Tampere
01 Dec, Tuesday
2° C

Proakatemian esseepankki

Älyttömästi tekoälyä



Kirjoittanut: Arttu Asunta - tiimistä Apaja.

Esseen tyyppi: Yksilöessee / 2 esseepistettä.

KIRJALÄHTEET
KIRJA KIRJAILIJA
Tekoäly - Matkaopas johtajalle
Antti Merilehto
Esseen arvioitu lukuaika on 5 minuuttia.

ÄLYTTÖMÄSTI TEKOÄLYÄ

Tekoäly – matkaopas johtajalle kokoaa yhteen mitä tekoäly on, mitkä yritykset sitä hyödyntävät ympäri maailmaa ja miten se vaikuttaa liiketoimintaan. Kirjan kirjoittaja Antti Merilehto on entinen Googlen työntekijä sekä nykyinen toimitusjohtaja yrityksessä Finch Finland. Hänen kirjoitustyylinsä on helposti luettavaa ja ymmärrettävää vaikkei omaisi aiempaa kokemusta tekoälystä. Aihe on erittäin ajankohtainen ja kiinnostava, sillä se käsittelee nykyhetkeä ja lähitulevaisuutta teknologian hyödyntämisen näkökulmasta. Merilehdon mukaan on huolestuttavaa, kuinka suuri kuilu Suomen ja ulkomaisten yritysten välillä tekoälyn ja uuden teknologian soveltamisessa on. Pohdin esseessä tekoälyn ja datan käyttöä ja mitä vaikutuksia näillä on maailmaamme.

Tekoälyä on tutkittu jo yli 60 vuotta, mutta vasta viime vuosina sen kehitys on noussut uusiin ulottuvuuksiin. Tämän kasvun on mahdollistanut teknologian kehitys, mm. laskentatehon ja datanmäärän ansiosta. Usein tekoälypiireissä annetaan yliampuvia lupauksia, kuinka tekoäly ohittaa ihmisen älykkyyden ja korvaa kaiken mahdollisen, vaikka näin ole tapahtumassa vielä vuosikausiin. Tekoäly yksinkertaisuudessaan tarkoittaa koneen suorittamaa toimintaa, joka ihmisen tekemänä olisi älykästä. Tekoäly ei kuitenkaan rajoitu ihmisen kykyihin. Tekoälyn toimintoja ovat mm. oppiminen, ennakointi, päättelykyky, päätöksenteko, kuulo ja näkö. Tekoäly voidaan jakaa karkeasti kahteen osioon, joita ovat heikko tekoäly ja vahva tekoäly. Siinä missä heikko tekoäly kykenee ratkaisemaan yksinkertaisia, yksittäisiä tehtäviä kerrallaan, pystyy vahva tekoäly suorittamaan useita komplekseja toimintoja samanaikaisesti. Merilehto sanoo, että kaikki nykyinen tekoäly on heikkoa tekoälyä, eikä vahvaa tekoälyä ole tiettävästi vielä keksitty.

Merilehto käyttää metaforia ja havainnollistavia vertauksia, helpottaakseen lukijan käsitystä aiheista. Strösselitekoäly kuvastaa sitä, kuinka tekoäly-hype sai yritykset julistamaan sanomaa ”we are driven by AI”, olemme tekoälyvetoisia. Tällä Merilehto tarkoittaa, että yritysten oli helppo ikään kuin liimata yrityksen kylkeen tarra, joka houkuttelee sijoittajia ja asiakkaita. Strösselit ripotellaan vain päälle kauniiksi koristeeksi, vaikka leivos itsessään ei erottuisi joukosta mitenkään. Yhteiskuntamme on tällä hetkellä pisteessä, missä tekoälyyn ei kiinnitetä huomiota, vaikka kohtaamme sitä lähestulkoon joka päivä ja sen näkyvyys mediassa on verrattain jatkuvaa. Esimerkiksi kun käyt kaupassa ja maksat kortilla, on petoksenesto ohjelman käynnistyminen korttikoneessa tekoälyn vaikuttava aine. Facebookissa feedin selailun ideana on, että käyttäjä viettää mahdollisimman paljon aikaa sivulla, jotta mitä useammat ja yksilöidyt mainokset voisivat pompahtaa esiin. Googlella taas on täysin päinvastainen tilanne. Google pyrkii pitämään käyttäjänsä mahdollisimman vähän aikaa hakusivullaan, minkä takia Googlen sivu on ollut kautta aikain hyvin pelkistetty ja yksinkertainen. Heidän ajatuksenaan on saada käyttäjä nopeasti pois sivuiltaan nimenomaan mainostajan sivuille. Tekoälyn skaalattavuus, käyttötarkoitus ja integraatiot ovat rajaton kirjo mahdollisuuksia.

Miksi tekoälyn aika on juuri nyt?

Teknologian ja komponenttien kehitys on paitsi tehostanut tuotantoa ja laskenut niiden kustannuksia, myös tuonut merkittävää parannusta laitteistojen suorituskykyyn. Tämä mahdollistaa yhä useamman yrityksen tai jopa yksilön mahdollisuutta hankkia tarvittavia komponentteja tekoälyn kehittämiseksi. Datan määrä on moninkertaistunut sosiaalisen median myötä, eikä kaikkea dataa pystytä hyödyntämään samaa tahtia, mitä sitä koko ajan syntyy. Ainoastaan vuonna 2016 tekoälyyn keskittyvät yritykset keräsivät rahoitusta yhteensä yli 5 miljardia dollaria. Öljyn ja datan markkina-arvoa on vertailtu useasti, kumpi on nykymaailmassa arvokkaampaa. Yhteiskuntatieteilijä Olli Nylander pohtii blogissaan öljyn ja datan eroavaisuuksia. Nylander kertoo seuraavaa: ”Öljyn jalostus on ammattilaisten puuhaa, syvästi teknologinen prosessi. Kuka hyvänsä ei pääse sohimaan tuota kallista jalostustyötä. Sen sijaan datan jalostaminen informaatioksi, tiedoksi ja viisaudeksi on sellainen prosessi, jota kuka hyvänsä voi tehdä ja tekeekin.” Kyseinen vertaus kertoo siitä, että nykyisen datamäärän myötä voidaan jalostaa dataa moniin eri tarkoituksiim, niin hyvään kuin huonoon. Data on ehtymätöntä, kun taas öljy tulee kuolemaan sukupuuttoon tulevaisuudessa. Mitä vähemmän tuotetta, sitä kalliimpi hinta. Dataesimerkkinä toimii mm. Yhdysvaltain presidentinvaalit sekä Eurooppaa kuohuttanut Brexit. Eri lähteiden mukaan kyseisten tapahtumien seuraukset pystyttiin ennustamaan jo pitkälle etukäteen ja niiden tulokseen vaikutettiin merkittävästi sosiaalisen median, tekoälyn ja dataan pohjautuvan yksilöidyn ”markkinoinnin” kautta. Tämä johti suoraan ihmisten äänestyspäätöksiin ja heidän käyttäytymistään analysoimalla pystyttiin päättelemään, millaisen äänestystuloksen kyseinen yksilö tulisi antamaan. Kaikki tämä tapahtui tekoälyn käsittelemän automatisoitujen prosessien kautta. Öljyn ollessa ihmisistä erillään oleva elementti, on data täysin ihmisen takana seisova, yksilöity tietopankki, jolla voidaan vaikuttaa poliittisestikin äärimmäisen merkittäviin asioihin. Molemmat tuotteet ovat vallankäytön välineitä ja kohteita. Näkökulmasta riippuen, kumpi nyt sitten on arvokkaampaa, data vai öljy?


Polanyin paradoksi

Michael Polanyi oli brittiläis-unkarilainen matemaatikko, joka tutki tiedon ja osaamisen alueita, joita ihmisen on vaikea selittää. Kuvittele tilanne, jossa yrität selittää lapselle, miten luistellaan. Etenkin suomalaisista suurin osa tietää, miten luistellaan, mutta miten selität liikeradat ja liikehdinnän niin, että lapsi sen ymmärtäisi? Polanyin paradoksin mukaan tiedämme enemmän kuin osaamme sanoa. Tämä pätee myös tekoälyyn ja sen kehitykseen. Merilehto kertoo esimerkin Matsushita-yhtiöstä, joka aikoinaan kehitti ensimmäisen leipäkoneen. Monien testien ja kokeiluiden jälkeen, ei leipä edelleenkään ollut yhtä kuohkeaa uunista tulleessaan, kuin manuaalisen leipurin käsistä. Koneen kehittäjät vierailivat leipomoissa selvittämässä, mistä kuohkeus oikein johtuu. Lopputuloksena he saivat leipureilta selville, että kyseessä oli tietynlainen käden liike taikinaa vaivatessa. Leipurit eivät kyenneet selittämään tekemäänsä liikettä sanallisesti, mutta suunnittelutiimi onnistui useiden kokeiden jälkeen integroimaan kyseisen tekniikan leipäkoneeseensa. Vaikka koneoppiminen onkin varsin tehokasta nykypäivänä, eivät koneetkaan pysty oppia tekemään asioita tietyllä tavalla, jos ihminen ei osaa sitä niille selittää. Vain tarkasti opastettuna tietokone pystyy suoriutumaan monimutkaista tehtävistä, kuten lentämään lentokonetta tai ohjaamaan liikennevalojärjestelmiä.

Ohjuskriisistä ohjelmistokriisiin?

Maailman tekoälykehtoina pidetään Yhdysvaltoja sekä Kiinaa, kun Intia ja Venäjä seuraavat vakaasti perässä. Google on yksi maailman johtavia tekoälyn kehittäjiä, unohtamatta esim. Amazonia, Facebookia tai Applea. Tekoälyn kehitystä kuitenkin rajoittavat eri maiden lainsäädännöt. Siinä missä Kiinalla on paitsi enemmän omaa dataa kuin muilla valtioilla, on heidän lainsäädäntönsä huomattavasti joustavampi verrattuna Yhdysvaltoihin tai Eurooppaan. GDPR:n myötä on sanomattakin selvää, että Eurooppa tulee olemaan peränpitäjä näillä markkinoilla. Vertaamalla tilastoja viimeiseltä 10 vuodelta, on merkittävää huomata, että listan top 10 arvokkaimpien yritysten listalla vain öljy yhtiö Exxon Mobil sekä ohjelmistoyritys Microsoft ovat säilyttäneet paikkansa vuodesta 2007 vuoteen 2017. Vuonna 2007 top 10 listalta löytyi vain kaksi niin sanottua teknologiayritystä, kun taas vuoden 2017 listauksessa näitä oli 7. Ainoat teknologiayritysten ulkopuolelta olivat Exxon Mobil (öljy, Yhdysvallat), Johnson & Johnson (lääketeollisuus, Yhdysvallat) sekä Berkshire Hathaway (sijoitusyhtiö, Yhdysvallat). Yrityksistä kahdeksan oli Yhdysvalloista ja kaksi Kiinasta.

Maailman 37 megakaupungista 22 sijaitsee Aasian itäisellä puoliskolla. Megakaupungilla tarkoitetaan yli 10 miljoonan asukkaan kaupunkia. Tekoälykilpailu korostuu tulevaisuudessa entisestään ja näillä markkinoilla suurvalloilla on oletetusti etulyöntiasema. Osaajista on pulaa kaikkialla maailmassa. Kiinan on lähtenyt ratkaisemaan ongelmaa strategialla, jonka ideana on lähettää osaajia opiskelemaan ulkomaille ja maksaa paluurahaa niille, jotka tulevat takaisin Kiinaan työskentelemään tekoälyn parissa. Venäjä on niin ikään julistanut olevansa tekoälyn johtajavaltio, siinä missä Kiinan tavoitteena on paistatella kyseisellä paikalla vuoteen 2030 mennessä. Kuinka pitkälle tekoälyn kehitys tulevaisuudessa syvenee? Nähdäänkö tulevaisuudessa Terminator -tyyppistä sodankäyntiä vai yhä enemmän työttömiä ihmisiä? Korostuuko ihmisten välinen kanssakäyminen yhä enemmän ja millä aloilla, sillä kaikki, mikä on automatisoitavissa, tullaan automatisoimaan.

Mitä pidemmälle kehitys kehittyy ja koneille pystytään tuottamaan tarvittavaa dataa, sitä paremmin koneoppiminen ja tekoäly pystyvät itsenäisesti tuottamaan palveluita. Tuotteilla, joita ihmiset haluavat käyttää, luodaan positiivinen noidankehä. Esimerkiksi puheentunnistuksella toimivan hakupalvelun käyttäjämäärä Yhdysvalloissa on jo noin 20% kaikista tehdyistä hauista. Mitä paremmin puheentunnistus toimii, sitä helpommin käyttäjiä tulee lisää. Tekoäly oppii siis jatkuvasti ja kehittää palvelua automaattisesti sitä mukaa, kun uusia käyttäjiä liittyy palveluun. Näin syntyy positiivinen noidankehä.

Kirjaa lukiessani hämmästyin, kuinka erilainen käytäntömalli tekoälyä kehittävien yritysten ja perinteisten (lue: jokin muu kuin teknologinen ja tekoälyyn keskittyvä liiketoiminta) yritysten välillä on, mitä tulee yritysostoihin. Merilehto kertoo, kuinka päinvastaisia yritysostot tekoälyn maailmassa oikein ovat. Perinteisen liiketoiminnan yksiä suurimpia mittareita ovat kassavirta ja liikevaihto. Tekoälyn startupeissa kassavirta voidaan katsoa negatiiviseksi tekijäksi harkittaessa yrityksen ostoa. Ostajat haluavat tekoäly yritysten keskittyvän heidän omiin tarpeisiinsa, eikä tässä vaiheessa jo olemassa olevien asiakkaiden palvelemista katsota hyvällä. Tekoälyn alalla osaajien hinta on kasvanut suorastaan järkyttävää vauhtia. Vuonna 2016 keskiarvoltaan yhden tekoälyosaajan hinnaksi muodostui noin 2,5 miljoonaa dollaria. Laskukaava suhteutetaan kauppahintaan, joka jaetaan yrityksen työntekijöiden lukumäärällä. Tässä esimerkissä Google osti DeepMind yhtiön 500 miljoonalla dollarilla. Tällä hetkellä kärkisijaa pitää tiettävästi Twitter, jonka ostaman yrityksen työntekijän keskihinnaksi muodostui hieman yli 10 miljoonaa dollaria työntekijää kohden, sen ostaessa kuvantunnistukseen keskittyneen yrityksen Magic Pony.


Siirto 37

”Todennäköisesti menee sata vuotta ennen kuin tietokone voittaa go-pelissä ihmisen, ehkä pidempäänkin.” (Dr. Piet Hut, Institute for Advanced Study, 29.7.1997, New York Times.) Yhdeksän vuotta myöhemmin, korkeimman tason go-mestari, Lee Sedol, istui pelipöydässä hämmentyneenä. Googlen DeepMindin tietokoneohjelma kykeni voittamaan maailman vaikeimmassa strategiapelissä ihmisen ensimmäistä kertaa historiassa. Pelin kompleksisuutta kuvaa mahdollisten siirtojen määrä: niitä on enemmän kuin tunnetun universumin atomien kokonaismäärä. Tapahtuman merkittävyydestä taas kertoo se, että paikalla peliä seuraamassa olivat mm. Googlen hallituksen puheenjohtaja Eric Schmidt, Googlen perustaja Sergei Brin, sekä DeepMindin perustaja Demis Hassabis. Olisikohan herroilla ollut jotain muutakin tekemistä kyseisenä ajankohtana, kuin seurata tietokoneen edesottamuksia paikan päällä? Siirto 37 tiivistää tekoälyn ja koneoppimisen yhteen siirtoon. Paikan päällä olleet ammattilaiset, asiantuntijat ja tuomarit luulivat tietokoneen tehneen karmivan virheen, sillä mahdollisuus sille, että ihminen olisi tehnyt kyseisen siirron vastaavassa tilanteessa, oli yksi kymmenestä tuhannesta. Siirtoa kuvattiin pelin kolmetuhatvuotisen historian valossa aivan käsittämättömäksi. Tässä tilanteessa siirto osoittautui ratkaisevaksi. DeepMidn ohjelma voitti ottelun luvuin 4-1 ja jäi täten historiaan ensimmäisenä tekoälynä, joka on voittanut ihmisen maailman vaikeimmassa pelissä. Älytöntä, eikö?

LÄHTEET: Merilehto, A. 2018. Tekoäly – Matkaopas johtajalle. Helsinki: Alma Talent.
http://ollintuumailut.blogspot.com/2019/01/data-on-nykyajan-oljy-vai-onko.html

Aihetunnisteet:
Kommentoi

Add Comment
Loading...

Cancel
Viewing Highlight
Loading...
Highlight
Close