Tehisintellekt

Allikas: Vikipeedia

Tehisintellekt on masinate intelligentsus ja informaatika haru, mis üritab seda luua. Õpikud [viide?] defineerivad valdkonna kui "õpetuse intelligentsetest agentidest ja nende konstrueerimise", kus intelligentne agent on süsteem, mis tajub ümbritsevat keskkonda ja tegutseb nii, et maksimeerida oma edu. Termini võttis kasutusele John McCarthy aastal 1956, kes defineerib termini kui "teadus intelligentsete masinate loomisest".

Valdkond sai aluse väitest, et inimestele keskset omadust, intelligentsust, saab nii täpselt kirjeldada, et seda saab simuleerida masinaga. See tõstatab filosoofilisi küsimusi mõistuse olemusest ja teadusliku ülbuse piiridest, teemad, mida on käsitlenud nii müüdid, ilukirjandus kui ka filosoofia juba antiikajast. Tehisintellekti on saatnud optimism, kuid see on samuti talunud tagasilööke[viide?]. Tänapäeval on see tehnoloogiatööstuse oluline osa, pakkudes jõudu paljude informaatika probleemide lahendamiseks.

Harud[muuda | muuda lähteteksti]

Loogiline tehisintellekt[muuda | muuda lähteteksti]

Kõik, mida programm teab maailmast, konkreetsest olukorrast ja tingimustest ning oma eesmärkidest, on väljendatud matemaatilise loogika keele lausete abil. Programm otsustab, mida teha, järeldades, et teatud tegevused sobivad eesmärkide saavutamiseks.

Otsing[muuda | muuda lähteteksti]

Tehisintellekti programmid peavad tihti uurima väga suurt arvu võimalusi, näiteks käike males või järeldusi teoreemitõestamise programmis. Pidevalt tehakse avastusi, kuidas teha seda tõhusamalt eri valdkondades.

Mustrite avastamine[muuda | muuda lähteteksti]

Kui programm teeb vaatlusi, siis on ta sageli programmeeritud võrdlema seda mustriga. Näiteks nägemisvõimega programm võib üritada sobitada nina ja silmade mustrit vastuvõetava pildiga, et tuvastada nägu. Keerulisemad mustrid, näiteks naturaalkeele tekstis, maleseisus või mõne sündmuse ajaloos on samuti uurimisobjektid. Keerulised mustrid nõuavad teistsuguseid meetodeid kui lihtsad mustrid, mida on uuritud kõige rohkem.

Teadmiste esitus[muuda | muuda lähteteksti]

Fakte ümbritseva maailma kohta tuleb esitada mingil viisil. Tavaliselt on kasutusel matemaatilise loogika keeled. Vaja on esitada objekte, omadusi, kategooriaid, objektidevahelisi seoseid, sündmusi, olekut ja aega, põhjuseid ja tagajärgi, teadmisi teadmiste kohta (mida me teame selle kohta, mida teised inimesed teavad) ning palju muud.

Järeldamine[muuda | muuda lähteteksti]

Mõnest faktist saab järeldada teisi. Deduktsioon on piisav teatud eesmärkidel, kuid uusi, mittemonotoonse järeldamise meetodeid on lisatud loogikasse alates 1970-ndatest. Mittemonotoonse järeldamise lihtsaim näide on vaikimisi järeldamine, kus otsus tuleb vaikimisi järeldada, kuid otsuse võib tagasi võtta, kui ilmneb tõendeid, mis väidavad vastupidist. Kui me kuuleme lindu laulmas, siis me võime järeldada, et see oskab lennata, aga selle otsuse võib muuta vastupidiseks, kui me kuuleme, et tegu on pingviiniga.

Terve mõistuse teadmised ja arutlemine[muuda | muuda lähteteksti]

See on tehisintellekti valdkond, mis on kõige kaugemal inimtasemest, olenemata sellest, et see on olnud aktiivne uurimisvaldkond alates 1950-ndatest. Kuigi on tehtud märgatavaid edusamme, on siiski vaja uusi ideid.

Kogemusest õppimine[muuda | muuda lähteteksti]

On programme, mis õpivad kogemustest. Närvivõrkudel põhinevad lähenemised tehisintellektile spetsialiseeruvad kogemustest õppimisele. Samuti õpitakse loogikas väljendatud reegleid. Programmid suudavad õppida ainult seda, mida faktid või nende käitumiste formalismid suudavad esitada. Kahjuks on senistel õppivatel süsteemidel väga piiratud võimalused teadmiste esitamiseks.[viide?] 2016. aasta alguses võitis firma DeepMind poolt loodud arvutiprogramm AlphaGo esimest korda ajaloos Euroopa meistrit Fan Huid go-mängus viis korda järjest. See oli esimene kord, kui arvutiprogramm võitis professionaalset mängijat.[1]

Plaanimine[muuda | muuda lähteteksti]

Plaanimisprogrammid asuvad tööle üldiste faktidega maailmast (eriti tegevuste tagajärgedest), konkreetsest olukorrast ja eesmärgiga. Nende põhjal luuakse strateegia eesmärgi saavutamiseks. Üldjuhul on strateegia lihtsalt tegevuste järjekord.

Rakendused[muuda | muuda lähteteksti]

Mängud[muuda | muuda lähteteksti]

Mõne tuhande krooni eest saab osta masina, mis suudab malet mängida meistri tasemel. Nende sees on veidi tehisintellekti, aga nad mängivad inimeste vastu hästi peamiselt toore jõuga: vaadatakse läbi mitusada tuhat käiku.

Kõnetuvastus[muuda | muuda lähteteksti]

Next.svg Pikemalt artiklis Kõnetuvastus

1990-ndatel jõudis arvutite kõnetuvastus praktilise tasemeni. United Airlines vahetas oma lennuinfo klaviatuurisüsteemi süsteemiga, mis kasutab lennunumbrite ja linnanimede kõnetuvastust. Kuigi arvuteid on võimalik juhtida häälkäskudega, on enamik kasutajaid läinud tagasi klaviatuuri ja hiire juurde, kuna need on siiani mugavamad.

Loomuliku keele mõistmine[muuda | muuda lähteteksti]

Sõnade vastuvõtt arvuti poolt ei ole piisav. Lausete läbi töötamine ei ole samuti piisav. Arvuti peaks mõistma valdkonda, mille kohta see tekst on. See on praegu võimalik väga vähestes valdkondades.

Masinnägemine[muuda | muuda lähteteksti]

Maailm koosneb kolmemõõtmelistest objektidest, kuid sisend inimese silma ning arvutite kaameratesse on kahemõõtmeline. Mõned kasulikud programmid võivad töötada ainult kahemõõtmelise infoga, kuid täielik masinnägemine vajab osalist kolmemõõtmelist informatsiooni, mis ei ole lihtsalt kogum kahemõõtmelisi vaateid. Otseseid kolmemõõtmelise informatsiooni esitamise viise on vähe ning need ei ole nii head kui inimeste kasutatav.

Ekspertsüsteemid[muuda | muuda lähteteksti]

Ekspertsüsteem on tarkvara, mis üritab leida lahenduse probleemile, mis muidu nõuaks ühe või mitme inimeksperdi tööd. Ekspertsüsteemid on kõige levinumad mingis kindlas probleemide valdkonnas ning on üks traditsioonilisemaid tehisintellekti rakendusi ja uurimisvaldkondi. Inimeksperdi töö simuleerimiseks on mitmeid meetodeid, levinuimad on teadmiste baasi loomine, mis formaliseerib valdkonna eksperdi teadmised, et teadmisi hoida rakendataval kujul. Ekspertsüsteem võib sisaldada ka iseõppivat komponenti.

Filosoofia[muuda | muuda lähteteksti]

Tehisintellekt, lubades pakkuda inimmõistusele omaseid võimeid, on filosoofidele nii katsumuseks kui ka inspiratsiooniks. Kas masinate intelligentsil on piire? Kas on olemuslikke erinevusi tehisintellekti ja inimintellekti vahel? Kas masin võib omada mõistust ja teadvust?

Turingi "viisakas kokkulepe"[muuda | muuda lähteteksti]

Kui masin käitub sama intelligentselt, kui inimene, siis see on inimesega sama intelligentne. Alan Turing teoretiseeris, et me saame masina intelligentsuse üle otsustada vaid selle käitumise järgi. See teooria on Turingi testi põhialuseks.

Dartmouthi ettepanek[muuda | muuda lähteteksti]

Õppimise või mõne muu intelligentsi tunnuse igat aspekti on võimalik nii täpselt kirjeldada, et seda on võimalik masinal simuleerida. See väide trükiti esitisel Dartmouthi konverentsile aastal 1956 ning esindab tehisintellekti uurijate enamiku arvamust.

Searle'i tugeva tehisintellekti hüpotees[muuda | muuda lähteteksti]

Sobivalt programmeeritud arvuti õigete sisendite ja väljunditega omaks mõistust täpselt samal viisil nagu inimestel on mõistus. John Searle vaidleb vastu sellele väitele oma hiina toa argumendis. Sellele argumendile on ka palju vastuväiteid.

Tehisaju[muuda | muuda lähteteksti]

Inimese aju tööd on võimalik simuleerida. Hans Moravec, Ray Kurzweil ja teisedki on väitnud, et tehnoloogiliselt on teostatav aju kopeerimine riist- ja tarkvarasse ning selline simulatsioon on oma olemuselt identne originaaliga.

Vaata ka[muuda | muuda lähteteksti]

Kirjandus[muuda | muuda lähteteksti]

Välislingid[muuda | muuda lähteteksti]