Elin Hauge: AI kui jumalik jõud ehk Miks inimesed ja masinad omavahel ei sobi
Elin Hauge: AI kui jumalik jõud ehk Miks inimesed ja masinad omavahel ei sobi
12.02.2024
ChatGPT-i käivitamisel novembris 2022 toimus paradigma muutus selles, milline roll on intelligentsetel masinatel inimeste igapäevaelus. Aastal 2023 sai tehisintellekt peaaegu kõikjal äris ja laiemalt ühiskonnas tavaliseks mõisteks.
Tänapäeval tähendab tehisintellekt matemaatiliste algoritmide rakendamist suurtes kogustes andmete tõlgendamiseks, ennustamiseks või väljundite genereerimiseks. Kui ma töötasin kindlustusvaldkonnas veidi rohkem kui kümne aasta eest, öeldi, et kui andmed pole struktureeritud, siis me ei saa neid analüütilistel eesmärkidel kasutada. See pole enam tõsi. ChatGPT käivitamine näitas ühemõtteliselt, et seni tuntud struktureerimata andmetüüp ehk tekst on kindlasti käsitletav nii struktureeritud kui ka analüütilisel viisil. Inimlikud analüütilised võimed vallutasid lõpuks kõik. Ja siis muutusid inimesed närviliseks.
Alates homo sapiens’i sünnist oleme kõik kartnud seda, mida me ei mõista. Maagia ja jumalikud jõud on alati olnud meie viimane pääste siis, kui loodus on käitunud viisil, mida me ei mõista. Sama asi juhtub praegu ka ChatGPT-ga. Meie keel on nii tihedalt seotud sellega, kes me oleme, meie ajalooga, meie isiksusega ja meie individuaalsete ning ainulaadsete suhetega maailmaga, seega meil on raske mõista, kuidas saab statistikat rakendada keelele ja anda väljundeid, mis on ilmselgelt võrdväärsed meie endi ja meie kaaslastega, ja mõnikord isegi neid ületavad. Ja kui me ei mõista, omistame selle mingile jumalikule jõule ja hakkame uskuma, et masinad hakkavad inimkonda üle võtma.
Aga nad ei võta. Ent inimesed võivad selle väga võimsa tööriistakastiga väga hästi põhjustada pöördumatut hävingut. Ent see ei ole tänane teema.
Keskendugem praegu inimeste ja masinate mittevastavusele.
Lilla vaagnakoletis
Enda biofüüsika õpingute ajal veetsin 1998. aasta suve haiglas radiograafia assistendina. Töö seisnes selles, et mul tuli koguda eksamiruumidest kokku Kodaki röntgenkassetid, viia need p
imedasse ruumi, teha pildid ja filmid, tuua täidetud kassetid radioloogidele ning valmistada arendatud röntgenpildid ette radioloogidele uurimiseks. Tänapäeval on see kogu protsess digitaalne ja saab tehtud umbes sekundiga. Sekundiga!
Mõnikord tehti vigu, näiteks unustati patsiendi nimi pildile lisamata. Ühel eriti rahulikul pärastlõunal leidsin ilma nimeta ühe üksiku vaagna pildi. Loovus hakkas tööle ja ma ei saanud lihtsalt vastu panna. Lihtsalt pidin. Lilla pastakaga muutsin vaagna koletiseks ja panin selle radioloogidele imetlemiseks uurimislauale. Järgmisel päeval oli koletis kadunud, kuigi keegi ei öelnud selle kohta midagi.
Tänapäeval, aastal 2024, on röntgenpildid 100% digitaalsed. Me nimetame neid CT (kompuutertomograafia) skännideks. AI suudab skänne sekunditega tõlgendada. Vestre Viken Hospital Trust oli esimene Norras, kes viis selle laialdaselt ellu viies haiglas. Hädaolukordades tähendab see, et ilma luumurdudeta patsiendid pääsevad minutitega koju. Kujutage ette leevendust, et ei pea tunde ootama haiglas lapsega, kes kannatab valu.
Tagasi vaagnakoletise juurde. Ma proovisin kasutada Bingi ja DALL-E 3, et luua enda nõndanimetatud loomingulisest hoost 2024. aasta versioon. Generatiivne AI ei suutnud päriselt näha sarnasusi vaagna ja koletise kõrvadega. Aga kui internetis oleks valik käsitsi joonistatud vaagnakoletisi olemas, leiaks ka AI selle sarnasuse üles. Õnneks ei jõudnud minu vaagnakoletis veebi.
Ja siit ka minu loo mõte – generatiivne AI rakendab statistikat suurtes kogustes andmetele, olgu selleks siis tekst, pildid või muud tüüpi andmed, et luua asjakohaseid väljundeid. Igasugune sarnasus loovusega ei tähenda tingimata inimlikku loovust, vaid uue sisu genereerimist, mis põhineb treenitud andmetel ning viisil, mille peale inimesed ei pruugi ise tulla, lihtsalt seetõttu, et meil on elu jooksul tekkinud raame ja piiranguid, mis määravad ära, kuidas me infot ühendame. Masina loovus ja inimese loovus on kaks erinevat tüüpi loovust ja edaspidi peame mõistma, et ilma inimliku loovuseta pole masinatel midagi kasulikku õppida.
Tehisintellekt kui tööriistakast
Miks ma olen sidunud loo vaagnakoletisest algoritmilise CT-skännide analüüsi efektiivsusega? Esiteks selleks, et teil jääks igaveseks meelde minu käsitsi joonistatud vaagnakoletis. Teine ja olulisem põhjus seisneb selles, et see illustreerib meie inimlikku kalduvust mõelda nn tehisintellekti koletisest kui suurest eraldiseisvast asjast. See pole nii. See on suur tööriistakast laia valiku mudelite ja rakendustega, millel on väga spetsiifilised võimed väga konkreetsetes valdkondades. Nagu füüsiline tööriistakast, millel on haamrid, kruvikeerajad ja puurid. Koletise joonistamine ja luumurru tuvastamine on kaks väga erinevat ülesannet, mida täidavad täiesti erinevad tööriistad, väga erinevate kaalutluste ja nõudmistega, isegi kui andmehulgad (röntgenpildid) kujutavad sama objekti (vaagnat).
Tehisintellekt on väga võimas tööriistakast. See koosneb arvutitarkvara ja matemaatiliste algoritmide rakendustest. See on digitaalse ümberkujundamise loomulik järgmine samm. Inimese ja masina ühildamine on võimalik ainult siis, kui me inimestena mõistame tööriistakasti olemust ja aktsepteerime, et sellel ei ole mingit pistmist jumalike jõudude ega maagiaga. Meie ülesanne on kujundada tuleviku tehnoloogiat. Meie ülesanne on jääda tööriistakasti meistriteks ja mitte saada selle orjadeks.
Elin Hauge on tehisintellekti strateeg ja mentor, kes on ka väga hinnatud key note speaker. 4. aprillil toimuval PARE konverentsil räägib Elin Hauge teemal “Digitaalne ei pruugi olla tingimata jätkusuutlik“. Osta pilet juba täna, kuna müügil on veel mõned rõdupääsmed!