Muuttaako tekoäly maailmaa - ja miten? Kansainvälinen Telepäivä

Samankaltaiset tiedostot
Suomi tekoälyn voittajiin

Tekoäly ja alustatalous. Miten voit hyödyntää niitä omassa liiketoiminnassasi

Miten onnistumme tekoälyn hyödyntämisessä?

Eduskunnan tulevaisuusvaliokunta

Tekoäly liiketoiminnassa. Tuomas Ritola CEO, selko.io

Tosi elävä virtuaalimalli Mika Karaila Tutkimuspäällikkö Valmet Automation

Tekoäly tukiäly. Eija Kalliala, Marjatta Ikkala

Johdatus tekoälyn taustalla olevaan matematiikkaan

Puheentunnistus. Joel Pyykkö 1. 1 DL-AT Consulting

Robotit kuntien päätöksenteon tukena

Tekoäly ja sen soveltaminen yrityksissä. Mika Rantonen

Ohjelmistorobotiikka / Robotic Process Automation (RPA) & Artificial Intelligence (AI) Mikko Kaasinen johtaja, ohjelmistorobotiikka CGI

Automaatio ja älykkäät ratkaisut tulevat rakennuksiin

Tekoälyn käsitekartta

@apoikola. Datan jakaminen Tekoälykiihdyttämö. Kalvot: Antti 'Jogi' Poikola Teknologiateollisuus

Ennakointi johtamisen perustana

Tekoäly tänään , Vadim Kulikov (Helsingin Yliopisto)

Digitalisaatio mahdollisuuksien avaruus

E. Oja ja H. Mannila Datasta Tietoon: Luku 2

Edistyksen päivät, Helsinki. Voiko tutkija muuttaa maailmaa? Humanistista meta-analyysiä merkitysneuvottelevien koneiden avulla.

Esineiden ja asioiden internet - seuraava teollinen murros

Ohjelmistoilla kansainvälistä kilpailukykyä

Millainen on menestyvä digitaalinen palvelu?

Tilastotiede ottaa aivoon

Business as usual vai seuraavan aikakauden kynnyksellä? Murroskohtia kohti 2020-lukua

TEEMU ROOS (KALVOT MUOKATTU PATRIK HOYERIN LUENTOMATERIAALISTA)

Tekoäly muuttaa arvoketjuja

Suomesta Euroopan johtava maa tekoälyn soveltamisessa. Antti Vasara, toimitusjohtaja, VTT Tietoyhteiskunta-akatemia

DIGITAALISUUDELLA SAVON TEOLLISUUTEEN JA PALVELUIHIN MENESTYSTÄ POHJOIS- Yliopettaja Esa Hietikko

Tekoäly ja esineiden internet - energiansäästöä vai uusia sähkösyöppöjä?

RAKLIn strategia vastaa toimintaympäristön muutoksiin

Koneoppiminen ja tekoäly suurten tietomassojen käsittelyssä yleensä ja erityisesti sovellettuina satelliittidatan käyttöön metsien arvioinnissa

Tekoälyn osaamiskartoitus: TEAS-hankkeen keskeisiä tuloksia

Teleyritysten rooli älykkään infran mahdollistajana

Ongelma(t): Voiko älykkyyden määritellä ja voiko sitä mitata, myös objektiivisesti? Onko älykkyyttä ilman (näkyvää) toimintaa? Voiko kone olla älykäs

SMACC Välkky-hanke: 3D-tulostuksella kilpailukykyä pk-yrityksiin

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

Miten tutkimus voi parantaa kilpailukykyä?

Tulevaisuuden kunta on sivistyskunta - Sivistystoimen ammattilaisen työkalut

Tiedonkeruun miljoonat pisteet

Poikkeavuuksien havainnointi (palvelinlokeista)

Tarvitseeko informaatioteknologia matematiikkaa?

Louhi-projektin kokemukset oppina. Tekoälyä hoitohenkilökunnalle

TEOLLISUUS X.0 / INDUSTRY X.0 UUSI "NORMAALI" - HAJAUTETUN ÄLYKKYYDEN AIKAKAUSI SITRA, HELSINKI 14. MARRASKUUTA 2018

Tilastotiede ottaa aivoon

Alma Talent 2018 Helsinki

Alma Talent 2018 Helsinki

Digitalisaatio ja maatilojen materiaali- ja resurssitehokkuus. SALO Heikki Aro

T DATASTA TIETOON

DOB - Datasta oivalluksia ja bisnestä DOB valmennus, Tikkurilan kurssi

Sijoittaminen digitaalisen darwinismin aikakaudella

Globaalit trendit Ihmiset vaurastuvat ja elävät pidempään. Keskiluokka kasvaa ja eriarvoisuus lisääntyy. Taloudellinen ja poliittinen painopiste

Tilaisuus alkaa klo 9 ( ). #digibarometri Wi-Fi: FinlandiaHall

Esineiden, palveluiden ja ihmisten internet

Toimitusjohtajan katsaus

Ennakoiva analytiikka liiketoiminnassa

Data-analyysi tieteenalana Professori, laitosjohtaja Sasu Tarkoma Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin yliopisto

Introduction to Machine Learning

Tekoäly ja tietoturva Professori, laitosjohtaja Sasu Tarkoma Tietojenkäsittelytieteen laitos Helsingin yliopisto

Älykäs datan tuonti kuljetusongelman optimoinnissa. Antoine Kalmbach

tutkimus- ja koulutustarpeet

Lapin DigiStep -hanke

Robotit ja tekoäly terveydenhuollon työvälineinä nyt ja tulevaisuudessa työn tutkimukseen perustuva näkökulma

TIETOJOHDETTU RAKENNUSPROJEKTI Niko Vironen Kehityspäällikkö Fira Group

Suomen digitaalinen tilannekuva Jukka Viitasaari

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

Smart Industry SMARTTAMPERE.FI #SMARTTAMPERE

Automaattisesti kilpailukykyinen teollisuus

Tulevaisuuden kuljetus ja varastointi data-analytiikalla

DIGITALISAATIO JA TEKOÄLY

Digitalisaation hyödyt teollisuudessa

Projektin tavoitteet

Internet of Things. Ideasta palveluksi IoT:n hyödyntäminen teollisuudessa. Palvelujen digitalisoinnista 4. teolliseen vallankumoukseen

Älykäs ja viisas Suomi Miten tekoäly muotoilee yhteiskuntaamme?

JOHDATUS TEKOÄLYYN TEEMU ROOS

RFIDLab Finland ry:n omistajajäsenet

Tuottoa ja tehokkuutta Suomeen tekoälyllä

Johdatus tekoälyyn. Luento : Koneoppiminen. Patrik Hoyer. [ Kysykää ja kommentoikaa luennon aikana! ]

Liikkuvien työkoneiden etäseuranta

Julkinen loppuraportti Simua Startupin nopea kokeilu Oulun Ritaharjun koulussa

Pk-yritysbarometri, kevät 2018

Pk-yritysbarometri, kevät 2018

Pk-yritysbarometri, kevät 2018

Tekoäly terveydessä ja taloudessa Nykytila, haasteet ja mahdollisuudet. Elina Jeskanen Petrus Metsälä

Digitalisaatio oppimisen maailmassa. Tommi Lehmusto Digital Advisor Microsoft Services

Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö)

OHJELMISTOROBOTIIKKA LIIKETOIMINNAN UUDISTAJANA

Turvallisuus kehittyy joko johtajuuden tai kriisin kautta

Tekoälykoulutus seniorimentoreille

Teollinen internet on tuo+avuuden uusi vallankumous mitä sen hyödyntäminen edelly+ää

DIGIKYVYKKYYSKYSELYN TULOKSET POHJOIS-KARJALA

KONEOPPIMINEN SISÄLLÖNTUOTANNOSSA CASE NESTE

Perinteisesti käytettävät tiedon (datan) tyypit

Systeeminen muutos haastaa biotalouden perinteiset liiketoimintamallit

Digitaalinen transformaatio muuttaa asiakkaidemme liiketoimintaa

LUONNOLLINEN KIELI JA TEKOÄLYN KOGNITIO

Tulevaisuuteen katsomisen linssit Mikko Dufva & Matti Minkkinen

Verohallinto ennakoi muutoksia

Monimutkaisesta datasta yksinkertaiseen päätöksentekoon. SAP Finug, Emil Ackerman, Quva Oy

Laskut käyvät hermoille

Transkriptio:

Muuttaako tekoäly maailmaa - ja miten? Kansainvälinen Telepäivä 17.5.2018 Heikki Ailisto Tutkimusprofessori Teknologiantutkimuskeskus VTT Oy

Tiivistelmä Tekoäly on hype-käyrän huipulla. Siihen liittyy suuria odotuksia työn tuottavuuden, terveydenhoidon, autonomisten autojen ja jokapäiväisen elämän muuttumisesta paremmaksi. Mutta on myös pelkoja: työ loppuu, keskiluokka kurjistuu, koneet ottavat vallan. Luonnostelemme kaksi erilaista skenaariota: tekoäly ja robotiikka ovat vain yksi askel digitalisaation ja automaation tiellä TAI ne edustavat todella ainutlaatuista muutosta teknologian ja ihmiskunnan historiassa. Kummastakin skenaariosta voi seurata positiivisia tai negatiivisia vaikutuksia yhteiskunnalle ja liiketoiminnalle. Miten me asiantuntijoina, kansalaisina ja päätöksentekijöinä voimme tähän vaikuttaa? VTT 2017 2

Mitä tekoäly on? Tekoäly on joukko teknologioita ja menetelmiä ei yksi teknologia Syväoppivat neuroverkot ovat saaneet paljon huomiota. Niillä on saatu hämmästyttäviä tuloksia esimerkiksi kuvantunnistuksessa. Muita tekoälyyn liittyviä menetelmiä ja tekniikoita ovat asiantuntijajärjestelmät, älykkäät agentit, lineaarinen regressio, robotiikka, puheentunnistus, haku- ja optimointialgoritmit sekä sumea logiikka AI Paradox (odd paradox, AI effect): AI is whatever hasn't been done yet. Douglas Hofstadter VTT 2017 3

Insinööritieteet Matematiikka ja tilastotiede Fysiikka Filosofia (ml. Logiikka) Kognitiotiede Neurotieteet Yhteiskuntatieteet Talous- ja kauppatieteet Tekoäly (koostuu useista eri teknologioista) Moraali ja etiikka Politiikka Teollisuus Palvelut Terveydenhoito Turvallisuusala Jne. Liikenne Hallinto Jne.

Tekoälyn teknologioita Datapohjaiset menetelmät Transfer learning Lineaarinen regressio (Linear regression) Ennakointi (Prediction) Ohjattu oppiminen (supervised) Reinforcement learning Logistinen regressio (Logistic regression) Neuroverkot (Neural networks) - sisältää ns. syvät neuroverkot Tukivektorit (?) (Support Vector Machines, SVM) Koneoppiminen Machine Learning Ohjaamaton oppiminen (unsupervised) K-means -algoritmi Kohosen kartta (SOM) GAN-verkot Luokittelumenetelmät (Classification) Pääkomponettianalyysi (Principal Component Analysis, PCA) Poikkeamien havaitseminen (Anomaly detection) Evoluutiota jäljittelevät Evolutionary methods Geneettinen optimointi (Genetic optimization) Mallipohjaiset menetelmät Klassinen tekoäly Sääntöpohjaiset (päättely)järjestelmät Rule-based systems Tapauspäättely (?) (Case based reasoning) Search Asiantuntijajärjestelmät (Expert Systems) Päätöspuut (Decision trees) Common sense reasoning Planning Alueita, jotka luetaan tekoälytutkimukseen Robotiikka (Robotics) Ympäristön havainnointi ja anturit Autonomisuus Suunnittelu (Planning) Piirteiden irrotus (Feature detection) Luokittelu (Classigication) Konenäkö (Machine vision) Kuva-analyysi Kasvojen tunnistus (Face recognition) Luonnollisen kielen käsittely (Natural Language Processing) Automaattinen kääntäminen (Automatic translation) Puheentunnistus (Speech recognition) Puheensynteitisointi (Speech synthesis)

Yksinkertaiselta vaikuttava kuvitteellinen tekoälyjärjestelmä tarvitsee monia teknologioita. Sovellus: Itse ajava sähköpolkupyörä Ohjauslogiikka ja käyttöjärjestelmä, perinteinen ohjelmistototeutus Tehtävä Vuorovaikutus Reitinsuunnittelu (navigointi) Liikennesääntöjen huomioiminen Pyörätien seuranta Hätätilanteet, älä aja auton alle Teknologia Puheohjaus Sääntöpohjainen Teknologia: NLP Koneoppiminen Syvät neuroverkot Planning Tietämys Logiikka Päättelysäännöt (If Then Else) Konenäkö ja hamontunnistus Mallipohjainen konenäkö Datalähtöinen: Syvät neuroverkot Syvät neuroverkot; Sääntöpohjaiset menetelmät Toiminta: jarruta

Tekoälytrendi miksi nyt? Data Opetukseen ja analyysin käytettävissä oleva digitaalinen data kasvaa eksponentiaalisesti. Digitalisaatio, pilviteknologia, IoT, muistitilan hinta. Liiketoiminnan tarpeet ja hyödyt Laskentateho Edullisesti käytettävissä oleva laskentateho kasvaa. Algoritmit ja työkalut Algoritmit on pääosin kehitetty jo aiempina vuosikymmeninä, mutta koottu nyt käyttökelpoisiksi työkaluiksi nyt: erityisesti syvät neuroverkot (deep learning). 18/05/2018 7

Tekoälyn kehitysasteet KAPEA TEKOÄLY (NARROW, WEAK AI) Kaikki nykyään käytössä olevat tekoälyn saavutukset kuuluvat tähän joukkoon. Kapea tekoäly toimii hyvin rajoitetussa tehtä-vässään, esimerkiksi tietyssä pelissä tai tietyn sairauden diagnosoinnissa, mutta sillä ei ole omaa tietoisuutta, tahtoa eikä ymmärrystä oman alansa ulkopuolella. VAHVA TAI YLEINEN TEKOÄLY (STRONG, GENERAL AI) Laajan ymmärryksen ja ihmisen kaltaisen tietoisuuden omaava vahva tekoäly tuntuu edelleen pakenevan tutkijoiden pyrki-myksiä. Tähän liittyy tekoälyn paradoksi mitä osataan, ei ole tekoälyä. SUPER TEKOÄLY (SUPER AI) Rohkeimmissa visioissa puhutaan super-tekoälystä, jolloin älykkäät koneet ohittavat ihmisen kyvykkyyden kaikissa suhteissa, kasvattavat älyään eksponentiaalisesti ja ottavat vallan hyvässä tai pahassa. 18/05/2018 8

Ensimmäinen skenaario: Tekoäly on (vain) osa digitalisaatiotrendiä Trendejä ja hype-sanoja vuodesta 2000 Mobile work enabled by 3G, 4G, 5G IoT, Big data Industrie 4.0 Industrial internet Blockchain Cloud and cloud services Platform economy Virtual reality, VR, AR Data Analytics AI Machine learning RPA VTT 2017 9

Toinen skenaario: Tekoäly on aidosti hyppäyksellinen murros. VTT 2017 10

Nelikenttä 1. skenaario Tuottavuuden kasvu johtaa palkkojen nousuun ja kulutus kasvaa. => Talous voi hyvin ja useimmilla ihmisillä menee paremmin. => optimismi yhteiskuntarauha 1. skenaario Automaatio vähentää erityisesti kouluttamattoman työvoiman tarvetta => polarisaatio ja epätasa-arvo => kulutus vähenee, supistuva talous => sosiaalinen ja poliittinen rauhattomuus 2. skenaario Valtava tuottavuuden kasvu ja AI:n avittama hyvä päätöksenteko johtaa runsauden maailmaan, jossa puute on menneisyyttä. Koska AI ja robotit tekevät ikävät ja tylsät työt, ihmisillä on aikaa itsensä kehittämiseen, taiteisiin, liikuntaan seurusteluun paratiisimaisissa oloissa. 2. skenaario Koneet vievät työn ja elannon. AI hallitsee tai sitä käytetään hallitsemaan ihmisjoukkoja, jotka tylsistyvät huumeissa, virtuaaliviihdekoukussa tai kyborgeina. Sotilasrobotit ja kyborgi-poliisit täydentävät synkän kuvan. VTT 2017 11

Kaikki ei tapahdu hetkessä: Aika innovaatiosta valtavirtaan Höyryveturi rautatiet 1805 1860 Polttomoottori T Ford 1876 1908 Penisilliini laboratoriosta käyttöön 1929 1944 Tietokone ENIAC - PC 1948 1982 Matkapuhelinverkko ARP - NMT 1968 1985 Arpanet - www 1967 1995 Artificial Neural Network 1958/65 2015 Face recognition 1966 2010 Natural Language Processing, kääntäminen 1954 2010 order stretches manufacturing of the airplane well into the 2020s, which will be the 747's seventh decade of production 12 18/05/2018 12

Suomen vahvuudet tekoälyn soveltamisessa Erittäin vahva osaaja monilla toimialoilla: työkoneet, tele, metsäteollisuus, energia Koulutuksen verrattain hyvä taso Suomalaiset ottavat uudet teknologiat käyttöön muita eurooppalaisia nopeammin Lait ja sääntely jopa tukevat kokeiluja, esimerkkeinä Käsivarren älytie ja Jaakonmeri Vahva tutkimus Hyvän luottamuksen ja matalien hierarkioiden yhteiskunnat pärjäävät muutoksessa. VTT 2017 13

TECHNOLOGY FOR BUSINESS