Tekoälystä- ytimeen, osa 1

Hermoverkon oppimisen ytimessä on jotain hyvin yksinkertaista ja kaunista.

Silti käytännön sovellukset ja tekoälyn hyödyt syntyvät aina symbioosissa ihmisen kanssa.

Data voi olla tulevaisuuden ja jo tämän päivän öljy.

Miten? Miksi näin sanotaan?

TEKOÄLYLLÄ KILPAILUETUA

Timo Savolainen on julkaissut nyt hiljattain kirjan, Tekoälyllä kilpailuetua (2024). Kirja käsittelee mielenkiintoisella tavalla tekoälyä ikäänkuin teollisuuden ja busineksen seuraavana isona aaltona. Uskon itse, että tekoäly ON seuraava iso aalto, johon kannattaa hypätä posi-asenteella mukaan.

Hän on määrittänyt teknologisen kehityspolun jakautuvan 4 suureen aaltoon:

1. tietokone (ATK)-aalto, eli ylipäätään tietokoneet tulivat
2. mobiiliaalto: Suomi oli valtavasti tässä mukana, etunenässä: teimme ohjelmistoja, Nokia, verkot, eli teleliikennelaitteet; tukiasemat (langattomat laitteet tarvitsevat tukiasemia), yms.
3. Pilvipalvelut — asiat menivät pilveen, jolloin tehokkuus ja kaupallistaminen helpottui
4. tekoälyn aikakausi alkaa nyt 2025

Mitä tässä omassa artikkelissani sivuan? Pieniä juttuja.

En tiedä, johtaako pienten ja yksityiskohtaisten asioiden opiskelu mihinkään. Olen utelias. Ja kirjoitan matkasta tätä artikkelisarjaa.

Haluan tutustua aivan sinne kaikkein keskeisimpään, mitä matemaattisissa verkoissa tapahtuu. Kurkistaa, raottaa- ja sitten kertoa, meninkö kaninkoloon, puun ja kuoren väliin, vai ihan vain puskaan.

Oppimattomuudestakin voi oppia jotain.

Hermoverkko oppii suurinpiirtein siis niin, että se “muistaa mitä tapahtui”, ja seuraavalla kerralla, kun on ratkaisemassa saman tyyppistä tilannetta, verkko antaa paremman vastauksen.

Opeta autoasi — tee siitä älykkäämpi, pelkästään ajamalla

Tekoälyn opetuksessa on yksi mielenkiintoinen juju: signaali voi olla mitä tahansa, mitä teemme — TAI jätämme tekemättä. Kun ajat Teslaa, samalla opetat sitä. Tesla ei ole vielä täysin autonomisesti ohjautuva auto, vaan se oppii. Se oppii meiltä kuskeilta. Kun et törmää, tai äkkijarruta odottamatta, Tesla oppii ajopoluistasi ja samalla se katsastelee kameroillaan, millaisia näkymiä ajotilanteessa on; ja mitä ajoneuvoja, ihmisiä, ja muita objekteja auton ohjelmisto “Näkee” tuossa tilanteessa.

Se oppii myös ajajan, sinun tekemästä äkkijarrutuksesta, ja voi merkata, että “ahaa, jos tuolta sivulta tulee sivuttain, kohti automme leikkauspistettä, tuollainen kärry, niin oikea tapa olisikin tehdä… Jotain muuta mitä sinä teit”. Eli auto voi opetella erilaisista skenarioista, reagoimaan — toisinsanoen ennakoimaan liikennettä älykkäämmin, kuin vetämällä lossit pohjaan. Samalla auto on voinut opetella silmiesi liikkeestä (kohdistumisesta), tai siitä, miten kovaa puristat rattia. (Välttämättä juuri Teslalla ei ole näitä, mutta autoissa on mahdollista tehdä monenlaisia ihmisen fysiologista vastetta ja vireystilaa mittaavia asioita, suhteellisen helposti ja halvalla).

Onkos tämä sitten reilua? Me ajattelimme, että ostamme valmiin robottiauton, joka ajelee meidän puolestamme. No, totuus on että kaikessa tekoälyssä tarvitaan ihmistä opettamaan eli antamaan vaste (feedback) takaisin järjestelmälle. Me ihmiset kun satumme olemaan yleisälyssämme ylivertaisia olentoja!

Jatketaan seuraavassa osassa asian kahlaamista, hieman vierestäkin, ja palataan taas oikeille raiteille! Nähdään!