Mikä on vahva tekoäly, eli AGI?

Mikä on vahvan tekoälyn määritelmä ja kuinka sen erottaa heikosta tekoälystä?

Mikä on vahva tekoäly, eli AGI?

Tekoäly on viime vuosina saavuttanut uusia ulottuvuuksia, ja sen kyky ratkaista monimutkaisia ongelmia on kasvanut eksponentiaalisesti.

Erillaisten tekoälyjärjestelmien kirjo on laaja, mutta kun puhumme vahvasta tekoälystä, viittaamme erityisesti tekoälyyn, joka ylittää ihmisen älykkyyden monilla aloilla ja toiminnoilla.

Vahva tekoäly vs. heikko tekoäly

Ennen kuin sukellamme syvemmälle vahvaan tekoälyyn, on tärkeää ymmärtää ero vahvan ja heikon tekoälyn välillä.

Heikko tekoäly on suunniteltu suorittamaan tietty tehtävä ilman ihmisen toimintaa. Se on rajoitettu ja keskittynyt, kuten esimerkiksi koneoppimiseen pohjautuvat chatbotit tai kuvantunnistusohjelmat.

Toisaalta vahva tekoäly kykenee suorittamaan minkä tahansa älyllisen toiminnon, jonka ihminen voi tehdä.

Hieman kärjistäen voimme antaa seuraavat esimerkit: kapea tekoäly on kuin Amazonin puheentunnistuslaite ja vahva tekoäly on kuin Terminator -elokuvan Skynet. Onneksi olemme kaukana ihmiskuntaa uhkaavista tekoälyn ratkaisuista vaikka kehityksen suunta on kohti vahvaa tekoälyä.

Vahvan tekoälyn ominaisuudet

Vahva tekoäly eroaa muista tekoälyjärjestelmistä monin tavoin:

  1. Itseoppiminen: Vahva tekoäly kykenee oppimaan itsenäisesti ilman ihmisen ohjausta. Se pystyy analysoimaan suuria tietomääriä ja tekemään johtopäätöksiä niistä esimerkiksi syväoppimisen kautta.
  2. Monimutkaisten ongelmien ratkaiseminen: Sen kyky ymmärtää ja ratkaista monimutkaisia ongelmia ylittää usein ihmisen kapasiteetin. Tässä suuret kielimallit ovat askel oikeaan suuntaan.
  3. Luova ajattelu: Vahva tekoäly voi keksiä uusia ideoita ja ratkaisuja, joita ihmiset eivät ole vielä harkinneet. Toistaiseksi ei ole olemassa tekoälyn ratkaisuja jotka kykenisivät ihmismäiseen luovuuteen, mutta generatiivinen tekoäly voi tuottaa hyvin korkealaatuista luovaa sisältöä.

Yleinen tekoäly, eli AGI

Vahva tekoäly tunnetaan myös nimellä yleinen tekoäly eli AGI (Artificial General Intelligence.) Tässä suhteessa se viittaa tekoälyyn, joka kykenee ymmärtämään, oppimaan ja suorittamaan mitä tahansa älyllistä tehtävää, jonka ihminen voi tehdä, toisin kuin erikoistuneet tekoälyjärjestelmät, jotka on suunniteltu tiettyihin tehtäviin. AGI:n tavoitteena on jäljitellä ihmisen kognitiivista toimintaa laaja-alaisesti.

Vaikka tekoälyn tutkijat sekä akateemisella että yksityisellä sektorilla ovat sitoutuneet yleisen tekoälyn (AGI) luomiseen, se on tänä päivänä olemassa vain teoreettisena käsitteenä. Kunnes menestyksen mittarit, kuten älykkyys ja ymmärrys, määritellään nykyistä tarkemmin emme voi varmuudella sanoa missä vaiheessa yleinen tekoäly on saavutettu. Toistaiseksi monet käyttävät Turingin testiä arvioidakseen tekoälyjärjestelmän älykkyyttä.

Turingin testi

Turingin testi on tekoälyn älykkyyden arviointimenetelmä, jonka esitti brittiläinen matemaatikko ja tietojenkäsittelytieteen pioneeri Alan Turing vuonna 1950.

Testin ideana on, että ihmistuomari keskustelee sekä ihmisen että piilotetun tekoälyjärjestelmän kanssa ilman, että tietää kumman kanssa hän on vuorovaikutuksessa. Jos tuomari ei kykene luotettavasti erottamaan tekoälyä ihmisestä keskustelun perusteella, tekoälyn katsotaan läpäisseen Turingin testin ja osoittaneen ihmisen kaltaista älykkyyttä.

Turingin testi keskittyy kykyyn jäljitellä ihmismäistä keskustelua eikä niinkään siihen, miten tekoäly toimii sisäisesti tai mitä muita kykyjä sillä saattaa olla. Näin ollen on jo useita esimerkkejä tekoälystä kuten Googlen LaMDA ja OpenAI:n ChatGPT jotka ovat läpäisseet Turingin testin ilman vahvan tekoälyn ominaisuuksia.

Kohti singulariteettiä

Singulariteettiteoria suhteessa vahvaan tekoälyyn viittaa hetkeen, jolloin tekoälyn kehitys saavuttaa pisteen, jossa koneäly ohittaa ihmisen kognitiiviset kyvyt. Tämän jälkeen koneet voivat suunnitella ja kehittää uutta teknologiaa itsenäisesti ja eksponentiaalisesti nopeutuvalla vauhdilla, mikä voi johtaa ennalta-arvaamattomiin muutoksiin ihmiskunnan tulevaisuudessa.

koska singulariteetti tapahtuu

Tämänhetkisen teorian mukaan singulariteetti voisi tarkoittaa, että tekoäly ei enää ole ihmisen ohjailtavissa tai ennustettavissa ja se voisi johtaa joko suuriin läpimurtoihin ihmiskunnan hyväksi tai odottamattomiin riskeihin. On kuitenkin vaikeata arvioida koska singulariteetti tapahtuu. Esimerkiksi Googlen tekoälyjohtaja Ray Kurzweil arvioi, että singulariteetti tapahtuu vuoteen 2045 mennessä.

Tulevaisuuden näkymät

Tekoälyn kehittyessä meidän on oltava valppaina ja harkittava etiikkaa sen sovelluksissa. Vahva tekoäly voi tuoda mukanaan valtavia mahdollisuuksia, mutta myös haasteita. Kuvittele esimerkiksi vahvan tekoälyn vaikutus sotateollisuuteen tai rikolliseen toimintaan.

Tulevaisuuden yhteiskunnassa saattaa olla tilanteita, joissa vahvan tekoälyn päätöksenteko kyseenalaistetaan. Siksi on tärkeää investoida tutkimukseen ja kehitykseen, jotta ymmärrämme paremmin tekoälyn mahdollisuudet ja rajoitukset.

Lopuksi, vahva tekoäly on epäilemättä yksi tulevaisuuden mullistavimmista teknologioista. Sen potentiaali on valtava, mutta meidän on lähestyttävä sitä kärsivällisyydellä ja rauhallisella maalaisjärjellä. Kuten kaikki teknologiat, sen hyödyt ja haitat riippuvat siitä, kuinka sitä käytetään.

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: