Mängumaailmadest Matrixisse

Kas on võimalik ehitada tervet maailma kujutav simulatsioon, nagu on Matrix?

KURMO KONSA

Kuigi võidakse arvata, et midagi enamat Googleʼist, Facebookist ja õppivatest algoritmidest ei saagi olla ja et need jäävad meiega igaveseks, pole see kindlasti nii. Viimasel ajal on suure tähelepanu all virtuaalreaalsus ja metaversumid. Vähemalt arvutitehnoloogiate ajaskaalas ammusest ajast tuntud tehnikale andis uue tuule tiibadesse Facebooki juhi Mark Zuckerbergi avaldus 2021. aasta oktoobris, et firma nimetatakse ümber Metaks ja keskendutakse virtuaalreaalse metaversumi loomisele ning kuigi Meta kaotab oma metaversumisse panustades rohkem kui kunagi varem, käsib Zuckerberg investoritel ja töötajatel ennast usaldada.

Kui sageli räägitakse metaversumist, nagu oleks vaid üks selline, on virtuaalmaailmu juba kümneid. On uusi, krüptorahal baseeruvaid (Decentraland, Sandbox, Roblox), on juba tuntud arvutimängudele tuginevaid maailmu (Minecraft ja Fortnite), kus hoolimata sellest, et oleme veel aastate kaugusel metaversumist kui kohast, kus inimesed elavad, töötavad ja mängivad virtuaalses reaalsuses, on seal juba esindatud paljud ettevõtted ning on võimalik kaupu ja teenuseid müües raha teenida.

Inimesed ja ettevõtted võistlevad, et metaversumis jalad alla saada, viimase kaheteist kuu jooksul on virtuaalsete maatükkide ostmiseks kulutatud peaaegu 2 miljardit dollarit.

Miks on virtuaalse reaalsuse, metaversumi idee niivõrd paeluv? Võimaliku vastuse otsimist peame alustama kaugemalt.

Kas mõistus vajab maailma?

Kui küsida, millega me mõtleme, vastatakse tavaliselt, et ajuga loomulikult. Aga kui käsitleda närvisüsteemi arengut, siis võib märgata, et mida keerukam närvisüsteem ja mida komplitseeritumad on ülesanded, mida ta täidab, seda keerukam on kooskõlaliste käitumismustrite säilitamine.

Lahenduse sellele probleemile pakubki närvisüsteemi ja keskkonna koostoimimine. Närvisüsteem tugineb suuresti väliskeskkonnale, kas siis selle looduslikule osale, nagu enamiku loomade puhul, või siis kunstlikult muudetud osale, nagu inimesel.

Inimesele ei ole tähtis mitte info kui selline, vaid info, mis aitab ellu jääda ja edukas olla. Keskkond on nii inimesele kui ka kõikidele teistele elusolenditele määrava tähtsusega. Eriti määrav on keskkond närvisüsteemi kujunemisel – inimese närvisüsteem kasvab ja areneb keskkonnas, mis seda arengut aktiivselt mõjutab. Inimaju areng ei tähenda mitte ainult uute ajustruktuuride teket, vaid ka aju märkimisväärset kasvu keskkonna mõjul. Teatud mõttes võib öelda, et inimese närvisüsteem ja keskkond on kokku sulanud, moodustades lahutamatu terviku.

Kindlasti on aju eeliseks selle struktuuri suur dünaamilisus, seda nii aju kujunemise käigus ontogeneesis kui ka oma toimimises. Aju funktsioneerimine ja ehitus on väga tihedalt seotud, koos õppimisega toimub ka aju ümberehitamine. Õppimise käigus ei lisata mitte lihtsalt uut informatsiooni juba valmis närvisüsteemi, vaid kujundatakse seda aktiivselt ümber. Koos inimlapse pikenenud arengukestusega võimaldab see luua antud tingimustega kõige paremini sobivad närvivõrgustikud.

Seega kujundab ja suunab väline keskkond käitumist. Inimene muudab ümbritsevat keskkonda muu hulgas ka selleks, et toetada ja laiendada meile omast probleemilahendusvõimet. Välise keskkonna komponentideks, mis toetavad meie närvisüsteemi toimimist, on keel, kultuur ja kõikvõimalikud esemed.

Sellist vaatenurka tuntakse laiendatud kognitsiooni (extended cognition) või laiendatud teadvuse (extended mind) käsitlusena. Oma programmilises artiklis „Laiendatud teadvus“ („The Extended Mind“)[1] toovad Andy Clark ja David Chalmers näite inimesest, kes kannatab Alzheimeri tõve käes ning peab seetõttu vaatama kunstimuuseumi aadressi märkmikust järele. Terve inimene tuletab kunstimuuseumi aadressi meelde oma mälust. Clark ja Chalmers väidavad, et olemuslikult on tegemist täiesti sarnase info hankimise protsessiga, mille hulka ühel isikul kuulub väline abivahend – märkmik. Kuigi tegemist on välise keskkonna osaga, on see lahutamatult seotud ajuga ja moodustab inimesest väljaulatuva teadvuse osa.[2] Tänapäeval mõjub märkmiku näide juba anakronistlikuna, internet ja otsimootorid aitavad toovad põhiidee veelgi paremini esile.

Inimese (järelikult ka masina) intellekt ulatub kaugele väljapoole organismi või seadet ja moodustab ühisosa maailmaga. Nagu on kirjutanud Andy Clark: „Pigemini on meie kui individuaalsete intelligentsete isikute olemus määratletud terve kogumiku teadvustatud ja teadvustamata kalduvuste ja võimetega, mis üheskoos toetavad kavatsuste, huvide, kalduvuste ja tegevuste kogumit, mis eristavadki konkreetset isikut. See, kes me oleme, võib seetõttu olla samavõrra kujundatud sotsio-tehnoloogilise maatriksi poolt, milles bioloogiline organism eksisteerib, kui nende erinevate teadvuslike ja mitteteadvuslike närvisündmuste poolt, mis juhtuvad toimuma vanas heas kehas.“[3] Ehk oleks aeg ka tehisintellektisüsteemide loomisel võtta eespool toodud ideid arvesse.

Tehisintelligentne keskkond

Üks tehisintellekti uuringutele alusepanijaid Herbert Simon (1916–2001) on kirjeldanud oma 1969. aastal ilmunud raamatus „Tehislikkuse teadus“[4] sipelga liikumist rannal: „Kui me vaatame sipelga teekonda kui geomeetrilist kujundit, siis paistab see ebaregulaarsena, keerulise ja raskesti kirjeldatavana. Kuid teekonna keerukus on tegelikult seotud pinna, mitte sipelga keerukusega.“ Simon rõhutab, et komplitseeritud teekond kujuneb sipelga ja keerulise keskkonna vastastikuse mõju tulemusena. Sipelgad kasutavad navigeerimiseks muidugi küllatki tüsilikke viise ning kõik need tuginevad keskkonnale.

Simoni eelkäijaks võib aga hoopistükkis lugeda mehaanilist hiirt nimega Theseus. Ameerika matemaatik, elektriinsener ja krüptograaf Claude Shannon (1916–2001), keda ennekõike tuntakse matemaatilise infoteooria loojana, lõi 1952. aastal labürindist teed välja otsiva mehaanilise hiire. Hiire nimeks oli loomulikult Theseus kuulsa kreeka kangelase auks, kes tappis Minotauruse ja leidis pääsetee keerukast labürindist. Tõsi küll, legendaarne kreeklane tegi pisut sohki, kasutades Kreeta kuningatütre antud lõngakera. Shannoni hiir oli aga seevastu esimene iseõppiv masin, mis jättis meelde labürindi läbimiseks vajaliku marsruudi.

Puidust valmistatud ratastega hiire panid liikuma kaks magnetit, üks neist asus hiire korpuses ja teine labürindi põhja all. Labürindi all oli mootoriga varustatud vankrike, mis võis liikuda neljas suunas. Vankrile oli kinnitatud elektromagnet, mis juhtis Theseuse liikumist. Kui vankrike liikus, tegi seda ka hiir. Põhimõte oli samasugune, nagu lauale asetatud magneti liigutamisel laua alt teise magnetiga. Vankri liikumist juhtisid labürindi põranda all olevad telefonireleed. Ratastega hiir liikus mööda labürinti ning õppis seda tundma. Keskkonna tajumiseks olid hiirel traadist vurrud, mis andsid märku, kui hiir põrkas vastu seina. Vasest vurrude sattumisel vastu labürindi metallist seina vooluring sulgus ja vastav relee lülitus välja, salvestades seina olemasolu selles küljes. Seejärel pöördus hiir 90˚ päripäeva ja liikus edasi kuni järgmise seinani. Sellisel viisil liikus hiir süstemaatiliselt läbi labürindi, uurides läbi iga labürindi ruudu ja salvestades releede lülitustesse seinad ja läbipääsud. Järgmisel katsel liigub hiir juba vabalt läbi labürindi, kuna teda juhivad releed, millede lülitused on „sees“-olekus. Hiire eesmärgiks oli leida labürindis üles messingist juustutükk, mille puudutamine käivitas helisignaali. Hiir õppis katse-eksituse meetodil labürinti läbima ning järgmisel korral leidis ta „juustutüki“ juba kerge vaevaga. Nagu labürindi kirjeldusest näha, oli see hiir, erinevalt oma mütoloogilisest nimekaimust, protsessis täiesti passiivne osaline. Mitte hiir ei lahendanud labürinti, vaid labürint lahendas hiirt, nagu selle kohta märgib Shannon.[5]

Praeguse teema seisukohalt ongi määrava tähtsusega labürindi, see tähendab, keskkonna juhtiv osa kogu protsessis. Õppimisvõime ja tarkus peitusid labürindis, mitte hiires ning alles koos moodustasid need õppiva süsteemi. Eespool kirjeldatu kohaselt ei ole intelligentsus ainult mingile olendile või masinale ainuomane tunnus, vaid see tekib entiteedi ja keskkonna koostoimes. Seega tuleks luua võimalikult keerulise keskkonna simulatsioon ja panna selles tegutsema suhteliselt lihtsad masinad. Võib-olla pakutaks sellega lahendus tehisintellekti loomise probleemile.

Simulatsioonide maailm

Terminit „simulatsioon“ kasutatakse kahes peamises tähenduses. Simulatsiooni all peetakse silmas teesklust, pettust, silmakirjalikku käitumist või tegevust. Teisalt tähendab see ka järeleaimamist, jäljendamist või matkimist. Me simuleerime, kui loome midagi, mis jäljendab midagi muud. Selliselt mõistetuna on simulatsiooni korral tegemist modelleerimisega ehk mudelite loomisega. Maailma modelleerimine on omane kogu elusloodusele, inimesel on aga see võime eriti kaugele arenenud.

Modelleerimise tulemuseks on mudel või mudelid. Mudelid võivad olla kolme tüüpi: verbaalsed või visuaalsed kirjeldused, loogilised või matemaatilised kirjeldused ning funktsionaalsed või simulatsioonimudelid. Verbaalne või visuaalne kirjeldus maailmast on küll kõige paindlikum, kuid samal ajal üldistab see ka kõige vähem ega võimalda teostada arvutusi ja eksperimente. Matemaatiline kirjeldus on seevastu väga täpselt defineeritud ning tänu arvutatavusele võimaldab leida mitmesuguseid nähtusi iseloomustavate parameetrite väärtusi.

Simulatsioon keskendub muutustele, protsessidele. Üldistatuna võib simulatsiooni käsitleda kui protsessi, mis imiteerib mingit teist protsessi. Simulatsioon püüab esitada käsitletavate nähtuste või protsesside teatud aspekte ja võimaldab läbi viia eksperimente fiktiivsetes situatsioonides.

Simulatsioonid on meelelahutustööstuse lahutamatu osa. Arvuti- ja videomängud, rollimängud ja lauamängud nõuavad kooskõlalise imaginaarse maailma loomist. Samuti on simulatsioonid kujunenud eri teadusvaldkondades asendamatuks abivahendiks, need on abiks ka keeruliste töövõtete ja protseduuride õppimisel. Tuntud näide on muidugi lennusimulaatorid, aga samuti kasutatakse simulaatoreid näiteks anatoomia õppimisel.

Matrix koduarvutis

Reaalsuse simulatsioonidega ehk virtuaalreaalsusega on kaua tegeletud, aga nagu ikka, ei jõudnud tehnilised võimalused esialgsetele lennukatele ideedele järele. Algselt ulmekirjanduses kanda kinnitanud virtuaalsed (virtual worlds) või sünteetilised maailmad (synthetic worlds), mille tähistamiseks võidakse kasutada ka termineid digitaalsed maailmad (digital worlds), võrgumängud (onlinegames), metaversum (metaverse), küberruum (cyberspace) jms said esmalt tuntuks arvutimängude vallas.

Seejuures olid esimesed virtuaalsed maailmad tekstipõhised, sarnanedes tõepoolest enam raamatu kui tavaettekujutusega virtuaalmaailmast. Sellistes maailmades antakse kogu maailm, seal toimuv tegevus ja suhtlus edasi teksti vahendusel. Kui 1970. aastate lõpus muutusid arvutivõrgud tavaliseks, ilmusid esimesed tekstile tuginevad paljude mängijatega virtuaalsed online-maailmad.[6] Nii tekkinud maailmad said kiiresti reaalse ja keeruka sotsiaalse dünaamikaga paikadeks.[7] Alates 1996. aastal turule tulnud mängust „Meridian 59“ lisati ka visuaalne pool ja maailmu kogeti lihtsamini. 1995. aastal turule tulnud mäng „Active Worlds“ varustas kasutajad võimalusega ise luua mängu sees neile vajalik sisu.

Mängudele järgnesid nn sotsiaalsed sünteetilised maailmad (social synthetic worlds, SSW), mille eesmärk ongi suhtluskeskkondade loomine. Laiemalt sai tuntuks mängufirma Linden Lab 2003. aastal avatud „Second Life“.[8] Sellistes maailmades ei ole osalistel, keda esindavad avatarid, mingeid kindlaid rolle, inimesed käivad klubides, kunstinäitustel, õpivad, teevad sisseoste, valmistavad midagi ja kauplevad, ning mis peamine, suhtlevad teiste osalistega. Kujunevad välja mängijate ühiskonnad oma keele, kultuuri ja normidega. „Second Life“ sai ülipopulaarseks ja selle kasutajaskond kasvas kiiresti. 2013. aastal oli ligikaudu miljon pidevat kasutajat. Seejärel huvi pisut rauges ning praeguseks on alles jäänud umbes pool miljonit aktiivset kasutajat.

Tänu 3D-tehnoloogiate arengule selliste maailmade visuaalne väljanägemine üha täiustus. Ometigi on sellised ülalt alla ehitatud maailmad liiga lihtsad, et neid nimetada reaalse maailma simulatsioonideks. Üheks ettevõtteks, kes arendab uusi simulatsioonitehnoloogiaid, on Improbable.[9] Firma on välja arendanud simulatsiooniplatvormi „SpatialOS“, mis võimaldab igaühel luua suuri agendipõhiseid simulatsioone (agent-based simulations). Seda tüüpi simulatsiooni iseloomustab struktuur, kus on palju agente – spetsiaalseid interaktsioonis olevaid arvutiprogramme. Tsentraalne suunamine on kas väga nõrk või puudub üldse. Lokaalselt vastastikmõjus olevate agentide mõjul ilmnevad süsteemi emergentsed omadused. Viimased tekivad tänu alt üles toimuvatele protsessidele, mitte ülalt alla toimuvale suunamisele.

Agentidele tugineva modelleerimise eesmärk on reprodutseerida süsteemi, antud juhul siis ühiskonna makrokäitumist, muutes mikroagentide omadusi ja interaktsioone agentide endi ning agentide ja keskkonna vahel. Agentidele tugineva mudeldamise eesmärk ei ole anda olukorrast täpset ettekujutust. Ennemini on eesmärgiks mõista põhiprotsesse, mis võivad ilmneda väga mitmesugustes situatsioonides. Simulatsioone püütakse hoida võimalikult lihtsana. Kuigi nähtus, mida uuritakse, võib olla keeruline, peavad eeldused, millele tugineb agentidele tuginev modelleerimine, olema lihtsad. Komplekssus peab ilmnema simulatsiooni enda käigus. Kui füüsikutel on täpsed simulatsioonid elektronide või planeetide liikumise kohta, siis sotsiaalteadustes on lugu kehvem. Aga vähemalt teoreetiliselt võimaldavad arvutisimulatsioonid modelleerida väga keerukaid nähtusi. Nüüd ongi võetud eesmärgiks tervete linnade simulatsioonide loomine. Sellised linnade digitaalsed teisikud sisaldavad elanikke, transpordivõrku, taristut, kauplusi, töökohti jne. Simulatsioonile tuginedes saab uurida probleeme alates liiklusummikute tekkest ja lõpetades viirushaiguste levikumustritega.

Võib-olla saavad aga just sellised mastaapsed simulatsioonid kasvulavaks uut tüüpi tehisintellektidele. Nimelt on selgunud, et virtuaalsed maailmad sobivad hästi tehisintellektide õpetamiseks. Nii näiteks kasutab Deep Mind algoritmide õpetamiseks keerukat ja pidevalt muutuvat mängukeskkonda nimega „XLand“. Mängu juhib porogramm-ülevaataja ning mängus osalevad mitmesugused algoritmid. Mängu juhtiv programm jälgib, mida mängus osalevad algoritmid õpivad ning tekitab pidevalt juurde uusi maailmu, mänge ja ülesandeid, mis sunnivad mängivaid algoritme pidevalt omandama uusi oskusi. Miljonite lahendatud ülesannete käigus on algoritmid omandanud oskused, mis tulevad kasuks väga erinevates olukordades toimetulekuks. Selliste üldiste oskuste hulka kuuluvad katsetamine, lihtsate tööriistade kasutamine ja koostöö teiste mängivate algoritmidega.[10] Kõlavad nagu üldiselt tehisintellektile omased oskused. Kuid selline lähenemine aitab ületada süvaõppe (deep learning) kõige suurema probleemi, nimelt kitsa spetsialiseerumise. Kui programm on õpetatud mängima näiteks Goʼd või malet, siis teeb ta seda ülimalt hästi, kuid samal ajal ei suuda Goʼd mängiv programm mängida jällegi malet.

Kas meil on võimalik ehitada tervet maailma kujutav simulatsioon, nagu seda on Matrix? Mõnede teadlaste arvates me juba elamegi sellises simulatsioonis. Oxfordi ülikooli filosoofiaprofessor Nick Bostrom esitas 2003. aastal nn simulatsioonihüpoteesi, mille kohaselt üsna suure tõenäosusega elame me kõik kellegi teise poolt loodud arvutisimulatsioonis.[11] Kui see on tõesti nii, siis suudame kohe kindlasti ka ise selliseid simulatsioone luua. Bostromi arvates saavutab tulevikuühiskond õige pea sellise arvutivõimsuse, et võimaldab tervete universumite simuleerimine.

[1] Andy Clark, David J. Chalmers, The extended mind – Analysis 1998, 58, 1:7–19.

[2] Clarki ja Chalmersi vaateid on käsitlenud ka Rein Raud raamatus „Olemise voog: post-antropotsentriline iseduse voog.“ Tallinna Ülikooli Kirjastus 2021, lk 330–332.

[3] Andy Clark, Natural Born Cyborgs: Minds, Technologies, and the Future of Human Intelligence. Oxford University Press, New York 2003, lk 33.

[4] Herbert Alexander Simon, The Sciences of the Artificial. M.I.T. Press 1969, lk 24-25.

[5] Sellest on kirjutatud suurepärases Claude Shannoni biograafias: Jimmi Soni, Rob Goodman, A mind at play: how Claude Schannon invented the information age. Simon and Schuster, New York 2017, lk 204.

[6] Richard A. Bartle, Designing Virtual Worlds. New Riders, Indianapolis 2003.

[7] Julian Dibbell, My Tiny Life: Crime and Passion in a Virtual World. Owl Books, New York 1999.

[8] https://secondlife.com/

[9] https://www.improbable.io/

[10] Adam Stooke, Anuj Mahajan, Catarina Barros, et al., Open-Ended Learning Leads to Generally Capable Agents. CoRR abs/2107.12808, 2021.

[11] Nick Bostrom, Are You Living in a Computer Simulation? – Philosophical Quarterly 2003, 53, 211, lk 243–255. doi:10.1111/1467-9213.00309.