Digitaalinen talous – modernin yhteiskunnan perusta

Tomi H. TominBlogi

Digitaalinen talous on noussut yhdeksi merkittävimmistä talouden osa-alueista, ja sen vaikutus yhteiskuntaan on syvällinen. Euroopan unionin digitaalinen ohjelma keskittyy muun muassa digitaaliseen infrastruktuuriin, tekoälyn kehittämiseen ja kyberturvallisuuteen, varmistaen, että Eurooppa pysyy kilpailukykyisenä globaalissa teknologiakehityksessä. Tämä strategia tukee innovaatioita ja talouskasvua, mahdollistaen yrityksille ja kansalaisille paremmat digitaaliset palvelut.

Suomessa digitaalinen talous on laajentunut merkittäväksi toimialaksi, jonka arvo vastaa rakennusalan kokoluokkaa. Tilastokeskuksen mukaan sen osuus bruttokansantuotteesta on huomattava, ja kasvu jatkuu vahvana erityisesti ohjelmistokehityksen, alustatalouden ja datan hyödyntämisen ansiosta. Tämä kertoo siitä, että digitaalinen liiketoiminta on yhä suurempi työllistäjä ja arvonluoja kansantaloudessa.

Jotta Suomi ja Eurooppa voivat hyödyntää digitaalisen talouden koko potentiaalin, on tärkeää panostaa osaamiseen, innovaatioihin ja sääntely-ympäristön kehittämiseen. Digitaalinen transformaatio edellyttää joustavia ja kestäviä ratkaisuja, jotka tukevat sekä yrityksiä että yksilöitä siirtymässä kohti yhä verkottuneempaa ja datavetoisempaa yhteiskuntaa.

Lähteet

Tilastokeskus. Saatavilla 19.2.2025. https://stat.fi/tietotrendit/artikkelit/2023/digitaalinen-talous-on-rakentamisen-kokoinen-toimiala-suomessa

Euroopan Komissio. Saatavilla 19.2.2025. https://digital-strategy.ec.europa.eu/fi/activities/digital-programme

Digitaalinen valokuva taltioi kustannustehokkaasti kulttuuria

Tomi H. TominBlogi

Digitaalisessa kamerassa on matriisikenno, johon taltioituu kuvatessa valohiukkasia. Tällaisesta prosessista muodostuu digitaalinen tiedosto, jota voidaan jatkotyöstää tietokoneella. Digitaalisuuden myötä valokuvauksen prosessit ovat pelkistyneet ja arkipäiväistyneet.

Internet on tällä hetkellä eniten käytetty jakelukanava digivalokuville. Koko ajan tulee tarjolle uusia ja päivitettyjä sovelluksia digikuvien käsittelyyn ja julkaisemiseen. Tekoäly alkaa olemaan jo arkipäiväinen ominaisuus valokuvauksessa. Esimerkiksi valvontakamerajärjestelmät osaavat hyödyntää kasvojentunnistusta.

Digitaalinen kamera osaa korjata kuvaa vähentämällä kuvan epäterävyyttä tai automaattisesti osaa myös tarkentaa henkilöiden kasvoja kuvattaessa. Valokuvien muokkauksesta on tullut arkipäiväisempää. Digivalokuvien käsittelyyn sopivia kuvankäsittelyohjelmia on saatavilla jopa ilmaisversioina. Taitavalla kuvankäsittelyllä voidaan tehokkaasti käsitellä kuvia ja saada kuvasta muokattua aivan huikean hienoja tuotoksia sosiaaliseen mediaan.

Lähteet:
Digitaalinen valokuva

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)