Tekoäly 60 vuotta – Koneen luultiin voittavan ihmisen shakissa ennen vuotta 1967

Joukko huipputiedemiehiä kokoontui heinäkuussa 1956 pohtimaan, miten koneisiin saataisiin älyä. Tekoälyn kehittyminen oli pitkään hidasta, koska ajateltiin, että kone ei voi ymmärtää mitään sellaista, mitä ihminen ei voisi ymmärtää.

tiede
Garri Kasparov pelaa shakkitietokone Deep Blueta vastaan
Garri Kasparov pelasi shakkitietokone Deep Blueta vastaan vuonna 1996. Kasparov kävi Deep Blueta vastaan kaksi ottelua. Helmikuussa 1996 shakkimestari voitti, mutta uusintaottelu vuotta myöhemmin päättyi ensimmäistä kertaa koneen voittoon. AOP

Yhdysvaltain New Hamshiren Dartmouth Collegessa 60 vuotta sitten käynnistynyt konferenssi sai alkunsa vuotta aiemmin, kun matemaatikko John McCarthy oli ensimmäisen kerran puhunut käsitteestä ”artificial intelligence”. Siitä hetkestä käynnistyi tutkimusprojekti, johon haluttiin alan parhaat aivot.

McCarthyn lisäksi konferenssin järjestelyistä vastasivat aivotutkija Marvin Minsky, sodan aikana tutkajärjestelmiä kehitellyt elektroteknikko Nathaniel Rochester ja informaatioteorian keksijä Claude Shannon.

Konferenssin tulokset olivat huimia, kun ottaa huomioon 1950-luvun laskentakoneiden tietoteknisen tason. Tekoälystä tuli kokoontumisen seurauksena oikea tieteenala.

Odotuksissa kieltä ja luovuutta ymmärtävä kone

Tekoälytutkimus ja filosofia liittyivät alusta saakka toisiinsa. Ihmisen ajattelua piti ymmärtää, jos halusi saada aikaan tekoälyä. Neuroverkot eli aivojen simulointi oli jo 1950 luvulla tutkimuksen kohteena. Oli tärkeää tietä, mitä aivoissa tapahtuu, kun ihminen ajattelee.

McCarthylla ja muilla tekoälypioneereilla oli hyvä näkemys tulevaisuudesta. Jo silloin oltiin varmoja, että kone saadaan esimerkiksi ymmärtämään kirjoitettua kieltä. Tietokoneilta voisi kysyä asioita kirjallisesti ja sen jälkeen kone etsisi vastauksia.

Esillä oli myös laskennan teoria ja usko siitä, että kone saadaan oppimaan. Lisäksi tutkijat ennakoivat, että tietokoneet tulevat olemaan myös luovia. Sitä pidettiin mahdottomana silloin ja moni skeptikko on edelleen samaa mieltä.

Kaikkien ongelmien ratkaisija kaatui omiin ongelmiinsa

Tekoälyn alkuvuosiin liittyi huimia odotuksia. Esimerkiksi huippututkija Herbert Simon ennusti 1957, että kone lyö ihmisen shakissa seuraavan kymmenen vuoden aikana. Sittemmin Nobel-palkinnon saanut Simon uusi ennustuksena vuonna 1990, mutta tällä kertaa ilman aikarajaa. IBM:n Deep Blue onnistui lopulta voittamaan shakkimestari Garri Kasparovin vuonna 1997.

Simon oli vuonna 1957 kehittämässä myös GPS-järjestelmää. Kirjainyhdistelmä ei kuitenkaan liittynyt satelliittipaikannukseen, vaan tuli sanoista General Problem Solver. Tekoälyyn perustuva kaikkien ongelmien ratkaisija kaatui kuitenkin omaan mahdottomuuteensa kymmenen vuoden uurastuksen jälkeen.

Kone ei myöskään hetkessä oppinut ymmärtämään ihmisen kysymyksiä ja antamaan selkokielisiä vastauksia. Vielä 1980-luvulla Sitra rahoitti Suomessa isoa kielenymmärrysprojektia. Ja puhutun kielen ymmärtämisessä läpimurto on tapahtunut vasta viimeisen viiden vuoden aikana.

Jo 60 vuotta sitten tutkijat yrittivät selvittää, miten kone voisi rakentaa aidon maailmankuvan. Miten vaikeaa se on edelleen kävi ilmi, kun itseajavan Teslan kuljettaja kuoli toukokuussa. Autopilotti ei jarruttanut ajoissa, koska luuli vaaleaa kuoma-auton perävaunua taivaaksi.

Kone ei vieläkään tiedä, miltä tuntuu käydä kylvyssä

McCarthy ja kumppanit eivät 50-luvulla vielä ymmärtäneet tunteiden merkitystä tekoälyn kehittelyssä. Vasta myöhemmin osattiin yhdistää, että ihmisen ajattelussa merkittävätkin päätökset perustuvat ensin tunteisiin ja vasta siten kuvaan tulee rationaalinen ajattelu. Nyt kehitellään järjestelmiä, jotka osaavat analysoida, miksi ihminen toimii eri tilanteissa niin kuin toimii.

Koneista on muutenkin tulossa aidosti viisaita. Nyt puhutaan esimerkiksi koneellisesta intuitiosta. Koneet alkavat osata asioita, joita ihminen itse ei osaa. Hyvin pitkään ajateltiin, että koneen rajat ovat samat kuin ihmisen ajattelun rajat.

Esimerkiksi terveydenhuollon kone voi vertailla miljoonan ihmisen potilaskertomuksia ja tehdä sen perusteella paremman analyysin potilaan tilasta kuin kukaan lääkäri.

Juuri autojen kehitystyössä huomaa, miten vaikeaa tekoälyllä on. Autolle ei esimerkiksi voi opettaa ihmisen väistämistä niin, että se tallentaa muistiinsa, miltä ihmiset näyttävät ja miten ne liikkuvat. Jos esimerkiksi ihmisellä onkin vain yksi jalka ja kaksi kainalosauvaa, niin silloin auto voisi luulla bussia pysäkillä odottavaa ihmistä tielle hyökkääväksi eläimeksi ja aloittaa täysjarrutuksen.

_Juttua varten on haastateltu suomalaista tekoälytutkijaa, professori Timo Honkelaa. _