Tekoäly tulee – oletko valmis?

Tietotekniikka-alan asiantuntija, tietokirjailija Petteri Järvinen muistaa, että tekoälystä puhuttiin jo silloin, kun hän opiskeli alaa 1980–luvun alkupuolella. Helsingin Sanomat kirjoitti aiheesta vuonna 1970 ja Tietokone-lehden kannessa siitä kerrottiin vuonna 1987.

– Kun tekoälyä alettiin kehittää Yhdysvalloissa 1950–1960-luvulla, oli tavoitteena aluksi kääntää kieltä tekoälyn avulla. Amerikkalaisia kiinnosti lähinnä venäjästä englantiin kääntäminen. Siihen he halusivat kehittää uudenlaisia liittymiä. Silloin piti vielä kirjoittaa komentoja, mikä koettiin vaikeaksi, joten tietokoneiden haluttiin oppivan ymmärtämään puhetta, kertoo Järvinen.

Kymmeniä tietotekniikan teoksia kirjoittaneelta Järviseltä ilmestyi syksyllä teos Tekoäly ja minä, jossa hän tarkastelee tekoälyn vaikutuksia työelämään, ihmisyyteen ja uuden oppimiseen.

– Uudenlainen, generatiivinen tekoäly pystyy tuottamaan tekstiä ja kuvaa käyttäjän ohjeiden mukaan, mihin se on opetettu valtavalla määrällä valtavaa aineistoa. Se on tavallaan uutta.

Generatiivisella tekoälyllä tarkoitetaan tekoälymenetelmiä, jotka voivat luoda komennosta uutta sisältöä, kuten kuvia, tekstiä tai ääntä, sen sijaan että ne perustuisivat pelkästään ennalta määriteltyihin sääntöihin tai tietoihin.

– Jo aikoinaan nähtiin, että tekoäly osasi pelata pelejä, vastata kysymyksiin, kääntää kieltä ja ymmärtää puhetta. Mutta uudenlaisen tekoälyn takana ovat 2000-luvun läpimurrot: internet, tehokkaat tietokoneet ja neuroverkot. Internetkin keksittiin jo vuonna 1969, mutta siltä puuttui aluksi helppokäyttöinen selain, vertaa Järvinen.

Perustekniikka ja -tietämys ovat siis olleet olemassa Järvisen mukaan jo pitemmän aikaa, mutta se on yllätys, että markkinoille on tullut kaikille avoimia sovelluksia ja tuotteita, jotka käyttävät generatiivista tekoälyä niin näppärästi.

– ChatGPT-tekoälysovellus on osoittanut, miten ihmismäinen sovelluksesta voidaan tehdä. Jos sen virheprosentti saadaan riittävän matalaksi ja sovellus puhumaan ja kuuntelemaan ihmisen tasoisesti, niin kyllä siitä avautuu taas uusia käyttömahdollisuuksia.

TIETYT AMMATIT SÄILYVÄT

Generatiivisen tekoälyn sovelluksia voidaan Järvisen mukaan hyödyntää esimerkiksi toimistotyössä. Sovellus voi vaikka kertoa, mitä Teams-kokouksessa on tapahtunut, jos ei ole päässyt siihen mukaan, tai se voi laatia Powerpoint-esityksen jostain dokumentista.

– Mutta se, kuinka tekoäly vaikuttaa vaikka teolliseen tai tuotannolliseen toimintaan, on vielä epäselvää ja vaikutusta varmaan liioitellaan. Sitten tietenkin, jos päästäisiin seuraavalle tasolle, jossa voi olla robottiautoja tai robottityöntekijöitä – jotka voivat korvata ihmisiä – niin se on sitten iso mullistus. Mutta emme me kyllä vielä ole siellä. Ei generatiivinen tekoäly yksin sinne vie.

– Ei niitä robottiautojakaan ole näkynyt Suomessa – sattuneesta syystä. Nytkin kun katsoo ulos, niin vaikea siellä on ihmisautoilijankin pärjätä, joten olemme kaukana vielä siitä, että autonkuljettajat, taksinkuljettajat tai rekkakuskit jäisivät työttömiksi robottiauton takia. Ei se ole todellisuutta vielä edes Kaliforniassa, missä on ikuinen kesä ja leveät tiet.

Teollisuudessa on käytetty jo kauan koneoppimisen algoritmeja, kuten konenäköä.

Järvisen mukaan tekoäly on ollut jo kuitenkin pitempään mukana arjessamme.

– Facebook on valinnut näytettäviä päivityksiä tekoälyn pohjalta, ja jos olemme kirjoittaneet hakusanan väärin, niin Google on hakenut oikean tuloksen.

– Teollisuudessa on käytetty jo kauan koneoppimisen algoritmeja, kuten konenäköä, joka tarkkailee liukuhihnalla esimerkiksi paperin tai puutavaran laatua. Jos se huomaa siellä virheitä, niin ne tuotteet otetaan pois linjalta. Tällaistahan on käytetty jo iät ja ajat, mutta sitä ei ole kutsuttu tekoälyksi.

Järvinen uskoo, että tekoälyllä tulee olemaan iso vaikutus työhön pitkällä tähtäimellä.

– Joskin täytyy sanoa, että tietyt ammatit säilyvät varmaan maailman tappiin. Ikinä ei robotti korvaa putkimiestä eikä remonttimiestä tai lastenhoitajaa. Eniten tekoäly vaikuttaa koulutustason keskivaiheilla ja siitä ylöspäin. Tietyt asiantuntija-ammatitkin ovat enemmän alttiita muutoksille kuin perinteinen suorittava työ.

Tekoäly helpottaa Järvisen mielestä monin tavoin arkea ja se tuo käyttöön uudenlaisia palveluja. Varjopuolina hän näkee informaation luotettavuuden laskun ja videopalvelut, jotka heikentävät ihmisten keskittymistä.

MILJARDEJA NEURONEITA

Tuleeko generatiivinen tekoäly muuttamaan työelämää?

– Siitä on hyvin kahdenlaista puhetta, toisaalta tekno-optimismia, että kaikki muuttuu tekoälyn myötä. Osa tutkijoista sanoo, että jopa kolmasosa työpaikoista muuttuu tämän takia.

Näin toteaa VTT:n soveltavaa tekoälytutkimusta koordinoiva tutkimusprofessori Heikki Ailisto, joka on myös Suomen tekoälykeskus FCAI:n ohjausryhmän jäsen sekä teollisuus- ja yhteiskuntaohjelman johtaja.

– Oman kokemukseni perusteella olisin vähän varovainen antamaan tällaisia ennusteita. Yleensä muutokset ovat rauhallisempia kuin mitä teknologiahuuman huipulla luullaan, kun ajatellaan vaikka robotisaatiota 1980–1990-luvulla.

Generatiivisen tekoälyn taustalla ovat Ailiston mukaan 1970-luvulla kehitetyt syvät neuroverkot, jotka matkivat aivosolujen eli neuronien toimintaa.

Generatiivisen tekoälyn taustalla ovat Ailiston mukaan jo 1970-luvulla kehitetyt neuroverkot, jotka matkivat aivosolujen eli neuronien toimintaa. Tietokoneiden tehon ja saatavilla olevan datan määrän kasvaessa ne tarjosivat käyttökelpoisia ratkaisuja käytännön ongelmiin 2010-luvulla. Silloin alettiin puhua niin sanotuista syvistä neuroverkoista ja syväoppimisesta.

Generatiivinen tekoäly voi auttaa myös erilaisten järjestelmien huolto- ja kunnossapidossa.

– Suurissa malleissa on jopa miljardeja keinotekoisia neuroneja. Niistä syntyy monimutkainen verkko, johon informaatio opetetusta materiaalista tarttuu. Ja sen jälkeen sille voidaan esittää tehtäviä, Ailisto tiivistää.

– Jos vaikka sovellukselle näytetään satatuhatta kuvaa koirasta, niin sinne tarttuu jollakin tavalla se koiran olemus: miltä koira näyttää kuvassa. Ja sitten kun sovellukselle annetaan tehtäväksi tunnistaa, onko tässä kuvassa kissa vai koira, niin se hyvin luotettavasti – ei aina, mutta enimmäkseen – sanoo, että tämä on koira.

Teollisuudessa tekoälyä hyödynnetään Ailiston mukaan erityisesti laaduntarkastuksessa.

– Prosessiteollisuudessa, kuten paperi- tai terästehtaassa tai kemianteollisuudessa on mahdollista parantaa optimointia ja säätöjärjestelmiä rakentamalla niiden sisään tekoälyyn perustuvia osia, jotka pystyvät tekemään joitakin osa-alueita perinteisiä järjestelmiä paremmin. Tämä toimii erityisesti silloin, kun mallinnettavat prosessit ovat monimutkaisia ja hankalia.

Esimerkiksi teollisuuden sovelluksista Ailisto nostaa esiin sellukattilaan syötettävän puu-raaka-aineen, jonka laadussa voi olla vaihtelua.

– Tuotantoa on voitu kehittää siten, että malliin on syötetty dataa kaikesta prosessista sekä mittaustuloksia kymmeniltä eri antureilta ja mittareilta.

MIKÄ ROOLI ANNETAAN?

– Generatiivinen tekoäly voi auttaa myös erilaisten järjestelmien huolto- ja kunnossapidossa. Jos käytettävissä olisi dokumentoitua huoltotietoa aiemmilta vuosilta, niin analysoimalla sitä järjestelmä voisi kertoa huoltopäällikölle tai huoltomiehelle, mistä vika voisi johtua. Tämä nopeuttaisi huoltoa. Teollisuudella tuntuu olevan paljon tällaisia toiveita ja visioita, Heikki Ailisto sanoo.

Ajatus, että tekoäly ottaisi vallan, on minusta toistaiseksi höpöpuhetta.

Koneet eivät voi Ailiston mielestä kuitenkaan koskaan korvata ihmistä, joka on paljon monipuolisempi kuin kone. Mutta suoraviivaisiin ja toistuviin tehtäviin, jotka tylsistyttävät ihmistä, kone on parempi. Se ei väsy. Samoin silloin, kun työssä vaaditaan huomattavaa nopeutta.

– Generatiivisen tekoälyn myötä nousee esiin myös syviä, filosofisia kysymyksiä siitä, minkälainen rooli tekoälylle halutaan antaa, Ailisto pohtii. EU:ssa laaditaankin parhaillaan eettisiä ohjeita tekoälylle.

– Me hyväksymme sen, että Suomessa kuolee liikenteessä parisataa ihmistä vuodessa, mutta emme halua liikenteeseen täysin autonomisia, itsenäisesti liikkuvia autoja. Kaivosteollisuudessa voidaan kuitenkin hyödyntää sitä, että isoja työkoneita ohjataan etänä.

SUOMI TUTKIMUKSEN KESKITASOA

Suomi edustaa Ailiston mukaan tekoälytutkimuksessa hyvää tai parempaa keskitasoa, vaikka alan tutkimus keskittyy Yhdysvaltoihin ja Kiinaan. Eurooppalaiset tulevat jäljessä varsinkin soveltamisessa.

– Suomi on eurooppalaisittain oikein hyvää tasoa, vaikka meillä ei olekaan Silo AI:ta lukuun ottamatta mitään isompia alan yrityksiä. Pienempiä on muutama kymmen.

Suomen tekoälykeskus FCAI, jonka ohjausryhmään Ailistokin kuuluu, on mukana Finnish AI Region (FAIR) -innovaatiohubissa. Sen tarkoituksena on tukea tekoälyn laajamittaista käyttöönottoa yrityksissä.

– Olen maltillisen optimistinen tekoälyn suhteen. Mutta se ajatus, että tekoäly ottaisi vallan, on minusta toistaiseksi höpöpuhetta, Ailisto toteaa.

– Tekoälyä voi kuitenkin hyödyntää monella alalla, kuten vaikka terveyssektorilla. Tällä hetkellä Suomessa on edetty hitaasti terveydenhoitopalveluiden kehittämisessä. Yhtenä syynä ovat erilaiset tietojärjestelmät, kuten Apotti ja Esko, jotka eivät keskustele keskenään. Tietoja yhdistämällä ja analysoimalla saataisiin hoidoista tehokkaampia.

Tietynlaiseksi uhaksi Ailisto näkee sen, että tekoälyn työkalut päätyisivät monopolimaisesti vain muutaman yrityksen hallintaan, kuten Google hallitsee nyt tiedonhakua. Se olisi vaarallista. ChatGPT -tekoälysovelluksen takana on OpenAI -tutkimuskeskus ja siihen investoinut Microsoft.

Lue myös: Eero Löytömäki: Tuleeko tekoälystä teollisuusduunarin uusi työkaveri? (Tekijä 14.11.2023)