Συνέντευξη του Καθηγητή Παπαευσταθίου Μάριου με θέμα: Τεχνητή νοημοσύνη (Artificial Intelligence) & Ρομποτική (Robotics ) ως εφαρμογή στο Εκπαιδευτικό Σύστημα,στην Ειδική Αγωγή,στην Υγεία,στην Οικονομία & στην Ρομποτική. Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο Ελληνικό Εκπαιδευτικό Σύστημα και ευρεία εφαρμογή σε Υγεία-Οικονομία-Ρομποτική και σε άλλους τομείς.

1)Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στο εκπαιδευτικό σύστημα έχει τεράστια δυνατότητα να βελτιώσει την ποιότητα της διδασκαλίας και της μάθησης. Ακολουθούν μερικοί τρόποι που η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί στο εκπαιδευτικό περιβάλλον:
Εξατομικευμένη Μάθηση: Οι αλγόριθμοι μάθησης μηχανής μπορούν να αναλύουν τα δεδομένα για κάθε μαθητή και να προσφέρουν εξατομικευμένες συστάσεις και προσαρμοσμένο υλικό, βοηθώντας τους μαθητές να μάθουν στο δικό τους ρυθμό και σύμφωνα με τις ατομικές τους ανάγκες.
Αξιολόγηση Μάθησης: Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αξιολογήσουν αυτόματα τις εργασίες και τις απαντήσεις των μαθητών. Αυτό μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο για τους εκπαιδευτικούς και να παρέχει άμεσα ανατροφοδοτικά σχόλια στους μαθητές.
Συστήματα Συνεργατικής Μάθησης: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει τη συνεργατική μάθηση, βοηθώντας τους μαθητές να συνεργάζονται διαδικτυακά σε εκπαιδευτικά έργα και να μοιράζονται ιδέες.
Εκπαίδευση Εκπαιδευτικών: Οι εκπαιδευτικοί μπορούν να εκπαιδεύονται μέσω εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης που προσομοιάζουν περιπτώσεις διδασκαλίας και διαχείρισης της τάξης.
Αναγνώριση Συναισθημάτων: Η ανάλυση συναισθημάτων μέσω της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βοηθήσει τους εκπαιδευτικούς να παρακολουθούν την εμπειρία των μαθητών και να αντιδρούν ανάλογα. Εκπαιδευτικά Παιχνίδια: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία διαδραστικών εκπαιδευτικών παιχνιδιών που προάγουν τη μάθηση με διασκέδαση.
Προβλέψεις και Αναλύσεις: Οι αναλύσεις δεδομένων μπορούν να παρέχουν προβλέψεις σχετικά με την επίδοση των μαθητών, τις ανάγκες τους και τις τάσεις στη μάθηση.

2)Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας έχει τεράστια επίδραση και δυνατότητες για τη βελτίωση της ιατρικής περίθαλψης, της διάγνωσης, της θεραπείας και της διαχείρισης των ιατρικών δεδομένων. Ορισμένοι τρόποι εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας περιλαμβάνουν:
Διάγνωση και Πρόβλεψη Ασθενειών: Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναλύουν ιατρικά δεδομένα, όπως εικόνες από ακτινογραφίες, αποτελέσματα εξετάσεων και ιατρικές εγγραφές, προκειμένου να βοηθήσουν στη διάγνωση και την πρόβλεψη ασθενειών, όπως ο καρκίνος, ο διαβήτης και οι καρδιαγγειακές παθήσεις.
Ρομποτική Χειρουργική: Οι ρομποτικές συστάσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για πιο ακριβείς και αποτελεσματικές χειρουργικές επεμβάσεις.
Διαχείριση Ιατρικών Δεδομένων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην αποτελεσματική διαχείριση των ιατρικών δεδομένων, όπως ιατρικές εγγραφές, απεικονίσεις και δεδομένα γονιδιακής αλληλουχίας.
Πρόβλεψη Επιδημιών: Οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύουν επιδημιολογικά δεδομένα και να βοηθήσουν στην πρόβλεψη και πρόληψη επιδημιών.
Υποστήριξη Αποφάσεων: Οι γιατροί μπορούν να χρησιμοποιούν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για την υποστήριξη κλινικών αποφάσεων, βασιζόμενοι σε ενδείξεις και επιστημονικές πληροφορίες.
Προσωπική Υγεία και Ευεξία: Οι εφαρμογές υγείας και φορετές συσκευές μπορούν να παρακολουθούν την κατάσταση της υγείας ενός ατόμου και να προσφέρουν συμβουλές για βελτίωση της ευεξίας.

3)Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην οικονομία έχει ευρύ φάσμα επιπτώσεων και δυνατοτήτων. Παρακάτω παραθέτω μερικούς τρόπους με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται στον τομέα της οικονομίας:
Χρηματοοικονομική Ανάλυση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει τους επενδυτές με αναλύσεις για το ποιες επενδύσεις είναι πιο πιθανό να αποδώσουν καλύτερα.
Διαχείριση Ρίσκου και Ασφάλειας: Οι αλγόριθμοι μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό κινδύνων και απειλών για την οικονομία, καθώς και στον καθορισμό στρατηγικών διαχείρισης ρίσκου.
Διαχείριση Εφοδιαστικής Αλυσίδας: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει τη διαχείριση των εφοδιαστικών αλυσίδων μέσω προβλέψεων της ζήτησης και βελτιστοποίησης του εφοδιαστικού δικτύου.
Χρηματικές Συναλλαγές και Τραπεζικές Υπηρεσίες: Οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύουν χρηματικά δεδομένα, να εντοπίζουν απάτες και να βελτιώνουν την ασφάλεια των χρηματικών συναλλαγών.
Διαχείριση Πορτοφολιού και Επενδύσεων: Εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στη διαχείριση του προσωπικού πορτοφολιού και στη λήψη αποφάσεων σχετικά με τις επενδύσεις.
Τέλος.η ειδική εκπαίδευση αναφέρεται στη διδασκαλία και την υποστήριξη μαθητών με ειδικές εκπαιδευτικές ανάγκες (ΕΕΑ) που έχουν δυσκολίες στη μάθηση ή στην κοινωνικο-συναισθηματική ανάπτυξη. Αυτές οι δυσκολίες μπορεί να είναι συναφείς με διάφορα προβλήματα, όπως αναπηρίες, αναπτυξιακές διαταραχές, νευρολογικά προβλήματα, γνωστικές δυσκολίες και άλλες καταστάσεις που επηρεάζουν την εκπαιδευτική πρόοδο και την κοινωνική τους ένταξη.