaedici yanaşma. Əsas məsələ yalnız çağırış etmək deyil, onların bilik və bacarıqlarını ölkə daxilində reallaşdırmaq üçün real imkanlar yaratmaqdır. Rəqabətli əmək və karyera imkanlarının təmin olunması bu zəncirin vacib həlqəsidir. Süni intellekt, İT və mühəndislik sahələrində çalışan mütəxəssislər üçün dövlət və özəl sektorda yüksək maaşlı və inkişaf perspektivli vəzifələr, onların geri dönüş motivasiyasını xeyli artırır. İnnovasiya və startap mühitinin gücləndirilməsi digər mühüm həlqədir. Yəni maliyyə dəstəyi, inkubasiya proqramları və mentorluq imkanları, gəncləri geri qayıdıb fəaliyyət göstərməkdə daha maraqlı edir. Elm və təhsil mühitinin cəlbedici edilməsi də burada qeyd edilməlidir. Universitetlərdə müasir laboratoriyaların yaradılması, beynəlxalq layihələrdə iştirak imkanlarının artırılması və akademik azadlığın təmin olunması xaricdə təhsil alan mütəxəssislərin ölkəyə qayıdaraq müəllim və tədqiqatçı kimi fəaliyyət göstərməsinə stimul verir. Digər tərəfdən mütəxəssislər üçün qonaq mühazirəçi, layihə eksperti və ya məsləhətçi kimi qısamüddətli fəaliyyət imkanları yaradılarsa, onlar ölkə ilə əlaqəni itirmir və zamanla tam geri dönüş ehtimalı artır. Ümumiləşdirərək belə deyərdim ki, “talent portalı” da yaratmaq olar ki, xaricdə təhsil alan azərbaycanlıların vahid məlumat bazası formalaşdırılaraq onlar uyğun vakansiyalarla birbaşa əlaqələndirilsin. Qeyd edilənlərdə əsas məqsəd “beyin axını”nı “beyin dövriyyəsi”nə çevirməklə ölkənin inkişafına töhfə verməkdir.
– Növbəti 5–10 ildə Azərbaycanda süni intellekt sahəsində hansı dəyişikliklər gözlənilir?
– Bu sual şaxələnmiş cavab, amma vahid yanaşma tələb edir. Birmənalı olaraq növbəti 5–10 ildə Azərbaycanda süni intellekt sahəsində əhəmiyyətli və sürətli inkişaf mərhələsi müşahidə olunacaq. Bu inkişaf həm dövlət siyasəti, həm biznes sektoru, həm də təhsil sistemi səviyyəsində paralel şəkildə baş verəcək. Rəqəmsal dövlət xidmətləri daha da “ağıllı” hala gələcək. Vətəndaş müraciətlərinin avtomatik emalı, sənədlərin Sİ vasitəsilə yoxlanılması və fərdiləşdirilmiş xidmətlərin təqdim olunması geniş yayılacaq. Biznes sektorunda, dəqiqləşdirsək, bank və maliyyə sektorunda daha dəqiq kredit scoring modelləri, e-ticarətdə fərdi məhsul tövsiyələri və logistika sahəsində avtomatlaşdırılmış qərarvermə sistemləri tətbiq olunacaq. Bu, həm səmərəliliyi artıracaq, həm də xərcləri azaldacaq. Kənd təsərrüfatı sahəsində də ciddi dəyişikliklər gözlənilir. Süni intellekt vasitəsilə məhsuldarlığın proqnozlaşdırılması, suvarma sistemlərinin avtomatlaşdırılması və xəstəliklərin erkən aşkarlanması kimi həllər daha geniş tətbiq olunacaq. Bu, xüsusilə regionların inkişafına müsbət təsir göstərəcək. Təhsil sahəsində isə Sİ əsaslı fərdiləşdirilmiş öyrənmə modellərinin tətbiqi gözlənilir. Yəni, şagird və tələbələrin bilik səviyyəsinə uyğun fərdi tədris proqramları hazırlanacaq, müəllimlər isə daha çox yönləndirici rol oynayacaqlar. Eyni zamanda, proqramlaşdırma və Sİ tədrisinin məktəblərdən başlayaraq genişləndirilməsi gözləniləndir. Eləcə də universitetlərdə yeni ixtisasların açılması, beynəlxalq əməkdaşlıqlar və startap ekosisteminin inkişafı nəticəsində daha çox yerli Sİ mütəxəssisi yetişəcək. Qeyd edilənlər, Azərbaycanı regionda rəqəmsal və innovasiya mərkəzinə çevirəcək.
– Bu sahədə uğur qazanmaq üçün əsas prioritetlər nə olmalıdır?
-Mən bu suala konkret cavab verərdim – bu sahədə uğur qazanmaq üçün əsas prioritetlər keyfiyyətli təhsil, praktik bacarıqların inkişafı, sənaye ilə əməkdaşlıq və innovasiya mühitinin gücləndirilməsi olmalıdır. Bu o deməkdir ki, proqramlaşdırma və süni intellekt tədrisi erkən mərhələdən gücləndirilməlidir, tələbələr real layihələr və data üzərində işləməlidir, universitet–biznes əməkdaşlığı artırılmalıdır və startaplar və texnoloji təşəbbüslər dəstəklənməlidir. Ümumilikdə, əsas prioritet nəzəri bilikdən praktik tətbiqə keçidin sürətləndirilməsi olmalıdır.
Emin Nəbili