Peeter Meos: otsustamine ja vaba tahe jäävad veel pikaks ajaks inimese pärusmaaks

Tehisintellekt on oma olemuselt väga lihtne. See on keskkoolimatemaatika, ports funktsioone, mis on ühte nõiakatlasse või musta kasti kokku pandud ja segatud, kuni õige vastus välja tuleb. See suudab järgida mustreid, leida ettenäidatud ajaloo pealt sarnaseid olukordi ja siis käituda nii, nagu enne käituti. See on midagi, mis ei ole ettenähtavas tulevikus inimesega võrreldavaks mõtlejaks saamas. Peeter Meose tekste lehitses Maarja Kupits* (Accelerista.com).

Kui muruniitja- ja tolmuimejarobotid umbes kümme aastat tagasi kodudesse jõudsid, hakati neile nimesid panema ja need said pereliikmeteks. Robot ongi osaliselt meelega niimoodi disainitud, et see ei näe kuri välja, vaid on justkui mõnus nunnu koduloom, mis on ehitatud tegutsema ja käituma hästi kindlas, lihtsas olukorras. Robot ei suuda teha otsuseid, vaid suudab käituda mustri järgi, mis iseloomustabki tänapäeva roboteid – need ei mõtle ega otsusta, vaid käituvad automaatselt ja mustri järgi.

Kiired ja võimsad kalkuleerijad

Arvutitel on inimaju ees mõned eelised – need suudavad teha kiiresti ja järjestikku väga palju tehteid ning ei väsi sealjuures ära. Ja kuigi inimese aju mahu üle võib vaielda, on inimene veel ettenähtavas tulevikus kõvasti igasugusest arvutist massiivses paralleelsuses üle. Suudame teha korraga miljoneid pisikesi ja lihtsaid tegevusi või otsuseid, mida me endale isegi ei teadvusta. Seda teksti lugedes töötavad samal ajal inimese süda ja kopsud, ja seda nii paralleelselt, et arvutitel on samale tasemele veel pikk tee.

Hea näide energiatarbe mõju ulatuse kohta on Boston Dynamicsi robotkoerad, mida USA merejalavägi testis, kuid kasutusse ei võtnud. Kuna nende arvutusvõimsus ja seega ka energiatarve on nii suur, vajavad need vabalt ringi liikumiseks sisepõlemismootorit, mistõttu on kasutamiseks liiga lärmakad. Sarnaselt ei testita päris isesõitvaid autosid elektriautodega, kuna nende pakiruum on täis graafikakaarte, mis üritavad tehisintellekti jooksutada ja autot juhatada. See nõuab tohutult energiat ning veel ei ole mõeldud välja viisi, kuidas seda vähem energiamahukaks teha.

Lisaks on vaja robotil ja robotil selgelt vahet teha. Ühtviisi saab robotiks nimetada näiteks nii Teslasid kokkupanevaid Kuka käsi, chatbot-e kui tolmuimejat. Vahe seisneb selles, et Kuka käed on tehisintellektita tööriistad, mis toimivad konkreetsete juhiste järgi: 20 kraadi sinna, siis tänna ja keera kruvi sisse. See on üks-ühele ettenähtud programmi järgimine, kust puudub must kast, mis võiks kunagi ettearvamatult käituda. Lihtne automaatikarobot, konveieriliin või tolmuimeja ja tehisintellekt on kaks väga erinevat asja. Aga kõikidel neil robotitel puudub üks, mis neid inimesest selgelt eristab ja ilmselt pikaks ajaks eristama jääb – vaba tahe.

…aga piiratud

Programmeerida saab ettenähtavaid asju. Ka meid inimestena on teatud mõttes programmeeritud, mille tulemusena oskame veidi ettearvamatutes situatsioonides käituda. Programmeerimine on selles mõttes primitiivne, et antakse teatud ettenähtud sisend ja siis oodatakse teatud väljundit. Kuka käsi peab Teslat kokku panema täpselt konkreetsel viisil. Kui robotile ette antud kruvi on äkki ümber kukkunud, siis jääb robot sellega harilikult jänni, sest situatsioon on ettearvamatu. See on midagi, mida tema jaoks ei olnud ette programmeeritud.

Inimene võtab selle ümberkukkunud kruvi lihtsalt üles ja keerab kinni – ta kohandub. Programmeerimine ei ole nii adapteeruv. Üritame väga seda tehisintellektiga teha, aga see ei tule veel eriti hästi välja. Ikka otsime vanu mustreid, mida saaks uues olukorras rakendada. Aga kultuurilist tausta, mis tegelikult meile uue olukorraga adapteerumise võime annab, ei ole me õppinud kuidagi masinasse sisse panema.

See on ka põhjus, miks tehisintellekti kasutamine on keeruline inimlikku inspiratsiooni nõudvatel aladel nagu juriidika või arstiteadus. Juba praegu on tugev surve anda ka meditsiinidiagnostika vähemalt osaliselt tehisintellekti kätte, et masin suudaks tõlgendada röntgenipilti ja öelda, mis sel on. IBM on selle süsteemi toimimasaamisse suuri summasid investeerinud, aga tulemused ei ole kiita, sest inimarsti heuristiline pildi interpreteerimisvõime või konkreetse patsiendi puhul diagnoosi panemine on niivõrd keeruline ja inspiratsioonil põhinev, kuna iga inimene on uus. Masinavärki selleks treenida on ohtlik ja peaaegu et võimatu. Isegi kui operatsiooni tegev kirurg kasutab lõikamisel robotkätt, on see siiski käepikendus, mida juhib inimene, mitte tehisintellekt.

Valiku, mida programmeerida, teeb alati inimene. Milleks üldse robotid või automaatika? Need annavad meile juurde aega, vabadust otsustada, mida oma ajaga teeme. Selle asemel, et peaksime tolmuimejaga oma kassi karvu koristama, on meil robot, kes teeb seda meie eest, ja meil on valik, kas teha ise tolmuimejaga seda tööd või lugeda raamatut. Aga see, kes otsustab, mida robotid teevad, on siiski inimene.

Võimatud valikud

Samas on elu ja keskkond nii ettearvamatud, et ettenähtavas tulevikus ei suuda ükski robot või tehisintellekt seda hallata sama hästi nagu inimene. Näiteks automaatdroonid on õhuväes, eriti USA omas, olnud juba varsti 25 aastat. Aga seal on alati, ükskõik kui iseseisev see masin võiks tunduda, kuskil kaks meest joysticki taga asjal silma peal hoidmas.

On lihtne panna tehisintellekti tundma ära, et tegemist on ilmselt enesetaputerroristiga – tal on pommivöö ümber. Samuti on lihtne tuvastada, et tegemist on naisterahvaga või et tal on beebi süles. Kuidas sellise olukorra lahendust programmeerida? Vajutada päästikut või mitte? Või teine näide. MIT teeb selliseid moraalseid dilemmasid, et kui autol on pidurid katki ja tuleb valida, millised inimesed alla ajada – kas need, kes lähevad rohelisega üle tee, või need, kes punasega. Aga mis siis, kui rohelisega läheb kurjategija ja punasega ema lapsega? Kas noored või vanad?

Panna tehisintellekti selliseid otsuseid tegema on ettenähtavas tulevikus pea võimatu, seda enam, et tehisintellekti jaoks on moraalne veatolerants oluliselt väiksem kui inimese jaoks, näiteks kasvõi isesõitvate autodega seotud õnnetuste puhul. Neid on läbitud kilomeetrite lõikes väga vähe juhtunud, ent need ületavad alati rahvusvahelise uudiskünnise. Selliseid õnnetusi justkui ei tohiks juhtuda, kõik situatsioonid peaksid ju olema läbi mängitud ja stsenaariumid kaetud. Samas piisab tegelikkuses õnnetuse juhtumiseks ilmselt sellest, kui mõni sensor, LIDAR või kaamera on natuke määrdunud.

Inimene on endiselt oluline ka lennuki autopiloodi kõrval. Vaatamata sellele, et automaatmaandumised on olemas olnud aastaid-aastakümneid, on kokpitis alati kaks inimest – sellepärast, et maandumine ja õhkutõus toimuvad väga kontrollitud keskkonnas. Et lennuk maandada, peavad olema väga õiged tingimused, millele vastamise kontrollimist saab programmeerida.

Aga igasuguseid takistusi võib ette tulla. Näiteks ei saa lennuk maanduda Tallinnas, vaid see saadetakse kuskile mujale, kus eeldefineeritud õigeid tingimusi sajaprotsendiliselt justkui ei ole, kuid maandumine on ometi võimalik.

Inimene saab sellega hakkama, aga autopiloot jääks hätta. Just selliste olukordade tõttu ongi kokpitis kaks pilooti – situatsioonid, kus automaatika ei tööta.

Seda mittetöötamist saab teinekord avalikultki näha, esimest korda 2010. aasta mais, kui turgudel toimus Flash Crash. Dow Jonesi indeks kukkus paari minutiga ligi 10 protsenti, ja tuli järgmine hetk üles. See toimus otseselt selle tõttu, et erinevad halvasti programmeeritud kauplemisrobotid hakkasid omavahel võistlema ning tekitasid lühikese paanika, kus miljardid kadusid ja tekkisid jälle juurde. Inimene oleks näinud, et see pole õige asi, aga robotid reageerisid üle, tehes samas täpselt seda, mida olid programmeeritud tegema.

Kindlasti ei põhjusta vaidlust see, et robotitest ja tehisintellektist on saamas inimesele standardolukordadeks korralik abiline. Teisalt – kuna robot teeb vaid seda, mida teda on programmeeritud tegema, on selle abilise töökvaliteet täpselt nii hea kui on teda jooksutav kood ning igasuguste erisuste ja massiivse paralleelsuse vallas jääb inimene veel pikaks ajaks asendamatuks.

*Peeter Meos (42) on endine õhuväeleitnant ja rakendusmatemaatik, kes nüüd tegeleb Big Dataga ühes Eesti suuremas tarkvaraarenduse ettevõttes Proekspert AS. Maarja Kupits lehitses läbi tema loengud ja kirjutas teemast kokkuvõtte.