Arhiiv

Archive for the ‘arvutuslik ajuteadus’ Category

Tehisintellekt võtab üle töö

september 13, 2015 4 kommentaari

Oleme mures, et arengud sügavate närvivõrkude vallas suudavad peagi automatiseerida palju elukutseid, kuid meie riik ja majandus ei ole selleks piisavalt valmistunud. Seega kirjutasime laiema üldsuse teadlikkuse tõstmiseks Andresega loo “Sayonara töötaja, elagu algoritm“. Lugu on Postimees Plussis. Kopeerin sealt paar lõiku:

Üha rohkem paistab, et pole vahet, kui keeruline on inimese elukutse või kui vaevaline on olnud vastav professionaalne treening – pole elukutset, mille tulevikku masinad ohtu ei seaks. Uue sajandi esimesel aastakümnel tõi Royal Bank of Canada müügile aktsiaportfelli haldava arvutiprogrammi, mis kandis oma sisemuses läbi instruktsioone, mille täideviimiseks oli eelmisel sajandil vaja palgata viieaastase ülikooliharidusega majanduseksperte.

2011. aastal alistas IBM arvutiprogramm Watson mälumängu Kuldvillak valitsevad maailmameistrid, kes olid oma hämmastavate mäluoskuste ja teadmistepagasi kogumiseks aastakümneid süstemaatiliselt trenni teinud. Lisame masinate saavutuste nimekirja ka sünkroontõlke primitiivse vormi. Microsoft demonstreeris 2012. aastal takvara, mis tõlgib reaalajas sujuvalt ingliskeelset inimkõnet hiina keelde. Masintõlke kvaliteet on endiselt inimtõlgi oskustest viletsam ja tõlkeäpardusi tuleb masinal ette ligikaudu iga kümnenda sõna juures, kuid see vigade tase on piisavalt madal, et jutust siiski aru saada.

Microsofti konkurent Google on oma laborites valmis meisterdanud isesõitvad autod. Need masinad panevad järgmise kümne aasta jooksul küsimärgi alla taksojuhtide, bussijuhtide ja veoautojuhtide palkamise vajalikkuse. 3D printerid aga muudavad kardinaalselt ehitustööliste ameti tulevikku – endiselt on tarvis progammeerijaid ja insenere, kuid mitte enam inimesi, kes ehitusmaterjale õigel viisil õigesse kohta paigutavad.

Kas oleme muutusteks valmis?

Advertisements

Lõputööd virtuaalsest reaalsusest

juuni 25, 2015 1 kommentaar

Teadustöö ei saa kunagi valmis. Kuid kevad on tore aeg, kuna saavad valmis lõputööd. Kui ma lõputöid ei juhendaks, siis ma vist teaduses vastu ei peaks, sest enda teadustöös on nii raske leida midagi, mis tooks nii vahetut positiivset tagasisidet kui edukalt kaitstud tööd.

Selle aastanumbri sees kaitses ka Marit, kelle tööst juba rääkisime, seega keskendume kevadisele saagile:

Kas virtuaalne reaalsus tundub teile lahe? Meile tundub ta (eriti) lahe siis, kui me teadlastena saame ise määrata, mis seal toimub ja nõnda midagi meie aju kohta teada saada.

On neid, kes arvavad, et virtuaalne reaalsus ei anna eksperimentaalpsühholoogile midagi juurde, aga ma isiklikult olen kindel, et kui me tahame teada, kuidas aju töötab, siis peame kasutama päriselule sarnast keskkonda. Nii või naa lõputööde kvaliteet sõltub ka lõputöö kirjutaja enda huvide haakumisest uurimisteemaga, seega sai kogu see virtuaalse reaalsuse uurimine alguse mitte meie teaduslikest põhimõtetest, vaid sellest, et Madis Vasser ja teised tõid Eestisse Oculus Rifti. Kui panna Oculus silmade ette nagu prillid, on võimalik kogeda 3D virtuaalset reaalsust. Äge värk.

Ka paar Arvutiteaduste instituudi noorhärrat pidasid Oculust toredaks ja otsisid meie juures võimalust kuidagi oma lõputöö selle masinavärgiga siduda. Mõeldud, tehtud: arvutiteaduse tudengid Kälver ja Markus asusid koostöös psühholoogiatudengite Madise ja Taaviga looma virtuaalreaalsuse tööriistakasti – programmi, mille abil iga psühholoog või ajuteadlane saaks kergelt läbi viia oma enda eksperimente virtuaalreaalsuses.

Minu jaoks oli see projekt väga tore, sest meil õnnestus ühendada eksperimentaalpsühholoogia arvutiteadusega ja sealjuures midagi kasulikku luua. Juba on valminud kolm lõputööd: Kälver ja Markus said oma arvutiteaduse poole eest Ad, Madis sai eksperimentaalpsühholoogia eest magistri kaitsmisel B. (Ma olin ausalt öeldes selle B üle üllatunud, sest kõik töö etapid katse ideest katse läbiviimise ja kokkukirjutamiseni sai tehtud Madise enda poolt väga esmaklassiliselt, A vääriliselt. Aga olgu, eks ole omad põhjused, miks juhendaja ise hindeid ei pane.)

Madise katse tutvustust näeb alljärgnevast videost:

Praegu on tööriistakast endiselt töös ja arendamisel.

Juhendamisel ja kaitsmisel oli veel kaks väga põnevat lõputööd. Kuid Taavi Gildeni ja Taivo Pungase tehtud töödest saan loodetavasti pikemalt pajatada kunagi suve teises pooles. Nautige suve!

Uudiseid siit ja sealtpoolt lahte

juuni 7, 2015 Lisa kommentaar

Häid artikleid on ilmunud palju, aga jagan hoopis uudiseid:

Horisondis hakkas alates mai numbrist ilmuma sari “Mõtlemise masinavärk”, mille esimese loo autoriteks oleme mina ja Andres Laan. Esimese loo pealkirjaks on “Tee aju mõistmiseni: ikka tasa ja targu” ja sissejuhatav lõik kostab nii:

Ajul on meie käitumiste koordineerimisel ja teadvuselamuste loomisel eriline roll. Aju talitlemise mõistmine on küll keeruline, ent teadlastel on aju saladuste lahtimuukimisel siiski õnnestunud teha mitmeid edusamme ja nihutada piirjoont meile mõistetavate ja mõistatuslike nähtuste vahel.

Head lugemist!

See suvi on teadvuseteadus Euroopas! Kõige lähem üritus on koguni Helsingis. Sinna ujub kohale ka meie delegatsioon. Kuna esindan ja asendan ka oma endist ülemust, siis on mul koguni kaks ettekannet. Tobeda planeerimisapsu tõttu on mõlemad jutusarjad, kus ma osa võtan, täpselt samal ajal. Veelgi tobedam oli algne ajakava, kus ma pidin mõlemal juhul ettekannet pidama täpselt samal ajal. Kuna ma enda kloonimisega hakkama ei saanud, kasutasime vanamoodsamat lahendust ja nihutasime ühte ettekannet. Ühes ettekandes pajatan oma doktoritööst – sellest, kuidas me teadvuseuuringutega rahul pole, kuidas lokaalne gammavastus pole teadvuse marker ja kuidas sünkroniseerimisel ka vesi ahjus on. Siis jooksen ühest ruumist teise ja jutustan pikemalt Mihkel Stammi magistritööst, mis nüüdseks ka edukalt avaldatud on.

Ja kui Soomest tagasi, siis algab Tartus fantastiline arvutusliku ajuteaduse suvekool. Siin on superkangelaseks Toomas Kirt, kes kogu selle peo püsti pani ja teised superkangelased Eestisse kutsus. Nädal täis tarkusi ja toredaid inimesi.

Kõigile toredat suveaega!

Idiootsuse vastu liikluses aitab ainult masinnägemine

mai 16, 2015 Lisa kommentaar

Tuli fooris läks roheliseks. Kuna abikaasa kohe ei reageerinud, juhtisin mühatusega ta tähelepanu sellele, et rohelise fooritulega sõidetakse ristmikule, et ka meie tagaolevad autod saaksid kenasti oma perekondade juurde. Abikaasa noogutas ja sõitis ristmikule, kui meie nina eest sõitis risti läbi üks must sedaan. Olin tänulik, et mu abikaasa on rahulik liikleja.

Eks ole meist paljudel olnud selliseid olukordi, kus pääseme napilt punasega ristmikule sõitnud autoga lähemalt tutvuse tegemisest. Kahjuks on inimaju juba selline, et otsuseid ei võeta vastu õigesti – otsustusprotsessi mõjutavad müra, muud ajuprotsessid, muud mõtted, varasem edukas kogemus, kus pisut punase alt läbi sõites tuli tore adrenaliinitunne ja koju jõudis ka kiiremini …

Seega olen rõõmus, et mõne aasta pärast uued autod enam autojuhi aju kehvadest otsustusprotsessidest palju ei sõltu. Juba praegu suudavad tehislikud nägemissüsteemid uutes autodes tuvastada peatset kokkupõrget ja seda nõnda ka ära hoida. Juba praegu suudavad need tehislikud nägemissüsteemid aru saada, et peagi on sõidutrajektoorile liikumas jalakäija. Punase fooritule peatse saabumise märkamine ja auto vastav pidurdamine on selliste süsteemide jaoks käkitegu. Seega olen õnnelik, et mu praegu pooleteistaastasel pojal ei tule ette juhtumit, kus ta on autoroolis ja tema või kellegi teise rumaluse tõttu toimub kannatanutega õnnetus. Selleks ajaks, pooleteise dekaadi pärast, on masinnägemissüsteemid autosõidu ohutuks muutnud. See on muljetavaldav näide sellest, kuidas tehissüsteemid teevad meie elu turvalisemaks ja aitavad nõnda päästa sadu tuhandeid inimelusid.

Aga ärge mind uskuge, vaadake videot, kus autodesse tehisnägemissüsteeme ehitav Prof. Amnon Shashua pajatab hetkeseisust ja tulevikust autode masinnägemises. Amnon Shashua alustas teadlasena, nüüd on ta edukas inimelude päästja. (võite ignoreerida video esimest nelja minutit, kus nägemistaju uurimise legend Thomaso Poggio oma endist õpilast Shashuad kiidab ja tutvustab. Aitäh Tambetile viite eest!)

Kes on Sulle kõige sarnasem kuulsus?

aprill 26, 2015 1 kommentaar

Oled alati tahtnud teada, millisele kuulsusele Sa sarnaned? Avad iga nädal Ekspressi Kranaadi, et leida sealt sektsioonist “Nagu kaks tilka vett” enda pilt kõrvuti oma teisiku omaga? Enam ei pea mõistatama ega ootama, sest vastuse annab Celebrity Match. Või oled kultuurne ja Sind on alati painanud hoopis küsimus, kes Eesti Rahvusarhiivist Sulle sarnaneb? Sel juhul teisik.ee on Sinule!

Mõlemad lehed on loodud osaliselt meie arvutusliku ajuteaduse grupi doktorantide poolt äsjalõppenud Skype ja HITSA Hackathloni käigus.

Ardi, Tambet ja teised kasutavad sügavaid närvivõrke, et leida Sinu näole kõige sarnasem tuntud isiku nägu. Proovi ise, lae lehele oma pilt või võta sõbra pilt netist ja vaata, kes kellele sarnaneb. Kas teadsite, kes on Prof. Bachmannile kõige sarnanev kuulsus?

See rakendus on lahe ja sai hackathlonil ka premeeritud. Seega kasutage ja jagage!

Tehismõistus, mis mängib arvutimänge Sust paremini!

veebruar 26, 2015 Lisa kommentaar

Meie Tartu labor on viimaks ajakirja Nature veergudel! Kahjuks ei jõudnud me sinna teadlaste pühamusse küll mitte suure läbimurde tõttu, mida meie laboris viis aastat sepitseti. Õnneks ei olnud põhjuseks ka tagakiusamine laboris, andmete võltsimine või midagi muud säärast. Meie labori Ilya andis Nature’i uudisteloole lihtsalt paar kommentaari.

Tundub tühine, aga tegelikult nii tühine ei ole ka – selliste uudistelugude jaoks küsitakse kommentaare maailma tippekspertidelt ja Eestist ei jõua sinna uudislugudesse kommentaare suguti mitte tihti (korra aastas? keegi oskab täpsustada?). Milles asi? Millisel teemal on Ilya maailmatasemel spetsialist?

Lugu, mille sees Ilya kommentaar ilmus, oli sellest, kuidas tehisintellekt aitab paremini mõista seda, kuidas aju töötab. Nimelt kirjeldab samas Nature’i numbris ilmunud artikkel seda, kuidas tehismõistus suudab ise õppida arvutimängu mängima. Jah, te ei lugenud valesti – arvuti õpib ise, kuidas mängu mängida, ilma et keegi talle oleks reegleid öelnud. See tehismõistus saab sisendina ainult ekraanipilti ja punktide arvu. Kõik. Talle pole öeldud, mida selles mängus tegema peab. Talle pole isegi sisse kirjutatud, et selles mängus on kosmoselaevad. Talle pole mainitud, millist osa ekraanil ta kontrollida saab. See tehismõistus õpib kõik ise. Pole piisavalt veenev? See sama tehismõistus pandi mängima 49 erinevat mängu. Sama algoritm. Enam kui poolte mängude puhul suudab see tehismõistus lõpuks mängida paremini professionaalsest arvutimängijast. Mis sest, et igal juhul alustas see tehismõistus seda mängu üsna tuhmilt. Loogiline – keegi polnud ju talle öelnud, kuidas neid mänge mängida tuleb.

See on väga muljetavaldav!

Aga mis on sellel kõigil pistmist ajuga ja meie Tartu laboriga?

Alustame sellest, et antud Nature artikli viimane autor on teinud väga head ajuteadust. Ta teab, kuidas aju töötab sama hästi kui ükskõik milline antud posituse lugeja. Aga lisaks sellele on teda läbi elu paelunud huvi tehisintellekti vastu. Ta pole olnud rahul seniste tehisintellekti edusammudega ja võttes teadmisi ajuteadusest ongi otsustanud edasi minna oma teed. Ta on selles olnud edukas. Nende firma DeepMind osteti eelmise aasta alguses Google’i poolt 400 miljoni dollari eest. Ja see oli asjalik investeering – arvutisüsteem, mis suudab ise õppida arvutimänge mängima, on midagi enneolematut. Arvutisüsteem, mis suudab ise õppida arvutimänge mängima, sarnaneb inimlikule intelligentsile. Ja huvitaval kombel sarnaneb selle tehissüsteemi töö ka inimese aju tööle.

Kui Google ostis selle firma selle üüratu summa eest, jäi see silma ka mõnele Tartu Ülikooli Arvutiteaduse instituudi doktorandile. Meie labori poisid tuhnisid välja DeepMindi artikli 2013. aasta lõpust, kus kirjeldati tehissüsteemi, mis suutis õppida mängima käputäit Atari mänge. Kristjan, Ilya, Ardi, Taivo ja Tambet hakkasid umbes aasta tagasi selle artikliga maadlema – kuidas DeepMind seda tegi? Kui sarnane see on ajule? Kas seda on võimalik järgi teha? Just viimane küsimus jäi poiste peadesse kinni ja nad on umbes viimase üheksa kuu jooksul üritanud DeepMindi esimest süsteemi järgi teha. Palju tööd, palju mõtlemist ja arutlust, väga palju koodikirjutamist ja tehniliste probleemide lahendamist. DeepMindi kordamine pole päris hästi õnnestunud, aga see püüe on pälvinud meedia tähelepanu. Septembris kirjutasid nad oma replitseerimiskatsest loo Robohubi kodukale. Ja nüüd küsiti Ilya kommentaari Nature’i jaoks. Ja Ilya ütleb õigesti: sellised tehissüsteemid võivad viia uute ideedeni selle kohta, kuidas aju töötab. Ehkki nüüd pole enam tarvis DeepMindi replitseerida, kuna Nature’i artikliga sai üles ka kogu DeepMindi süsteemi kood, ei tähenda see meie poiste töö lõppu – nüüd tuleb lihtsalt leida viis, kuidas oma teadmiste abil seda süsteemi teistmoodi ja uutele probleemidele rakendada. Ehk jõuavad nad nii veelkord Nature’i veergudele!

Vaadake ka videointervjuud DeepMindi tegijatega:

Sügava õppimise võidukäik

jaanuar 8, 2015 3 kommentaari

Oleme kirunud väidet, et Eugene Goostman läbis Turingi testi, sest tegu pole mitte iseõppiva süsteemiga, vaid nutika programmijupiga, mille sarnaseid leidus juba dekaade tagasi.

Aga fakt on see, et tänapäeval on olemas tehislikud õppimisalgoritmid, mis suudavad ise õppida, tekstist aru saada, piltidel kirjeldatut mõista ja saavad mõnes ülesandes juba praegu hakkama paremini kui inimene. See revolutsioon masinate intelligentsis on toimunud umbes viimase dekaadi jooksul ja kannab koondnime sügav õppimine (deep learning; deep learningu juured lähevad küll ajaloos palju kaugemale, aga alles nüüd on piisavalt andmeid ja arvutusvõimet, et sügava õppimise tugevaid külgi ära kasutada).

Mind huvitavad sellised süsteemid, sest nad on küllaltki sarnased aju sensoorsele süsteemile: nad on hierarhilised ja igal hierarhia sammul toimuvad signaaliga teatud teisendused, mida me päris hästi ei mõista, kuid mis mõne hierarhia sammu läbimisel võimaldavad süsteemil (nii ajul kui ka sügava õppimise tehisvõrgul) aru saada, kas pildil on punase karvaga kass, kukerpallitav laps või rulasõitja. Seega on lootus, et neid süsteeme rohkem uurides ja paremini kirjeldades saame midagi aru ka aju kohta. Ümberpööratult on aga võimalik, et ajuteadlastel on võimalik nende tehissüsteemide jaoks omalt poolt paar nippi soovitada. Lisaks on meil Tartu arvutusliku ajuteaduse uurimisgrupis doktorandid väga huvitatud sügavast õppimisest ja viimased kuud on tegeldud ka ühe väga põneva projektiga, mis sai kajastust isegi ühel tuntud tehisintellekti uudiseid kajastaval lehel.

Ja on ka põhjuseid, miks iga lugejat võiks arvutite sügav õppimine huvitada:

1) need algoritmid on juba praegu kõikjal meie ümber

2) need algoritmid võtavad peagi ära suure osa inimeste tehtavast tööst

E-Eestis oleks paslik alustada diskussiooni selle üle, kuidas ühiskond peaks nende süsteemide olemasolu ja nendega kaasnevaid muutusi tööturul arvestama. Mõnes mõttes oleme juba hiljaks jäänud.

Vaadake suurepärast kokkuvõtet sügava õppimise edukäigust ja sellega kaasnevatest hüvedest ja probleemidest inimühiskonnale (Aitäh Kristjanile viite eest):