Basic Interaction Design. See on disainiteema jätk. Õpime, kuidas veebisaite arvutitele ja mobiilidele teha, kuidas teha seadmetele nuppe jms. Umbes nagu eelmisel poolaastal Human Factors oli, aga rohkem arvutisuunitlusega. Muuhulgas tuleb selle kursuse raames mul ka käigupealt Flash selgeks saada. Kuidagi on nii välja kukkunud, et igasugustes imelistes keeltes ja keskkondades olen asju arendanud, aga Flashi pole siiani puutunud. Sel poolaastal saab see viga siis ka parandatud.

Usable Privacy and Security. See on turvateema jätk. Osa materjali kattub nii HCI kui ka eelmisel poolaastal võetud privaatsuse kursusega, aga palju on ka uut ja kasulikku. Selle kursuse kava saab otse veebist vaadata. Muuhulgas peame tegema ka ühe kasutajauuringu koos korraliku statistikaga — päris hea ju, et ma eelmisel poolaastal ja talvevaheajal statistikast enamvähem ülevaate sain, siis oskab ka seda uuringu osa planeerida.

Gadgets, Sensors, and Activity Recognition in HCI. Selle kursusega täidan ühe järjekordse eesmärgi, mis mul siia õppima tulles oli — nimelt teha midagi riistvara teemadel ja see kursus ongi teemal “kuidas ehitada ja kasutada HCI vidinaid”. Esimene osa on kiire sissejuhatus elektroonikasse (elektrivool, takistid, kondensaatorid, LED-id, valgussensorid, lülitid jne) ja väike ülevaade, kuidas sel teemal harjutusi sabale teha ehk lihtsaid elektroonikaskeeme prototüüpida. Seda teeme esialgu Arduino platvormi abil. Ja hiljem siis ehitame sensorite baasil ka rakendusi näiteks masinõppe algoritmide abil (vt järgmine punkt). Üks võimalik näide on selline, et heli- ja valgussensorite abil on võimalik tuvastada iga ruumi unikaalne “sõrmejälg”. Näiteks päevavalguslambid genereerivad kõrgsageduslikku heli ja ka värelevad elektrivooluga ühes taktis, ja on palju muid faktoreid. Ja et kui kellelgi on mingi selline vidin kaasas, mis pidevalt ümbritsevaid parameetreid mõõdab, siis saab selle põhjal näiteks inimese päevase liikumistee suht täpselt tuvastada. Samuti näiteks kui meil on 3-mõõtmeline ruumisensor, siis on selle põhjal võimalik nt sammuloenduri sarnaseid asju konstrueerida. Jne jne. Ei tea veel, mis projekt mul täpselt tuleb, aga parajalt põnev saab olema ja sissejuhatus elektroonikasse ja praktilised oskused sel teemal (a la kuidas voltmeetri ja ostsilloskoobiga mööda skeeme ringi sõita) kuluvad nii ehk naa ära.

Applied Machine Learning and Data Mining. Seda kursust ma võtan sellepärast, et see on kooskõlas minu isikliku veendumusega süsteemidest, mis peavad inimesega kohanduma, mitte vastupidi Ja nimelt: meie ümber on iga päev tohutult andmeid. Paljud meist töötavad näiteks kliendiandmebaasidega, aga samas ka iga inimese liigutus, näiteks kuidas ta arvutiprogramme kasutab, palju kuskil veebilehel aega veedab jne, toodab arvutile andmeid. Ja paljudes nendest andmetest on olemas sisemine korrapära, mida aga käsitsi võib olla suhteliselt raske üles leida kas andmete suure mahu või mudeli keerukuse tõttu. Machine Learning ongi teadus sellest, kuidas neid korrapärasid üles leida ja kasutada. Üks igapäevane rakendus on näiteks iseõppivad spämmifiltrid, mis on just sarnastele mudelitele üles ehitatud — et kui arvutile piisavalt palju ette näitad, mis sinu meelest on spämm ja mis mitte (ja eriti veel, kui suuta eri inimeste sisendit siduda, nagu näiteks vist Gmail teeb), siis üsna varsti suudab arvuti suht täpselt ära öelda, mis on spämm ja mis mitte. Aga seda võib kasutada ka näiteks ilmaennustuses, meditsiinilistes diagnoosides, üleüldse igasuguse riikliku statistika puhul.

Töövahendina kasutame peamiselt WEKA-nimelist programmi. Sellega on see tore lugu, et see on tehtud Uus-Meremaal ja logoks on tal mingi vahva kana moodi kohalik lind, kelle nimi ongi weka ma ei tea, kas tal üldse eesti keeles ka mingi nimi on.

Selle masinaõppega on veel selline lugu, et seal ma pean tegema ühe kursuseprojekti, mis seisneb selles, et pean võtma mingi piisavalt suure andmehulga ja püüdma seal ise mingit korda luua. Ehk siis leidma üles, kas seal andmetes on mingi korrapära, mille põhjal saaks tulevikuväärtusi ennustada ja nt üksikuid väärtusi automaatselt gruppidesse jagada jms. Ja hetkel mul ei ole veel päriselt ideed, mis andmetega seda teha. Kui kellelgi on näiteks mingi andmekogu ja praktiline vajadus seda analüüsida, või kui on ideid, kui on mingi vahva huvitav avalik andmekogu, millega seda tööd võiks teha, siis andke mulle teada. Üks kriteerium on see, et andmekogu peab piisavalt suur olema. “Piisavalt suur” tähendab >1000 ühikut. Mida rohkem, seda parem.

Ehk teeb valdkonda selgemaks ka see, kui ma panen siia veel ühe näitliku nimekirja teemadest, mida machine learningu abil uurida saab: What Makes Baby Names Popular? What affects violent crime rates in different states? What causes temperature anomalies? What causes chronic diseases? What makes NBA teams more likely to win? What affects life expectancy per country? Spam Detection; Messages with and without emotional support; Speaker Identification; Language Identification; Image Segmentation; Cancer Diagnosis; Face Recognition.

Ja nüüd siis viimane lugu/kursus ehk miks ma pealkirjas hambaarstidele viitasin. Ei, arsti juurde ma ise ei pea minema ja hammastega on jätkuvalt kõik korras küll aga on hambaarstidega seotud minu viimane ja kõige suurem kursus ehk HCI Project. Nimelt hakkas jaanuari alguses kaheksakuune projektikursus, mis läheb ühe jutiga augustini välja ja sisaldab ühte suurt projekti, kus me peaks siis kasutama kõikjal mujal omandatud teadmisi ja oskusi. Ja inimesed jagati gruppidesse ja sai valida pakutud projektide hulgast endale meeldiva. (Varem tehtud projekte saab siit vaadata.)

Ja kukkus välja nii, et mina olen tiimis, mille klient on Pittsburghi ülikooli stomatoloogiateaduskond. Carnegie Mellon on üsna tehnoloogiline ülikool, mis ei sisalda arstiteadust ja paljusid muid erialasid. Kõrval asuv Pittsburghi ülikool on aga märksa laiema profiiliga, seal on olemas meditsiiniteaduskond ja ka stomatoloogia. Ja muuhulgas on üks nende uurimisvaldkond “dental informatics” (stomatoloogia infosüsteemid?), kus nad on üks maailma juhtivaid keskusi.

Projekti teemaks ongi siis kõige laiemas mõttes, et kuidas teha hambaarstidele paremat tarkvara ja süsteeme, mis neid aitaks just patsiendiga töötamise käigus. Praegu turul olevad tarkvarad on suhteliselt halvasti tehtud ja keerulised kasutada, eriti just patsiendiga vahetult suheldes või näiteks meditsiiniprotseduure teostades. Tekivad huvitavad probleemid, et näiteks ei ole võimalik kasutada klaviatuuri, kui samal ajal patsiendi suus ringi sõeluda, sest klaviatuuri ei ole võimalik mõistlikul viisil hiljem desinfitseerida. Nii et juttu tuleb ka huvitavatest “käed-vabad” süsteemidest ja muust sarnasest.

Minu elu Eestis see prügivärk väga ei mõjuta, kuna ka siiani kogusin kolme liiki jäätmeid eraldi. Korteriühistul olid olemas konteinerid olmejäätmete ja paberi-papi jaoks, mida mõlemat ka korralikult tühjendati. Ja silma järgi kasutati paberikonteinerit suht sihipäraselt ja muud jura sinna ei pandud. Eks aitab ka see, et konteinerid on lukustatud aias ja ma ei ela ka päris keset Mustamäed või kesklinna vms. Ja lisaks kogusin kodus eraldi kapiriiulile klaas- ja paberkonteinerid (vanasti öeldi selle kohta “taara” ) ja viisin seda aeg-ajalt kas pandipakendi kogumisse või avalikku konteinerisse. Aeg-ajalt kaks suurt kilekotti autosse laadida ja konteinerisse loopida ei ole suur vaev.

Seega ainus asi, mis meie ühistul puudu paistab olevat, on biolagunevate jäätmete poliitika. Aga ma ei tea, kas ja kuidas neid Saue vallas üldse kogutakse või peab koguma. Eks kuuleb.

Üks loll jutt, mis kogu sellest pakendivärgist paistab välja, on pesemine. Inimestel on väga erinevad standardid pesemiseks. Näiteks võib olla nii, et “ei haise ega ei nõrgu”, aga mingid toidujäätmed on ikkagi pakendi seinal. On see siis nüüd must või mitte? Lisaks on mulle see jutt segane ka selles valguses, et avalikku konteinerisse oma jäätmeid viies loobitakse ju klaaspudelid sinna sisse puruks, ega nad terveks ei jää ju. (Suur metallseintega konteiner — ei maksa loota, et sinna saab tervelt pudeleid panna.) Seega on ju nii ehk naa seal moodustunud mingisugune segane mass, mida tuleb töödelda, enne kui sellest jälle klaas saab. Ja seal töötlemise käigus saab ju värgi kuidagi ka ära filtreerida.

USA-s on mul jäätmete kogumine kodus umbes samasugune kui Eestis nimelt elan suures majas, 8 korrust ja igal korrusel umbes 25 korterit. Ja maja prügikonteinereid pole ma näinudki. Nimelt on igal KORRUSEL eraldi “jäätmeruum”, kuhu viid tavaprügi prügikotis ja viskad seal ruumis olevast prügišahti luugist alla. Kuhu ta sealt kukub, ei tea ilmselt siis kuskile allpoole olevasse konteinerisse. Lisaks on seal ruumis suur sinine avatud konteiner pakendijäätmete jaoks, kuhu võib viia prügikotti pandud klaas- ja plastikpakendid. (Ja ei ole mingit ajuvaba pesemise juttu! Lihtsalt mõistlik inimene tühjendab pakendi ära. Või äkki peaks ikka pesema ka? Siiani midagi öeldud selle kohta ei ole.) Ja seal on ka riiulid paberi- ja papijäätmete jaoks.

Biolagunevate jäätmetega on siin kah huvitav lugu. Nimelt on mul kaks kraanikaussi köögis, millest üks pole tavaline kraanikauss, vaid on mingisuguse hirmsa “jahvatamisseadmega”. Et paned seadme tööle, mingisugune jahvataja hakkab seal all undama, ja lased vee jooksma, ja siis võid idee poolest sinna midagi valada. Samas jäi mulle majahalduriga rääkides nats segaseks, et mida sinna õigupoolest panna võib, sest näiteks banaanikoorte kohta öeldi, et need on sinna panemiseks liiga suured??? Et pane ikka tavajäätmetesse. Et sinna jahvatajasse käib ainult a la lusikatäis suppi?

See illustreerib ka teist pointi, mida pole selles jäätmejutus eriti räägitud Eestis. Nimelt minu kodus on pandud eluaeg biolagunevaid jäätmeid (a la halvaksläinud söök) hoopiski kanalisatsiooni (muidugi eeldusel, et nad on piisavalt väikesed tükid, et WC-st alla läheks). Minu meelest on see igati loogiline, sest ju ka kogu muu sodi, mille jaoks WC mõeldud on, on “biolagunev”. Ja minu USA näitel osa jäätmeid peabki kraanikausist alla laskma, mitte prügisse ladustama (no tule taevas appi, kui seda online-intervjuud lugeda — kas tõesti hakkab keegi terve mõistusega inimene kisselli kuskile kotti või konteinerisse panema????).

Ühesõnaga kindlasti saame põnevat kommunikatsiooni prügi teemal veel kuulda. Kerge lootus on, et äkki PR-tegelased suudavad Kaja vihje kohaselt siiski ühiselt maha istuda ja üksikute asutuste “pressiteadete” ja “intervjuude” kõrval ka midagi mõistlikku toota, nii et ühistud ja normaalsed tavakodanikud asjast ka lõpuks sotti saaks.