Tekoäly vaikuttaa jokapäiväiseen elämäämme. Se mahdollistaa älylaitteidemme toiminnan, auttaa meitä verkko-ostoksissa, tekee tutkimusta ja auttaa lääkäreitä diagnosoinnissa. Miten tähän on tultu?

Selvitimme tekoälyn historiaa aina Turingin koneesta koneoppimiseen, sen hyötyä, yleisimpiä käsitteitä ja tulevaisuuden suuntauksia.
 

Tekoälyn virallinen määritelmä


Kaikki tietävät tekoälyn olemassaolosta, mutta sen syväluotaava ymmärtäminen onkin toinen juttu. Tekoäly tarkoittaa ei-inhimillistä järjestelmää, jolla on ihmisen tasoinen äly ja kyky älykkäisiin toimintoihin. Tämä sama konsepti onkin itse asiassa tuttu jo muinaisesta historiasta.

Nykypäivänä tunnettu tekoäly viittaa kuitenkin yksinkertaisimmillaan sellaisiin tietokoneen toimintoihin, joihin normaalisti tarvitaan ihmisälyä. Hyviä esimerkkejä ovat kuva- ja puheentunnistus tai kyky pelata shakkia. Vaikka tekoälyä on tutkittu jo vuosikymmeniä, vasta viime vuodet ovat tuoneet sen jokaisen yrityksen ulottuville.

Yksi tapa jaotella tekoälyn käyttötarkoitusta on seuraava:

  1. Ihmistyön korvaaminen automaatiolla
  2. Älyn lisääminen prosesseihin, joihin ei ihmistä kannata tai voi käyttää

Automaation lisääminen tekoälyn avulla voi tarkoittaa esimerkiksi sitä, että kauppojen inventaario tehdään valokuvan perusteella automaattisesti sen sijaan, että tuotteet laskettaisiin perinteiseen tyyliin käsin. Valmistavassa teollisuudessa varaosia voisi vastaavasti tunnistaa automaattisesti valokuvien perusteella.

Molemmat edellä mainitut esimerkit voivat sekä tehostaa prosesseja, että parantaa laatua inhimillisen virheen mahdollisuuden poistuttua.

Heikko ja vahva tekoäly


Tekoälyä on kahdenlaista, heikkoa ja vahvaa. Heikolla tekoälyllä tarkoitetaan yksittäisissä tehtävissä taitaviin suorituksiin kykeneviä algoritmeja, kuten hakukoneita, roskapostisuodattimia tai vaikkapa robotti-imureita. Tässä kategoriassa pystytään tekemään jo paljon edistyneempiäkin toimintoja, kuten kasvojen ja puheentunnistusta, hahmontunnistusta tai avustavaa tutkimustyötä.

Vahvalla tekoälyllä puolestaan tarkoitetaan tulevaisuuteen ennustettavaa tekoälyä, joka tulee toimimaan täysin irrallaan ihmisälystä. Vahvaa tekoälyä ja meitä ihmisiä päihittävää superälykkyyttä ei tulla kuitenkaan näkemään vielä moneen kymmeneen vuoteen.

► TWIITTAA: Heikko ja vahva #tekoäly, mitä eroa näillä on ja kummasta yleensä oikeastaan puhutaan? 🤖

Tekoäly - historia lyhyesti


Tekoälyn alkukantainen ajatus juontaa juurensa Kreikan mytologiaan. Jo Kreikan myyteissä on ollut ajattelevia koneita ja keinotekoisia olentoja, kuten pronssinen jättiläinen Talos, joka suojeli Kreetan rannikkoa. Filosofit ja matemaatikot ovatkin kehittäneet mekaanista päättelyä jo antiikin ajoista asti. Tämä puolestaan on johtanut aikanaan tietokoneen keksimiseen, mikä linkittyy suoraan matemaatikko Alan Turingiin.

Brittiläinen Turing oli matemaatikko ja logiikan tutkija, joka tunnetaan natsi-Saksan Enigma-koodin selvittäjänä toisen maailmansodan aikana. Turing työskenteli 1950-luvun taitteessa Manchesterin yliopistossa luennoitsijana ja apulaisjohtajana. Samaan aikaan hän julkaisi artikkelin Computer machinery and intelligence” (Mind, 1950), jossa hän käsitteli tekoälyn ongelmaa. Artikkelissa Turing esitteli testin, jossa määritettiin taso, jonka ylittävää konetta voitaisiin kutsua ajattelevaksi. Tässä myöhemmin Turingin koneeksi kutsutussa testissä tietokone yrittää erottaa ihmisen ja koneen kysymyssarjan avulla.

Itse termi tekoäly esiintyy ensimmäisiä kertoja jo 1950-luvulla. Tekoälyn yksi edelläkävijöistä, John McCarthy, kuvasi ensimmäisenä tekoälyä sellaiseksi määreeksi, jossa koneet voisivat alkaa käyttäytyä älykkäästi. Tästä lähtien, tietokoneiden kehitys on kulkenut enemmän tai vähemmän käsi kädessä tekoälyn kanssa. Erinäisten laitteiden ja sovellusten älykäs käyttäytyminen onkin tänä päivänä jo kaikille tuttua.

► TWIITTAA: Tiesitkö, että #tekoäly oli alkujaan kreikkalainen mytologiaolento? 🤖 🇬🇷 

Esimerkkejä tekoälystä


Digitaalisen kehityksen myötä, myös tekoälyä hyödyntävien sovellusten kehitys on kasvanut räjähdyksenomaisesti. Pian tuleekin olemaan helpompaa listata niitä asioita, joihin tekoäly ei vaikuta kuin niitä, joissa se on osana.

Tässä kuitenkin muutamia esimerkkejä tekoälyn käytöstä:

Itseohjautuva auto


Vaikka itseohjautuvat autot eivät näy vielä katukuvassamme, ne tulevat yleistymään väistämättä ja olemaan tulevaisuudessa pääasiallisia kulkuneuvojamme. Tekoälyä käytetään maisemakuvan hahmottamiseen sekä esteiden ja onnettomuuksien estämiseen..

Kieliapit: käännöskoneet ja äänitunnistus


Tekoäly kääntää mitkä tahansa kielet keskenään ja matkii puhetta lähes autenttisen kuuloiseksi. Jälkimmäinen on johtanut muun muassa digitaalisten avustajien, Sirin, Alexan ja muiden vastaavien puheavustajien kehittämiseen. Katso, miten eri digitaaliset avustajat pärjäävät toisilleen:

Suuren yleisön suosioon nousevia runoja tekoäly tosin ei vielä osaa kirjoittaa - ainakaan jos YLEn taannoista artikkelia on uskominen.

Hahmon - ja kuvantunnistus


Tekoälyä käytetään suurten datamäärien analysointiin, itseohjautuvien järjestelmien luomiseen ja hahmontunnistukseen. Hahmontunnistuksen (pattern recognition) tavoitteena on kehittää datasta kaavoja tai malleja tunnistavia järjestelmiä. Tätä hyödynnetään muun muassa tietotekniikassa, robotiikassa ja lääketieteessä. Käytännössä tämä voisi olla vaikka ihmisten kasvojen tunnistamista, asiakaspalvelusovellusten kehittämistä, sääennustuksia tai syöpädiagnooseja.

Robotiikka ja IoT


Esineiden internet (Internet of Things, IoT) on jo arkipäiväämme, mutta miten tämä saadaan suoraan generoitua liiketoiminnaksi? Robotiikkaan liittyvien tekniikoiden kehittyminen on ollut nopeaa ja robotit ovat tulleet ihmisille arkipäiväisemmäksi vuosi vuodelta.

Valtaosa roboteista on vielä teollisuuden tarpeisiin tehtyjä. Esimerkiksi suomalainen ZenRobotics toimittaa maailmalle rakennus- ja purkujätteiden sekä teollisten jätteiden lajitteluun optimoitua, tekoälyavusteista jätteidenkäsittelyrobotiikkaa.

Tulevaisuudessa esimerkiksi hienokirurgia voidaan hoitaa robotiikalla. Internetiin liitetyissä laitteissa puolestaan vain taivas (tai äly) on rajana: hammasharjasi voi esimerkiksi kerätä dataa pesukerroistasi ja antaa parannusehdotuksia pesutyyliisi – “Pesepä ensi kerralla alahampaiden takaosat huolellisemmin!”

Tutustu valmistavaan teollisuuteen erikoistuneen asiantuntijamme Markus Salon Teollisuuden tienraivaajat -blogisarjaan:

► Osa 1 - Asiakaskeskeinen strategia teollisuusyrityksen kilpailuetuna
► Osa 2 - Miten matkalle kohti asiakaskeskeistä organisaatiota?
► Osa 3 - Tekoäly kilpailuetuna teollisuusyrityksissä

Tekoälyn hyödyt


Vaikka scifi elokuvissa tekoäly onkin totuttu näkemään paholaisena, on todellisuudessa tekoäly tehnyt elämästämme ainoastaan helpompaa. Niinpä muun muassa Terminator-elokuvista tutut tekoälytaistelut ovat turhia pelkoja.

Tekoäly pääsee sinne, mihin ihminen ei


Vaarallisissa ja myrkyllisissä työtehtävissä tekoäly voi tehdä työn ihmisen puolesta. Tekoälyrobotteja voidaan käyttää laboratorioissa, kaivoksissa, syvänmeren kaivannoissa tai vaikkapa avaruudessa. Tekoäly pystyy tekemään vaikeat ja vaaralliset työt puolestamme.

Tarkkuus ja virheettömyys monitahoisissa tilanteissa


Jos liikenteessä käytettäisiin ainoastaan itseohjaavia autoja, olisi liikenneonnettomuuksien riski luultavasti hyvin pieni. Tekoäly pystyy tekemään dataan pohjautuvia nopeita ja monisyisiä ratkaisuja, joissa ihmismieleen vaikuttaisi lisäksi tunnereaktiot ja muut häiriötekijät. Näin tulevaisuudessa ihmiset voivat keskittyä sellaisiin työtehtäviin, joissa tarvitaan erilaista tunnekirjoa ja empatiaa.

Yksittäinen lääkäri ei  myöskään pysty lukemaan kaikkea lääketieteellistä tutkimustyötä, mutta tekoäly teoriassa pystyy. Niinpä tekoäly tekee datan haravoinnin lääkärin puolesta ja lääkärin osaamista tarvitaan vasta sen jälkeen.

Toistuvien tehtävien suorittaminen


Vaikka tekoälyn valtaamista työpaikoilla perinteisesti pelätäänkin, on tekoälyn korvaaminen monotonisissa työtehtävissä ainoastaan positiivinen asia. Automaatio ja tekoäly voivat muokata työtämme mielenkiintoisemmaksi, kun ne poistavat ihmisiltä vanhoja ja tylsiä työtehtäviä ja luovat tilalle uusia ja mielenkiintoisia tehtäviä. Robotit eivät myöskään tarvitse kahvitaukoja ja ovat vähemmän alttiita inhimillisille virheille.

Katso esimerkki, miten Coca-Cola Company käyttää tekoälyä asiakaspalvelun parantamisessa:

Arkemme helpottaminen


Idealistisista tulevaisuudensuunnitelmista huolimatta, helpotamme arkeamme nyt jo erilaisilla tekoälyratkaisuilla, kuten automaattisilla lämmönsäätimillä, reittioppailla, asiakkuudenhallintaohjelmilla sekä myynnin ja markkinoinnin automaatiolla. Tekoäly vaikuttaa elämäämme jatkuvasti niin työpaikalla kuin kotonakin.

Lue myös bloggauksemme siitä, miten tekoäly helpottaa vapaa-aikaamme.
 

Koneoppiminen vs. tekoäly


Vaikka koneoppiminen ja tekoäly kulkevatkin käsi kädessä, on koneoppiminen paljon muuta kuin synonyymi tekoälylle. Tekoäly on laaja kattokäsite, jonka alle kuuluvat kaikki koneiden älykkäät toiminnot.

Tekoälyratkaisuissa hyödynnetään siis usein koneoppimisen (machine learning) menetelmiä. Koneelle voidaan esimerkiksi opettaa ilmiöiden tunnistamista matemaattisten ja tilastollisten menetelmien avulla. Opettaminen tarkoittaa käytännössä lukuisten opetettavaa ilmiötä edustavien lukuarvojen, kuvien tai tekstin lataamista algoritmille.

Tulevaisuudessa ohjelmistorobotiikka ja koneälyn muodot tulevat sulautumaan toisiinsa entistä enemmän. Erilaisia tekniikoita voidaan käyttää rinnakkain saman tehtävän hoitamiseen, sillä ne täydentävät hyvin toisiaan. Tulevaisuudessa tekoäly saattaa pystyä myös ohjelmoimaan itseään ja kenties luomaan abstraktia ajattelua. Tekoälyn kehittämisessä tärkein virstanpylväs onkin opettaa tietokoneita opettamaan itse itseään.

Tekoälyn tulevaisuus – vaikutukset ja odotukset


Tekoälyn mahdollisuudet tulevaisuudessa ovat rajattomat. Tekoälyyn kohdistuu yhä suurempia odotuksia myös talouskasvun kiihdyttäjänä. Hallitusta myöten Suomen päättävät elimet ovat kiinnostuneita tekoälyn mahdollisuuksista vientituotteena ja onkin valinnut sen yhdeksi kärkihankkeistaan. Tavoitteena on saada Suomesta tekoälyn kehityksen kärkimaa. Mutta miten teemme Suomesta tekoälyn maailmanlaajuisen osaamiskeskuksen? Lue aiheesta aiempi bloggauksemme.

Arkipäivän tasolla tekoäly tulee olemaan yhä vahvemmin läsnä jokapäiväisessä elämässämme niin kotona kuin työpaikoillakin. Suurien datamäärien käsittely ja ennalta arvattavat suorittavat tehtävät siirtyvät yhä useammin robottien hoidettavaksi. Tästä huolimatta on syytä muistaa, että tekoälyn kehittämiseen ja järjestelmien parantamiseen tarvitaan yhä enemmän myös ihmisen työtä.

Yksi asia on kuitenkin selvää: tekoäly tulee olemaan mukana työtehtävissämme ja bisneksissämme nyt ja tulevaisuudessa. Salesforcen tilaaman selvityksen mukaan tekoäly tuo CRM-palveluihin uutta tehokkuutta ja lisää bruttokansantuotetta maailmanlaajuisesti 1,1 biljoonalla dollarilla vuoteen 2021 mennessä. Tekoälyn odotetaankin luovan tänä aikana noin 800 000 uutta työpaikkaa. Tämä on enemmän kuin töitä arvion mukaan katoaa automaation vuoksi.

Valkokaulusväkikään ei voi välttää tekoälyn vaikutuksia elämäänsä, sillä korkeaa osaamista vaativa työ tulee myös automatisoitumaan jollain tasolla. Tekoäly ei silti tee ihmisiä tarpeettomiksi, vaan auttaa heitä keskittymään vielä korkeamman vaatimustason töihin.

Tekoäly liiketoiminnan tukena


Menestyvä bisnes vaatii tulevaisuudessa myös tekoälyn ammattilaisia, jotka ovat valmiita integroimaan yritykseensä uusia tekoälyn mahdollistavia työskentelytapoja ja uusia, innovatiivisia ratkaisuja.

Tähän asti yksi merkittävimmistä esteistä tekoälyn laajamittaiselle hyödyntämiselle yritysmaailmassa on ollut se, että tekoälyn kouluttaminen on aikaa vievää puuhaa, ja useimmiten myös hankalaa. Valmiiksi juuri omalle liiketoimintamallille sopivaa, koulutettua mallia on ollut hankala tai jopa mahdoton löytää. Tämän lisäksi data-analyytikoista, eli ihmisistä jotka osaavat luoda näitä malleja, on huutava pula.

Osaavien ihmisten lisäksi tekoäly tarvitsee toimiakseen huomattavan määrän esimerkkidataa. Kone ei opi tuntemaan sairauksia keuhkoröntgenistä ennen, kuin sille on syötetty riittävän suuri määrä luokiteltuja kuvia.

Tekoälyvallankumousta odotellessa yksittäisen yrityksen on mietittävä, mitä konkreettista liiketoimintahyötyä tekoälystä voisi omalle toiminnalle olla, ja miten sen saa valjastettua osaksi toimintaa. Valmiiksi koulutettuja tekoälymalleja alkaa jo pikkuhiljaa tulla markkinoille, ja tämä tietysti olennaisesti helpottaa ja nopeuttaa tekoälyn käyttöönottoa ja hyödyntämistä.

► TWIITTAA: #Tekoäly'vallankumousta odotellessa yritysten on mietittävä mitä liiketoimintahyötyä tästä voisi heille olla 🤖  

Osa tekoälyistä on suunniteltu toimimaan suoraan jonkin toisen järjestelmän kanssa (esim. markkinoinnin automaatio tai asiakaspalvelun hallintaohjelmisto). Tällöin erillistä integraatiota ei tarvita ja järjestelmätoimittaja vastaa mallin kehityksestä. Tämä helpottaa käyttöönottoa radikaalisti.
 


Lue myös seuraavat tekoälyaiheiset artikkelimme:


Haluatko saada tulevat blogikirjoitukset suoraan sähköpostiisi? Tilaa parhaat palat alla olevalla painikkeella - saat koosteen tuoreista blogijutuista kahden viikon välein.

Ps. Seuraathan myös @SalesforceFI -tiliämme Twitterissä!