Mikä tekoäly on?
Tekoäly (AI) on teknologia, jonka avulla koneet voivat osoittaa ihmisen kaltaista päättelyä ja kykyjä, kuten itsenäistä päätöksentekoa. Tekoäly oppii tunnistamaan puheen, havainnollistamaan kuvioita ja trendejä, ratkaisemaan ongelmia ennakoivasti ja ennakoimaan tulevia olosuhteita ja tapahtumia.
Tekoälyn yleiskatsaus
Tekoäly on yksi nykyajan transformatiivisimmista teknologioista. Se on myös yksi nopeimmista teknologian häiriöistä koskaan. Mutta mikä on tekoäly, todella – ja mitä se tekee liiketoiminnalle?
Termi tekoäly sai alkunsa vuonna 1956 Dartmouth Collegessa järjestetyssä tieteellisessä konferenssissa. Eräs tekoälyn perustajista, Marvin Minsky, kuvasi sitä ”koneiden valmistamisen tieteeksi, joka tekisi asioita, jotka vaatisivat älykkyyttä, jos miehet tekisivät niin”.
Vaikka tämän määritelmän ydin on tänä päivänä totta, nykyaikaiset tekoälyjärjestelmät ovat kehittyneet osoittamaan ongelmanratkaisukykyä tehtäviin, kuten visuaalinen havaitseminen, puheentunnistus, suunnittelu, päätöksenteko ja kielten välinen kääntäminen. He voivat käsitellä dataa ja oivalluksia reaaliajassa osoittaen olevansa ketteriä, reagoivia teknologioita, jotka parantavat ihmisten kykyjä ja lisäävät tehokkuutta, tuottavuutta ja tyytyväisyyttä työpaikalla.
Tekoälyn tyypit
Tekoälyjärjestelmä ei ole yksittäinen teknologia, vaan pikemminkin yhdistelmä teknologioita, jotka voidaan yhdistää erityyppisiin tehtäviin. Nämä tehtävät voivat olla hyvin erityisiä, kuten kielen ymmärtäminen ja asianmukainen tai hyvin laaja reagointi, kuten matka-ehdotusten antaminen loman suunnittelua varten. Mutta kaikentyyppisten tekoälyn muodostavien teknologioiden ymmärtäminen voi olla pelottava tehtävä. Tässä ovat perusasiat.
Kolme päätyyppiä tekoälyä
Ydintasolla tekoälyn luokkia on kolme:
Kapea tekoäly (tunnetaan myös nimellä heikko tekoäly): Tekoälyjärjestelmä, joka on suunniteltu tietyn tehtävän tai tehtäväjoukon suorittamiseen. Tämä on nykyisissä sovelluksissa käytettävän tekoälyn tyyppi. Sitä kutsutaan heikoksi, ei siksi, että siltä puuttuu voimaa tai kykyä, vaan siksi, että se on kaukana inhimillisestä ymmärryksestä tai tietoisuudesta, että korreloimme todellisen älykkyyden kanssa. Nämä järjestelmät ovat laajuudeltaan rajallisia, eivätkä ne pysty suorittamaan tehtäviä oman toimialansa ulkopuolella. Esimerkkejä kapeasta tekoälystä ovat ääniavustajat, kasvo- ja puheentunnistus sekä itseohjautuvat autot.
Yleinen tekoäly (tunnetaan myös nimellä vahva tekoäly): Teoriassa tekoälyjärjestelmä, joka pystyisi suoriutumaan menestyksekkäästi kaikista älyllisistä tehtävistä, jotka ihminen voisi – mahdollisesti jopa paremmin kuin ihminen voisi. Kuten kapeat tekoälyjärjestelmät, yleiset tekoälyjärjestelmät pystyisivät oppimaan kokemuksista ja havaitsemaan ja ennustamaan malleja, mutta niillä olisi kyky viedä asioita askeleen pidemmälle ja ekstrapoloida tieto monenlaisiin tehtäviin ja tilanteisiin, joita aiemmin hankitut tiedot tai olemassa olevat algoritmit eivät käsittele. Yleistä tekoälyä ei ole vielä olemassa, vaikka alalla on käynnissä tutkimus ja kehitys, jossa on edistytty lupaavasti.
Superälykäs tekoäly: Tekoälyjärjestelmä, joka määritellään täysin itsetietoiseksi ja ihmisten älykkyyden ylittäväksi. Teoriassa näillä järjestelmillä olisi kyky parantaa itseään ja tehdä päätöksiä ihmistason ylittävän älykkyyden avulla. Ihmisen käyttäytymisen jäljittelemisen tai tunnistamisen lisäksi superälykäs tekoäly tarttuisi siihen perustasolla. Näillä inhimillisillä ominaisuuksilla – ja massiivisella prosessointi- ja analyyttisella voimalla – se voisi ylittää paljon omia kykyjämme. Jos kehitettäisiin superälykäs tekoälyjärjestelmä, se voisi muuttaa ihmiskunnan historian kulkua, mutta tällä hetkellä se on olemassa vain tieteisfiktiossa, eikä ole tunnettua keinoa saavuttaa tätä tekoälyn tasoa.
Miten tekoäly toimii?
Suppean, yleisen ja superälykkään tekoälyn pääluokitusten lisäksi tekoälyn eri tasoilla on useita eri tasoja.
Koneoppiminen (ML) on tekoälyn osajoukko, jonka avulla tietokonejärjestelmät voivat oppia ja parantaa kokemuksesta tai datasta ja sisältää elementtejä esimerkiksi tietojenkäsittelytieteestä, tilastoista, psykologiasta, neurotieteestä ja taloustieteestä. Soveltamalla algoritmeja erityyppisiin oppimismenetelmiin ja analyysitekniikoihin ML voi automaattisesti oppia ja parantaa datasta ja kokemuksesta ilman, että sitä nimenomaisesti ohjelmoidaan siihen. Yrityksille koneoppimisen avulla voidaan ennustaa tuloksia suurten, monimutkaisten tietojoukkojen analyysin perusteella.
Neuroverkot ovat ihmisen aivojen rakenteen ja toiminnan innoittama tekoälyn perusosa. Näissä monikerroksisissa laskennallisissa malleissa solmut on ryhmitelty yhteen kuin neuronit biologisissa aivoissa. Jokainen keinotekoinen neuroni ottaa syötön, suorittaa siihen matemaattisia operaatioita ja tuottaa ulostulon, joka sitten siirretään seuraaviin neuronikerroksiin nopean, rinnakkaiskäsittelyn kautta. Harjoittelun aikana neuroverkot säätävät neuronien välisten yhteyksien voimakkuutta datan esimerkkien perusteella, jolloin ne voivat tunnistaa kuvioita, tehdä ennusteita ja ratkaista ongelmia. Ne käyttävät erilaisia menetelmiä tietojen oppimiseen tehtävästä ja datatyypistä riippuen. Neuroverkot ovat löytäneet sovelluksia eri aloilla, kuten kuvan- ja puheentunnistus, luonnollisen kielen käsittely, mallinnus, autonomiset ajoneuvot ja paljon muuta.
Syväoppiminen (DL) on tietokeskeinen koneoppimisen osajoukko, joka käyttää neuroverkkoja, joissa on useita (syviä) kerroksia, oppimaan ja poimimaan ominaisuuksia valtavasta tietomäärästä. Nämä syvät neuroverkot voivat automaattisesti löytää tiedoista monimutkaisia malleja ja suhteita, jotka eivät välttämättä ole välittömästi ilmeisiä ihmisille, mikä mahdollistaa tarkemmat ennusteet ja päätökset. Syvällinen oppiminen on erinomainen tehtävä, kuten kuvan- ja puheentunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja data-analyysi. Syvien hermoverkostojen hierarkkista rakennetta hyödyntämällä syväoppiminen on mullistanut monia aloja, kuten terveydenhuollon, rahoituksen ja autonomiset järjestelmät.
Generatiivinen tekoäly (gen AI) on syväoppimisen tyyppi, joka käyttää perusmalleja, kuten suuria kielimalleja, luodakseen upouuden sisällön – mukaan lukien kuvat, tekstin, äänen, videot ja ohjelmistokoodin – koulutustietojensa perusteella. Gen AI on kaikenkattava termi erilaisille perusmalliteknologioille – neuroverkoille, jotka on koulutettu valtaviin tietomääriin itseohjautuvaa oppimista käyttäen, kuten seuraavan sanan ennustaminen tekstissä. Sen kehittyneet ominaisuudet tekevät siitä läpimurron tekoälyssä, sillä yksi malli osaa joskus kirjoittaa sekä runoja että liikeasiakirjoja, luoda kuvia ja läpäistä päättelykokeita. Kuvittele kahden LLM-teoksen tuotos, joista toinen on koulutettu yksinomaan tieteellisiin tutkimuslehtiin ja toinen scifi-romaaneihin. Ne voivat molemmat tuottaa lyhyen kuvauksen esineiden liikkeestä avaruudessa, mutta kuvaukset olisivat dramaattisesti erilaisia. Generatiivisella tekoälyllä on monia liiketoimintasovelluksia, kuten realististen tuoteprototyyppien luominen, luonnollisten keskustelujen käyminen asiakaspalvelussa, räätälöityjen markkinointimateriaalien suunnittelu, sisällön luomisprosessien automatisointi sekä grafiikan ja erikoistehosteiden luominen. Sekä yritykset että kuluttajat ovat ottaneet käyttöön generatiivisen tekoälyn huomattavan nopeasti, mikä johtuu siitä, että monet yleiset tekoälysovellukset eivät vaadi ohjelmointi- tai koodaustaitoja käyttääkseen – käyttäjät vain kuvaavat, mitä he haluavat, käyttämällä tavallista kieltä, ja sovellus suorittaa tehtävän, usein vaikuttavin tuloksin. McKinseyn raportinmukaan vuonna 2023:
33 % organisaatioista käyttää yleistä tekoälyä säännöllisesti ainakin yhdessä business-toiminnossa.
40 % organisaatioista lisää investointeja tekoälyyn yleisen tekoälyn ansiosta.
60 % tekoälyä käyttävistä organisaatioista käyttää jo yleistä tekoälyä.
Tekoälysovellukset
Tässä on muutamia muita tapoja, joilla tekoäly muuttaa tapaa, jolla ihmiset työskentelevät, oppivat ja ovat vuorovaikutuksessa teknologian kanssa:
Robotiikka
Robotiikkaa on käytetty valmistuksessa jo vuosia, mutta ennen tekoälyn käyttöönottoa kalibrointi ja uudelleenohjelmointi oli tehtävä manuaalisesti – ja tyypillisesti vasta jonkin hajoamisen jälkeen. Käyttämällä tekoälyä – usein esineiden internetin (IoT) antureina – valmistajat ovat pystyneet laajentamaan merkittävästi robottiensa suorittamien tehtävien laajuutta, määrää ja tyyppiä sekä parantamaan niiden tarkkuutta ja lyhentämään seisokkiaikoja. Yleisiä esimerkkejä AI-avusteisesta robotiikasta ovat varastojen tilauskeräysrobotit ja optimaalisesti vesikasveja tuottavat maatalousrobotit.
Tietokonenäkö
Tietokonenäkymä tarkoittaa sitä, miten tietokoneet ”näkevät” ja ymmärtävät digitaalisten kuvien ja videoiden sisällön. Tietokonenäkösovellukset käyttävät antureita ja oppimisalgoritmeja poimimaan monimutkaisia kontekstuaalisia tietoja, joita voidaan sitten käyttää automatisoimaan tai informoimaan muita prosesseja. Se voi myös ekstrapoloida näkemiään tietoja ennakoiviin tarkoituksiin, kuten itse ajavien autojen tapauksessa.
Luonnollisen kielen käsittely (NLP)
Luonnollisen kielen käsittelyjärjestelmät tunnistavat ja ymmärtävät kirjoitetun tai puhutun kielen. Kehittyneemmissä sovelluksissa NLP voi käyttää kontekstia päätelläkseen asennetta, mielialaa ja muita subjektiivisia ominaisuuksia tulkitakseen merkityksen mahdollisimman tarkasti. NLP:n käytännön sovelluksiin kuuluvat chatbotit, puhelinpalvelukeskuksen palveluanalyysi ja digitaaliset puheavustajat, kuten Siri ja Alexa.
Lisätietoja tekoälystä
Tutustu nopeaan tekoälyyn, joka voi tuoda liiketoimintaasi kattavan tekoälykohtaisten resurssien kokoelman avulla.
Lisätietoja tekoälystä
Tutustu nopeaan tekoälyyn, joka voi tuoda liiketoimintaasi kattavan tekoälykohtaisten resurssien kokoelman avulla.
Tekoälyn hyödyt
Tekoälyteknologiat ovat siirtyneet varhaista käyttöönottovaihetta pidemmälle ja ovat nyt valtavirtaistettuja monissa liiketoimintasovelluksissa.
Nykyään yritykset saavat mitattavissa olevia hyötyjä tekoälyn rakentamisesta ydinliiketoimintaprosesseihinsa:
Parempi tehokkuus ja tuottavuus: Yksi tekoälyn merkittävimmistä eduista yrityksessä on sen kyky automatisoida tehtäviä ja virtaviivaistaa toimintoja. Tekoälyllä toimivat järjestelmät voivat käsitellä suuria tietomääriä salamannopeasti ja vapauttaa arvokkaita henkilöresursseja keskittyäkseen lisäarvollisempiin toimintoihin. Tehokkuuden lisääntyminen johtaa tuottavuuden paranemiseen, sillä työntekijät voivat käyttää aikaansa strategiseen päätöksentekoon ja innovointiin rutiininomaisten ja tavanomaisten tehtävien sijaan.
Parempi asiakaskokemus: Tekoälyteknologia on mullistanut tavan, jolla yritykset ovat vuorovaikutuksessa asiakkaiden kanssa. NLP- ja ML-algoritmien avulla tekoälypohjaiset chatbotit ja virtuaaliset avustajat voivat tarjota yksilöllistä ja reaaliaikaista tukea asiakkaille, 24/7. Tämä saatavuus paitsi parantaa asiakastyytyväisyyttä myös auttaa yrityksiä tarjoamaan saumattoman asiakaskokemuksen eri kanavissa sekä lyhentämään vastausaikoja ja inhimillisiä virheitä.
Datavetoinen päätöksenteko: Enterprise AI -järjestelmät voivat analysoida valtavia määriä jäsenneltyä ja rakenteetonta dataa, jolloin organisaatiot voivat tehdä perustellumpia päätöksiä. Kun näistä tiedoista saadaan merkityksellisiä tietoja, yritykset voivat tunnistaa trendejä, ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä ja optimoida toimintojaan. Tekoälyalgoritmit voivat havaita malleja, jotka ihmiset saattavat jättää huomiotta, tarjoten arvokasta tietoa strategista suunnittelua, riskien arviointia ja liiketoimintaprosessien virtaviivaistamista varten.
Operatiivinen tehokkuus: Tekoäly voi automatisoida toistuvia, aikaa vieviä tehtäviä ja työnkulkuja sekä käsitellä monimutkaisia laskelmia, data-analyysejä ja muita raskaita tehtäviä tarkasti, mikä parantaa tarkkuutta ja vähentää virheitä. Tekoäly voi myös auttaa havaitsemaan poikkeamat, petokset ja tietoturvaloukkaukset nopeasti vähentäen mahdollisia tappioita.
Tehostettu henkilöstöyhteistyö: Tekoäly voi edistää parempaa yhteistyötä ja tietämyksen jakamista työntekijöiden kesken. Älykkäät järjestelmät voivat auttaa tietojen löytämisessä helpottamalla relevanttien tietojen saatavuutta ja tarjoamalla analyyseja, jotka auttavat työntekijöitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä. Lisäksi tekoälypohjaiset yhteistyötyökalut mahdollistavat saumattoman viestinnän ja tiedon jakamisen tiimeille, osastoille ja jopa maantieteellisesti hajautetuille paikkakunnille, mikä edistää innovointia ja parantaa tuottavuutta.
Enterprise AI toiminnassa
Nykyaikaisen yrityksen tekoälyn laajuus ja saavutettavuus tekevät siitä hyödyllisen monilla aloilla.
Esimerkkejä tekoälyn käyttötapauksista eri toimialoilla ovat:
Tekoäly terveydenhuollossa: Lääketieteelliset tietokokonaisuudet ovat maailman suurimpia ja monimutkaisimpia. Tekoälyn keskeinen painopiste terveydenhuollossa on tiedon hyödyntäminen diagnoosin, hoitoprotokollien ja potilastulosten välisten suhteiden löytämiseksi. Lisäksi sairaalat turvautuvat tekoälyratkaisuihin, jotka tukevat operatiivisia aloitteita, kuten henkilöstön tyytyväisyyttä ja optimointia, potilastyytyväisyyttä ja kustannusten vähentämistä.
Tekoäly pankkitoiminnassa: Rahoituspalveluala on ollut yksi varhaisimmista keinoälyn käyttöönotosta mittakaavassa, erityisesti nopeuttaakseen liiketoimia, asiakaspalvelua ja tietoturvaa. Yleisiä sovelluksia ovat tekoälybotit, digitaaliset maksuneuvojat ja petosten havaitseminen.
Tekoäly valmistuksessa: Nykypäivän älykäs tehdas on koneiden verkko, IoT-anturit ja laskentateho – yhteenliitetty järjestelmä, joka käyttää tekoälyä ja koneoppimista datan analysointiin ja oppimiseen reaaliajassa. Tekoäly optimoi ja tiedottaa älykkään tehtaan automatisoiduista prosesseista ja älykkäistä järjestelmistä jatkuvasti laitteiden olosuhteiden valvonnasta toimitusketjun ongelmien ennustamiseen ja ennakoivan valmistuksen mahdollistamiseen.
Tekoäly vähittäiskaupassa: Verkko-ostosten tekijät tarjoavat laajan valikoiman kosketuspisteitä ja tuottavat suurempia määriä monimutkaisia ja rakenteettomia tietojoukkoja kuin koskaan aikaisemmin. Näiden tietojen ymmärtämiseksi ja hyödyntämiseksi vähittäiskauppiaat käyttävät tekoälyratkaisuja erilaisten tietojoukkojen käsittelyyn ja analysointiin, markkinoinnin parantamiseen ja parempien ostokokemusten tarjoamiseen.
Tekoälyn etiikka ja haasteet
Vaikka tekoäly tarjoaa poikkeuksellisia mahdollisuuksia, se sisältää myös riskejä, jotka on tunnistettava ja vähennettävä, jotta estetään yksilöille, ryhmille, yrityksille ja koko ihmiskunnalle aiheutuvat haitat. Tässä muutamia kiireellisimpiä tekoälyn eettisiä haasteita, joita kuluttajien, yritysten ja hallitusten tulisi ottaa huomioon pyrkiessään käyttämään tekoälyä vastuullisesti.
Asiakastietojen eettinen käyttö: Vuoteen 2029 mennessä älypuhelinten käyttäjiä on maailmanlaajuisesti arviolta 6,4 miljardia. Jokainen laite voi jakaa valtavia määriä tietoja GPS-sijainnista käyttäjien henkilökohtaisiin tietoihin ja mieltymyksiin sekä sosiaaliseen mediaan ja hakukäyttäytymiseen. Kun yritykset saavat laajemman pääsyn asiakkaidensa henkilökohtaisiin tietoihin, on yhä tärkeämpää, että ne laativat vertailuarvot ja jatkuvasti kehittyvät protokollat yksityisyyden suojaamiseksi ja riskien minimoimiseksi.
Tekoälyn vääristymät: Tekoälyjärjestelmät voivat heijastaa tai vahvistaa olemassa olevia puolueellisuuksia koulutustiedoissaan, mikä saattaa johtaa epäoikeudenmukaisiin tuloksiin sovelluksissa, kuten työhönotossa tai lainojen hyväksymisessä. Näiden vääristymien lieventämiseksi organisaatioiden on varmistettava, että niiden tietojoukot ovat erilaisia, suoritettava säännöllisiä tarkastuksia ja käytettävä bias-mitigation-algoritmeja. Tosielämän esimerkki tekoälyn vääristymisestä tapahtui Yhdysvaltain terveydenhuoltojärjestelmässä, jossa tekoälymallilla ei ole kriittisiä bias-hillitsemisominaisuuksia, jotka johtivat koulutustiedoista, että väestöryhmät, jotka käyttävät vähemmän terveydenhuoltoon, eivät tarvitse tulevaisuudessa yhtä paljon hoitoa kuin suuremmat menoryhmät, mikä on vaikuttanut satojen miljoonien potilaiden terveyspäätöksiin.
Tekoälyn läpinäkyvyys ja selitettävissä oleva tekoäly: Tekoälyn läpinäkyvyys viittaa tekoälyjärjestelmien toiminnan avoimuuteen ja selkeyteen sen varmistamiseksi, että niiden toiminta, päätöksentekoprosessit ja tulokset ovat ihmisten ymmärrettävissä ja tulkittavissa. Tämä on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan rakentaa luottamusta tekoälysovelluksiin ja puuttua ennakkoluuloihin, vastuuvelvollisuuteen ja oikeudenmukaisuuteen liittyviin huolenaiheisiin. Selitettävissä oleva tekoäly keskittyy erityisesti tekoälymallien ja algoritmien kehittämiseen, jotka voivat antaa selityksiä päätöksiinsä ja ennusteisiinsa käyttäjille ja sidosryhmille ymmärrettävällä tavalla. Selitettävissä olevien tekoälytekniikoiden tarkoituksena on demystifioida monimutkaisia tekoälyjärjestelmiä paljastamalla tekijät ja ominaisuudet, jotka vaikuttavat niiden tuotoksiin. Näin käyttäjät voivat tarvittaessa luottaa tekoälypäätöksiin, todentaa ja mahdollisesti korjata niitä.
Deepfakes: Termi deepfake on syvän oppimisen ja väärennöksen yhdistelmä. Syväväärennös on hienostunut tapa luoda tai muuttaa mediasisältöä, kuten kuvia, videoita tai äänitallenteita, tekoälyn avulla. Syväväärennökset mahdollistavat kasvojen ilmeiden, eleiden ja puheen manipuloinnin videoissa usein huomattavan realistisella tavalla. Tämä teknologia on herättänyt huomiota, koska se on voinut luoda vakuuttavaa mutta keinotekoista sisältöä, jota voidaan käyttää eri tarkoituksiin, viihteestä ja taiteellisesta ilmaisusta sovelluksiin, kuten väärään tietoon ja identiteettipetoksiin.
Lue lisää tekoälystä
Tutki reaalimaailman tuloksia varten rakennettua tekoälyä
Katso, miten voit hyödyntää tekoälyä, joka on integroitu ydinliiketoimintasovelluksiisi ja joka yhdistää ihmiset, tiedot ja prosessit.
Tapaa Joule – tekoälykopteri, joka todella ymmärtää liiketoimintaasi
Mullistaa vuorovaikutuksesi SAP-liiketoimintajärjestelmiesi kanssa, jolloin jokainen tehtävä on yksinkertaisempi ja jokainen kosketuspiste on entistä yksinkertaisempi.