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)

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

Taylorismista oppivaan organisaatioon

Tomi H. TominBlogi

Oppivassa organisaatiossa työskennellään vuorovaikutusten, viestinnän sekä jatkuvan arvioinnin yhteisvaikutuksessa. Tarkoituksena on kyetä yksilön tasolla reagoimaan ulkoisiin sekä sisäisiin muutostarpeisiin. Yhdessä tekemällä on mahdollista löytää uusia ratkaisumalleja, jotka auttavan tekijäänsä motivoitumaan. Oppivassa organisaatiossa tulisi pystyä kaksisuuntaiseen viestintään. Tämä mahdollistaa kaikkien työtätekivien saavuttaa paremmin päämääränsä. (Wikiopisto)

Taylorismissa työtehtäviä seurataan hyvin tarkasti, joka puolestaan auttaa kehittämään työn prosesseja. Tavoitteena on myös maksimoida olemassa olevat resurssit. Työtehtävät on standardisoitu sekä työlle pyritään löytämään oikeat tekijät jatkuvalla kouluttamisella. Useasti palkkaukseen vaikuttaa tehdyn työn määrä sekä prosessien sujuvuus. Taylorismissa työ on jaettu pienempiin osiin, näin ollen työ voidaan organisoida helpommin vapaana oleville resursseille. (Wikipedia)

Strategian valintaan varmasti vaikuttaa toimiala jolla työskennellään. Tulevaisuudessa tekoäly pystyy hoitamaan organisaatoiden työtehtäviä ja näin ollen strategiat muuttuvat jälleen kerran. Mielen kiintoista olisi päästä jo nyt näkemään ihmisen rooli tulevaisuuden organisaatioissa. Voiko tekoälystä muodostua todellinen kilpailija ihmisen tekemälle työlle, vai pystyykö tekoäly työskentelemään ihmisen kanssa työparina.

Lähteet:

Wikiopisto. Oppiva organisaatio ja yhteisöllinen oppiminen. Viitattu 15.11.2017. https://fi.wikiversity.org/wiki/Oppiva_organisaatio_ja_yhteisöllinen_oppiminen

Wikipedia. Taylorismi. Viitattu 15.11.2017. https://fi.wikipedia.org/wiki/Taylorismi