Mis saab siis, kui inimesel õnnestub ehitada endast intelligentsem masin? Ning kuidas ehitada selline masin, mis ei ähvarda meie senist maailma tuksi keerata? Nende küsimuste ümber keerlebki Stuart Russelli raamat „Inimesega ühilduv: tehisintellekt ja selle kontrollimise probleem“. Russelli sõnutsi on meist nutikamate masinate loomine üheaegselt nii senise inimajaloo kõige määravam kui ka viimane sündmus. Autor peab seega tehisintelligentsete süsteemide kontrolli küsimust kõige tähtsamaks inimkonna ees seisvaks probleemiks. Raamatus käsitletaksegi seda, mida peame tegema, et see suursündmus tsivilisatsioonile viimaseks ei jääks.

Raske on Russellile vastu vaielda, kuna tehisintellekti alal käib üüratu arendustöö ja seda nii erafirmades kui ka riiklikes laborites. Sellist raha ja ajude voogu ei ole arvutiteadus enne näinud ning varem või hiljem toovad need ponnistused ka edu. Milles see edu täpselt seisneb, pole veel kindel, aga näiteks Venemaa president Vladimir Putin on 1. septembril tudengitele kõneldes öelnud: „Tehisintellekt on mitte ainult Venemaa, vaid kogu maailma tulevik. Sellega kaasnevad kolossaalsed võimalused, aga ka raskesti ennustatavad ohud. Kes saab selles valdkonnas juhiks, sellest saab maailma valitseja.“¹ Putin ei ole kohe kindlasti tehisintellektispetsialist, kuid see tsitaat näitab, millist tähtust omistavad suurriigid tehisintellektile. Tegemist ei ole pelgalt poliitiku paisutatud retoorikaga. Kõik, mida inimesed on saavutanud, põhineb mitte meie lihasjõul, vaid arukusel. Kui me valmistame inimesest arukamad masinad, tekib lootus ka kõikide teiste probleemide, olgu selleks siis vähiravi või kliimasoojenemine, lahendamiseks.

Stuart Russell (snd 1966) on California ülikooli arvutiteaduse professor. 1995. aastal avaldas Stuart Russell koos Peter Norvigiga raamatu „Tehisintellekt: moodne lähenemine“,² millest sai ülimalt populaarne tehisintellekti alane õpik. Raamat jaguneb kolme ossa. Esimeses osas (peatükid 1–3) käsitletakse inimeste ja masinate intelligentsust. Teises osas (peatükid 4–6) vaadeldakse neid probleeme, mis tekivad masinate muutumisel üha intelligentsemaks. Ennekõike on need probleemid seotud inimeste kontrolli säilitamisega meist targemate masinate üle. Kolmandas osas (peatükid 7–10) esitab autor tehis­intellekti käsitluse ja pakub välja ideid selle taltsutamiseks. Raamatu lugemine ei nõua tehnilist ettevalmitust ning see võiks peale spetsialistide pakkuda huvi laiale lugejaskonnale. Nendele, kes soovivad täpsemat ülevaadet tehisintellekti arengust, on raamatus neli lisa.

Autor ei käsitle täpsemalt seda, kuidas luua tehisintelligentseid süsteeme, vaid väidab, et meil tuleb valmis olla ajaks, mil masinate intellekt ületab inimeste oma ja otsustusprotsessid on antud algoritmide kätte. Kuna tehnoloogia areneb kiiremini, kui ühiskond ja kultuur suudavad sellega kohaneda, siis on tingimata vaja muutuseks valmis olla. Parem ennustada valesti kui lihtsalt oodata ja loota, et küll kõik kuidagi laabub.

Milline masin on intelligentne?

Loomulikult ei saa tehisintellekti käsitlevas raamatus kuidagi mööda küsimusest, mis siis ikkagi on intellekt. Kuidagi tuleb ju intelligentsust määratleda, ilma selleta ei saa ka öelda, kas mingi masin on taibukas või mitte. Stuart Russell määratleb inimeste intelligentsust järgmiselt: „Inimesed on intelligentsed niivõrd, kuivõrd nende tegevus saavutab püstitatud eesmärke.“ (lk 17) Kõik muud arukuse tunnused, näiteks tajumine, mõtlemine, õppimine, leiutamine jne, on käsitletavad nende panusega inimese võimesse edukalt toimida. Esmapilgul võib selline intelligentsi käsitlus tunduda kitsavõitu, aga tegelikult on ju tõesti arukuse eesmärgiks organismi edukas toimimine keskkonnas. Luuletuste kirjutamine nõuab kahtlemata intelligentsi, aga surnud luuletaja ei luuleta. Ehk siis esmatähtis on ikkagi ellujäämine. Peale intelligentsi mängivad siin oma osa ka lihtsalt vedamine ja muud bioloogilised tegurid.

Masinate intelligentsust saame määratleda analoogselt: „Masinad on intelligentsed niivõrd, kuivõrd nende tegevus saavutab püstitatud eesmärke.“ (lk 18) Intelligentsus on seega seotud suhetega selle vahel, kuidas elusolend või masin keskkonda tajub, millised on tema eesmärgid ning mida ta teeb nende eesmärkide saavutamiseks. Selline määratlus võimaldab lahti saada tülikast teadvuse probleemist. Nagu autor ausalt märgib: „Teadvuse koha pealt ei tea me tegelikult midagi, nii ei hakka ma midagi ütlemagi.“ (lk 23) Organismide ja masinate sihipäraseks tegutsemiseks ei ole teadvus vajalik. Seega ei ole ka intelligentsete masinate loomiseks vaja teada, mis on teadvus.

Tehisintellektiga süsteemide korral eristatakse selliseid, mis on mõeldud mingite konkreetsete ülesannete lahendamiseks. Tegemist on siis nn kitsa või instrumentaalse tehisintellektiga (narrow AI, tool AI). Näiteks võib siinkohal tuua programmi, mis mängib malet või tuvastab nägusid. Üldtehisintellekt (general purpose AI) suudaks aga lahendada väga erinevaid probleeme, umbes nii, nagu inimene suudab mängida malet, tunneb ära tuttavaid inimesi, kirjutab artikleid ja teeb palju muud. Selline üldtehisintellekt käitub mingi tema ette seatud ülesande lahendamisel sarnaselt inimesega. Ta õpib, kasutades kättesaadavaid allikaid, küsib nõu, kui vaja ja alustab plaanide koostamise ning elluviimisega. Vastavalt vajadusele muudab ta oma tegevust ja kohandab seda muutuvate olukordadega.

Üldtehisintellektist ollakse praegustes arendustes veel kaugel. Seevastu instrumentaalne tehisintellekt on juba tavapärane. Need kaks suunda on omavahel väga tihedalt seotud ning kitsa tehisintellekti uuringud on aluseks ka üldtehisintelligentsete süsteemide loomisel.

Kuidas siis teha tehisintelligentseid masinaid?

Esimeseks sammuks intelligentsete masinate loomisel on kokku leppida intelligentsuse määratlus. Mille poole me selliste masinate loomisel üldse püüdleme? Ilmsesti on tegemist üldtehisintelligentse masinaga. Teiseks on vajalik leida masina riistavaraline lahendus, mis suudaks selle määratluse realiseerida. Tänapäeval on nendeks masinateks arvutid, täpsemalt, digitaalsed elektronarvutid. Põhjus on väga lihtne: tegemist on universaalsete masinatega, mis suudavad töödelda igasugust teavet. Meil ei ole vaja eraldi masinaid aritmeetiliste tehete tegemiseks, häältuvastuseks, fotode töötlemiseks või tabelarvutuseks – üks masin tegeleb selle kõigega.

Tehisintelligentsi realiseerimiseks ei ole tingimata vaja superarvuteid. Olemuslikuks osaks on ju ikkagi kasutatavad programmid ehk siis algoritmid. Tehisintellekti loomise ülesanne ei ole sugugi kergete killast. Muidu oleks sellega juba varem hakkama saadud. Tehismõistuse arendamise ametlikuks alguseks loetakse aastat 1956, mil kaks noort matemaatikut John McCarthy ja Marvin Minsky organiseerisid Dartmouthi kolledžis suveülikooli, mille eesmärgid olid järgmised: „Püütakse leida, kuidas õpetada masinaid keelt kasutama, abstraktsioone ja mõisteid moodustama, inimesele omaseid probleeme lahendama ja end täiustama. Arvame, et ühes või enamikus neist probleemidest saab märkimisväärset edu saavutada, kui hoolikalt valitud teadlaste rühm töötab selle nimel terve suve.“ (lk 13) Selgus, et ühest suvest jäi siiski väheks, nende probleemide kallal töötatakse veel tänapäevalgi.

Intelligentseks olemine eeldab kaheldamatult teadmisi. Enamiku teadmisi hangitakse teiste inimeste käest, andes neid keele vahendusel edasi nii ühe põlvkonna sees kui ka põlvkondade vaheliselt. Suure osa teadmistest omandame koolis tekstide ja piltide vahendusel. Kui arvuti mõistaks inimkeelt inimese sarnaselt, suudaks ta samuti hankida kõik need teadmised. Teiseks võimaluseks on muidugi see, et arvuti loob ise kõik need teadmised, kasutades keskkonnast erinevate tajurite abil saadavaid andmeid. See oleks aga väga ebapraktiline: inimesed on tuhandete aastate kestel loonud maailma kohta äärmiselt mahuka ja seostatud andmekogumi ning seda oleks mõistlik ka masinatel kasutada. Kogutud teadmiste mõistmiseks tuleb osata keeli ning selle koha pealt on arvutid küll palju arenenud, aga raamatute lugemiseks jääb nendest oskustest ilmselgelt väheseks. Peale keelest arusaamise tekitab masinatele probleeme teadmiste kumulatiivsus. Mingist mõistest või teooriast arusaamiseks tuleb tugineda teistele. Kogu inimlik teadmiste kogum on omavahel väga tihedalt seotud, moodustades omalaadse võrgustiku. Seda modelleerivate masinõppesüsteemide loomisest ollakse veel väga kaugel. Nii näiteks tuginevad paljude ülesannete täitmiseks sobivad süvaõppeprogrammid andmete analüüsimisele, närvivõrgu struktuuri salvestatud eelnevate teadmiste hulk on seejuures väga väike (lk 78).

Intelligentne käitumine on väga keerukas. Mõelgem korraks kas või sellele, kui palju alategevusi ja nendega seotud teadmisi on vaja näiteks kinopileti ostmiseks, rääkimata siis artikli kirjutamisest. Inimesed on järjest õppinud kõiki neid tegevusi, omandanud teadmisi ja sidunud tegevusi omavahel. Masin peab kõike omandama algusest peale, alates kõige elementaarsematest käitumisaktidest. Esmalt tuleb aga inimesel kõik need ära kirjeldada ja süsteemi seada. Kuigi eesmärgipärane käitumine reaalses maailmas tundub keeruline, on see on ikkagi tühiasi võrreldes mõtlemisega. Aga seda me ju tahamegi – saavutada tehissüsteemide mõtlemisvõime. Kindlasti on meie mentaalne tegevus keerukam kui käitumine reaalses maailmas ja esialgu on teadmised selle organiseeritusest ja otsustusprotsesside struktuurist vägagi algelised.

Intelligentsuses peituvad ohud

Lühidalt võib tehisintellektis peituvad ohud kokku võtta maksiimiga – mida arukam, seda ohtlikum! Sellegipoolest on meie eesmärgiks ju inimesest intelligentsemate süsteemide loomine. Järelikult tuleb ka võimalikesse ohtudesse suhtuda väga tõsiselt. Kui me valmistame superintelligentsed masinad, mis suudavad kas või mingilgi määral iseseisvalt töötada, siis väga suure tõenäosusega kaotab inimene nende üle peatselt kontrolli. Selliseks olukorraks tuleks juba varakult valmistuda.

Klassikalises intellektimääratluses peituvat ohtu märkas juba Massachusettsi tehnoloogiainstituudi (MIT) professor ja küberneetika looja Norbert Wiener (1894–1964). Ta on kirjutanud 1960. aastal ilmunud artiklis „Automatiseerimise mõnedest moraalsetest ja tehnilistest tagajärgedest“: „Kui me kasutame oma eesmärkide saavutamiseks mehaanilist süsteemi, mille töösse ei saa me tõhusalt sekkuda … siis peaksime olema kindlad, et masinale seatud eesmärk on eesmärk, mida me tõesti soovime.“³ On ilmne, et kui seame masinale, mis on inimesest intelligentsem, ebaõige ülesande, siis on suur võimalus, et midagi läheb kapitaalselt untsu. Isegi tehnika praeguse intelligentsustaseme juures võib selliseid olukordi esile kerkida. Stuart Russell toob näiteks ühismeedias kasutatavad nn sisu valivad algoritmid. Tegemist ei ole teab mis intelligentsete süsteemidega, kuid need mõjutavad miljardeid ühismeedia kasutajaid, ja seda ootamatul moel. Selliste algoritmide eesmärk on suurendada inimeste hulka, kes vastavat infot nähes sellel klõpsavad. Eesmärgi saavutamiseks tuleb muuta inimeste käitumine paremini ennustatavaks. Algoritm peab teadma, kuidas inimene käitub. Sageli käituvad inimesed küllaltki ettearvatult, seega tuleb neid suunata nii, et nende käitumine oleks kergemini ennustatav. Siis teab algoritm, millist teavet inimesele esitada, et see infole reageeriks. Äärmuslike vaadetega inimeste käitumine on lihtsamini ennustatav. Algoritm mõjutab sarnaselt iga ratsionaalse agendiga oma keskkonda, et eesmärki paremini täita. Järelikult suurendavad sisu valivad algoritmid inimgruppide eraldumist ja polariseerumist, kuigi esmalt ei olnud see üldsegi nende eesmärk (lk 17).

Kuidas muuta tehisintelligentne masin ohutuks?

Eesmärk on luua intelligentsed masinad, mis ei ohusta oma tegevuse või tegevusetusega inimkonda ning oleksid meile kasulikud. Sellised masinad peaksid täitma meie, inimeste eesmärke, hoolimata sellest, et nad ei tea täpselt, mis need eesmärgid on. Probleemi tuum seisneb selles, et me ei saa olla kindlad, millised on tehisintelligentsete masinate eesmärgid ja kas need langevad kokku inimestele kasulike eesmärkidega.

Autori arvates tuleks alustada kõige põhilisemast, see tähendab, muuta masinate intelligentsuse määratlus järgmiselt: „Masinad on kasulikud niivõrd, kuivõrd nende tegevus viib meie eesmärkide saavutamisele.“ (lk 19) Sellise põhimõtte järgmine peaks tagama selle, et masinad teevad seda, mida meie tahame ja soovime. Tegemist ei ole Asimovi robootika põhiseaduste⁴ sarnase aksioomiga, mis on igasse masina algoritmi sisse kirjutatud, vaid ennemini juhistega programme väljatöötavatele inimestele. Määratluse järgmine peaks tagama selle, et masinad järgivad inimeste eesmärke. Määratluse muutmine on lihtne, aga hulga keerukam on inimestel kokku leppida, millised need soovitavad eesmärgid siis on (mõelgem kas või iisraellaste ja palestiinlaste eesmärkidele). Ilmsesti on selline eesmärkide täpne määratlematus inimtegevuse iseloomulikuks jooneks, mida ei olegi võimalik kaotada. Seega peaks tehisintelligentne masin olema samasugune. Neil ei tohiks olla selgeid eesmärke, vaid nad peaksid inimese sarnaselt kooskõlastama eesmärke meiega, aktsepteerima pidevat eesmärkide muutumist ning samuti peavad nad lubama inimestel end välja lülitada.

Kõige lihtsam viis mässava masinaga toimetulekuks on see välja lülitada. Häda on aga selles, et intelligentne masin leiab ikka viisi, kuidas enda väljalülitamist vältida. Väljalülitamise vastase tegevuse keelu otsene sissekirjutamine masina programmi meenutab Russelli arvates püüet luua maksusüsteem, millest ei ole võimalik mööda hiilida. Nagu näitab tuhandete aastate pikkune kogemus, leitakse alati viise, kuidas mööda hiilida ja makse mitte maksta. Parima lahendus maksupettuste ärahoidmiseks on sellise keskkonna loomine, kus isik soovib ise vabatahtlikult makse maksta. Potentsiaalselt inimest kahjustada võiva tehisintelligentse süsteemi korral on parimaks lahenduseks teha nii, et süsteem ise soovib inimesele alluda. Selline käsitus nõuab kogu senise tehisintellekti ideestiku ülevaatamist, eesmärgiks olekski uut tüüpi inimeste ja masinate vaheliste suhete määratlemine.

Strateegia sellisete süsteemide arendamiseks tugineb järgmistele printsiipidele:

• masina ainsaks eesmärgiks on inimese eelistuste (preferences) elluviimise maksimeerimine;

• masin ei tea alguses, milles täpsemalt need eelistused seisnevad;

• infoallikaks inimlike eelistuste kohta on inimese endi käitumine.

Eelistuse mõiste selgitamiseks kasutab autor järgmist näidet: „Kui vaatate kaht filmi, mis mõlemad kirjeldavad detailselt ja hõlmavalt teie edasist elu, nii et moodustavad virtuaalse kogemuse, ja suudate valida selle, mida eelistate, või siis olla mõlemaga rahul.“ Seega käsitleb autor inimlikke eelistusi kõige laiemas mõttes, mõistes nende all kõike inimesele olulist, ja seda nii praegu kui ka ükskõik kui kauges tulevikus (lk 152).

Esimene põhimõte tähendab seda, et masin on täiesti altruistlik, ta ei väärtusta oma heaolu ega isegi eksistentsi. Masin võib muidugi hoolitseda oma olemasolu ja korrashoiu eest, aga üksnes selleks, et ta saaks teha inimestele kasulikku. Igasugune idee tema enda iseväärtusest peab masinale olema täiesti arusaamatu. Teine põhimõte on hästi oluline. Iga masin, mis eeldab, et ta tunneb tõelist eesmärki, tegutseb selle nimel sirgjooneliselt, ilma konkreetset tegevust küsimuse alla seadmata. Masinal on selge eesmärk ning ta on leidnud selle saavutamiseks optimaalse lahendustee. Kui see lahendus osutub inimestele mingil kombel kahjulikuks, ei pruugi masin seda taibata ega võimalikele hoiatustele reageerida. Kuna masina väljalülitamine takistab tal eesmärgi saavutamist, püüab masin seda igal võimalikul viisil ära hoida. Teisest küljest ilmutab aga eesmärgi suhtes ebakindel masin teatavat alandlikkust, alludes inimesele ja näiteks lubades enda välja lülitada. Masin jääb inimesega tihedasti seotuks, kuna inimene on masinale infoallikas, mis lubab tal teha paremaid otsuseid ja hoiduda vigadest (lk 154).

Vastavalt kolmandale põhimõttele saab masin aimu inimese eelistuste kohta nende valikute vaatlemisel. Eeldatavalt on inimeste eelistused seotud nende valikutega. Mõelgem näiteks valikule hakkliha- ja seenepitsa vahel. Kui inimene eelistab hakklihapitsat, siis ta võimaluse korral ka valib selle. Siin on seos valiku ja soovide vahel otsene, aga see kehtib ka keerukate valikute ja eelistuste korral. Vaadeldes inimese valikuid ja käitumist õpib masin üha paremini tundma, mida inimene soovib.

Heatahtlik tehisintellekt

Apokalüptiliste isetäiustuvate intelligentsete süsteemide kõrvale esitab Stuart Russell heatahtliku tehisintellekti idee. Masinad peavad täitma inimeste eesmärke, mis asuvad inimese mõistuses, mitte masina tehisalgoritmis. See tähendab omakorda, et nende eesmärkide tundmaõppimiseks peavad masinad jälgima inimese tehtavaid valikuid, millised need on ja kuidas neid tehakse. See on ainuke viis, kuidas nad saavad aimu meie eesmärkidest ja soovidest. Sellisel viisil programmeeritud masinad alluvad inimestele, kuna nad peavad tegema inimestega koostööd, nad küsivad tegevuseks luba ja juhul kui neil puuduvad selged juhised, tegutsevad nad äärmise ettevaatusega ning vajaduse korral lubavad end välja lülitada. Selliste algoritmide loomisel on juba ka edu saavutatud (lk 211). Mis peamine, tegemist ei ole isetäituva ennustusega, vaid inimesed peavad selle kallal kõvasti vaeva nägema. See on nii katsumus kui ka võimalus parema maailma loomiseks.

1 Putin to Russian children on Knowledge Day: „Whoever leads in AI will rule the world.“ https://www.rt.com/news/401731-ai-rule-world-putin

2 Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, New Jersey 1994.

3 Norbert Wiener, Some Moral and Technical Consequences of Automation. – Science, 1960 131, 3410, lk 1355–1358. DOI: 10.1126/science.131.3410.1355

4 Robootika kolm põhiseadust on reeglid, mille on välja mõelnud ulmekirjanik Isaac Asimov. Need on järgmised: 1. Robot ei tohi oma tegevuse ega tegevusetusega inimesele kahju teha. 2. Robot peab alluma inimese antud käsule, kui see ei lähe vastuollu esimese seadusega. 3. Robot peab kaitsma oma olemasolu, kuni see ei ole vastuolus esimese või teise seadusega.