Syväoppimisen oppii vain koodaamalla tekoälyä

Tomi H. TominBlogi

Algoritmeihin perustuu aikapitkälti neuroverkko. Puolestaan neuroverkolla voidaan pyrkiä ratkomaan sille annettuja ongelmia. Nimenomaan syväoppiminen sopii hyvin tavallista monimutkaisempien ongelmien ratkomiseen. Syväoppimista voidaan hyödyntää tekstien, kuvien ja videoitten käsittelyssä ja tunnistamisessa. (Syväoppiminen)

Nykyään tekoäly on viellä suhteellisen heikkoa, mutta tulevaisuudessa mahdollisesti syväoppimisen kautta tekoälystä voi muodostua superälykästä. Älykkäämpi tekoäly muodostuu nimenomaan ohjelmistojen kautta. Esimerkiksi ohjelmistojen optimointi ja niiden toimintojen parantaminen edes auttavat tekoälyn kehitystä.

Tekoäly ja siihen liitetty syväoppimisen työsuoritus voi olla huomattavasti tehokkaampi, kun verrataan ihmisen työsuoritteeseen. Toisaalta on ennustettu, että tekoälyn kehitys lisää esimerkiksi terveydenhuolon työpaikkoja. Syväoppiminen lisää myös turvallisuutta, koska sen avulla voidaan tunnistaa vaaratilanteita tutkimalla automaattisesti valvontakameroiden kuvadataa.

Tulevaisuudessa syväoppiminen voi jopa auttaa yhteiskuntia ennakoimaan ja sitä kautta ratkomaan erilaisia konfliktitilanteita. Myös avaruuden tutkimuksessa syväoppiminen voi auttaa tekemään uusia havaintoja ja analysoimaan avaruuden signaaleja. Syväoppiminen mahdollistaa tekoälylle itsenäisen päätöksen teon kiperissä tilanteissa, mikäli tällainen toiminto on ohjelmoitu tekoälyyn.

Lähteet:
Syväoppiminen
Tekoälyn käyttö -Theseus (Tuomas Lahti)

A*-algoritmi vastaamaan tekoälytalven haasteisiin

Tomi H. TominBlogi

A*algoritmi voidaan ymmärtää polunetsintäalgoritmina. Algortimi pystyy löytämään optimaalisia reittejä alkukoordinaateista loppukoordinaatteihin ottamalla samalla huomioon mahdolliset esteet. Algoritmi pystyy myös ratkaisemaan erilaisia kustannusrakenteita, siten että maaliin pääsy on mahdollisimman edullista ja kustannustehokasta. (A*-algoritmi.)

Voidaan väittää, että tekoäly on saannut paljon vaikutteita filosofeilta, jotka ovat historiassa käsitelleet ajattelua symbolien välityksellä. Viimeisen 80-vuoden periodialla tekoälyä on puolestaan kehitetty valtavilla rahasummilla. Esimerkiksi 1970- ja 1980-luvuilla sijoittajat sekä rahoittajat ovat joutuneet pettymään tekoälyprojektien tuotoksiin. Puolestaan 2000-luvulla tekoälyä on noussut suorastaan buumiksi, jolla on pystytty ratkomaan oppilaitoksien ja teollisuuden haasteita. (Tekoäly.info.)

Elämme mielenkiintoista aikaa maailmanhistoriassa. Todennäköisesti tekoäly pystyy vastaamaan myös tulevaisuuden haasteisiin yhä tehokkaammin. Ilmastonmuutos jo pelkästään tulee näillä näkymin muuttamaan monia asioita maapallolla. Uskoisin, että tekoälyälylle löytyy tulevaisuudessä yhä vain uusia määrityksiä ja käyttökohteita.

Lähteet:

A*-algoritmi
Tekoäly.info

Tekoälystä ohjattuun koneoppimiseen

Tomi H. TominBlogi

Koneoppiminen voidaan ymmärtää tekoälyn osa-alueena. Sopivia algoritmeja ei välttämättä ole edes koodattu koneoppimisympäristoon. Näin ollen koneoppimisympäristö voi oppia päätymään itsenäisesti tiettyyn lopputulokseen prosessin aikana. Tiedon määrän kasvattamisella voidaan saavuttaa yhä tehokkaampaa koneoppimista.

Koneoppiminen on saanut paljon vaikutteita tilastotieteistä, koska tietoa analysoidaan aineiston pohjalta. Puolestaan hyvin tehokkaat koneoppimisympäristöt mahdollistavat yhä tehokkaampien likimääräisten päättelyalgoritmien kehittymisen. Syväoppiminen voidaan liittää neuroverkkoihin, jolloin tavallaan karkeasti jäljitellään aivojen tapaa oppia asioita.

Koneoppiminen lähtee useasti liikkeelle ohjaamattomasta oppimisesta. Näin dataan aletaan soveltamaan sopivia algoritmeja ja analysointimenetelmiä. Prosessin edetessä voidaan alkaa jossakin vaiheessa siirtymään ohjattuun oppmiseen. Malleja voidaan myös pyrkiä vahvistamaan tulosten perusteella ja sellaista oppimista voidaan kutsua vahvistusoppimiseksi.

Koneoppimiseen liittyy tilasto- ja tekoälytiede sekä informaatio- ja optimointiteoriat. Koneoppiminen mahdollistaa sellaisten ongelmien ratkaisemista, joihin ei riitä ihmisen älykkyys. Esimerkiksi hakukoneyhtiöiden hakukoneet ovat oppineet tarjoamaan kuluttajille mahdollisimman oikeita ja osuvia hakutuloksia. Kyseessä on erittäin mielenkiintoinen osa-alue, jolla näkisin olevan yhä suurempi painoarvo tulevaisuudessa.

Lähteet

Koneoppiminen