saabumist on arvutid piisavalt arenenud, et uus tehisintellekti teadlaste põlvkond saaks taas kord teha optimistlikke tulevikuennustusi.
Toetajate sõnul on nüüd viimaks tehisintellekti aeg kätte jõudnud. Seekord tõeliselt. Kolm on kohtu seadus. Kui neil on seekord õigus, kas siis inimesed muutuvad peagi üleliigseteks?
KAS AJU ON DIGITAALNE ARVUTI?
Põhiline probleem, nagu matemaatikud nüüd taipavad, on 50 aasta eest tehtud oluline viga, kuna arvati, et aju on lihtsalt suur digitaalne arvuti. Nüüdseks on ilmselge, et see ei ole nii. Ajus ei ole Pentiumi kiipi, Windowsi operatsioonisüsteemi, tarkvara, protsessorit, programmeerimist ega alamprogramme, mis iseloomustavad tänapäeva arvuteid. Õigupoolest erineb digitaalarvutite arhitektuur väga palju ajust, mis on omamoodi õppiv masin, neuronite kogu, mis iga kord uut õppides oma ühendused ümber sätib. (Personaalarvuti aga ei õpi midagi. Arvuti on täna sama rumal kui eile.)
Aju mudeldamisel kasutatakse vähemalt kaht lähtepunkti. Esimene on traditsiooniline „ülalt alla“ lähenemine, mis käsitleb roboteid digitaalarvutitena ja programmeerib algusest peale kõik intellekti reeglid. Digitaalarvutit saab omakorda lahutada millekski, mida nimetatakse Turingi masinaks, see on seade, mille leiutas tuntud Briti matemaatik Alan Turing. Turingi masin koosneb kolmest põhikomponendist: sisendist, andmeid töötlevast kesksest protsessorist (nagu Pentiumi kiip) ja väljundist. Kõik digitaalarvutid põhinevad sellel lihtsal mudelil. Selle lähenemise eesmärk on jõuda CD-ROMini, millele on vormistatud kõik intellekti reeglid. Selle ketta sisestamise järel ärkab arvuti äkitselt ellu ja muutub intelligentseks. Seega sisaldab see müütiline CD-ROM kogu tarkvara, mis on vajalik intelligentsete masinate loomiseks.
Ent meie ajus ei ole mingeid programme ega tarkvara, mida saaks kettaseadmesse sisestada, ega ka keskset protsessorit. Aju on pigem „neuraalne võrgustik“, keerukas närvirakkude pundar, mis end pidevalt ümber seadistab. Neuronite võrgustikud järgivad Hebbi reeglit: iga õige otsuse korral tugevnevad vastavad neuraalsed rajad. See saavutatakse lihtsalt teatud neuronitevaheliste elektriühenduste tugevuse muutmise abil iga kord, kui ülesanne edukalt sooritatakse. (Hebbi reeglit saab teisiti väljendada vana küsimuse kaudu: kuidas jõuab muusik Carnegie Halli? Vastus: harjutades, harjutades, harjutades. Harjutamine muudab närvivõrgustiku veatuks. Hebbi reegel selgitab ka, miks on halbadest harjumustest keeruline lahti saada, kuna halva harjumuse närvirada on hästi sisse kulunud.)
Neuraalsed võrgustikud põhinevad „alt üles“ lähenemisel. Selle asemel, et kõik intellekti reeglid lusikaga suhu toppida, peab need selgeks õppima samamoodi nagu õpib väikelaps, asjade vastu põrgates ja läbi raskuste kogemusi omandades. Neuraalsetes võrgustikes ei ole programme, ainult lihtne reegel, et see peab pärast iga katset õppima. Närvivõrgustikud õpivad vanamoeliselt, „piitsa ja prääniku abil“.
Neuraalsetel võrgustikel on täiesti teistsugune arhitektuur kui digitaalarvutitel. Kui võtad digitaalarvuti keskprotsessorist ära ühe transistori, ütleb arvuti täielikult üles. Kui aga eemaldad suure tüki inimese ajust, suudab see endiselt toimida ja teised osad võtavad puuduvate tükkide ülesanded üle. Samuti on võimalik täpselt lokaliseerida, kus digitaalarvuti „mõtleb“, st selle keskprotsessoris või Pentiumi kiibis. Inimese aju uurimine kuvamismeetoditega näitab aga selgelt, et mõtlemine on jaotunud üle suurte ajuosade. Eri sektorid süttivad täpses järjestuses, justkui põrgatataks mõtteid pingpongipallina ringi.
Digitaalarvutid teevad arvutusi välgukiirusel. Impulsid rändavad ligilähedaselt universumi ülima kiirusega, peaaegu valguse kiirusega. Inimaju on sellega võrreldes hämmastavalt aeglane. Närviimpulsid rändavad piinavalt aeglaselt, umbes 320 kilomeetrit tunnis. Kuid aju teeb selle tasa, kuna on tohutult paralleelne, st tal on 100 miljardit üheaegselt tegutsevat neuronit, millest igaüks teeb väikese osa arvutusest, ja iga neuron on ühenduses 10 000 teise närvirakuga. Võidujooksus jäetakse ülikiire üksik protsessor üliaeglase paralleelprotsessori tolmupilve. (See toob meelde vana mõistatuse: kui üks kass suudab süüa ühe hiire minutis, kui palju kulub miljonil kassil miljoni hiire söömiseks? Vastus: üks minut.)
Lisaks ei ole aju digitaalne. Transistorid on väravad, mis võivad olla kas avatud või suletud, esindades nulli ja ühte. Neuronid on samuti digitaalsed (nad võivad and impulsse või mitte anda), kuid võivad olla ka analoogsed, edastades nii pidevaid kui ka diskreetseid signaale.
KAKS HÄDA ROBOTITEGA
Arvestades arvutite silmatorkavaid puudusi võrreldes inimajuga, võib aru saada, miks pole arvutid hakkama saanud kahe olulise ülesandega, mida inimesed sooritavad pingutuseta: mustrituvastus ja mõistuspärane käitumine. Need kaks on viimase poolsajandi vältel osutunud arvutite puhul lahendamatuks. See on peamine põhjus, miks meil ei ole veel tõeliselt autonoomseid roboteid, miks meil ei ole robotitest teenijatüdrukuid, ülemteenreid ja sekretäre.
Esimene häda on mustrituvastus. Robotid näevad meist märksa paremini, kuid nad ei saa nähtust aru. Kui robot astub tuppa, näeb ta seda täppide segadikuna. Neid täppe töödeldes tunneb robot ära joonte, ringide, ruutude ja ristkülikute kogumid. Siis püüab robot neile joontele ja kõveratele leida oma mällu salvestatud objektide seast ükshaaval vasted, mis on äärmiselt tüütu ülesanne isegi arvuti jaoks. Pärast mitut tundi rasket arvutustööd võib robot sobitada need jooned toolide, laudade ja inimestega. Võrdluseks, kui meie astume tuppa, tunneme toolid, lauad ja inimesed ära murdosa sekundi jooksul. Meie ajud on tõepoolest peamiselt mustrituvastusmasinad.
Teiseks puudub robotitel mõistus. Robotid kuulevad meist palju paremini, kuid ei saa kuuldust aru. Vaatleme näiteks järgmisi „ilmselgeid“ väiteid.
• Inimesed kukuvad alla, mitte üles.
• Lastele meeldivad maiustused, mitte karistus.
• Niitidest saab tõmmata, aga mitte lükata.
• Loomad ei räägi ega mõista inglise keelt.
• Keerutamine paneb inimestel pea ringi käima.
Meie jaoks on kõik need väited arusaadavd. Kuid mitte robotite jaoks. Pole ühtegi loogikalauset või programmi, mis tõestab, et niitidest saab tõmmata, aga mitte lükata. Kõik need „ilmselged“ väited on õpitud, kuna oleme nendega kokku puutunud, mitte ei ole need meie mällu programmeeritud.
Selle lähenemise puudus on asjaolu, et mõistuspäraseid seisukohti ja inimmõistuse järele aimamiseks vajalikku mustrituvastust on lihtsalt liiga palju. Näiteks on kuueaastasele lapsele arusaadavate reeglite robotitele selgitamiseks vajalikud sajad miljonid koodiread. Carnegie Melloni ülikooli tehisintellektilabori endine direktor Hans Moravec kurdab: „Tänase päevani ei ilmuta tehisintellektiprogrammid kriimugi tervemõistuslikkust – näiteks võib meditsiinidiagnooside programm kirjutada välja retsepti antibiootikumidele, kui talle näidatakse katkist jalgratast, sest tal puudub mudel inimeste, haiguste ja jalgrataste kohta.“
Mõned teadlased klammerduvad seisukoha külge, et ainus takistus mõistuspärasuse omandamiseks on olnud programmeerimisvõimsuse nappus. Nad arvavad, et uus Manhattani programm (nagu see programm, millega ehitati aatompomm) lahendaks kindlasti mõistuspärasuse probleemi. Selle „mõtete entsüklopeedia“ loomiseks ellu kutsutud intensiivprogramm, nimega CYC, algas 1984. aastal. See pidi olema tehisintellekti Manhattani projekt, projekt, mis kirjutab kõik terve mõistuse saladused ühtsesse programmi. Pärast mitme aastakümne pikkust rasket tööd ei ole CYC siiski suutnud omaenese seatud eesmärke täita.
CYCi eesmärk on lihtne: „tehisintellekt valdab 2007. aastaks 100 miljon asja, umbes sama palju, kui tavaline inimene teab maailma kohta.“ See tähtaeg, nagu ka paljud eelmised, on möödunud, ilma et tulemusteni
