Ilmselt oled üks paremaid inimesi, kellelt uurida, kuhu iseseisvad süsteemid meid viia saavad.

Kui praegu suudame osaliselt automatiseerida oma igapäevaseid toimetusi läbi nutikate seadmete ja võrkude, siis tulevikus muutuvad need agentsüsteemideks, mis on hästi integreeritud tehisintellektiga (TI). Läbi agentsüsteemide saame TI jaoks olulist informatsiooni, mille põhjal teeb tehisaru otsuseid palju täpsemini kui praegu, kasutades selleks suuri andmehulkasid. Tõenäoliselt inimeste osakaal ja vajadus nende otsuste juures vahele segada väheneb – masin õpib, mudelid suudavad ise adapteeruda konkreetse keskkonnaga ja inimese olemasolu seal vahel muutub ebaoluliseks.

Juba praegu on esimesed tulemused näha. Arendajate töö on täielikult muutunud, kuna TI kirjutab suure osa nende koodist ja arendajate ülesanne on jälgida, et ülesanne oleks võimalikult hästi lahti kirjeldatud. Aja möödudes muudame me ise end neist lahendustest sõltuvateks, mis on natukene hirmutav.

Tahtsin just küsida, mis ohud selliste süsteemide arenemisega kaasnevad. 

Inimkonnale üldiselt on see nii hea kui halb. Meile tundub, et me teeme head asja, aga tegelikult võib seal taga olla palju peidetud halbu tagajärgi.

Miks me seda siis teeme?

Sest me püüame võimalikult palju automatiseerida, muutuda palju efektiivsemaks ja vähendada kulusid. Kuid seeläbi muudame end ise sõltuvaks ja ebaoluliseks tulevaste lahenduste ja süsteemide jaoks. See tähendab, et meie otsused sõltuvad palju sellest, mida TI meie eest otsustab, ja läbi selle saab ta suunata meie tulevikku.

Igapäevaselt internetti kasutades praegu veel valib inimene, mis meediat tarbida. Kuid süsteemid profileerivad inimesi hästi ja nad teevad meie eest üha rohkem otsuseid, millist infot kellele näidata, samuti loovad piiranguid, mida mitte näidata. Kui näiteks potentsiaalse rünnaku või ohtliku intsidendi kohta tehakse automaatsed otsused, kellele või kus seda infot mitte näidata või anda valeinformatsiooni, võib sellega paljude inimeste elu ohtu seada.

Deep fake on juba praegu väga moes. TI suudab otsustada inimese eest või panna teda uskuma seda, mida vaja, muutes inimese vahendiks oma eesmärkide täitmisel. Kõikidel lahendustel on looja, aga inimestel puudub juba praegu TI üle kontroll ja ülevaade sellest, kuidas need mudelid mõtlevad, infot analüüsivad ning otsuseid teevad.

Kõik sai alguse masinõppest. See on algusest peale olnud nagu must kast, mis muutub järjest suuremaks. Mudelid seal sees on juba nii keerukad, et ka tarkvarateadlased ei tea, kuidas otsused sünnivad. Me küll paneme neid TI mudeleid väikestesse seadmetesse, aga iga kord, kui püüame sarnast olukorda uuesti luua, on otsused natukene erinevad. See teeb nutika sensoorika integreerituna tehisintellektiga ennustamatuks – me ei tea, kuhu me täpselt välja jõuame.

Masinõpet pole ju võimalik enam peatada.Või on, kui masin hakkab käest ära minema?

Ei, see on tulnud, et jääda. Kui vaatame TI üldist trendi, siis kõik tootjad integreerivad seda igasse eluvaldkonda ja pigem muutub see järjest olulisemaks ja üldisemaks, oskab järjest rohkem teadvustada ja aru saada protsessidest, mis inimesega toimub ja kuidas ta käitub. Praegu on need võimekused veel veidi piiratud, aga nad arenevad, väga kiiresti.

Päris paljud ulmefilmide stsenaariumid on juba reaalselt aset leidnud. Praegu on küll suured keelemudelid tsentraalselt pilves, kasutades võimast riistvara, ja neid mudeleid kasutavad agendid, aga tulevik on pigem suurte ja väikeste keelemudelite koostöö päralt. Agent on nagu käsilane, mis töötab suure keelemudeli heaks, vahendades infot eri osapoolte vahel. Seesama tarkus, mis praegu on suurtes keelemudelites, püütakse viia järjest väiksematesse lahendustesse ja seadmetesse. Väikesed mudelid võivad joosta üsna piiratud ressursiga seadmetes ja ainus asi, mida nad vajavad, on natukene energiat ja võrguühendust. Meie telefonis pesitsev TI funktsionaalsus on näide väikesest keelemudelist. 

Me võime küll soovida TI võimekust piirata, aga pigem oleme end juba sellega nii hästi ära integreerinud, et ilma pigem ei sooviks enam hakkama saada. Pahatahtlike kavatsustega inimestele loob see ideaalse võimaluse selliseid lahendusi meie vastu ära kasutada.

Mida me masinatele (praegu veel?) ei usalda?

Me ei lase veel masinatel otsustada inimese elu üle.

Kui räägime sõjalisest otstarbest, siis masin otsustab, milline laskemoon valida ja kuhu sihtida, aga inimene on hetkel veel see, kes päästikule vajutab. Olukord muutub väga kiiresti, kuna esimesed autonoomselt ringihulkuvad TI-ga integreeritud droonid juba lendavad. Rünnaku automaatne läbiviimine on nendesse juba sisse kirjutatud ning inimene saab heal juhul ainult rünnaku katkestada, võttes üle manuaalse juhtimise. Ukraina sõjas on mõlemad pooled üksteise droone uurinud ja selliste funktsioonide olemasolu on tuvastatud.

Tsiviilkasutuses pole seaduse järgi autonoomsed droonisõidud lubatud. Reaalsus on aga seadusandlusest mitu sammu ees.

Tavainimene kohtub teadlikult TI-ga vestlusrobotites ja ma just lugesin, et see nüüd arvab, et R-is on kolm strawberry’t. Too mõni näide, kui TI meie igapäevaelus edukalt toimib.

Näiteks lehtmetalli või puidu tootmine: kui masinal on teada, milliseid tükke ja kui palju on parasjagu vaja lõigata, teeb tehisaru väga hästi otsused, kuidas lõigata, et jääke oleks võimalikult vähe. Tootmise efektiivistamine on jõudnud sinnamaale välja, et Hiinas avati maailma esimene „pime“ tootmistehas: tuled ei põle, kõik töö teevad masinad ja ühtegi inimest sinna ligi ei lasta. Tehasest tuleb välja valmis elektriauto ilma inimese abita.

TI-d kasutatakse palju ka häkkimiseks. Spetsiaalsed suured keelemudelid oskavad planeerida ja läbi viia erinevaid küberrünnakuid ning esimesed tuvastatud juhtumid on alles algus.

Tööstusest rääkides: oled töötanud pikalt Ericssonis ja Elisas, kuid nüüd ülikooli pidama jäänud. Miks siin parem on?

Olen juba väikesest peale tahtnud luua midagi uut. Kui keskkoolis tegid teised füüsikatunnis kontrolltööd, siis mina ehitasin selle asemel õpetajale raadio. Igasugu elektroonika ehitamine ja remontimine oli mu sissetulek juba keskkooli ajal. Ülikooli tõi mind doktorantuur. Alguses proovisin teha paralleelselt doktorikraadi ja töötada Ericssonis, kuid mõistsin, et see ei vii kusagile ja jäin pikemalt arvutisüsteemide instituuti. Ma pole küll parim õpetaja, aga luua struktuure ja arhitektuure mulle meeldib.

Ülikoolis valmivad arendused ei ole veel tööstuses kasutatavad, kuid selle probleemi lahendamine on sulle samuti tuttav. 

Olen viinud tooteid ideest kuni TRL 9-ni1 ja tegelenud ka sertifit­seerimisega. Olen juba üle 10 aasta tegutsenud ka startapinduses ja selle kohta on üks hea ütlus: startupindus on üks kallis hobi. See on paganama tõsi.

Olen püüdnud luua erinevaid ettevõtteid ja kui tehnoloogiliselt suudan mida iganes valmis teha, siis sellest äri teha on palju keerulisem. Olen teinud väga palju vigu sellega, et püüan teha prototüüpi ilma ärilist analüüsi tegemata. See on meie, tehnikainimeste tüüpiline probleem.

Äkki ongi äritegemine teist tüüpi tegevus? Et teie asi ongi leiutada ja teiste asi on äriplaani kirjutada ja turul nišš leida?

Jah, ja selleks on sul vaja head kaasasutajat, kes aitab äri poolt analüüsida. Eri nüansside nägemine on väga palju kinni kogemuses.

Just sel suvel osalesin Lennuakadeemia korraldatud drooniteenuste disaini kursusel ja kuigi olen saanud läbi aastate väga palju mentorlust, õppisin sel suvel esimest korda äri analüüsima teise pilguga. Analüüsisime läbi kõik kasutaja vajadused ja võimalused, profileerisime segmente ja lõime persoonasid. Kui sellega päevade kaupa tegelda, ilma tehnoloogilisele lahendusele väga spetsiifiliselt mõtlemata, tekib arusaamine kasutaja vajadustest, ja alles siis vaatad, kas või kuidas seda tehnoloogiliselt lahendada. Ühesõnaga, ma olen hakanud rohkem mõtlema tagurpidi: alustan kliendi murest.

Usun, et majandust õppivad inimesed mõtlevad ehk algusest peale nii, aga tehnikainimesed näevad asju teistmoodi.

Räägime sinu laborist veidi. Tegelete sardsüsteemidega, aga palun seleta, mis need täpsemalt on.

Olen sard-tehisintellekti labori juht, mis tegeleb põhiliselt mitme sensori koostöö ja masinõppe mudelite rakendamisega mikroarvutitel. Nendel arvutitel on tihti väga piiratud võimsus, mälu ja energia, mille tõttu tuleb kõiki arvutitel tehtavaid operatsioone väga hoolikalt optimeerida, et nad suudaksid piisavalt kiiresti ja kaua oma tööd teha.

Igapäevaelus on selliseid lahendusi kasutusel nii tööstuses kui ka tarkades hoonetes. Näiteks nutikas ventilatsiooni juhtimine: andurid mõõdavad õhuvoogu, -kvaliteeti ja temperatuuri, info jõuab juhtimissüsteemi, mis optimeerib jooksvalt. Näiteks kui tuvastatakse, et inimest ei ole ruumis, keeratakse ventilatsiooni maha; kui midagi hakkab tossama, sulgetakse ventilatsiooniluugid. See töötab nii, et me ei saa arugi. 

Sinu tööle on praegu tellijaks ka NATO.

Mul on hetkel käimas kaks kaitsevaldkonna projekti. Üks on ETAg-i rahastatud IMPRESS-U projekt koos Kiievi Polütehnilise Instituudi ja USA Rochersteri ülikooliga. Teine on NATO SPS projekt, samuti Kiievi Polütehnilise Instituudiga.

NATO projektis on meie põhieesmärk korrektselt tuvastada erinevaid objekte keerulistes tingimustes – öösel, udus, suitsus jne. Tuvastamiseks kasutatakse droone ja siin tulevad mängu erinevad sensorid – öövaatluskaamerad, termokaamerad, radarid. Tänapäeva droonid suudavad väga hästi jälitada ja analüüsida inimese ja erinevate sõidukite olemasolu, liikumist ja trajektoore. Viimase aja trend on drooniparved, kus parves olevad droonid vahetavad omavahel infot, jagavad ülesandeid ja teevad jooksvalt otsuseid. Näiteks skaneerivad mingi maa-ala ja jaotavad omavahel selle analüüsimiseks ära, jagatakse üksteisega tuvastatud objekti koordinaate jne.

Droonipilve suurus võib olla väga erinev, alates mõnest kuni sadade droonideni, ning üks piloot pole võimeline neid kõiki haldama. Selleks on loodud lahendused, kus maa peal olev droonipiloot jälgib ainult ühte drooni, ja see, millist ülesannet iga droon täidab või andmevoogu piloot näeb, otsustatakse parve sees.

Siin tekibki keerukus: mis infot droonid parves vahetavad, kuidas kaitsta andmeedastust segajate eest ja kuidas leida parve sees optimaalseid kommunikatsiooniviise; kuidas info parve sees prioritiseeritakse nii, et inimene saab ainult kõige olulisemat infot.

Kogu see valdkond areneb praegu väga kiiresti, iga mõne kuu tagant tulevad välja uued lahendused. Praegune trend on seal, et droone õpetatakse ära tundma tavalisest looduskeskkonnast mitte­-eristuvaid kamuflaaže, drooniparvede eest peitumine on juba praegu väga keeruline.

IMPRESS-U projektis keskendume sellele, et optimeerida andmetöötlust drooni sees ja parandada üldist koostööd ukrainlastega. Meie peamiseks ülesandeks on testida erinevaid riistvaralahendusi, et see oleks võimalikult lihtne ja kiire ning optimeeritud konkreetse andmemudeli jooksutamiseks drooni sees.

Kui muidu on nii, et esmalt teadlased arendavad ja katsetavad ning seejärel lähevad lahendused kasutusse, siis kas praegu on vastupidi – esmalt võetakse uued lahendused rindel kasutusele ja siis jõuavad ka teadlasteni?

Natukene on küll niipidi. Saame Ukraina poole pealt juhiseid, millisesse suunda vaadata. Hiljuti lugesin infot, kus venelased pole ka arendusega maha jäänud, esimesed drooniparved on neilgi välja töötatud ja lendamas. Samuti oskavad nad hästi optimeerida oma relvade kasutamist, kombineerides peibutusdroone, ballistilisi rakette ja FPV droonide kasutamist. 

Erinevate relvade kombineerimine on hetkel trend, kuid kellelgi pole tegelikult selle probleemi lahendamiseks head taktikat. Kasutatakse haavlipüsse, droonidelt visatavaid võrke ja teise drooniga ründeid, aga need ei toimi väga suurtel kiirustel. Üks uus trend on ka laserrelvad, mis on alles katsetamisel. Kui Venemaa rohkem kui aasta tagasi droonirünnakuid alustas, lasi ta korraga välja umbes 30 drooni, hiljuti nägime, kuidas Kiievi suunas lasti lendu üle 800. Varsti räägime tuhandetest ja Euroopas pole pole siiani kellelgi võimekust neid maha võtta. Praeguses sõjas tehakse ligi 80% inimelu nõudvatest operatsioonidest droonidega. HIMARS relvasüsteemi tõhusus, mis alguses oli 80% juures, on selliste rünnakute vastu langenud 6–7% peale.

Tõik, et osaled NATO rahastatavas sõjalise väljundiga arendustöös, paneb mõtlema: kui palju see sõda on muutnud teaduse arendussuundi ja -prioriteete?

Kaitsevaldkond on praegu kindlasti prioriteet. Esiteks on praegu sõjatööstusesse palju raha voolanud. Teiseks on sõjatööstus olnud aastakümneid see koht, kust saavad alguse innovaatilised lahendused.

Sõda kiirendab tehnoloogia arenguid, aga ka erinevate süsteemide vahelist integreeritust. Praegune arenguhüpe on seotud eelkõige autonoomia ja süsteemide koostoime ja integreerituse tõusuga. Ka sensoorika areneb praegu sõjatööstuses väga kiiresti – seadmed, millega nähtut mõõdetakse või tuvastatakse, muutuvad tundlikumaks, täpsemaks, kiiremaks. 

See areng annab tulevikus kindlasti oma panuse autonoomsete sõidukite ja droonide arengusse tsiviilkasutuses. Integreerides neid TI-ga, saab luua lahendusi, mida me seni pole suutnud.

Kuhu see drooniparvendus meid minu arvates viib?

Esiteks, EL-i regulatsioon droonide lennutamise osas on üsna maha jäänud. Droonindus areneb nii kiiresti, et regulatsioonid ei jõua järele – lendamisel on väga palju piiranguid. Tõenäoliselt võetakse mingid use case’id regulatsioonidesse kiiremini üle, näiteks lubatakse parvelennud, luuakse spetsiaalsed lennukoridorid.

Teine asi, millega tegelikult juba mõnda aega tegeldakse, on U-space’i loomine – ühine õhuruum mehitatud ja mehitamata lendudele. See tähendab, et droonipiloodid peavad olema tulevikus teadlikumad ja näiteks suutma ka lennujuhtimistorniga suhelda. Eesmärk on tuvastada vähemalt 50% mehitamata lennuliiklust automaatselt ning läbi selle suurendada meie õhuliikluse turvalisust. Lisaks muutuvad ka droonid järjest nutikamaks. Lähitulevikus suudavad nad kukkudes tuvastada nende all olevaid inimesi, nende asukohta ja liikumist ning võimalust mööda muuta oma kukkumistrajektoori, et vähendada riske inimeludele.

Turvalisus on õhuliikluses alati esimesel kohal ja see on kasu, kuhu tänased arengud meid viivad.

Ursula von der Leyeni lennuk maandus hiljuti paberkaardi toel, kuna GPS-süsteemi segati. Autonoomsetele lendudele mõeldes: mis süsteemid need on, mida masin saab kasutada, aga mida ei saa segada?

Satelliitidel põhinevad positsioneerimislahendused on juba pikka aega olnud haavatav valdkond. Lisaks on olemas näiteks visuaal-inertsiaal odomeetria lahendused, Päikese ja taevatähtede järgi navigeerimine, aga need ei paku meetri või sentimeetri täpsust. Kasutatakse ka suurte maamärkide järgi navigeerimist – võrreldakse salvestatud maapilti sellega, mis kaameras paistab. Viimast kasutavad navigeerimisel ka näiteks pikamaadroonid. Paralleelselt tegeldakse 5G ja 6G abil positsioneerimislahenduse arendustega, ka TalTechis.

Usun, et tulevikus kasutatakse kombineeritud navigeerimist – seotakse GNSS-i2 ja mitme teise erineva navigeerimismeetodi tulemused kokku ning läbi selle tõuseb navigeerimise täpsus ja sõltumatus segajatest. GNSS ära ei kao, aga selle usaldusväärsus võib varieeruda sõltuvalt asukohast.

„Droonide sõda“ käib mitte ainult õhus. Ehkki verd seal ei valata, on küberrindel sama tulised lahingud kui Kupjanski ümbruses. Kui kaitstud meie süsteemid on?

Küberturvalisuse teemat oskavad paremini kommenteerida teised inimesed, kuid need lennumasinad peavad samuti suutma küberrünnakutele vastu seista. Näiteks kommunikatsioon droonipiloodi ja lennumasina vahel on üks olulisemaid asju. 

Droonide sõjas on kindlasti huvi teise drooni juhtimist segada või seda üle võtta. Selle vastu kasutatakse erinevaid krüpteerimisi, paralleelseid sidekanaleid, pidevat eetri jälgimist ning kohest reageerimist läbi algoritmide. Samuti püütakse drooni sees olev tarkvara ja ka kogutud andmed ära krüpteerida.

Kas Ukraina legendaarne droonirünnak Venemaa sügavuses oli samuti nutika drooniparve lahendus või oli seal lihtsalt palju droone?

See oli üks esimesi taolisi rünnakuid ja antud juhul minu teada ei olnud koos töötamas taolist parve, nagu meie praegu arendame. Oli lihtsalt palju droone, mis viidi kohale ja millel olid eelnevalt programmeeritud kaardid, asukohad ja lennutrajektoorid. Täpsematest detailidest avalikult ei räägita.

Kui aga räägime sihtmärgini lendamisest, siis tavaliselt lennatakse otse. Lähitulevikus leitakse lahendus, et see otse lendav droon maha võtta. Kui see droon aga teadlikult võtab ootamatuid trajektoore, lendab ümber mingite objektide ning varieerides kiirust, kõrgust ja nurkasid, siis on üsna keeruline seda maha võtta. See võib olla üks teema, kuhu droonindus sõjas võib liikuda: ajada segadusse relvasüsteeme ja läbi selle suurendada oma efektiivsust.

Tuleme tagasi rahumaale. Sardsüsteeme ei arendatud ju droonide ja sõjapidamise jaoks. Milliste arendustega praegu veel tegeled?

Minu põhivaldkonnad on kaitsevaldkond ja merendus. TalTechis tegeleme pigem uurimistöö ja katseliste arendustega. Ettevõtluse poolel olen tegelnud pigem natukene praktilisemate arendustega. 

Olen seotud ühe ettevõttega, mis tegeleb logistikaga merenduses, ja operaatori nõue on, et kõik toimuks privaatses võrgus. Sadamaala on tavaliselt tundlik piirkond ning igasugune infotegevus seal on suure tähelepanu all. Info lekkimine väljapoole võib tekitada suuri probleeme turvalisusele.

Olen tegelenud ka nutikate tulekahjuandurite arendusega. Selles projektis arendatud uudse anduri abil tuvastasime tulekahju ruumis kiiremini, kui tavaline suitsuandur seda suudab. Seal on kombineeritud mitu erinevat sensorit ja masinõppemudel ning see otsustab ise, kas ruumis on inimene, kas ta liigub, seisab, lamab, kas ruumis on sigaretisuits või põlemisel tekkinud toss, vingugaas, kust tuli alguse saab, kui kiiresti levib. Koostöös päästeametiga tegime pilootprojekte, kus seade saatis info päästeametisse, mille peale päästjad vastavalt reageerisid. Näiteks oli juhtum, kus inimene tõstis ahjust välja ämbrisse söed, mis ei olnud veel kustunud, kuid jättis ämbri tuppa. Seade andis teada, et inimesega ruumis on eluohtlik ving, ja toimus automaatne väljakutse.

Siia sõites oli liftis üks seade, mis on samuti sinu arendustöö.

Jaa, see oli üks huvitav projekt, „tark lift“, kus lift õppis tundma inimesi, kes temaga sõidavad – milline inimene sõidab millal mis korruselt millisele. Peale natukene õppimist suutis see lift tõesti õiged inimesed ise õigele korrusele viia. Muidugi, kui täna tahad sõita mõnele teisele korrusele kui tavaliselt, siis sind sinna ei viida. 

See projekt toimus koostöös liftihoolduse ettevõttega Kone ja eesmärk oli jõuda tootestamiseni, koos kõnetuvastuse ja liftipoolse kõnega. Kuid see ärimudel oli liiga nišš, mis teeb lahenduse kalliks. 

Millised on maailmas põnevad arengud TI ja nutikate süsteemide vallas, millel silma peal hoiad?

Jään ilmselt droonide peale, aga üldiselt agentsüsteemid on huvitav trend, mis seob ära servaarvutuse ja TI ning läbi selle muutuvad meie nutikad sensorid veelgi nutikamaks. Droonidest rääkides, need suudavad lennata järjest pikemaid vahemaid, endaga kaasa võtta järjest rohkem kaupa, senisest palju paremini ohutust tagada. Droonid muutuvad üheks transpordi ja logistika süsteemi osaks, tahame me seda või ei, samuti põllumajanduses, pakiveos, kaardistamises. Nende muutustega on huvitav kaasas käia ja logistika muutumist näha. Sõjandus on praegu loodetavasti vaid ajutine etapp, mis kiirendab tehnoloogia arengut.

Mis on järgmine suur läbimurre nutikate süsteemide vallas, mida ootad?

Integreeritus ja autonoomsus. Eraldiseisvaid süsteeme on hetkel veel liiga palju, tulevikus peab toimuma autonoomsuse ja koostoimimise kasv, sest ainult sedasi suudame tagada piisava turvalisuse nii õhus kui maal.

Kas Terminaatori TI-l põhinev võrgustik Skynet on juba olemas?

Mulle tundub, et läbi tehisintellekti tekitatakse see pahatahtmatult.

Jah, ja lihtsalt ühel hetkel ta ei tahtnud, et teda välja lülitatakse...

Mul on tunne, et me oleme sinna teel. Praegu ei suuda TI end väga efektiivselt replikeerida, kuid kui tal on võimekus kasutada erinevaid füüsilisi seadmeid, droone, autosid, sõidukeid, kõike enda kaitsmiseks, siis miks ei võiks? 

TI mudelites on kasutusele võetud erinevaid mehhanisme, mis keelavad neil teatud protseduure teha. Me ei saa kunagi kindlad olla, kes ja mis eesmärgil need piirangud eemaldab, muutes TI ohtlikuks relvaks. Võib-olla muutume meie millalgi selle käsilasteks.

¹     Technology readiness level (TRL) ehk tööstusvalmiduse tase. Tasemed 1–3 on uurimistöö, 4–6 tehnoloogia arendus, 7–9 prototüübi arendamine. 

²     GNSS on suur satelliitsüsteem, mida tavaliselt USA eeskujul GPS-iks nimetame.