Sven Sabas: õpib New Yorgis tegema tarku otsuseid

SVEN SABAS: „Kui ma teen väikest osa mõnest projektist, siis mulle meeldib saada aru selle suuremast eesmärgist. Mul on väga raske keskenduda ainult oma väiksele osale.“ 

Vahel tundub Sven Sabasele (28), et tal hakkab eesti keel meelest minema. Seda hoolimata telefonikõnedest, mis toimuvad vanematega üle Atlandi ookeani igal teisel nädalal. Ta on ju Eestist ka kaua ära olnud: plaan minna õppima välismaale sündis kohe, kui Hugo Treffneri gümnaasium lõpetatud sai. Ainuüksi Suurbritannias oli ta õppinud kolmes ülikoolis – University of Yorki Derwent College’is, London School of Economics and Political Science’is ja University of Oxfordi St Anne’s College’is –, kui kandideeris Imperial College Londonisse ja University College Londonisse , et „jätkata järjekordse magistrikraadiga. „York on suhteliselt uus ülikool ja kultuuriliselt väheke mitmekesisem kui Oxford, mis on jällegi väga pika ajalooga ning kus väga rõhutatakse seda, kust on tuldud. Uutes ülikoolides on võib-olla õppekavad modernsemad ja ka muid uuendusi teha lihtsam,“ võrdleb Sabas Ühendkuningriigi eri koole. Ning poetab diplomaatiliselt: „Alati ongi küsimuseks, kus lõpevad traditsioonid ja algab innovatsioon.“

Kuidas tundub Eesti haridus Inglismaa omaga võrrelduna? „Inglismaal on hästi palju iseseisvat õpet ning loenguid on nädalas 10, maksimum 15 tundi. Ülejäänud aeg tuleb õppida iseseisvalt, mis nõuab palju enesedistsipliini, aga Eestis on jällegi rohkem seminare, praktikume, loenguid ja kõikvõimalikku muud struktuuri,“ kirjeldab Sabas, kes jõudis gümnaasiumiajal ka käia Tartu Ülikooli teaduskoolis, mille lõpetas matemaatika vallas kiitusega. „Ma usun, et Inglismaa koolides saab iseseisvaks eluks ehk paremagi ettevalmistuse kui Eestis. Kui lähed tööle, siis ei saa oodata, et ülemus annaks iga kahe tunni tagant ülesande, vaid on vaja ise otsustada, mida on vaja teha ja millal.“ 

Tänaseks on muljetavaldava CVga kolmekordne magister (rahandus, statistika ja matemaatika ning arvutiteadused) suundund veelgi kaugemale ehk New Yorki, et läbida viieaastased doktoriõpingud sealses mainekas Columbia Ülikoolis. „Kandideerisin kaheteistkümnesse ülikooli ja sain sisse umbes pooltesse.“ 

„Kui palju Columbia Ülikoolis veel peale teie eestlasi õpib?“ uurin, mõeldes sellele, et Columbia vilistlaste hulka kuulub ka näiteks president Toomas Hendrik Ilves. 
„Kahjuks olen ma ainuke Eesti üliõpilane siin ülikoolis,“ vastab Sabas sedasorti selgel ja kõlaval häälel, mis Ühendriikides elades kergesti tekkima kipub. Kuid mingit aktsenti ma tema eesti keelel veel küll ei tähelda.

Columbia Ülikooli veebilehe põhjal on Sabase spetsialiseerumiseks „stohhastiline optimeerimine“, „andmepõhine otsuselangetamine“ ning eelnimetatu rakendamine „e-kommertsi-, transpordi-, finants- ja tarnevallas“. „See ala on väga interdistsiplinaarne, ühendades endas arvutiteaduse, statistika, matemaatika ja majanduse,“ kirjeldab Sabas. „Eesmärgiks on kombineerida teadmised eelmainitud teadusharudest, et lahendada reaalmajanduslikke probleeme. Lühidalt – teha tarku, teadusel põhinevaid otsuseid.”

Kas saaks minna veidi detailsemaks ja tuua mõne elulise näite? 

„Jah, muidugi. Kuigi ma oma täpset doktoritöö teemat ei ole veel formaliseerinud, oleks üks võimalik teema siiski näiteks transpordivõrgustike optimeerimine. Kui tuua Tallinna näide, siis võiks küsida, kas oli kaval pikendada trammitee Tallinna lennujaama või oleks võinud sinna hoopis luua tihedamad bussiühendused.“

„Ja mis teie seisukoht on?“ 

„Minul seisukoht puudub, sest ma ei ole näinud ühtegi analüüsi,“ jääb Sabas teaduslikuks. Kuid vihjab, et digiajastu on analüüside tegemise võtteid muutmas ning traditsiooniline lähenemine ehk sageli kvalitatiivsetel faktoritel põhinevad ekspertide konsultatsioonianalüüsid on asendumas suurandmetel põhinevate meetoditega. Mõneski valdkonnas, ütleb Sabas, „võib arvutit usaldada, sest inimesed eksivad tunduvalt rohkem. Näiteks majanduse uurimine on väga keeruline ja meie oma aju ei suuda hoomata kõiki muutujaid ja nende vastastikmõju. Või diagnoosi panek meditsiinis – on näidatud, et teatud juhtudel suudavad arvutid diagnoosida vähki täpsemini kui arstid. Siit tekib aga küsimus, kuidas saab arst diagnoosi vähihaigele teatada, kui ta ise ei tea, kuidas algoritm toimis. Kuhu me tõmbame piiri? Tekib selline paradoksaalne usalduse puudujääk.“
Ja meditsiini kõrval on teisigi delikaatseid valdkondi, kus arvutite analüüsioskus on aina suurem, näiteks rahandus. Sabas jõudis Suurbritannias töötada ka kahes investeerimispangas (HSBCs ja J.P.Morganis), kus üritas leida „statistiliste meetodite abil“ optimaalset balanssi ehk piiri, milleni krediidiasutusel laene andes ehk riske võttes minna tasub. 

Kas ka akadeemilisi töid – mis on Sabasel võimaldanud mõnegi kooli lõpetada Distinction’iga (ehk sisuliselt cum laude) – hindavad juba arvutid? Või otsustasid ühendused mikrokiipide vahel näiteks tema vastuvõtmise Columbia Ülikooli, kus neljale-viiele vabale kohale võib olla sadu soovijaid? Mõttepaus on nüüd murdosa sekundit pikem kui muidu. „See on väga hea küsimus. Ma arvan, et veel mitte, kuna kirjalik teadustöö on ikkagi kvalitatiivne ning seda on arvutil veel raske mõista. Matemaatilisi mudeleid võib masin muidugi hinnata, sest 2+3 on 5 iga kord. Mis puutub ülikooli vastuvõttu, siis seal on oluline roll inimsuhetel. Üliõpilasel peab olema hea läbisaamine juhendajaga, sest üksi teadust teha on pea võimatu. Ka sellist sobivust on raske arvutil hinnata, kuid mitte võimatu.“

New Yorgis elab Sabas Manhattani saare põhjaosas ja ülikooli majutusasutuses, „põhimõtteliselt otse kampuse kõrval“. „Elu on suhteliselt lihtne – ülikool, trenn, kodu ja jälle ülikool,“ räägib Sabas ja rõhutab spordi tähtsust: „kui teha 10 tundi järjest arvuti taga uurimustööd, siis keha väsib ära. Sport on võimalus keha ergutada ja see aitab omakorda kaasa keskendumisele.“ Vahel jõuab ta joogatrennide või mõne üksiku maratonijooksu kõrvalt ka kohalikku Eesti Majja, kuid tagasi tulemas ta end veel ei näe, vähemasti mitte lühikeses perspektiivis. „Minu eesmärk on võtta maksimum nendest võimalustest, mis mulle on antud.“ 
 
VIIS KÜSIMUST
LINN või MAA: „Maa. Olen maalaps, olen Väike-Maarjast.“ 
KASS või KOER: „Koer on inimesele lähedasem sõber.“ 
VALGE VÕI PUNANE: „Valge.“
TEE VÕI KOHV: „Kohvi ma ei joo, aga meeldib tee sidruniga.“
VASAK VÕI PAREM: „Parem.“

Posted in Stipendiaat
Toeta Fondi
Tamkivi reaalteaduste fond ootab teie toetusi pangaülekandega või kasutades PayPali, levinud pangakaarte või Bitcoine.
Annetused on maksuvabad.
Telli uudised
Kui soovid end kursis hoida fondi tegemistega, telli uudiskiri siit