Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudi tehisintellekti professori akadeemik Meelis Kulli töörühm lõi raamistiku, mille abil saab süsteemselt hinnata tehisintellekti määramatust ning leida selleks sobivad meetodid. Teadlased viisid uurimistöö läbi Eesti Teaduste Akadeemia tehisintellekti uurija-professuuri projektina, mis algas mullu ja lõppes tänavu.
Tehisintellektisüsteemide võimekus on kiires kasvus ja avanemas on üha uued kasutusalad. Samas piirab edukate rakenduste hulka nende süsteemide ebapiisav usaldusväärsus, millest on puudu paljudes olulistes valdkondades – näiteks tervishoid, autonoomsed sõidukid ja vestlusrobotid. Üks osa usaldusväärsuse puudumisest on seotud sellega, et inimesel ei ole võimalik kontrollida süsteemi „arutluskäiku“. Veelgi olulisem on aga see, et süsteemid ei anna piisavalt informatsiooni selle kohta, millist osa nende väljundist tuleks usaldada kui kindlalt õiget ja millise osa suhtes on kahtlusi.
Projekti eesmärk oli töötada välja täpsem ja mitmekesisem arusaam tehisintellekti määramatusest, luues selle eri tüüpide vahel uued selged eristused. Selleks kavandati terviklik määramatuse tüpoloogia, mis sisaldaks nii uusi kui olemasolevaid formaalseid mõisteid – näiteks teist järku määramatus (määramatuse enda ebakindlus). Selline raamistik annab nii teooria kui ka praktika tasandil selgemad tööriistad: arendajad saavad paremini sihtida, millist liiki määramatust konkreetne meetod peaks hindama, ning kasutajad saavad paremini valida sobivaid lähenemisi.
Projekti käigus loodud formaalse raamistiku keskseks mõisteks on episteemiline metodoloogia, mis seob üheks tervikuks meetodite valikud ennustamise ja otsustamise protsessides. Nii on vähemalt teoorias võimalik saavutada tehisintellekti võimalikult hea joondatus kasutaja eesmärkide ja eelistustega. Metodoloogia võimaldab arvestada kasutajate erineva riskitaluvusega, tulemuste saavutamise ajaliste eelistustega ning ka arvutusressursside piiratusega. Sama töörühm jätkab oma uurimistööd, et arendada loodud teoreetilise raamistiku põhjal praktilisi meetodeid.
Need tulemused aitavad tulevikus luua usaldusväärsemaid ja paremini põhjendatud tehisintellektisüsteeme. Uurimistöö annab väärtuslikku sisendit nii Eesti tehisintellekti tippkeskusele, teistele rakendusteadustele, tehisintellekti sisaldavate riiklike teenuste arendamisele kui ka aegridade ennustuste baasil otsuseid tegevatele ettevõtetele.
Meelis Kulli töörühma kuulusid Mari-Liis Allikivi, Joonas Järve, Mihkel Lepson, Markus Kängsepp Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituudist.
Vaata järgi Meelis Kulli ja teiste, veel käimasolevate projektidega akadeemia uurija-professorite ettekandeid 9. detsembril toimunud konverentsil.
Rohkem infot teaduste akadeemia uurija-professorite kohta leiab siit.