Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine.
Tehismõistus levib nii tööle kui koju
Sipelgad jätavad üksteisele maha lõhnajälgi, aga korrutustabelit õpitakse õpetaja abiga pidevalt üle korrates. Tundub seosetu? Siiski mitte, sest neid pealtnäha kasutuid fakte kasutatakse ära lahendamaks mitmesuguseid tehnilisi probleeme - näiteks tehisintellektitehnikates.
Terminil "tehisintellekt" on aukartustäratav aura: enamasti kujutatakse sellega seoses ette keerulise ehitusega roboteid askeldamas steriilsetes tehaseruumides.
Tehisintellekti mõiste on tihedalt seotud õppimise mõistega. Õppimine on teadmiste või oskuste omandamine juhendamise või kogemise abil. Nagu koolis on ka siin õppimises kaks osapoolt: õpilane ja õpetaja. Üks omandab ning teine jälgib ja korrigeerib.
"Õpilasena" on tihti kasutusel masinõppimise tehnika nimega närvivõrk, mille ehitus ja tööpõhimõte on inspireeritud inimaju anatoomiast. Sarnaselt inimajuga suudab ta informatsiooni hoida, järeldusi teha ning oma veendumusi korrigeerida. Samas suudame tänapäevase tehnika võimalusi kasutades luua närvivõrke, mille võimekus on vastav vaid murdosale inimese ajust.
Õpilase "tarkust" säilitavad närvivõrkudes teatud arvud ehk nn kaalud, mille vasteks reaalses maailmas on ajurakkudevaheliste sidemete tugevus.
Kõrvalseisja pilgu läbi on õppuri ülesandeks omandada mingid faktid või seaduspärad ja teha järeldused. Õppur ei saa niisuguse tuupimisega siiski päris üksi hakkama, sest on vaja teada, kas õpitu on ka korrektselt omandatud: on tarvis võrrelda tegelikke väljundeid oodatavatega.
Üks vanemaid närvivõrgu õpetamisviise on tagasisidel põhinev: närvivõrgu "õpetaja" kontrollib "õpilase" vastused üle ning vajadusel korrigeerib neid teatud viisil.
Tulles tagasi alguses mainitud korrutustabeli näite juurde, on sisenditeks numbrite paarid, mida tuleks omavahel korrutada.
Tegelik väljund on õpilase peas tehtud korrutustehe, mis aga ei pruugi alati klappida oodatava väljundiga, ehk siis õpilane võib eksida tulemusega (näiteks 7 × 7 on 56). Õpetaja olemasolu ongi siinkohal vajalik selleks, et märgata õpilase eksimust: võrrelda saadud väljundit (56) oodatavate väljunditega (49) ja anda õppurile tagasisidet. Õpilase veale tähelepanu juhtimisega korrigeerib õpetaja õpilase ajus olevate teadmiste vahelisi seoseid.
"Õpetajatena" on võimalik kasutada ka teisi tehisintellektitehnikaid, näiteks geneetilisi algoritme (põhinevad evolutsioonil) või kambaaru (isendite kogukond, mis otsib parimat lahendit). Kambaaru - swarm intelligence - on oma filosoofilisest ning sotsioloogilisest aspektist mõtlemapanev tehnika, mis väljendab fakti, et arengu võti peitub isenditevahelises infovahetuses.
Siinkohal on taas põhjust meelde tuletada näide sipelgate kohta. Kummalisel kombel suudavad primitiivsed olendid üsna lihtsa infojagamise abil sooritada keerulisi tegevusi. Selle hea näide on termiitide ehitised.
Enam-vähem sarnane infovahetus toimub ka näiteks inimeste ühiskonnas: isegi, kui me seda ei märka, mõjutame me kaudselt oma lähedaste ja tuttavate arvamusi, mõtlemisviise, hoiakuid.
Tehisintellektisüsteemid on juba praegu meie igapäevaellu imbunud - näiteks skannerite tarkvara ehk piltidest tekstide moodustamine, käekirja tuvastamine, autode registreerimisnumbrite tuvastamine, sõrmejäljelugejad jne. Viimastel aastatel ongi levima hakanud biomeetriliste andmete, eelkõige just sõrmejälgede, aga näiteks ka silmaiirise tuvastamise süsteemid.
Nii riistvara kui ka tarkvara arengu tulemusena saab ehitada järjest keerulisemaid ja mahukamaid tuvastussüsteeme, mis muutuvad üha rohkem tavainimese elu märkamatuteks osadeks.
Autor: Triin Randveer