Koos tehisaru kasutusvaldkondade kiire laienemisega on suurenenud ka sellega seotud eksimustest tulenevad riskid. Üks eksimuste allikaid on vead andmetes, mille abil on tehisaru 
loodud. Masinõppel põhinevate süsteemide korral võib probleemiks osutuda ka loodud tehisaru 
puudulik üldistusvõime. Osa vigadest on üldse vältimatud, sest olukorda kirjeldavaid andmeid 
on liiga vähe. Kõigist neist vigadest tulenevate riskide minimeerimiseks on vaja, et teaksime, 
millal ja mil määral saame tehisaru väljundite õigsuses kindlad olla. Kas sellise kindluse saavutamine on aga üldse võimalik?
Inauguratsiooniloengus arutleb professor Meelis Kull võimaluste üle saavutada kindlus tehisaru 
väljundite õigsuse suhtes. Oma teadustöös on ta eelkõige tegelenud masinõppe mudelitega, 
mis annavad lisaks ennustatava tunnuse väärtusele ka tõenäosusliku hinnangu ennustuse 
õigsusele. Kui saame kindlad olla, et tõenäosushinnang on hästi kalibreeritud ning ei kajasta 
liigset enesekindlust või ebakindlust, saab vigadest tulenevaid riske tavaliselt hästi maandada. Kuidas aga kalibreeritud hinnanguid saada ja kas see õnnestub ka suurte arutlevate 
keelemudelite korral?

Meelis Kull on lõpetanud Tartu Ülikoolis informaatika bakalaureuse- ja magistriõppe ning 
kaitses samas 2011. aastal doktoritöö bioinformaatika vallas. Seejärel alustas ta teadustööd 
masinõppe valdkonnas, täiendades end aastatel 2013–2017 järeldoktorantuuris Bristoli Ülikoolis 
Suurbritannias. Eestisse naastes rajas ta masinõppe uurimisrühma, kes tegeleb peamiselt 
määramatuse hindamise ja kalibreerimise teemadega masinõppes ning tehisarusüsteemides.
Alates 2024. aasta lõpust töötab Kull Tartu Ülikooli tehisintellekti professorina. Ta juhib Eesti 
tehisintellekti tippkeskust ning osaleb Eesti Teaduste Akadeemia tehisaru ja aju komisjoni 
töös. Meelis Kull on Euroopa tehisaru tippvõrgustiku ELLIS liige