Kada spomenem da radim na fakultetu, i to još na Fakultetu elektrotehnike i računarstva, u narodu poznatijem kao FER, ili među starijim generacijama kao ETF, prvo što čujem je veliko divljenje prema instituciji u kojoj radim i studentima koji studiraju u njoj. Prevladava mišljenje da FER upisuju samo najbolji i završavaju samo najuporniji, od čega se ovo prvo može potvrditi uspjehom brucoša na državnoj maturi. Nakon početnog divljenja, prvo sljedeće što me sugovornici pitaju je kakve su nove generacije i jesu li jednako dobre kao i prethodne generacije studenata. Korak dalje idu diplomirani ferovci, od kojih često čujem da današnji inženjeri nisu tako dobri kao što su nekadašnji inženjeri bili, da to danas više nije to i da FER više nije što je nekada bio.

Slično pitanje dočekalo me i na nedavnoj debati o utjecaju umjetne inteligencije na tržište rada, zbog čega sam odlučio napisati svoje mišljenje o toj temi. Obično oni koji postavljaju to pitanje misle da su fakulteti prije trideset ili četrdeset godina bili puno teži, da je razina znanja potrebna za njihovo završavanje bila veća, da s fakulteta nisu izlazili studenti koji nisu znali osnovne stvari, a veći dio krivice prebacuju na brucoše koji su, po pričama starijih, iz srednjih škola dolazili s puno više znanja nego što dolaze danas. To mišljenje može se pronaći i u zapisnicima fakultetskog vijeća iz šezdesetih godina prošlog stoljeća, u kojima se mogu pročitati izjave tadašnjih profesora o tome što sve učenici koji dolaze iz srednjih škola ne znaju i što ih oni sve sada moraju učiti, a prije nisu morali.

Poznato je to da nam je prošlost ljepša što nam je dalja i da je prije bilo bolje od ovoga što imamo danas. Još je i Sokrat navodno rekao da djeca u njegovo vrijeme više ne ustaju kada stariji uđu u prostoriju, proturječe svojim roditeljima, gutaju slatko, sjede prekriženih nogu i maltretiraju svoje učitelje. Stariji oduvijek misle da su nove generacije lošije od prethodnih generacija, no stvarnost često demantira to mišljenje. U to sam se najbolje uvjerio kada sam prije nekoliko godina sudjelovao u čišćenju knjižnice i bacanju tridesetak godina starih ispita iz matematičkih kolegija s prve godine studija. Današnjim studentima ne možemo dati nijedan od tih ispita, ali ne zato što oni to ne bi mogli riješiti, nego zato što bi za današnje standarde oni bili prelagani.

Tadašnji ispiti bili su usmjereni na mehaničko rješavanje zadataka, uvježbanost, brzinu i ispitivanje nekih trikova, a puno manje na povezivanje i zaključivanje. Često od starijih kolega čujem da su se pripremali za ispit rješavajući Demidoviča (op.a., B. Demidovič, Zadaci i riješeni primjeri iz više matematike s primjenom na tehničke nauke), da su dan i noć rješavali Demidoviča, spavali su, doručkovali, ručali, izlazili s Demidovičem i pamte Demidoviča kao jednu od najvećih noćnih mora koje su imali.

Današnji studenti, osim možda onih kojima studiranje ide nešto slabije, vjerojatno ni ne znaju o kojoj je knjizi riječ. Više ih ne prisiljavamo da bjesomučno vježbaju neke opskurne tehnike integriranja, primjenjive u vrlo specijalnim slučajevima. To je slično kao i računanje korijena na papiru. Beskorisno i neprimjenjivo. Tadašnje studiranje bilo je napornije nego danas i manje se oslanjalo na modeliranje konkretnih problema, a više na ispitivanje izvježbanih tehnika na polupoznatim ili poznatim zadacima u malo vremena. Brzina je bila ključna vještina. Danas smo orijentirani na povezivanje, modeliranje i rješavanje problema koje se ne može uvježbati ispunjavanjem bilježnica i bilježnica riješenim zadacima. U smislu rješavanja stvarnih problema brzina, barem ona koja se demonstrira na ispitima, više nije neki bitan faktor.

Naglasak se stavlja na povezivanje i inovativno razmišljanje, a moderna računala omogućavaju nam da sve mehaničke korake rješavamo brže i preciznije nego ikada prije. Kada govorimo o nekim jednostavnim tehnikama rješavanja problema, i tu su računala u prednosti pa se može očekivati da takve zadatke u potpunosti preuzme umjetna inteligencija. Sve zadatke koji se svode na ‘riješi ovaj integral’, ‘deriviraj ovu funkciju’ i ‘skiciraj kako ona izgleda’ ChatGPT rješava 's pola mozga’. Podsjećam da je riječ o običnom jezičnom modelu, a ne o nekom specifičnom obliku umjetne inteligencije specijaliziranom za rješavanje matematičkih problema.

Što se tiče motiviranosti studenata, mislim da su i u tome bolji od nas. Današnje studente na razgovoru za temu diplomskog rada prvo zanima kako će ono što će raditi iskoristiti negdje drugdje i što sve mogu naučiti baveći se tom temom. Pitaju sve ono o čemu ja nisam razmišljao kada sam birao temu diplomskog rada. Tada mi je bilo dovoljno da mi je tema zanimljiva. Nisam razmišljao nijedan korak dalje. Upravo u tom pogledu današnji studenti ambiciozniji su i produktivniji nego što smo to mi bili. Ovo vrijeme to im i omogućuje kroz ljetne prakse, studentske razmjene, poslove koji im se nude, projekte, natjecanja, startup inkubatore i slične programe.

Svaka sljedeća generacija nužno je malo sposobnija od prethodne generacije jer sve što radi gradi na znanjima i tehnologijama koje je razvila prethodna generacija. Još samo da se i mi pomirimo s činjenicom da današnji studenti nisu ono što smo bili mi, da ne znaju ručno izvaditi korijen nekog broja i da nisu nikada vidjeli Demidoviča, ali da zato imaju neke druge kvalitete, u skladu s vremenom u kojem žive.