Од 15 до 26 јуни 2026 година, Универзитетот „Колумбија“ во Њујорк собра околу 200 докторанди, истражувачи, универзитетски професори и практичари на двонеделната Machine Learning Summer School 2026. Меѓу учесниците беше и Димитар Пешевски – докторанд и асистент на ФИНКИ, научник-истражувач во „Сорсикс“ и добитник на признанието „Инженерски прстен 2025“.
За Македонија, важноста на ваквото учество не се исцрпува со името на универзитетот или со фотографијата од Њујорк. Вредноста почнува таму каде што меѓународното искуство се враќа дома – во предавална, истражувачки тим, студентски проект и разговор во кој не се бара готов одговор, туку подобро прашање.
Од ФИНКИ до една од најсилните светски средини за машинско учење
Пешевски е роден во Битола во 2001 година, а студиите по компјутерски науки на Факултетот за информатички науки и компјутерско инженерство ги завршил во 2024 година со просечна оцена 10,00. Неговиот дипломски труд бил посветен на анализа на економската структура и комплексноста со примена на генеративна вештачка интелигенција.
Во 2025 година се најде меѓу носителите на „Инженерски прстен“, признание што им се доделува на најуспешните дипломирани студенти од инженерските факултети. Денес неговата работа се движи меѓу академијата и индустријата – простор во кој теоријата мора да издржи проверка во реални системи, а практичните решенија мора да имаат научна основа.
Приемот на летната школа во Колумбија бил конкурентен. Официјалната програма наведува дека кандидатите биле оценувани според нивниот истражувачки придонес, искуството со машинско учење и можниот придонес во заедничката средина за учење. Пешевски се пријавил преку јавниот повик со биографија, мотивациско писмо и досегашното академско и истражувачко искуство.
Токму тука неговата приказна излегува од рамката на индивидуалниот успех. Таа покажува дека пристапот до водечки академски програми не е затворен за младите истражувачи од Македонија, но бара континуитет, работа и подготвеност идејата да се брани со аргументи, а не со географско потекло или институционален престиж.
Вештачката интелигенција по ерата на големите модели
Летната школа за машинско учење на Колумбија опфати теми што веќе го определуваат следниот развоен циклус на вештачката интелигенција: учење со поттикнување, агентски системи, RAG-модели, податочни процеси, усогласување и безбедност на големите јазични модели, механистичка интерпретабилност, верификација, расудување и ефикасност.
Тоа е значајна промена на фокусот. Технолошката трка повеќе не се води само околу прашањето кој модел е поголем и кој постигнува подобар резултат на тест. Сè поважни стануваат доверливоста, безбедноста, трошоците, можноста да се објасни донесената одлука и способноста на системот да функционира надвор од лабораториски услови.
Во разговорот објавен од Fakulteti.mk, Пешевски ги издвојува предавањата за каузално машинско учење и метаучење. Каузалниот пристап се обидува да оди подалеку од едноставното откривање статистички поврзаности. Прашањето повеќе не е само кои појави се движат заедно, туку што навистина предизвикува промена и под кои услови таа врска важи.
Тоа е особено важно кога моделите се применуваат во здравство, финансии, образование, индустрија или јавни системи. Корелацијата може да понуди точна прогноза, но без разбирање на причинско-последичните односи лесно може да создаде погрешна сигурност.
Знаењето има вредност кога се враќа
Најважната реченица во оваа приказна не се однесува на Њујорк, туку на Скопје: „Знаењето од водечките светски ВИ-истражувачи ќе им го пренесам на студентите“.
Пешевски планира дел од концептите од летната школа да ги внесе во наставата и во работата со студентите на ФИНКИ, особено темите поврзани со каузалното машинско учење и механистичката интерпретабилност. Намерата не е студентите само да научат како се употребуваат современите модели, туку да умеат критички да го испитуваат нивното функционирање, ограничувањата и доверливоста.
Оваа разлика е суштинска. Во време кога ВИ-алатките стануваат лесно достапни, образованието не смее да се сведе на совладување интерфејси и пишување наредби. Како што Panoptikum веќе отвори во текстот за младите и вештачката интелигенција, новата генерација мора истовремено да научи да ја користи технологијата и да не ѝ ја предава сопствената способност за процена.
Токму затоа искуството од Колумбија е важно и како модел на академска култура. Пешевски ја нагласува отвореноста на дискусиите, преиспитувањето на претпоставките и подготвеноста да се зборува и за слабостите на предложените методи. Науката напредува кога тврдењето не се штити од прашања, туку се изложува на нив.
Македонија не треба само да увезува готова технологија
Македонскиот разговор за вештачката интелигенција често се движи меѓу две крајности – некритичен восхит и страв дека машините ќе го преземат секој простор. Многу поретко се зборува за она што навистина создава капацитет: истражувачки школи, силни ментори, податоци, лаборатории, меѓународни мрежи и млади луѓе што знаат да создаваат, а не само да користат туѓи системи.
Проекти како националната ВИ-инфраструктура „Везилка“ можат да обезбедат пристап до пресметковни ресурси и европски мрежи. Сепак, инфраструктурата без луѓе останува скапа опрема. Нејзината вистинска вредност ќе се мери според тоа дали ќе произведе истражувања, домашни модели, стартапи, наставни програми и решенија за проблеми што имаат локална смисла.
Истата проверка важи и за меѓународните научни соработки. Патувањето, школата или проектот се почеток, не резултат. Резултатот доаѓа кога стекнатото знаење ќе стане нов предмет, истражувачки труд, студентска иницијатива, отворена дискусија или соработка меѓу факултет и компанија.
Учеството на Димитар Пешевски на летната школа во Колумбија е позитивна вест токму затоа што не завршува со личното признание. Неговата намера е знаењето да продолжи да се движи – од светските истражувачки центри кон ФИНКИ, а оттаму кон студентите што допрва ќе создаваат системи чии последици ќе ги чувствуваме сите.
Вистинскиот успех нема да се мери според тоа што еден млад истражувач стигнал до Колумбија. Ќе се мери според тоа колку студенти по неговото враќање ќе поверуваат дека и тие можат да стигнат таму – и дека имаат причина повторно да се вратат.
Фото извор: ФБ страна / Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство (ФИНКИ)
