Sinu brauser on natuke ajast maha jäänud. Et kõik töötaks, nagu vaja, palun uuenda enda brauserit.
Küpsised aitavad meil teenuseid edastada. Meie teenuseid kasutades nõustute sellega, et kasutame küpsiseid. ROHKEM INFOT >
Postimees 160 Juubeli puhul loe seda lugu tasuta!

Ohtlikud mängud? Teadlased üle ilma loovad Tartus tehismõistust

KOMMENTEERI PRINDI ARTIKKEL
Saada vihje
Raul Vicente selgitab, millega tema juhitav töörühm Tartus tegeleb | FOTO: Aivar Pau

Tartus on kokku saanud rahvusvaheline ja väga kõrgetasemeline teadlaste töörühm, kes suudab nüüd, pärast nelja aastat tublit töötamist luua inimajuga sarnaselt toimivaid tehislikke närvivõrke, neid treenida ja ka omavahel koostööd tegema panna.

Süüria, Šveits, Hispaania, Saksamaa, mitmed teised riigid ja ka väike Eesti – neist kohtadest tulevad noored arvuti- ja neuroteadlased, kelle peamine huvi on iseenda loodud tehisintelligentsete süsteemide abil inimaju uurida.

Töö käib korraga kahel suunal: ühelt poolt õpitakse tundma, kuidas töötab inimese närvisüsteem, teisalt proovitakse seda matemaatiliste algoritmide keelde panna ja tehislikult kopeerida.

«Huvi aju ja tehisintelligentsi vastu on siiski peamine, mis meid siia kokku on toonud,» selgitas Postimehele teadusrühma juht, andmeteaduse professor Raul Vicente Hispaaniast. «Siia seetõttu, et (Tartu – toim) ülikooli arvutiteaduste instituuti on koondunud väga suur hulk inimesi, kes nende teemadega kõrgtasemel tegelevad.»

Koostööd selleks tehakse siin – otse ülikooli peahoone vastas asuvas kangialusest ligipääsetavas nn Paabeli hoones – mitmete Euroopa ülikoolidega. Näiteks saadakse ajutegevuse salvestisi Prantsusmaa Lyoni ülikoolist ning asutakse siis seda bioloogilist andmestikku oma masinõppetöövahenditega analüüsima.

Mida need töövahendid endast kujutavad? Tegemist on arvutites modelleeritud tehislike närvivõrkudega, mis on pandud käituma võimalikult sarnaselt inimese omaga. Teadlased selles rühmas mitte ainult ei loo neid võrke, vaid panevad need ka omavahel suhtlema ja õpetavad iseseisvaid otsuseid vastu võtma. «Treenime neid närvivõrke lootuses, et nad hakkavad käituma võimalikult sarnaselt sellega, kuidas teeme seda meie, inimesed,» selgitas Vicente.

Peamine töösuund on panna need tehislikud närvisüsteemid koostööd tegema. Ja seda mitte ainult omavahel, vaid ka pärisinimestega. «Kui näiteks toas on vastastikku kaks inimest ja ühel neist kukub pliiats põrandale, siis on teise poole loomulikuks reaktsioonis aidata tal see üles võtta,» kirjeldas teadlane. «Seega tahame enda näo ja olemuse põhimõttel koostöövõimelisi tehissüsteeme luua.»

Töörühma ühe eestlasest liikme Ardi Tampuu sõnul on järgmine oluline väljakutse see, kuidas panna tehisajud mitte ainult üksteisele reageerima, vaid ka suhtluspartneri järgmisi samme ennustama. Et muuta seeläbi koostöö sujuvamaks, kiiremaks ja kvaliteetsemaks.

Tahvel töörühma seinal - kas ühe inimaju mõttekäigu matemaatiline vorm? | FOTO: Aivar Pau

Selleks antakse süsteemidele iseõppimisvõime: nad proovivad eesmärgini jõudmist nii ja naa, kuni leiavad lõpuks optimaalseima lahenduse. Tampuu kirjeldas, et päris ülesande alguses näeb süsteem vaid tohutut hulka numbreid, millel puudub tema jaoks igasugune tähendus. «Kui sündmused hakkavad aga juhtuma ning teada on halb ja hea oodatav tulemus, hakkab agent õppima ning muutuste ja tagajärgede vahel seoseid nägema,» selgitas ta.

Teadlase sõnul on agentidega nagu lastega – hea tulemuse saavutamisel ootab neid preemia ja seetõttu hakkavad nad selle saavutamiseks pead murdma. «Pidime ka päris palju algoritme ümber kirjutama väga lihtsalt põhjusel: kui eesmärk esimese hooga täitmata jäi, siis agent «solvus» ja loobus üldse edasi tegutsemast,» meenutas Tampuu.

Paralleelselt käib mõistagi pidevalt töö ka selle nimel, et tehissüsteemide vastu võetud otsused ja eesmärkide saavutamiseks tehtavad oleksid igal ajahetkel kontrollitud ja etteaimatavad – kasvõi selleks, et nad inimestele ohtlikuks ei muutuks.

Sellised tehissüsteemid omavad muidugi ka inimesele vägagi sarnaseid «meeli» – kõige arusaadavam osa on vast näiteks isejuhtivate autode puhul kasutatav nägemismeel ehk pildituvastus. Täpselt nagu autokaamera tunneb teel ära erinevaid, arendajate poolt algoritmidega ette kirjutatud objekte ja paneb auto vastavalt reageerima, saab agendid panna tööle ka näiteks inimorganismi puudutava andmestiku töötlemisel ja analüüsimisel. Siinkohal ei pea info süsteemi jõudma kaugeltki vaid kaamera abil, vaid selle saab kätte ka tohututest andmebaasidest.

Praktiline näide on siin maailma ühe juhtiva mikroskoopide valmistamise ettevõttega PerkinElmer juulikuus sõlmitud koostööleping, mille eesmärk on luua intelligentset tarkvara inimrakkude piltide analüüsiks. Arvutiteaduse instituudi juhataja Jaak Vilo selgitas, et seni on mikroskoobi all tehtud piltide analüüsimiseks kasutatud tarkvara, mis põhineb spetsiifiliste algoritmide loomisel, kasutab matemaatilisi mudeleid ning inimese kirjutatud programme. «Uusim tehisintellekti tehnoloogia, mis treenib tehisnärvivõrku näidete abil, vähendab märkimisväärselt uute algoritmide kirjutamise vaeva,» selgitas Vilo.

Arvutusliku neuroteaduse töögrupil on head koostöösidemed ka näotuvastustehnoloogiat loova start-up’iga Markus ja mehitamata sõjamasinaid arendava ettevõttega Milrem, kus mõlemas on tööl ka mitu Tartu Ülikoolis arvutiteadusi õppinut.

Peame olema ettevaatlikud

Reaalsuses tähendab selliste süsteemide loomine aga ikkagi vägagi keeruliste matemaatiliste algoritmine loomist. Vicente selgitas, et tegelikult programmeeritakse ju närvivõrku ning selle töötamist ja käitumist. «Sellise töö eelduseks on ka väga hea kujutlusvõime, enesemääratlus, inimaju toimimise uurimise ja uuesti disainimise võime. Väga palju tuleb katse-eksituse meetodil asju proovida,» rääkis teadlane.

Ardi Tampuu aga rahustas, et loodavad tehislikud närvisüsteemid ei moodusta kindlasti veel terviklikku aju, küll aga on sellest inspireeritud. «Võrreldes ajuga on need ikka vägagi lihtsad,» ütles Tampuu. «Inimaju eri piirkonnad on ette nähtud vastutama teatud asjade toimimise eest meie organismis, nad on loodud väga erinevatest rakutüüpidest. Meie töötame siin vaid ühte tüüpi neuronitega, mis on pandud omavahel väga stereotüüpselt suhtesse.»

Samas nõustus Tampuu Elon Muski ja teiste visionääride hoiatustega tehisintelligentsete süsteemide kontrollimatu arengu eest, mille tagajärjeks võib olla see, et keegi hakkab inimeste asemel otsuseid vastu võtma. «Jah, me peame olema ettevaatlikud, kuid me oleme tegelikest ohtudest veel väga kaugel – praegu jäävad tehismõistuste tehtud otsuste mõjud ikka vaid arvutite sisse,» arvas ta.

Raul Vicente sõnul on praegu tehissüsteemide otsused väga täpselt ette programmeeritud: «kui juhtub see, siis tee seda». Keerulisemaks läheb asi muidugi siis, kui neile anda võime luua ise strateegiaid.

Tartu Ülikooli arvutiteaduste instituudi eripära on see, et siin on välistudengeid rohkemgi kui eestlasi. Ardi Tampuu hinnangul peitub põhjus selles, et eesti tudengid jätavad tihti poole peal haridustee katki, et hakata programmeerijana head raha teenima. «Nad ei lõpeta enam isegi bakalaureuseõpinguid,» nentis Tampuu. «Nii näemegi, et magistriõppes on väga suur osa näiteks Ukraina ja Venemaa tudengitel, kes on jätkuvalt huvitatud ka teaduse tegemist.» Raul Vicente ütles, et ka tema juhitavat töörühma iseloomustab eelkõige soov saada asjadest aru ning alles seejärel olla insenerid.

Tagasi üles