Kirjoittaja: Helinä Heino
 |
| Tekoälyä hyödynnetään yhä enenevissä määrin myös yritysmaailmassa. Kuva Pixabaysta. |
Tekoäly elää
tällä hetkellä vahvassa hypessä ja monet yritykset ovat jo ottaneet käyttöön
tekoälypohjaisia metodeja tai ainakin harkitsevat uusia investointeja.
Teknologiateollisuuden Tekoälykiihdyttämö julkaisi viime vuoden lopulla AI
Landscape -listauksen, joka listaa suomalaisia yrityksiä jotka täyttävät tietyt
tiukat kriteerit tekoälyn käytössä. Tuolloin listalle hyväksyttiin 15 yritystä,
mutta tällä hetkellä listalta löytyy ainakin 24 yritystä. Tilanteen kehitystä
voi seurata osoitteessa https://faia.fi/landscape/.
Mainittakoon
listalta esimerkkinä vuonna 2017 perustettu Tekoäly-yritys Silo.AI. Talouselämä
uutisoi (20.6.2019) Silo.AI:n saaneen 10 miljoonan rahoituksen toimintaansa ja
uutisessa siteerataankin yrityksen tavoitteena olevan kasvaa ”eurooppalaiseksi
tekoälyn lippulaivayritykseksi”. Yhdeksi yrityksen julkiseksi projektiksi
mainittiin Finnairia varten kehitelty tekoälytyökalu, jonka avulla voidaan
varautua säiden aiheuttamiin poikkeusoloihin.
Kauppalehti
uutisoi (5.6.2019) Metson rakentavan uutta palvelubisnestä koneoppimisen
avulla. Sovelluskohteena mainitaan isojen kaivoskoneiden ennakoiva vikojen
analytiikka. Ideana olisi, että esimerkiksi laitteen poikkeava tärinä saattaa
viitata laitteen epätasaiseen toimintaan ja näin ongelmaan voidaan puuttua
aikaisessa vaiheessa.
Pienellä
vaivannäöllä taas voi löytää Googlen syövereistä mainoksia älykkäistä
kodinkoneista, kuten jääkaapista ja astianpesukoneesta. Esimerkiksi
astianpesukoneen voi käynnistää puhelimen avulla jo kotimatkan aikana.
Pelkästään
Googlen hakukonetta tai Apple kännykän henkilökohtaisen avustajan Sirin apua
käyttämällä tulee valinneeksi tekoälyä hyödyntäviä palveluita, eli tekoäly on
siis jo nyt huomaamattomana ja tarpeellisena osana arkea.
Miksi tekoäly sitten herättää
kiinnostusta juuri nyt ja miksi siihen halutaan investoida?
Tekoälyn
uudelleennousun suurena syynä voidaan pitää tietokoneiden laskentatehon
parantumista. GPU eli grafiikkasuoritin on komponentti, jota on käytetty
näytönohjaimissa. Aiemmin GPU:lla on ollut merkitystä erityisesti pelien
3d-grafiikoiden renderöinnissä. Nykyisellään GPU:n avulla voidaan suorittaa
tekoälyn tarvitsemaa tehokasta rinnakkaislaskentaa, eli sillä voidaan siis
kiihdyttää prosessointia.
Viimeisin
tekoälyn jääkausi pohjaa siihen että tuolloin tietokoneiden
laskentakapasiteetti ei yksinkertaisesti riittänyt datan tehokkaaseen
prosessointiin. Hyvistäkään algoritmeistä ei ole paljoakaan apua jos laskennan
tehoa ei saada nostettua riittävälle tasolle.
Kajaaniin
onkin tällä hetkellä suunnitteilla supertietokone, ja sen luvataan olevan
kymmenen kertaa nopeampi kuin tämänhetkinen Euroopan nopein supertietokone ja
käytön tuottavan negatiiviset päästöt. Laskentatehon luvataan vastaavan
tilannetta jossa 600 000 Applen MacBook Prota laskisi yhtä aikaa, muistitila
puolestaan rinnastuu tilanteeseen jossa 18 500 Blu-ray-levyn muisti saadaan
hyödynnettyä. Laskentakapasiteetti päätyy yleiseurooppalaisen käyttöön ja Suomi
saa käyttöönsä 24 % laitteen laskenta-ajasta. Tämä supertietokonehanke on
toteutettu EU:n jäsenmaiden yhteisyritys EuroHPCA yhteistyönä. Tarkoituksena on
parantaa eurooppalaista kilpailukykyä, työllisyyttä ja tutkimusta
tekoälymarkkinoilla. Yhdysvallat ja Kiina ovat kuitenkin edellä
laskentakapasiteetin suhteen, joten kilpailutilanteen tasaamiseen on vielä
matkaa.
Aiemmin ei
myöskään ollut saatavilla tarvittavaa määrää annotoitua eli ns. luokiteltua
dataa, jota käytetään tekoälyn opettamisessa (ks. aiempi postaus: Mikä se semmoinen tekoäly sitten on?). Näytteet on siis jo ennen opetusta ryhmitelty tiettyihin luokkiin
(esim. kissa, koira tai lintu) ja algoritmin on tarkoitus oppia piirteet, jotka
liittävät tietyntyyppiset näytteet samaan luokkaan.
Luokittelualgoritmilla
voidaan tarkastella ja vertailla samaan aikaan huomattavan suuria määriä
erilaisia piirteitä ja löytää yllättäviä yhtäläisyyksiä. Ihmismieli ei
mitenkään pysty käsittelemään samaan aikaan tällaista datamäärää. Samalla
voidaan parantaa tulkinnan tarkkuutta sillä algoritmi analysoi samanlaiset
tapaukset samalla tavalla. Ihmisen suorittamaan työhön kuitenkin liittyy
väsymyksestä ja muusta häiriöstä aiheutuvia valitettavan ikäviä mutta
inhimillisiä virheitä.
Tekoäly
tarjoaa kustannustehokkuutta, sillä se pystyy tekemään analysointityötä yötä
päivää ilman kahvitaukoja, toisin kuin ihmiskollegansa. Rutiinitehtävien
automatisoinnilla voidaan vapauttaa työaikaa muihin tehtäviin.
Mitenkäs se etiikka?
Kuten missä
tahansa muissakin ratkaisuissa, on tekoälyyn pohjautuvissa ratkaisuissakin omat
ongelmansa. On huomattu, että tekoälyn kouluttajien omat näkökulmat saattavat
vaikuttaa lopputulokseen. Esimerkiksi jos kasvojentunnistuksessa käytetty
opetusdata koostuu suuremmaksi osaksi miesten kuin naisten kasvoista, on
odotettavissa, että naisten kasvojentunnistus toimii heikommin.
Jos taas
annetaan tekoälyn päättää laina-asioista, on mietittävä millaisia tietoja
voidaan käyttää lainanannon myönnön tai eväämisen perusteena. On myöskin
mietitty sitä, että päätöksenteon tulisi olla sikäli läpinäkyvämpää, että
algoritmi osaisi myös kertoa mitkä syyt johtivat lopputulokseen. Yksinkertaisin
esimerkki voisi olla, että algoritmi ilmoittaa lainan eväämisen johtuvan liian
matalasta tulotasosta suhteessa lainan määrään.
Mitä taas
tulee terveydenhuoltoon, niin on selvää, että kehitettyä algoritmia on turha
viedä oikeuden eteen. Hypoteettisesta hoitovirheestä on aina vastuussa ihminen.
Tekoälyn
kehitys luo omat haasteensa, kun halutaan tarjota kaikille ihmisille oikeudenmukaista
kohtelua. On kyettävä rajaamaan algoritmin päätöksentekoa niin, että
esimerkiksi sukupuoli, etninen tausta, asuinpaikka, ympäristöolot, poliittinen
tausta tai uskonnollinen vakaumus eivät aiheuttaisi eriarvostumista. Tätä ei
kuitenkaan ole aivan niin helppo toteuttaa kuin voisi luulla, sillä nämä
taustatiedot saattavat korreloida vahvasti muiden päätöksentekoon vaikuttavien
asioiden kanssa. Jos esimerkiksi lainanhakija haluaa rakentaa talonsa alueelle,
jossa työllisyysnäkymät ovat kehnot, niin on mietittävä, miten tämän
ympäristöoloihin liittyvän seikan voisi ratkaista oikeudenmukaisesti.
Tekoälyn
moraali on juuri niin hyvä kuin sen kehittäjät ovat onnistuneet opettamaan.
Näihinkin
ongelmiin ollaan kuitenkin herätty ja pidetty aivoriihiä, joissa koitetaan
löytää sopivaa ratkaisua vastuuseen ja yleisesti etiikkaan liittyviin
kysymyksiin. Edellisen Elinkeinoministeri Mika Lintilän toimeksiannosta
perustettu Tekoälyaika on esittänyt etiikkahaasteen, jossa yrityksiä haastetaan
laatimaan tekoälyn etiikkaan liittyviä periaatteita. Sivustolta https://www.tekoalyaika.fi/ voi lukea Suomen tavoitteista tekoälyn suhteen. Sivustolta
löytyy mm. tekoälytyöryhmän loppuraportti.
Tekoäly ja terveydenhuolto
 |
| Kuva Pixabaysta. Tehostettu teknologia vapauttaa lääkärien aikaa potilastyöhön. |
Myöskin
terveydenhuollon saralla ollaan herätty kehittyvän tekoälyn luomiin
mahdollisuuksiin. On kehitelty syöpänäytteiden seulontaa, älykaiuttimen
mahdollisuutta analysoida sydänkohtausta tietyntyypisen kurkkuäänen
perusteella, uniapneapotilaan voinnin seuraamista hengitysmaskin välityksellä,
verensokerin seurantaa olkavarteen kiinnitetyllä sensorilla ja monenlaisia
muita tapoja hyödyntää uusia metodeja.
Tutkimuksissa
ollaan myös onnistuttu tunnistamaan tekijöitä, jotka saattavat ennustaa
lastensuojelun asiakkuutta. Sopivalla tavalla toteutettuna tekoäly saattaisi
siis jopa kyetä auttamaan hankalassa asemassa olevia lapsia, jotka saattaisivat
muuten jäädä ilman apua.
Uusi
kehitteillä oleva älykäs teknologia voi helpottaa terveydenhuollon
ruuhkaisuutta nopeuttamalla diagnoosia ja optimoimalla hoitopolkua. Samalla
diagnoosin tarkkuus paranee, kun samankaltaiset tapaukset analysoidaan yhtä
tarkasti ja diagnostikan tukena voidaan käyttää suurempaa määrää erilaisia
piirteitä ja kriteereitä kuin ihmisen olisi mahdollista ottaa huomioon. Samalla
terveydenhuollon kustannukset laskisivat.
Tekoälyn
käyttöä lääkekehityksessä tutkitaan myös. Ideana olisi, että tekoäly pystyisi
löytämään lupaavimman lääkeaineen tiettyyn sairauteen. Tätä samaa ideaa
voitaisiin käyttää myös yksittäisen henkilön hoidon suunnittelun tukena.
Automaattisella
diagnostiikalla voidaan myös vapauttaa lääkärien aikaa varsinaiseen
potilastyöhön. Lääkäri tarkistaa automaattisen diagnoosiehdotuksen, ja hyväksyy
tai hylkää sen oman ammattitaitonsa perusteella. Automaattista
diagnoosiehdotusta olisi siis tarkoitus käyttää erilaisista tutkimuksista
saadun datan analysointiin. Esimerkiksi rintasyövän diagnostiikassa käytetyt
röntgenkuvat voitaisiin syöttää optimoidulle algoritmille, joka sitten laskisi
syövän todennäköisyyden ja merkitsisi epäilyttävät alueet. Jopa kokeneiden
radiologien voi olla vaikeaa päästä yhteisymmärrykseen kuvien tulkinnasta.
Oletettavissa on, että kuvausdatasta on löydettävissä rakenteita jotka
viittaavat epäilyttävään muodostelmaan, mutta ne eivät kuitenkaan erotu
varsinaisesta tarkasteltavasta kuvasta (minimaalinen koko, varjostumat,
päällekkäiset/monimutkaiset rakenteet jne.) ja näin ollen mahdolliset varhaisen
vaiheen löydökset jäävät huomaamatta. Tekoäly avulla oikeaan diagnoosin
voitaisiin päästä käsiksi jo varhaisessa vaiheessa ja näin valita tilanteeseen
parhaiten sopiva hoito.
Lähteitä:
https://teknologiateollisuus.fi/fi/ajankohtaista/uutiset/suomalaiset-tekoaly-yritykset-listattiin-jalleen-listalle-nousi-jo-24-yritysta
https://faia.fi/landscape/
https://www.talouselama.fi/uutiset/tekoaly-yritys-siloai-sai-10-miljoonan-rahoituksen-nyt-tavoitteena-kasvaa-eurooppalaiseksi-tekoalyn-lippulaivayritykseksi/e7e29dc7-1e26-474c-8bf4-e54c53807b74
https://www.talouselama.fi/uutiset/finnair-otti-kayttoon-tekoalytyokalun-ennakoi-saan-aiheuttamia-poikkeusoloja/bb8b958c-f216-4b3e-85b6-5a7a598484c1
https://www.kauppalehti.fi/uutiset/metso-rakentaa-koneoppimisen-avulla-uutta-palvelubisnesta-paljon-on-saatu-jo-aikaiseksi/e0170fe8-9511-45aa-bac1-c8c0ee68c420
https://www.tivi.fi/uutiset/nvidia-pomo-huolestui-tekoaly-suomen-puolesta-pitaisi-olla-enemman-laskentakapasiteettia/e7325b96-db08-39ba-a9ae-5af3e9fa7bb0
https://www.mtvuutiset.fi/artikkeli/alykkaat-kodinkoneet-mullistavat-suomalaisten-arjen-oletko-valmis/6381064#gs.l30l9c
https://www.tekoalyaika.fi/mista-on-kyse/etiikka/
https://www.tekoalyaika.fi/mista-on-kyse/
https://www.tekoalyaika.fi/
https://www.tekniikkatalous.fi/uutiset/tutkijat-kehittivat-tekoalyn-joka-tunnistaa-sydankohtauksen-aanten-perusteella-alykaiutin-voisi-soittaa-hatakeskukseen/7c7b4c8d-57d8-401d-b97f-3c64eaa5158e
https://yle.fi/uutiset/3-10786607
https://www.hs.fi/kaupunki/art-2000005709748.html
https://www.jyu.fi/fi/ajankohtaista/arkisto/2018/07/tekoaly-opetettiin-analysoimaan-syopakuvia
https://www.uef.fi/web/saima/tekoalya-laakekehitykseen
Ei kommentteja:
Lähetä kommentti