Autor: Tööstusuudised.ee • 13. detsember 2018

Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine.

Täna on tehisintellekti peamiseks mootoriks masinõpe

McKinsey aruande kohaselt panustatakse praegu tehisintellekti investeeringutest kõige enam masinõppesse – tervelt 62%.

Mis on masinõpe? Üks programmeerija seletas seda nõnda, et tavaliselt kirjeldab ta programmis tunnused, mis on omased kassile või koerale. Masinõppe puhul aga näitab ta aga tarkvarale nii kaua fotosid, kuni see õpib ise tuvastama olulisi tunnuseid. Ehk – ta treenib andmemudelit.

Tehisintellekt ja masinõpe avavad uue vaatenurga

Kuid tarkvara võib olla suuteline end ise treenima. Näiteks DeepMind poolt arendatud AlfaGo, mis mängib iidset hiina lauamängu Go-d. AlfaGo õppis iseenda vastu mängides. Seevastu Go on arenenud idamaades läbi aastatuhandete. Mäng on väga keeruline. Tihti ei oska isegi Go meistrid öelda, miks nad konkreetse käigu tegid ning põhjendavad seda intuitsiooniga. Laialdaselt on tuntud matš Lõuna-Korea Go meistri Lee Se-dol-iga aastal 2016, mille AlfaGo võitis 4-1. Peale matši tunnistas šokeeritud Lee, et AlfaGo avas täiesti uue mängustiili. AlfaGo tegi ebatavalisi käike, esitades väljakutse tuhandete aastate pikkusele mängutraditsioonile. Tuli ümber hinnata kõik, mida inimkond arvas mängu kohta teadvat!

AlfaZero, mis mängib malet, omab väidetavalt nüüd ka intuitsiooni. Professor David Silver, kes on DeepMind masinõppe grupi juht, ütles, et tema arvates on kätte jõudnud pöördepunkt masinõppes, kus loovus ja intuitsioon ei ole enam ainult inimese pärusmaa vaid on nüüd ka tehisintellekti omaduseks.

Kuidas võiksid ettevõtted masinõppest kasu saada?

Automatiseerimine ei lahenda kõiki probleeme

Forrester-i raporti kohaselt läheb 2019. aastal tehisintellekti juurutanud ettevõtetest 10% osaliselt või täielikult tagasi inimtöö juurde. Sest paljud ettevõtted automatiseerivad valesid protsesse või on ootused ebarealistlikud. Seetõttu võib tegelik „tagasiminejate“ protsent olla palju suurem, juhul kui automatiseerimine ei loo kliendile piisavalt väärtust või ei ole kasumlik ettevõttele.

Rahustuseks neile, kes plaanivad tehisintellekti investeeringuid – te pole ree pealt maha jäänud. Täna investeerivad tehisintellekti peamiselt tehnoloogiahiiud nagu Google ja Baidu. Tehisintellekt on suhteliselt varajases arengustaadiumis, kuid areneb kiiresti. Ka paari järgmise aasta jooksul investeerides ollakse enamikest konkurentidest ees. Siiski on õige aeg oma äriprotsessid üle vaadata ja partnervõrgustikku arendada.

Esimeseks sammuks on äriprotsesside ülevaatus ja arendusplaani koostamine

Eestis on heaks näiteks Elisa, kuidas alustada tehisintellektiga. Kõigepealt analüüsisid nad tööprotsesse, et näha, millistes töölõikudes annab automatiseerimine ja masinõppe rakendamine suurimat väärtust nii kliendile kui ka ettevõttele. Selgitati, millist reaalset äriprobleemi hakatakse lahendama. Samuti, millist töövoogu on mõttekas masinõppe alusel automatiseerida ja kas vajalikud andmed on olemas. Defineeriti mõõdikud, mis aitavad arenduste kulgemist jälgida. Elisa on koostanud mitmeaastase arenduskava koos selgete eesmärkidega, keskendudes kliendile.

Arendusplaani õnnestumise võtmeteguriteks peetakse „hübriidmeeskonda“ (oma meeskond ja välised partnerid) ning juhtkonna toetust. Innovatsiooni ja koostööd soodustav õhkkond pole vähemtähtis – lubatud on eksperimenteerimine ja eksimine hea eesmärgi nimel, sest ainult nõnda toimub areng.

Teekond algab esimesest sammust, milleks on protsesside kaardistamine ja analüüs. Selleks, et see õnnestuks, on soovitav kaasata väline partner, kes on ennegi taolisi projekte läbi viinud.