Tekoälyn tulevaisuus
Tekoälyn (AI) kolmas aalto on alkamassa, ja tässä aallossa koneet arvioivat datan kontekstissa päätösten tekoa varten. Mitä uusia kykyjä tämä saattaa luoda, ja onko tässä sudenkuoppia? Lontoon Imperial Collegen ja Saabin Zero Pressure -podcastin kolmannessa osassa juontaja Helen Sharmanin vieraana ovat asiantuntijat Tero Ojanperä ja tohtori Karen Haigh, jotka keskustelevat AI:n kolmannen aallon vaikutuksista.
Koulutus, parempi läpinäkyvyys ja luottamus ovat kahden AI-asiantuntijan mukaan tärkeimpiä tekijöitä tekoälyn (AI) kolmannen aallon hyväksyttävyyden parantamisessa.
Sekä Tero Ojanperä, Pohjoismaiden suurimman yksityisen AI-laboratorion, Silon, perustaja ja fyysisesti edustettujen järjestelmien kognitiivisten tekniikoiden asiantuntija, tohtori Karen Haigh, ovat vakuuttuneita edistyneempien AI-kykyjen mahdollistamista eduista.
Toisaalta he myös sanovat podcastissa Helen Sharmanille, että heidän mielestään meidän on tiedettävä, miten ja miksi tekniikka toimii siten kuin se toimii. Sitä ei siis saa ohittaa tai hyväksyä ajattelematta, ja meidän on oltava ohjaksissa.
”Ihmisinä meidän on kyettävä asettamaan sille rajat,” Haigh sanoo.
”Tilannetta voisi verrata kotona olevaan pikkulapseen. Lapsen ympärille asetetaan rajoja, joiden avulla varmistetaan, että lapsi oppii ne asiat, jotka hänen halutaan oppivan."
Edistyneiden kykyjen suuri potentiaali
AI on ollut käytössä jo 1950-luvulta asti. Tuolloin se alkoi yksinkertaisina tilastollisina prosesseina ennen koneoppimiseksi laajentumista 1960-luvulla. Edellisen vuosikymmenen aikana AI on kuitenkin kehittynyt valtavaa vauhtia.
AI:n kolmannen aallon lupauksiin sisältyy koneita, jotka pystyvät asettamaan datan kontekstiin. ”Ihmiset tekevät sitä jatkuvasti esimerkiksi ymmärtäessään liikennemerkin merkityksen merkin ollessa likainen ja lähes lukukelvoton,” Sharman sanoo. Tämäntyyppinen AI on jo löytämässä tiensä esimerkiksi autonomisesti tai avustetusti ajaviin autoihin.
Tero Ojanperä ja tohtori Karen Haigh uskovat, että tällä AI:n uudella aallolla on valtava potentiaali monissa eri käyttökohteissa, kuten kouluopetuksessa, toimitusketjujen hallinnassa ja luonnonkatastrofien pelastustoimien koordinoimisessa.
”AI ei tule hallitsemaan ihmisiä vaan tukemaan ihmistä päivittäisessä työssään. Se auttaa ratkaisemaan suuria ongelmia ja siten auttaa tekemään maailmasta paremman paikan. Kyse on siitä, millaisena me näemme AI:n,” Ojanperä sanoo.
”Esimerkiksi opetusprosessissa AI voi kerätä dataa digitaalisessa oppimisympäristössä. Sen avulla on helpompaa havaita, jos joku on jäämässä jälkeen, jolloin näille oppilaille voi tarjota yksilöllistä tukea. Opetusympäristössä AI voi myös toimia vuorovaikutteisesti. Monissa tilanteissa se voi olla opettaja, kuten chattibotti, jollaisen kanssa monet meistä ovat jo kommunikoineet asiakaspalvelusovelluksissa.”
AI:n lupauksen lunastamisen edellytykset
Kuten dataa kontekstiin asettavalle tekniikalle sopiikin, asiantuntijamme uskovat, että AI:n näkeminen oikeassa kontekstissaan on ehdoton edellytys sen integroimiselle elämäämme ja hyväksynnälle. Kumpikaan ei näe sitä vaarana ihmiskunnalle.
Tohtori Haigh, joka on kirjoittanut AI:n roolista elektronisessa sodankäynnissä, näkee tekniikan sopivan monimutkaisten tehtävien nopeaan käsittelemiseen rajallisissa tilanteissa, kuten taistelukentällä.
”Tarkasteltaessa kriittistä puolustussektoria, tilanteita, joissa on kovia reaaliaikaisia toiminnan rajoitteita, kaiken on tapahduttava erittäin nopeasti. Käytössäsi on pieniä sulautettuja laitteita. Pilveen ei pääse tekemään valtavia laskutoimituksia. Päätösten on oltava nopeita ja niiden on oltava oikeita,” hän kertoo.
”Sotilaallisten tilanteiden toinen tärkeä ominaispiirre on, että aiempia oppimisesimerkkejä ei useinkaan ole. Oppiminen tapahtuu reaaliaikaisesti, tehtävän aikana, ja joillakin järjestelmillä ei aluksi ole lainkaan dataa. Mönkijällä ei ole Marsissa aikaa odottaa Maasta vastausta kaikkiin tarvittaviin päätöksiin. AI on pelkkä työkalu, kuten joukko matemaattisia työkaluja, joita voi käyttää ongelmien ratkaisuun, ja se on erityisen hyödyllinen kaukaisissa ja vaativissa ympäristöissä.”
Tero Ojanperä lisää: ”Etuja on varsin paljon, mutta meidän on silti oltava läpinäkyviä AI:n osalta muutenkin kuin koulutuksessa. Esimerkiksi jos ihmiset keskustelevat chattibotin kanssa asiakaspalvelutilanteessa ja luulevat sen olevan ihminen, mutta kuulevatkin vastapuolen olevan AI, käyttäjä saattaa suuttua tai pettyä. Läpinäkyvyys on siis erittäin tärkeää, ja AI:n toimintaa on kuvattava yksinkertaisesti.”
Kummankin asiantuntijan mielestä tietoon perustuva luottamus on olennaisen tärkeää.
”Ajatellaan vaikka autoja, joissa on kaistallapysymisavustin ja vakionopeussäädin. Olemme hyväksyneet ne, ja se on luottamuksen rakentamista AI:hin alimmalta tasolta alkaen,” tohtori Haigh sanoo.
”AI on edelleen kuin ihminen. Se tekee joskus virheitä,” Ojanperä lisää. ”Kun ymmärrän, että se voi ohjata autoa, mutta minun on silti oltava valppaana, kaikki sujuu. Joten kunhan emme luota sokeasti ja tekniikka on läpinäkyvää, kaikki mahdollisuudet ovat avoinna."
Näin seuraat meitä
Tämä Lontoon Imperial Collegen ja Saabin Zero Pressure -sarjan kolmas podcast on saatavilla useimmilla podcast-alustoilla, mukaan lukien Spotify, Google ja Apple.
Kysymykset, kommentit ja ehdotukset tulevien lähetysten aiheiksi ovat tervetulleita. Seuraa meitä käyttämälläsi podcast-alustalla ja Twitterissä!