Miks kardetakse tehisintellekti?

Mis on tehisintellekt?

Intellekt - on peamine, mis määratleb inimest kui olendit. Kõik, mida tsivilisatsioon pakub, on inimese intellektuaalse tegevuse tulemus. Nii nagu mõistetakse erinevalt intelligentsust, on ka tehisintellekti terminile mitmeid võimalikke selgitusi. Näiteks on Nick Heath lugenud veidi tehisintellekti ajalugu ning märganud, et 1950. aastatel kirjeldasid Minsky ja McCarthy tehisintellekti kui mis tahes masinaga tehtavat ülesannet, mille puhul oleks varem olnud vajalik inimese intelligentsus [14]. Kaasaegsed definitsioonid on õnneks täpsemad. Sügise [1] sõnul on tehisintellektil võime saada hakkama paljude erinevate ülesannetega ja kohaneda uute olukordadega. See on ühtlasi üheks oluliseks omaduseks, mille järgi tehisintellekti eri vorme klassifitseeritakse. Olemasolev teoreetiliste kontseptsioonide süsteem koos olemasoleva andmetöötlus võimsusega on toonud edusamme sellistes valdkondades nagu kõnetuvastus, kujutiste klassifitseerimine, masinõpe, isejuhtivad autod, kõndimise mehhanismid ja interaktiivsed programmeerimissüsteemid. Edusammud nendes valdkondades lähevad kaugemale laborist ja muutuvad majanduslikult elujõulisteks tehnoloogiateks, mis toovad märkimisväärseid rahasummasid, mis omakorda stimuleerivad uusi investeeringuid teadus- ja arendustegevusse. Nüüdseks on laialt levinud seisukoht, et tehisintellekti uuringud on näidanud jätkusuutlikku progressi ja nende mõju ühiskonnale suureneb vastavalt [13].

Tehisintellekti võib Sügise [1] sõnul kohanemisvõime ja intelligentsuse taseme järgi jagada kolmeks: kitsas tehisintellekt, üldine tehisintellekt ja superintelligentsus. Vaatleme järgnevalt erinevaid kategooriaid ning selgitame nende omapärad ja leviku.

Kitsas tehisintellekt

Tegemist on kõige levinuma tehisintellekti vormiga. Kitsa tehisintellekti termin iseloomustab Toomas Meemali [2] sõnul masina võimet käituda intelligentselt kitsas valdkonnas. Elena Sügise [1] materjalidest selgub, et selle termini puhul (ingl Artificial Narrow Intelligence (ANI)) on tegemist “nõrga” tehisintellektiga. Seda seepärast, et kitsas tehisintellekt suudab lahendada üht ülesannet. Näitena toob Sügise [1] rämpsposti filtreeriva arvutiprogrammi, mis oskab ainult e-kirju sorteerida. Sellisel programmil ei ole Sügise [1] sõnul õrna aimugi sellest, kuidas fotolt nägusid tuvastada. Samas suudab näotuvastusprogramm just seda teha, kuid ei tea jällegi rämpspostist midagi [1]. Kitsa intellekti kategooriasse kuuluvad näiteks isesõitvate autode lahendused, aga ka erinevad rakendused, mida on võimalik kasutada arvutis või telefonis. Nendeks võivad olla näiteks tõlkeprogramm Google translate või nutikas abimees Apple Siri. Kitsas tehisintellekt võib oma valdkonnas täita ülesandeid inimesest paremini, kuid neil puudub inimesele omane universaalsus – võime õppida ja toime tulla väga erinevate ülesannetega. Nii erilise võimekusega tehisintellekti praegu ei ole.[2].

Tugev tehisintellekt

Tugev ehk üldine tehisintellekt suudab tulla toime erinevate ülesannetega [2]. Üldine tehisintellekt (ingl Artificial General Intelligence (AGI)) ehk “tugev” tehisintellekt suudab lahendada suvalise ülesande, millega inimenegi hakkama saaks [1]. Näiteid tugevast tehisintellektist võib leida ulmefilmidest, kus on esitletud inimeselaadseid roboteid. Detailsemate näidetena võib tuua komandör Data Startreki filmidest, erinevad terminaatori mudelid või Ava filmist Ex Machina.[2]. Üldine tehisintellekt peaks Sügise [1] sõnul "suutma mõelda abstraktselt, õppida kogemustest, kanda lahendust üle ühelt probleemilt teisele, järeldada, planeerida. Sellisel tasemel tehisintellekt oleks võrreldav inimese intelligentsusega. Võib juhtuda, et tugeval tehisintellektil on ka teadvus, objektiivsed mõtted ja aistmisvõime." Sellist tehisintellekti tänapäeval ei eksisteeri ning Sügise [1] sõnul on raske ennustada, millal ja kas üldse taolise tasemeni jõuda võiks.

Superintelligentsus

Kolmanda tehisintellekti kategooriana esitleb Sügise [1] superintelligentsust (ingl Artificial Superintelligence (ASI)), mis on oma olemuselt võrreldamatult targem kui parimad inimintellektuaalid praktiliselt igas valdkonnas. Superintelligentsus on kõige muljetavaldavam, kuid samas ka kõige hirmuäratavam tehisintellekti tasand. Muretsejaid võib rahustada ning tehisintellekti ülemvõimu soovivad inimesi kurvastada aga see, et nii üldine tehisintellekt kui ka superintelligentsus on hetkel vaid teoreetilised kategooriaid ning reaalses elus võime täna kohata vaid kitsast tehisintellekti [1].

Kuidas on omavahel seotud robotid ja tehisintellekt?

Nagu varasemalt rääkisime, on tehisintellektil mitmeid definitsioone. Seda osaliselt ka seepärast, et seda terminit defineeritakse pidevalt ümber [3]. Mõned teemad klassifitseeritakse aja möödudes mitte-tehisintellektiks ja nagu ikka - aja jooksul kerkivad esile uued teemad [3]. Kui 50 aastat tagasi peeti automaatseid otsingu- ja planeerimismeetodeid AI valdkonda kuuluvaiks, siis tänapäeval õpetatakse neid meetodeid kõikidele IT-tudengile [3]. Võib julgelt öelda, et kõik robotid ei ole tehisintellektid. See aga ei välista võimalust, et robot võiks olla tehisintellekt. Tehisintellektiga robot kasutab piisavalt intelligentset tarkvara, täidab piisavalt keerulisi ülesandeid ning oskab reageerida muutustele keskkonnas. Roboti korral saab väita, et intelligentne tarkvara teeb roboti intelligentseks ja seeläbi tehisintellektiks [2].

Juba vanadel kreeklastel olid müüdid robotite kohta ning Hiina ja Egiptuse insenerid ehitasid algelisi automaate, kuid kaasaegse tehisintellekti ametlikuks alguseks loetakse 1956. aastal New Hampshire'i osariigis Hannoveris Dartmouthi kolledžis toimunud konverentsi, kus võeti kasutusele mõiste "tehisintellekt". (https://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html)

Tehisintellekt meie ümber

Tehissintellekt esineb tänapäevases elus mõnedes vormides. Kõige levinumad tehisintellekti näited on digitaalsed assistendid (Alexa, Siri jne) ja ChatBot'id, vehicle recognition identification programmid (väliskaamerad, mis loevad auto numbrit) ja robotitolmuimejad. On olemas ka teised näited, kuid need on kõige levinumad ja kasutatavad meie igapäevases elus. Mitte kõik inimesed mõtlevad sellest, kuidas töötavad asjad meie ümber. Reaalsuses meie ümber on palju rohkem tehisintellekti, kuidas sellest mõeldakse ning tehisintellekti mõte ei pea tekitada hirmu või ebamugavustunnet.

Veebilehed, eriti veebipoed kasutavad ChatBote selleks, et nad vastaksid inimeste küsimustele toodete või teenuste kohta. Kui ChatBot ei suuda vastata, siis süsteem ühendab kliendiga inimest, kes tegeleb küsimustega selles valdkonnas ja suudab abistada ja vastata. ChatBotid imiteerivad inimeste vestlust, selleks nad salvestavad reaalseid inimlike vestlusi ning tuginedes nendele leiavad õiget vastust. ChatBotid erinevad teineteisest ka sellega, et ühed oskavad oma informatsiooni uuendada (ehk advanced chatbots) ja õppida iga vestlusega, teised aga ei oma seda võimalust.

Virtuaalsed assistendid nagu Alexa ja Siri omavad ka ChatBotide funktsioone, kuid lisaks sellele nad kasutavad sinu informatsiooni selleks, et pakuda sinule kõige mugavamat probleemilahendust. Informatsioon, mida nad kasutavad ehk historical information on näiteks lokatsioon, eelmised internetiostud, perekonnaseis jne.

Robot tolmuimejad on ka tehisintellekti näidis. Tolmuimejarobot kasutad tehisintellekti selleks, et skaneerida eluruumi ning leida võimalikke objekte, mis võivad takistada tolmuimeja tööd. Tehisintellekti võimalus võimaldab ka nende tunniplaani koostamist. Analüüsides eluruumi tolmuimeja võib otsustada, kui tihti on vaja töötada ning ka seda, mis kellaajal see toimubki.

Vehicle Recognition Identification programmid on need, mis kasutab politsei vääliskaamerate jaoks. Kaamerad paiknevad teekonna juures ja nende tehisintellekt annab nendele võimalusi analüüsida, mille kiirusega sõiduk liigub ning lugeda autonumbri. Samal ajal kaamerad tegevad pilti, kui sõiduk rikustab sõidureegleid ja saadavad neid automaatselt süsteemi, kust see edasi läheb trahvi nimekirja ja rikustaja kätte meenutamisega, et tema peab trahvi maksma. Meenutamisega koos läheb tema pilt, kellaaeg, trahvi summa ja aadress, kus see pilt oli tehtud.

Need on mõned näited tehisintellekti kasutamisest meie ümber, reaalsuses neid on palju rohkem. Tehisintellekti kasutamine on laialt levinud tänapäevases elus ja selle kasutamine varieerub igapäevastest toimingutest keeruliste üllesannete lahendamiseni. Arvestades seda, et inimkond on huvigrupiti tehisintellekti teemal väga erinevalt informeeritud, on ka sellel teemal mitmeid eksistentsiaalseid ja protseduurilisi möödarääkimisi. Töö autorid on neid konflikte hirmude ja reaalse olukorra vahel märganud ning huvitatud teema detailsemast selgitamisest. Sellest tulenevalt on järgneva töö eesmärk selgitada valdkonna levinumaid müüte ning proovida erinevate spetsialistide abiga need realistliku või ebarealistliku situatsioonikirjeldusega seostada ja võimalusel ümber lükata.

Hirm tundmatu ees

Inimesed on alati kartnud kõike, mida nad ei mõista või suuda seletada. Näiteks keskajal oli kodanikel probleeme inimeste nõidadeks tembeldamisega. Nagu ikka tegelesid mõned kodanikud ennustamise, koduse ravimise või mõne muu nähtuse jälgimise või olukorra parendamisega. Kui tegevus aga kellelegi mõistmatuks jäi, võis süüdistatav avastada ennast hoopiski keerulisest oluukorrast, mille käigus sai ta süüdistuse nõidumises. Rain Kooli [5] on ühes oma arvamusartiklis meenutanud nõidadega käitumise tavasid. Ta selgitas, et nõiaprotsessid ja nõidade hukkamine olid kesk- ja uusaegses Euroopas üsna tavaline praktika ning seejuures oli nõia mõiste üsnagi lai ja tõenduspõhjatu. Nõiaks võis liigituda mõni isehakanud posija ja esoteerik, samas võidi nõiaks tembeldada tõeline tark, kel loodusest leiduvate raviainete mõju käpas oli. Kogukonna silmis võis nõiaks päädida ka keegi, kes ülejäänutest kas füüsiliste või vaimsete omaduste poolest lihtsalt märgatavalt erines [5]. Selline näide ajaloost kirjeldab üpriski hästi seda, milleks teadmatuse tõttu kannatav või segadusse aetud rühm inimesi võimeline võib olla.

Mis võib avaliku hukkamõistuni viia ja kas sarnane saatus võib tagada ka tehisintellekti? Tänapäevane kitsas tehisintellekt võib piirduda konkreetsete ülesannete täitmisega, kuid need süsteemid on oma erialade piires võimelised mõnikord üliinimlikuks jõudluseks [14]. Mõnel juhul on need süsteemid suutelised näitama üles ülimat loomingulisust, mida sageli peetakse oma olemuselt inimlikuks [14]. Ron Schmelzer [6] kirjutas 2019. aastal, et üks levinumaid põhjuseid tehisintellekti kartmiseks peitub üldises ärevuses ja teadmatuses, milleks AI võimeline võib olla. Väidetavalt ei meeldi inimestele Schmelzer'i [6] sõnul mõte liiga nutikaks arenenud masinatest, sest inimesed ei pruugi neid suuta kontrollida vastavalt enda vajadustele. Lisaks kardetakse, et tehisintellekt muutub pahatahtlikuks või hoolimatuks inimkonna suhtes [6]. Ettevaatlikud ollakse ka põhjusel, et tehisintellektil põhinevate süsteemide muutumise ja arengu osas puudub üldine ja selget ning hästi ennustatav arengusuund [6]. Olekski imelik eeldada, et laiem avalikkus mõistab protsesse, milles isegi eksperdid alati ühel meelel pole.

Muretsevale tehnoloogiakasutajale võiks ehk meelerahu anda see, et kitsas tehisintellekt hõlmab endas seda, mida me tänapäeval arvutite töös näeme ning tugev tehisintellekt on täna realistlik vaid ideena. Kitsa tehisintellektiga süsteemid on õpetatud või on õppinud täitma konkreetseid ülesandeid, ilma et neid oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Seda tüüpi tehisintellekti näiteks võib tuua Apple iPhone'i Siri, isejuhtivate autode nägemistuvastussüsteemides või soovitusmootorites, mis soovitavad kasutajale võimalikke meelepäraseid tooteid. Erinevalt inimestest saavad kitsa tehisintellektiga süsteemid õppida või õpetada ainult määratletud ülesannete täitmist. Tugev tehisintellekt on kitsast väga erinev ning on oma olemuselt võrreldav inimese kohanemisvõime ja eksistentsiaalse suutlikkusega, mis võimaldab õppida täitma erinevaid ülesandeid. Tugevat tehisintellekti on võimalik kohata filmides, kuid reaalsuses seda tänapäeval ei eksisteeri. Lisaks sellele on valdkonnas tegutsevad eksperdid väga erinevatel arvamustel, kui kiiresti tugev tehisintellekt reaalsuseks saab.[14]. Ilmselt mängib tehisintellekti arenguga seotud ohtude tunnetamisel olulist rolli ka inimese haridustase ja suutlikkus kriitiliselt mõelda, mistõttu oleks hea teha valdkonna arengusuundade teemal tegema järjepidevat teavitustööd.

Hirm oma töökoha kaotamise ees

Schmelzer [6] viitab esimesele automatiseerimislainele, mille käigus vähenes drastiliselt sinisekraede töökohtade arv (peamiselt tootmises) ning kirjeldab, et tehisintellekti kiire arengu tõttu peaks oma töökoha pärast muretsema ka valgekraed. Brent Morgan [8] on tehisintellekti arengu ja töökohtade kadumise teemal oma mõtted arvamusartiklisse koondanud. Temagi [8] on märganud mitmeid hoiatusi, mis ennustavad suure osa inimtööjõu asendamist automaatide ja masinatega. Schmelzer [6] toob hirmu põhjuse näiteks selle, et täna ohustab tehisintellekt otseselt auto- ja taksojuhte ning paljusid logistika ja tootmise valdkondades töötavaid inimesi. Morgan [8] arvab, et kuna tehisintellekti valdkonnas tehakse ülemäärast uurimis- ja arendustegevust, kardavad paljud, et puhkeb suur töökriis. Brent Morgan [8] arvab, et kuigi tehisintellekti kasutamine muudab inimkonna elu järgmistel aastatel kindlasti veelgi mugavamaks ja sunnib inimesi oma oskusi arendama, ei pruugi intelligentsed masinad inimesi täielikult asendada.

Kazimierz Rajnerowicz [12] kirjutab, et näiteks kassapidaja, autojuhi ja tõlkija töökohad on mõningatel juhtudel juba osaliselt automatiseeritud ning selle tulemusena on kasutusele võetud iseteeninduskassad, autonoomsed veokid ja tõlketarkvara. Ametid, mis jäävad AI-revolutsioonis elama kuuluvad inimeste arvates politseinikele, arstidele ja juristidele. Kindlaks karjäärivalikuks peetakse Rajnerowicz'i sõnul kakeskmisest rohkem loomingulist lähenemist nõudvaid elukutseid nagu näiteks kunstniku või muusiku amet.

Schmelzer [6] leiab, et kirjeldatud ohuolukord on juba vastav eelpool toodud hirmudele, mistõttu ei saa rääkida võimalikust ohust, vaid reaalselt olukorrast. Morgan [8] usub, et inimkond on masinate looja ja vastutab alati selle tehnoloogia juhtimise, käitamise ja kontrollimise eest. Brent Morgani [8] sõnul ei muutu inimeste omavaheline suhtlemine ja inimeste panus nutikate masinate tõttu kunagi aegunuks. Küll aga leiab Morgan [8], et inim- ja arvutitööjõu segu muudab kõik protsessid konkreetsel töökohal tõhusamaks ja täpsemaks. Ka Schmelzer [6] leiab, et loodud süsteemid ei ole veel nii arenenud, et nad suudaksid paljusid vajaminevaid ülesandeid usaldusväärselt täita.

Hetkel võivad tehisintellekti arvutiprogrammid või robotid inimeste intelligentsuse omadust mingil moel matkida, kuid on vara rääkida, et nende intelligentsus on võrdne inimese intelligentsusega. Selleks, et aru saada, kui kõrgelt on tehisintellekt arenenud, on teadlased ja filosoofid välja pakkunud lihtsalt mõistetavaid teste, millega tehisintellekti algoritm või robot peaks kindlasti ise hakkama saama, enne kui teda intelligentseks pidada võime. Näiteks Turingi test, kohvivalmistamise test ning ülikooli lõpetamise test. [1] Näiteks Turingi testi jooksul suhtlevad robot ja inimene inimkohtunikuga. Kohtunik ei näe robotit ega teist inimest. Pärast suhtlemist peab kohtunik tuvastama, kumb suhtluspartner oli robot. Kui see ebaõnnestub, läbis robot testi.[1] Kohvivalmistamise test näitab, kui hästi tehisintellekt saab hakkama inimeste jaoks nii lihtsa ülesandega nagu kohvi valmistamine. Et testi läbida, peab robot sisenema majja, leidma iseseisvalt kõik vajalikud asjad ja ise kohvi valmistama. Selle ülesande lahendamiseks on vaja planeerimisvõimet, talupojamõistuslikku arusaama, kus vajalikud esemed köögis asuda võiksid, ja palju muud.[1] Kolmas ning kõige keerulisem test on ülikooli lõpetamise test. Tehisintellekt läbiks selle testi, kui ta astuks ülikooli, osaleks tundides, sooritaks klassikaaslastega samad eksamid, ning lõpetaks ülikooli koos inimestega. [1]

Brent Morgan [8] selgitab, et masinaid kasutades tehakse palju töid täpsemalt ja tõhusamalt. Morgan küsitleb, et kuna sellised suured nimed hoiatavad maailma, et robotite ja intelligentsete masinate arendamine teatud punktist kaugemale võib tähistada inimkonna lõppu, on hirmutamine pehmelt öeldes tõeline. Kuid kas see kõik on tõsi? Kas masinad suudavad inimressursi täielikult asendada? Kas tõesti ei leia inimesed järgmistel aastakümnetel tööd, kus iga ülesannet täidavad automaadid ja intelligentsed masinad? Tehnoloogia areng on Schmelzer'i [6] sõnul muutnud tänaseks paljusid tööstusharusid, kuid paljudel juhtudel pole sel tehisintellektiga suurt pistmist. Pigem on kirjeldatud areng tingitud automatiseerimisest ja protsesside sujuvamaks muutmisest, mis ongi eesmärgistatud lihtsustama ja kiirendama tööülesannete täitmist. Arend Hitze [11] leiab, et hoolimata füüsilistest ohtudest, mida superintellekt võib kujutada, kujutab tehisintellekti areng endas ka poliitilist ja majanduslikku ohtu. See seisneb Hitze [11] sõnul selles, et tarkade masinate laialdase kasutamise käigus õhutatakse kapitalismi arengut seeläbi, et kasutatavad masinad teenindavad vaid neid väheseid, kellele nad kuuluvad.

Hirm privaatsuse kaotuse ja turvalisuse vähenemise ees

Privaatsuse rikkumine, häkkimise lihtsustamine, deekfaked

Kurjategijad kasutavad Jennifer Gregory [10] hinnangul tehisintellekti kahel peamisel viisil: esiteks rünnaku kavandamiseks ja seejärel rünnaku läbiviimiseks. Intelligentne tehnika võimaldab nähtusi ennustada, mistõttu sobib ta mõlemale järgule. Gregory [10] kirjutab, et tehisintellektil põhinevad tehnikad õpivad reaalset inimest tundma ja kasutavad seejärel isiku käitumise kopeerimiseks roboteid.

Gregory [10] hinnangul saavad ründajad tehisintellekti abil kiiremini tuvastada avasid, näiteks kaitseta võrku või allakukkunud tulemüüri, mis tähendab, et rünnakuks saab kasutada väga lühikest ajaakent. AI võimaldab leida haavatavusi, mida inimene ei suuda, sest robot saab kasutada varasemate rünnakute andmeid ja märkab nii ka väga väikeseid muudatusi.

Kuigi paljud ettevõtted kasutavad Gregory [10] sõnul tehisintellekti klientide vajaduste ennustamiseks, kasutavad kurjategijad sama kontseptsiooni, et suurendada rünnaku õnnestumise tõenäosust. Kasutades teistelt sarnastelt kasutajatelt või isegi täpselt sihitud kasutajalt kogutud andmeid, saavad küberkurjategijad kavandada Gregory [10] sõnul rünnaku, mis tõenäoliselt selle konkreetse inimese jaoks toimib. Näiteks võib see juhtuda kui töötaja saab oma lastelt e-kirju.

Hirm kontrolli kaotamise ees

K.Rajnerowicz [12] kirjutab, et tema uuringule vastanud inimeste seast 57% uskus, et pole vaja karta seda, et tehisintellekt inimkonnale kätte maksab. Ka Maciej Cegłowski [9] arvab, et maailma vallutav arvuti on ulmeline troop. Scmelzher [6] arvab, et inimestele võib mõjuda hirmutada meedias ja filmitööstuses kirjeldatud superintelligentsus aga ka see, et tehisintellekt võib jõuab punktini, kus ta ei hooli enam inimestest. Piltlikult öeldes kardetakse Schmelzeri [6] sõnul, et Skynet Terminaatori filmisarjast saab reaalsuseks. Siiski on Cegłowski [9] sõnul taolisi stsenaariume tõsiselt võtnud näiteks Stephen Hawking, Elon Musk ja terve hulk Silicon Valley investoreid, mistõttu peaksid ka tavainimesed taolise nähtuse võimalikkust arvesse võtma. Schmelzeri [6] arvates teeb inimesi ettevaatlikuks levinud stsenaarium, mille käigus jõuab tehnoloogia punkti, kus ta saab ise õppida, täiustada ja leiutada. Seda seepärast, et see suurendab võimalust, et inimkonna teenimise võimalus asendub sellega, et inimkonnast saab hoopis tehnoloogia teenija. Arvutussüsteemid võivad väga hästi jõuda selleni, et oma ülesannete raames on nad oma loojast kordades kiiremad ja efektiivsemad.[6].

Schmelzer [6] toob välja, et selles olukorras tekib eksistentsiaalne küsimus - Mis on intelligentsus ning kuidas me mõõdame ja defineerime intelligentsust nii inimkonna kui ka arvutite ühise mõistena? Lisaks tekib Forbes'i kolumnistil [6] küsimus, et kuidas hakkab uus määratlus sobituma maailma nii praegu kui ka edaspidi? Ta [6] toob välja, et see kõik eeldab muidugi seda, et süsteemid suudavad saavutada üldise tehisintellekti (Artificial General Intelligence(AGI)) eesmärgi. Seejuures ei suuda inimesed kui liik või ühiskond kehtestada kaitsemeetmeid, mis takistaks arvutite sellesse jõudmiseks. Vastuargumendiks on Schmelzeri [6] sõnul see, et oleme AGI saavutamisest palju kaugemal, kui tegelikult arvatakse. Kuigi suur osa tehnoloogiast liigub kiiresti kitsa tehisintellekti eesmärkide saavutamiseni, on osi, mis ei tööta eriti hästi. Näiteks on andmed endiselt tehisintellekti tähtsaimaks osaks, kuid suur osa andmetest on endiselt segane ja räpane, mistõttu peetakse andmeid tehisintellekti Achilleuse kannaks. [6]

Tehisintellekti ekspertid nagu Geoffrey Hinton, Demis Hassabis ja Yann LeCun, ütlevad, et ühiskond ei ole AGI arendamise lähedal. Arvestades ekspertide skeptilisust kaasaegse tehisintellekti valdkonnas ja tänapäevas kitsa tehisintellektisüsteemi vägagi erinevat olemust AGI-st, on ehk vähe alust karta, et üldine tehisintellekt lähitulevikus ühiskonda häirima hakkaks. Sellegipoolest usuvad mõned valdkonna eksperdid, et tänased AGI prognoosid on äärmiselt optimistlikud. Nad usuvad pigem, et AGI on sajandite kaugusel ning seda tingib meie piiratud arusaam inimajust. [???]

Hirm kuritahtlike kavatsuste ees

Schmelzer [6] kirjeldab veel üht tehisintellekti hirmu. See sisaldab endas stsenaariumi, milles kurjade kavatsustega huvilised viivad tehisintellekti abil ellu oma halva plaani. Ilmselt ei tule see kellelegi üllatusena, et riigid investeerivad märkimisväärseid summasid tehisintellekti uurmisele ja arendamisle. Kuigi riigid võistlevad tehisintellekti arendamises, ei pea me kartma valitsusi. Seadused ja valitsemine on eelkõige selleks, et kontrollida ja korraldada avalikus ruumis käitumist. Schmelzeri [6] arvates peaks kartma peaks pigem kurjategijaid, kes kasutavad tehisintellekti oma pahatahtlike või teistele ebaõiglast kahju tekitavate eesmärkide saavutamiseks.

Rajnerowicz'i [12] sõnul peetakse ebatõenäoliseks, et tehisintellekt võtab inimkonna üle kontrolli või kuulutab välja sõja ning AI tegelikud ohud on seotud tehnoloogia väärkasutamisega kuritegude toimepanemiseks või tööturu mõjutamiseks.

Kuidas hirmud seljatada?

Schmelzer [6] võtab tehisintellekti hirmude teema kokku sellega, et kõik need hirmud taanduvad tõsiasjale, et me lihtsalt ei tea, kuhu AI liigub ja kui kiiresti meil selleni jõudmiseks kulub. Tehnoloogia teeb üllatavaid ja ebatavalisi hüppeid viisil, mida me kunagi ei arva, ja asjadel, mis meie arvates võtab aega, mitte. Teisest küljest pole asju, mida arvasime varem saabuvat, veel olemas. See on lihtsalt olukord, kus me peame ootama ja vaatama, mis tuleb. [6].

Tänased tehisintellektid ehk süsteemid on ehitatud kindlate ette määratud ülesannete täitmiseks ning neil puudub oskus neist piiridest välja murda. Näiteks Programm Alpha Go, mis hiljuti võitis kerge vaevaga parimat inimesest Go mängijat, ei suudaks võita trips-traps-trullis isegi algajat või teha tassi teed. Isesõitev auto või Siri ei suudaks kunagi ära õppida kitarril mõnda lugu mängima. [2]

Kasutatud kirjandus

[1] "Tehisintellekti Algkursus". [Online]. Saadaval: https://courses.cs.ut.ee/2020/Tehisintellekti_algkursus/Main/PARTITehisint. Viimati külastatud: 29.11.2021

[2] "Kes või mis on tehisintellekt?" [Online]. Saadaval: https://www.teeviit.ee/kes-voi-mis-on-tehisintellekt/. Viimati külastatud: 29.11.2021

[3] "Elements of AI" [Online]. Saadaval: https://course.elementsofai.com/ee/1/1 Viimati külastatud: 29.11.2021

[?] T. Lewis, "A Brief History of Artificial Intelligence", 04.12.2021. [Online]. Saadaval: https://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html. Viimati külastatud: 28.11.2021

[??] P. Boucher, "Artificial intelligence: How does it work, why does it matter, and what can we do about it?" European Parliament Panel, for the Future of Science and Technology, 28.06.2020. [Online]. Saadaval: https://www.europarl.europa.eu/stoa/en/document/EPRS_STU(2020)641547. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[4] "What Is a Chatbot?", Oracle. [Online]. Saadaval: https://www.oracle.com/chatbots/what-is-a-digital-assistant/. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[5] R. Kooli, "Rain Kooli: üksikemad tuleriidale ehk 21. sajandi nõiajaht", ERR, 24.04.2017. [Online]. Saadaval: https://www.err.ee/591615/rain-kooli-uksikemad-tuleriidale-ehk-21-sajandi-noiajaht. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[6] R. Schmelzer, "Should We Be Afraid of AI?", Forbes, 31.10.2019. [Online]. Saadaval: https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/10/31/should-we-be-afraid-of-ai/?sh=36ce3a664331. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[7] G. Abramovich, "5 Examples Of AI In Our Everyday Lives", Adobe Experience Cloud Blog, 01.07.2018. [Online]. Saadaval: https://business.adobe.com/blog/perspectives/5-examples-of-ai-in-our-everyday-lives. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[8] B. Morgan, "Artificial Intelligence: Can it Replace Human Intelligence?", 08.02.2017. [Online]. Saadaval: https://medium.com/@BrentMorgan/artificial-intelligence-can-it-replace-human-intelligence-b250b9aec153. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[9] M.Cegłowski, "Superintelligence The Idea That Eats Smart People", 29.10.2016.[Online]. Saadaval: https://idlewords.com/talks/superintelligence.htm. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[10] J. Gregory, "AI Security Threats: The Real Risk Behind Science Fiction Scenarios", 15.05.2021. [Online]. Saadaval: https://securityintelligence.com/articles/ai-security-threats-risk/. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[11] A. Hintze, "What an artificial intelligence researcher fears about AI", 14.07. 2017. [Online]. Saadaval: https://theconversation.com/what-an-artificial-intelligence-researcher-fears-about-ai-78655 . Viimati külastatud: 28.11.2021.

[12] K.Rajnerowicz, "Will AI Take Your Job? Fear of AI and AI Trends for 2021" 13.09.2021. [Online]. Saadaval: https://www.tidio.com/blog/ai-trends/ Viimati külastatud: 28.11.2021.

[13] Stephen Hawking, "Brief answers to the big questions" 2018

[14] [Online]. Saadaval: https://www.zdnet.com/article/what-is-ai-heres-everything-you-need-to-know-about-artificial-intelligence/. Viimati külastatud: 29.11.2021