Teeme põhimõisted selgeks – kes või mis on tehisintellekt, kes või mis on kratt?

Kui muidu on arvutiprogrammidele käsud täpselt ette antud, siis tehisintellekt õpib ja areneb töö käigus. Kui näiteks liikluskaamerale on vaja ette öelda, milline liikleja on buss, milline auto, milline jalakäija, siis tehisintelligentne kaamera õpib ise selgeks, milliste tunnuste abil neid kolme eristada. Oluline on ka see, et arvutid suudavad tänapäeval õppida palju enam, kiiremini ja täpsemalt kui inimesed.

Me siin Eestis nimetasime tehisintellekti kratiks, kuna inimesel on temast – nagu mütoloogiaski – võimalik palju kasu saada. Või siis kahju, kui kratt on valesti tehtud. Oluline on neid õigel rajal hoida ja õiget tööd anda.

Kas kratt on midagi sellist, mida inimene on üritanud teha enda näo järgi? On see midagi, mis saab meelte abil kogemusi ja teeb neist järeldusi?

Suur osa krati kasutusaladest on sellised, mida on arvutitega varemgi teha proovitud. Nüüd suudavad arvutid sama teha veel kiiremini ja täpsemalt ning pakkuda ise välja lahendusi, kui andmemustris on miskit ebatavalist.

Nüüd saavad need programmid tõesti ka «inimvõimed»: «nägemise» ja «kuulmise». Mis eriti oluline – nähtavast ja kuuldavast arusaamise. Tunnete tundmiseni tehnoloogia veel kindlasti arenenud ei ole – kratid suudavad täita konkreetseid inimeste antud ülesandeid, nad on jätkuvalt inimese tööriistad.

Miks me Eestis krattide teema tähelepanu alla oleme võtnud ongi see, et me näeme kratte võimsate tööriistadena. Me suudame krattide abil teha asju väga palju paremini kui seni. Röntgenpildilt suudab tehisintellektiga arvuti vähikolde tuvastada täpsemalt kui ka kõige kogenuma arsti silm.

Masinaid ei sega eelarvamused ja emotsioonid, nad «mäletavad» võrdselt hästi nii kauges minevikus kui ka hetk tagasi toimunut.

Palju on räägitud robotite ohtlikkusest, eriti sõjatööstuses. Kas kratil on tahe? Kas ta võib teha midagi vastu inimese tahtmist?

Ei, sinnamaani tehnoloogia veel arenenud ei ole. Pigem võivad asjad juhtuda tahtmatult.

Näiteks halvasti programmeeritud investeerimisagent ei pruugi arvesse võtta kõiki näitajaid ja anda nii halbu raha paigutamise soovitusi.

Seda, et robot hakkaks ise endale tahet looma või inimese tahte vastu töötama, sealmaal me praegu kindlasti ei ole ega jõua sinna niipeagi.

Kui kaugel Eesti praegu krattide arendamisel on? Kas me võiksime luua riigieelarve planeerimise krati ja anda talle ülesande mõelda välja täpselt nii hea alkoholiaktsiisi number, et soomlased ikka meilt ostmas käiksid ja eestlane Lätis enam mitte?

Algusjärgus, nagu kogu muu maailm.

Samas juhin tähelepanu, et Eesti digiedu aluseks ei ole mitte niivõrd uue tehnoloogia loomine, vaid nende nutikas ja kiire rakendamine. Tehisintellektiga proovime sama saavutada.

Mis puutub alkoholiaktsiisi, siis analüüsi ja sellel põhineva järeldamise krati saab kindlasti valmis meisterdada. «Kallis rahandusminister, aktsiis võiks olla selline,» võiks seesugune kratt öelda küll. Otsuse peab muidugi tegema minister ise. Inimese asi on samuti otsustada, kui suure krati me ehitame – kas õige alkoholiaktsiisi arvutamisel peab näiteks arvestama ka sotsiaalset mõõdet, et inimesed end surnuks ei jooks.

Oleme majandusministeeriumis ärgitanud kolleege välja mõtlema projekte, kus saaks tarka süsteemi kasutada. Tänaseks on Eestis kasutusele võetud 16 kratti, et riik oleks tõhusam. Olgu või juturobot, et klienditoes peaks olema vähem inimesi tööl, või et töötukassa paneks tööotsija täpsemalt kokku sobivaima töökohaga. Tahame, et pall läheks veerema.

Krattidele söödetakse niisiis andmeid, andmeid ka konkreetsete inimeste kohta. Mida rohkem ma enda kohta andmeid välja annan, seda targemad tulevad minu kohta käivad otsused. Kas inimesele jääb ikka valida, mis andmeid ta enda kohta krattide hambusse annab?

Kratte ehitades peame lähtuma isikuandmete kaitsest. Siin ei ole küsimustki. Arutame seda justiitsministeeriumiga koos, mis tingimustel tohivad kratid inimeste andmetele ligi pääseda.

Riigiportaali eesti.ee najal ehitame rakendust, kus inimesed ise saaksid valida järgmisi rakendusi, nagu kratte, millele anda ligipääs oma andmetele. Jääb iga inimese enda otsustada, kas ta tahab, et kratt teda abistaks.

Krati treenitakse aga reeglina anonüümsete andmetega. Selge see, et mida suurem on analüüsitavate andmete hulk, seda täpsemaid järeldusi kratt teeb.

Kui valmis on riigi andmebaasid selleks, et krattidel oleks nendega midagi peale hakata. Kui avatud ja masintöödeldavad need on?

Tuleb aus olla, et olukord on kahetine. Suurepärane ja maailma parimal tasemel on see, et me suudame riigi kogutavaid andmed üle x-tee kokku siduda. Andmete kvaliteet ehk puhtus ja struktureeritus on aga kriitiline koht. Andmete korrastamisega tuleb meil veel palju tööd teha – seda aga ka krattidetagi –, et saaksime neid andmeid riigi töös laiemalt kasutada.

Tuleme vastutuse teema juurde. Robotid suudavad juba langetada lihtsamaid otsuseid – olgu või «silmadega» varustatud pakiveorobotid. Aga kes vastutab, kui see robot mul näiteks üle varba sõidab? Selle roboti kuskil keldris välja arendanud teadlane?

Jõudsime väga selge tõdemuseni, et kratt on tööriist ja pakiroboti eest vastustab see, kes selle välja saatis – see, kes on usaldanud paki kohaleviimise roboti kätte. Roboti looja ja kasutaja vaheline arveldamine on nende omavahelise kokkuleppe küsimus.

Sama kehtib teoreetilise aktsiisiroboti kohta – kui ministeerium on usaldanud otsuse tegemise kratile, siis vastutab ministeerium. Arst vastutab selle eest, kui ta alustab krati saadud analüüsi põhjal vähiravi. Postimees vastutab, kui tema käsutuses olev uudiste kirjutamise kratt kirjutab, et jäähoki MM-i võitis Kanada, kui tegelikult võitis Soome. Me ei näe, et krati kasutamine peaks erinema mis iganes muu tööriista kasutamisest.

Suur võit tuleb eelkõige sellest, kui kratt toetab inimest tema töös. Kui krati tehtud otsus vaidlustatakse kohtus, siis ega kohtus hakata vaidlema kratiga – vaidlevad ikka inimesed. Õiguslik suhe tekkis ikkagi inimeste vahel, mis siis, et üks neist kasutas tööriista nimega Kratt.

Kratte ei peaks mingil juhul kartma, peame riskidest lihtsalt aru saama ja neid maandama.

Milliseid ülesandeid või otsuseid ei tohiks inimene iial usaldada krati kätte?

Väga otseselt inimeste tervist, elu ja heaolu puudutavaid otsuseid. Inimene peab alati säilitama kontrolli tapjarobotite üle. Peame kokku leppima, et me ei tee selliseid roboteid või kui teeme, siis peavad nad inimeste kontrolli all olema.

On meil üldse keldrites neid teadlasi, kes Eestis kratte välja arendavad? Kui hea on meie haridussüsteem, õpetatakse meil tehisintelligentsete süsteemide loomist?

Oleme päris alguses. Meil on teadlasi ja töörühmi, kes õpetavad masinad õppima, aga neid on selgelt vähe. Me peame tagama, et andmeteadust, sealhulgas tehisintellekti tehnoloogiat, nagu masinõppe meetodeid, õpetataks rohkem. Riik peab selleks IT-teaduste õpetamisse rohkem panustama.

Oleme pakkunud välja, et teeks mõned konkreetsed rahasüstid: näiteks 20 süsti doktoriõppeks kratinduses. See lükkaks asja käima, et kogu muu haridussüsteem saaks järele tulla. Päris palju saame teha teistmoodi valikuid ja ümber mõelda praeguse haridussüsteemi sees. Lühidalt: me peame rohkem investeerima.

Riik on nüüd krattide esimese põhjaliku analüüsi teinud. Mis edasi saab?

Tegime sellise tegevuskava, et seda oleks võimalik kohe rakendama hakata. Me tahame minna sellega juba juunis valitsuse ette ja anda seejärel juba igale riigiametile ülesanded kätte.