Tarmo Linnamägi: inimese kombel käituv tehisintellekt on lihtsalt vahva peotrikk

Pole päeva, mil ChatGPT, Google Bard või mõni muu tehisintellektile najatuv imevigur pealkirju ei täidaks. Nutikad inimese moodi suhtlevad AI-lahendused või süsteemid, mis suudavad luua midagi lihtsaltmõistetavat – näiteks fotosid – on pannud paljud tehismõistuste potentsiaali mõistma. Küll aga on kõik see silmaga nähtav vaid jäämäe tipp ning AI tegelik võimekus on juba täna tavakasutajale nähtamatult tööle rakendatud paljude igapäevaselt kasutatavate digilahenduste kõhus, räägib Elisa valdkonnajuht Tarmo Linnamägi.

Erinevates valdkondades on tehisintellekti kasutatud aastaid ja aastakümneid. Juba kümme aastat tagasi üritasid algelised masinõppelahendused vesltusakendes kliente teenindada, täna on loomulik suhtlus ja inimpärasus tekstipõhiste AI-lahenduste valguses taas päevakorda kerkinud. Inimeste matkimine ja assistendi mängimine on aga tehisintellekti peotrikk – selle reaalne väärtus lasub selle suutlikkuses vaikselt tagataustal toimetades teha ära tuhandeid töötunde nõudvad tüütud tööd, samal ajal õppides, kuidas oma rolli kiiremini ja veelgi paremini täita.

Kuigi ChatGPT tundub uus ja äge, siis on AI-tehnoloogial põhinevad lahendused töötamas tuhandetes ettevõtetes ja tuhandete erinevate ülesannete kallal. Kui robotkehaga liidetud inimese moodi tehismõistus on veel aasta(kümne)te kaugusel, siis ärikeskkonnas on tehisintellekt samaaegselt mineviku-, oleviku- ja tulevikumuusika.

Suurepärane abiline andmete analüüsimiseks ja mustrite tuvastamiseks

Tehisintellekti üheks viljakaimaks tööpõlluks on juba täna ning nähtavas tulevikus meditsiin, kus selle võimekus töödelda massiivseid andmehulki ning nende põhjal enam-vähem paikapidavaid prognoose teha on on võimsam, kui ühelgi arstil. Mõistagi ei suuda see töötada üksi – nii nagu iga tänane AI-lahendus, on selle tööks toetada inimesi – kuid selle panus on siiski korralik.

Suurbritannias tegutsev Mendelian kasutab näiteks tehisintellekti olemasolevate meditsiiniandmete analüüsimiseks, mitmed nutikellad aga selleks, et tuvastada südame töös kõrvalekaldeid normist. Samuti suudab AI juba täna aidata välja nuputada parimaid võimalikke raviskeeme, närides selleks läbi meeletust kogusest ajaloolistest andmetest. Üksi see kedagi ravida ei suuda, küll aga võib see aidata tuhandete valikute seast välja pakkuda kõige paremini sobivad mõtted.

Andmete analüüsimine ja mustrite tuvastamine on olulised ka rahanduses, kus tehisintellekt on täna abiks nii raha kasvatamise kui olemasoleva kaitsmise eest. Mitmed finantsettevõtted kasutavad tehisintellekti pettuste ja rahapesu juhtumite märkamiseks – kahtlaselt liikuva raha tabamiseks tuleb sageli tunda ära ajas muutuvaid mustreid – aga ka investeerimisalaselt riskide haldamiseks ning investeeringute analüüsi puhul. Kui kuskil on meeletu kogus andmeid, siis suudab AI seal toeks olla.

Riskide ja kahtlase tegevuse tuvastamine on võtmetähtsusega ka küberturbevaldkonnas, kus automatiseerituid tehisintellektil põhinevaid lahendusi kasutatakse mõlemal pool rindejoont, nii kurjategijate kui küberturbe spetsialistide poolt. Näiteks saab AI aidata tuvastada võimalikke rünnakuid või tõrkeid süsteemide tavapärases töös: õpib see ju, kuidas asjad tavapäraselt on. Küberpahalaste poolt on aga tehismõistused rakendatud tööle autonoomsete varastena, käskides neil käia ja ukselinke raputada, et nii sobivad ohvrid üles leida.

Mustrid ja massilisel hulgal andmete analüüsimine on omane ka transpordisektorile, kus tehisintellekti potentsiaalsed kasutusalad on aina kasvamas – alustades logistikast ja liiklusolude analüüsist kuni isejuhtivate sõidukiteni välja. Iga autonoomne sõiduk peab suutma “mõelda”, analüüsida iga pöörde eel läbi miljon võimalikku stsenaariumit ning ajas õppida, kuidas inimjuhid teedel päriselt käituvad.

Robot juhatab piimaleti juurde

Mida päev edasi, seda rohkem AI-lahendustega seotud valdkondasid esile kerkib. Sügaval süsteemis askeldavad need juba täna, lähitulevikus hakkavad need aina enam jõudma ka avalikkuse ette. Klienditeenindusrobotid õpivad inimestega paremini suhtlema, PowerPoint õpib ise vastavalt kasutaja soovidele paremaid slaide disainima, kaubanduskeskustes ringi vuravad robotid õpivad klienti paremini mõistma ja ta kiiremini piimaleti juurde juhatama.

Tehisintellekt on selgelt tehnoloogia, mille osatähtsus ajas vaid kasvab. Küll aga ei tasu AI-lahenduste arengut jälgides arvata, et iga uus tööriist on midagi revolutsioonist. Pigem on tegu evolutsiooniga – evolutsiooniga sellest, mida eneselegi teadmata juba aastaid kasutanud oleme.