16. november 2018

Peale mitut AI-talve on tehisintellekt muutunud kuumaks teemaks. Paistab, et tänane tehnoloogiate areng on loomas aluse tehisintellekti laialdasemaks kasutuselevõtmiseks. Tegemist on tõelise pöördega, mis sunnib inimkonda kõike harjumuslikku ümber hindama ja seda nimetatakse mõnes tekstis suisa teiseks masinaajastuks,

Esimesed tehisintellekti rakendused ilmusid 1950-ndate paiku, seega ränipõhised sünteetilised algoritmid on suhteliselt hiljutine leiutis. Võrdluseks, inimese süsinikupõhised bioloogilised algoritmid on evolutsiooni käigus arenenud miljoneid aastaid. Inimese motoorsele osavusele masinad täna vastu ei saa. Kuid tehisintellekt edeneb palju kiiremini – suisa nädalatega.

Tehisintellekt aitab laiendada võimekust… eksponentsiaalselt

Sünteetilised algoritmid on just nagu arengukiirendajad. Poolnaljatades võib öelda, et tehnoloogiline areng on läinud nii kiireks, et inimesel pole aega oodata seda, millal bioloogiline evolutsioon järele jõuab. Kivikirves oli ürginimese füüsise laiendus – teatud piirini. Tehisintellekt laiendab meie võimekust aga mõõtmatult ja eksponentsiaalselt. Just eksponentsiaalne areng on see, mida ka eksperdid ei oska tihtipeale märgata, kuna ollakse harjunud lineaarse arenguga.

Kas tehisintellekt võib hakata ohustama inimkonda?

Paljud eksperdid arvavad, et võib küll, näiteks kui satub valedesse kätesse. Kuid samamoodi on ka näiteks relvadega. Samuti, tehisintellekti kasutamine võib hakata suurendama ebavõrdsust ühiskonnas. Eelkõige on vaja erinevate spetsialistide avalikku arutelu ja riiklikku poliitikat. Tundub siiski, et kasu kaalub üles võimalikud riskid.

Algoritm – ülesande lahendamiseks loodud valem või reeglistik.

Masinõpe – tehisintellekti valdkond, mis ilma välise programmeerimiseta on võimeline õppima andmete põhjal ja kohandama tarkvara käitumist vastavalt. Masinõpe jaguneb muu hulgas juhendamisega ja juhendamiseta õppeks ning õppima õppimiseks (kogemuste põhjal tehtavate ennustuste alusel).

Tehisintellekt (AI) – infotehnoloogia valdkond, mis uurib tarkvara protsesse intelligentsete lahenduste leidmistel ja otsuste tegemisel. Algoritm ütleb, kuidas leida lahendusi probleemile või vastuseid küsimusele.

Tänapäeval on olemas ja kasutuses nn. kitsas tehisintellekt (narrow AI). Laialdaselt ja populaarselt käsitletud ning kardetud üldintellekti (Artificial General Intelligence ehk AGI) ega superintellekti (Artifical Super Intelligence või ASI) pole olemas ning need kuuluvad täna pigem ulme või teooria valdkonda.

Tehisintellekti talv (AI winter) – perioodid, mil huvi ja rahastus tehisintellekti uuringute vastu vähenesid. Põhjusteks olid pessimism entusiastide, ametnike ja rahastajate seas tänu mõningatele läbikukkumistele, kuid samuti ka ebapiisavad arvutivõimsused. Kaks pikemat AI talveperioodi olid 1974-1980 ja 1987-1993, lisaks mõnele lühemale „külmaperioodile“. Vaatamata külmaperioodidele, on siiski laialdaselt ja märkamatult tegeletud tehisintellekti rakendamisega: masintõlge, pangandustarkvara, meditsiinidiagnostika, interneti otsingumootorid, aga samuti ka robootika , autode automaatkäigukastid, kaamerasensorid, jne.

Teine masinaajastu – Intelligentsete masinate kasutuselevõtmine. Esimene masinaajastu algas aurumasinaga sadakond aastat tagasi.

Intelligentsed tehnoloogiad lubavad inimesel teha inimese tööd, näiteks kliendi rahulolu suurendamine, loomingulised tegevused, mitmetähendusliku info käsitlemine, vastuoluliste probleemide lahendamise jms. Sellel on spetsiaalne termin kasutusel – aja rehumaniseerimine. Inimesed jätavad masinate töö masinatele – suured andmemahud, mehhaaniline töö, rutiinsed korduvad tegevused jne. Eesmärgiks on suurem efektiivsus, kasutades ära nii masinate kui inimeste tugevamaid külgi. Kui me neid kasusid näeme ja mõistame, siis on meil lihtsam harjuda tehisintellektiga koostööd tegema.

Inimese ja tehisintellekti koostöö on võtmeks

Mõned eksperdid ütlevadki, et töötajatel, kes oskavad teha tehisintellektiga koostööd, on tuleviku tööturul eelis. Näiteks, kui keskpärane malemängija laiendab oma võimekust tehisintellektiga, siis võib ta vabalt tipptasemel mängida, kusjuures tehisintellekt tegeleb matemaatikaga ja malemängija loominguga.

Tehisintellekt ja äriprotsessid

Tehisintellekt pole enam tulevikumuusika. See märkamatult pugenud seadmetesse, millega igapäevaselt kokku puutume – nutitelefon, auto, arvutist rääkimata. Kuna tehisintellekt on infotehnoloogia tööriist, siis selleks, et ettevõtted sellest kasu saaksid, peavad nad oma äriprotsessid ja infovood üle vaatama ning digitaalsemaks muutma. Võib juhtuda, et ettevõtted leiavad seda tehes täiesti uue ärimudeli, mis võimaldab pakkuda kliendile midagi enamat, võrreldes konkurentidega.

Tulevikku vaatavad ettevõtted kujundavad oma äriprotsesse digitaalsemaks, et oleks võimalik tehisintellekti poolt pakutavaid hüvesid kasutada. Peamisteks eesmärkidena nimetatakse efektiivsuse kasvu, ettevõtte kasvu ning äriprotsesside kiire kohandamine vastavalt muutuvatele oludele.

Muudatused versus efektiivsus – kas see vastuolu on ületamatu?

Traditsioonilised äriprotsessid olnud suhteliselt staatilised ja hästi optimeeritud, sest muutuv organisatsioon ei saa olla efektiivne. Või saab? Moodsad digitaalsed ärimudelid on seadnud keskmesse kliendi. Klientide vajadused muutuvad koos majanduskeskkonnaga ning on seega n.ö. liikuvaks märklauaks. Muutuvas keskkonnas ei ole staatilistest äriprotsessidest tulenevast efektiivsusest kasu, kui ettevõte ei suuda konkurentsis püsida.

Tänapäeva kiiresti muutuvas maailmas tuleb leida võimalusi, kuidas äriprotsesse kohandada vastavalt uutele andmetele ja muutuvatele turutingimustele. Seda võimaldavad näiteks digitaalsed ja adaptiivsed äriprotsessid, kus inimesed ja tehisintellekt töötavad koos ning moodustavad põneva koosluse.

Tänaseks probleemiks on võimekus uusi tehnoloogiaid piisavalt kiiresti omandada ja süsteemidesse integreerida

Ettevõtete inertsuse põhjuseks võivad olla staatilised äriprotsessid ja vähene digitaliseeritustase, mis teevad igasugused muudatused keeruliseks ega võimalda uusi tehnoloogiaid kiiresti kasutusele võtta. Muudatused on keerulised ja riskantsed. Ja organisatsioonid ei ole harjunud muudatustega - juhtidel puudub eestvedamise kompetents, töötajatel puudub tunne muudatuste vajalikkuse kohta või puuduvad teadmised uutest tehnoloogiatest.

Fookuses peab olema klient, mitte niivõrd tehnoloogia. Sest lõppkokkuvõttes kujundavad kliendid ettevõtte äriprotsesse. Digitaalne tehnoloogia võimaldab klienti paremini teenindada, mis ongi ettevõtte protsesside digitaliseerimise eesmärgiks.