Viimase paari aasta jooksul on termin “tehisaru” ehk tehisintellekt muutunud kitsast tehnoloogiaringkonnast pärinevast mõistest igapäevaseks kõneaineks, mida arutatakse nii kohvinurgas, meedias kui ka valitsuse tasandil. Kui varem seostus see termin peamiselt ulmefilmidega, kus robotid maailma üle võtavad, siis tänaseks on reaalsus hoopis praktilisem, kuid sama murranguline. Me oleme tunnistajaks tehnoloogilisele revolutsioonile, mida võrreldakse sageli interneti või isegi elektri kasutuselevõtuga. Põhjus, miks sellest just nüüd nii palju räägitakse, peitub hiljutistes läbimurretes, mis on toonud võimsa tehisintellekti iga tavakasutaja sõrmeotstele, muutes selle abstraktstsest koodireast reaalseks tööriistaks, mis kirjutab tekste, loob pilte ja analüüsib andmeid kiiremini kui ükski inimene.
Mis on tehisaru tegelikult?
Lihtsustatult öeldes on tehisaru (inglise keeles Artificial Intelligence ehk AI) arvutisüsteemide võime täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimmõistust. Nende ülesannete hulka kuuluvad visuaalne tajumine, kõnetuvastus, otsuste langetamine ja keelte tõlkimine. Kuid tehisaru ei ole üksainus monoliitne “aju”. See on pigem katusmõiste, mis hõlmab mitmeid erinevaid tehnoloogiaid ja meetodeid.
Kõige levinum eksiarvamus on see, et tehisaru “mõtleb” nagu inimene. Tegelikkuses põhineb kaasaegne tehisintellekt matemaatikal ja statistikal. See otsib tohututest andmehulkadest mustreid ja seoseid ning kasutab neid, et ennustada tulemusi või genereerida vastuseid. Tehisaru võib jagada laias laastus kaheks:
- Kitsas tehisaru (ANI): See on intellekt, mis on loodud täitma ühte konkreetset ülesannet väga hästi. Näiteks maleprogramm, mis võidab maailmameistrit, ei oska autot juhtida ega luuletust kirjutada. Enamik tänapäeva rakendusi, alates Google’i otsingust kuni Spotify soovitusteni, on kitsas tehisaru.
- Üldine tehisaru (AGI): See tähistab hüpoteetilist süsteemi, mis suudaks mõista, õppida ja rakendada teadmisi mistahes intellektuaalses valdkonnas samaväärselt inimesega. Kuigi see on paljude teadlaste “püha graal”, oleme sellest etapist veel kaugel.
Masinõpe ja süvaõpe – mootor tehisaru taga
Et mõista, miks tehisaru on täna nii võimekas, tuleb vaadata selle “kapoti alla”. Kaks peamist terminit, mida sageli kuuleme, on masinõpe ja süvaõpe.
Masinõpe on tehisaru alamvaldkond, kus arvutid õpivad andmetest ilma, et neid oleks otseselt programmeeritud iga konkreetset sammu tegema. Selle asemel, et kirjutada reegleid (kui juhtub X, tee Y), söödetakse algoritmile ette tuhandeid näiteid ja lastakse tal endal reeglid tuletada.
Süvaõpe (Deep Learning) on omakorda masinõppe edasiarendus, mis imiteerib inimaju struktuuri, kasutades tehislikke närvivõrke. Need võrgud koosnevad kihtidest, mis suudavad töödelda äärmiselt keerulisi andmeid. Just süvaõpe on see, mis on võimaldanud viimase aja suuri hüppeid pildituvastuses ja loomuliku keele töötlemises. Mida rohkem andmeid ja arvutusvõimsust nendele närvivõrkudele anda, seda nutikamaks need muutuvad.
Miks just nüüd? Tehnoloogilise plahvatuse põhjused
Tehisintellekti kontseptsioon ei ole uus – sellest on räägitud juba 1950. aastatest. Miks siis just viimased aastad on toonud kaasa sellise plahvatusliku kasvu ja tähelepanu? Sellel on kolm peamist põhjust:
- Andmete kättesaadavus: Me elame infoajastul, kus iga hiireklõps, sotsiaalmeedia postitus ja digitaalne tehing salvestatakse. See tohutu andmehulk (Big Data) on kütus, mida tehisaru mudelid vajavad õppimiseks.
- Arvutusvõimsuse kasv: Kaasaegsed graafikaprotsessorid (GPU-d) ja spetsiaalsed kiibid on muutunud piisavalt võimsaks, et treenida hiiglaslikke mudeleid mõistliku aja jooksul. See, mis varem võttis aastaid, on nüüd tehtav nädalatega.
- Uued algoritmid: Läbimurded tarkvara arhitektuuris, eriti nn “Transformer” mudelid (millele tugineb ka GPT), on võimaldanud arvutitel mõista konteksti ja keele nüansse viisil, mis varem oli võimatu.
Generatiivne tehisaru: Mängureeglite muutja
Kõige suurem põhjus, miks tehisaru on praegu kõigi huulil, on generatiivse tehisaru esiletõus. Erinevalt varasematest süsteemidest, mis tegelesid peamiselt andmete analüüsimise ja kategoriseerimisega, suudab generatiivne AI luua midagi täiesti uut.
Tööriistad nagu ChatGPT, Claude, Midjourney ja DALL-E on näidanud, et arvuti suudab olla loov. See suudab kirjutada esseesid, programmeerida koodi, luua fotorealistlikke pilte ja isegi komponeerida muusikat. See on tekitanud olukorra, kus tehisintellekt ei ole enam ainult andmeteadlaste pärusmaa, vaid tööriist, mida saavad kasutada turundajad, kirjanikud, disainerid ja õpetajad. See demokratiseerimine ongi peamine põhjus meediakära taga – tehisaru on muutunud kättesaadavaks massidele.
Mõju tööturule ja ühiskonnale
Loomulikult toob selline kiire areng kaasa ka hirme ja küsimusi. Kas tehisaru võtab meie töökohad? Ajalugu on näidanud, et tehnoloogilised revolutsioonid kaotavad küll teatud ametid, kuid loovad asemele uusi. Rutiinsed ja korduvad ülesanded on esimesed, mida tehisaru suudab automatiseerida. Andmesisestus, lihtsam tõlketöö või klienditoe esmane tase on juba praegu suuresti automatiseeritud.
Samas näeme me pigem inimese ja masina koostööd ehk liitintellekti. Arst, kes kasutab tehisaru röntgenpiltide analüüsimiseks, suudab diagnoosida haigusi täpsemalt. Programmeerija, kes kasutab AI-d koodi kirjutamiseks, jõuab tulemuseni kiiremini. Oluline on mõista, et tehisaru on tööriist, mis võimendab inimese võimeid, mitte tingimata ei asenda inimest ennast täielikult.
Eetilised küsimused ja riskid
Koos võimekusega kaasnevad ka riskid, millest ei saa mööda vaadata. Üks suurimaid probleeme on hallutsinatsioonid – olukorrad, kus tehisaru esitab valeinfot täie veendumusega. Kuna keelemudelid ennustavad vaid järgmist tõenäolist sõna, ei ole neil tegelikku arusaama tõest ega faktidest.
Teine murekoht on autoriõigused ja andmekaitse. Kui tehisaru treenitakse internetis leiduva materjali peal, siis kellele kuulub loodud sisu? Kas kunstnikud ja kirjanikud saavad õiglast tasu, kui nende loomingut kasutatakse mudelite õpetamiseks? Need on juriidilised ja eetilised vaidlused, mis kujundavad tehnoloogiamaastikku lähiaastatel.
Samuti on ohuks nn “deepfake” ehk süvavõltsingud, kus tehisaru abil luuakse veenvaid videoid või heliklippe, kus reaalsed inimesed räägivad või teevad asju, mida nad tegelikult pole kunagi teinud. See kujutab endast tõsist ohtu nii isiklikule mainele kui ka demokraatlikele protsessidele.
Korduma kippuvad küsimused (KKK)
Kas tehisaru võib muutuda ohtlikuks?
Nagu iga võimas tööriist, võib ka tehisaru olla ohtlik, kui seda kasutatakse valesti (nt küberrünnakuteks või desinformatsiooni levitamiseks). Ulmelised stsenaariumid, kus tehisaru muutub iseteadlikuks ja ründab inimkonda, on hetkel siiski vaid teooria, kuid teadlased tegelevad aktiivselt turvameetmete väljatöötamisega (AI alignment), et tagada süsteemide vastavus inimväärtustele.
Kas ma pean oskama programmeerida, et tehisaru kasutada?
Ei, see ongi kaasaegse generatiivse tehisaru suurim eelis. Enamik uusi tööriistu, nagu ChatGPT, töötavad loomulikus keeles. Sa pead oskama vaid selgelt väljendada, mida sa soovid (seda nimetatakse “viipamiseks” või prompting), ja masin teeb ülejäänu.
Kas tehisaru loodud sisu on autoriõigusega kaitstud?
See on juriidiliselt hall ala ja seadused on riigiti erinevad. Hetkel on paljudes riikides seisukoht, et autoriõigus kehtib ainult inimese loodud teostele. Seega puhtalt tehisaru genereeritud pilt või tekst ei pruugi olla autoriõigusega kaitstud, kuid olukord võib muutuda seadusandluse täienedes.
Kuidas ma saan kindel olla, et tehisaru räägib tõtt?
Sa ei saagi olla 100% kindel. Tehisaru võib “hallutsineerida” ehk veenvalt valetada. Seetõttu on kriitiline mõtlemine ja faktikontroll endiselt hädavajalikud. Ärge kasutage tehisaru ainsa infoallikana oluliste otsuste tegemisel.
Kuidas selle tehnoloogiaga sammu pidada?
Maailm liigub suunas, kus tehisaru kasutamise oskus muutub sama elementaarseks kui arvutikirjaoskus või interneti kasutamine. Selle asemel, et tunda hirmu, on mõistlik olla uudishimulik. Parim viis õppimiseks on katsetamine. Alustage lihtsatest tasuta tööriistadest, proovige lasta tehisarul koostada nädala menüü, kirjutada sünnipäevakaardi luuletus või kokku võtta pikk artikkel.
Ettevõtted otsivad üha enam töötajaid, kes oskavad tehisaru abil oma tööprotsesse optimeerida. See ei tähenda, et peate teadma, kuidas närvivõrgud matemaatiliselt töötavad, vaid pigem seda, kuidas neid tööriistu praktiliselt oma valdkonnas rakendada. Tulevik kuulub neile, kes suudavad kohaneda ja võtta tehisaru oma partneriks, mitte konkurendiks. Tehnoloogia areneb meeletu kiirusega ja praegu on parim aeg rongile hüpata, et mõista ja kujundada seda, kuidas see meie tulevikku mõjutab.
