Tekoäly ja sen soveltaminen yrityksissä Mika Rantonen
Tekoäly- paljon puhetta, mistä kyse? Lyhyesti sanottuna: tekoäly on sellaista koneen tekemää toimintaa, joka ihmisen tekemänä olisi älykästä Otetaan esimerkkinä vaikka Tikkurilan maalitehdas. Jos kone vain laittaa siellä kansia maalipurkkeihin, se on automaatiota. Tekoälyksi se muuttuu, jos tuotantolinjaan on yhdistetty kamera, viivakoodinlukija ja ohjelma, joka osaa pysäyttää maalarinvalkoisen sävyn tuotannon, kun värivaihtelu ei pysy sallituissa rajoissa. Antti Merilehto Finch Finlandin maajohtaja Vuoden puhuja 2018
Termit arkikielessä Tekoäly toimii siis samoin kuin fiksu ihminen, jos se huomaa jonkin olevan vialla, se tekee jotain tilanteen korjaamiseksi Arkipuheessa tekoäly tarkoittaa usein samaa kuin koneoppiminen Mikäli kone tehdessään tiettyä tehtävää tulee siinä ajan kuluessa paremmaksi tietyillä annetuilla mittareilla, kyseessä on koneoppiva järjestelmä
Termejä vilisee Tekoäly (AI, Articial Intelligence) Koneoppiminen (ML, Machine Learning) Syväoppinen (DL, Deep Learning)
Tekoälyä??? 9.4.2018 https://www.kauppalehti.fi/uutiset/tekoaly-tuli-jo-vedenkeittimiinkin---bugattin-jaqueline-on-kaunis-sisalta-ja-ulkoa/qexfppwq
Tekoäly Tekoäly tarkoittaa sellaisia tietokoneen toimintoja, jotka jäljittelevät ihmiselle tyypillisiä älykkyyttä vaativia toimintoja Heikko tekoäly viittaa koneeseen, joka ei käsitä ihmisen kognitiivisia kykyjä koko laajuudessaan eikä saavuta konetietoisuutta Kehitys vaiheessa oleva vahva tekoäly viittaa koneeseen, joka lähestyy inhimillisen älykkyyden tasoa tai ylittää sen, ja joka voi tehdä ihmiselle kuuluvia asioita. Se voi soveltaa laajoja taustatietoja ja sillä jonkintasoinen konetietoisuus
Oppiminen opettaminen osaaminen Tekoälylle ei ole saatu maalaisjärkeä tekoälytutkija Pentti Haikonen http://www.tiede.fi/artikkeli/jutut/artikkelit/tietoinen_kone_tarvitsee_lapsuuden Kone-oppimisessa aivan sama homma kuin normaalissa oppimisessa: ALGORITMI TÄYTYY OPETTAA Pitää olla esimerkkejä/dataa, millä algoritmia opetetaan Opetusdata Testidata
Termit arkikielessä Tällä hetkellä yrityksille tärkeintä on kuitenkin koneoppiminen Ei tarkoita siis robotiikkaa tai robotteja Vaan käytännössä se on dataa, jota jalostetaan tiettyjen sovittujen mallien kautta Lopputuloksena syntyy esimerkiksi kustannussäästöjä, kasvua ja parempia päätöksiä
Termit arkikielessä Koneoppimisen maailma koostuu pelkästään niistä ohjeistuksista ja säännöistä, joita sille on annettu Sen suurinta antia on löytää valtavista datamassoista ja asiakastiedoista malleja ja toistuvuuksia, joita ihmiset eivät todennäköisesti huomaisi tai jaksaisi laskea
Tekoäly ratkaisee kaiken? Seuraavilla kysymyksillä pääsee jo pitkälle, kun mietitään tekoälyn soveltamista: 1. Pystyykö ihminen ratkaisemaan ongelman muutamassa sekunnissa? 2. Ovatko säännöt vaikeita tai mahdoton kirjoittaa ylös? 3. Onko helppo kerätä esimerkkejä aiheesta/ratkaistavasta ongelmasta?
Tekoäly osaa kaiken?
Tekoäly ratkaisee kaiken? Yleisimmin tekoälyä/koneoppimista käytetään seuraavien ongelmien ratkaisemiseen Ennustaminen (Predict) Personointi (Personalize) Tunnistaminen (Recognise) Rakenteiden ja informaation tunnistaminen (Uncover structure)
Mitä tekoäly vaatii? Tekoälyn ottaminen osaksi arkea vaatii yritykseltä kolme asiaa: Dataa Osaamista Aikaa ja uskallusta kokeiluille Osaamista saa lisää rekrytoimalla, kouluttamalla tai ostamalla Dataa yrityksillä todennäköisesti jo on, vaikkakin se saattaa vaatia jalostamista 80 % ajasta menee datan putsaamiseen 20 % itse koneoppimismallin virittämiseen
Tekoäly- nyt vai ensi vuonna Liian monissa suomalaisyrityksissä ei vieläkään ymmärretä, mistä tekoälyssä on kyse. Ajatellaan, että se on vain big datan kaltainen iskusana tai ohimenevä trendi. Ei ole! Tekoäly muuttaa liiketoiminnan perusteita liki kaikilla toimialoilla. Siksi päätin irrottaa elämästäni seitsemän kuukautta kertoakseni, missä tekoälyn kanssa mennään juuri nyt. Antti Merilehto, Finch Finlandin maajohtaja
Tekoäly- paljon puhetta, missä teot? LinkedInissä 6.4.2018
Tekoäly vie työpaikat? Seuraavina vuosina tekoäly toimii pikemminkin tukiälynä esimerkiksi asiakastyössä ja johtamisessa Pidemmän aikavälin kehityksestä on vaikea sanoa mitään, asiat menevät nyt niin nopeasti eteenpäin Jos työnkuvassa käsitellään dataa tavalla tai toisella, tekoälystä voi olla apua Hierojan työtä tekoäly ei sen sijaan juuri hetkauta Tekniikka&Talous 15.6.2017
Tekoäly vie työpaikat? Elinkeinoministeri Mika Lintilä blogi 25.10.2017 http://tem.fi/blogi/-/blogs/tekoalysta-tukialy
Suomessa. Taloussanomat 17.4.2018 https://www.is.fi/taloussanomat/art-2000005644711.html
Yle 22.1.2018 https://yle.fi/uutiset/3-10034072
Tekniikka & Talous 301.10.2017
Tekoälyn hyödyt Tiedon jakaminen on helppoa tekoälyn opettamisen jälkeen tietylle asialle Se voidaan helposti kopioida, eikä ole tarpeen järjestää koulutuksia kuten ihmiselle Koneet eivät tarvitse unta ja eivätkä väsy kuten ihminen Yksi tekoälyn parhaita hyötyjä on, että päätökset tehdään perustuen faktoihin, eikä tunteisiin, sillä yksi tunnetusti tunteet vaikuttavat ihmisten tekemiin päätöksiin negatiivisella tavalla
Tekoälyn haitat Kykenemättömyys selittää tietyn päätöksen takana olevaa logiikkaa ja päättelyä Luovuuden puute vastauksissa Nykyinen kehitys on vielä sillä tasolla, että tekoäly ei kykene päättelemään, milloin tiettyyn ongelmaan ei ole ratkaisua Terveen järjen (maalaisjärjen) puute päättelyssä voi johtaa ongelmiin
Tekoälyn haitat Toimintakyvyn häiriöt voivat johtaa tilanteeseen, jolloin tekoäly tuottaa vääriä ratkaisuja Tekoäly ei kykene selittämään ratkaisuihin johtavaa päättelyä Väärissä käsissä tekoäly voi aiheuttaa massiivisen mittakaavan ongelmia
Juuri nyt Työ- ja elinkeinoministeriö yhdessä Business Finlandin (ent. Tekes) on käynnistänyt Suomessa tekoälyohjelman Suomessa tarve yli 10 000 tekoäly osaajalle tulevaisuudessa https://tekoalyaika.fi/
Tekoäly ja Data-analytiikka JAMKissa www.jamk.fi/tekoaly Jyväskylän ammattikorkeakoulun IT-instituutissa on keväästä 2017 asti panostettu tekoälyn ja data-analytiikan osaamisen kehittämiseen ja soveltamiseen erilaisiin käyttötarkoituksiin. Pääpaino on ollut tekoälyn tai data-analytiikan avoimeen lähdekoodiin perustuvien tuotteiden soveltaminen joko todelliseen yrityselämän ongelmiin tai muihin mielenkiintoisiin tapauksiin