Tehisintellekt

Tehisintellekt ehk tehisaruLeho Lamus, Millises suunas toimub keeleuuendus? Postimees, AK, 23.01.2021. (ka kunstmõistus, tehistaip, tehismõistus jm) (inglise keeles artificial intelligence ehk AI) on masina intellekt. 

Tehisintellektiks nimetatakse ka arvutiteaduse haru, mis uurib intelligentseid agente – seadmeid, mis tajuvad oma keskkonda ning sooritavad toiminguid, mis maksimeerivad mingi eesmärgi saavutamise tõenäosust. Kõnekeeles räägitakse tehisintellektist, kui masin jäljendab inimese vaimule iseloomulikuks peetavaid tegevusi, näiteks õppimist ja ülesannete lahendamistRussell, Norwig 2009: 2..

Termini võttis kasutusele 1956. aastal John McCarthy, kes defineerib tehisintellekti teadusena intelligentsete masinate loomisest.

Valdkond sai alguse väitest, et inimeste intellekti saab nii täpselt kirjeldada, et seda saab masinaga jäljendada. See tekitab küsimusi mõistuse olemusest ja teadusliku ülbuse piiridest. Neid teemasid on käsitlenud müüdid, ilukirjandus ja filosoofia juba antiikajast.

Tehisintellekti väljatöötamine stimuleerib tänapäeval paljude informaatika probleemide lahendamist.

 Ajalugu 

Tehisolenditest on juba antiikajast peale juttu olnud. Sealt edasi on neid palju mainitud ulmeteostes, näiteks Mary Shelley raamatus Frankenstein.

Tehisintellekti sünniajaks peetakse aastaid 1952–1956, siis loodi esimesed intelligentsed masinad. Tehisintellekti kuldseteks aastateks peetakse vahemikku 1956–1974. Selle aja jooksul loodi palju uusi programme ning teadlastel tekkisid ideed, kuidas ja milliseks tuleks tehisintellekte luua ja arendada. Aastatel 1974–1980 (TI esimene talv) jäi areng seisma, sest teadlastel ei olnud enam piisavalt võimsaid arvuteid: loodud masinad suutsid toime tulla vaid kõige kergemate ülesannetega. Kuna edasist arengut ei toimunud, ei olnud rahastajad rahul ning raha vähesuse tõttu tuli töö pooleli jätta. Sellest hoolimata said teadlased edasi töötada ning buumi ajal (1980–1987) 
tuldi välja uute võimsamate programmidega tänu Jaapanis tegutsevale Rahvusvahelise Kaubanduse ja Tööstuse Ministeeriumile. Edasine areng selles valdkonnas käis üles-alla. 1991. aastal ei olnud 1981. aastaks planeeritud saavutused veel valminud. See põhjustas nii sponsorites kui ka teadlastes pettumust ja soovi edasi töötada ei olnud.

Suurem läbimurre selles valdkonnas toimus 20. sajandi lõpus ning 21. sajandi alguses. Jõuti paljude sihtmärkideni, mistõttu sai tehisintellekti valdkond laieneda ning luua võimsamaid masinaid.

 Majanduslik mõju 

Tehisintellektil on märkimisväärne mõju majandusele nii tootlikkuse, tööjõu ümberkujundamise kui ka innovatsiooni seisukohalt. Mitmete rahvusvaheliste analüüside järgi võib tehisintellekti kasutuselevõtt suurendada globaalset majanduskasvu lähikümnenditel, kuna automatiseerimine ja masinõppepõhised otsustusprotsessid võimaldavad ettevõtetel tõsta efektiivsust ja vähendada kulusid.

OECD hinnangul aitab AI automatiseerida korduvaid ja madala lisandväärtusega ülesandeid, võimaldades töötajatel keskenduda keerukamatele ja loovamatele tegevustele. Samas rõhutatakse vajadust tööjõu oskuste ajakohastamise järele, kuna osa ametikohti võib muutuda või kaduda.

Mitmete uuringute kohaselt on AI-l oluline roll ka uute ärimudelite tekkes. Näiteks personaliseeritud teenused, prognoosiv analüütika ja generatiivsed mudelid võimaldavad ettevõtetel luua täiesti uusi tooteid ning optimeerida tarneahelaid ja tootmisprotsesse. McKinsey Global Institute’i 2023. aasta analüüs näitas, et generatiivne AI võib suurendada globaalset aastast tööproduktiivsust 0,2–3,3% võrra, sõltuvalt kasutusvaldkonnast ja sektorist.

AI kasutuselevõtul on ka regionaalsed mõjud: majandused, mis investeerivad teadus- ja arendustegevusse ning digitaristusse, saavad kiiremini kasu tehnoloogiasse tehtud investeeringutest. Euroopa Komisjon on rõhutanud, et tehisintellekt võib aidata Euroopa ettevõtetel parandada konkurentsivõimet, kuid samal ajal suureneb vajadus selgete regulatsioonide ja eetiliste juhiste järele.

 https://www.oecd.org/en/publications/2021/01/the-impact-of-artificial-intelligence-on-the-labour-market_a4b9cac2.html  https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf  https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/desi 

 Tehisintellekti regulatsioon Euroopa Liidus 

Euroopa Liit on viimastel aastatel töötanud välja mitmeid poliitikaid ja õigusakte, mille eesmärk on tagada tehisintellekti turvaline ja usaldusväärne kasutamine. 2024. aastal võeti vastu Euroopa Liidu tehisintellekti määrus (AI Act), mis on maailma esimene terviklikult riskipõhine AI-õigusraamistik. Määrus jaotab AI-süsteemid riskitasemete järgi ja seab kõrgema riskiga süsteemidele tugevamad nõuded, nagu läbipaistvus, andmekvaliteet ja inimese järelevalve.

AI-määruse eesmärgid on: soodustada ohutute ja innovaatiliste AI-tehnoloogiate arengut, vältida kõrget riski põhjustavaid rakendusi (nt sotsiaalkrediidisüsteemid), tagada isikuandmete kaitse, tugevdada vastutuse ja järelevalve mehhanisme.

Määrus puudutab nii avalikku kui ka erasektorit ning selle rakendamine algab järk-järgult alates 2025. aastast.

<ref> </https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai <ref>
 https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence 

 Tehisintellekti ühishüve 

Tehisintellekti ühishüve (inglise AI commons) on kontsept, mis kirjeldab avatud ja jagatud tehisintellekti ökosüsteemi, kus teadmised, andmed, mudelid, teaduspublikatsioonid ja arendusvahendid on loodud või kättesaadavad ühiskonna hüvanguks. Selle lähenemise eesmärk on vähendada tehnoloogilist ebavõrdsust ning suurendada läbipaistvust olukorras, kus tehisintellekti arendusressursid kipuvad koonduma väheste suurte tehnoloogiaettevõtete kätte. Tehisintellekti ühishüve hõlmab avatud lähtekoodiga teeke ja raamistikke, vabalt kasutatavaid andmekogumeid ning ühiselt hallatavaid teadmuskogusid ja koostööplatvorme, mis võimaldavad jagada AI-arenduse metoodikaid ja tööriistu. Kontsept on tihedalt seotud digitaalsete ühishüvede laiemate põhimõtetega ning seda on rõhutanud ka rahvusvahelised organisatsioonid, näiteks UNESCO ja OECD, mis näevad tehisintellekti ühishüves mehhanismi AI arengu demokratiseerimiseks ja monopoliseerimise vältimiseks.

 https://www.unesco.org/en/articles/recommendation-ethics-artificial-intelligence  https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/ai-principles.html 

 Harud 
 Loogiline tehisintellekt 

Kõik, mida programm teab maailmast, konkreetsest olukorrast ja tingimustest ning oma eesmärkidest, on väljendatud matemaatilise loogika keele lausete abil. Programm otsustab, mida teha, järeldades, et teatud tegevused sobivad eesmärkide saavutamiseks.

 Otsing 

Tehisintellekti programmid peavad tihti uurima väga suurt arvu võimalusi, näiteks käike males või järeldusi teoreemitõestamise programmis. Pidevalt tehakse avastusi, kuidas teha seda tõhusamalt eri valdkondades.

 Mustrite avastamine 

Kui programm teeb vaatlusi, siis on ta sageli programmeeritud võrdlema seda mustriga. Näiteks nägemisvõimega programm võib üritada sobitada nina ja silmade mustrit vastuvõetava pildiga, et tuvastada nägu. Keerulisemad mustrid, näiteks naturaalkeele tekstis, maleseisus või mõne sündmuse ajaloos on samuti uurimisobjektid. Keerulised mustrid nõuavad teistsuguseid meetodeid kui lihtsad mustrid, mida on uuritud kõige rohkem.

 Teadmiste esitus 

Fakte ümbritseva maailma kohta tuleb esitada mingil viisil. Tavaliselt on kasutusel matemaatilise loogika keeled. Vaja on esitada objekte, omadusi, kategooriaid, objektidevahelisi seoseid, sündmusi, olekut ja aega, põhjuseid ja tagajärgi, teadmisi teadmiste kohta (mida me teame selle kohta, mida teised inimesed teavad) ning palju muud.

 Järeldamine 

Mõnest faktist saab järeldada teisi. Deduktsioon on piisav teatud eesmärkidel, kuid uusi, mittemonotoonse järeldamise meetodeid on lisatud loogikasse alates 1970. aastatest. Mittemonotoonse järeldamise lihtsaim näide on vaikimisi järeldamine, kus otsus tuleb vaikimisi järeldada, kuid otsuse võib tagasi võtta, kui ilmneb tõendeid, mis väidavad vastupidist. Näiteks kui me kuuleme lindu laulmas, siis me võime järeldada, et see oskab lennata, aga selle otsuse võib muuta vastupidiseks, kui me kuuleme, et tegu on mõne lennuvõimetu linnuliigi häälitsustega.

 Terve mõistuse teadmised ja arutlemine 

See on tehisintellekti valdkond, mis on kõige kaugemal inimtasemest, olenemata sellest, et see on olnud aktiivne uurimisvaldkond alates 1950. aastatest. Kuigi on tehtud märgatavaid edusamme, on siiski vaja uusi ideid.

 Kogemusest õppimine 

On programme, mis õpivad kogemustest. Närvivõrkudel põhinev lähenemine tehisintellektile spetsialiseerub kogemustest õppimisele. Samuti õpitakse loogikas väljendatud reegleid. Programmid suudavad õppida ainult seda, mida faktid või nende käitumiste formalismid suudavad esitada. Senistel õppivatel süsteemidel on aga väga piiratud võimalused teadmiste esitamiseks. 2016. aasta alguses võitis Google'ile kuuluva Suurbritannia firma DeepMind loodud arvutiprogramm AlphaGo esimest korda ajaloos Euroopa meistrit Fan Huid go-mängus viis korda järjest. See oli esimene kord, kui arvutiprogramm võitis elukutselist mängijat."Google AI in landmark victory over Go grandmaster" The Guardian, 27. jaanuar 2016

 Plaanimine 

Plaanimisprogrammid asuvad tööle üldiste faktidega maailmast (eriti tegevuste tagajärgedest), konkreetsest olukorrast ja eesmärgiga. Nende põhjal luuakse strateegia eesmärgi saavutamiseks. Üldjuhul on strateegia lihtsalt tegevuste järjekord.

 Seletatav tehisintellekt 

Seletatav tehisintellekt (inglise keeles Explainable Artificial Intelligence) on valdkond, kus eesmärk ei ole mitte ainult see, et tehisintellekt suudaks hästi ülesandeid lahendada, vaid ka see, et inimesed saaksid lahenduskäigust aru, vähemalt osalisel määral. Näiteks kui tehisintellekt teeb otsuse taotlejale mitte laenu anda, siis on Euroopa Liidu isikuandmete kaitse üldmääruse regulatsioonide alusel õigus inimesel nõuda seletust, et mis loogika alusel selline otsus tehti. Tehisnärvivõrgud on küll ühed parimad olemasolevad meetodid selliste otsuste tegemiseks vähima arvu vigadega, kuid sellise võrgu otsust on väga raske seletada või põhjendada. Seletatava tehisintellekti valdkonnas otsitakse võimalusi lahenduskäikude seletamiseks erinevatele sihtrühmadele, vajadusel parema selgituse huvides ka ennustuste kõrgemat vigade määra aktsepteerides.

 Rakendused 
 Mängud 

Mõnesaja euro eest saab osta masina, mis suudab malet mängida meistri tasemel. Nende sees on veidi tehisintellekti, aga nad mängivad inimeste vastu hästi peamiselt toore jõuga: vaadatakse läbi mitusada tuhat käiku. 

Pikka aega peeti go mängu tehisintellekti jaoks liiga keeruliseks, kättesaamatuks, sest mängus on oluliselt rohkem võimalusi kui males. Erinevad programmid mängisid küll üha paremini aga jäid ikka alla parimate inimmängijate, professionaalide tasemele. Enne 2015 aastat oletati, et tehisintellekt, arvutiprogramm jõuab (selles mängus parimate) inimeste mängutasemele umbes kümne aasta pärast vms). Aga programmeerijate jõupingutused ja tehnoloogia areng tõi muutuse varem kui osati arvata.
Oluline samm tehisintellekti arengus toimus 2015 aastal kui ettevõte DeepMind lõi iseõppiva tehisnärvivõrkudel põhineva programmi Alphago (vt samal teemal ka Go#AlphaGo), mis suutis võita Euroopa parimat profimängijat Fan Huid. 2017 aastal võitis programm maailma parimat hiina mängijat Ke Jie'd. 

AlphaGo tugines läbi ajaloo toimunud parimate go mängude analüüsile. Edasiarendused AlphaGo Zero ja AlphaZero olid veelgi tugevamad tehisintellekti programmid, mis iseõppimise kaudu saavutasid lühikese aja jooksul inimese võimekust ületava taseme. Nendes programmides mängis tehisintellekt iseendaga, teades vaid mängureegleid. See tähendab, et ta õppis iseseisvalt nö nullist selgeks parimad käigud, parima taktika ja efektiivseima strateegia. Ühtlasi õppisid need programmid selgeks ka shōgi (jaapani male) ning male, alistades aastal 2017 kõrgeima reitinguga maleprogrammi (Stockfish). Sellega näitasid need iseõppivad programmid, et tegemist pole kitsalt ainult ühele mängule orienteeritud tehisintellektiga vaid millegi üldisemaga, mis suudab ka täiesti teistsuguses mängus saavutada tipptaseme, mis ületab inimese võimekust, tema intellektuaalset taset. 

Nii et alaosa "Mängud" algusosast jääv mulje, nagu tehisintellekt oleks miski madalama taseme projekt, mis mängus inimese intellektiga kasutab n-ö toorest jõudu, jäädes inimintellektist kaugele maha, on seniste teadmiste juures küllalt eksitav väide. Maailm muutub kiiresti. 2022. aasta alguse seisuga on tehisintellekt arenenud mu uhulgas ka inimeste loodud keerukate loogiliste, intelligentsete mängude õppimise kaudu ja paraku ületanud selle õppimise käigus (mitmed) inimese (aju) võimete piirid. Tuleb tõele au andes tunnistada, et mängud on oluline õppimise viis. Nii inimese kui ka tehisintellekti arengu jaoks.

 Kõnetuvastus 

1990. aastatel jõudis arvutite kõnetuvastus praktilise tasemeni. United Airlines vahetas oma lennuinfo klaviatuurisüsteemi süsteemiga, mis kasutab lennunumbrite ja linnanimede kõnetuvastust. Kuigi arvuteid on võimalik juhtida häälkäskudega, on enamik kasutajaid läinud tagasi klaviatuuri ja hiire juurde, kuna need on siiani mugavamad.

 Loomuliku keele mõistmine 

Sõnade vastuvõtt arvuti poolt ei ole piisav. Lausete läbi töötamine ei ole samuti piisav. Arvuti peaks mõistma valdkonda, mille kohta see tekst on. See on praegu võimalik väga vähestes valdkondades.

 Masinnägemine 

Maailm koosneb kolmemõõtmelistest objektidest, kuid sisend inimese silma ning arvutite kaameratesse on kahemõõtmeline. Mõned kasulikud programmid võivad töötada ainult kahemõõtmelise infoga, kuid täielik masinnägemine vajab osalist kolmemõõtmelist informatsiooni, mis ei ole lihtsalt kogum kahemõõtmelisi vaateid. Otseseid kolmemõõtmelise informatsiooni esitamise viise on vähe ning need ei ole nii head kui inimeste kasutatav.

 Ekspertsüsteemid 

Ekspertsüsteem on tarkvara, mis üritab leida lahenduse probleemile, mis muidu nõuaks ühe või mitme inimeksperdi tööd. Ekspertsüsteemid on kõige levinumad mingis kindlas probleemide valdkonnas ning on üks traditsioonilisemaid tehisintellekti rakendusi ja uurimisvaldkondi. Inimeksperdi töö simuleerimiseks on mitmeid meetodeid, levinuimad on teadmiste baasi loomine, mis formaliseerib valdkonna eksperdi teadmised, et teadmisi hoida rakendataval kujul. Ekspertsüsteem võib sisaldada ka iseõppivat komponenti.

 Kuidas tehisintellekti treenitakse 
Tehisintellekt on olemuselt matemaatiline valem (või valemite kogum), mis väljendab seost sisendandmete ja tulemuste vahel. Näiteks võib lihtne tehisintellekti mudel olla kujul Müügitulu = m * Reklaamikulu - n * Toote hind. Antud valemis on m ja n mudeli parameetrid, millele otsitakse tehisintellekti mudeli treenimise käigus väärtusi, miks minimeeriksid vea tegeliku müügitulu ja mudeli antava tulemuse vahel. Tehisintellekti treenimise käigus suurendatakse või vähendatakse järk-järgult mudeli paremeetrite väärtusi sellises suunas, et mudeli tehtav viga oleks minimaalne.Matemaatika, millega tehisintellekt treenib, tehisintellekt.ee, 2024

 Filosoofia 

Tehisintellekt, lubades pakkuda inimmõistusele omaseid võimeid, on filosoofidele nii katsumuseks kui ka inspiratsiooniks. Kas masinate intelligentsil on piire? Kas on olemuslikke erinevusi tehis- ja pärisaru vahel? Kas masinel võib olla mõistus ja teadvus?

Tehisintellekti peamine filosoofiline küsimus on Alan Turingi sõnul, kas masin saab mõtelda. Küsimuse filosoofilisus tuleb sellest, et intellekti ja mõtlemise mõiste ei taha alluda teaduslikule määratlemisele ning neil on suur moraalne, religioosne ja juriidiline tähtsus. Moraalne ja juriidiline staatus oleneb ka vaimuseisunditest: ainult mõistusega indiviidid on moraalisubjektid ja ainult neile saab teha moraalset kahju, näiteks neid reeta. Ainult tundlikele indiviididele saab tekitada valu ja kannatust. Et arvutid jätavad mulje, nagu nad tegeleksid intellektuaalse tegevusega, tekib küsimus, kas nad tõesti mõtlevad. Ja kui nad mõtlevad, kas neil on siis samasugused õigused nagu inimestel?Larry Hauser. Artificial Intelligence, Interneti filosoofiaentsüklopeedia.

Tehisintellekti mõiste ei laiene inimestele ja teistele mõtlevatele loomadele, vaid tehisintellekt peab olema tehislikult valmistatud. Jutt on arvutitest. Tehisintellekti ongi mõistetud katsena avastada ja rakendada arvutuslikke vahendeid, et panna masinad käituma viisil, mis inimese puhul annaks tunnistust intellektist, (John McCarthy), või tegema asju, mis inimeste puhul nõuaks intellekti (Marvin Minsky). Filosoofiline küsimus on nüüd see, kas selle õnnestumise korral oleks õigustatud omistada masinatele intellekt. Nõrk tehisintellekt möönab, et intelligentselt käituvad masinad on olemas või tulemas; tugev tehisintellekt ütleb, et sel juhul on tegu tõelise intellektiga. Tugev tehisintellekt peab mingisugust tehislikku arvutamist mõtlemiseks. Komputatsionism ütleb, et igasugune mõtlemine on arvutamine. Kaks viimast vaadet on teineteisest sõltumatud.

 Turingi "viisakas kokkulepe" 
Kui masin käitub sama intelligentselt kui inimene, siis see on sama intelligentne kui inimene. Alan Turing teoretiseeris, et me saame masina intelligentsuse üle otsustada vaid selle käitumise järgi. See teooria on Turingi testi põhialuseks.

 Dartmouthi ettepanek 
Õppimise või mõne muu intelligentsi tunnuse igat aspekti on võimalik nii täpselt kirjeldada, et seda on võimalik masinal simuleerida. See väide trükiti esitisel Dartmouthi konverentsile aastal 1956 ning esindab tehisintellekti uurijate enamiku arvamust.

 Searle'i tugeva tehisintellekti hüpotees 

Sobivalt programmeeritud arvutil, millel on õiged sisendid ja väljundid, oleks mõistus täpselt samal viisil, nagu inimestel on mõistus. John Searle vaidleb sellele väitele vastu oma hiina toa argumendis. Sellele argumendile on ka palju vastuväiteid.

 Tehisaju 

Inimese aju tööd on võimalik simuleerida. Hans Moravec, Ray Kurzweil ja teisedki on väitnud, et tehnoloogiliselt on võimalik kopeerida aju riist- ja tarkvarasse ning selline simulatsioon on oma olemuselt identne originaaliga.

 Vaata ka 
 tehisintellekti abil andmete sorteerimine
 tehisintellekti kasutamine avalikus sektoris
 tehisintellekt tervishoius
 iseõppiv süsteem
 kvantarvutus
 tehnoloogiline singulaarsus
 Watson
 masinõpe
 Novatseen
 Eesti Tehisintellekti Tippkeskus

 Viited 

 Kirjandus 
 Fred Dretske, "Kas intellekt saab olla tehislik?", tõlkinud Ene-Reet Soovik – Akadeemia 1995, nr 6, lk 1272–1789.
 David Poole, Alan Mackworth, Randy Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. New York: Oxford University Press 1998, ISBN 0-19-510270-3, lk 1, veebis.
 Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2. trükk, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall 2003, ISBN 0-13-790395-2.
 Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3. trükk, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall 2009, ISBN 0-13-604259-7.
 Enn Tõugu, 2007, Algorithms and architectures of artificial intelligence, Amsterdam, Holland, IOS Press
 Andres Laan, 2017, "Tehisintellekt. Loomadest ja masinatest" ISBN 9789985037683
 Andreas Kaplan (2022) Artificial Intelligence, Business and Civilization - Our Fate Made in Machines, Routledge, ISBN 9781032155319.
 Jaan Aru. Sisemine dialoog tehismõistusest sirp.ee, 5. jaanuar 2018.
 Enn Tõugu. Arvutite üliintelligentsuse müüt sirp.ee, 5. jaanuar 2018.
 James Lovelock, Bryan Appleyard, 2019. Novatseen. Saabuv üliintellekti ajastu.. Tõlge eesti keelde Anna-Liisa Lutsar, 2020. ISBN 9789916603451

 Välislingid 

 John McCarthy: Mis on tehisintellekt? (inglise keeles)
 Loengukursus tehisintellektist Tartu Ülikool
 Toomas Kirt: "Intellekt on võime ennustada" Horisont, 3/2006
 John Searle: hiina toa argument (inglise keeles)
 Teaduse helisõnastik: Tehisintellekt (Tanel Tammet) – ERR Teadus, 19. november 2009 
 Wednesday, January 4, 2017, Upping the Ante: Top Poker Pros Face Off vs. Artificial Intelligence-CMU News – Carnegie Mellon University
 25.06.2018 13:44, Risto Uuk,Graafikulugu: tehisintellekti 13 suuremat ja väiksemat äpardust, err.ee
 Submitted on 25 Oct 2016, Roman V. Yampolskiy, M. S. Spellchecker, Artificial Intelligence Safety and Cybersecurity: a Timeline of AI Failures, arXiv.org, Cornell University
https://www.youtube.com/watch?v=gEoEBE7qHgY&t=389s
 13.09.2017 14:03, Jaan-Juhan Oidermaa ja Siim Lõvi, Tehnofilosoof: tehnika areng paljastab inimlikkuse otsimise mõttetuse (Alix Rüübsam)
  Auli Viidalepp arutleb Vaba akadeemia videoloengus teemal: "Tehisintellektist semiootiku pilguga"