Miksi tekoälyn aika on nyt?

Miksi tekoälyn aika on juuri nyt?

Tekoälyn käsite on esitelty jo vuonna 1956. Perustellusti voi kysyä miksei sitä otettu käyttöön heti tuolloin. Tämä ei kuitenkaan ollut mahdollista ja seuraavaksi käydään läpi asioita, joiden on pitänyt toteutua, jotta tekoälyä voidaan soveltaa laajamittaisesti.

1. Teknologian kehittyminen: Tekoälyn mahdollistavat teknologiat ovat kehittyneet merkittävästi viime vuosikymmenten aikana. Näistä tärkeimpiä ovat:

a. Kasvanut laskentateho: viimeisten vuosikymmenten aikana laskentateho on kasvanut eksponentiaalisesti, mikä on ollut ratkaisevaa tekoälyn kehitykselle. Mooren lain mukaan transistorien määrä mikropiireillä kaksinkertaistuu noin joka toinen vuosi, mikä tarkoittaa, että laskentateho on lisääntynyt riittävälle tasolle. Tämä kehitys on antanut mahdollisuuden monimutkaisten tekoälysovellusten kehittämiselle ja laskennallisesti raskaiden tekoälyalgoritmien suorittamiselle.

b. Pilvilaskenta on mahdollistanut tekoälyn saatavuuden ja käyttöönoton laajassa mittakaavassa. Pilvipalveluiden, kuten Amazon Web Services, Microsoft Azure ja Google Cloud, tarjoamat laskentaresurssit ovat tuoneet tekoälyn kehittämis- ja suorittamismahdollisuuden myös pienemmille yrityksille ja tutkimusryhmille, joilla ei ole varaa omiin laitteistoihin tai datakeskuksiin. Se on osaltaan edistänyt tekoälyn soveltamiseen liittyvien innovaatioiden ja sovellusten määrän kasvua.

c. Algoritmien ja laskentamenetelmien kehitys: myös tekoälyyn sovellettavissa olevat algoritmit ovat kehittyneet. Niistä etenkin syväoppiminen (deep learning) ja neuroverkot ovat mahdollistaneet monimutkaisten ja abstraktien suhteiden oppimisen suurista datamääristä. 

d. Syväoppiminen on tekoälytutkimuksen ala, joka keskittyy neuroverkkojen, erityisesti syvien neuroverkkojen, kehittämiseen ja soveltamiseen. Syvät neuroverkot koostuvat useista kerroksista, ja ne kykenevät oppimaan monimutkaisia suhteita suurista tietomääristä. Tämä ominaisuus on tehnyt syväoppimisesta tehokkaan työkalun monilla aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, tie, kielten käsittelyssä, robotiikassa ja peliteoriassa. Syväoppimisen kehitys on ollut mahdollista suurelta osin parantuneen laskentatehon ja algoritmien optimoinnin ansiosta.

2. Saatavilla oleva data ja resurssit: Jos tekoälyä kuvataan uudeksi sähköksi, niin data on sen polttoaine, ja digitaalisen tiedon määrä on kasvanut valtavasti viime vuosikymmeninä. Tämä johtuu osittain internetin ja sosiaalisen median yleistymisestä, mutta myös yritysten ja yhteiskuntien digitalisoitumisesta. Suuret datamäärät mahdollistavat tekoälyalgoritmien kouluttamisen tehokkaammin ja tarkemmin, mikä puolestaan parantaa niiden suorituskykyä ja soveltuvuutta erilaisiin käyttötarkoituksiin. Lähemmin tarkasteltaessa voidaan tunnistaa seuraavia asioita:

a. Big data: Big data viittaa valtaviin datamääriin, jotka ovat liian suuria, monimutkaisia tai nopeasti muuttuvia perinteisten tietojenkäsittelymenetelmien käsiteltäviksi. Tällaista dataa syntyy jatkuvasti esimerkiksi sosiaalisen median käytöstä, liiketoiminnasta, teollisuudesta ja tieteellisestä tutkimuksesta. Tekoäly, erityisesti syväoppiminen, on tehokas työkalu big datan analysointiin ja hyödyntämiseen, mikä puolestaan parantaa tekoälysovellusten suorituskykyä ja soveltuvuutta erilaisiin käyttötarkoituksiin. Big datan käyttö tekoälyssä on mahdollistanut uusien liiketoimintamallien ja innovaatioiden kehittämisen, mikä osaltaan edistää yhteiskunnan ja talouden kehitystä.

b. Avoin data ja tiedon jakaminen: Viime vuosina avoimen datan määrä, lähteet ja tiedon avoin jakaminen ovat lisääntyneet merkittävästi. Monet organisaatiot, kuten hallitukset, yliopistot ja yritykset, ovat alkaneet jakaa datojaan julkisesti, mikä on lisännyt saatavilla olevan tiedon määrää ja monipuolisuutta. Tämä on puolestaan auttanut tekoälytutkijoita kehittämään tehokkaampia algoritmeja ja sovelluksia.

c. Kansainvälinen yhteistyö ja resurssien jakaminen: Tekoälyn kehitys on kansainvälistä, mikä tarkoittaa, että tutkijat ja yritykset eri puolilta maailmaa tekevät yhteistyötä ja jakavat resursseja, kuten tietoja, dataa, algoritmeja ja laskentaresursseja. Tämä yhteistyö ja resurssien jakaminen ovat auttaneet nopeuttamaan tekoälyn kehitystä ja edistämään sen käyttöönottoa eri aloilla.

3. Taloudelliset kannustimet: Tekoälyn hyödyntäminen voi tuottaa merkittäviä taloudellisia hyötyjä. Se voi auttaa yrityksiä automatisoimaan rutiinitehtäviä, parantamaan tuottavuutta, vähentämään kustannuksia ja tekemään tarkempia ennusteita. Lisäksi monet maailman suurimmista yrityksistä ovat investoineet voimakkaasti tekoälyyn, mikä luo kilpailupaineita. Toisaalta se myös tarjoaa mahdollisuuden hyödyntää heidän luomiaan tekoälyjä, kuten vaikkapa eri tarkoituksiin sovellettuja laajoja kielimalleja (large language model = LLM).

4. Yhteiskunnan ja yritysten tarpeet: Yhteiskunnan ja yritysten kohtaamat haasteet ovat muuttuneet koko ajan monimutkaisemmiksi, mikä vaatii uusien ratkaisujen kehittämistä. Tekoäly voi auttaa esimerkiksi ilmastonmuutoksen torjunnassa, terveydenhuollon parantamisessa, kaupunkien suunnittelussa, liikenteen optimoinnissa ja rikollisuuden torjunnassa. Sen avulla voidaan myös parantaa asiakaspalvelua, tuotekehitystä ja markkinointia, minkä ansiosta yritykset voivat kasvaa ja menestyä. Tätä voi tarkentaa seuraavasti:

a. Ilmastonmuutoksen torjunta: Tekoäly voi auttaa kehittämään tehokkaita ja ympäristöystävällisiä teknologioita, kuten uusiutuvan energian tuotantoa, energian varastointia ja kulutuksen optimointia. Lisäksi tekoäly voi auttaa löytämään uusia tapoja päästöjen vähentämiseksi ja ilmaston lämpenemisen vaikutusten lieventämiseksi.

b. Terveydenhuollon parantaminen: Tekoäly voi auttaa parantamaan terveydenhuoltoa esimerkiksi tehostamalla sairauksien diagnosointia, tukemalla räätälöityjen hoitojen kehittämistä ja seuraamalla potilaiden terveydentilaa reaaliajassa. Se voi myös auttaa innovoimaan uusia lääkkeitä ja terapioita aikaisempaa nopeammin ja tehokkaammin.

c. Kaupunkien suunnittelu ja liikenteen optimointi: Tekoälyä voidaan hyödyntää kaupunkirakenteiden suunnittelussa, esimerkiksi optimoimalla liikennejärjestelmiä, parantamalla julkisen liikenteen tehokkuutta ja kehittämällä älykkäitä rakennuksia, jotka säästävät energiaa. Tekoäly voi myös osaltaan auttaa parantamaan liikenneturvallisuutta ja vähentämään ruuhkia.

d. Rikollisuuden torjunta ja turvallisuus: Tekoäly voi auttaa viranomaisia tunnistamaan ja ennaltaehkäisemään rikollisuutta esimerkiksi analysoimalla suuria datamääriä ja tunnistamalla epätavallisia toimintamalleja. Lisäksi tekoälyä voidaan käyttää kyberturvallisuuden parantamiseen, muiden muassa havaitsemalla ja torjumalla haittaohjelmia ja verkkohyökkäyksiä.

e. Asiakaspalvelun, tuotekehityksen ja markkinoinnin parantaminen: Tekoäly voi auttaa yrityksiä ymmärtämään asiakkaidensa tarpeita ja mieltymyksiä aiempaa paremmin, mikä puolestaan mahdollistaa entistä soveltuvampien ja kohdennettujen tuotteiden, palveluiden ja markkinointikampanjoiden kehittämisen. Asiakaspalvelussa tekoälyä voidaan hyödyntää chatbottien ja muiden automatisoitujen ratkaisujen avulla, mikä parantaa asiakaskokemusta ja tehostaa palvelua.

Voidaan todeta, että teknologian kehittyminen ja saatavilla olevien tietojen ja resurssien kasvu ovat olleet keskeisiä tekijöitä tekoälyn laajamittaisessa soveltamisessa. Nämä tekijät ovat yhdessä luoneet otolliset olosuhteet tekoälyn innovaatioiden ja sovellusten kehittymiselle sekä sen yhä laajemmalle käyttöönotolle yhteiskunnassa ja taloudessa.

Edellä esitetyt esimerkit osoittavat, että tekoälyn aika on juuri nyt, koska se voi vastata moniin yhteiskunnan ja yritysten haasteisiin ja tarpeisiin. Tekoälyn avulla voidaan parantaa elämänlaatua, vauhdittaa taloudellista kasvua ja edistää kestävää kehitystä. Tämän lisäksi, kun yhä useammat yritykset ja organisaatiot investoivat tekoälyyn ja hyödyntävät sen tarjoamia mahdollisuuksia, se auttaa luomaan entistä enemmän innovaatioita ja sovelluksia, jotka puolestaan vahvistavat tekoälyn merkitystä yhteiskunnassa ja taloudessa.