Mitä oikeastaan on tekoäly (AI)?
Tekoälyllä tarkoitetaan ihmisenkaltaisten älykkyysprosessien simulointia koneiden, erityisesti tietokonejärjestelmien, avulla. Tekoälyn erityissovelluksia ovat asiantuntijajärjestelmät, luonnollisen kielen käsittely, puheentunnistus ja konenäkö, joista kaikki ovat jo monessa mielessä tuttuja.
Miten tekoäly toimii?
Kun tekoälyyn liittyvä hype on kiihtynyt, myyjät ovat pyrkineet mainostamaan, miten heidän tuotteensa ja palvelunsa hyödyntävät sitä. Usein tekoäly on vain osa teknologiaa, kuten koneoppimista. Tekoäly vaatii erikoistuneen laitteiston ja ohjelmiston perustan koneoppimisalgoritmien kirjoittamista ja kouluttamista varten. Mikään yksittäinen ohjelmointikieli ei ole tekoälyn synonyymi, mutta Python, R, Java, C++ ja Julia ovat tekoälyn kehittäjien suosiossa. Se on vaikuttanut myös pelien, kuten wolf gold, julkaisemiseen ja toimintaan.
Yleensä tekoälyjärjestelmät toimivat siten, että ne keräävät suuria määriä leimattua harjoitusdataa, analysoivat tietoja korrelaatioiden ja mallien löytämiseksi ja käyttävät näitä malleja ennusteiden tekemiseen tulevista tiloista. Tällä tavoin chatbot, jolle syötetään esimerkkitekstejä, voi oppia luomaan elävän näköisiä keskusteluja ihmisten kanssa, tai kuvantunnistustyökalu voi oppia tunnistamaan ja kuvaamaan kuvissa olevia kohteita tarkastelemalla miljoonia esimerkkejä. Uusilla, nopeasti kehittyvillä generatiivisilla tekoälytekniikoilla voidaan luoda realistista tekstiä, kuvia, musiikkia ja muuta mediaa.
Tekoälyn ohjelmoinnissa keskitytään kognitiivisiin taitoihin, joihin kuuluvat mm. seuraavat:
- Oppiminen. Tämä tekoälyohjelmoinnin osa-alue keskittyy tiedon hankkimiseen ja sääntöjen luomiseen siitä, miten se muutetaan käyttökelpoiseksi tiedoksi. Säännöt, joita kutsutaan algoritmeiksi, antavat laskentalaitteille vaiheittaiset ohjeet siitä, miten tietty tehtävä suoritetaan.
- Päättely. Tämä tekoälyohjelmoinnin osa-alue keskittyy oikean algoritmin valitsemiseen halutun lopputuloksen saavuttamiseksi.
- Perustelut. Tämä tekoälyn ohjelmoinnin osa-alue keskittyy oikean algoritmin valintaan halutun lopputuloksen saavuttamiseksi.
- Itsekorjaus. Tämän tekoälyohjelmoinnin osa-alueen tarkoituksena on jatkuvasti hienosäätää algoritmeja ja varmistaa, että ne tuottavat mahdollisimman tarkkoja tuloksia.
- Luovuus. Tässä tekoälyn osa-alueessa käytetään neuroverkkoja, sääntöpohjaisia järjestelmiä, tilastollisia menetelmiä ja muita tekoälytekniikoita uusien kuvien, uuden tekstin, uuden musiikin ja uusien ideoiden tuottamiseen.
Miksi tekoäly on tärkeää?
Tekoäly on tärkeässä asemassa, koska se voi muuttaa tapojamme elää, työskennellä ja pelata. Sitä on käytetty tehokkaasti liike-elämässä automatisoimaan ihmisten tekemiä tehtäviä, kuten asiakaspalvelutyötä, liidien luomista, petosten havaitsemista ja laadunvalvontaa. Monilla aloilla tekoäly pystyy suorittamaan tehtäviä paljon paremmin kuin ihminen.
Tekoälytyökalut hoitavat usein tehtävät nopeasti ja suhteellisen virheettömästi, erityisesti toistuvat, yksityiskohtaiset tehtävät, kuten suurten lakidokumenttien analysointi sen varmistamiseksi, että asiaankuuluvat kentät on täytetty oikein. Koska tekoäly pystyy käsittelemään massiivisia tietokokonaisuuksia, se voi myös antaa yrityksille näkemyksiä toiminnoistaan, joista ne eivät ehkä ole olleet tietoisia. Generatiivisten tekoälytyökalujen nopeasti laajeneva populaatio tulee olemaan tärkeä alalla, joka ulottuu koulutuksesta ja markkinoinnista tuotesuunnitteluun.
Tekoälytekniikoiden kehittyminen ei ole ainoastaan edistänyt tehokkuuden räjähdysmäistä kasvua, vaan se on myös avannut joillekin suurille yrityksille täysin uusia liiketoimintamahdollisuuksia. Ennen tekoälyn nykyistä aaltoa olisi ollut vaikea kuvitella, että tietokoneohjelmiston avulla olisi voitu yhdistää matkustajat takseihin, mutta Uberista on tullut Fortune 500 -yritys, joka tekee juuri niin.
Tekoälystä on tullut todella käytetty ja tärkeä työkalu monessa yrityksessä ja ne ovatkin kilpaa luoneet omia tekoälyjään. Tällaisia ovat isoissa firmoissa, kuten Alphabetissa, Applessa, Microsoftissa ja Metassa, joissa tekoälyteknologiaa käytetään toiminnan parantamiseen ja kilpailijoiden lyömiseen.
Esimerkiksi Alphabetin tytäryhtiössä Googlessa tekoäly on keskeisellä sijalla hakukoneessa, Waymon itseajavissa autoissa ja Google Brainissa, joka on keksinyt neuroverkkoarkkitehtuurin, joka on luonnollisen kielen käsittelyn viimeaikaisten läpimurtojen perustana.
Tekoälytyökalut ja -palvelut
Tekoälytyökalut ja -palvelut kehittyvät nopeasti. Nykyiset innovaatiot tekoälytyökaluissa ja -palveluissa juontavat juurensa vuonna 2012 kehitettyyn AlexNet-neuroverkkoon, joka aloitti uuden aikakauden GPU:ille ja suurille tietomäärille perustuvassa huipputehokkaassa tekoälyssä. Keskeinen muutos oli kyky kouluttaa neuroverkkoja massiivisilla tietomäärillä useilla GPU-ytimillä rinnakkain skaalautuvammalla tavalla.
Viime vuosien aikana Googlen, Microsoftin ja OpenAI:n tekoälylöytöjen ja Nvidian uraauurtavien laitteistoinnovaatioiden symbioottinen suhde on mahdollistanut yhä suurempien tekoälymallien ajamisen useammilla yhdistetyillä GPU-yksiköillä, mikä on parantanut suorituskykyä ja skaalautuvuutta mullistavalla tavalla.
Näiden tekoälyn huippujen yhteistyö oli ratkaisevaa ChatGPT:n viimeaikaisen menestyksen kannalta, puhumattakaan kymmenistä muista läpimurtoon johtavista tekoälypalveluista.
Lopuksi
Mihin kaikkeen tekoälyn kehittyminen voikaan sitten lopun viimein johtaa? Onko tulevaisuus pelkkää tekoälyä ja sen riemujuhlaa. Todennäköisesti ei, sillä tekoälyn voi odottaa olevan kupla, kuten esimerkiksi kryptovaluutoiden kohdalla on huomattu käyvän.
Valtaisan alkuinnostuksen jälkeen totuus valuutoista on muuttunut. Chatbottien suuri suosio on muokannut koko kentästä niin monivivahteisen, että ChatGPT:n ja muiden vastaavien toimijoiden suosion voi olettaa romahtava, kun kenttä tasoittuu ja siistiytyy.
