Kuidas tehisintellekt mõtlema hakkab?
Järelikult, kui soovime mõista, kuidas inimene mõtleb, püüame mõelda, kuidas seda saaks arvuti peal järgi teha. Teadupäraselt kasutab arvuti oma asjade ajamisel lihtsatest sammudest koosnevaid instruktsioone. Seega, kui tahame teada, kuidas üks inimene saab teisest inimesest ilma sõnadeta aru, püüame näiteks näo miimika tükeldada pisemateks, parameetritega kirjeldatavateks tervikosadeks. Näiteks teades iga miimilise lihase asukohta ja seda, mida igaüks neist võib näoilmega teha, võiks õpetada arvutile piltide pealt erineva tujuga inimeste nägusid ära tundma, jagades iga ilme analüütiliselt seda moodustavate lihaste seisundite kirjelduseks, kuni hakkavad esile tulema statistilised mustrid vastavalt tüüpilisematele ilmetele ja nende tõlgendusele inimese emotsionaalse seisundi kohta. Ülaltoodu oli vaid amatöörlik näide, kuidas võiks inimese ilmete sõnatu kommunikatsiooni muuta arvutile või siis inimesele endale arusaadavaks. Kas see ka tegelikult nii toimib, jääb tihti saladuseks, sest rahuldume üsna tihti seisuga, kui see demonstreerib, et erineb kasvõi natukenegi juhusest. Sest ega me ju ei oska isegi öelda, miks mõni ilme on pigem kurvem ja teine kurvapoolne nägu paistab hoopiski reetvat aprillinalja või sarkasmi. Teiseks modernseks sooviks on õpetada arvuteid tegema inimesele teeneid, millest suur osa põhineb inimese ja masina vahelisel kommunikatsioonil. Hiljuti demonstreerisid Facebooki palgal olevad teadlased tarkvara, mis suutis esitatud pildi pealt tuvastada isiku isegi siis, kui nägu oli pildil näiteks nurga all, varjates osa näost. Inimesele ei valmista selline olukord erilist probleemi, sest suudame pildilt või tänavalt liigikaaslase ära tunda nähes näost vaid väikest osa. Nii tunneme pildilt tuttava ära 97,53 protsendilise tõenäosusega. See tähendab, et teeme haruharva vigu, kuid igaüks ju teab, et on mõnikord eksinud. Nüüd on olemas tarkvara, mis suudab väidetavalt 97,25 protsendilise tõenäosusega öelda pildil olija nime. See tähendab, et Facebookil on olemas inimväärse tasemega lahendus, kuidas võrgustikku sattunud piltide peal luua inimestevaheliste seoste võrgustikke. Tegemist on uudse võimaluse ja kindlasti uudse probleemiga, mille suhtes on märgata tugevat vastuseisu. Facebooki teadlaste lahendus baseerus aju tegevuse matkimisel simuleeritud närvirakkude võrgustikus. Keegi ei tea, kas inimene ka ise nägude äratundmisel nii tegutseb, aga kui tulemus on inimesega samaväärne, võib selle koha peal kõrvale vaadata. Kuigi enda meeleolu enam nii vist peita ei õnnestu. Omapärase ajalise kokkulangevusena tutvustas Facebookist sõltumatu teadlaste rühm USA-st Ohio ülikoolist oma tarkvaralist lahendust, kuidas masin oskab pildi pealt öelda, millises tujus on sellel kujutatud inimene. Arvuti suutis eristada 21 erinevat pildilolijate väljendatud meeleolu. Kokku 230 mõlemast soost inimese puhul suutis masin ära tunda rõõmsa meeleolu 99 protsendilise tõenäosusega. Ka üllatunud ilme oli lihtne, kuna sai tõele pihta 92 juhul sajast. Ülejäänud tunnete peegli lugemine sisaldas rohkem vigu, aga ometi suutis arvuti eristada märkimisväärse spektri inimlikke hingeseisundeid. Need kaks värsket näidet annavad aimu võimalikust uuest suunast. Kui seni on püütud tehisintellekti rajada inimese eeskujul, siis need kaks juhtumit annavad põhjust väita, et saab ka ilma inimese moodi mõtlemata, seni kuni tulemus meid rahuldab. See viib loomulikult võimaluseni, et masinad hakkavad mõtlema moel, millest me ei saa aru. Võibolla saab neist siis maailma kõige keerulisem nähtus. Sest nemad saavad meist aru. Omaette küsimusena võib vaagida, kes või mis on selles olukorras nn peremees? Igal argipäeval võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates Portaal.
