Tekoäly (AI) on noussut muodikkaaksi termeiksi tech-yhteisössä, erityisesti sen jälkeen kun OpenAI julkaisi ChatGPT:nsä loppuvuodesta 2022. Suosiostaan huolimatta on yhä epäselvyyttä siitä, mikä tarkalleen ottaen lasketaan aidoksi tekoälyksi verrattuna ominaisuuksiin, jotka on yksinkertaisesti luokiteltu tekoälyksi markkinointitarkoituksissa.
Tekoäly voidaan pääasiassa jakaa kahteen kategoriaan: kapea-alainen tekoäly, toisinaan heikoksi tekoälyksi kutsuttu, ja yleinen tekoäly tai vahva tekoäly. Kapea-alainen tekoäly sisältää järjestelmiä, jotka on suunniteltu hoitamaan tiettyjä tehtäviä, kuten puheentunnistusohjelmisto tai kuvankäsittelytyökalut. Nämä järjestelmät ovat erinomaisia tarkoitetuilla aloillaan, mutta heillä puuttuu laajempi kognitiivinen kyvykkyys.
Toisaalta vahvaa tekoälyä, joka ei toistaiseksi ole olemassa muualla kuin teoreettisissa keskusteluissa, kuvitellaan omaavan kyvyn ymmärtää ja oppia monipuolisista kognitiivisista tehtävistä samankaltaisesti kuin ihmisaivot. Työ vahvan tekoälyn luomiseksi jatkuu, mutta se pysyy tavoitteena tulevaisuudelle.
Niin sanotut tekoälyn ominaisuudet, jotka kohtaamme tuotteissa kuten Samsung Galaxy -älypuhelimissa, nojaavat usein tekoälyyn perustuviin algoritmeihin, mutta eivät itsessään ole täysimittainen tekoäly. Ne voivat kuitenkin olla osa tekoälyjärjestelmää. Teknologiat, jotka yleisesti yhdistetään tekoälyyn, sisältävät:
1. **Koneoppiminen**: Tämä on tekoälyn osa-alue, joka käyttää algoritmeja havaitakseen kuvioita tiedoissa ja oppiakseen niistä. Koneoppimisen menetelmiä ovat muun muassa neuroverkot, jotka jäljittelevät aivojen neuroneja ja synapseja, sekä päätöspuut, jotka käyttävät haaroittumismenetelmää ennusteiden tai päätösten tekemiseen syötteiden perusteella.
Joitakin ohjelmia ja toiminnallisuuksia leimataan usein väärin tekoälyksi. Sääntöpohjaiset järjestelmät esimerkiksi nojaavat ennalta määriteltyihin sääntöihin ja algoritmeihin. Digitaaliset avustajat kuten Siri ja Alexa kuuluvat tähän luokkaan – ne toimivat avainsanoilla ja suorittavat ohjelmoidut vastaukset, mutta eivät itse asiassa opi eivätkä sopeudu itsenäisesti.
On myös heuristiikkaan perustuvaa ongelmanratkaisua, joka käyttää kokemusta ja sääntöjä tehokkaasti monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen. Google Maps hyödyntää tätä lähestymistapaa käyttämällä tunnettuja kuvioita reittien ennustamiseen sen sijaan, että oppisi uusista tiedoista.
Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyn maailma kattaa monimutkaisen kirjon kapea-alaisista tekoälyjärjestelmistä vielä toteutumattomaan vahvaan tekoälyyn, eikä kaikkia ”älykkäitä” ominaisuuksia voida pitää varsinaisena tekoälynä. On tärkeää tunnistaa tekoäly enemmän kuin vain yksittäisinä teknologioina – tekoäly on dynaaminen alue jatkuvassa kehityksessä.
Aktuellit tekoälyn trendit:
Tekoälyn markkinat laajenevat nopeasti, ja sillä on laajamittaisia sovelluksia eri teollisuudenaloilla kuten terveydenhuolto, rahoitus, automaatio ja enemmän. Terveydenhuollossa tekoälyä käytetään sairauksien ennustamiseen ja yksilöllisten hoitosuunnitelmien luomiseen. Rahoituksessa tekoälyn sovelluksiin kuuluvat muun muassa petosten havaitseminen, riskienhallinta ja automatisoitu kaupankäynti. Autonomisessa ajamisteknologiassa nojataan vahvasti tekoälyyn navigoinnissa ja päätöksenteossa.
Ennusteet tekoälylle:
Tekoälyn markkinoiden odotetaan kasvavan merkittävästi tulevina vuosina. Grand View Researchin raportin mukaan globaalin tekoälyn markkina-arvo oli 93,5 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuonna 2021 ja sen odotetaan laajenevan vuosittaisella kasvuvauhdilla (CAGR) 38,1% vuosina 2022–2030. Tämä kasvu saa vauhtia laskentatehon kehityksestä, suuresta datan saatavuudesta oppimista varten ja kehittyneempien algoritmien kehittämisestä.
Keskeiset haasteet ja kiistat:
Tekoäly aiheuttaa haasteita, kuten eettisiä kysymyksiä, mukaan lukien mahdollinen vinouden vaikutus päätöksentekoprosesseissa, työpaikkojen automatisoinnin vaikutus työllisyyteen ja yksityisyyden huolenaiheet laajamittaisen tiedon keräämisen ja käytön vuoksi. Lisäksi tekoälyaseiden kehittäminen sotilaallisissa yhteyksissä herättää merkittäviä eettisiä ja turvallisuuskysymyksiä. Keskustelu jatkuu myös tekoälyalgoritmien läpinäkyvyydestä ja tarpeesta tiukemmalle sääntelylle niiden vastuullisen käytön varmistamiseksi.
Tärkeimmät kysymykset:
1. Mitkä ovat tekoälyn eettiset vaikutukset, erityisesti herkillä aloilla kuten valvonnassa ja päätöksenteossa?
2. Miten voimme varmistaa, että tekoälyjärjestelmät ovat oikeudenmukaisia, läpinäkyviä ja vastuullisia?
3. Mitä toimenpiteitä voimme ottaa käyttöön lieventääksemme työpaikkojen siirtymistä tekoälyautomaation seurauksena?
4. Kuinka tasapainotamme innovaation tarpeen ja sääntelyn tarpeen tekoälyteknologiassa?
Tekoälyn edut:
– Tekoäly pystyy käsittelemään ja analysoimaan suuria määriä dataa paljon nopeammin kuin ihminen, mikä johtaa nopeaan päätöksentekoon.
– Se voi automatisoida toistuvia ja yksitoikkoisia tehtäviä, jolloin ihmiset voivat keskittyä luovempiin ja monimutkaisempiin ongelmiin.
– Tekoäly auttaa löytämään kuvioita ja oivalluksia suurista tietomassoista, jotka voivat johtaa läpimurtoihin eri aloilla.
Tekoälyn haitat:
– Mahdollinen työpaikkojen siirtymä, kun automaatio voi vähentää ihmistyövoiman tarvetta tietyissä tehtävissä.
– Tekoälyjärjestelmät voivat periytyä vinoumia koulutusaineistostaan, mikä voi johtaa epäreiluihin tai syrjiviin lopputuloksiin.
– On riski menettää kontrolli tekoälyjärjestelmiin, erityisesti niiden kehittyessä edistyneemmiksi ja autonomisemmiksi.
Näihin tekoälystä laajasti kiinnostuneille seuraavat luotettavat verkkotunnuksia voidaan vierailla:
MIT:n Tietojenkäsittely- ja Tekoälylaboratorio (CSAIL),
DeepLearning.AI, ja
OpenAI.
Nämä linkit johtavat laitoksiin ja organisaatioihin, jotka ovat tekoälyn tutkimuksen ja kehityksen eturintamassa.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl