Vahvaa tekoälyä ei vielä ole olemassa muualla kuin Terminaattorin kaltaisissa scifi-elokuvissa, joissa koneille syntyy tietoisuus ja ne pyrkivät ottamaan vallan ihmiskunnalta. Niin sanottu generatiivinen tekoäly on kuitenkin sekin yhteiskuntaa suuresti mullistava keksintö. Se pystyy luomaan uutta sisältöä algoritmien ja koneoppimismallien avulla.
– Sen avulla voidaan tuottaa aivan uutta materiaalia, kuten kuvia, videoita, sävellyksiä, runoja ja tarinoita. Siltä voidaan myös kysyä asioita, kuten mitä kuvassa näkyvältä pöydältä löytyy – ja se osaa nuo pöydällä olevat asiat ja tavarat luetella, kertoo tietotekniikan lehtori Pekka Pöyry, joka kävi puhumassa heikon tekoälyn mahdollisuuksista Vesilahden kirjastossa.
Generatiivinen tekoäly on voimakas työkalu, joka muuttaa tapaa, jolla luomme ja kulutamme sisältöä, teemme työtä tai opiskelemme.
– Sen olemassaolo on toki herättänyt kysymyksiä. Osa ihmisistä miettii, onko sen kehittäminen oikeasti hyvä asia ja kyllähän itsekin välillä pohdin, että olisihan se voitu vähän myöhemminkin kehittää.
Generatiivinen tekoäly on mukana Pöyryn työssä päivittäin muun muassa erilaisten hankeprojektien kautta.
– Siltä voi myös kysyä esimerkiksi sitä, mitä kurssiin voisi vielä sisällyttää tai miten jo olemassa olevaa kurssia voisi muokata vielä paremmaksi. Tekoälyn voi kouluttaa myös vastaamaan opiskelijoiden kysymyksiin.
Haasteitakin tekoälyn luominen on tuonut.
– Eräs kollegani tuli luokseni marraskuussa 2022 ja kertoi, että nyt on julkaistu tekoäly, joka ratkaisee kaikki meidän perusohjelmoinnin kurssien viikkotehtävät. Kävin tekoälyä testaamassa ja näinhän se todella oli, Pöyry muistelee.
Kun tekniikka kehittyy, joitakin työpaikkoja kenties loppuu, mutta myös uusia syntyy. Oppimisessakin korostuu jatkossa se, että vaikka tekoälyä käyttää, sitä käyttää viisaasti niin, että esimerkiksi kyseisistä viikkoharjoituksista oppiikin jotakin.
– Työtäsi ei tulevaisuudessa vie tekoäly, vaan ihminen, joka osaa käyttää tekoälyä, Pöyry sanoo.
– Tekoälystä on tullut asiantuntijoiden sparraaja ja avustaja. On hyvä muistaa, että tekoäly tekee myös virheitä. Kaiken kaikkiaan tekoälyn kanssa juttelu on kuitenkin sivistävää ja opettavaista.
Tekoälyä voidaan yhteiskunnassa hyödyntää lukemattomin eri tavoin. Se voidaan opettaa luokittelemaan dataa ja tekemään tämän perusteella ennusteita vaikkapa siitä, kuka tulee sairastumaan diabetekseen ja kuka ei.
– Mitä parempaa dataa, sitä paremmin tekoäly oppii. Huonolaatuisesta datasta ei voi saada mitään hyvälaatuista ulos. Tekoälyn opettaminen on usein raskas prosessi, mutta lopputuloksena saatujen ja tehtyjen mallien käyttö kevyttä.
Dataa, jolla tekoälyä opetetaan, pitää olla valtavasti, esimerkiksi silloin, jos tekoäly halutaan opettaa tunnistamaan savu valokuvista.
– Yhtenä mahdollisuutena on syöttää tekoälylle vaikkapa 20 000 valokuvaa, joihin joku on jo merkinnyt hyvin tarkasti, missä kuvissa savua ylipäänsä on ja missä kohtaa savu valokuvissa tarkalleen ottaen on. Sovelluksen käyttömahdollisuutena voisi sitten olla esimerkiksi se, että tekoäly osaa tunnistaa ilmavalvontakuvissa olevan savun ja tekee siitä ajoissa ihmisille hälytyksen.
Tekoäly on jo osa arkielämäämme esimerkiksi älypuhelimissa ja älykelloissa. Tekoälyä hyödynnetään myös esimerkiksi sääennusteiden laatimisessa. Ilmatieteen laitos julkaisi 4. huhtikuuta artikkelin, jossa todettiin tekoälyn mahdollisuuksista nopeuttaa ja tarkentaa sääennusteiden tekemistä. Teksti on kokonaisuudessaan luettavissa Ilmatieteen laitoksen sivuilla.
Annika Eronen
