Pieni sanakirja tekoälystä

Tekoäly, älykäs automaatio ja robotiikka; AI, IA ja RPA… Listaa voisi jatkaa vaikka kuinka. Vaikeilta kuulostavien termien merkitykset eivät ole aina selviä ammattilaisillekaan. Ota termit haltuun alla olevan sanaston avulla!

Nämä termit tuntuvat usein menevän sekaisin ammattilaistenkin kielenkäytössä. Siksi on tärkeää koota kaikki termit yhden otsikon alle ja selventää, mitä ne tarkoittavat.

Tekoäly (Artificial Intelligence, AI)

Tekoälyllä (Artificial Intelligence), jota myös AI:ksi usein kutsutaan, tarkoitetaan koneen kykyä jäljitellä inhimillistä ajattelua. Tekoälyksi määritellään yleensä ratkaisu, joka oppii ja kykenee ratkomaan ongelmia, jotka eivät ole ratkaistavissa rutiininomaisella laskennalla. Tekoälyratkaisu voi esimerkiksi sille opetettujen tapausten perusteella oppia tunnistamaan vakuutuspetokset tai rahanpesuyritykset tietyllä todennäköisyydellä.

Liiketoiminnassa termiä tekoäly käytetään nykyään varsin huolettomasti, ja se voi tarkoittaa asiayhteydestä riippuen mitä tahansa edistynyttä analytiikan sovellusta, kuten ennakoivaa analytiikkaa, tekstianalytiikkaa tai visuaalista analytiikkaa.

Tekoäly eroaa perinteisistä ohjelmistoista monin eri tavoin. Perinteiset ohjelmistot toimivat ennalta määrättyjen sääntöjen mukaan ja suorittavat tarkasti ohjelmoituja tehtäviä. Ne eivät voi sopeutua muuttuviin olosuhteisiin ilman ihmisen tekemiä muutoksia, kun taas tekoäly oppii datasta ja osaa päivittää toimintaansa datasta tekemiensä havaintojen perusteella. 

Yleisellä tasolla tekoäly voidaan jaotella yleiseen tekoälyyn (Artificial General Intelligence) ja kapea-alaiseen tekoälyyn (Narrow AI).

Yleinen tekoäly eli vahva tekoäly (Artificial General Intelligence)

Yleinen tekoäly (Artificial General Intelligence), toiselta nimeltään vahva tekoäly (Strong AI), tarkoittaa koneen kykyä jäljitellä kokonaisvaltaisesti inhimillistä älykkyyttä. Tutkijapiireissä yleisellä ja vahvalla tekoälyllä viitataan myös koneen kykyyn kehittää tietoisuus. 

Yleistä tekoälyä voi soveltaa tehtävästä toiseen ja se kykenee luovaan ajatteluun ja itsenäisesti oppimaan uutta. Toistaiseksi yleistä tekoälyä ei ole olemassa muualla kuin tieteistarinoissa.Nykyiset tekoälysovellukset ovat vielä kaukana yleisestä tekoälystä, vaikka esimerkiksi hyvin kehittynyt chatbot-sovellus voisi hetkellisesti onnistua antamaan vaikutelman todellisesta älykkyydestä.

Monet tekoälysovellukset, kuten itseajavat autot ja älykkäät interaktiiviset käyttöliittymät, ovat itse asiassa (lähes) reaaliaikaiseen analytiikkaan perustuvaa toimintojen automatisointia.

Kapea-alainen tekoäly (Narrow AI)

Kapea-alaiseen tekoälyyn (Narrow AI) luettavat algoritmit on suunniteltu suorittamaan tarkasti rajattuja tehtäviä tietyn kontekstin ja sovellusalueen puitteissa. Kapea-alaiseen tekoäly voidaan tuntea myös termein sovellettu tekoäly (Applied AI) tai heikko tekoäly (Weak AI)

Kun perinteisellä ohjelmoinnilla voidaan helposti laskea TOSI/EPÄTOSI-tyyppinen vastaus tilanteessa, jossa säännöt ovat täysin yksiselitteiset, laskee tekoälysovelluksen algoritmit todennäköisyyden tilanteessa, jossa täysin selvää säännöstöä ei ole. Nämä algoritmit saattavat olla erittäin tehokkaita niissä tehtävissä, joihin ne on suunniteltu, mutta niiden osaaminen ei ulotu muihin tehtäviin.

Esimerkiksi vakuutuskäsittelijä voi oppia tunnistamaan epäilyttävät korvaushakemukset pienistä vihjeistä, mutta kysyttäessä hän ei välttämättä osaa nimetä mitään selkeää yksittäistä indikaattoria: korvaushakemus vain vaikuttaa oudolta. Kun tekoälylle opetetaan riittävän suuri määrä esimerkkejä vilpillisistä korvaushakemuksista, se oppii tunnistamaan vilpilliset tapaukset samaan tapaan kuin ihminen.

Toisena esimerkkinä toimii AlphaGo, joka maaliskuussa 2016 voitti Go-pelin hallitsevan maailmanmestarin viiden pelin ottelusarjassa. Vaikuttavasta suorituskyvystään huolimatta AlphaGo ei kykene pelaamisen lisäksi muihin tehtäviin kuten esimerkiksi tilaamaan pitsaa tai tekemään musiikkisuosituksia. Se on hyvä juuri siinä mihin se on opetettu.

Tekoälysovellus voi esimerkiksi muuntaa puhetta tekstiksi, tulkita tekstistä halutun toimenpiteen ja tunnistaa hahmoja. Tekoälysovelluksia yhdistelemällä voidaan luoda hyvinkin “älykkään oloisia” sovelluksia, mutta tosiasiassa kaikki nykyiset tekoälyratkaisut edustavat kapea-alaista tekoälyä.

Erään määritelmän mukaan tekoäly on edistynyttä analytiikkaa yhdistettynä automaatioon: "automation of an optimal sequence of decisions from prescriptive analytics." Tämäkään määritelmä ei ole ole huono. Monet tekoälysovellukset, kuten itseajavat autot ja älykkäät interaktiiviset käyttöliittymät, ovat itse asiassa (lähes) reaaliaikaiseen analytiikkaan perustuvaa toimintojen automatisointia.

Koneoppiminen (Machine Learning, ML)

Koneoppiminen (Machine Learning, ML) on niin keskeinen käsite tekoälyssä, että monesti termiä käytetään synonyyminä tekoälylle - joka tosin on käsitteenä kattavampi. Koneoppiminen tarkoittaa oikeastaan tietojenkäsittelyn alaa, jossa tietokone oppii tunnistamaan malleja ilman, että niitä sille erikseen ohjelmoidaan.

Koneen opettaminen ja opetusaineiston tekeminen onkin monesti tekoälysovellusten kehittämisen haasteellisin vaihe. Koneoppiminen on oikeastaan kattotermi, joka pitää allaan useita menetelmiä, esimerkiksi neuroverkot ja puumenetelmät. Koneoppimisen menetelmät voidaan luokitella ohjatun oppimisen menetelmiin (jossa opetusdatan haluttu tulos tiedetään) ja ohjaamattomaan oppimiseen (datasta ei tiedetä mitään.) Tekoälysovellukset, tai pääosa sellaisiksi kutsutuista, ovat oikeastaan koneoppimisen sovelluksia.

Lopulta kaikki sovellettu tekoäly perustuu analytiikkaan, oli kyse sitten kuva-, ääni-, teksti- tai mistä vaan datasta.

Analytiikka

Koneoppimisen menetelmiä käytetään edistyneessä analytiikassa. Analytiikan sovelluksia ovat esimerkiksi:

• asiakaspoistuman ennakointi
• asiakkaan ostokäyttäytymisen ennustaminen
• ja riskin arviointi.

Termeillä analytiikka (eli edistynyt analytiikka ja ennakoiva analytiikka) ja (sovellettu) tekoäly on paljon päällekkäisyyttä. Usein analytiikka niputetaan kattotermin tyyppisesti käytetyn tekoälynimikkeen alle, vaikkei kaikki analytiikka suinkaan täytä sovelletun tekoälyn määritelmää.  Siitä, mikä on ”perinteistä” analytiikkaa ja mikä tekoälyä, voidaan saivarrella loputtomiin. Lopulta kaikki sovellettu tekoäly perustuu analytiikkaan, oli kyse sitten kuva-, ääni-, teksti- tai mistä vaan datasta.

Robotiikka ja ohjelmistorobotiikka (Robotic Process Automation, RPA)

Robotiikalla voidaan tarkoittaa paitsi teollisuus- myös ohjelmistorobotteja. Robotit pääasiassa suorittavat orjallisesti niihin ohjelmoitua toimenpidesarjaa. Robotiikalla ei välttämättä ole mitään tekemistä tekoälyn kanssa, mutta robotit voivat toki käyttää tekoälypalveluita, esimerkiksi teollisuudessa konenäköä ja ohjelmistorobotiikassa teksti- ja kuva-analytiikkaa.

Ohjelmistorobotiikka (Robotic Process Automation, RPA) sekoitetaan usein prosessimallinnukseen (BPM eli Business Process Modelling) ja prosessiautomaatioon (BPA, Business Process Automation), tai työnkulkujen automatisointiin (WFA, Workflow Automation). Ohjelmistorobotiikassa on kuitenkin kysymys eri asiasta. Ohjelmistorobotiikalla automatisoidaan rutiininomaisia toimistotyön tehtäviä. Ohjelmistorobotti käyttää ohjelmistoja samaan tapaan kuin ihminen, mutta se noudattaa orjallisesti sille koodattua ohjeistusta, ohjelmaa. Ohjelmistorobotiikan hyöty tulee aikaavievän ja tylsän rutiinityön automatisoinnista.

Älykäs automaatio (Intelligent Automation, IA)

Älykäs automaatio (Intelligent Automation, IA) tarkoittaa työtehtävien ja prosessien automatisointia, joka voidaan tehdä esimerkiksi ohjelmistorobotiikan ja tekoälyn keinoin. Älykkäällä automaatiolla pyritään viemään automaatio pidemmälle kuin yksinkertaisimpien rutiinien automatisointi.

Siinä ne olivat. Kaikki termit avattuina. 

Vaikka tekoäly ei vielä kykene suoriutumaan erilaisista tehtävistä yhtä monipuolisesti kuin ihminen, kehitys etenee pitkin harppauksin. Tähän vaikuttavat muun muassa laskentatehon kasvaminen, räjähdysmäisesti kasvava datan määrä sekä algoritmien kehittyminen. Samaan aikaan tekoälyn nopea kehitys on nostanut esiin monia eettisiä kysymyksiä, jotka tulee huomioida ja ratkaista.

Tutustu myös:

• Hyperautomaation lyhyt historia
• Onnistunut tekoälytulkkaus - avain teoälyinnovaatioiden menestykselle
• Mitä on tekoäly?
• Tekoälyn käyttöönotto ja sen 5 sudenkuoppaa
• Myrskyvaroitus – Miten tekoäly muuttaa maailmaa ja miten siihen voi varautua?
• Vakuuta talousosasto tekoälytarpeesta
• CGI:n ohjelmistorobotiikan palvelut
• CGI:n tekoälyn palvelut