Kuidas masinatega koos sammu pidada?

Fotol BionicSoftHand Hannoveri messil. Foto: Imago images / Rüdiger Wölk / Scanpix

Loe katkendit Erik Brynjolfssoni ja Andrew McAfee raamatust «Teine masinate ajastu. Töö, progress ning õitseng hiilgava tehnika ajastul». Maailmas laineid löönud teoses jagavad kaks oma valdkonna teerajajat teraselt ja vahedalt selgitusi jõudude kohta, mis peituvad nii inimesi arvutimängus edestava tehisintellekti kui ka isejuhtivate autode taga. Kaks mõtlejat paljastavad terava analüüsi käigus jõud, mis korraldavad ümber meie elu ja majandust, ning tutvustavad plaane, kuidas ehitada üles ja jagada õitsengut teisel masinate ajastul.

Tulevikus hakkavad üha enam karjäärivõimalusi pakkuma mitte enam tavalised infotöötluse tööd – sellised, mida saab tervenisti teha kirjutuslaua taga –, vaid sellised, mis nõuavad hoopis füüsilises maailmas liikumist ja tegutsemist. Põhjuseks on, et seal jäävad arvutid võrdlemisi nõrgaks, isegi kui nad muutuvad paljudes kognitiivsetes ülesannetes märksa osavamaks.

Tehnikaimed, nagu isesõitvad autod, droonid, Baxteri robot ning häkitud Kinecti seadmed, mis suudavad siseruume kaardistada, näitavad, et masinatele pärismaailma oskuste andmisel on tehtud suuri edusamme, ent käterätte voltiv robot näitab, kui kaugel me oleme Moraveci paradoksi murdmisest. Üks Berkeley uurimisrühm varustas inimkujulise roboti nelja stereokaamera ja algoritmidega, mis pidid robotil aitama rätikuid «näha» nii ükshaaval kui ka virnadena. Need algoritmid töötasid. Robot sai rätikute haaramise ja voltimisega hakkama, ehkki mõnikord kulus selleks mitu katset. Ent ühele rätikule kulus keskmiselt 1478 sekundit ehk üle 24 minuti. Sellest ajast enamik kulus robotil selle mõistatamiseks, kus rätik asub ning kuidas seda haarata.

Säärased tulemused viitavad sellele, et masinad ei suuda kokki, aednikke, remondimehi, puuseppi, hambaarste ning koduhooldajaid asendada veel lähitulevikuski. Kõik need ametid hõlmavad rohkesti sensomotoorset tegevust ning paljud neist nõuavad ka ideestamise, laiahaardelise kujutuvastuse ning keeruka suhtlemise oskusi. Kõik need ametid pole hea palgaga, ent samas ei ole vaja nende pärast ka masinatega võistelda.

Nende pärast võib aga olla vaja rohkem võistelda teiste inimestega. Sedamööda, kuidas tööturg üha rohkem polariseerub ning keskklass hõreneb, hakkavad inimesed, kes varem tegid keskmisi oskusi nõudvat teadmustööd, otsima oskusi ja palgaredelil madalamal asuvaid töid. Näiteks kui arstipraksiste arveldusspetsialistide töö on automatiseeritud, võivad need tööd otsima hakata koduhoolduses. See surub selles valdkonnas palku alla ning raskendab töökoha leidmist. Lühidalt: isegi kui automatiseerimine koduhooldajaid üldiselt ei ähvarda, võib digiteerimine ikkagi nende tööd mõjutada.

/---/

Me oleme täiesti veendunud, et tulekul on veelgi üllatusi. Olles töötanud juhtivate infotehnoloogidega ning näinud, kuidas inimese ainulaadsus innovatsiooni raugematu tulva ees üha enam mureneb, on üha raskem uskuda, et mõni töö jääbki automatiseerimist trotsima. See tähendab, et inimesed peavad oma tööelu planeerimisel olema leidlikumad ja kohanemisvõimelisemad ning olema vajaduse korral valmis liikuma automatiseerimise ohvriks langevatelt aladelt edasi sellistele, kus masinad täiendavad ja võimendavad inimeste võimeid.

Võib-olla sünnib veel programm, mis oskab vaadelda ärimaastikku, märgata seal soodsaid võimalusi ning koostada nii häid äriplaane, et riskikapitalistid on valmis kohe investeerima. Võib-olla näeme veel arvutit, mis oskab mõnel keerukal teemal koostada teravmeelse ja põhjaliku kokkuvõtte. Võib-olla näeme ka meditsiinis diagnostikaautomaati, kes on oma teadmiste ja teadlikkuse poolest täpselt samasugune kui inimarst. Ja võimalik, et me näeme veel ka arvutit, mis oskab minna trepist üles vanaproua korterisse, et mõõta seal tolle vererõhku, võtta vereproovi ning küsida, kas proua on ikka korralikult rohtu võtnud, ning kõike seda prouat rahustades, mitte hirmutades. Meie arvates seda niipea ei juhtu, ent samas oleme aru saanud ka sellest, et digitaalset, eksponentsiaalset ja kombineerivat innovatsiooni on väga lihtne alahinnata.

/---/

Me pole veel näinud tõeliselt loomingulist, ettevõtlikku või innovatiivset masinat. Oleme näinud tarkvara, mis oskab inglise keeles sõnu riimida, aga mitte ühtegi sellist, mis oskaks luuletada (ehk luua «vaikusega silutud võimsate tunnete spontaanset tulva», nagu seda kirjeldas Wordsworth). Me pole kohanud ka tarkvara, mis oskaks ise head tarkvara kirjutada; seni on katsetused selles suunas haledasti nurjunud.

Neil tegevustel on üks ühine tunnus: ideestamine ehk uute ideede või kontseptsioonide loomine. Arvatavasti peaksime täpsustama, et peame silmas häid uusi ideid või kontseptsioone, kuna ka arvuteid on lihtne programmeerida looma olemasolevatest elementidest, nagu näiteks sõnadest, uusi kombinatsioone. See aga pole mingis mõttes rekombineeriv innovatsioon, vaid pigem digimaailma vaste hüpoteetilisele toale, kus ahvid taovad miljon aastat kirjutusmasina klahve, aga ei suuda ikkagi ühtegi Shakespeare’i näidendit taasluua.

Ideestamine oma paljude vormidega on ala, kus tänastel inimestel on masinatega võrreldes suhteline eelis. Teadlased püstitavad hüpoteese. Ajakirjanikud uurivad välja häid lugusid. Kokad loovad uusi roogasid. Insenerid saavad aru, miks masin tehases enam korralikult ei tööta.

Niisiis valdavad arvutid kujutuvastust erakordselt hästi oma programmeeringu piires, aga jäävad sellega sellest väljaspool hätta. Inimtöötajaile on see hea uudis, sest tänu meie meeltele on meie haare paratamatult laiem kui digiseadmeil. Tehisnägemine, -kuulmine ja isegi -kompamine muutuvad eksponentsiaalselt üha paremaks, ent ikkagi on toiminguid, kus meie silmad, kõrvad ja nahk, ninast ja keelest rääkimata, on oma digisugulastest kaugelt üle. Praegu ja lähitulevikus annavad meie meeleelundid ning nende tihe seotus aju kujutuvastusmehhanismidega meile avaramad võimalused.