Raul Vicente Zafra: soovin, et mõistaksime tehisintellekti

Raul Vicente Zafra

soovib, et mõistaksime tehisintellekti

Raul Vicente Zafra on Hispaania füüsik ja neuroteadlane. Ta soovib, et mõistaksime tehisintellekti, sest tehisintellekti olemasolu meie elus on üks asi, kuid tõeline mõistmine, kuidas ja miks tehisintellekt teatud otsuseid teeb, on hoopis midagi muud. Need otsused võivad lõpuks mõjutada meie elu.

Zafra asus 2013. aastal esialgu tööle Tartu Ülikooli bioinformaatika õppetooli ning sai hiljem arvutusliku neuroteaduse vanemteaduriks. Alates 2013. aastast on ta juhtinud arvutiteaduse instituudi arvutusliku neuroteaduse uurimisrühma.

Ta ütleb, et tema valdkond asub neuroteaduse ja tehisintellekti ristteel, eesmärgiga viia tähtsate probleemide lahendamiseks ideed ajuuuringutest tehisintellektini ja vastupidi. „Inimaju uurides ei ole lihtne mõista, kuidas neuronid koostööd teevad, et võimaldada kõike, mida mõtleme ja teeme, kuid masinõppest ja algoritmidest võime leida vihjeid sellest, mis inimajus toimub,” kirjeldab ta. Need tehisintellekti algoritmid võivad mõnel juhul töötada väga professionaalsel tasemel, kuid ei lahenda kõiki probleeme. „Saame võrrelda, kuidas inimesed ja masinad probleeme lahendavad, leida sarnasusi ja erinevusi, ning on veel palju, mida plaanime uurida,” ütleb ta.

Zafra tunnistab, et kuigi kümme aastat tagasi ei tegelenud tema veel tehisintellektiga, algas masinõppes siis revolutsioon, ja sellest ajast saadik on toimunud tohutult palju muutuseid. Masinnägemine, st kaameraga esemete tuvastamine, on andnud hoogu isejuhtivate autode arendamisele. Tema sõnul oleme läbinud uskumatu teekonna, jõudmaks tänasesse päeva. Tehnoloogia eksib tänapäeval palju vähem kui mõni aasta tagasi. „Neid lahendusi saab kasutada praktilistes seadmetes, näiteks mobiiltelefonides ja autodes, rääkimata vestlusrobotitest ning võimalusest lugeda ja väljastada teavet uskumatust hulgast dokumentidest. Vastused, mida need algoritmid igapäevaküsimustele annavad, on juba sarnased sellega, kuidas inimesed ise mõne lõiguga vastavad ja kirjutavad,” ütleb ta. Algoritmid, mis loevad ja väljastavad teavet, on väga kasulikud ka tippteadlastele, sest nad tunnevad vaid murdosa oma valdkonnas kirjutatud artiklitest ja teesidest. Aastas kirjutatakse kümneid tuhandeid artikleid ainuüksi Alzheimeri tõvest. Ühelgi inimesel pole võimalik koguda nii palju andmeid ja teadmisi. „Tehisintellekti algoritmid saavad lugeda asjakohaseid dokumente ja kogutud teabe põhjal väljastada teadmisi mudelite kujundamiseks. Seejärel teisendatakse teave praktiliseks kasutamiseks, seega võib seda tüüpi tehnoloogia tulevikus muuta teaduse tegemise viisi.” Parem tehnoloogia paneb aluse veel paremale tehnoloogiale ja sellest tulenebki kiire tempo – keegi ei kujutanud ette, et see nii kiiresti juhtub.

Ta rõhutab, et oleme jõudnud punkti, kus tehisintellekt ei ole pelgalt ettevõtete konkurentsieelis, vaid tehisintellektil põhinevad lahendused on hädavajalikud. See on väga oluline neile, kes soovivad kasutada andmeid tõhusamalt ja pakkuda personaalsemaid teenuseid. Kui tahame oma ressursse paremini kasutada, on tõhusam kaotada tarbetu töö ja keskenduda nutikamatele ülesannetele. „Tänapäevaste ettevõtete jaoks ei ole tehisintellekt enam lihtsalt eelis. See on ilmselge – kui te seda omaks ei võta, olete võistlusest kõrvaldatud ja lõpuks kaotate. Suur osa sellest tehnoloogiast tuvastab mustreid millegi prognoosimiseks, seda kasutatakse laialdaselt kõigis ärisektorites,” põhjendab ta.

Tehisintellekt ja DNA

Seejärel räägib Raul Vicente Zafra koostööst EXCITE-s, mille käigus püüti tuvastada kas inimese koe, elundite või metsast või vee alt kogutud mulla proovides leidub viiruse DNA-d. Teadlased soovivad teada, millised organismid meie kehas ja kehal elavad, loomulikult äratavad eriliselt suurt huvi viirused ja nende DNA. „Hakkasime kasutama tehisintellekti kaks aastat tagasi, leidmaks DNA-s mustreid, mille abil tehisintellekti algoritmid saaksid ennustada, kas antud proovis on viirus. Tegime koostööd Stockholmi Karolinska Instituudiga. Nemad andsid meile patsientidelt võetud andmed ning meie töötasime tehisintellektiga. Ole-

Oleme jõudnud punkti, kus tehisintellekt ei ole pelgalt ettevõtete konkurentsieelis, vaid tehisintellektil põhinevad lahendused on hädavajalikud.

me selle projekti lõpetanud ja tahame järgmisena minna üle RNA-le,” ütleb ta.

Tartu poolelt juhtis EXCITE uuringut Zafra endine üliõpilane, doktor Ardi Tampuu.

Tavaliselt tuvastavad teadlased erinevad inimproovidest kogutud järjestused ja võrdlevad neid tohutu andmebaasiga, kus on kirjas kõik inimesele teadaolevad järjestused. Püütakse mõista, kas üks proov sarnaneb järjestusega, mis on liigitatud viiruseks. „Põhiprobleemiks on siin see, et on olemas ka tundmatuid viiruseid, mis juba teadaolevatest viirustest erinevad. Püüdsime tehisintellekti ja masinõpet kasutades ennustada, otsides viirustele viitavaid mustreid, ja tuvastada viiruseid, mida mainitud andmebaasis ei ole,” ütleb ta.

RNA puhul on lootused kõrgel

Zafra sõnul pööravad nad nüüd tähelepanu RNA-le, kuid üksikasjadesse on natuke liiga vara laskuda, kuna uuringud on alles algusjärgus. Ent nad ennustavad, et RNA tulemused on DNA tulemustest täpsemad. Viimane annab teavet, kuid RNA näitab paremini, milliseid valke teatud viirus toodab.

„Loodame, et RNA annab meile otsese ühenduse viiruse esinemisest nendes proovides. Mõnes mõttes on RNA parem andmeallikas. Meie partneriks on taas Karolinska Instituut,” ütleb ta.

Me kavatseme eksperimenteerida, töötada välja arvutiprogrammi, mis selgitab nagu inimene, ja laseme inimestel süsteemi veelgi parendada.

Suured ettevõtted on tehisintellektiga juhtpositsioonil

Nagu mainitud, hakkas sügavõpe umbes kümme aastat tagasi plahvatuslikult kasvama. Üle maailma tegeleb samade probleemidega palju teadlasi, nad panustavad igal aastal tuhandeid ja tuhandeid sel teemal kirjutatud lehekülgi. Zafra sõnul on tal raske öelda, kus me praegu oleme. „Seda pole lihtne jälgida, teadlased tegelevad korraga paljude probleemide ja rakendustega ning tempo on jõuline,” ütleb ta. „Kui teadlased nagu meie poleks kaasatud, oleks teadmised ja tehnoloogiline valmisolek ainult nii suurtel ettevõtetel nagu Google.”

Suured mängijad on tugevalt kaasatud ja lisaks tohututele andmepankadele on neil olemas vajalikud arvutus- ja inimressursid. Ainult Google‘il, Facebookil ja veel mõnel suurel ettevõttel on võimalused massiivsete algoritmide edasiarendamiseks, neil on võim teha ulatuslikke katsetusi ja mõõtmisi. Just nendest aspektidest saavad algoritmid tohutul hulgal andmeid.

Tehisintellekt ei saa olla oraakel

Zafra räägib meile ka teisest projektist nimega Trust AI. Selleks anti neile uurimistoetus möödunud aasta septembris ja see kestab kokku neli aastat. Koostöö toimub Portugali teadlaste, Prantsusmaa ja Hollandi ülikoolide ning kolme ettevõtte vahel. Üks ettevõte tegeleb energialahendustega, täpsemalt prognoosimisega. Teise fookuseks on haigla, mis uurib ebatavalise kasvaja meditsiini-

juhtumit. Kolmas on suur jaemüügiettevõte, kes soovib oma logistikat ja tarneid optimeerida. „Siin on võtmeaspektiks see, et me ei soovi, et tehisintellekt pakuks vaid lahendusi, vaid soovime neid lahendusi mõista. Otsuseid on vaja selgitada, öelda, miks tehisintellekt sel viisil mõtleb,” selgitab Zafra.

Tehisintellekt kerkib meie elus ja ettevõtetes üha enam esile ja seetõttu on meil vaja teha tehisintellektiga koostööd ja arendada mõistmise kaudu usaldust, mitte käsitleda seda pelgalt oraaklina,” ütleb ta.

See on valdkonna üks olulisemaid teemasid. Inimesed otsivad põhjuslikke selgitusi, mis ei erine laste uudishimust. Nad küsivad pidevalt „miks?”. On teada, et meile kui liigile meeldib asjadest aru saada ja ise otsustada, kas selgitus meid rahuldab või mitte. Mõistmine, millel otsus põhineb, loob usaldust.

Zafra ütleb, et veel üks oluline põhjus on läbipaistvuse küsimus – tehisintellekt võib olla eelarvamuslik. Tehisintellekti otsused võivad põhineda millelgi ebasoovitaval. Peate suutma selle tuvastada ja viima sisse parandused. „On ka juriidilised põhjused, miks tehisintellekti otsused peavad olema seletatavad. Näiteks on inimestel õigus teada, miks tehisintellekti juhitud süsteem neile laenu ei anna. Algoritm võib otsustada keelduda ainult rassi, soo või mõne muu sarnase aspekti tõttu. Tehisintellekt leiab võimalikult lihtsa viisi ja võib teha otsuse ebaõiglaste aspektide põhjal,” selgitab Zafra.

Kui tehisintellekt suudab oma otsuseid põhjendada, võtavad inimesed selle oma ellu kergemini vastu.

Pilk sellele, kuidas inimesed selgitavad

Sügavõppe valdkonnas tehtud edusammud näitavad, et tehisintellekt õpib edukalt, kuid tal on raske end väljendada. Sügavõppemudelis võib

Arvutusliku neuroteaduse uurimisrühm Tartu Ülikoolis olla miljardeid parameetreid ja neid kõiki selgitada on väga keeruline. Üheks lahenduseks võivad olla geneetilised algoritmid, kus saab lugeda ja tõlgendada selgesõnalisi valemeid.

Inimaju on väga keeruline, ometi oleme võimelised end teistele selgeks tegema nii, et teised peavad meie selgitusi kasulikuks või prognoositavaks. „Kirsiks tordil on meie Tartu grupi on ainulaadne roll, arvestades meie mitmekülgset tausta neuroteaduses ja tehisintellektis. Saame inspiratsiooni sellest, kuidas inimesed selgitusi jagavad, ja viisidest, kuidas meile meeldib selgitusi saada. Psühholoogid on seda dokumenteerinud aastakümneid, nii saame neid teadmisi kasutada ja neile tugineda. Soovime neid elemente kasutada, et valida inimestele sobivamad, tõhusamad, lühemad ja lihtsustatud geneetilise programmeerimise valemid,” kirjeldab ta.

Inimesed suudavad lühikokkuvõtete abil oma mõtteid ja teadmisi lihtsustada. Esmalt peate teadma, mida teine juba teab. Te ei tahaks tüüdata inimesi sellega, mida nad teatud tee-

mast juba teavad. „Kuidas koostada selgitus, mis võtab arvesse seda, mida teine teab, ja rõhutab seda, mida ta ei tea?” ütleb ta. Projektiga töötab viis kuni kuus inimest, peamiselt Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudist. „Me kavatseme eksperimenteerida, töötada välja arvutiprogrammi, mis selgitab nagu inimene, ja laseme inimestel süsteemi veelgi parendada. Selle teabe lõpptarbija on ju inimene.”

Ainulaadne meetod

On kindel tõsiasi, et Zafra uurimistöö keskendub kõigile inimestele ja kogu maailmas tehakse tehisintellektiga seotud probleemidele lahenduste leidmiseks rohkelt pingutusi. Nad proovivad sellegipoolest paljusid ainulaadseid meetodeid. Zafra ütleb, et kui see kõik oleks nii lihtne, siis oleks lahendus juba ilmne, kuid nagu kõik revolutsiooniliselt tööstust muutvad protsessid, võtab seegi aega. „On ka neid, kes ütlevad, et seda ei ole võimalik saavutada, et tehisintellekti otsuseid ei ole lihtsalt võimalik inimestele selgitada. Et peaksime lihtsalt alla andma ja ütlema, et tehisintellekt on oraakel, aga kui tehisintellekti funktsionaalsus paraneb ja kasutame seda juba igal pool, tahame sellega koostööd teha. Kui tehisintellekt ei suuda meile selgitada, miks ta midagi otsustas, siis koostööd ei toimu,” arvab Zafra.

Kui tehisintellekt suudab oma otsuseid põhjendada, võtavad inimesed selle oma ellu kergemini vastu. Tervishoius on tõenäoliselt alati viimane sõna arstil, kuid ka arst peab tehisintellekti usaldama, kui teeb selle ettepanekul põhineva otsuse.

Zafra ja tema meeskond teevad just seda, püüdes veenduda, et arendaksime tehisintellekti andma väljunditele inimlikumaid selgitusi.

MIDA TOOB TULEVIK ISALE JA TÜTRELE?

Isa Toomas (30) ja tütar Emma (5)

Raul Vicente Zafra ütleb kõigepealt meie isale ja tütrele, et tulevikku ennustades kipume muutma seda lineaarseks – vaatame teed, millel kõnnime, ja ennustame, kuhu see meid viia võib. Me lihtsalt pikendame teekonda. „Kuid on kurve, ootamatuseid ja pöördeid,” selgitab ta. Ta nendib Toomasele ja Emmale, et tehisintellekt on selleks, et jääda, ja selle osakaal saab meie ühiskonnas ainult kasvada. „Öeldakse, et järgmine suur teema on robootika. Nende roll tööstuses on tohutu, kuid arvan, et võime öelda, et robootika on kõigile kättesaadav, kui igas majapidamises on 1000-eurone robot, kes teeb üldiseid kodutöid. Ta ei ime ainult tolmu ega valmista toitu, vaid täidab erinevaid ülesandeid,” ennustab ta. Tagasisideahelaks nimetatud nähtus võimaldab mõnel sektoril kasvada palju kiiremini, kui see on tehisintellekti ja robotitega tõeliselt kohanenud. Need, kes jäävad maha, kõrvaldatakse võistlusest, hoiatab professor Zafra. Ta hoiatab ka Toomast ja Emmat: sama nähtus – tagasisideahel – on olemas ka sotsiaalmeedias. „See teeb mulle kõige rohkem muret. Algoritme saab kasutada ka polariseerimiseks, kajakambrite loomiseks. Inimesed, kellega teil on samad huvid, annavad teile meeldivat teavet, ja see viib meid nendega ühistesse mullidesse. Mõistate ja austate ainult neid, kes on teie mullis, väljaspool olijaid tehakse maha ja tõrjutakse. Te oleks justkui eri liigist ja suhtleks teise laagri inimestega; see võib kahjustada meie arengut ja koostööd ühiskonnana,” usub Zafra. Ta pöördub Emma poole ja ennustab, et saja aasta pärast, kui oleme tervishoiu isikupärastanud, on Alzheimeri tõbi ja muud psüühikahäired loodetavasti minevik. Tehisintellekt võiks meid muuta ka targemaks ja loodetavasti empaatilisemaks, kui seda kasutataks heal otstarbel.

„Läheb kas väga hästi või väga halvasti.

Kuid üks on kindel – üha suurema teabehulga abil saame teha paremaid otsuseid.”