Valmistu tehisintellekti tulekuks juba täna

Kui ühel hetkel toimub tehisintellekti alal läbimurre, kui kosk sealt paisu tagant valla pääseb, siis on juba hilja õppida tehisintellekti praktilisi rakendusi. Siis tulevad konkurendid ja sõidavad sust üle.

Üks pool on tehnoloogiline teadmine, kuid sa pead kuratlikult hästi teadma ka oma äri. Millistest protsessidest ja rutiinidest sinu „tarne“ koosneb.

Kindlasti ei saa kogu ahelat anda masina kätte, kes teisest otsast hakkab sulle maagiliselt raha trükkima, küll aga on seal teadmisi, elemente, mida saad masinatega asendada.

Õppimise alguses sa isegi ei tea, mida sa ei tea. Selle käigus saad aru, mida peaksid arendama, oma inimestes samuti.

Kõige lahedam tehisintellektiga tegelemise juures on see, et see on vahva. Väga paljuski käib ju ettevõtete vahel turul võitlus inimeste pärast. Kõik tahavad saada endale tööle parimad talendid. Ja neile talentidele meeldib tegeleda kihvtide asjadega – asjadega, miiilest nad näevad, et need võivad muuta tulevikus maailma.

Soovitan kohe peale hakata ja teha seda samm-sammult. Mitte muuta kohe tervet ettevõtet ümber, aga alustada ettevõtte-sisestest start-up'idest, luua kultuur, et inimesed ja tehnoloogia saaks üheks.

Kui tehisintellektist laiemalt rääkida, siis ühelt poolt on ulmekirjanikud, kes räägivad intellektist, mis on peidus masina sees. Sinna läheb veel kaua aega. Nagu ka lootusega, et tehisintellekt võiks asendada näiteks inimesed vabrikus.

Kui tuleme aga kaugest tulevikust igapäevasesse argipäeva, siis on AI ehk tehisintellekt praktilistes rakendustes mingil kujul juba iga päev kohal. Näiteks Apple'i Siri või Google'i Now. Tõsi on see, et neil on omad piirangud. Ei mõista nad nalja, ei saa alati su jutust aru. Seega tuleb väga hoolikalt valida, kus seda kasutada.

Tehnoloogia on tööriist. Kui rääkida selle ärilisest rakendamisest, pead sa väga täpselt aru saama, mis tööd sa teed ja milliseid tööriistu sul selleks vaja on. On ütlus „a fool with a tool is still a fool“ ehk sa võid lollile anda küll hea tööriista, kuid ega ta sellest head tööd tee.

Õigusteaduses näiteks räägiti mõned aastad tagasi, et tehisintellekt tuleb ja muudab maailma, teeb sama, mida blockchain. Sama räägiti omal ajal pilveteenuse ja ka big data kohta.

Kui sa aga hakkad otsima praktilisi rakendusi tehisintellekti kasutamise kohta, on seda siiani võrdlemisi vähe, on peamiselt eksperimendid.

Kesk- ja Ida-Euroopal, mida iseloomustab keeleline kirjusus, on siinkohal selge piirang. Tehisintellekti õpetamine nõuab ta päris suurt andmekogu, mis on samas keeles, sarnaselt mõistetav. Innovatsioon hakkab tulema inglise keelest, aga täna seda veel ei paista.

Miks? Kui olulisem on asjaolu, et meil napib oskust masinat kasutada. Juriste näiteks on treenitud selleks, et pakkuda head õigusteenust, suhelda kliendiga.

Üks hea jurist lõpetab sellega, et ta juhib advokaadibürood. Aga tal pole tehnilist kompetentsi, oskust näha, et selle või teise töö jaoks sobib masin, ja panna inimesed ja masinad kokku. Seda oskust on üldse väga vähe.

Kui otsida näiteks Eesti konkurentsivõime suurendamise kohta, siis peakski vaatama, et kui me anname inimesele hariduse, peaks selle juurde käima alati ka oskus kasutada omas professioonis tehnoloogiat.

Reaalteadused seda teevad, kuid järgmine samm oleks ka mujal. Õpetataks kõigile fundamentaalteadmisi tehnoloogiast. Mitte ainult Wordiga teksti kirjutama, vaid aru saama, mida saab arvutiga tegelikult teha.

Piltlikult öeldes, et eesti filoloog Tartu Ülikoolist teab, kuidas kasutada infotehnoloogilisi vahendeid filoloogias. Sellest jääb täna palju vajaka.