- Blogit
- Kansantalous
Kirjoittaja on PTT:n tutkimusjohtaja. Twitter: @opruuskanen
Kuuluisa amerikkalainen tieteiskirjailija Isaac Asimov totesi, että mikä tahansa tarpeeksi edistyksellinen teknologia näyttää aluksi taikuudelta. Tekoäly ja sen viimeaikainen huima kehitys näyttäytyy meille itseohjautuvina autoina, puhuvina virtuaaliapulaisina ja vanhuksia palvelevina robotteina. Ne saavat pohtimaan yhteiskunnan tulevaisuutta: viekö tekoäly tietotyön ja robotit fyysisen työn ihmisiltä?
Tekoälytutkijat ovat jakaneet älykkäiden koneiden kehityksen kolmeen vaiheeseen: laskukoneeseen, liskoaivoihin ja nisäkäsaivoihin. Vaiheet kuvaavat tietokoneen kykyä käsitellä tietoa ja oppia siitä.
Ensimmäisessä vaiheessa, joka kesti tekoälytutkimuksen alkuvaiheista viime vuosikymmenelle, älykkyyttä tavoiteltiin ohjelmoimalla loogisia päättelykieliä. Näitä olivat esimerkiksi Lisp ja Prolog. Ne olivat tapoja kuvata asioiden vuorovaikutusta ja yrittää tehdä laskelmia näiden kuvausten perusteella. Tietokoneet eivät olleet älykkäitä vaan ne laskivat mekaanisesti päätössääntöjä.
Nykyisen tekoälyn murrosvaiheena voidaan pitää 2000-luvun ensivuosia, jolloin tietokoneeseen koodattuja hermoverkkoja menestyksekkäästi kerrostettiin ja syntyi tehokas menetelmä säännönmukaisuuksien hahmottamiseen koneen avulla. Tätä menetelmää kutsutaan nimellä syväoppiminen – deep learning. Se perustuu suurten tietomäärien käsittelyyn ja niiden pohjalta tehtyyn luokitteluun.
Syväoppimisessa kone tutkii lukuisan määrän samankaltaisia asioita, ja pyrkii niiden pohjalta päättelemään, onko seuraava asia samanlainen kuin aikaisemmat. Esimerkiksi tietokoneelle annetaan analysoitavaksi tiedot miljoonista flunssapotilaiden oireista. Näiden tietojen perusteella kone oppii luokittelemaan ihmisen joko flunssaiseksi tai terveeksi. Sama menetelmä pätee kaikkeen syväoppimiseen. Onko jalkakäytävän reunalla seisova esine ihminen vai puu? Onko keuhkokuvassa merkkejä syövästä vai ei?
Täysin samalla tavalla toimivat liskojen ja matelijoiden aivot. Ne keräävät havaintoja, joiden perusteella toimivat. Kameleontti tunnistaa kärpäsen ja käärme hiiren. Liskoaivot tunnistavat hahmoja ja liikettä; mutta eivät pysty monimutkaisempiin päättelyihin. Nykyinen tekoäly on liskoaivojen älyä.
Liskoaivoja ei pidä väheksyä. Ne riittävät monen nykyisen työtehtävän automatisointiin. Lääkärin ja monen muun akateemisen ammatin rutiinitehtävät ovat vaaravyöhykkeellä. Parhaimmillaan tämä vapauttaa työntekijät vaikeiden ja monimutkaisten pulmien ratkaisemiseen. Työn sisältö paranee rutiinitöiden jäädessä tekoälylle. Pahimmillaan hyväpalkkaiset korkean koulutuksen vaatimat työt vähenevät. Lopputulosta ei vielä tiedetä ja hyvin erilaisia arvioita vaikutuksista on esitetty.
Silti todellinen murros tapahtuu vasta kun tekoäly saavuttaa nisäkäsaivojen ominaisuudet: luovuuden ja päättelyn. Monta teknologista pulmaa, eettisistä puhumattakaan, on vielä ratkaisematta matkalla kohti nisäkäsaivoja.
Kirjoitus on julkaistu Maaseudun Tulevaisuudessa 29.1.
