AK ⟩ EKI keelekool: kus kohtuvad arvutid ja keel?

Tiiu Üksik. Foto: Erakogu

Mida paremini valdame arvutite «keelt», seda edukamalt saame analüüsida ka enda oma, kirjutab Eesti Keele Instituudi arvutilingvist Tiiu Üksik.

19.–23. aprillil toimus Rahvusvahelise Arvutilingvistika Assotsiatsiooni Euroopa haru (EACL) kuueteistkümnes konverents – piirangute tõttu esmakordselt virtuaalselt. Konverentsil tutvustati rohkem kui 300 artiklit. Ürituse tuumaks olid kolm eriilmelist plenaarettekannet.

Peavoolu teoreetiline keeleteadus kipub keskenduma keelte mitmekesisusele – küllaltki erinev sellest, millega tegeleb arvutilingvistika (Marco Baroni: On the Gap Between Computational and Theoretical Linguistics). Teoreetikud sooviks keele uurimiseks rohkem tööriistu. Arvutilingvistikas eelistatakse tihti hetkel populaarseid mudeleid, mis ei pruugi alati olla ülesande jaoks sobivaimad. Küsides, miks mudel nii töötab, võivad süvavõrgud pakkuda teoreetilisele keeleteadusele infot keele toimimise kohta.

Fernanda Ferreira ettekanne (Putting Things in Order: Linearization Decisions in Language Production) liikus kognitiivteaduse ja psühholingvistika piirile: kuidas õpetada arvuteid keerulisi pilte paremini mõistma ja pealkirjastama? Katsealused kirjeldasid pilte, nende pilku jälgiti ja mõõdeti, kui kaua kulus kõnelemise alustamiseks, millises järjekorras esemeid nimetati. Uuriti, kas kirjelduse formuleerimisel on tähtsam silmatorkavus (miski, mis on pildil visuaalselt tähelepanuäratav) või pildil olevate asjade tähendus(-rikkus). Selgus, et pilku juhtis igal juhul tähendus. Katsealused ei hakanud kohe pilti kirjeldama, vaid võtsid hetke, et infot peas korrastada. Nimetamisjärjekorda mõjutas kõige rohkem esemete interaktiivsus.

Kolmandas plenaarettekandes kummutati viis müüti, mille tõttu kipume arvama, et kohe-kohe valmib inimsarnane tehisintellekt (Melanie Mitchell: Why AI is Harder Than We Think). Esiteks, edusammud kitsa tehisintellekti arengus ei peegelda laia tehisintellekti arengut. Teiseks, asjad, mis on meile lihtsad, ei pruugi seda olla masinatele. Arvuti võib edukalt malet mängida, suutmata sealjuures ümbritsevat üheaastase lapse tasemel tajuda. Kolmandaks, kuigi arvuti «mõistmine» on olemuslikult väga erinev sellest, mida inimese seisukohast tähendab millegi mõistmine, kasutame ikkagi arvuti tegevuste kirjeldamiseks inimmaailma sõnavara. Nii võib tekkida valearusaam sellest, mida masin teha suudab. Neljandaks, kas kogu intelligents paikneb ikka ajus? Kui palju keha on vaja selleks, et taju töötaks? Ja viiendaks, mil määral on võimalik intelligentsuse erinevaid osi («puhast intelligentsi», inimlikke piiranguid ja eelarvamusi) eraldada?

Keeleteadus on tänapäeval vähemal või rohkemal määral seotud IT-valdkonnaga. Mida paremini valdame arvutite «keelt», seda edukamalt suudame neid rakendada, analüüsimaks omaenda keelt, ja seda täpsemaks muutub ka kahe maailma vaheline tõlge.