Kui tundub, et tänapäeva tehisintellekt on hoolimata telefonis selfile kuvatavatest hiirekõrvadest veidi igav, siis selles on süüdi jäämäe efekt.

Foto: pianodiaphragm / Shutterstock.com

Paul Pällin on IT-ettevõtja, kes arendab tehislikke meeli inimestele.
Paul Pällin on IT-ettevõtja, kes arendab tehislikke meeli inimestele. Erakogu
Kui räägitakse ­tehisintellektist (ingl AI ehk artificial intelligence), siis ehk kangastub arvuti, mis suudab kõike sedasama mida inimene, aga veidi paremini. Kuigi selleni on veel hulk aastakümneid minna, on ometi turundussõnumid juba praegu täis juttu, kuidas värskeim tehisintellekt telefonis, kõlaris, veebi­leheküljel või külmkapis on meie teenistuses. Kes siis eksib ja kes valetab?

Ühest küljest on kindlasti tegu haibiga. See, mida täna turundatakse AI ehk tehisintellektina, oli veel paar aastat tagasi tuntud masinõppena, enne seda big data’na, veelgi varem statistilise analüüsina. Kas tõesti on tänapäeva tehisintellekt lihtsalt reklaami poolt ülekullatud vanaaegsed algoritmid? Mitte täiesti. Mingis mõttes on tänapäeva tehisintellekt hästi treenitud hiir. Kui klassikalisi arvutiprogramme kirjutades annavad inimesed ette ühemõttelised instruktsioonid, siis tehisintellekti loomine käib teisiti. Justkui võtaks vastsündinud hiirepoja, paneks ta kinnisesse kasti ning ainsa sisendina näitaks kompuutertomograafi pilte. Kui ta õigesti ära arvab, kas pildil on vähkkasvaja või mitte, saab ta süüa. Need pildid on kõik, mida hiir maailmast teab. Vähi äratundmisest saab tema elu mõte ja ellujäämisstrateegia, sinna kulub kogu tema aju ressurss. Selle tulemusel suudab hiir vähki paremini diagnoosida kui ükskõik milline inimdoktor (AI juba suudab). Hiir lihtsalt seetõttu, et tänapäeva AI ajumaht on heal juhul sarnane hiire omaga ning sarnane on ka infotöötlusloogika (närvivõrgustikud).

Kui tavaline hiir kassi näeb, pistab ta plehku. Kui kassi näeb Dr Hiir, dia­gnoosib see kiirelt kassi vähivabaks ja jääb einet ootama. Kõiges muus peale vähi äratundmise teatud sorti piltidelt on loomake täielik idioot, kuid ühes asjas hiilgav. Just see spetsialiseerumine on andnud „hiirtele“ võimaluse tänapäeva maailmas läbi lüüa. Ühtlasi keerab see pea peale arusaamad sellest, mis on keeruline ja mis on lihtne. Senistes tehnoloogilistes revolutsioonides on oma töö kaotanud põhiliselt madalama kvalifikatsiooniga töötajad – künnimehed, aurumasina juhid, liftipoisid jt. Arstid, juristid, pankurid, ettevõtjad ja kunstnikud on end tundnud turvaliselt. Nüüd võib kõik teisiti minna. Robotjuristid suudavad läbi töötada rohkem kaasusi ning on objektiivsemad. Laenu­ametnikke on juba mõnda aega asendanud algoritmid. USA riskikapitalifond määras üheks oma investeerimiskomitee liikmeks AI ning selle otsused on seni olnud parema kvaliteediga kui ülejäänud pankurite omad. AI loodud Johann Sebastian Bachi heliteose imitatsioon tunnistati pimetestis bachilikumaks kui originaalid. Samas pole veel ühtegi ­AI-d, kes suudaks hilisõhtul baaris joobnuid kantseldada. Tuleb välja, et kõige keerulisem inimoskus on talupojatarkus!

Pole veel ühtegi AI-d, kes suudaks hilisõhtul baaris joobnuid kantseldada. Kõige keerulisem inimoskus on talupojatarkus!

Mul on kodus Google Home’i nutikõlar. Kui ma küsin sellelt tänast ilma, saab see minust aru ja teab vastust. Teab ka vastust küsimusele, kumb on suurem, kas Venemaa või Kuu. Aga kui küsida: „Mida teha banaaniga?“, siis on vastus juba kergelt imelik, kuigi veel informatiivne. Siiski, kas see ikka on intelligentne? Google Home’i kõlar kasutab tehisintellekti vaid tekstituvastuseks ja kõnesünteesiks. See õnnestub üllatavalt hästi. Kui neli last läbisegi kõlari peale viletsas inglise keeles karjusid, üritas see neist aru saada, nagu sõltuks sellest tema elu. Tihtipeale saigi aru! Ma ise oleks palunud lastel vait jääda ja oma soovid kordamööda esitada, kuid sellist võimalust ­Google Home’i valikutes ei eksisteerinud. Vastamise juures toetub kõlar aga puhtalt instruktsioonidele. Kui küsitakse ilma kohta, on selle jaoks kindlad instruktsioonid – küsida ilmateavet kindlast veebiteenusest, kasutades asukohainfot, ning esitada see kindlal kujul. Enamasti aga teostab lihtsalt Google’i otsingu ja loeb ette esimese vastuse. Järelikult on selle intelligentsiskoor piiratud.

Google’i vestlusteenustel on ka huvitavamaid arenguid. Selle aasta üheks läbimurdeks on Duplexi nimeline AI, mis suudab ise helistada restorani ja seal laua reserveerida. Sarnaselt inimesega saab Duplex aru ebastandardsetest vastustest ning pikib ka ise kõnesse „hmm“, „ee“ jt häälitsusi… Nii selleks, et jätta inimese muljet, kui ka mõtlemisaja võitmiseks. Ennustan, et kui teenus leiab laialdasemat kasutust, siis peagi ilmub teenus restoranide tarvis, kus AI vastab lauabroneeringukõnedele inimesesarnaselt, ning varsti on meil hulk roboteid, kes suhtlevad omavahel ning kulutavad protsessoriaega kõnesünteesiks ja kõnetuvastuseks, öeldes muudkui „hmm“ ja „ee...“. Samas saaks asja korda ajada vaid mõne kilobaidi ja mikrosekundiga.

Duplex peaks tarkvarauuendusega ilmuma Google Pixel 3 telefonidesse järgmisel kuul. Koos sellega tuleb ka teenus, mis suudab iseseisvalt vastu võtta näiteks telefonimüüjate kõnesid ja neile viisakalt vastata. Järjekordne näide, kus tehisintellekt kitsas valdkonnas ületab inimlikku!

Ka Apple ja teised suured tootjad pakuvad oma telefonidele välja mitmeid imelisi AI funktsioone, nende hulgas kaamera, mis tuvastab näiteks maastiku ja kohendab säriparameetreid optimaalseks. Jällegi kitsas tehis­intellekt, mis on näinud miljoneid pilte, inimesed on andnud tagasisidet, mis on mets ja mis mitte, ning öelnud ka, millal maastik hea välja näeb. Kui soovid ebaoriginaalset pilti, siis jumala pärast, kasuta! Pildistaja kunstilised ambitsioonid või spetsiifiline kontekst seda ei huvita. Kuna tehisintellekti treenitakse inimeste ­arvamuste peal, on see ka eelarvamuste edasikandja. USA tehisintellekti, mille ülesandeks oli ennustada kurjategija retsidivismikalduvusi, süüdistati rassismis – kuid see langetas oma otsused puhtalt varasemate kohtuotsuste pealt. Keda nüüd süüdistada?

Apple’i reklaamitud neural ­engine (närvimootor) on hoolimata seda ümbritsevast müstikast isegi mõnevõrra kasulik. Kui tavalised programmid (äpid) jooksevad nagu mehed – sirgjooneliselt, üks asi korraga –, siis AI rakendused käituvad rohkem naistena (õigemini, nende stereotüüpidena) – sada asja korraga, ennustamatult, keegi ei tea, miks nad nii otsustasid, kaasa arvatud otsustaja, kuid lõpptulemus on hea. AI rakendusi saab jooksutada mehelikus maailmas – korraga tehtavad tehted tehakse üksteise järel ja tulemused raporteeritakse korraga, kuid see on aeglasem. Neural engine on lihtsalt järjekordne haipsõna, mis tähistab paralleelseks töötluseks optimeeritud kiibiehitust. See võimaldab jutujoru tuvastada väiksema elektrikuluga ja tuvastada nägusid kiiremini.

Kui tundub, et tänapäeva AI on hoolimata telefonis selfile kuvatavatest hiirekõrvadest veidi igav, siis selles on süüdi jäämäe efekt. Raske on tähele panna, kui McDrive’i teenindaja asendub McGoogle’iga, kui su kardioloog töötab vaid kommunikaatori rollis, kui Banksy uusim grafiti on tehtud AI-juhitud Sprayprinteri poolt, või kui sulle ei öelda, miks sind vangi pandi. Igavus asendub šokiga siis, kui jäämägi end ümber pöörab ja tööandja uus müügijuht sind Snap­chati kaudu vallandab ning sa saad aru, miks sa teda kunagi koosolekul näinud ei ole. Ilmselt on inimese kõige tulevikukindlamad oskused need, mis vajavad teadmisi võimalikult paljudest eluvaldkondadest korraga.