Mitä on heikko tai kapea tekoäly?

Mitä eroa on vahvalla ja heikolla tekoälyllä? Ovatko erot niin suuret kuin Star Trekin Datalla ja puheentunnistuslaitteilla? Tästä otamme selvää heikon tekoälyn määritelmässä.

Mitä on heikko tai kapea tekoäly?

Tekoäly on viime vuosina herättänyt paljon huomiota sen monipuolisten sovellusten ja valtavan potentiaalin vuoksi. Tekoäly voidaan kuitenkin jakaa kahteen pääkategoriaan: heikkoon ja vahvaan tekoälyyn. Tässä artikkelissa keskitymme heikkoon tekoälyyn – sen määritelmään, käyttökohteisiin sekä esimerkkeihin sen sovelluksista.

Mikä on heikko tekoäly?

Heikko tekoäly viittaa järjestelmiin, jotka on suunniteltu suorittamaan tiettyjä, erityisiä tehtäviä ilman todellista tietoisuutta tai ihmismäistä älykkyyttä. Ne eivät omaa kykyä ajatella, tuntea tai ymmärtää asiayhteyksiä laajemmin, vaan niiden toiminta perustuu ennalta määrättyihin sääntöihin, dataan ja algoritmeihin.

Heikon tekoälyn voi myös jakaa kapeisiin tekoälyn sovelluksiin jotka toimivat tietyllä määrin itsenäisesti (kuten Amazon Alexa) ja sitten avustaviin tekoälyn ratkaisuihin, jotka voivat tukea hyvin rajallisia käyttötarpeita massiivisella dataprosessoinnin määrällä koneoppimisen kautta.

Heikko tekoäly ja kiinalaisen huoneen argumentti

"Kiinalainen huone" on ajatuskoe, jonka kehitti filosofi John Searle vuonna 1980. Se on suunniteltu haastamaan käsityksiä tekoälyn kyvystä ymmärtää tai "tietää" asioita samalla tavalla kuin ihminen ymmärtää.

Ajatuskokeessa kuvitellaan henkilö, joka ei osaa kiinaa, lukittuna huoneeseen, jossa on ohjeet kiinan kielisten lauseiden kääntämiseen englanniksi tai päinvastoin. Henkilöllä on ohjeet, jotka auttavat häntä vastaamaan kiinan kielisiin kysymyksiin niin, että ulkopuolinen voisi luulla hänen ymmärtävän kiinan kieltä.

Searlen mukaan vaikka kone (tai henkilö "kiinalaisessa huoneessa") voi näyttää ymmärtävän kiinan kieltä, se ei todellisuudessa ymmärrä sitä, vaan seuraa vain mekaanisia ohjeita. Tämä viittaa siihen, että tekoäly - riippumatta siitä, kuinka vakuuttavasti se voi käsitellä kieltä (tai muita tehtäviä) - ei välttämättä "ymmärrä" tai prosessoi tietoa samalla tavalla kuin ihmisaivot tekevät.

Tämä teoria liittyy vahvaan ja heikkoon tekoälyyn. Heikko tekoäly viittaa järjestelmiin, jotka on suunniteltu suorittamaan tiettyjä tehtäviä ja jotka saattavat vaikuttaa älykkäiltä, mutta eivät todellisuudessa omista mielentiloja tai ymmärrystä. Vahva tekoäly, toisaalta, viittaa hypoteettiseen koneään, joka ei ainoastaan simuloisi älyllistä käyttäytymistä, vaan myös todellakin ymmärtäisi ja kokisi asiat. Searlen mukaan "kiinalainen huone" osoittaa, että vaikka kone voisi simuloida ymmärrystä (heikko tekoäly), se ei todellisuudessa "ymmärrä" mitään (ei ole vahvaa tekoälyä).

Mihin heikkoa tekoälyä käytetään?

Heikko tekoäly on nykyisin laajalti käytössä monilla eri toimialoilla ja sovelluksissa, joissa tarvitaan automatisoitua päätöksentekoa, datan analysointia tai tehtävien automatisointia.

Liiketoiminta: Monet yritykset käyttävät heikkoa tekoälyä asiakaspalveluboteissa, markkinointianalytiikassa ja myyntiennusteissa.

Terveysala: Diagnostiikassa ja kuvantamisessa tekoäly voi auttaa tunnistamaan sairauksia tai muutoksia potilaan terveydentilassa.

Autoteollisuus: Autonominen ajaminen ja ajoneuvojen turvajärjestelmät perustuvat usein heikon tekoälyn ratkaisuihin.

Esimerkkejä heikon tekoälyn ratkaisuista työpaikalla ja elämässä

Jos käytät mobiilisovelluksia tai selailet suosittuja nettisivuja todennäköisesti käytät huomaamattasi tekoälyä hyödyntäviä ratkaisuja päivittäin.

  1. Sähköpostin suodatus: Monet sähköpostiohjelmat kuten Gmail tai Outlook käyttävät tekoälyä erotellakseen roskapostin tärkeistä viesteistä.
  2. Henkilökohtaiset avustajat: Siri, Alexa ja Google Assistant ovat esimerkkejä henkilökohtaisista avustajista, jotka käyttävät heikkoa tekoälyä vastaamaan kysymyksiisi ja auttamaan päivittäisissä tehtävissä.
  3. Tuotesuositukset: Useat verkkokaupat ja median palvelut, kuten Amazon ja Netflix, käyttävät tekoälyä ehdottaakseen tuotteita tai elokuvia, jotka saattaisivat kiinnostaa sinua perustuen aikaisempaan käyttäytymiseesi.
  4. Kuvien parantaminen : Useat suositut sovellukset kuten Instagram, Google Photos ja Facebook hyödyntävät tekoälyä erillaisissa filttereissä, jotka parantavat kuvien laatua.

Yhteenvetona voidaan sanoa, että heikko tekoäly on jo nyt olennainen osa meidän kaikkien arkipäivää – niin työssä kuin vapaa-ajallakin. Vaikka se ei omaa ihmisen kaltaista älykkyyttä, sen merkitystä nykymaailmassa ei voida kiistää.

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: