ENN TÖUGU

Kuhu küllTEHISMÖIS

___ __

on jaanud?

r

u—

• r

. \3Q • Iorispb1/O1d

.

• \ \ \b

\: ‘

1

••.s •••

1

9

: •

‘) ‘..,1

\

e

1

.1

.1

1

‚1

1

1

1

.‘

4F

K ohe, kui olid välja moeldud jakonstrueerjtud artrutid, said matemaatika köige helgemad peadaru, et pohimötteliselt avanes motlevate masinate ehk tehismoistuse loomise vöimalus. Nende seas olid ManMathison Turing, John von Neumann jaMeksander Kolmogorov - maailmakuulsaimad matemaatikud, kes ühelvöi teisel viisil väljendasid oma uskutehismöistuse kui intellekti omavatehissüsteemi vöimalikkusesse.

Taolise usu pöhjuseks oh kaks asjaolu. Esiteks — pole näha pohimottelisipure sellele, mihliseid ning kui taheskeerulisi tegevusi inforrnatsioonigaannab kirjeldada programmide abil.Teiseks programme saab teha jamuuta arvutite töö ajal, seda ka mimese osavotuta. Seega on voimalik sobivate programmidega varustatud arvuti

— iseoppimine ja evolutsioon katse-eksituse meetodil. Muidugi, arvutile tarkuse lisaniisel on oluhine ka opetaja, stprogrammeerija roh.

Kuidas köik algasMan Turing sonastas testi, mis peaksnäitama, kas tehissüsteem omab intellekti. See nn Turingi test tunnistabintellektj olenjasolu süsteemil, niis toimib mentaalselt sama hästi kui mi

— mene, teiste sonadega mille vastuseidküsimustele ei saa eristada inimese vastustest. Turingi testi oluhine idee onsehles, et loobutakse igasuguse materiaalse kandja vaatlusest. Mgupäranesonastus ütles: testitavad on eraldi ruumides ja suhtiemine peab toimumasonumite edastamise teel.

e

USA arvutiteadlane John McCarthy (1927—2011)defineeris 1956. aastal tehisintellekti kuiuurimisvaldkonna.

Tehismöistuse Ioomineedeneb visalt, sest ajustoimuv on väga keeruline.

Tehisintellekti kui uurimisvaldkonnadefineeris 1956. aastal John McCarthy,kellelt pärineb populaarne tehisintellekti programmeerimise lceel LISP.McCarthy on käinud ka Tallinnas esinemas ning kutsunud enda juurde Stanfordi ühikooli külalisteadurjks mitmeideesti teadlasi.

Tänapäevalgi on huvitav lugeda ühtevarasemat ülevaadet tehisintellektjperspektiivide kohta, mis pärineb tehisintellekti gurult Marvin Minskilt (M.Minsky. Steps Toward Artificial intehligence.Proc. IRE, v. 49, 1961, 8—30). Kirjutiselopus avaldab ta oma suhtumist intelligentsusesse nii: „Kogu meie arutelu käigus pole meil onnestunud eraldadamidagi, mis olelcs „intellekt“. Kas siinpuudub midagi? ... Kas me ei peaks küsima, mis intellekt „tegelikult on“? (Pangetähele jututnärkide paigutust tekstis! — El‘)Ta jätkab nii: „Minu jaoks näib „intelligentsus“ tähistavat ei midagi oluliseltenamat kui vöimekuste kogumit, midame austame, kuid ei möista ... Kuid meei tohiks enda vöimetusest leida intellekti asukoht teha järeldust, et programmeeritavad arvutid ei suuda moelda.“

Üsna samamoodi arvavad arvutiteadlased ka praegusajal. Alustoena eeldatakse, et infoprotsessid, mihle hulka eeldatavasti intellekt kuulub, on seotudmateriaalse alusega üksnes sel määral,kuivord on mateeriat vaja infoprotsesside toimimiseks. Seda seisukohta toetab järjest enam programmeerijate kogemus, kes üha rohkem eralduvad riistvarast, töötavad „pihves“ ja suhtlevadküberruumis, mida iganes need moisted tähendavad. Minu kogemus ütlebteisest küljest, et seda seisukohta eijagaülcski füüsik, kes on harjunud maailmavaatlema tervikuna ja näeb selles eelkoige mateeriat, olgu need siis kvargidvoi galaktikad.

Tehismöistuse tähendusKäesoleva arutelu jaoks peame koldculeppima kas voi Iigikaudses moistetetähenduses. limselt pole otstarbekasrääkida siin mustast kastist, mis olekstehismoistus, kui suudab läbida Turingi testi. Leppigem siis kokku, et tehismoistuse all moistame tehissüsteemivöimekust lahendada ülesandeid jakäituda infoprotsessides nii nagu mimene, kes on ju kindlalt möistusega

Tehisintellekti kui

uurimisvaldkonna ajaluguon pea sama pikk kui arvutiteajalugu. Kuid oodatud

tulemus — tehismöistus - onolnud visa tulema. Pärast

mitmeid töuse ja möönunii finantseerimises

kui tulemuslikkuses on käesjärjekordne töusuaeg.

‘4*

1

horisont 1/2014 • 31

olend. Seega votarne omaks ligikauduTuringi testiga määratud intelligentsuse sisu. Samas tähenduses kasutatakse ka sona „tehisintellekt“. Kuidviimase terminiga tähistatakse ka informaatika haru, mis uurib niisugus-teülesannete lahendamist, mille juureseeldatakse intellelcti vajadust, näitekssituatsioonide ja objektide äratundmine, tegevuse planeerimine soltuvaltkeskkonnast, icogemustest oppimine,masinnägemine jpm. Jätamegi siit alates käesolevas kirjutises tehisintellektitähistama ainult vastavat teadusharu.

Raägime mone sona ka emotsioonidest ja teadvusest. Need 011 isiksusefunktsioonid, seega peaks ineid huvitaina nende side intellektiga. Kuid senion tehismoistust püütud uurida (jaluua) neid omadusi eriti arvestamata.Ühest küljest on pöhjuseks raskusedmolema funktsiooni moistmisega. Teisest küljest ega me soovigi emotsionaalset ja teadvusega programmi, kuisaab hakkama selletagi. Nii on lihtsamja kindlam.

Kui piirduda ainult arvutiteadlaseleharjumuspärase infosfaäriga, saamedefineerida lihtsustatud lähendusednii emotsioonide kui ka teadvusejaoks.

Kus on emotsioonid ja teadvus?Emotsioonid on kujutatavad kui prioriteetide süsteem, mis 011 vajalik kiirekskäitumise (sh otsuste tegemise) juhtimiseks. Vöib ka öelda, et ernotsioonidjuhivad otsuste tegemisel vajalikkeprioriteete, tehes seda kiiresti ja kogusüsteemi ulatuses. Prioriteedid on hästituttavad arvutajatele fing isegi arvutikasutajatele. Näiteks vöime tuua olukorra, kus arvuti aku hakkab tühjakssaama ning see ei reageeri enam kasutaja käskudele, vaid päästab mis päästaannab andmete kettale salvestamisega,sest need toimingud said nüüd körgei

ma prioriteedi. Kui te seadistate arvutioperatsioonisüsteemi turvalisuse korgeimale tasemele, saate arvutis sellisedprioriteedid, et ta näib teile hirmununa, küsides alalopmata, kas te seda jaseda (salvestada faile, käivitada programme) ikka tahateja lubate teha.

Teadvuse lähendiks on refleksiivsus süsteemi voime arvestada omaolekut (ja olukorda kesickonnas) endakäiturnise planeerimisel. Täiesti pohjendatult voime väita, et reflelcsiivnesüsteem tunnetab ennast maailmaosana ja teab enda olekut. Seejuures 011tegu kahe olulise omadusega. Esitelcs,süsteem peab omama maailma mudelit, mis ühe osana sisaldab ka süsteemienda mudelit. Nii nagu inimesel onpeas info sellest, kuidas ta maailmaspaikneb, peab samasugune info olemaarvuti mälus. Teiseks peab süsteemolema vöimeline sehe mudeli peal planeerima oma käitumist. Te küll ei saaarvutilt küsida, kuidas ta ennast tunneb, kuid arvuti annab teile siiski iseteada, kui ta on „näljas“, ja teatab, etnüüd töötab ta tagavaraakul, ja aegalöpetamiseks on veel kümme minutit.

Refleksiivsus voeti laialt kasutuseleüheksakümnendatel aastatel agentidejuures. Agendid on programmid, millelon teatud autonoomia, mis möistavadmingit kas voi primitiivset suhtluskeeltja suudavad oma käitumist möningalmääral planeerida. Tänapäeva praktikas laialt kasutatavad agendid onenamjaolt vägagi spetsiifilised. Selliseidprogramme kasutatakse juba mitukümmend aastat telekommunikatsioonivorkude j uhtimiseks. Nende autonoomsus on vajalik, kuna vörkudes kulgevadprotsessid nii kiiresti, et inimene neidjuhtida ei suuda.

Käesoleva kirjutise pures peame leppima olukorraga, kus emotsioone jateadvust omavat intellekti ei vaadelda,

vaid püütakse neid funktsioone igno‚ reerida, kasutades vajaduse korral nen

de asemel prioriteetide ja refleksiivsusemöistet. Kuid edasine jutt ei ole tingimata emotsioonideta ja teadvuseta süsteemidest.

Mida alguses tehtiKui tehismöistuse loomise idee levimahakkas, leidis see nii tuliseid pooldajaidkui ka vastaseid. Iseäranis skeptiliseltsuhtusid ideesse filosoofid ja bioloogid.Takistuseks toodi aju keerukust, eluerihisust ning oige harva ka meie teadmiste vähesust. Optimistid seevastukuulutasid, et varsti on olemas tehissüsteemid, mis teevad masintolget, moistavad inimkeelt ning opivad kogemustest. Argimoistust omava tehissüsteemiloomise kallale esiotsa keegi ei asunud,kuid püüti luua programme, mis täidaksid inimesele omaseid ja intelligentsust noudvaid funktsioone: äratundmine, inimkeele moistmine jatolge, oppimine, mängud, teoreemidetoestamine, tegevuste planeerimine.

Tulemused olid väga visacl tulema.Eriti valmistas pettumuse suutmatusnäidata huvitavaid tulemusi inimkeelemoistmise ja masintolke alal. Siin osutus takistuseks oskamatus teadmisi esitadaja kasutada. Püüti luua universaalseid teadmiste esitamise keehi (knowledge representation language — KRL, frame

TEHISMÖISTIJS — intellekti omav tehissüsteem.

TEHISINTELLEKT — arvutiteaduse haru,mis uurib selliste ülesannete lahendamist,kus vajatakse eeldatavasti intellekti.

AGENT — programm, mis on vöimelinesuhtiema teiste omataolistega, reageeribteatud välismöjudele ja omab vöimet ilmaväliste stiimuliteta algatada toiminguid —arvutusi, sönumite saatmistjne.Tänapäeval on üha enam rakendusi agentideomadustega.

TEHISNÄRVIVÖRK — vörk, mil(e moodustavadomavahel seotud tehisneuronid — sisendsignaalidest väljundsignaale tootvad muutuvate parameetritega arvutuselemendid, misöpivad parameetrite muutmise teel.

KÜBERRUUM — omavahel interneti kauduseotud infotöötlusvahendite (arvutite,nutitelefonidejm) kogum.

Arvutil, nagu inimeselgi, on mälus maailma mudel, mis vöib sisaiciada ka iseenda mudelit.

32 • horisont 1/2014

representation language — FRL jt), kuidneid ei suudetud kasutada, sest keeledolid loodud ainult nende väljendusrikkust arvestades. Nende kasutamiseksläks vaja liiga keerukat loogikat ja teadmiste kasutamise programmid olidebaefektiivsed.

Raskusi oh niisuguste ülesannetelahendamisega, mille mingi lahendamise algoritm oh küll teada, kuid seenoudis palju arvutusi. Jänni jäädi teoreemide toestamise ja malemänguga.Molemal juhul on pohimotteliselt voimalik ülesanne lahendada joumeetodil, otsides lahendit loplikust, kuidväga suurest lahendite hulgast.

Malemäng sai selgeks,„Rehepappi“ alles tuleb kirjutadaÜheks tehismoistuse näidisülesandekssai malemängu programmeerimine.Veel seitsmekümnendatel ei olnud seige, kui hästi see mäng masinal onnestub. Arvutid mängisid küll juba meistritasemel ja korraldati rahvusvahelisimasinmale turniire. Esimeseks masinmale maailmameistriks sai 1974. aastalprogramm Kaissa, mis loodi Moskvas,kuid töötas seal oma aja kohta üsnavoimsal Inglise ICLI900 seeria arvutil.Järgmiseks maailmameistriks tuli 1977.aastal USA programm Chess-4. Pärastseda on lcoik voidud läinud USA-ssening 1997. aastal voitis spetsiaalsel IBMarvutil Deep Blue täötav programmmaailmameistrit Garn Kasparovit. Seilega oh masinmahe arendamise ponevus loppenud.

Skeptikud väidavad, et ega malemäng nouagi intehhigentsust, parimakäigu saab leida ka täiehiku käikudeläbivaatamise teeh. Kuna täiehik käikude läbivaatamine on väga töömahukas, on see väide sama tosi kui fakt, et„Rehepapi“ voiks kirjutada moni ahv,kui panna kühlalt suur hulk ahve trük

YÖITf)

kimaja lasta neu teha seda seni, kui seekäsikiri juhuslikult vähja tuleb. Kunaaeg oheks piiramatu, siis varem voihiljem see tehcst ka tekiks. Ei tea kühl,kas „Kevade“ käsikiri tekiks juhushikuhtenne voi pärast „Rehepappi“. Pohimottehiselt saab „Rehepapi“ voi mis tahesmuu teksti tekitada ka üsna hihtsa programmi abil. Taohine programm genereeriks tekste süstemaatihiselt, alateskoige lühematest, st ühetähehistest, tekitades neid tähestiku järjekorras. Seileks on vaja iga uue teksti saamisekslisada teksti ioppu üks täht, tehes sedatähestiku järjekorras. Kui kasutada tähestilcicu, mihies on 32 tähte, saab koikühetähelised tekstid kätte juba 32 sammuga, kahetähehised 1024 sammugajne. On hihtne näha, et niiviisi toimidestekib „Rehepapp“ enne „Kevadet“, sestesimeses on vähem tähti.

Kahjuks on taoline programm kasutu kahei pöhjusel. Esiteks ei joutaks tekitada kuigi pikki tekste. Juba sajatähehise teksti loomiseks häheb vaja 322 sammu. Teiseks tekitataks sei moei

suurei hulgah tekste, mihlel pole mingitmotet. Nende seast huvitavate voi vähemalt mottekate leidmiseks läheks vajaveel üht programmi, mis iga uut tekstikohe hindaks. See programm on hoopiskeerukam. Toodud näide isehoomustabtehisintehlekti algaastate paijude „pohimottehiselt voimahike ja teoreetihiseltkorrektsete“ meetodite puudust — neidei saa suure ressursivajaduse tottu praktihiselt kasutada.

Edusammud närvivörkudegaTehisintehlekti vailas on loodud siiskimitmed meetodid, mis on ka praktihiseit kasuhikud üsna mitmes rakendusvaldkonnas. Eeikoige tasub peatudatehisnärvivorkudel. Alguses püüti neidteha nii niistvara kui ka programmidekujul, ent arvutite piiratud vöimahusedei iubanud esiaigu kuigi suuri närvivorke luua. Osahist kasutust ieidsidtehisnärvivorgud söjahistes rakendustestänu oma töökiiruseie ja ka töökindiusehe. Läbimurre toimus alles häinud sajandi lopupoole, mii arvutite vöimekus

Esialgu kaootiliselt paiknevad värvitäpid, paigutatuna Kohoneni närvivörgu solmedesse, paiknevad ümber nil, et värvid järk-järgult eralduvad. Löpukskujuneb täppidest selgete värvitoonidega pilt.

D

00

? .‚‘‘

0

4

horisont 1/2014 • 33

oh kasvanud mitme suurusjärgu vorra.See voimaldas teha juba päris suurinärvivorke. Näiteks voime tuua soometeadlase Teuvo Kohoneni Ioodud iseorganiseeruvad närvivorgud, mis moneljuhul suudavad näiva lcaose kujundadaorganiseeritud struktuuriks.

Mida veel on saavutatud?Tehisintellekti areng on olnud üsnaebaühtlane. Mitmel korral on riigidoluhiselt vähendanud tehisintehiektiuuringute finantseerimist, sest iubatudkiiret tulemust ei saavutatud, aga kaseetöttu, et eesmärgid on tundunudutoopiiised. Languse perioode on haicatud kutsunia tehisintellekti tahvedelcs(tU winters). Üks suuremaid langusi ohaastatel 1974 1980 Briti kuningriigis.kust see laienes peagi Mandri-Euroopasse. Seisaku pohjustas Briti parlarnendi teliitud ja tehismoistusesse vaenulikuit suhtunud iordJames Lighthiilij uhitud komisjoni koostatud väganegatiivne hinnang tehisintellektile.

Järgrnine, suisa üiemaaiimne tehisintelhekti populaarsuse langus joudisIcätte kaheksakümnendate aastate iopus; seile pohjustas ekspertsüsteemidemuil. Alates seitsmekümnendaist oheeilcoige USA-s onnestunud luua mituprogrammi, mis kasutasid andmetenaesitatud ekspertteadniisi ning pakkusidnende pohjal vastuseid küsimusteiekeemiast (DENDRAL), meditsiinist(MYCIN), geoioogiast (PROSPECTOR),üietades vähemaht keskmise voimekusega eksperte. Neid programme hakati

II

1

nimetama ekspertsüsteemideks fingtehisintellekti vallas arenes välja ekspertsüsteemide tehnoloogia.

Pärast mitut ekspertsüsteernide vägaeduicat rakendust rekiaamiti see tehnika välja kui peaaegu universaainelahendus firmade juhtimisprobleemidele. Paljud firmad investeerisid niiäelda igaks juhuks ekspertsüsteemidesse, aga see osutus enamjaoht kasutuks fing tekkinud tehisintehlekti muhliohkes. Vaatamata tagasilöökidehe nunmistoetuste saamisel, on ekspertsüsteemid osutunud üheks enamkasutatudtehisintehlekti tuiemuseks. Neid kasutatalcse nii tehnikas (diagnostika, süsteemide konfigureenimine), majanduses hcui ka meditsiinis. See vahdkondicannab ka teist nime teadmispohisedsüsteemid.

Tänaseni peetalcse koige taiushikumaks ekspertsüsteemiks firmas IBM hoodud programmi Watson. See programmvoistheb popuhaarses Ameerika mähumängus Jeopardi ning voitis 2012. aastahkoige tugevamaid mähurnängureid.

(Jlcs suuremaid elcspertsüsteemideprojehcte on CyC, milhe 1984. aastah ahgatas Doug Lennat eesmärgiga huua voirniahikuht täielik automaatseht icasutatavtavateadrniste koguni. See oheks ohnudahuseks koikehohmava intehligentsuseteiciceie arvutis. Projekti jäthcatakse tänini firmas Cycorp ning osa teadmisbaasist on tasuta kasutatav Openyc nimeall. Ehkki tolles teadmisbaasis on tänase seisuga 239 000 moistet ja 2 093 000fakti, pole esialgne eesmärk saavuta

14. —

t.

II

tud. Siiski on CyC heidnud rakendusi,näiteks terrorismi teadmisbaasi hoomisel.

Paljud keerukate ülesannete lahendamise meetodid, mis alguses kuulusidtehisintelhekti ahasse, on saanud amseks uutehe rakendusvahdkondadehe,nagu juba nimetatud ekspertsüsteemid, aga ka andmekaevandarnine ningmasinöpe, tehisnänrivörgud, masingraafika ja -nägemine, keehetehnohoogia,robotite juhtimine, automaatne toestuste heidmine hoogikas ja matemaatikas.

Teisalt on mitmed intehhigentsustnäitavad infotehnoloogia süsteemidtekkinud vähjaspooh tehisintehlekti vahdkonda. Siia kuuhub eehkoige koguhcüberruunt st internetja seah toimivadarvutid.

Mida edaspidi oodata vöibTehismoistuse loomine edeneb visaht,sest ajus toimuv on väga keeruiine.Ameenika (Jhendriikide presidentBarack Obama otsustas hiijuti erahdadaprojeictihe BRAIN (J3ruin Research throughAdvancing Innovative Neu rotechnoiogies)ajutegevuse uurimiseks 100 mihjonitUSA dohharit aastas. Seile projekti raamcs püütakse am saada ajutegevusedetaihidest seda ehektriliseht jälgides.See on uiubes nii, hcui moodetahcs arvutikiibist kiirguvaid signaale sehheks, etmoista, kuidas üks programm sehleshciibis töötab. Meetod ei tundu kuigi hootustandev. Samuti ehitatakse ajutegevust imiteerivat hiigehnärvivorku.

ztJ

KEN TSOPildil keskel an Watsoni avatar mängus koos endiste Jeopardi ßempionide Ken Jenningsi ja Brad Rutteriga.

wI.a

34 • harisont 1/2014

4 \

“N -‘“

—-‚‚

1 --

Detailsem vaade internetile.Siin on näha närvivörgule sarnast struktuuri,kuid solmedeks on neuronite asemel arvutid.Sellisel struktuuril toimetab Google,kasutades tohutut hulka tekste (teadmisi) veebist,ja näitab üsna suurt intelligentsust päringutelevastamisel.

z0

0L)

0

Tegelikult pole üldse pohjust arvata,et tehisrnoistus peaks toimima ajugaväga sarnasel struktuuril. Esimesedlennumasinad lehvitasid tiibu, aga eritiei lennanud. Lendarna hakkasid needsiis, lcui hakati vähehaaval aru saarnaaerodünaarnika pohirnotetest. Ka tehisrnoistuse ehitarnisel on tähtis eelkoigemoista infoprotsesside olernust, täpsemalt moista teadmiste olemust. Pohiline takistus tehismoistuse loorniselongi selles, et pole pohimottelist arusaamist moistuse infoprotsessidest.Muidugi, üheks vajalikuks moistmiseallikaks on aju uurimine. Kuid rohutame veel kord, et tänane tegevus ajuuurimise vallas sarnaneb püüdlustelemoista programme ainult riistvarauurides. Veel on palju ära teha infotöötluse fundamentaalsete moistete selgitamisel, eelkoige teadmiste moistmisel ja nendega töötamise, St hoidmise, edastamise ja kasutamise meetodite arendarnisel.

Esialgu pole küll üldist arusaarnistmoistuse toimimisest, kuid on olemasüsna suur hulk nieetodeid, inida kasutatakse näiliselt intelligentsust noudvate ülesannete lahendamiseks. Vastkoige levinuni on niinimetatud katseeksituse rneetod, mis on üsna sarnaneahvide kasutarnisele teksti genereerimiselcs. Nii täötavad mitrned oppimise,tegevuste planeerimise ja kujunditeäratundmise programmid, aga ka loomingut jäljendavad programmid, näiteks muusika komponeerimisel. Sel

j uhul genereeritakse lahendatavale ülesandele kas juhuslikult voi mingi süsteemi järgi voimalikke lahendeid voinende osi ja kontrollitakse nende sobivust. Seejuures on kaks olulist täiendust nn ahvide meetodile. Esiteks eigenereerita päris huupi, vaid kasutatakse heuristikuid. Need on reeglid, misütlevad, mida vöiks proovida ja midakindlasti ei tasu proovida. Näiteks teksti genereerimisel peaks järgmise tähe

valik soltuma sellest, mis tähed seisavad korvuti suurema toenäosusega.Veel parern, kui teksti kasvatataksemitte tähtede, vaid sonastikust voetudsonade kaupa. Sarnuti saab lisada heuristiku, et sonad peavad grammatiliseltsobima. Teiseks — kui selgub, et mingilpohjusel genereerimine ei näi tulemuslik, alustatakse algusest voi kuskiltpoole pealt uuesti, visates osa tehtudtääst ära. Siit tulebki katse-eksitusemeetodi nimetus.

Pöhiliseks vastuväitekspole mitte tehismöistuseloomise vöimatus, vaidSee, et varem vöi hiljemhakkab möjuma mingiteressursside, näiteksenergia piiratus, mispidurdab kasvu.

•—‚oj3.2,O2“3323329

252.13O2GS.2

:‚

1

horisont 1/2014 • 35

Üheks populaarseks lähenemisekstehismöistuse loomisele on intelligentsete agentide kasutamine, mis üksikultvöi ka koiiektiivselt käitudes suudaksidtäita möistuse funktsioone. Agentide

idee käis välja Carl Hevitt jubaseitsmekümnendail aastail fing sedaon pidevalt arendatud. Ka sei juhulloobutakse aju struktuuri jäljendarnisest. Agentidele püütakse anda intelli

gentseks tegevuseks vajalikice funktsioone: keele möistmist, oma tegevuseplaneerimise vöimet, oppimisvoimet,retleksiivsust, proaktiivsust jne. Tollesuuna kriitikud väidavad, et loetietudfunktsioonide realiseerimine ongi tehismoistuse loomine, milleks veel agendid. Pooidajad aga loodavad, et niiviisisaab ülikeeruka ülesande jaotada lihtsamateks osadeks ja agentide koostöösvoib areneda intelligentsus, mida teisitiei saakski luua. Agendid on leidnudüsna laia kasutust pralctilcas, kuid nende kollektiivne intelligentsus on visakasvama.

Lopuks vöib öelda, et tehisinteliektiuurijate seas on alati olnud optimiste.Sajandivahetusel algas moningane üldise tehisnioistuse ehk tugeva tehisnEloistuse (artificial general intelligence AGI)loornisele suunatud tegevus. Pohiliseltentusiastide, kuid lca monecle Ameerikainstitutsioonide (Singularity Institutefor Artificial Intelligence ja ArtificialGeneral Inteiligence Research Institute)arendustegevus pohineb ideel, et iseoppiv ja ennast taastootev tehismoistus,mille kandjaicl voime ette kujutadaagentidena, voib eksponentsiaalseltkiirenevalt areneda. Ajas eksponentsiaalne areng tahendab seda, et on olemas teatud pilckusega ajavahernik,mille igal kordumisel arengutase kabekordistub. Vaadeidaval juhul tahendakssee. et agendid saavad kaks korda targemaks näiteks iga aastaga voi iga viieaastaga vms. Nii voib saavutada enneolematult korge intelligentsuse taseme,mis ületab inimmoistuse. Piiramatueksponentsiaalse arengu korral saabubolukord, nn tehnoloogiline singulaarsus, mii areng rnuutub nii kiireks, etnäib toimuvat inteiligentsuse plahvatus, mille tagajarjed on ettearvamatud.

Pohiliseks vastuväiteks sellele polemitte tehismoistuse loornise voimatus,vaid see, et eksponentsiaalne kasv onvoimalik ainult teatud piiratud ajavahemikus. Varem voi hiljem halckab mojuma mingite ressursside, näiteks energia piiratus, mis pidurdab kasvu.•

KüberruumAgentide kontseptsioon vöimaldab ehitada mudeli, mis kirjeldab küberruumis kulgevaid infoprotsesse abstraktselt. Juuresolev pilt näitab, et arvutite tarkus on kihiline. Köige alumiseltasemel on Info esitatud vörku ühendatud riistvaras. Seda taset tunnevad ja hoiavad korrasarvutiinsenerid. Järgmine tase on kahendkoodide tase, mida peavad möistma süsteemiadministraatorid ja siisteemi programmeerijad. Tasub meeles pidada, et kogu info ja teadmised,kui me seda möistet üldse kasutame, on küberruumis esitatud bittidena,ja neid an väga palju.Enamik kasutajaid ei pea nägema isegi bittide taset, vaid näeb järgmist, körgemat taset, missisaldab suurel jajärjest kasvaval hulgal andmeid, millest osa on programmide tekstid. Sedavöime vabalt nimetada teadmiste tasemeks, kuigi tänapäeval an tavaks nimetada seda infotasemeks. (Teadmiste möistet välditakse tänapäeval fu, nagu välditi arvutite algaastatel mälumöistet, nimetades seda salvestiks, mis on vähem antropomorfne.)

Pildi ülemisel tasemel tegutsevad programmid,ja seda möistavad tarkvara arendajad.Programme on käesoleval juhul kasulik vaadelda kui agente, kes,,möistavad“ eelmise tasemeteadmisi ja kasutavad neid.

Ülemine tase peab olema väheke arusaadav ka köigule kasutajatele. Vöib veel öelda, etagendid on väga vähe seotud riistvara tasemega, nad vöivad Iiikuda ühest kohast teise, neidvöib olla ka palju ühes ja samas arvutis, fing nad saavad kasutada teadmisi mitmest arvutist.Niisugune on küberruumi üks vöimalik abstraktne mudel.

Sellel pildil toodud mudelil saame kirjeldada ka pöhilisi takistusi tehismöistuse Ioomise teel.Selleks, et saaks tekkida üldine tehismöistus, mis on vöimeline kasutama köiki kättesaadavaidteadmisi (mudeli teadmiste taset), peab korraldama ülemisel tasemel töötavate programmide —agentide — hea ja täiesti automaatse koostöö mis tahes ülesande lahendamisel. Teiseks peabtagama, et agendid möistaksid teadmiste köigil tasemeil olevaid andmeid. Need ülesanded onseni Iahendatud ainult väga kitsaste valdkondade jaoks, nagu näiteks mängud ja autopiloodid.Muijet avaldab 6oogIei ilma juhita autode katsetamine Floridas, Californias ja Nevadas, kusautopiloodiga autod tohivad söita alates 2012. aastast. Seni on Google‘i autopiloodiga autodIäbinud Iiikluses üle 300 000 kilomeetri ja nendega on juhtunud ainult üks avarii, kui taoliseleautole söitis punase tule juures tagant otsa juhiga auto. See näitab, et agendid tunnevadning rakendavad Iiikluseeskirju ja -märke töeliselt hästi. •

•0

E

‘

. jo‘ 000110 00 1 O1110 Clo 101 oi°igo 10

0 1 IriL

v

00

IIitI1lL

ENN TÖUGU (1935) on arvutiteadlane, akadeemik,Iöpetanud Tallinna Tehnikaülikooli masinaehituse jaLeningradi Tehnikaülikooli arvutite erilal, arvutustehnika kandidaat (1966), tehnilise küberneetikadoktor (1973). Töötanud konstruktorina TallinnaEkskavaatoritehases, professorina Tallinna Tehnikaülikoolis, Rootsi Kuninglikus Tehnikaülikoolis ja

: EBS-s. Küberneetika Institudi juhtivteadur, tegelebprogrammide automaatse sünteesi, intelligentsetarkvara ja küberkaitsega.

36 • horisont 112014