Neuroteadlased, kognitsiooniteadlased ja filosoofid arutavad selle üle, kas inimese aju saab luua või rekonstrueerida. Praegused läbimurded ja avastused ajuteaduses sillutavad pidev alt teed ajale, mil tehisaju saab nullist uuesti luua. Mõned inimesed eeldavad, et see on väljaspool võimalikkuse piire, teised on hõivatud selle loomise viisidega, kolmandad on selle ülesande kallal pikka aega viljak alt töötanud. Artiklis käsitleme küsimusi tehisintellekti arengu, selle väljavaadete, aga ka selle valdkonna suurettevõtete ja projektide kohta.
Põhitõed
Tehisaju vastab robotmasinale, mis on sama tark, loominguline ja teadlik nagu inimesed. Kogu inimkonna ajaloo jooksul pole ülesannet täielikult lahendatud, kuid futuristid ütlevad, et see on aja küsimus. Kaasaegset arvestadesneuroteaduse, andmetöötluse ja nanotehnoloogia suundumused ennustavad tehisintellekti ja aju tekkimist 21. sajandil, võib-olla aastaks 2050.
Teadlased kaaluvad mitut võimalust tehisintellekti loomiseks. Esimesel juhul viiakse superarvutites läbi inimaju suuremahulised bioloogiliselt realistlikud simulatsioonid. Teisel juhul püüavad teadlased luua massiliselt paralleelseid neuromorfseid arvutusseadmeid, mida on lihtne närvikoe järgi modelleerida.
Inimese teadvust teaduse ja metafüüsika kõige huvitavamate saladuste seisukohast peetakse kõige keerulisemaks ja saavutatavamaks. Sarnastele järeldustele jõutakse inimaju pöördprojekteerimisel.
Masinõpe
Masinõpe on "tehisintellekti" arendusstrateegia keskmes, selleks uuritakse põhjalikult inimese ajurakke. Seda tüüpi õppimisel on suur potentsiaal: selle platvorm sisaldab algoritme, arendustööriistu, API-sid ja mudeli juurutamist. Arvutitel on võime õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Uuenduslikud ettevõtted Amazon, Google ja Microsoft kasutavad aktiivselt masinõpet.
Süvaõppeplatvormid
Süvaõpe on osa masinõppest. See põhineb inimese aju toimimisel ja tugineb tehisnärvivõrgu (ANN) algoritmidele, mille kaudu info liigub. Robotid saavad "õppida" sisenditest ja tulemustest. Süvaõpe – paljulubavtehisintellekti suundumus koos suure hulga teabega. See on end tõestanud mustrite tuvastamisel ja klassifitseerimisel. Deep Instinct, Fluid AI, MathWorks, Ersatz Labs, Sentient Technologies, Peltarion ja Saffron Technology on näited ettevõtetest, kes on selles luureuuringute valdkonnas teerajajad.
Loomulik keeletöötlus
Neurolingvistiline programmeerimine (NLP) asub arvuti ja inimkeele piiril ning on tehisintellekti tehnoloogia. Arvutiprogrammid saavad aru inimese kõnest või kirjalikust kõnest. Amazon Alexa tarkvaras Apple Siri, Microsoft Cortana ja Google Assistant kasutatakse NLP-d kasutajate küsimuste mõistmiseks ja neile vastuste andmiseks. Seda tüüpi programmeerimist kasutatakse laialdaselt majandustehingutes ja klienditeeninduses.
Loomuliku keele põlvkond
NLG tarkvara kasutatakse igasuguste andmete teisendamiseks inimesele loetavaks tekstiks, see saavutatakse aju uurimisel. See on alahinnatud tehnoloogia selliste rakendustega nagu äriteabe aruannete automatiseerimine, tootekirjeldused, finantsaruanded. Tehnoloogia võimaldab luua kasutajate loodud sisu prognoositava lisakuluga. Struktureeritud andmed teisendatakse tekstiks suurel kiirusel, kuni mitu lehekülge sekundis. Huvitavad mängijad sellel turul on Automated Insights,Lucidworks, Attivio, SAS, Narrative Science, Digital Reasoning, Yseop ja Cambridge Semantics.
Virtuaalsed agendid
Tehisintellekti tehnoloogiate raames ei ole mõisted "virtuaalne agent" ja "virtuaalne assistent" omavahel asendatavad. Mõned inimesed püüavad mõistetel vahet teha ja see õnnestub.
Virtuaalne assistent on omamoodi isiklik võrguassistent. Virtuaalseid agente kujutatakse sageli arvutite AI-tegelastena, kes vestlevad kasutajatega intelligentselt. Nad saavad vastata küsimustele ja nende peamine eelis on see, et kliendid saavad abi 24 tundi ööpäevas.
Kõnetuvastus
Kõnetuvastus on programmi võime mõista ja analüüsida kõnekeeles olevaid sõnu ja fraase ning teisendada need andmeteks, kasutades sisseehitatud tehisaju algoritmi. Kõnetuvastust kasutatakse ettevõttes kõnede suunamiseks, häälvalimiseks, häälotsinguks ja kõne tekstiks töötlemiseks. Üks puudus on see, et programm võib häälduse ja taustamüra erinevuste tõttu sõnu segamini ajada. Kõnetuvastustarkvara installitakse üha enam mobiilseadmetesse. Nuance Communications, OpenText, Verint Systems ja NICE arenevad selles valdkonnas.
AI-manustatud riistvara
Manustatud tehisintellekti, kiipide ja graafikaprotsessoritega (GPU) seadmed on lai alt levinud. Google on sellesse sisse ehitatudriistvara tehisintellekt, võttes aluseks inimaju instituudi arengu. AI tarkvaraga integreerimise mõju ulatub palju kaugemale tarbijarakendustest, nagu meelelahutus ja mängud. See on uut tüüpi tehnoloogia, mida kasutatakse süvaõppe edendamiseks. Selliseid arendusi viivad läbi Google, IBM, Intel, Nvidia, Allluviate ja Cray.
Otsuste haldamine
Äriotsuste juhtimine uuenduslike toodete puhul (nt tehisintellektiga robot) hõlmab kõiki automatiseeritud süsteemide disaini ja reguleerimise aspekte. Organisatsioonide jaoks on oluline hallata töötajate, klientide ja tarnijate vahelist suhtlust.
Otsuste haldamine parandab alternatiivse valiku protsessi, siin kasutatakse parima eelistuse saavutamiseks kogu võimalikku teavet, samas kui rõhk on manööverdusvõimel, järjekindlusel ja otsuste tegemise täpsusel. Otsuste haldamisel võetakse arvesse ajapiiranguid ja teadaolevaid riske.
Pangandus-, kindlustus- ja finantsteenuste organisatsioonid integreerivad igapäevase otsustustarkvara oma klienditeenindusprotsessidesse.
Neuromorfsed seadmed
SyNAPSE on DARPA rahastatudprogramm neuromorfsete mikroprotsessorsüsteemide arendamiseks, mis on seotud aju intelligentsuse ja füüsikaga. Platvorm otsib vastust põhiküsimusele: kas on võimalik luua tehisaju? Esiteksnärvivõrke testitakse superarvutis simulatsioonides, seejärel ehitatakse võrgud otse riistvarasse. 2011. aasta oktoobris demonstreeriti neuromorfse kiibi prototüüpi, mis sisaldas 256 neuronit. Käimas on töö mitmekiibilise süsteemi loomiseks, mis oleks võimeline jäljendama 1 miljonit tippneuronit ja 1 miljardit sünapsi.
Närvivõrgu modelleerimine
The Blue Brain Project on katse rekonstrueerida inimese aju ja seljaaju, kasutades arvutisimulatsioone molekulaarsel tasemel. Projekti asutas 2005. aasta mais Henry Markram Šveitsis Lausanne'i riiklikus polütehnilises koolis (EPFL). Simulatsioon töötab IBM Blue Gene superarvutis, sellest ka nimi Blue Brain. 2018. aasta novembri seisuga tehakse simulatsioone mesotsüütidel, mis sisaldavad umbes 10 miljonit neuronit ja 10 miljardit sünapsi. 2023. aastaks on kavandatud 186 miljardi neuroniga inimaju täismahus simulatsioon.
Spaun, semantilise pointer-arhitektuuriga ühtse võrgu, lõi Chris Eliasmit ja kolleegid Kanadas Waterloo ülikooli teoreetilise neuroteaduse keskusest (CTN). 2018. aasta detsembri seisuga on Spaun maailma suurim ajusimulatsioon. Mudel sisaldab 2,5 miljonit neuronit, millest piisab numbriloendite tuvastamiseks ja lihtsate arvutuste tegemiseks.
SpiNNaker on massiivne väikese võimsusega neuromorfne superarvuti, mispraegu ehitatakse Ühendkuningriigis Manchesteri ülikoolis. Üle miljoni tuuma ja tuhande simuleeritud neuroniga oleks masin võimeline simuleerima ühte miljardit neuronit. Selle asemel, et rakendada ühte kindlat algoritmi, saab SpiNNakerist platvorm, kus saab testida erinevaid algoritme. Erinevat tüüpi närvivõrke saab kujundada ja masinas käivitada, simuleerides nii erinevat tüüpi neuroneid ja suhtlusmustreid. SpiNNaker on akronüüm, mis on tuletatud sõnast Spi King Nural.
Brain Corporation on väike uurimisettevõte, mis töötab välja uusi algoritme ja mikroprotsessoreid, mis on bioloogilise närvisüsteemi aluseks. Ettevõtte asutasid 2009. aastal arvutuslik neuroteadlane Jevgeni Izhikevitš ja neuroteadlane/ettevõtja Allen Gruber. Nende uurimistöö keskendub järgmistele valdkondadele: visuaalne taju, motoorne juhtimine ja autonoomne navigeerimine. Ettevõtte eesmärk on varustada tehisnärvisüsteemiga tarbijaseadmed nagu mobiiltelefonid ja majapidamisrobotid. Uuringut rahastab osaliselt Qualcomm, mis asub Californias San Diegos Qualcommi ülikoolilinnakus. Konkreetseid tooteid pole veel välja antud ega välja kuulutatud, kuid ettevõte jätkab kasvu ja on alates 2018. aasta veebruarist aktiivselt uusi töötajaid palganud.
Seotud uuringud
Google X Lab on salalabor, kus Google katsetab tulevikutehnoloogiatega. Projektid, millel ettevõteteosed ei ole avalikud, kuid arvatakse, et need põhinevad robootikal ja tehisintellektil. Üksikasjad labori kohta ilmusid esmakordselt New York Timesi artiklis 2011. aasta novembris. Väljaandes on kirjas, et labor asub Californias Bay Areas. Teada on, et Google’i asutajad on huvitatud tehisintellekti uurimisest ja investeerivad selles suunas. 2006. aastal teatas ettevõtte memos, et Google soovib luua maailma parima tehisintellekti uurimislabori.
Russia 2045, tuntud kui 2045. aasta algatus või avatariprojekt, on ambitsioonikas pikaajaline projekt, mille eesmärk on luua 2020. aastaks robotavatarid, 2025. aastaks ajusirdamised ja 2035. aastaks tehisajud. Programmi käivitas 2011. aastal Venemaa meediamagnaadi Dmitri Itskov. Selle eesmärk on luua inimaju institutsioon ülemaailmse teadlaste võrgustiku kaudu, kes teevad koostööd inimkonna hüvanguks ja tehnoloogia süstemaatiliseks arendamiseks. Mitmed Venemaa teadlased on Itskovilt oma uurimistööks juba investeeringuid saanud. Lisaks otsib Itskov lisarahastamist varakatelt üksikisikutelt, heategevusorganisatsioonidelt ning riiklikelt ja rahvusvahelistelt valitsustelt.
Järgmine huvitav projekt on Bostoni ülikooli ja Hewlett Packardi (HP) programm nimega Moneta. Greg Snyderi juhitud HP meeskond ehitab närvivõrgu platvormi nimega Cog Ex Machina, mis suudabtöötada memristoritel põhinevates tuleviku GPU-des ja arvutites. Bostoni ülikooli neuromorfoloogialabor, mida juhib Massimiliano Versace, on loonud modulaarse tehisaju Moneta, mis töötab Cog Ex Machinal. Akronüüm tähistab Modular Neural Exploring Travel Agent.
Ajaraam
Paratamatult kerkib küsimus, millal saab aju ja seljaaju digitaalset koopiat sünteesida.
Kahjuks ei tule see niipea. Kurzweili ennustus aju emulatsiooni kohta aastaks 2030 tundub liiga lühike, vaid 12 aasta kaugusel. Pealegi osutusid tema analoogiad inimgenoomi projektiga ebarahuldavaks. Lisaks liiguvad paljud teadlased tõenäoliselt mõnes ummikus.
Samamoodi tunduvad Goertzeli ennustused reeglipõhise lähenemise edu kohta järgmistel aastakümnetel liiga optimistlikud. Kuigi ilmselt pole võimatu, arvestades tema tehisintellekti treenimise lähenemisviisi.
Tõenäolise stsenaariumi kohaselt on koodi või inimaju välimuse loomine võimalik 50-75 aasta pärast. Sellegipoolest on kuupäeva üsna raske ennustada, arvestades ühelt poolt neuroteaduse veapiiri ja teiselt poolt muutuste kiirust. Aasta 2050 on ennustuste osas omamoodi must auk.
