Дәурен Дәркенбаев: XXI ғасырда бәсекеге қабілетілік ғылымды дамытумен анықталады

Қазір апараттық технология саласы минут сайын емес, секунд сайын дамып жатыр. Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті, Физика, математика және цифрлық технологиялар институтының Ақпараттық технологиялар және кітапхана ісі кафедрасының бағдарлама көшбасшысы, PhD, қауымдастырылған профессор Дәурен Дәркенбаевпен жолығып, ІТ саласының түрлі бағыттары мен даму тенденциялары жайлы әңгімелескен едік.

– Дәурен Қадырұлы, бәрімізге мәлім, қа­зір өте жылдам дамып жатқан сала – ақпараттық технология. Сондықтан бұл са­лада ең өзекті ғылыми бағыт қайсы? Өзіңіз қай бағытта зерттеу жүргізесіз?

– Ақпараттық технологиялар бүгінде әлем­дік экономиканың, ғылымның және жал­пы өркениеттің даму бағытын айқын­дай­тын стратегиялық салаға айналды. Сон­дық­тан бұл саладағы ең өзекті ғылыми ба­ғыт­ты бір ғана технологиямен шектеу дұрыс емес. Қазір (Artificial Intelligence), машиналық оқыту (Machine Learning), үлкен деректерді тал­дау (Data Science), киберқауіпсіздік (Cyber­security), кванттық есептеулер (Quantum Computing), бұлтты есептеулер (Cloud Computing), заттар интернеті (Internet of Things – IoT), цифрлық егіздер (Digital Twins), робототехника және генеративті жа­санды интеллект (Generative AI) сияқты ба­ғыттар қарқынды дамып келеді. Бұл тех­нологиялардың барлығы өзара тығыз бай­ланыста. Жаңа технология цифрлық эко­но­ми­каның жаңа моделін қалыптастыруда.
Соның ішінде жасанды интеллект қазіргі цифрлық трансформацияның негізгі қоз­ғау­шы күшіне айналды. Егер өткен ғасырды ақ­параттандыру дәуірі деп сипаттасақ, бү­гінгі кезеңді интеллектуалды технологиялар дәуірі деп атауға толық негіз бар. Жасанды ин­теллекттің басты ерекшелігі – тек ақ­па­ратты өңдеп қана қоймай, үлкен көлемдегі де­ректерден заңдылықтарды анықтап, бол­жау жасап, белгілі бір деңгейде дербес шешім қа­былдай алатын интеллектуалды жүйелерді қалыптастырып отыр. Бүгінде бұл техноло­гия­лар медицинада ауруларды ерте диаг­нос­тикалау, қаржы секторында тәуекелдерді ба­ғалау, өнеркәсіпте жабдықтардың істен шы­ғуын алдын ала болжау, ауыл шаруа­шы­лығында өнімділікті арттыру, көлік логис­ти­касын оңтайландыру және табиғи апат­тар­ды модельдеу мен болжау саласында кеңі­нен қолданылып келеді.
Сонымен қатар ғылыми қауымдастық­тың назары алгоритмдердің дәлдігін арт­тыру­мен ғана шектелмейді. Қазіргі зерт­теу­лер сенімді жасанды интеллект (Trustworthy AI), түсіндірілетін жасанды интеллект (Explainable AI), қауіпсіз жасанды интеллект (Safe AI) және жауапты жасанды интеллект (Responsible AI) бағыттарына басымдық беру­де. Өйткені жасанды интеллект адам өмі­ріне тікелей әсер ететін маңызды сала­лар­да қолданылған сайын оның қабылдай­тын шешімдерінің ашықтығы, әділдігі, қауіпсіздігі және этикалық талаптарға сәй­кестігі ерекше маңызға ие болып отыр.
Бұдан бөлек, киберқауіпсіздік те қазіргі за­манның стратегиялық ғылыми бағытына айналды. Цифрлық инфрақұрылымдардың кеңеюі мен жасанды интеллекттің қарқынды дамуы киберқауіптердің сипатын түбегейлі өзгертуде. Кибер шабуылдар интеллектуалды алгоритмдер арқылы ұйымдастырылатын­дық­тан, қорғаныс жүйелері де жасанды интел­лект негізінде жұмыс істеуі қажет. Ал ұзақмерзімді перспективада кванттық есептеулер ақпараттық технологиялар саласында жаңа ғылыми революция жасауға қабілетті. Бұл технология классикалық суперкомпьютерлер үшін өте күрделі есеп­терді әлдеқайда қысқа уақытта орындауға мүмкіндік беріп, криптография, материал­тану, фармакология және күрделі ғылыми модельдеу салаларында тың мүмкіндіктер ашады.
Менің ғылыми зерттеулерім үлкен кө­лем­ді деректерді (Big Data) өңдеу, маши­на­лық оқыту (Machine Learning) және жасанды ин­теллект (Artificial Intelligence) техно­ло­гия­ларын табиғи апаттарды болжау мен тәуе­келдерді бағалау міндеттеріне қолдануға бағытталған. Атап айтқанда, жер сілкінісі, су тас­қыны және басқа да табиғи қауіп-қатер­лердің даму ықтималдығын жоғары дәлдік­пен болжауға арналған интеллектуалды шешім қабылдауды қолдау жүйелерін әзір­леумен айналысамын. Бұл зерттеулерде спут­никтік бақылаулар, гидрометеоро­ло­гия­лық көрсеткіштер, геокеңістік (GIS) дерек­тері, климаттық модельдер және көпжылдық тарихи бақылау сияқты әртүрлі дереккөздер­ден алынған үлкен көлемдегі ақпарат ин­теграцияланып, машиналық оқыту алго­ритм­дері арқылы жасырын заңдылықтар анық­талады және болжаудың дәлдігін арт­тыратын интеллектуалды модельдер құ­ры­ла­ды. Мұндай жүйелер төтенше жағдай­лар­дың алдын алу, табиғи апаттардың ықтимал сал­дарын бағалау, ерте ескерту жүйелерінің тиім­ділігін арттыру және мемлекеттік бас­қару органдарының ғылыми негізделген ше­шім қабылдауына мүмкіндік береді.
Бұл бағыт халықаралық ғылыми қауым­дастықта қарқынды дамып келе жатқан AI for Disaster Risk Reduction тұжырымдамасы­мен толық үндеседі. Оның негізгі мақсаты – жасанды интеллект, үлкен деректерді талдау және геокеңістіктегі технологияларды пай­далану арқылы табиғи апаттардың тәуекелін төмендету, халықтың қауіпсіздігін арттыру және қоғамның төтенше жағдайларға төзім­ділігін күшейту. Біздің ғылыми зерттеулеріміз де осы халықаралық ғылыми бағыт аясында та­биғи апаттарды болжаудың дәлдігін арт­тыруға және тәуекелдерді басқарудың ин­тел­лектуалды әдістерін дамытуға бағыт­тал­ған.
Қазіргі цифрлық экономика жағдайында мемлекеттердің бәсекеге қабілеттілігі табиғи ресурстардың көлемімен ғана емес, үлкен көлемді деректерді тиімді өңдеу мүм­кін­ді­гімен, жасанды интеллект технологияларын әзірлеу деңгейімен және оларды нақты әлеуметтік-экономикалық міндеттерді ше­шуге енгізу қабілетімен айқындалады. Сон­дық­тан жасанды интеллект, деректер ғы­лы­мы, жоғары өнімді есептеулер және интел­лек­туалды шешім қабылдау жүйелері са­ла­сындағы зерттеулерді дамыту – кез келген мем­лекеттің ғылыми-технологиялық тәуел­сіз­дігін, цифрлық егемендігін және ұлттық қауіпсіздігін қамтамасыз ететін страте­гия­лық басымдықтардың бірі деп есептеймін.

– Жасанды интеллект дамыған за­манда ІТ-мамандарын оқыту әдістемесі қалай өзгеруі керек? Бұрынғыдай код жазу­ды үйрету маңызды ма, әлде жүйе­лік ойлау мен архитектура құру бірінші орын­ға шықты ма?

– Бұл өте өзекті мәселе. Қазір жасанды ин­тел­лект бағдарламалауды алмастырады де­ген пікірлер жиі айтылады. Алайда ғы­лы­ми тұрғыдан алғанда бұл тұжырым толық дұ­рыс емес. Жасанды интеллект бағдарлама­шы­ны алмастырмайды, керісінше оның кә­сіби құзыреттеріне қойылатын талап­тар­ды өзгертеді.
Бұрын бағдарламалауды оқыту көбінесе син­таксисті меңгеруге, алгоритмдерді қол­мен енгізуге және белгілі бір бағдарламалау тілін үйретуге негізделді. Қазір бұл тәсіл жет­кіліксіз. Себебі көптеген стандартты бағ­дар­ламалық кодты генеративті жасанды ин­теллект бірнеше секунд ішінде құрастыра алады.
Сондықтан қазіргі ІТ-маманының басты құ­зыреті код жазу емес, инженерлік ойлау қа­білеті болуға тиіс. Ол мәселені дұрыс тал­дай білуі, жүйелік архитектураны жобалауы, бағдарламалық шешімнің өмірлік циклін басқаруы, деректер ағынын ұйымдастыруы, қауіпсіздік талаптарын ескеруі және жасан­ды интеллект ұсынған шешімдердің дұрыс­ты­ғын ғылыми тұрғыдан бағалай алуы қа­жет.
Менің ойымша, қазіргі жоғары оқу орын­дарында оқыту парадигмасы «код орын­даушыдан» – «цифрлық жүйелердің ар­хитекторын» даярлауға қарай өзгеруі ке­рек. Бұл үшін білім беру бағдарламаларына бағ­дарламалық архитектура, жүйелік талдау, бұлт­ты есептеулер, DevOps, MLOps, жасанды ин­теллект, үлкен деректерді өңдеу, цифрлық эти­ка және киберқауіпсіздік сияқты пән­дерді кеңінен енгізу қажет.
Сонымен бірге болашақ маман тек тех­ни­калық біліммен шектелмеуі тиіс. Ол мате­ма­тикалық модельдеу, ықтималдық теория­сы, статистика, ғылыми зерттеу әдіснамасы, жобалық менеджмент және пәнаралық ын­тымақтастық негіздерін де меңгеруі керек. Себебі қазіргі цифрлық жобалардың көп­ші­лігі әртүрлі салалардың тоғысында жүзеге асы­рылады.
Білім беру жүйесі де дәстүрлі дәріс фор­ма­тынан біртіндеп зерттеуге негізделген оқы­туға (Research-Based Learning), жобалық оқы­туға (Project-Based Learning) және мә­селеге негізделген оқытуға (Problem-Based Learning) көшуі қажет. Осындай тәсіл ғана бо­лашақ ІТ-мамандарының өзгермелі тех­но­логиялық ортаға тез бейімделуіне мүмкіндік береді.

– Қазіргі студенттер зертханалық жұмыстар мен код жазу үшін ChatGPT-ді жиі қолданады деп естиміз. Оқытушы ре­тінде бұған көзқарасыңыз қандай? Бұл студенттерді жалқаулыққа үйрете ме, әлде шығармашылық дағдыларын да­мыта ма?

– Бұл сұраққа біржақты жауап беруге бол­майды. Өйткені ChatGPT-ді жай ғана код жа­затын құрал ретінде қабылдау қате. Шын мә­нінде, ол – күрделі ақпаратпен жұмыс істеу­ге, идея қалыптастыруға, бағдарламалық ше­шімдерді талдауға және білім алуды же­келендіруге мүмкіндік беретін интел­лек­туал­ды көмекші.
Егер студент тапсырманы толықтай Chat­GPT-ге орындатып, ұсынылған нәтижені талдамай өткізсе, әрине, бұл оның алго­ритм­дік ойлау қабілетін дамытпайды. Мұндай жағ­дайда жасанды интеллект білім алудың емес, дайын жауап алудың құралына айна­ла­ды.
Алайда студент ChatGPT-ді күрделі тақы­рып­тарды түсіндіру, бірнеше алгоритмнің тиімділігін салыстыру, бағдарламалық қате­лер­ді талдау, кодты оңтайландыру немесе жаңа идеяларды іздеу үшін пайдаланса, онда бұл оның кәсіби дамуына оң әсер етеді. Бү­гін­де әлемнің жетекші университеттері жа­сан­ды интеллект құралдарын пайдалануға тыйым салудан гөрі, оларды сауатты қолдану мә­дениетін қалыптастыруға басымдық беріп отыр.
Менің пікірімше, алдағы уақытта бағдар­ламалау пәндерінде студенттің кодты өзі жаз­­ғанынан гөрі, кодтың жұмыс істеу ло­ги­ка­сын түсіндіруі, алгоритмнің тиімділігін дә­лел­деуі, оның уақыттық және кеңістіктік күр­делілігін талдауы әлдеқайда маңызды бо­лады. Себебі кез келген жасанды интеллект код ұсына алады, бірақ оның ғылыми тұрғы­дан дұрыс шешім екенін дәлелдеу – адамның мін­деті.
Сондықтан қазіргі оқытушының рөлі де өзгеріп келеді. Бұрын оқытушы білімнің не­гізгі көзі болса, бүгін ол студенттің сыни ой­­лауын дамытатын, ғылыми бағыт-бағдар бере­тін тәлімгерге айналуда. Болашақ ІТ-ма­манының басты артықшылығы кодты тез жазу емес, жасанды интеллект ұсынған ше­шім­дерді сыни тұрғыдан бағалап, оларды нақ­ты инженерлік мәселелерге тиімді бейім­дей алуында болады.

– ІТ-саласы өте тез дамитын сала еке­­ні белгілі, ал академиялық бағдар­ла­маларды жаңарту белгілі бір уақытты та­лап етеді. Университет бағдарлама­лары білім мен технология саласындағы трендтерге қалай үлгеріп жатыр?

– Бұл – бүгінде әлемнің барлық жоғары оқу орындарының алдында тұрған ең өзекті мәселелердің бірі. Ақпараттық техно­логия­лар саласының ерекшелігі – оның даму цик­лі өте қысқа. Жаңа бағдарламалау тіл­дері, фреймворктер, бұлтты сервистер не­месе жасанды интеллект құралдары бірнеше айдың ішінде кеңінен қолданысқа еніп кетуі мүмкін. Ал университеттердің білім беру бағ­­дарламалары белгілі бір академиялық жә­не нормативтік рәсімдерден өтетіндіктен, олар­ды жаңарту белгілі бір уақытты қажет ете­ді.
Сондықтан қазір әлемдік университеттер оқу бағдарламаларын «қатаң бекітілген пән­дер жиынтығы» ретінде емес, икемді және бейімделгіш білім беру экожүйесі ретінде қарас­тыра бастады. Яғни, білім беру бағдар­ла­масының іргелі бөлігі ұзақ мерзімге сақ­тал­са, өзгермелі технологиялар элективті пән­дер, микро-біліктілік бағдарламалары (Microcredentials), қысқамерзімді курстар жә­не халықаралық сертификаттар арқылы оқу процесіне жедел енгізіледі.
Менің ойымша, университет ешқашан нақ­ты бір бағдарламалау тілін немесе белгілі бір платформаны ғана үйретумен шектелмеуі керек. Өйткені технологиялар өзгереді, бірақ алгоритмдік ойлау, математикалық модель­деу, бағдарламалық инженерия қағидалары, деректер құрылымдары және есептеу тео­риясы сияқты іргелі білім өзектілігін жоғал­тпайды. Сондықтан жоғары білімнің негізгі мақсаты – студентті бүгінгі технологияға ғана емес, ертең пайда болатын техно­ло­гия­ларды да тез меңгере алатын деңгейге жет­кізу.
Сонымен бірге қазіргі заманғы универ­си­теттер индустриямен тығыз байланыс ор­натуы қажет. Ірі IT-компаниялармен бір­лес­кен зертханалар, дуальды оқыту элемент­тері, өндірістік тағылымдамалар, нақты жо­­баларға негізделген курстар және ха­лық­аралық ғылыми серіктестіктер – білім беру бағдарламаларының өзектілігін арттырудың тиімді жолы саналады. Әлемнің жетекші уни­­­­верситеттері дәл осы модельге көшіп жа­тыр.
Қазақстанда да бұл бағытта оң өзгерістер бар­шылық. Жасанды интеллект, деректер ғылымы, киберқауіпсіздік және бұлтты тех­нологиялар бойынша жаңа білім беру бағ­дарламалары ашылып, халықаралық ком­па­ниялармен бірлескен зертханалар құрылуда. Деген­мен бұл жұмысты жүйелі түрде жалғас­тырып, университеттердің академиялық еркіндігін кеңейту және білім беру бағдар­ла­маларын жаңарту механизмдерін икемді ету маңызды деп есептеймін.

– Қазір көптеген IT-компания дип­лом­ға емес, нақты жобалар мен дағды­ларға (Portfolio) қарайды. Сонда бүгінгі таңда ІТ-маманы үшін жоғары білімнің рө­лі қандай?

– Бұл – кейінгі жылдары жиі талқыланып жүрген мәселе. Расында, қазіргі еңбек нары­ғында жұмыс берушілердің көбі үміткердің дипломынан бұрын оның нақты қандай жоба­лар жасағанына, қандай технологиялар­ды меңгергеніне және қандай мәселелерді шеше алатынына назар аударады. Бұл – цифр­лық экономиканың заңды талабы.
Алайда осыдан «жоғары білімнің маңы­зы төмендеді» деген қорытынды жасау дұрыс емес. Портфолио маманның бүгінгі прак­ти­калық деңгейін көрсетсе, университеттік білім оның интеллектуалдық және ғылыми негізін қалыптастырады.
Жоғары оқу орны студентке тек бағдар­ламалау тілін үйретпейді, сонымен бірге ма­тематикалық анализ, дискретті мат­ема­тика, ықтималдық теориясы, алгоритмдер мен деректер құрылымдары, операциялық жүйелер, компьютерлік желілер, бағдар­ла­малық инженерия, жасанды интеллекттің тео­риялық негіздері және ғылыми зерттеу әдіс­темесі сияқты іргелі білім береді. Осын­дай дайындық жаңа технологияларды тез меңгеруге мүмкіндік береді.
Мысалы, бүгін Python сұранысқа ие бол­са, ертең жаңа бағдарламалау ортасы пайда болуы мүмкін. Бірақ алгоритмдік ойлауы қа­лыптасқан маман кез келген жаңа тех­нологияны қысқа уақытта меңгере алады. Сон­дықтан университет белгілі бір құралды емес, үздіксіз үйрену қабілетін қалыптас­тыруы тиіс.
Менің ойымша, қазіргі еңбек нарығында ең бәсекеге қабілетті маман – сапалы жо­ғары білімді, нақты жобалар портфолиосын, халықаралық сертификаттарды және ғылы­ми-зерттеу тәжірибесін үйлестіре алған ма­ман. Болашақта дәл осындай кешенді дайын­дық кәсіби табыстың негізгі кепілі бо­ла­ды.

– Қазақстандық ғылымның ақпа­рат­тық технология саласындағы әлеуе­тін қалай бағалайсыз? Біздің ғалымдар әлем­дік деңгейде бәсекеге қабілетті өнім немесе технология ұсына алып отыр ма?

– Мен Қазақстанның ақпараттық тех­но­логиялар саласындағы ғылыми әлеуетіне оптимистік көзқараспен қараймын. Кейінгі он жылда елімізде жасанды интеллект, ма­шиналық оқыту, компьютерлік көру (Computer Vision), табиғи тілдерді өңдеу (Natural Language Processing), киберқауіпсіздік және геоақпараттық жүйелер бағытындағы ғылыми зерттеулердің сапасы айтарлықтай артты. Халықаралық рейтингтік журнал­дарда жарияланып жатқан мақалалардың саны көбейіп, қазақстандық ғалымдардың халықаралық ғылыми жобаларға қатысуы белсенді бола түсті.
Біздің зерттеушілер тек теориялық зерт­теу­лермен ғана айналысып қоймай, нақты қол­данбалы міндеттерді шешуге бағытталған интеллектуалды жүйелерді әзірлеуде. 
Дегенмен біз ғылыми жарияланымдардан ин­новациялық өнім жасау кезеңіне көбірек көңіл бөлуіміз керек. Өйткені ғылымның тиім­ділігі тек жарияланған мақалалар саны­мен емес, оның экономикалық және әлеу­мет­­тік әсерімен де өлшенеді. Сондықтан уни­верситеттер, ғылыми-зерттеу инсти­тут­тары және IT-бизнес арасындағы байланыс-ты кү­шейту – бүгінгі күннің басты міндет-терінің бірі.
Менің ойымша, Қазақстан әлемдік тех­нологиялық көшбасшылармен барлық бағыт бойынша бірден бәсекелесе алмайды. Бірақ біз белгілі   бағыттарда халықаралық деңгей­дегі ғылыми мектептер қалыптастыра ала­мыз. Мысалы, табиғи апаттарды болжау, гео­кеңістіктік деректерді интеллектуалды тал­дау, көптілді жасанды интеллект жүйе­лері, мемлекеттік қызметтерді цифрландыру және өңірлік ерекшеліктерге бейімделген ин­теллектуалды шешімдер әзірлеуде еліміз­дің әлеуеті жоғары.
Болашақта ғылымды қаржыландыру кө­лемін ұлғайту, жас ғалымдарды қолдау, ха­лықаралық ғылыми орталықтармен ын­ты­мақтастықты кеңейту және ғылыми нә­ти­желерді коммерцияландыруды дамыту – Қазақстанның технологиялық бәсекеге қа­бі­леттілігін едәуір арттырады деп есептеймін.

– Жақын арада, айталық, алдағы 5-10 жылдан біздің күнделікті өмірімізді түбегейлі өзгертетін қандай технология­лық жаңалықты күтуге болады?

– Егер соңғы жиырма жыл интернет пен смартфондардың дәуірі болса, алдағы он жыл жасанды интеллектке негізделген цифрлық экожүйелердің дәуірі болады деп ойлаймын. Біз бүгін тек осы өзгерістердің бас­тапқы кезеңін ғана көріп отырмыз.
Ең алдымен генеративті жасанды интел­лект одан әрі дамып, цифрлық агенттерге ай­налады. Олар тек сұраққа жауап беріп қа­на қоймай, адамның тапсырмаларын өз­дігінен жоспарлап, бірнеше жүйемен қатар жұ­мыс істеп, күрделі процестерді толық ав­то­маттандыра алады. Болашақта әр адам­ның жеке интеллектуалды цифрлық көмек­шісі болуы әбден мүмкін.
Сонымен қатар робототехника мен жа­санды интеллекттің интеграциясы жаңа ке­зеңге өтеді. Өнеркәсіпте, медицинада, ауыл шаруашылығында және қызмет көрсету саласында автономды роботтардың саны айтарлықтай артады. Бұл еңбек өнімділігін өсіріп, қауіпті немесе бірсарынды жұмыстар­ды автоматтандыруға мүмкіндік береді.
Келесі маңызды бағыт – кванттық есеп­теулер. Бұл технология әлі даму сатысында бол­ғанымен, алдағы онжылдықта криптог­ра­фия, дәрілік заттарды жобалау, материал­тану және күрделі ғылыми модельдеу сала­ларында революциялық өзгерістер жасауы мүмкін.
Алдағы жылдары цифрлық егіздер (Digital Twins), яғни нақты нысандардың, өн­дірістік процестердің немесе тұтас ин-фра­құрылымның виртуалды үлгілерін жасау технологиясы кеңінен қолданыла бастайды. Мұндай жүйелер әртүрлі процестерді алдын ала модельдеуге, олардың жұмысын талдауға және ықтимал тәуекелдерді ерте анықтауға мүмкіндік береді. Заттар интернеті (Internet of Things – IoT) арқылы өзара байланысқан құрылғылар, датчиктер мен техникалық жүйелер нақты уақыт режимінде ақпарат алмасып, көптеген процесті автоматты түрде басқара алады. Ал кеңейтілген және аралас шынайылық (Extended Reality – XR) техно­логиялары білім беру, медицина, өндіріс және инженерия салаларында оқыту мен тәжірибелік жұмыстың жаңа тәсілдерін қа­лыптастырады. Сонымен бірге интеллектуал­ды көлік жүйелері мен «ақылды қала» тұ­жы­рымдамасы жасанды интеллекттің кө­ме­гі­мен көлік қозғалысын тиімді ұйымдастыруға, энергия ресурстарын ұтымды пайдалануға, қоршаған ортаның жай-күйін үздіксіз ба­қылауға және мемлекеттік қызметтердің са­пасы мен қолжетімділігін арттыруға ық­пал етеді. Нәтижесінде, цифрлық техно­ло­гиялар адамның күнделікті өмірінің барлық сала­сына терең еніп, өмір сүру сапасын жақ­­сартатын және қоғамдық дамудың тиімділігін арттыратын негізгі факторлар­дың біріне айналады.
Алайда технологиялық прогрестің басты мақсаты – адамның орнын толық алмастыру емес, оның мүмкіндіктерін кеңейту болуы тиіс. Сондықтан алдағы жылдары техника­лық жаңалықтармен қатар жасанды интел­лект этикасы, ақпараттық қауіпсіздік, дербес деректерді қорғау және технологияларды жауапкершілікпен пайдалану мәселелері де ерекше маңызға ие болады.
Менің ойымша, XXI ғасырдағы елдердің бәсекеге қабілеттілігі табиғи ресурстардың көлемімен емес, ғылымды дамыту деңгейі­мен, инновацияларды енгізу жылдамды­ғы­мен және жоғары білікті адами капиталдың сапасымен анықталады. Сондықтан Қазақ­стан үшін ақпараттық технологиялар мен жасанды интеллектті дамыту – тек эконо­ми­калық мүмкіндік емес, ұлттық қауіпсіздік пен тұрақты дамудың стратегиялық басым­дығы.

– Әңгімеңізге рахмет!

Сұхбаттасқан – 
Ахмет ӨМІРЗАҚ