Mikä on tekoäly?

Tekoäly on yksi tämän hetken puhutuimmista teknologian trendeistä. Mitä se on ja mistä se koostuu? Tämä selviää pian.

Mikä on tekoäly?

Tekoäly, joka tunnetaan myös yleisesti lyhenteellä AI, on moderni teknologia, joka on vakiinnuttanut paikkansa monilla elämämme osa-alueilla niin työelämässä kuin kulttuurin parissa.

Lyhenne AI tulee englanninkielisistä sanoista "artificial intelligence," joka on termi jota ensimmäisen kerran käytettiin jo 1950 luvulla. Suomessa tekoäly kuvailee useita eri tietojenkäsittelyn osa-alueita koneoppimisesta neuroverkkoihin.

Tekoälyn määritelmä

Tekoäly viittaa tietokonejärjestelmien kykyyn suorittaa tehtäviä, jotka vaativat ihmismäistä älykkyyttä ja päättelytaitoa. Tämä sisältää oppimisen, ongelmanratkaisun ja itsenäisen päätöksenteon.

Tekoäly poikkeaa perinteisestä algoritmipohjaisesta tietojenkäsittelystä muutamilla konkreettisilla tavoilla. Algoritmeilla tehtävä tietojenkäsittely perustuu sääntöihin ja ohjelmiin, jotka on luotu ihmisen toimesta suorittamaan tiettyjä tehtäviä tietynlaisella ohjeistuksella. Sen sijaan tekoäly käyttää koneoppimista ja syväoppimista oppiakseen tehtäviä itsenäisesti ja parantaakseen suoritustaan kokemusten perusteella.

Mistä tekoäly koostuu?

Tekoälyyn kuuluu useita käsitteitä, jotka liittyvät toisiinsa mutta on hyvä erotella erillisiksi osa-alueiksi.

mitä on tekoäly ja mistä se koostuu

Koneoppiminen, eli machine learning (ML)

Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, joka mahdollistaa tietokonejärjestelmien oppimisen ja päätöksenteon kokemusten ja data-analyysin perusteella ilman nimenomaista ohjelmointia. Se antaa tietokoneille kyvyn tunnistaa kuvioita, tehdä ennusteita ja parantaa suoritustaan ajan myötä, mikä tekee siitä olennaisen osan tekoälyn kehitystä ja sovelluksia monilla eri aloilla.

Syväoppiminen, eli deep learning (DL)

Syväoppiminen on koneoppimisen alalaji, joka pyrkii jäljittelemään ihmisen aivojen toimintaa. Siinä käytetään syviä neuroverkkoja, jotka koostuvat monista kerroksista, joissa jokainen kerros suorittaa tiettyjä abstraktin tiedon hierarkkisia piirteitä.

Syväoppiminen on erityisen tehokas monimutkaisten kuvien, äänen ja datan tunnistamisessa ja tulkinnassa, ja se on mahdollistanut huomattavan edistyksen puheentunnistuksessa, kuvantunnistuksessa, automatisoidussa käännöstyössä ja monissa muissa tekoälysovelluksissa.

Luonnollisten kielten käsittelyjärjestelmä, eli natural language programming (NLP)

Luonnollisten kielten käsittelyjärjestelmä (NLP) on tietojenkäsittelyn osa-alue, joka keskittyy ihmisen kielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen tietokoneiden avulla. Se mahdollistaa tietokoneiden kyvyn käsitellä, tulkita ja reagoida ihmisen kirjoittamaan tai puhuttuun kieleen.

NLP-järjestelmät voivat suorittaa monenlaisia tehtäviä, kuten käännös, puheentunnistus, tekstin luokittelu, tunnusten erottelu ja monimutkaisemmat tehtävät, kuten luonnollisen kielen ymmärtäminen ja vastaaminen. NLP:n avulla pyritään mahdollistamaan vuorovaikutus ihmisten ja tietokoneiden välillä luonnollisen kielen avulla sekä analysoimaan suuria määriä tekstiä ja puhedataa tietojen louhimiseksi ja ymmärtämiseksi.

Suuret kielimallit, eli large language models (LLM)

Suuri kielimalli (large language model) on edistynyt tekoälyjärjestelmä, joka on koulutettu suurella määrällä tekstidataa. Tämä malli pohjautuu syväoppimisen periaatteisiin ja kykenee ymmärtämään, luomaan ja tuottamaan luonnollista kieltä.

Suuret kielimallit, kuten ChatGPT:ssä hyödynnettävä GPT (Generative Pre-trained Transformer), ovat saavuttaneet valtavan huomion ja niillä on laaja kirjo sovellusalueita, kuten automaattinen tekstintuotanto, käännökset, kysymys-vastaus-järjestelmät ja tekstianalyysi. Niitä käytetään myös monissa tekoälyavusteisissa sovelluksissa ja palveluissa, ja ne ovat muuttaneet tapaa, jolla tietokoneet vuorovaikuttavat ihmisen kanssa luonnollisen kielen kautta.

Ohjelmistorobotiikka, eli robotic process automation (RPA)

Ohjelmistorobotiikka (RPA) on teknologia, joka mahdollistaa tietokoneohjelmien ja ohjelmistorobottien käytön liiketoimintaprosessien automatisoinnissa ja tehtävien suorittamisessa.

RPA-järjestelmät voivat simuloida ihmisen toimintaa tietokoneella, kuten tietojen syöttämistä, tiedostojen siirtämistä ja raporttien luontia, ilman inhimillistä interventiota. Ne perustuvat sääntöihin ja toistuviin tehtäviin, ja niitä käytetään monilla toimialoilla parantamaan tehokkuutta, vähentämään virheitä ja vapauttamaan työntekijöitä tärkeämpiin tehtäviin. Yleensä RPA-järjestelmiä ei siis lueta mukaan osaksi tekoälyn osa-alueita.

Onko tekoäly oikeasti älykäs?

Nykypäivän tekoäly ei ole "älykäs" samalla tavalla kuin ihmiset. Vaikka tekoäly voi suorittaa monimutkaisia tehtäviä, oppia datasta ja tehdä päätöksiä itsenäisesti, sen toiminta perustuu ennalta määriteltyihin algoritmeihin ja ohjelmoituun logiikkaan. Se ei nykyisessä muodossaan omaa tietoisuutta, tunteita tai inhimillistä ymmärrystä.

Tekoälyn älykkyydelle on jo olemassa testimenetelmä, eli niin sanottu Turing-koe. Tässä Alan Turingin kehittämässä menetelmässä tekoäly ja ihminen molemmat vastaavat teksin muodossa kokeen tuomarin kehittämiin kysymyksiin. Jos tuomari ei pysty tunnistamaan kumpi osapuolista on kone, tekoälyä pidetään läpäisseenä testin. Vaikka Turing-koe on saavuttanut paljon suosiota, on jo olemassa useita tekoälyn kielimalleja, jotka ovat läpäiset testin.

Tekoälyn "älykkyys" on toistaiseksi erikoistunutta ja rajoittuu siihen, mihin se on suunniteltu ja koulutettu. Se ei kykene itsenäiseen ajatteluun tai luovaan pohdintaan kuten ihminen. Toisaalta, tekoälyä hyödyntävät sovellukset pystyvät tuottamaan luovaa sisältöä ihmisten ohjeistuksella. Esimerkiksi Midjourney voi tuttaa Vincent Van Gogh:in tyylisiä kuvituksia, tai ChatGPT voi luoda tekstiä Elias Lönnrotin tyyliin. Näistä sovelluksista on kuitenkin pitkä matka aitoon älykkyyteen, joka toimii myös nimellä yleinen tekoäly (eli AGI tai artificial general intelligence.)

Yleinen tekoäly viittaa teoreettiseen koneintelligenssiin, joka voisi suorittaa minkä tahansa älyllisen tehtävän, jonka ihminenkin voi tehdä. Tämä tarkoittaisi, että kone voisi ymmärtää, oppia ja toimia laajasti erilaisissa ympäristöissä ja tehtävissä ilman erityistä koulutusta kullekin tehtävälle. Tällä hetkellä yleinen tekoäly on enemmän konsepti kuin todellisuus, ja suurin osa nykyisistä tekoälysovelluksista perustuu kapea-alaiseen tekoälyyn.

Vahva ja heikko tekoäly

Tekoälyn voi jakaa kahteen eri muotoon, heikkoon tekoälyyn (narrow AI) ja vahvaan tekoälyyn (strong AI).

Heikko, tai kapea, tekoäly on erikoistunut tiettyihin rajoitettuihin tehtäviin, kuten kuvantunnistukseen tai puheentunnistukseen, ja se toimii hyvin näissä rajoitetuissa konteksteissa. Tämänhetkiset kaupalliset tekoälysovellukset, kuten esimerkiksi äänentunnistuslaitteet, ovat kaikki kapeaa tekoälyä.

Vahva tekoäly sen sijaan olisi tekoäly, joka omaisi yleisen älykkyyden tason ja kyvyn suoriutua laajasta kirjosta tehtäviä, kuten ihminen, pystyen oppimaan uusia tehtäviä ja soveltamaan tietoaan eri tilanteissa. Tästä ehkä tunnetuin esimerkki on Terminator-elokuvasarjasta tuttu Skynet.

Vaikka kapea tekoäly on jo laajalti käytössä, vahva tekoäly edustaisi huomattavasti laajempaa ja monipuolisempaa älykkyyttä, mikä on vielä pitkälti teoreettinen tavoite tekoälyn kehityksessä. Onneksi Terminaattoria ei siis tarvitse aivan heti odottaa koputtavan kotiovelle.

Generatiivinen tekoäly

Yksi uusimmista tekoälyn trendeistä on generatiivinen tekoäly, joka on tullut suosituksi useiden uusien sovellusten kuten ChatGPT:n tai Midjourney:n kautta.

Generatiivinen tekoäly viittaa tekoälyn alalajiin, joka pyrkii luomaan uutta sisältöä sen sijaan, että se vain luokittelee tai ennustaa olemassa olevaa tietoa. Yleisesti käytetty menetelmä tässä yhteydessä on generatiiviset vastustavat verkot (GAN, Generative Adversarial Networks). GAN koostuu kahdesta osasta: generaattorista, joka luo näytteitä, ja diskriminaattorista, joka arvioi näytteitä. Generaattori pyrkii tuottamaan aitoa muistuttavia data-näytteitä, kun taas diskriminaattori yrittää erottaa todelliset näytteet generaattorin luomista.

Generatiivista tekoälyä on käytetty jo monissa sovelluksissa, kuten kuvien, tekstien ja musiikin generoinnissa. Esimerkiksi se voi luoda realistisia kuvia ihmisistä, jotka eivät ole olemassa, tai säveltää musiikkikappaleita ilman ihmisen apua.

Miten tekoälyä voi käyttää?

Jos käytät internettia, mobiilisovelluksia tai sosiaalisen median palveluita todennäköisesti käytät jo tekoälyä ilman huomaamatta. Tekoäly on jo nyt laajasti käytössä monissa elämämme osa-alueissa:

  1. Älykkäät kodin laitteet: Monet kodinkoneet, kuten älytermostaatit, valaistusjärjestelmät ja turvakamerat, hyödyntävät tekoälyä optimoidakseen toimintansa ja tarjotakseen parempaa käyttäjäkokemusta.
  2. Virtuaaliavustajat: Laitteisiin sisäänrakennetut virtuaaliavustajat, kuten Apple'n Siri, Google Assistant tai Amazonin Alexa, käyttävät tekoälyä vastaamaan kysymyksiin, hallitsemaan muita laitteita tai auttamaan päivittäisissä tehtävissä.
  3. Suoratoistopalvelut: Palvelut kuten Spotify, Netflix ja YouTube käyttävät tekoälyä analysoimaan käyttäjän mieltymyksiä ja suosittelemaan musiikkia, elokuvia tai videoita, jotka saattaisivat kiinnostaa käyttäjää.
  4. Verkkokauppa: Tekoälyä käytetään henkilökohtaisten suositusten tekemiseen perustuen aiempiin ostoksiin, selailuhistoriaan tai muihin kuluttajan toimintoihin verkkokaupoissa.
  5. Valokuvaus: Monet nykyaikaiset älypuhelimet käyttävät tekoälyä optimoimaan kuvien laatu, tunnistamaan kuvassa olevia kohteita tai jopa ehdottamaan parhaita hetkiä ottaa kuva.
  6. Matkustaminen: Tekoälyä käyttävät sovellukset voivat auttaa löytämään parhaat lentotarjoukset, optimoimaan reittejä liikenteessä tai kääntämään kieliä reaaliajassa matkustaessa vieraaseen maahan.
  7. Terveys ja kuntoilu: Useat sovellukset ja laitteet, kuten aktiivisuusrannekkeet, käyttävät tekoälyä seuratakseen käyttäjän kuntoa, antaakseen treenivinkkejä tai jopa tunnistaakseen mahdollisia terveysongelmia.

Tekoälyn työelämän sovellusalueet

Tekoäly on myös tullut laajasti käyttöön liiketoiminnassa ja työelämän eri muodoissa. Tässä muutama konkreettinen esimerkki.

Teollisuus: Tekoäly mahdollistaa tuotantolinjojen tehokkaamman hallinnan, prosessien tehostamisen ja huolotarpeiden ennustamisen.

Terveydenhuolto: Terveydenhuollossa tekoäly auttaa diagnosoimaan sairauksia, analysoimaan potilastietoja ja kehittämään hoitosuosituksia.

Liiketoiminta: Yritykset hyödyntävät tekoälyä asiakastietojen analysoinnissa, markkinointikampanjoiden optimoinnissa ja päätöksenteossa.

Kuljetus ja logistiikka: Itseohjautuvat autot ja älykkäät liikennejärjestelmät ovat esimerkkejä siitä, miten tekoäly muuttaa kuljetusalaa.

Vaikka tekoäly on entistä enemmän käytössä eri työelämän osa-alueissa suurin osa tekoälyn tuomasta hyödystä on koneistamalla tylsiä toimintoja ja tehtäviä, joita tekoäly voi suorittaa ihmisiä nopeammin ja tehokkaammin.

Summa summarum

Tekoäly on teknologian uusi aalto, joka muuttaa maailmaamme monilla tavoilla. Sen sovellusmahdollisuudet ovat lähes rajattomat, ja sen vaikutus yhteiskuntaamme tulee olemaan merkittävä. On tärkeää seurata tekoälyn kehitystä ja valmistautua sen tuomiin muutoksiin.

Tilaa uutiskirje jos haluat pysyä ajan tasalla tekoälyn mahdollisuuksissa ja uusimmissa trendeissä.

Read more

Kuinka automatisoida työtehtäviä ChatGPT:n ja Zapierin avulla

Kuinka automatisoida työtehtäviä ChatGPT:n ja Zapierin avulla

Generatiivinen tekoäly jo itsessään tuo monia tapoja tehostaa työtapoja. Markkinoinnin ammattilaisena huomaan päivittäin kuinka yksinkertaisetkin tehtävät onnistuvat nopeammin ChatGPT:n avulla. Nyt katsomme hieman tarkemmin miten tekoälyn yhdistäminen ohjelmistorobotiikkaan voi viedä työn automatisaation vielä pidemmälle. Esittelemme uuden työkalun nimeltä Zapier, joka mahdollistaa ChatGPT:n yhdistämisen moniin muihin työkaluihin ja työtehtäviin

Uusi tutkimus: Suomalainen uutismedia ja generatiivisen tekoälyn tiedonlouhinta

Uusi tutkimus: Suomalainen uutismedia ja generatiivisen tekoälyn tiedonlouhinta

Harvat ChatGPT:n käyttäjät oikeasti tietävät (tai edes välittävät) mihin tietoon työkalun vastaukset perustuvat. Yksi merkittävä lähtökohta tekoälyn koulutuksessa on verkkosivustojen tiedonlouhinta, eli verkkosivustojen sisältojen automaattinen analysointi. Käydään läpi erityisesti tiedonlouhinta tekoälyn koulutuksessa ja erityisesti miten uutismediat Suomessa ovat alkaneet estämään tekoälyn koulutuksen sisällöllään. Kuinka tiedonlouhinta liittyy generatiiviseen tekoälyyn Monet

kehotesuunnittelu eli prompt engineering suomeksi

Kehotesuunnittelu (eli Prompt Engineering) ChatGPT:ssä - miten luoda tehokas tekstikehote

Generatiivinen tekoäly on tuonut tullessan täysin uusia termejä kuten kehotukset, eli englanniksi "prompts." Kehotteiden suunnittelu on taitolaji, joka vaatii sekä luovuutta että teknistä ymmärrystä. ChatGPT:n kaltaiset tekoälymallit ovat tehokkaita työkaluja, mutta niiden hyödyntäminen täysimääräisesti riippuu suuresti siitä, miten käyttäjä kommunikoi niiden kanssa. Tässä artikkelissa käymme läpi OpenAI: