90 aastat tagasi mõtiskles Briti matemaatik Alan Turing mida see arvutamine tegelikult tähendab? Ta kujutas ette paberilindi, pliiatsi ja kustukummi ning luubikesega seadet. Lõputul lindi jagavad vahejooned pinna ruutudeks. Igasse mahub kirjutama ühe sümboli, levinud näiteks on null või üks. Sisu võib kustutada ja asendada või jätta tühjaks. Masin vaatab ruudu sisu ja vastavalt reeglile asendab näiteks nulli ühega, liigub järgmise ruudu kohale ja vaatab oma järgmist reeglit. Turing näitas kuidas lihtsalt paberist mälul, selle märkide lugemine ja muutmine, järgides mehaanilisi käske, suudab teostada kõiki arvutusi. Ta kirjeldas arvutamise mehhaanilist protsessi, aimamata, et see langeb kokku kaugemas tulevikus loodava digitaalse arvuti tööpõhimõttele, milles tarkvara juhib mälu ridades ühtede ja nullide manipuleerimist.
Ent reeglid võib kirjutada andmetega samale lindile. Tekib süsteem, mis suudab lugeda, kustutada ja ümber kirjutada tema enda järgmiste sammude juhiseid. Sealhulgas kirjutada endast uue koopia jne. Sama esineb meie geenidega. Vanemate geenidest saadud juhiste põhjal sünnib uus olevus, mis paljundab samu geene, mille juhiste põhjal sünnib järgmine olevus jne. USA matemaatik John von Neumann laiendaski Turingi kontseptsiooni füüsilise, isepaljuneva automaadi mudeliks aastad enne DNA struktuuri avastamist Watsoni ja Cricki poolt.
Kuna mälulint, ehk DNA on eraldi raku keemilis-füüsikalisest koopiamasinast, muudavad juhuslikud kopeerimisvead (mutatsioonid) DNA koodi ilma koopiamasina tööd koheselt segamata. Võimalik muutus avaldub alles rakust masina järglaste põlvkondades ja kogu enesepaljundamine allub seejärel looduslikule valikule.
Arvutid seda trikki veel teha ei suuda. Puudub tööstusprotsess, mis ehitaks ühtede ja nullide jada põhjal uue füüsilise arvuti. Aga tarkvara võiks küll end ise toota ja parandada. See ei pea omama eneseteadvust. Turingi masinal pole teadvust, kavatsust ega keerukat ehitust. See lihtsalt vaatab lindil olevat märki, järgib käsku ja siirdub järgmisele ruudule. Sellest piskust ronimisest tärkab kogu digitaalne universum. Õpib see end muutma, muutusi hindama, valima ja säilitama, astub see ühel hetkel üle evolutsioonilise läve. Selleks on vaja sekkuda maailma toimimisse, et hinnata, milline uus versioon sobib paremini ja siis jätkata.
Seegi idee on ammune ja seotud Alan Turinguga. Tema kolleeg II maailmasõja päevil oli Briti matemaatik ja krüptoloog Irving J. Good, kes 1965. aastal avaldatud artiklis "Spekulatsioonid esimese ultraintelligentse masina kohta" sõnastas kontseptsiooni "intellekti plahvatusest". Ta ennustas, et tuleb aeg kui intelligentne masin suudab ise kavandada veelgi paremaid masinaid. Siis jätab sündiv "intellekti plahvatus" inimese intelligentsuse kaugele maha. Good ennustas, et see saab olema inimkonna viimane leiutis. Tingimata mitte viimase hingetõmbe mõttes, vaid meist poleks enam konkurentsivõimelisi leiutajaid.
Millal? Põnevust lisab Alan Turingu tõestus, et keegi, sealhulgas ükski kõrvalt vaatav inimene, ei suuda ennustada, kas lindikesest, pliiatsist ja kustukast arvutusmasin kunagi oma ülesande lõpetab. See ei tähenda, et ühegi taolise protsessi käitumist pole võimalik ennustada. Kuid end parandama lastud tehisintellekti protsess võib osutuda põhimõtteliselt ettearvamatuks, kuni nad ise ei seisku. Me ei saa seda teisiti teada kui proovides. USA Harvardi ülikoolis arendatakse esialgu testi, millega kontrollitakse kui hästi tehisintellekti agendid suudavad täita reaalse füüsilise roboti valmistamise väljakutseid. 48 ülesandest testis peaks selguma millistes inseneriülesannetes on TI edukas ja mis vajavad veel arendamist, et see oleks suuteline valmistama toimiva roboti. Et siis asuda looma TI jaoks vajalikku taristut. Tulemus sarnaneks rakkudes avalduvale loogikale. Täna ollakse veel kaugel arvutit ehitavast arvutist, aga alanud on olulise sammu ettevalmistus, mille lõpus oodatakse testimisele digitaalset inseneri, mis oskab oma kavatsuse muuta füüsiliselt toimivaks masinaks. Paralleelses maailmas on vähemalt Anthropic avalikult teatanud, et TI aitab ettevõttel välja töötada mudeli järgmist, senisest intelligentsemat versiooni. Umbes 26% arendustegevuste ülesannetest sooritab TI iseseisvalt, muus osas kulgeb arendus koostöös inimestega. Ent trend on ilmne. Kui aasta tagasi levis IT sektoris TI töö ülekontrollimise ja parandamise pärast pigem pahameel, siis nüüd tunnistatakse üha sagedamini, et TI tulemus on muljet avaldav.
Kuis enamus tarkvarainsenere toodavad keskmise kvaliteediga tarkvara, aga TI õpib kasvavas tempos, väheneb inimeste kaasamise vajadus ja läheneb hetk kui lindikese ja pliiatsi loogikaga masin asub teostama fundamentaalset visiooni. Tänane seis pole veel Irving J. Goodi ennustatud intellekti plahvatus, milles iga uus TI mudel muutub eelmisest paremaks järgmise parandajaks. Sellegi poolest tasub tähelepanelikult vaadata kui kiiresti pliiats liigub.
Kommentaarid
Alates 02.04.2020 kuvab ERR kommenteerija täisnime.