Briti matemaatik Alan Turing mõtiskles 90 aastat tagasi, mida arvutamine tegelikult tähendab. Ta kujutas ette paberilindi, pliiatsi ja kustukummi ja luubikesega seadet. Selle lõputul lindi jagavad vahejooned pinna ruutudeks ja neist igaühte mahub täpselt üks sümbol, näiteks null või üks. Sisu võib kustutada ja asendada või jätta tühjaks. Masin vaatab ruudu sisu ja asendab vastavalt reeglile näiteks nulli ühega, liigub järgmise ruudu kohale ja vaatab oma järgmist reeglit.

Turing näitas, kuidas saab lihtsa paberist mäluga, sellel olevaid märke lugedes ja muutes ning järgides mehaanilisi käske, teha kõiki arvutusi. Ta kirjeldas arvutamise mehaanilist protsessi, aimamata, et see langeb kokku kaugemas tulevikus loodava digitaalse arvuti tööpõhimõttega, kus tarkvara juhib mäluridades seda, kuidas ühtede ja nullidega manipuleeritakse.

Reeglid võib kirjutada aga andmetega samale lindile. Tekib süsteem, mis suudab lugeda, kustutada ja kirjutada ümber oma järgmiste sammude juhiseid ning sealhulgas luua endast uue koopia jne. Sama näeme meie geenide puhul. Vanemate geenidest saadud juhiste põhjal sünnib uus olevus, mis paljundab samu geene, mille juhiste põhjal sünnib järgmine olevus jne. USA matemaatik John von Neumann laiendaski Turingi kontseptsiooni füüsilisele ja isepaljuneva automaadi mudelile aastaid enne seda, kui Watson ja Crick avastasid DNA struktuuri.

Kuna mälulint ehk DNA paikneb raku keemilis-füüsikalisest koopiamasinast eraldi, muudavad juhuslikud kopeerimisvead ehk mutatsioonid DNA koodi, ilma et see koopiamasina tööd kohe segaks. Võimalik muutus avaldub alles rakumasina järglaste põlvkondades ja kogu enesepaljunduse edukus allub seejärel looduslikule valikule.

Arvutid seda trikki veel teha ei suuda. Puudub tööstusprotsess, mis ehitaks ühtede ja nullide jada põhjal uue füüsilise arvuti. Tarkvara võiks aga küll end ise toota ja parandada ning sellel ei pea olema isegi eneseteadvust. Turingi masinal pole teadvust, kavatsust ega keerukat ehitust. See vaatab lihtsalt lindil olevat märki, järgib käsku ja siirdub järgmisele ruudule.

Sellest piskust liikumisest tärkab kogu digitaalne universum. Süsteem õpib end muutma, muutusi hindama, valima ja säilitama, astudes ühel hetkel üle evolutsioonilise läve. Selleks on vaja sekkuda maailma toimimisse, et hinnata, milline uus versioon sobib paremini, ja siis jätkata.

Seegi idee on ammune ja seotud Alan Turinguga. Tema kolleeg teise maailmasõja päevist, Briti matemaatik ja krüptoloog Irving J. Good, avaldas 1965. aastal artikli "Spekulatsioonid esimese ultraintelligentse masina kohta", milles sõnastas kontseptsiooni nn intellektiplahvatusest.

Ta ennustas, et saabub aeg, kui intelligentne masin suudab ise kavandada veelgi paremaid masinaid, misjärel jätab sündiv intellektiplahvatus inimese intellekti mõtte kaugele maha. Good ennustas, et see saab olema inimkonna viimane leiutis. Tingimata mitte viimase hingetõmbe mõttes, vaid meist poleks enam konkurentsivõimelisi leiutajaid.

Millal see aeg saabub? Põnevust lisab Alan Turingu tõestus, et mitte keegi, sealhulgas ükski arvutusprotsessi kõrvalt vaatav inimene, ei suuda ennustada, kas lindikesest, pliiatsist ja kustutuskummist arvutusmasin kunagi oma ülesande lõpetab. See ei tähenda, et ühegi taolise protsessi käitumist pole võimalik ennustada. End parandama lastud tehisintellekti protsess võib osutuda aga põhimõtteliselt ettearvamatuks, kuni see ise ei seisku.

Me ei saa vastust teisiti teada, kui seda proovides. USA Harvardi ülikoolis arendatakse esialgu testi, millega kontrollitakse, kui hästi suudavad tehisintellekti agendid täita reaalse füüsilise roboti valmistamisega seotud väljakutseid. Kokku 48 ülesandega testist peaks selguma, millistes inseneriülesannetes on TI edukas ja mis vajavad veel arendamist, et see suudaks valmistada toimiva roboti ehk asuda looma TI jaoks vajalikku taristut.

Tulemus sarnaneks rakkudes avalduvale loogikale. Praegu ollakse arvutit ehitavast arvutist veel kaugel, aga alanud on olulise sammu ettevalmistus, mille lõpuks oodatakse testimisele digitaalset inseneri, mis oskab muuta oma kavatsuse füüsiliselt toimivaks masinaks.

Samal ajal on vähemalt Anthropic avalikult teatanud, et TI aitab ettevõttel välja töötada mudeli järgmist, senisest intelligentsemat versiooni. TI sooritab iseseisvalt umbes 26 protsenti arendustegevuste ülesannetest, muus osas kulgeb arendus koostöös inimestega. Ent trend on ilmne: kui aasta eest tunti IT-sektoris vajaduse pärast TI tööd üle kontrollida ja parandada pigem pahameelt, siis nüüd tunnistatakse üha sagedamini, et TI saadud tulemus on muljetavaldav.

Kuis enamus tarkvarainsenere toodavad keskmise kvaliteediga tarkvara, aga TI õpib kiirenevas tempos, väheneb vajadus kaasata inimest ja läheneb hetk, kui lindikese ja pliiatsi loogikaga masin asub teostama fundamentaalset visiooni. Asjade praegune seis ei meenuta veel Irving J. Goodi ennustatud intellektiplahvatust, milles iga uus TI mudel muutub eelmisest paremaks järgmise parandajaks. Sellegipoolest tasub tähelepanelikult vaadata, kui kiiresti pliiats liigub.

Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates "Portaal".