Mis on tehisaru ja kuidas see sinu heaks tööle panna (lihtne selgitus)

Unusta ulmefilmid – tehisaru pole enam kauge tulevik, vaid see on juba praegu sinu taskus ja elutoas. Kui Waze leiab ummikust möödapääsu või Netflix soovitab just sulle sobivat sarja, kasutad sa tehisaru, võib-olla isegi teadmata. See on nagu nähtamatu abiline, mis aitab igapäevaseid probleeme lahendada kiiremini ja nutikamalt kui kunagi varem.

Ära muretse, me ei hakka siin rääkima keerulisest koodist ega matemaatilistest valemitest. Eesmärk on hoopis murda müüt, et tehisaru on midagi kättesaamatut ja arusaadavat vaid käputäiele IT-spetsialistidele. Tegelikult on selle põhimõte üsna loogiline ja selle mõistmisest on kasu absoluutselt kõigil.

Kujuta tehisaru ette kui eriti võimekat õpilast. Talle ei anta ette täpseid reegleid iga olukorra jaoks, vaid hoopis tohutul hulgal näiteid. Ta õpib nendest mustreid ja seoseid leidma ning rakendab siis seda kogemust uute, tundmatute ülesannete lahendamiseks.

Näiteks selleks, et õpetada tehisaru eristama kassipilte koerapiltidest, ei kirjeldata talle kassi. Selle asemel näidatakse talle miljoneid fotosid mõlemast loomast. Ajapikku hakkab ta ise märkama peeneid erinevusi – kõrvade kuju, silmade asetust, saba pikkust. Lõpuks suudab ta uut pilti nähes üsna kindlalt öelda, kumb loom seal peal on.

Selle kõige taga ongi masinõpe – protsess, kus arvuti õpib andmete põhjal, mitte ei järgi rangelt ette kirjutatud käske. Just see ongi tänapäevase tehisaru süda ja hing.

Mõtle legodega ehitamisest. Selle asemel, et anda arvutile täpne samm-sammult juhend maja ehitamiseks, annad sa talle tuhandeid pilte erinevatest majadest. Arvuti õpib ise ära, et majal on tavaliselt seinad, katus ja aknad ning oskab siis juba ise uusi ja erinevaid maju kokku panna.

Meie igapäevaelus tähendab see, et tehisaru aitab:

• Hoida sinu e-posti postkasti puhtana. See õpib tundma rämpsposti iseloomulikke jooni ja suunab kahtlased kirjad automaatselt eraldi kausta.
• Pakkuda sulle paremat muusikat. Spotify või YouTube Music analüüsib sinu kuulamisharjumusi ja soovitab uusi artiste, mis sulle suure tõenäosusega meeldivad.
• Muuta veebiotsingud täpsemaks. Google kasutab tehisaru, et mõista sinu päringu tegelikku tähendust ja pakkuda kõige asjakohasemaid vastuseid.

Selle artikli eesmärk ongi näidata sulle, kuidas see kõik praktikas töötab ja kuidas sina saaksid tehisaru enda kasuks tööle panna, olgu siis tööl või kodus.

Kuidas tehisaru tegelikult „mõtleb“ ja õpib

Lähme nüüd natuke kapoti alla ja vaatame, kuidas see salapärane tehisaru siis ikkagi töötab. Kõige tähtsam on kohe selgeks teha: AI ei „mõtle“ nii nagu inimene. Sel puudub teadvus, emotsioonid või isiklik arvamus. See kõik on puhas matemaatika ja mustrite otsimine, aga lihtsalt täiesti pöörases mahus.

Kujuta ette, et annad arvutile vaadata miljon pilti kassidest ja miljon pilti koertest. Sa ei seleta talle, et kassil on kikkis kõrvad ja koeral ripub keel suust välja. Sa lihtsalt näitad pilte ja ütled: „See on kass, see on koer.“

Seda protsessi nimetatakse masinõppeks ja see ongi tänapäevase AI selgroog. Arvuti analüüsib neid miljoneid pilte ja hakkab iseseisvalt leidma ühiseid jooni. Sisuliselt on see nagu eriti võimekas mustrituvastaja, mis paneb tähele pisimaidki detaile, mida inimsilm ei pruugi isegi märgata.

Näiteks võib AI avastada, et kasside silmade vahe on keskmiselt teistsugune kui koertel või et koerte ninamuster erineb kasside omast. Pärast piisavalt suure hulga piltide läbitöötamist suudabki ta uut, tundmatut pilti nähes 99% täpsusega öelda, kas seal on kass või koer. Ta lihtsalt võrdleb uut pilti miljonite varem nähtud mustritega.

Mustrite äratundmisest ennustamiseni

See mustrite otsimise oskus ei piirdu muidugi ainult piltidega. Täpselt sama loogika kehtib ka teksti, heli ja numbrite puhul. Kui sa küsid näiteks ChatGPT-lt midagi, ei mõista ta su küsimust filosoofilisel tasandil. Selle asemel teeb ta midagi palju lihtsamat, aga samas geniaalset.

Ta ennustab statistiliselt kõige tõenäolisema sõnade jada, mis võiks sinu küsimusele vastata. Selleks tugineb ta hiiglaslikule andmebaasile, mis on kokku kraabitud põhimõtteliselt kogu internetist ja raamatutest.

Näiteks kujuta ette sellist olukorda:

• Sinu küsimus: „Mis on Eesti pealinn?“
• Tehisaru „mõttekäik“: „Ma olen näinud seda küsimust sadu tuhandeid kordi. Peaaegu alati järgneb sõnadele „Eesti pealinn on“ sõna „Tallinn“. Järelikult on see statistiliselt kõige õigem vastus.“

Tehisaru ei „tea“, mis on Tallinn või mis on pealinn. Ta lihtsalt teab, et need sõnad käivad matemaatiliselt kokku.

See on natuke nagu kogenud arst, kes paneb diagnoosi. Ta on näinud tuhandeid patsiente ja õppinud ära, et teatud sümptomite kombinatsioon (palavik, köha, peavalu) viitab suure tõenäosusega gripile. Tehisaru teeb täpselt sama, aga miljardite andmepunktide abil, mistõttu suudab ta leida mustreid, mis inimesele jääksid märkamatuks.

Mis on suur keelemudel (LLM)?

Kui kuuled räägitavat ChatGPT-st või teistest sarnastest tööriistadest, siis kohtad kindlasti terminit suur keelemudel (inglise keeles Large Language Model ehk LLM). Ära lase end sellest keerulisest nimest heidutada! See ongi lihtsalt see mootor, mis tehisaru taga tiksub.

Mõtle sellest kui hiiglaslikust entsüklopeediast ja keeleõpetajast üheskoos. Teda on treenitud nii uskumatult suure hulga tekstiga, et ta on selgeks õppinud keele reeglid, faktid, stiilid ja seosed sõnade vahel.

• Suur: Sest teda on treenitud tohutu andmemahuga, mis nõuab meeletult arvutusvõimsust (seda pakuvad spetsiaalsed graafikaprotsessorid ehk GPU-d).
• Keele: Sest tema eriala on inimkeel – selle mõistmine ja loomine.
• Mudel: Sest see on matemaatiline esitus sellest, kuidas keel toimib.

Seega, kui annad tehisarule ülesande, ei loo ta vastust tühjast kohast. Selle asemel kasutab ta oma sisemist mudelit, et leida kõige loogilisem ja konteksti sobivam sõnade järjestus. Just seetõttu suudabki AI kirjutada luuletusi, koostada e-kirju ja isegi programmeerida – ta on lihtsalt ülihea mustrite ennustamises.

Tehisaru eri tüübid ja nende supervõimed

Kui kuuleme sõna „tehisaru“, kipume seda ette kujutama ühe suure, kõikvõimsa ajustikuna. Tegelikult on pilt palju kirjum. Mõtle sellest pigem kui superkangelaste meeskonnast – igaühel on oma unikaalne supervõime ja nad on parimad teatud tüüpi ülesannete lahendamisel.

Et saaksid oma äri jaoks valida just õige tööriista, teeme selgeks kolm peamist tüüpi: masinõpe, süvaõpe ja praegu kõige kuumem teema – generatiivne tehisaru.

Masinõpe ehk mustrite meister

Masinõpe (Machine Learning) on sisuliselt vundament, millele enamik tänapäevaseid AI-rakendusi on ehitatud. See on justkui erakordselt osav detektiiv, kes suudab tohututest andmehunnikutest leida üles varjatud mustreid ja seoseid. Sa ei anna talle ette kindlaid reegleid, vaid lased tal ise tuhandete näidete põhjal õppida.

Näiteks sinu e-posti rämpspostifilter. Keegi pole sellele käsitsi sisse kirjutanud reeglit: „Kui kirjas on sõnad „Võida miljon!“, siis on see rämps.“ Selle asemel on filter „läbi lugenud“ miljoneid e-kirju ja õppinud ise ära, millised sõnad, saatjad või lingid viitavad suure tõenäosusega pettusele. See ongi masinõpe töös.

Samamoodi kasutavad e-poed masinõpet, et soovitada tooteid, mis võiksid sulle huvi pakkuda. Süsteem analüüsib sinu ja tuhandete sarnaste huvidega inimeste ostuajalugu ning ennustab mustrite põhjal, mida sa järgmisena osta võiksid.

Süvaõpe ehk aju jäljendaja

Nüüd keerame natuke võimsust juurde. Süvaõpe (Deep Learning) on masinõppe edasiarendus, mis on saanud inspiratsiooni inimaju enda tööpõhimõttest. See kasutab nn närvivõrke, mis koosnevad omavahel ühendatud matemaatiliste „neuronikihtide“ võrgustikust. Iga kiht analüüsib andmeid erineva nurga alt ja edastab oma järeldused järgmisele.

Just süvaõpe on see tehnoloogia, mis on teinud võimalikuks näiteks isesõitvad autod. Süsteem peab reaalajas analüüsima uskumatult suurt hulka infot – liiklusmärgid, teised autod, jalakäijad, teekattemärgised – ja tegema otsuseid sekundi murdosaga. Lihtne masinõpe jääks siin lihtsalt hätta.

Võrdleme seda veinieksperdiga. Algaja sommeljee tunneb ära põhilised maitsed – magus, hapu, kibe. Kogenud ekspert aga suudab tänu aastatepikkusele treeningule eristada peenemaid nüansse: millises orus viinamarjad kasvasid, mis aastakäiguga on tegu ja isegi millises tammevaadis vein laagerdus. Süvaõpe suudab andmetest leida just selliseid peidetud ja keerukaid seoseid.

Süvaõpe on ka näotuvastuse taga, mida kasutad oma telefoni avamiseks. See suudab ära õppida sinu näo unikaalsed jooned ja tunda su ära isegi siis, kui kannad prille või oled habeme kasvatanud.

Generatiivne tehisaru ehk loovuse mootor

Ja nüüd jõuame kõige põnevama osani. Generatiivne tehisaru (Generative AI) on see, millest praegu kõik räägivad. Kui masinõpe ja süvaõpe on head andmete analüüsimises, siis generatiivne AI on meister uue sisu loomises.

Need on tööriistad nagu ChatGPT, mis kirjutab tekste, või Midjourney, mis loob pilte sinu kirjelduste põhjal. Generatiivne tehisaru ei leia lihtsalt mustreid, vaid kasutab õpitut, et luua midagi täiesti originaalset – olgu selleks siis luuletus, laul, pilt, esitluse slaidid või isegi koodijupp.

Näiteks võid paluda tal kirjutada sotsiaalmeedia postituse oma uue toote kohta, luua pildi draakonist, kes lendab üle Tallinna vanalinna, või koostada sulle isikliku treeningkava. Ta on justkui sinu isiklik kunstnik, kirjanik ja helilooja ühes isikus.

Tehisaru tüübid ja nende praktilised näited

Siin on kiire ülevaade, mis aitab mõista peamiste AI tüüpide erinevusi läbi igapäevaste näidete.

Kokkuvõttes on iga tehisaru tüüp väärtuslik omaette. Masinõpe aitab meil andmeid korrastada ja mõista, süvaõpe lahendab keerulisi tuvastusprobleeme ning generatiivne tehisaru avab täiesti uued uksed loovuses ja produktiivsuses. Kõige tähtsam ongi teada, millist tööriista millise ülesande jaoks kasutada.

Kuidas tehisaru Eestis juba kasutatakse

Tehisaru pole enam ammu mingi ulmefilmi teema või kauge tulevikuvisioon, mida ainult suurtes tehnoloogiafirmades arendatakse. See loob juba täna reaalset väärtust siinsamas Eestis, aidates meie ettevõtetel ja isegi riigisektoril targemalt, kiiremini ja mugavamalt toimetada.

Tihti me isegi ei märka, kus see nutikas abiline juba tegutseb. Näiteks kui helistad mõne suurema teenusepakkuja klienditoele, on üsna tõenäoline, et esimesena vastab sulle juturobot. See lihtne tehisaru rakendus suudab ööpäevaringselt lahendada levinumaid muresid ja vastata korduma kippuvatele küsimustele, vabastades inimeste aega keerulisemate probleemide jaoks.

Samamoodi toimetab tehisaru ka logistika telgitagustes. Eesti transpordiettevõtted kasutavad AI-põhiseid süsteeme, et planeerida optimaalsemaid kaubavedude marsruute. Arvuti analüüsib reaalajas liiklust, ilmaolusid ja sadu teisi muutujaid, et leida kiireim ja kütusesäästlikum teekond – midagi, mida inimesel oleks võimatu nii kiiresti välja arvutada.

Tehisaru meie idufirmade edulugudes

Eesti on tuntud oma nutikate idufirmade poolest ja paljud neist on just tehisaru abil maailmas läbi löönud. Meil on ettevõtteid, mis arendavad maailmatasemel AI-lahendusi väga erinevates valdkondades, alates meditsiinist kuni finantsmaailmani.

Mõned näited Eesti ettevõtete nutikast tehisaru kasutusest:

• Pettuste avastamine: Finantstehnoloogia ettevõtted kasutavad masinõpet, et analüüsida reaalajas tuhandeid tehinguid ja tuvastada kahtlaseid mustreid, mis võivad viidata pettusele.
• Isikupärastatud teenused: E-kaubanduse platvormid soovitavad tooteid, mis sulle tõenäoliselt meeldivad, analüüsides sinu ja sarnaste kasutajate varasemaid oste.
• Tõhusam tootmine: Tööstusettevõtted kasutavad tehisaru, et ennustada seadmete rikkeid enne, kui need juhtuvad, vähendades nii ootamatuid tootmiskatkestusi.

See on nagu isiklik treener sinu ärile. Sa ei pea ise pidevalt kõiki näitajaid jälgima ja pead murdma, kuidas paremini teha. Tehisaru jälgib taustal andmeid, leiab sealt mustreid ja annab sulle konkreetsed soovitused, kuidas protsesse parandada, kulusid vähendada või kliente paremini teenindada.

Eesti digitaalne valmisolek loob viljaka pinnase

Üks peamisi põhjuseid, miks tehisaru Eestis nii hästi kanda kinnitab, on meie ühiskonna kõrge digitaalne tase. See loob suurepärase aluse AI-platvormide, nagu ka Tehisarukas, laialdaseks levikuks ja kasutuselevõtuks.

Eesti internetikasutuse statistikast Stat.ee lehelt selgub, et internetti kasutas 92,9% Eesti leibkondadest. See on ideaalne pinnas nii arendajatele kui ka turundajatele, kes otsivad Tehisaruka platvormilt praktilisi juhiseid ja näiteid AI-tööriistade rakendamiseks.

Kõik need näited kinnitavad, et tehisaru kasutuselevõtt on võimalik ja kasulik igas suuruses organisatsioonis – alates väikesest e-poest kuni suure tootmisettevõtteni. Küsimus pole enam selles, kas AI-d kasutada, vaid kuidas seda enda jaoks kõige nutikamalt tööle panna.

Tehisaru riskid ja eetilised küsimused, millest peab rääkima

Tehisaru toob kaasa uskumatuid võimalusi, kuid nagu iga võimsa tööriistaga, peame rääkima ka selle varjukülgedest. See pole hirmutamiseks, vaid pigem selleks, et oskaksime neid uusi abilisi kasutada teadlikult ja vastutustundlikult. Ausalt öeldes on laual mitu tõsist riski ja eetilist küsimust, millele me kõik peame tähelepanu pöörama.

Üks suurimaid murekohti on kahtlemata andmete privaatsus. Et tehisaru saaks õppida ja meile kasulik olla, vajab ta meeletus koguses andmeid. Küsimus on aga selles, kust need andmed tulevad ja kuidas tagatakse, et meie isiklikku infot kasutatakse turvaliselt ja meile teadaolevalt?

Näiteks võivad sinu sotsiaalmeediasse postitatud pildid või isegi süütuna näivad kommentaarid sattuda märkamatult hiiglaslikesse andmebaasidesse, millega treenitakse uusi AI-mudeleid. Sa ei pruugi sellest kunagi teada saada. See tekitab väga olulise küsimuse – kui palju on meil tegelikult kontrolli oma digitaalse jalajälje üle?

Kallutatud otsused ja „musta kasti“ probleem

Teine kriitiline teema on algoritmide erapoolikus. Tuleb meeles pidada, et tehisaru on täpselt nii hea, kui on andmed, mille põhjal teda on õpetatud. Kui mudelile söödetakse ette infot, mis peegeldab meie endi eelarvamusi või ühiskondlikku ebavõrdsust, õpib AI need samad mustrid lihtsalt selgeks.

Selle tulemusena võib AI teha räigelt ebaõiglaseid otsuseid. Näiteks on teada juhtumeid, kus tööle kandideerijate CV-sid analüüsiv tehisaru eelistab süstemaatiliselt mehi. Miks? Sest teda treeniti andmetega, kus ajalooliselt ongi juhtivatel kohtadel olnud rohkem mehi. See tekitab nõiaringi, mida on väga keeruline murda.

Lisaks erapoolikusele on tõsine mure ka läbipaistvus. Mõnikord on isegi AI loojatel endil raske täpselt lahti seletada, kuidas mudel konkreetse otsuseni jõudis. See ongi kuulus „musta kasti“ probleem: sa tead, mis läheb sisse ja mis tuleb välja, aga vahepealne protsess jääb häguseks. Kui tahad sügavamalt aru saada, kuidas teadlased üritavad neid „musti kaste“ avada, loe kindlasti meie artiklit teemal selgitatav tehisintellekt ehk XAI.

Valeinfo levik ja töökohtade tulevik

Oled ehk kuulnud ka tehisaru „hallutsinatsioonidest“. See on olukord, kus AI genereerib täiesti enesekindlalt valet või eksitavat infot, esitledes seda kui puhast kulda. Kuna mudelid nagu ChatGPT kõlavad alati nii veenvalt ja autoriteetselt, on väga lihtne nende pakutud infot tõe pähe võtta, ilma et kontrolliksid fakte.

Mõtle sellest nii: tehisaru on nagu üliagar praktikant, kes tahab iga hinna eest vastata. Kui ta õiget vastust ei tea, siis selle asemel, et öelda „ma ei tea“, mõtleb ta välja midagi, mis kõlab loogiliselt ja usutavalt. Just seepärast on kriitiline mõtlemine ja faktide kontrollimine AI-ga suheldes olulisem kui kunagi varem.

Ja lõpuks, loomulikult, küsimus töökohtade tulevikust. Jah, on tõsi, et tehisaru automatiseerib paratamatult teatud ameteid, eriti neid, mis koosnevad rutiinsetest ja korduvatest ülesannetest. Samal ajal loob see aga juurde ka täiesti uusi rolle, mis nõuavad koostööd tehisaruga, loovust ja strateegilist mõtlemist. Tuleviku võti ei ole AI kartmine, vaid uute oskuste õppimine ja valmisolek muutustega kohaneda.

Kuidas tehisaruga ise algust teha (ja miks see on lihtsam, kui arvad)

Aitab teooriast – teeme nüüd käed külge! Parim viis tehisarust sotti saada on seda ise proovida. Õnneks on alustamine lihtsam kui kunagi varem ja selleks ei pea olema programmeerija ega kulutama sentigi.

Kõige otsem tee on katsetada mõnda tuntud juturobotit. Mõtle neist kui oma isiklikust abilisest, kes on alati valmis vastama küsimustele, kirjutama tekste, tegema kokkuvõtteid ja isegi aitama ideid põrgatada.

Esimesed sammud tehisaru maailmas

Siin on kolm suurepärast ja tasuta tööriista, millega saad kohe täna mängima hakata:

• ChatGPT: Ilmselt kõige kuulsam tehisaru, mille on loonud OpenAI. See on suurepärane igasuguste tekstide loomiseks, keeruliste teemade lahtiseletamiseks ja isegi luuletuste vorpimiseks.
• Google Gemini: See on Google-i vastulöök ChatGPT-le ja tihedalt seotud nende otsingumootoriga. Gemini trump on oskus leida reaalajas infot ja sellest kiireid kokkuvõtteid teha.
• Microsoft Copilot: Microsofti abimees on mugavalt sisse ehitatud Windowsi ja Edge’i veebilehitsejasse. See oskab hästi pilte luua ja abistada sind igapäevaste arvutitoimingutega.

Näiteks proovi paluda mõnel neist kirjutada lühike e-kirja mustand kolleegile, et kutsuda ta lõunale. Või lase tal pakkuda välja viis ideed nädalavahetuse veetmiseks Pärnus. Sa ilmselt üllatud, kui kiirelt ja asjalikult vastused tulevad.

Kuidas AI-lt parimaid vastuseid saada

Tehisaruga suhtlemise võti peitub heade käskluste ehk viipade (prompt) andmises. Mida täpsem ja selgem on sinu juhis, seda parema tulemuse sa saad. Lihtsalt „kirjuta blogipostitus“ asemel proovi midagi palju detailsemat.

See on natuke nagu kokale retsepti andmine. Kui ütled talle lihtsalt „tee kooki“, siis saadki mingi koogi. Kui aga annad täpse retsepti – „tee kolmekihiline šokolaadikook vaarikate ja valge šokolaadi kreemiga“ –, on tulemus just see, mida ootasid.

Sama loogika kehtib ka tehisaruga. Selleks, et õppida, kuidas panna AI enda heaks päriselt tööle, loe meie põhjalikku juhendit, kuidas kirjutada tehisaru viipasid, mis päriselt töötavad.

Eestlaste valmisolek tehisaru kasutamiseks

Meie digiharjumused loovad tehisaru lahenduste omaksvõtuks väga viljaka pinnase. Näiteks 2024. aastal kasutas 97% noortest vanuses 16–24 internetti mitu korda päevas, mis näitab, kui digitaalselt aktiivsed me oleme. Täpsemalt saad lugeda Statistikaameti lehelt.

Just siin tulebki mängu Tehisarukas. Meie eesmärk on pakkuda eestikeelseid juhendeid ja võrdlusi, et aidata kõigil huvilistel – vanusest või varasemast kogemusest olenemata – tehisaru maailmas esimesi samme teha.

Alustuseks piisabki lihtsatest katsetustest ja avastamisrõõmust – proovi julgelt ja vaata, mida põnevat tehisaru sinu jaoks teha suudab!

Levinumad küsimused ja hirmud tehisaru teemal

Lõpetuseks klaarime ära mõned levinumad küsimused ja hirmud, mis inimestel seoses tehisaruga tihti tekivad. Loodan, et need otsekohesed vastused aitavad sul suurt pilti paremini näha ja asjad enda jaoks selgeks mõelda.

Kas tehisaru võtab mu töö ära?

See on vaieldamatult üks põletavamaid küsimusi, aga asi pole õnneks nii mustvalge. On väga ebatõenäoline, et tehisaru su töö täielikult ära võtab. Küll aga muudab see sinu tööd päris kindlasti.

Paljud igavad ja rutiinsed ülesanded, mis täna su aega neelavad, automatiseeritakse. See omakorda tähendab, et sul jääb rohkem aega ja energiat, et pühenduda loovamatele ja strateegilisematele tegevustele – kõigele sellele, milles inimene on masinast parem.

Näiteks selle asemel, et kulutada tunde andmete käsitsi tabelisse sisestamisele, saad lasta AI-l seda teha sekunditega ja ise keskenduda andmete analüüsile ja järelduste tegemisele. Tulevikus ei asenda sind mitte tehisaru, vaid inimene, kes oskab tehisaru kasutada.

Kui turvaline on tehisaru kasutamine?

Turvalisus oleneb täielikult konkreetsest tööriistast ja sellest, mida sa sellega teed. Suured tegijad nagu OpenAI (ChatGPT looja) või Google investeerivad turvalisusesse ja andmekaitsesse hiigelsummasid. Sellegipoolest tasub alati meeles pidada üht kuldreeglit.

Ära mitte kunagi jaga avalike tehisaru mudelitega tundlikku infot. Ei enda ega kellegi teise omi. See tähendab paroole, isikukoode, pangainfot ja kindlasti ka ettevõtte ärisaladusi. Suhtu nendesse vestlustesse kui poolavalikesse foorumitesse – ära kirjuta sinna midagi, mida sa ei tahaks, et keegi võõras kunagi näeks.

Enne uue AI-rakenduse kasutamist viska alati pilk peale selle privaatsuspoliitikale. Nii saad selge pildi, mida sinu andmetega tehakse ja kas see on sulle vastuvõetav.

Kas tehisaru võib hakata ise mõtlema ja muutuda ohtlikuks?

See on klassikaline Hollywoodi filmide teema, aga reaalsusest on see valgusaastate kaugusel. Tänapäeva tehisarul puudub teadvus, emotsioonid ja iseseisev tahe. See on puhtalt matemaatikal ja statistikal põhinev süsteem, mis on loodud ühel eesmärgil – leida andmetest mustreid ja täita ülesandeid, mille inimene talle annab.

AI ei „mõtle“ ega „taha“ midagi. Tema võimekus piirdub andmete analüüsimise ja nende põhjal kõige tõenäolisema vastuse või tulemuse pakkumisega. Kuigi tehisaru on kahtlemata äärmiselt võimas, on see siiski vaid tööriist inimese kätes, täpselt nagu haamer või arvuti.

Kust leida usaldusväärset eestikeelset infot tehisaru kohta?

Väga hea küsimus, sest kvaliteetse ja ajakohase info leidmine eesti keeles ongi tihti komistuskiviks. Muidugi võib alati abi otsida ülikoolide materjalidest või mõnest suuremast tehnoloogiaportaalist, aga killud on laiali.

Täpselt selle lünga täitmiseks me Tehisaruka lõimegi. Meie eesmärk on tuua ühte kohta kokku kõik oluline – värsked uudised, praktilised samm-sammult juhendid, tööriistade võrdlused ja eestikeelsed koolitused. Nii saad olla kindel, et sinuni jõudev info on alati kontrollitud, ajakohane ja päriselt kasulik.

Vaata ka meie tehisaru visuaalset presentatsiooni siin

Tehisarukas on sinu teejuht AI-maailmas. Liitu Eesti AI kogukonnaga, et õppida, kuidas tehisintellekti nutikalt ja turvaliselt enda kasuks tööle panna. Suhtle teiste Eesti AI huvilistega, küsi nõu, avasta uusimad tööriistad, praktilised juhendid ja nõuanded.

NB! Esimesele 1000 liitujale eluagne tasuta sissepääs!