Tehisintellekti tekkimine on samasugune evolutsiooniprotsess nagu loomade tekkimine. Ta Siimu seadused on tegelikult kogu valdkonnale väga palju kahju teinud. Persona Siimon tuleks ära. Lähevad inimesed mõtlevad masinad. Mida ma siin mõtleb? Tänases keskööprogrammis tuleb juttu mõtlevatest masinatest. Juttu räägivad arvutiteadlane Tanel Tammet, robotiteadlane Maarja kruusmaa ja toimetaja Priit Ennet. Tanel Tammet, kuidas panna masin mõtlema? Ma hea meelega vastaks sellele, kui ma teaks, aga ma arvan, et keegi seda ei tea, et neid viise, kuidas seda üritada teha väga erinevaid tõesti nagu seinast seina ja see, mida, mida keegi nimetab mõtlevaks masinaks, on ka nagu jumalast erinev, aga aga selle kõige juures on üks Brationilisel mõned fundamentaalsed põhimõtted, et mille puhul me võiks öelda, et okei, ta ilmselt mõtlev ja sellist asja ei ole keegi suutnud teha, ma ei usu, et, et oleks, aga see ei ole siiamaani välja tulnud, sest see paistab, on lihtsalt nagu kohutavalt keeruline. Ja ma kahtlustan, et lähiajal päris keegi niimoodi ühte masinat ei suudagi teha, mille kohta oskaks öelda, et ta nüüd, et see lihtsalt käib ühele inimesele või ühele grupile nagu üle jõu. Kui tänapäeval räägitakse, et meil on teile pakkuda tehisintellekt süsteem, noh, ma ei tea, ükskõik mille jaoks siis kas ummikute vältimiseks või pesu pesemiseks, seda siis ei maksa uskuda, see on kommerts ja reklaam. No mitte päriselt, nagu ma sinust umbes ütlesin, et tehisintellektil mitu mõõdet või mitu tähendust ja, ja tegelikult tehakse selliseid süsteeme küll, mis lahendavad ikka kaunis keerulisi ülesandeid asjad, mida kõik teavad, aga mängivad väga hästi malet, näiteks mängivad inimestest paremini malet ja see tõesti on väga keeruline tegevus, et seda hästi teha. Need programmid pole üldse lihtsad, eks. Ja ses mõttes selliseid tehisintellekti süsteem on nagu küll ja küll, mis teevad täiesti praktilisi konkreetseid asju ja lahendavad tõesti hästi keerulisi asju, neid tuleb nagu juurde ja tegelikult nüüd need päris tehisintellektiga tegelejad. Noh, mina ja kolleegid ja kõik üle maailma üldiselt selliste asjadega tegelema, et me võtamegi konkreetsele kas nende valdkonna ja püüame selle jaoks teha võimalikult hea süsteemi. Et keegi väga ei püüa tegeleda sellega, et ta teeks sellise üldise süsteemis kõiki asju lahendada. Püütakse natuke küll, aga need vot see on just see, mis ei tule hästi välja, eks ole. Et hästi tulevad välja sellised konkreetsetele asjadele suunatud värgid, aga mitte selline päris universaalne masinais oskaks siis nagu kõike teha. Selge nüüd meil tuligi siin väike erisus välja juba, et tehisintellekt ja mõtlemine, et need kaks mõistet põhjustasid täiesti erinevaid vastuseid. Jah, jah. Et vastavalt olukorras ja need sõnad konteksti nende tähendusväli nihkub ühte või teise kohta. Aga kas on võimalik, et masin saab sama targaks kui inimene? Ausalt öeldes arvan, et on ja ma isegi kahtlustan, kuigi ma nüüd ei tea, aga ma millegipärast kahtlustan, et ta saab, ta saab veel tunduvalt targemaks. Aga ma ei oska öelda, kuidasmoodi see täpselt juhtub ja mul on leviti selline krüptiline arusaam, et tõenäoliselt inimesed ei saagi aru, kui see juhtub, et nad ei märkagi seda, et noh, selleks on niisugune tuntud hea paralleel, et kui sa võtad mingi hästi lihtsakoelise loomana hiire või veel sipelga, eks siis hiired ja sipelgad tegelikult ei saa ju aru, et inimestel selliseid mõistusega Toomas oskavad jõle keerulisi asju teha ja ja mul on majas ka hiired ja siis need hiired klõbistavad ringi ja täitsa kindlasti ei tea, et seal minu maja, neil pole aimu ka, et inimestel on selle teinud, eks ole, kuigi tal on täitsa aju ja üldse väga rumal loom. Ja samamoodi ma kardan, et inimesed ei hakkagi nagu päriselt ära jagama sellist palju võimsamat mõistust. Märkagi, et sa ei jaga ära selle mõistus, alged võivad meil siis juba meie ümber oma mõistuse alged on ja needsamad asjad, mida kohta sa ütlesid, et et reklaamitakse mingit asja kui tehisintellekti, aga need on ka nagu sulle mõistust, et nad on sihukesed väikesed tükid sellest suurest asjast. Kuigi selline krüptiline tehismõistus on meie ümber hoogu kogumas. Ega sa ei karda, et ta võib võtta võimust ja ma arvan, mingis mõttes, et Ongi võimust võtnud, aga ma tuleks selle juurde tagasi, et mida ma selle all mõtlen ja ma kardan, et ta võtab võimust, aga, aga jälle siin on see tore sama sipelgate ka, et et kui ta võimust niimoodi võtab, et me ei märkagi, et väga olemas on siis noh, ei ole põhjust arvata, et ta tahaks meile midagi halba, eks. Et inimesed ju teadupärast sipelgate sõi, hiirtega sõdivad, aga mitte ka nii kapitaalselt ei püüa nagu kõik kiiri tappa, tahaks nad lihtsalt majast välja saada, et siis on okei, kõlguvad seal põllu peal jooksevad ja ma usun, et inimestega see võib tekkida isegi väike sümbioos, Nahkuse tehismõistus nii väga kõva ei ole, siis võib-olla tal on kasulik meid kuskil kasutada, siin mingit astus umbes nagu hobuseid kasutatakse, eks ole, et vahel ikka ja saad ratsutada läbi metsa ja niimoodi, et et võib täitsa nišš, läks hobune või meie selles juures jagage ka, et mis tema nišš on, et ta on lihtsalt sinna sattunud ja kõik tundub talle normaalne, harilik. Huvitav, mida selline kõrgelt arenenud või arendatud mõistus võiks mõelda? No vot, see on just see õudselt põnev küsimus, et et mida ta võiks mõelda ja no ei saa aru, eks samamoodi nagu ilmselt ei saa aru, mis inimene mõtleb, ta isegi ei oska nagu mõelda niimoodi, et mis inimene mõtleb, eks me tõenäoliselt ei jaga seda üldse, aga aga ega ma ei tea, et võib-olla inimese aju on nii paindlik, et ta kuidagimoodi suudaks nagu mingit aimu sellest asjast tekitada, aga ega ta detailselt aru ei saa, et noh, inimene on ikka väga noh, nihukese spetsiaalse loodusliku niši jaoks. Liik, kes armastab elada siis, kui see maa ja õhk ja taimestik ja värk ja teised ja siis ta teeb seal oma asju, eks ole, aga mingit sellist üldist abstraktsete asjade jaoks inimene kohandanud ei ole, ta näiteks ta mängib mängib malet ka ju väga hästi ei oska mingid keerulised ja preemia lahendada, et see ei ole tema kohastumus. Et ta ei teadmist asjadest suurt midagi suurte pingutuste. Kuna Aivar hästi plastiline, siis mis on muidugi väga uhke asi, siis suudab päris nagu noh, ettevalmistamata asju õppida. Just inimese juures on hästi tugev võime, on õppimisvõime kõigi selliste ajuga olendite jaoks, mis maa peal on õudselt. Ja see õppimise värk ongi selles tehisintellekti juures võib-olla kõige raskem siiamaani olnud, et see on kõige kehvemini välja tulnud, et suhteliselt hästi tulevad välja niisugused asjad, kus kus tuleb teha hästi kiiresti järeldusi, et sulle antakse reegleid kombineerida reeglite järgi uusi järeldusi kokku teed. Päris keerulisi tehtud või siis vaatad läbi suure hulga malekäike, eks see tuleb kenasti välja ka siis, kui on vaja õppida niimoodi kogemustest, et et teha üldistusi ja siis eraldi, siis see seda osatakse ka natuke teha, aga see tuleb suhteliselt nigelalt välja. Ja see on nüüd see, mis on kõige raskem. Ja sellepärast ongi niimoodi, et need tehisintellekti programmid kalduvad olema taga selliseid Nissi asja jaoks, sest no neid on üli üliraske üldistada, sest nad ei õpi, eritavad õpivad triviaalsus mõttes. No midagi ikka õppida. Natuke statistikat muudad mingid parameetrid, aga mitte päris põhimõtet. Suhteliselt et uues olukorras kohastumine ei tule hästi välja, ei tule hästi välja. Aga kui me võtame enda näitaja inimese, siis meil on ka lisaks mõtlemisele ja intellektile on mitmesugused tunded, emotsioonid, instinktid, ja, ja kõik see tegelikult, mida. Tunnete emotsioonide kohta sõrma reserveeritud nende inimeste jaoks küll kohutavalt oluline, eks kõigi jaoks, aga aga ma olen alati arvanud, et ta on oluline sellepärast, et ta on ajutegevuse primitiivne kasti tugev osa, et mis võtab, nagu kui ta käima läheb, siis ta võtab meie üle täielikult kontrolli, et see väike mõtlemine jääb seal tagaplaanil, ta lihtsalt sõidab üle nagu tankiga. Ja sellepärast on tähtis, aga nad on suhteliselt lihtsad mehhanismid, sellepärast et enamusele kõrgematel loomadel on umbes analoogilised tunded ja emotsioonid ja need on, need on väga karja kohastumusega seotud, et et, et noh, lihtsama temast said surmahirm, asjad on kõigil loomadel. Aga need keerulisemad emotsioonid tulevad just siis mängu, kui neid indiviide on palju ja meil on mingi ühiskond või kari ja läheb omavaheliseks suhtlemiseks ja siis selle käigus hakatakse emotsioonidega siis asju mõjutama ja see on meile sisse ehitatud. Ja, ja noh, nende asjade simuleerimine tegelikult masinas ei olegi nii keeruline, sest nad mehhanismid ise suhteliselt lihtsad, eks, et pigem püütakse tegeleda nende asjadega, mis on mõistuse jaoks hästi keerulise, kus nagu päris mõistust vaja. Näiteks nagu õppimine, näiteks nagu õppimine just. Millised need lähenemisteed siis on, et õpetada masinat õppima kuidas seda proovitakse teha? Seda proovitakse teha paaril sellised põhimeetodi järgi, et üks meetod, mis töötab suhteliselt hästi, mis on iseenesest mõõdukalt lihtsakoeline, aga noh, detailides on ta ikka keeruline on see, et et tunda ära mingisuguseid kujutisi, pilte või sõnu. Et no näiteks see, kui, kui on mobiiltelefon, mis tunneb ära inimese häälekäsklusi, sa nüüd selle näide enamasti tehakse seda asja niimoodi, et et sa räägid sellele programmile mobiiltelefone sõna sisse ja siis valida, et mis sõna see oli ja siis teed seda mitu korda järjest paned valesid, ütled see ei olnud see ja siis ta kokkuvõtet teeb sellise üldistuse, et noh, ta saaks uutest sõnadest ka aru, mis sa ütled. Ja see on suhteliselt niisugune spetsiifiline statistikapõhine asi, kus kus ühest küljest käib statistika ja teisest küljest kasutatakse selliseid neurovõrgu sarnaseid mehhanisme. Ja no mis ongi natuke sarnases sellele, kuidas inimese neurovõrgustik nii-öelda mingil pinnimisel tasemel töötab, et et sul on väikesed siukse väikese mõistuse või hästi lihtsa otsustusega sõlmekesed ja nende vahel on siis seosed ja siis sätid nende seoste tugevust ütlevad, et see seos nagu tugevam, nõrgem ja, ja sellise asja tuunimisega tuleb õppimine mõõduka kergesti välja. Nüüd ta noh, mitte väga lihtne ei ole muidugi, aga aga ta on täitsa tehtav ja need sõna ja pildi tuvastamise programmid töötavad üllatavalt uhkelt. Mis on keerulisemat sorti ja seal on tehtud päris palju progressi, sellepärast et seal eriti just pildi tuvastamine on kohutavalt tähtis igasuguses sõjandusliku sfääris, eks me tahame, et rakett saaks, ei saa aru, kus tankla veoauto või lihtsalt kivi. Ja siis ta peab ju kaamera järgi seda arutama. Et sinna on pandud hirmus palju ressursse just niisugusi objekt õhust ära tunda. Aga see jälle nagu muude asjade jaoks ei tööta, ta töötab just siis pildi või heli jaoks kuigivõrd. Väga üldistada ei saa, ta on jälle niisugune spetsiifiline nishi õppimise toode. Ja nüüd, kui me vaatame nagu üldisemalt jälle, et mida me tahaks õppida, siis siis üks suur valdkond, mis, kus masinate kohutavaid raskusi on see, et teada selliseid igapäeva asju, mida inimesed teavad, et uksest saab välja ja ja tänaval võib seal kõndida ja punase valgusfooride mitte üle minna ja kõik niisugused asjad, mis tunduvad meile õudselt lihtsad, aga mis on tegelikult seotud mingite kaunis keeruliste ajuprotsessidega. Ma ise ei taju neid ajuprotsesse ja nende asjade programmeerimine osutunud pööraselt raskeks, et noh, neid asju on väga palju ja need on kõik omavahel nagu konfliktis sa pead otsustama, kumb siis nagu paremini käib, nende juures tuleks nagu õppida ka ja see on üks olulisi meetodeid on see, et see, kuidas see maailm on nagu meie jaoks ümbritsevat tehtud ja kuidas seal liigume on seotud mingite reeglitega, neid reegleid päris niimoodi kindlad, aga veidi statistiliselt eranditega, eks ole sa enamasti teada, et ma olen õppinud ära, et uksest välja punase karva läheks välja arvatud mõnel juhul kole kiire või uks on kinni ja nii edasi, eks. Ja, ja neid reegleid peaks teadma. Ja nüüd neid reegleid saab masinasse kirjutada ja nüüd see valdkond näiteks, millega mina olen palju tegelenud, on just reeglitega järelduste. Tegelikult sa oled masinal ka reegleid ja siis fakte ja siis ta hakkab järeldama, küsimustele vastused anda ja, või ise tuvastada uusi asju. Ja mis siis juhtub, juhtub see, et igapäevase elu reegleid peaks olema meeletutes kogustes ja nüüd kui need meeletud kogused reeglid hakata masinale me oleme, siis ta upub nagu enne särada. Nad on väga raske prioriteerida, millist räiget tuleb kasutada ja samuti on see geide konfliktis omavahel, et sa kasutad ühte reeglit, tuleb ühtemoodi kasutada, teist tuleb teistmoodi ja nii, et nende vahel peab tegema selliseid hierarhiaid ja siis hakkama otsustama, et millist, mis olukorras kasutada ja siis vot selles kohas hakkab see kõik nagu umbe jooksma, et seda ei osata õigesti teha, seda kaunis kehvasti välja tuleb hästi välja siis kui on lihtsalt reegel, et no mingi väike hulk. Ja me peame tegema sügavaid järeldusi, no näiteks ütleme lihtsamad matemaatika teoreemid lahendamisel, tudengid ülikoolist teevad, et noh, mitte päris matemaatikud, aga tudengitele jõukohane. Aga noh, tavainimesele ei ole jõuga, on, ta ei ole harjutanud seda asja ei tea, kuidas see käib, eks sest neid suudavad masinad päris hästi teha. Sest seal reegleid ei olegi nii hirmus palju mingeid, mingi hulk valemeid ja põhimõtted, eks, aga tuleb pikk järelduskäik ja need tulevad kenasti välja, seal ei ole hierarhiaid ka, et et võid võtta mis tahes ja kõik töötavad, pead lihtsalt leidma nagu õige suuna, kuhu minna, aga igapäevast elu asjadega tuleb see kehvasti välja. Ja tegelikult on ilmselt ilmne, et igapäevase elu, reeglite seoseid, asju ega neid ei saagi teisiti väga masinasse sisse panna kui, kui just õppides, sest keegi ei jõua panna, et ega inimesed ei teagi, et nende formuleerime ongi jube raske asi ja see lihtsalt ei ole nagu jõukohane. Ja reaalne oleks see, et meil on mingisugused baasreeglid, kujutan umbes ette, nagu väike laps Hector aju sisse ehitatud igasuguseid põhimõttelist struktuurilt õpib algul lihtsamaid asju ja siis hakkab nagu üha keerulisemaid asju õppima ja nii saaks ka teha, et et me paneme need lihtsalt räägin, siis see asi juba natuke käib ja siis hakkame seda õpetamise käigus nagu uusi reegleid ja nende seoseid ja suhteid tekitama. Noh ja siis võiks asi nüüd välja tulla, aga, aga jälle, et kuna see õpetamise asi tuleb kehast välja, eks, siis me jookseme selle koha peal nagu praegust. Ja asi, millest ma rohkem loodan, et mis tegelikult võib juhtuda, on see, et, et kui me ei, ei püüagi need kasvatada ühte masinat noorepõlve tehisintellektist küpsemaks vaid pigem tekitame olukorra, mis tekib tegelikult meist sõltumatult. Meil on hästi palju masinad, mis on kõik seotud, noh praegu ongi nii, eks ole, põrgumasinad suhtlevad vahel põrguseks, no need masinad väga midagi tarka ei räägi, ega nad õilsaid aru ei saa, mis nad seal omavahel saadavad, lihtsalt saadavad aru, et ühest masinast teise saata ja vot see brauser peab näitama, eks ole. Aga ta sisemiselt nagu ei mõista, mis jutt seal kirjas on, et mis ajalehe artikkel meile ütleb, et tema asi ja aga nad suudavad suhelda, eks. Ja kui need masinad need kogu aeg juurde programmid lähevad keerulisemaks seal, eks siis ilma selleta, et iga üksikprogramm oleks nagu päris mõistusega loom. Ma arvan, tekib nagu vaikselt selline olukord, et kogu see süsteem läheb, suudab lahendada üha raskemaid asju või teha üha keerulisemaid asju meie jaoks. Et meil tekib silla suhteliselt rumalate väikeste loomade võrgustik nii-öelda mis tervikuna omab palju suuremat mõistust või suutlikkust asju lahendada, et nii, et see on nagu asi, mille peale paljud inimesed loodavad või arvad, et see tõenäoliselt võiks juhtuda ja see tähendaks ka seda, et, et noh, keegi ei peagi välja mõtlema, kuidas see täpselt käib, et seal tekib lihtsalt nii evolutsiooni käigus nagu, nagu inimesed ja loomad on tekkinud, et võrk tekib ka nemad evolutsiooni käigus pannakse tükid käima ja ja noh, vajal tehakse uus tükk, eks ole, mingi asi ei tööta hästi, muudetakse ära, eks ole, teiste saab endale, on parem idee, siis hakatakse seda kasutama, eks ta niimoodi vaikselt kasvab ja see meil kogu aeg tegelikult juhtub. Et päris huvitav on mõelda niimoodi, et et ühiskond, jänesemasinate värk on juba praegu niisuguse intiimse seose moodustanud. Et kui me siin istume ja tööd teeme ja kolleegidega või sõpradega suhtleme, eks meil ikka mingisugune masina juures mingi mobiiltelefon või arvuti, vaatame sealt midagi, eks ole. Raamatupidaja tipib oma asju seal sisse, saadab kuhugi laoprogrammi, ta nagu päris üksi hästi hakkama ei saa, et kogu see asi on juba üles ehitatud, selle peale seda masinat seal kasutab, see teeb kaunis keerulisi asju temast, võib-olla ei teagi täpselt, mis kontole, mida panna, alati masinasse, sära programmeeritud, keegi tegi seda. Ja me oleme sellises veidi sümbiootilises suhtes, et meil on siin nagu inimeste ühiskond ja selle sees või sellega seotud masinate ühiskond, et et on niuksed, väikesed sõlmed, kus on inimesed ja masinad kõrvuti koos, eks ole, et nendega koos funktsioneerivad, et võtan mingi ettevõtte koos funktsioneerivad, kes sulle Sul on tema raamatupidamise laosüsteemide sidesüsteemid. Noh, inimesed on tohutult tähtsamad selleks. Aga ikkagi, et see, see masina osa muudkui kasvab tagasi, aeglaselt, aga ta muudkui kasvab seal sees, sest mida rohkem seda keerukaid asju oskavad teha, eks seda rohkem inimesed sellest sõltuvad masinat. Praegu ei saa üldse hakkama, et nad kogu aeg hoolduste info sisestamise üsna rumalad, eks. Nii et toimub niisugune selge sümbioos ja, ja kui seda nüüd lei laiemalt vaadata, siis see jätab küll sellise mulje, et, et see on väga sugusele ajuehitusele umbes, et et noh, see on tuntud hea paralleel, et kui aju sees on rakkudeks omavahel seotud rakud on väga rumalad, sest me võime ühiskonda ka niimoodi vaadata, et ühiskonnas on inimesed, inimeste grupid teevad mingeid oma asju, suhtlevad omavahel ja ega need inimesed ei pruugigi alati tohutult targad olla. Et, et need asjad tulevad ikka välja, kui see asi mõistlikult organiseeritud ja need suhted on korras, et suunatakse info õigesse kohta, keegi teine teeb seda, mis sa ei oska. Kogu see ehitus ja, ja sellesama ehituse sisse nagu hakkab kasvama sihukest tehisintellekti või tehisrakendust, et nende lihtsate masinate näol, mis hakkavad siis nagu inimrakke täiendama, asendama, eks ole, ega ega ühiskond ei märkagi, et midagi muutub. Et on õudselt teha selline mõtteline eksperiment selle kohta, et et kuidas võiks nii-öelda inimesest teha roboti nii, et ta ise ei märka seda, keegi midagi ei oska teha, aga mõtteline eksperiment on täitsa lihtne. Et võtame inimese aju, hakkame selle operatsiooni tegema, et võtame ühe neuroni, asendame ära, paneb mingi kunst neuronisena. Seda kunst neurotegelikkuse suhteliselt raske teha see välja ei tule, aga noh, kujutame ette, et võiks olla see päris võimatu ei ole, et neuroiseenesest on suhteliselt lihtne asi, mingi ainurakne asi. Asendame ühe, no inimene ei märka midagi, eks ütle, kui me teeme selle aju, vist ei tunne valu ka, et operatsioone saab teha täitsa teaduslikus olekus. Lähme teise neuroni asendama ära ja niimoodi järjest asendame muudkui tegutsed, kõige lõpuks on kõik neuronid ära asendatud, eks, ja ei olegi nagu seda kohta, kus inimene, kui äkki teadvus kaoks midagi nagu muutuks. Ja ühiskonnaga ma kujutan ette, täiesti on võimalik, et juhtub umbes sarnane protsess, et need masinad tuleb juurde, nad hakkavad inimesi jalgu nagu lisavad, lisavad mingit väärtust hakkavad natuke asendama, eks. Et me nagu ei märkagi, et midagi juhtub, et et sama värk käib edasi, noh ta tõenäoliselt muutub, muutub natuke ära, eks ole, et läheb nagu targemaks või teistmoodi ja aga siiski, et, et selleks ei ole enam mingit revolutsiooni, et ma arvan väga seda, et see tehisintellekti tekkimine on samasugune evolutsiooniprotsess nagu, nagu on loomade tekkinud ja ja see evolutsiooniprotsess käib lihtsalt väga palju kiiremini, sellepärast seal on hästi aluseta, saab elada selle inimeste ja nendevahelise, kommunikatsiooni ja ühiskonna peal nagu tuntud meemi mõista, et levitatakse meeldejäävaid, muusikapalu või mõtteid, ideid, eks, et need kehvemad surevad ära ja paremad, arenevad ja natuke sarnasel viisil toimub evolutsioon ka niisuguse tarkvara või tehnoloogiamaailma peal, ka niisuguste tehnoloogia või lahenduste meenid levivad uurijate peades. Ja tekib ka see füüsiline infrastruktuur, päris masinad, eks mõned jäetakse kõrvale paremad näiteks asemele. Ja see evolutsioneerib samamoodi, evolutseerub väga kiiresti. Ja siis evolutsiooni tore asi on see, et ei ole ju vaja seda loojat, kes, kes kõik selle niimoodi kokku paneb, eks ole, et, et et tegelikult ei olegi fundamentaalsed vahetad. Meil on siin nagu loomariigi evolutsioon või tehisintellekt evolutsioon. Niisugune võib öelda, et super rajuma inimkonnast ja arvutivõrgust. Selline ühine suur tehisintellekt või ka loomuliku ja tehisintellekti sümbioos. Ja ma arvan, et see tekib tõenäoliselt enne, kui tekib üks niisugune masin, mille kohta me oskaksime öelda, et vot see nüüd ongi see üks tehisintellektiga masin. Sest seda ühte masinat ei saa väga hästi evolutsiooniliselt teha. No ei ole nii suurt nii suurt keskkonda nii suurt hulka indiviide, mille vahel see valik toimuks, et neil on vaja, on kui hästi palju, et ühiskonnas on, see pigem toimub kergemini, ma arvan. Ja mul vahel tunne, et, et see tehisintellekt meil juba Ta on, sest kui me nüüd mõtleme tagasi selle asja peale, et mis me just rääkisime, et ühiskonna, need organisatsioonid on nagu ajuosad ja inimeste nagu rakkudeks, sest see on ju praegu ka niimoodi, et sõltumatult isegi arvutitest. Et ühiskond ise teeb ka kohutavalt keerulisi asju, mida keegi ei oska, et head näited, et vaadake, mingi lennuk lendab taevas, et ega ei ole ühtegi inimest, kes oskaks seda lennukit teha, et mõni on seal mootori spetsialiste, mõni teab seal mingit tuuleklaasi asja ja konstruktor teab noh, päris palju eri osadest, aga jällegi, ega ta enamust asju ei tea, eks. Et seda inimene ei olegi võimeline lennukid tegema ja siis tekib küsimus, kes lennuki tegi, kes tegi, eks, et see ongi nagu mitte inimese suudetud teha, vaid, vaid ühiskonna suudetud teha. Mingisugune ühiskonna mõistuse produkt on tema, eks ja, ja ühiskonnale on, on mingisugused nagu oma huvid, mida me tajume väga halvasti, et see on nagu asi, millega inimesed tegelikult proovivad aru saada, mis on nagu ühiskonnas oluline või mis toimub, eks, ja me teame kui on kohutavalt raske aru saada, aga ei suudeta ja eriti hästi üldse aktsiahindu ka ennustas, on ikkagi niimoodi väga niimoodi rändamasid, vahel läheb hästi, vahel halvasti. Et me lihtsalt ei tea, kuidas see toimub, seda poissi jälgida, vaata kuidas graafik läheb aktsiatel, aga, aga me ei saa aru, miks ta täpselt läheb, me saame ainult mingeid lihtsaid asju aru, et okei, et kui öeldi mingi paha uudised, siis läks alla, eks ole, aga kõik need nüansid, mis seal toimuvad, et need jäävad kangeks mõistetamatuks ja selles mõttes nagu justkui justkui praegu võib-olla isegi on juba olemas mingisugune tehisintellekt jalga ja ja see ei sisalda ka mitte ainult masinaid arvutite mõttes, vaid ma arvan, et ka kõik muud füüsilised asjad, mis me oleme teinud nende osad. Et noh, näiteks majad õudselt lihtne näide, et majad on kogu aeg olnud ja täitsa selge, et majad on ühiskonnale ka väga olulised asjad, et seal hoitakse igasugust träni asju ja ja kui te lähete kuskile õue või metsa, siis te näete, et et ega tsivilisatsiooni väljapool maju eriti ei olegi, et väljaspool maju on, on kommunikatsioon. See on küll, eks, et on nagu majadevaheline kommunikatsioon, et on, teed igal pool noh, elektrijuhtmed ja torud ja selline asi. Ja siis on põllumajandus, eks, et on umbes nagu koridus, et lähed korjad, mingit asja seal. Et ongi, et väljaspool Mayon koriluse kommunikatsioon, aga, aga midagi sellist keerulist tsivilisatsiooni värki seal ei ole, et kõik majade sees majad on vajalikud, sellised vajalikud objektid, kus asi saab toimuda ja vahel tekkinud tunne, et üks paljudest põhjustest, et mikspärast Lääne-Euroopas niisugune tehnoloogiline tsivilisatsioon on kiirem läinud Aafrikas. Noh, seal on muidugi mitu mitu teooriat või põhjust, aga, aga üks põhjus võib olla see, et kuna Aafrikas ei ole vaja suuri maju, sest sa saad olla õues, eks majal vaja, kui vihma sajab ja seda saab kergemini teha, siis need majad on väiksed, seal ja väiksesse majja ei saa palju träni panna, et sulle ei mahu sinna mingid vanad vokid ja raamatute kastid ja klaverid ja asjad on, ma ei mahu ära. Hästi, eks ole. Ja väljaspool maju, kõik see tehnoloogia hävib, et tõstavad voki raamatut, õue ta mõne aja pärast läbi mädanenud ei püsi, eks, et suurte majade olemasolu on justkui nagu eeldus või väga kasulik asi niisuguse tsivilisatsiooni kiiremaks arenguks, nii et et see on päris huvitav vaadata, et ta arvutusmasinad ei olegi midagi. Et nad on natuke nagu sarnased asjad nendega, mis meil on. Maarja kruusmaa või tehisintellekti on arendatud juba aastakümneid selle nime all ja püütud panna masinaid mõtlema nii-öelda siis on lähtutud enamasti sellest, et me enam-vähem kujutame ette, kuidas mõtlemine peaks käima. Seda me kujutame ette juba umbes Aristotelesest peale, kes mõtles logismid välja ja arvame, et ju see mõtlemine siis nii käibki. Ja püüame masinale ka selgeks teha neid kõige lihtsamaid mõtlemise võtteid. Aga meil endal see mõtlemine baseerub hoopis mingisugustel, bioloogilistele, struktuuridele, ajul, meie kehal mis on siis väga pika aja jooksul evolutsiooni käigus sellise intellektivõimed omandanud? Tõsi, ta on selle poolest, et et alguses, kui tehisintellekt klassikaliselt tuli, siis põhiliselt tõesti pöörati tähelepanu loogikale, formalismidele, selles, kuidas meie struktuurne mõtlemine toimib ja vähem pöörati tähelepanu sellele, et see, kuidas ma ütlen, et masinad nad kasutavad nii-öelda hoopis teistsugust riistvara ja hoopis teistsugust tarkvara, kui seda kasutavad inimesed, kes mõtlevad siis omasele vedelvaraga nii-öelda ehk võtva järg nagu inglise keeles öeldakse. Ja, ja see vedelvara toimiv hoopis teistmoodi kui arvutite riistvara. Nüüd üks oluline küsimus on selles, et, et kas sellest on midagi. Et neid arvutusi tehakse hoopis teistsuguste struktuuridele, kas see tähendab midagi või ei tähenda mitte midagi. Ja siin on muidugi vastandlikud arvamus, et osad inimesed ütlevad, et jah, et see on äärmiselt oluline. Ja teised inimesed ütlevad, et ei, et me saame seda kõike muude siis riistvara peal limuleerida. On olnud selliseid spekulatsioone, et millal me jõuame nii kaugele nagu siis, kui et me mõtleksime sama hästi kui mõtleb inimese aju. Ja me teame enam-vähem, kui palju õnne inimesel, eks ole, ajus neuroneid ja kui palju on sünaps nende vahel, et on umbes 10 astmes 13 närvirakku ja siis on kõik nendevahelised ühendused ja siis miljardeid ja miljardeid, miljardeid ja miljardeid ja suur vahe on arvuti ka selles, et ta töötab äärmiselt paralleelselt. Kui arvuti on rohkem selline jada arvutuste tegemiseks, klassikaline arvuti, siis aju on, iseloomustab Ta on äärmiselt suured paralleelsusega, aga ma ei tea, kas üldse mitte nii kiire kui arvuti näiteks närviimpulsid mööda neid samuseid, neuronitevahelisi ühendusi levivad palju aeglasemalt, kui seda levib elektrivool nendesse pisikestes ühendustes, mis on mikrokiibi sees. Aga aju korvab seda äärmiselt suure paralleelsusega. Ja muide, ta on tohutult ebatäpne peale kõige muu etapp päris tihti paneb pange oma nende arvutustega masin ei tee seda masinana üldi ülimalt. Aga, aga jah, aju korvab seda sellega, et on nagu öeldakse, veakindel sellise ebatäpsuse ta korvab nagu suure paralleelsusega ja siin on selliseid spekulatsioone tõesti olnud, et millal arvuti jõuab nii kaugele, kui inimene jõuab ja saab välja arvutada, kuna me teeme Moore'i seadust, mis ütleb, et kui kiiresti arvutit paremaks muutuvad ja seda ütleme siis tuleviku projekteerida, siis me saame teada, et saab, päris varsti on tegelikult see aeg käis, kus me ühe arvutiga ühe mikrokiibiga suudame tegelikult sama palju operatsioone sekundis teha kui aju teha. Ja nüüd on küsimus selles, et, et noh, kas, kas arvuti siis suudab mõelda nii, nagu aju suudab, kas ta suudab kõik needsamad operatsioonid ära teha. Ja, ja paistab siiski, et ei suuda, sellise toore jõuga peale ei lähe, et paneb rikka rohkem kiipe, paneme rohkem võimsust peale ja siis muudkui läheb, see on see umbes samasugune mõtlema, et kui ma paneksin raketimootori enda auto katusele, et kas ma siis saan kiiremini Tartust Tallinnasse, et ega ei saa küll, vasta puud, saan et hästi suur sihuke vunk taga, aga, aga tegelikult paistab, et asi siiski ei ole mitte selles toores arvutusvõimsuses, vaid selles, mismoodi see arhitektuur on üles ehitatud. Ja siit me tuleks nagu selle küsimuse juurde, et et kas me saame üldse siis intellekti ja siis seda, mille sees intellekt on kuidagi erinevalt vaadata. Kas me saame nad üksteisest üldse lahus hoida. Ja inimese puhul on küll niimoodi, et arvatavasti need, see, kuidas meie abstraktsioonid on tekkinud needsamad sülogismid, millest juba Aristoteles rääkis kus nad siis tulevad üleüldse, kust nad pärinevad, abstraktsioon pärineb ja, ja on teooriad, mis ütlevad, et see abstraktsioon ei saagi iseenesest olemas olla nagu nagu plaatonil, eks, et meil on ideede maailm, kus lihtsalt elavad ideed ja on meist sõltumatult olemas. See on, ütleme selline vastandlik siis arusaamine, mis ütleb, et ideed kui sellist ei eksisteeri, et eksisteerib ainult tänu sellele, et tal on nagu või siis ka olemas. Ja kõik need abstraktsioonid, mis me teeme ükskõik kui keerulised matemaatika, maleraketiteadus, mis iganes. Nii et tegelikult on olemas tänu sellele, et me oleme nüüd niimoodi kivi kivi haaval üles ehitanud hästi-hästi lihtsatest hästi maisetest, pisikestest detailidest. Kui näiteks räägime poliitikast ja me ütleme näiteks selliseid lausete pinge, lõdvestus, läbirääkimised tegid sammu edasi, siis mõtleme, räägime millestki väga abstraktsest, poliitika, jube keeruline värk. Aga kui sa hakkad nüüd mõtlema selle lause semantika peale, millest me räägime, räägime pingest, räägime lõdvestusest, nägime sammumisest, räägime astumisest, räägime ruumis, edasiminekust ja kõik need hästi keerulised konstruktsioonid, millega me siis poliitikat teeme, põhineb tegelikult meie kehal ja meie liikumisel ruumis. Et me kõik oma austria abstraktsioonid olen selle peale üles ehitanud metafoorselt metafoorselt. Ja see teooria ütlebki niimoodi, et ilma nende metafooride neid abstraktsioon ei ole, et me saame neidki luu ainult tänu sellele, et meil on keha, millega me füüsilist maailma tajuma ja millega me ruumis ringi liikuma ja vastasel juhul neid iseenesest ei oleks olemas. Ja teisest küljest, kui me vaatame seda traditsioonilist lähenemist nii-öelda kuidas väljendalegi kooriulfashinud et vana hea kellegi vanamoodne tehisintellekt, see põhineb ju ka ikkagi teataval kehalisusel, kuigi noh, ütleme mikrokiipide kehalisusel Ma hakkasin, tahtsin natuke dramaatikat, siis tegelikult loomulikult ei ole kuskil niimoodi, et tehisintellekti sihukesele valdkonnast teadlased läheks omavahel karvupidi üksteisele kallale. Et et kas nüüd idee on olemas või idee on ainult füüsiliselt olemas, et enamus ikka on kuskil niimoodi arvavad rohkem või vähem keskpõrandale kokku. Aga tegelikult on ju niimoodi, et, et me ei tea tõesti, kas see riistvara miniarvutid kasutavad, on nüüd kõige parem selleks, et meie mõtlemist modelleerida või ei ole. Aga äkki äkki saab seda kuidagi paremini teha, et kui me natuke läheksime ajaloos tagasi hakkaks mõtlema selleks, et milleks arvuti üldse olemas on siis esimesed arvutid nagu enim tehti tegelikult sellepärast, et arvutada välja tuumapommi ja väljatöötamisega seotud keerulisi matemaatilisi, füüsik arvutusi, mitte üldse selleks, et näiteks inimestega suhelda või inimese mõtlemist modelleerida, kõnest aru saada või midagi sellist. Ja nendele esimestele arvutiloojatele iseloomulikult mitte midagi ette heita, sest nende ülesande püstitus oli sellel pildil lihtsalt kihv võrrandeid lahendama selle arvuti peal. Aga kui me nüüd räägime tehisintellektist, siis üldiselt dif võrrandeid ei lahenda me vastupidi, meil on formalismid ja siis me nende peal siis teostame oma tehteid. See tähendab seda, et meil on nagu loolikaleegrid ja siis nende loogikareeglitest ühest reeglist võtame ühest predikaadis tuletama mingisuguse järgmise ja siis jõuame niimoodi lõpptulemuseni. Et kas nüüd selline arvuti on selliste tehete tegemiseks kõige parem, ma ise arvan, et ei ole kõige parem. Ja tegelikult, kui rääkida tehisintellektist mu laiemas mõttes ehk siis laiendatud tehisintellekt, katsutakse ja kasutatakse ka sellist väljendit, laiendatud tehisintellekt, sõlmad mitte ainult selliste loogiliselt mõtlemise oskust, vaid ka see tähendab ka oskust aru saada ja ennast arusaadavaks teha. Mis siis tähendab seda, et sa suudad ümbrust tajuda, sa suudad interpreteerida seda, mida sa tajud ja sa suudad näiteks kõnest aru saada ja sa hiljem, kui sa oled siis oma lahendused ära teinud, sa suudad ka iseennast teistele arusaadavaks teha, mis hõlmab nüüd kõiki asju kuni lõppude lõpuks sotsiaalseks teksti tajumise, nii et sa vales kohas ei räägi valet nalja, eks ju, kui sa tahad inimesena ennast arusaadavaks teha ja, ja kuidas nüüd selliseid käitumisi modelleerida, see on hoopis hoopis keerulisem teema ja sellisest vanamoodsast tehisintellektist tingimata väljapoole. Aga mida tähendab siis moodne tehisintellekt, mida me selle all mõtleme? Moore'i tehisintellekt hästi palju tegelikult on oma sellise fookuse seadnud tajudes arusaamisele ja nende tajude interpreteerimisel ja mitte abstraktsioonidele nagu traditsiooniline tehisintellekt, vaid küsimus, et kust ja kuidas abstraktsioonid tekivad. Ehk üks oluline küsimuses Mootlast tehisintellekt is on on mida nimetatakse ankurdamis, probleemiks, nagu ma ütlesin, et kust tulevad, kuhu need abstraktsioonid on ankurdatud, et kui me räägime pinge, lõdvestust, läbirääkimistest, et kuidas selline abstraktsioon tekib. Ja tegelikult siis ongi küsimus selles, et, et kuidas me ikkagi nagu maalima interpreteerimine, kui meil on ainult sensorid olemas, et inimesel on ju ka sensoritelt silmadeta kõrvatele haistmismeel tan kompamis meel ja kui sa mõtled, et kui me vaatame nüüd vaatame mingit pilti silmadega, et mis tegelikult toimub, on see, et, et meil on mingisugused retseptorid, on silmapõhjas, mis ei taju mitte muud kui ainult intensiivsust. Aga kuidagi sellest pildist, nendest Mootorite signaalidest pannakse meile mingisugune väga-väga informatsioonirikas sisend kokku kuskil ajus kuskil nägemiskeskuses, kus ta veel kuhugi edasi läheb. Voodise toimub, keegi täpselt ei tea. Ja me ei oska seda täpselt kokku panna, täpselt samasugune asi on näiteks siis, kui me iseennast liigutama, biomaailma mõjutada, et me tahame näiteks laua pealt pliiatsid haarata ja usu või ära usu, aga me ei tea, kuidas see täpselt toimub, meil on motoorikakeskus ajus, mis meie kätt juhib. Aga miks ta juhib ükskord niimoodi ja teinekord natuke teistmoodi? Me tegelikult ei tea seda täpselt. Ja nii kaua, kuni me seda täpselt ei tea, ei oska seletada. Ei oska kindlasti teha selliseid olendeid, tehisolendeid, kes oleks samasuguste võimetega nagu meie oleme, kus meil on lootust. Arusaadav on jälle siin erinevaid teooriaid, kes mõned ütlevad, aga seda polegi vaja teada saada, et tegelikult saab ka lihtsamini hakkama, et vaadake näiteks mingisuguseid lihtsaid loomasid kes on meie arust suhteliselt rumalat näiteks maod, krokodillid, prussakad, panime selline, aga on miljoneid ja miljoneid aastaid suurepäraselt hakkama saanud. Tegelikult on võib-olla vaja äkki hästi primitiivseid käitumisi või sihukesi standardseid käitumisi niimoodi omavahel kokku panna nagu telliskividest maja ehitada ja rohkem mitte midagi mõelda. Looda loota, et tekib siuke sünergiat, et tervik on suurem kui osade summa ja siis paistab nagu äkki käituks olend äärmiselt intelligentselt ja, ja see on selline illusioon, mis tegelikult tehisintellektist on teada, kui loodi selline vist seitsmekümnendatel, kui ma õieti mäletan, selline arvutiprogramm nagu laisa, kes lihtsalt vastas sinu küsimustele mingi suvalisi vastuseid, genereerib suvalisi vastuseid. Äärmiselt loll programm niimoodi, noh seda ütlesid ka selle looja. Aga, aga ometi ta lollitas ära väga paljud inimesed sellega, et ta sihukesi standardseid, stereotüüpseid, vastuseid sulle sulle siis arvutiekraanile vastu trükis ja paljud inimesed jäid uskuma tegelikult nendega näiteks arvuti vahendusel suhtleb hoopis teise, teine inimene, ehkki see oli tavaline arvutiprogramm. Et me teinekord jõuame hoopis sellise kummalise kohani, kus me ise ei oska tegelikult öelda, et kas selle inimese või selle programmi või selle roboti või mille iganes käitumine on nüüd kohutavalt intellektne või on see äärmiselt primitiivne, see tundub neile ainult väga intelligentne olevat. No siin oli väike vihje ka sellele nii-öelda parve intellektile noh, umbes nagu sipelgapesaefektile, mis või ka meie ajus. Meie enda ajus neuroneid iseenesest on ka võib-olla suhteliselt primitiivsed, aga omavahelises koostöös kamba aju, kamba aju omavahelises koostöös need suhteliselt primitiivsed üksused, nagu sipelgad või neuronid suudavad päris hämmastavaid asju korda saata. See on üks põnev valdkond ka tehisintellektist, kamba ajuküsimused ja sellest, kuidas siis nendes hajutatud süsteemides tekib see sünergia, kuidas äkki pisikesed indiviidid, kes iseenesest äärmiselt rumalad ja käituvad mingisugust väga lihtsate reeglite järgi, kui nad kokku panna, siis suudavad teha midagi, mis tundub olevat äärmiselt äärmiselt taibukas, aga võtta igaüks nendest eraldi, nendest need pisikesed lülid selles siis nad ei tea nagu tegelikult ei ööd ega mütsi nagu näiteks üks sipelgas, mis ei oska suurt midagi teha, kui ta oskab neid feromoonimärgiseid maha jätta ja teiste omasid jälgida ja, ja, ja siis pesas oma asju õiendada. Aga ometi, kui sa vaatad seda pesa üldist funktsioneerimist, siis on see äärmiselt keeruline süsteem. Kuidas täpselt niisugune efekt tekib, mis on füüsikutele väga hästi teada, et, et see nagu äkki tekib selline faasinihe. Ja miks ta lekib? See on hea küsimus. Ja nagu öeldakse, Vuecanid. Ja kui kaugele ta ulatuses jõudnud? Mitte väga kaugele, selles mõttes, et, et selliseid faasinihked ja selliseid kamba aju ja selliseid ilminguid natuke suudame demonstreerida ühel või teisel juhul, aga, aga tegelikult on niimoodi ausalt öeldes, et kõik need sellised tehisintellekti demonstratsioonid, nad jäävad ikkagi hästi piiratud kujuliste piiratud tingimustes töötama see, mis me kõige rohkem kaks asja, millest me puudust tunneme, mida me ei ole tegelikult saavutanud, üks asi on see, mida nimetatakse skaleeritavuseks. On see, et kui mingisugune pisikene asi lihtne asi töötab väga hästi sellise printsiibi järgi, eks ta siis ka töötab, kuid on suur ja keeruline. Ja teine asi, millest puudust tunneb, on kohanemisvõime. Et kus seesama asi, mis töötab hästi, panna natuke teistsugustesse tingimustesse, kas ta siis suudab seal ka kohaneda nendele teistele tingimustele, nii et ta samahästi töötab. Need on ka tegelikult niisugused kaks kriteeriumit, mille järgi tegelikult praegu vaadatakse, et kui hea see tehisintellekt nii-öelda on kas ta suudab eskaleeruda ja kas ta suudab kohaneda. Ja kui nüüd tõtt-öelda, siis need mõlemad omadused on siiski suhteliselt piiratud. Nii et tehisintellekti arendamisel praeguse põhisuund on siis üha enam looduse jäljendamine nende kõige fundamentaalsemad, bioloogiliste protsesside taastamine kuidagi. See on üks selline aktiivne suund, kus on aru saadud, et tegelikult meie ja siis meie kallid sõbrad, kolleegid, looman oskavad seda meist tunduvalt paremini teha ja miks mitte vaadata, kuidas nad seda teevad ja püüda seda jäljendada, lihtsalt lootuses, et äkki me siis saame mõne probleemi lahendatud, mida me siiamaani seal, aga, aga see on niisugune hästi üldine suund ja, ja siin on hästi mitmeid lähenemisi. No näiteks võib öelda, et üks asi on see, et ma püüan neid sarnasusi analoogid leida käitumise taseme jälginud näiteks sipelgakäitumist, kala käitumist ja siis ma püüan neid käitumise järele teha näiteks robotiga. Võimalus on see, et ma püüan nagu tõesti aru saada, et kuidas märgvara töötab, et ajan seal taga näiteks neuronitevahelisi signaale või neid signaale, mida lihastesse saadetakse, mis meie käsi jalgu liigutavad ja siis püüan sellisel funktsionaalsel tasemel aru saada, kuidas need süsteemid töötavad ja seda jäljendada. Ja mõlemal lähenemisel on oma eelised ja puudused loomulikud ja mõlemad on ilmselt vajalikud. Ja ma ise tegelikult ka kipun arvama, et, et, et õiged lahendused tulevad võib-olla siis, kui nett kaks suunda kokku saavad edukalt kukkuma pandud. Et ühelt poolt uurida käitumist, teiselt poolt uurida, siis kuidas tegelikult bioloogias need protsessid toimuvad siis sügavalt nagu fundamentaalselt taseme ja kolmandaks proovida neid jäljendada ehk siis lootes, et kui ma neid hästi jäljendada oskan, siis ma järelikult olen ka võib-olla aru saanud, kuidas nad kusjuures siin on veel selline huvitav nähtus, et et tavaliselt, kui me räägime tehnikateadusest, siis me mõtleme niimoodi, et tehnikateadus on selline teadus, mis saab oma sisendi alusteadustest, eks ju, leiutada. Kas sa seal näiteks sa keegi leiutab raadiolained ja sest tehnikateadlane teeb raadio ja ta kasutab nüüd seda, et füüsika oma tulemused saanute raadio valmis ja siis saavad inimesed seda kasutada. See on loomulikult nagu me räägime teadmiste ja tehnosiirdeprotsessist. Aga siin on niisugune huvitav aspekt, kus tegelikult tehnikateadused saavad alusteadustele pall tagasi anda sellega, et kui nad proovivad jäljendada loomi, loodust, füüsikalisi protsesse, siis tegelikult annab see ülimalt head võimalused ka baasteadlastele neid kasutada oma hüpot teisendab püstitamiseks ja hüpoteeside tõestamiseks selline Siberis alusteadustele. Ma arvan, et see on üldiselt väga oluline, see on selline aspekt, mis mis on palju tähelepanuta jäänud, et tegelikult meie tehnikateadlased suudame päris palju aidata alusteadlasi sellega, et me loome neile näiteks katse seadnud või midagi sellist. No see on üks konkreetne abi siis tõesti, mis näiteks tehisintellekti arendamiselt võib tulla. Aga teisest küljest võib küsida, et kui meil nüüd ongi õnnestunud luua see tehisintellekt, mida keegi enam ei oska eristada inimesest või ka oskab, siis oskab ainult märgata, et ületab inimest väga mitmeid kordi, kui meil mingi niisugune saavutus on käes. Me võime küsida, et kas me sellist tehisintellekti Tahtsimegi võib-olla seda korduvalt küsitud, et minu meelest on, siin on tegemist kultuurilise fenomeniga, et vaata arvutid arutavad ja kohutavalt kiiresti, sina oskad võtta näiteks ruutjuurt viiekohalisest arvust mina vaadata? Ei, ma ei suuda, kahe kohalisestki, ma ei suuda üldse peast arvutada. Ometi ma ei karda arvutit, ma ei ole kade sellepärast, et ennast paremini arvutada ja mul ei ole hirmu tema ees, eks ju. Ja näiteks kaua aega arvati. Alandi uuring pakkus välja, et siuke viimane test, mis näitab tõesti tehissüsteemid on jõudnud inimese tasemele on see, kui masin oskab malet mängida paremini kui inimene. Et see on niisugune lõplik test, mis ütleb, et me oleme nüüd vallutatud, hävitatud. Ja ta ütles, et umbes viiekümnendatel aastatel ta pakkus selle välja milles oli, kui tyyp luu võitis males Kasparovit tagasi, et kas sa tunned ennast ohustatud liigina. Kas sa tunned, kas sinu jaoks on midagi muutunud? Minu jaoks küll ei ole, et huvitav, et inimesed siin leidsid endale kohe jälle mu võimaluse ümber defineerida, et miks tema kui inimene on siiski erinev ja miks tema kui inimene on siiski nii palju masinast paremini üleüldse male on üldse väga loll mäng, liiga lihtsalt organiseeriti, aga seal üleüldse puhas matemaatika see näide üldse oskavad mõelda või Mikke et inimesed leiavad endale mingisuguseid tagauksed välja jälle pugeda ja leida jälle, et nemad on millegi poolest väga erilised. Nii et siis tehisintellekt inimeste ei ohusta need hirmujutud, et robotid võtavad valitsemise üle. Leist Me saame lahti niimoodi, et me defineerime lihtsalt ümber, mis on inimene. See on kindlasti üks asi defineerida ümber, mis on inimene, kui sa mõtled, seda on ajaloos korduvalt tehtud, eks ju. Et inimesed said üle sellest, et nad ei ole universumi keskpunkt. Nad said üle sellest, et nad ei ole ahvist eriti palju erinevad, mida nad siiamaani uskusid. Osa inimesi on üle saanud sellest, et jumalat ei olegi olemas ja nad elavad ikka ela edasi siis küllap nad saavad hakkama ka masinatega, mis on need temast nendest Targemad, ma absoluutselt ei kahtle selles. Need probleemid, mis on seotud igasuguse tehnoloogia arendamisega, need on need tavalised töökindluse probleemid ja ma ütleksin, et need on täpselt sama hullud, ehk siis, kui me ehitame tuumaelektrijaama või kui me ehitame oma energiajaotusvõrku üles, et kujutad sa ette, kui pool New Yorki on yks päev pime. Et need probleemid on tehnoloogiaga alati seotud. Ja loomulikult siin peavad nii teadlased kui kui ka kasutajad ja inimesed peavad siin koostööd tegema, et neid võimalikult minimiseerida, neid riske, et riskid on absoluutselt kindlasti olemas. Mis teadlase ülesanne on siis tähelepanu juhtida sellele, et vot need on need probleemid, kus, millega me peame tegelema. Aga teisest küljest, need see tehnoloogia pakuks me nagunii palju lahendusi. Et me ilmselt tegeleme sellega, me teeme need piisavalt töökindlaks, kasutame ikkagi edasi, siis nad siiski niivõrd palju parandaks hiljem meie elukvaliteeti, eks ju, et ei saaks nendest loobuda. No ulmekirjanikke aisa käsi, ma võin, oli väga lihtne lahendus sellele probleemile. Tema arvas, et robotile tuleks kohe sisse programmeerida. Tal oli vist kolm seadust. Millest kõige tähtsam oli see, et robot ei tohi kunagi mingil juhul inimesele halba teha. Kas sellest nüüd piisakski, kui me sellise programmijupi paneme robotitele või tehisintellektile kuskile sinna sisse nii et ta sellest kuidagi mööda ei saa? Ma ise arvan, et kuna ma, kuna ma olen jõudumööda proovinud ise tegelenud nende robootikaeetika küsimustega ka, et et ma arvan, et need Asimovi seadused on tegelikult sellele kogu valdkonnale väga palju kahju teinud sellega, et et see probleem on nagu valesti püstitatud olnud ja tamm püstitatud olnd vales valdkonnas, et kui sa siis ütled, et tegelikult see eetika ja, ja tehisintellekti probleem on oluline probleem, aga kui sa ütled sa sellega tegeled, siis hakatakse sulle mingisugust jama ajama mingist Ta Siimamist ja ma ei tea millestki, eksju, eksju, ma ei ole muideks ühtegi Asimovi raamatut veel lugenud. Ise ma ükskord ühte proovisin, oleks jube igav, aga see selleks, ma usun, et ta oli tegelikult hea kirjanik, aga aga kindlasti need reeglid vajaksid ümbertegemist ja see, see, mida tähendab nagu turvalisus või mida tähendab see, et sa inimesele halba idees, see tuleks nagu ümber mõtestada väga-väga hoolega. Kas kas selliseid üldiseid reegleid üldse saab teha sellesama, et roboti inimesele halbade ja seal on väga lihtne igasuguseid eetilisi dilemmasid sulle ette tuua, kujutad sa ette, et sul on, kus sul on robot, kes ja sa näed, üks inimene hoiab teisel inimesel nuga kõri peal, et mis ta siis peaks tegema, et kas ta peaks laskma ühe inimeseni ära tappa, sest ta ei tohi teisele haiget teha või peaks ta selle teise ikkagi äratada, sest sest esimesel ei tohi haiget teha, sul on kohe hohoho eetiline dilemma tavaline moraalidilemma, mis ütleme, eetikateadlastel on väga ammu tuntav ja nii edasi imovite seadustega sellist asja ära ei lahenda. Ja Kirsti nõuaks hoopis teistsugust lähenemist ja mis, mida see esialgu, mida sa kõigepealt nõuaks, oleks see, et igasugune Siimon tuleks ära unustada. Sest ilmselt Ta viib meid hoopis valele teele. Aga pigem võib siis rääkida hoopis sellest, mida head tehisintellektisüsteemid meile võivad tuua, kui neid õnnestub üha edasi arendada. Neid neid asju, mida nad saavad tuua muidugi kohutavalt palju. Et miks me üldse tehnikat kasutame, me tahame, et me peaks tegema töid, mis on ohtlikud, mis töid, mis on rutiinseid, töid, mis on füüsiliselt liiga rasked või mida me ei suuda piisavalt kiiresti piisavalt täpselt teha, neid ülesandeid on tohutu, palju sa mõtled analoogiaid, mida arvuti sinu asemel suudavad praegu ära teha, sest neid asju kuut palju noh, ütleme, robotid muutuvad intelligentsemad, siis neid valdkondi on väga palju, kus me saame kasutada teenindusrobotid, ma kujutan ette, et seal rumba tolmuimeja roboti, selline, et see on selline esimene pääsuke ütleme seal 10 20 aasta pärast üldiselt nagu eeldatakse või ennustatakse, et neid, selliseid majapidamisrobotit tuleb juurde juurde juurde. Ja noh, kas see muudab meie elu või mitte, no ma ei tea, kas sulle meeldib kodusse, et riikide selle asemel lastega mängida. Minul näiteks ei meeldi, et selles mõttes ma usun küll, et, et me lihtsalt ilmselt saame sellest tehisintellekti hirmust ülejäänud mingi võrdsustama selle mingisuguse tavalise majapidamismasinaga külmutuskapiga meil ei teki mingisuguseid selliseid eetilisi probleeme paremini külmutada. Et ja meil ei teki viis probleem, et tolmuimeja masinas paremini tolmu võtta, täpselt samamoodi ilmselt ei teki probleeme, kujub neid paremini, osatakse aknaid pesta ja võib-olla ka lapsi hoida. No miks mitte, et kui meil on niisugune keegi Ferbiti karda ju, eks ju. Et täpselt samamoodi sellised mänguasjad, mis mind lõbustavad ja püüad meiega natuke vestlust arendada, võib olla. Aga tegelikult üks motiiv, mis paneb inimest tehisintellekti võimalusi uurima, see on puhas inimlik uudishimu. Tahetakse teada, kas on võimalik ja kuidas see on võimalik. Siin on uudishimu, siin on ambitsioonikus, siin on vajadus ennast teostada ja kõik need asjad koos, siin on ka noh, vajadus alla esimesena ja kõik esimesena ära teha ja midagi uut avastada ja ja siis need kõik asjad on siin koos, aga, aga kindlasti selline põhiline uudishimu, ma tahan teada, kuidas need asjad töötavad seal suur, edasi jõudsin kohale. Siis ma tahaks teada, kuidas asjad looduses on, et, et seal võib-olla isegi sellist gripiuudishimu, mis on pigem omane, on seal ütleme, füüsikule või bioloogile, kes tahab lihtsalt teada, kuidas asjad on näide sellest, et mis neist kasu saada. Ja see kindlasti on üks oluline komponent. Tänases keskööprogrammis oli juttu mõtlevatest, masinatest. Juttu rääkisid arvutiteadlane Tanel Tammet, robotiteadlane Maarja kruusmaa ja toimetaja Priit Ennet. Saadet toetas haridus- ja teadusministeerium.