Tehnoloogia

Masinõpe: mis see on ja kuidas see tehisintellektiks kasvas

Blogging, Tehnoloogia

Masinõpe on teadusvaldkond, mille eesmärk on töötada välja algoritme, mis teevad empiiriliste andmete põhjal otsuseid ja ennustusi. Just masinõpe on tänapäeva tehisintellekti rakenduste – juturobotite, pildituvastuse ja soovitussüsteemide – alus.

Algus 1950. aastatel

Masinõpe sai alguse 1950. aastatel, kui Arthur Samuel lõi kabet mängiva programmi. 1959. aastal ilmunud Oliver Selfridge’i artikkel „Pandemoonium” kirjeldas arhitektuuri, mis suutis modelleerida inimesega sarnast mustrite tuvastamist.

Pertseptronist otsustuspuudeni

1960. aastatel loodi esimene tehisnärvivõrk ehk pertseptron, mis on lineaarne klassifitseerija. 1970. aastatel arendas Ross Quinlan välja otsustuspuid genereeriva ID3 algoritmi. Järgnevatel aastakümnetel arendati andmekaevet, Bayesi võrkudel põhinevat õpet ja tugivektor-masinaid ning tehisnärvivõrgud kogusid uuesti populaarsust.

Kuidas masinõpe töötab?

Lihtsustatult: algoritmile antakse palju näiteid ja see leiab neist mustreid. Näiteks rämpsposti filter õpib tuhandete märgistatud kirjade põhjal eristama rämpsposti tavalisest kirjast. Mida paremad ja mitmekesisemad on andmed, seda täpsem on mudel.

Reeglid Euroopas

Euroopa Liidu tehisintellektimäärus kehtestab masinõppel põhinevatele süsteemidele riskipõhised reeglid: enamik süsteeme on minimaalse riskiga, kuid suure riskiga süsteemidele kehtivad ranged nõuded.

Allikad

Tehisintellekt ja ELi tehisintellektimäärus: mida riskipõhine lähenemine tähendab

Blogging, Tehnoloogia

Tehisintellekt on kiiresti jõudnud igapäevaellu: juturobotitest kuni pildituvastuse ja soovitussüsteemideni. Euroopa Liidus reguleerib selle kasutamist tehisintellektimäärus, mille Euroopa Komisjon nimetab esimeseks tehisintellekti käsitlevaks õigusraamistikuks.

Neli riskitaset

Määrus kehtestab arendajatele ja kasutajatele riskipõhised reeglid. Tehisintellektisüsteemid jagatakse nelja riskitasemesse:

  • Vastuvõetamatu risk – keelatud on süsteemid, mis on ilmseks ohuks inimeste ohutusele, elatusvahenditele ja õigustele.
  • Suur risk – sellistele süsteemidele kehtivad enne turule laskmist ranged nõuded.
  • Läbipaistvusrisk – näiteks juturobotiga suheldes tuleb inimest teavitada, et ta suhtleb masinaga.
  • Minimaalne risk või riski puudumine – Euroopa Komisjoni sõnul ei kujuta enamik tehisintellektisüsteeme endast riski.

Ajakava

Euroopa Komisjoni andmetel jõustusid esimesed keelud 2025. aasta veebruaris ja üldotstarbeliste tehisintellektimudelite (GPAI) reeglid 2025. aasta augustis. Läbipaistvusreeglid jõustuvad 2026. aasta augustis. Suure riskiga süsteemidele kehtivad ranged kohustused alates 2. detsembrist 2027.

Mida see tavakasutajale tähendab?

Peamine muutus on läbipaistvus: inimesel peab olema võimalik teada, millal ta suhtleb tehisintellektiga ja millal on sisu loodud tehisintellekti abil. Komisjon on koostanud ka vabatahtliku tegevusjuhendi tehisintellekti loodud sisu, sealhulgas süvavõltsingute märgistamiseks.

Mida see ettevõttele tähendab?

Kui sinu ettevõte kasutab või arendab tehisintellekti, kaardista, millisesse riskiklassi kasutusviis kuulub. Enamikule lihtsatele rakendustele erinõudeid ei kehti, kuid juturoboti puhul tuleb kasutajat teavitada ja suure riskiga valdkondades on vaja põhjalikku vastavushindamist.

Allikad