Mikä on tekoäly ja miten se toimii? Laaja opas 2024
Tekoäly (AI, artificial intelligence) on tieteenala ja teknologia, joka tutkii koneiden ja ohjelmistojen kykyä suorittaa tehtäviä, jotka vaativat yleensä inhimillistä älykkyyttä. Tekoälyn kehitys on edennyt huomattavasti viime vuosikymmeninä, ja se on muuttanut monia teollisuudenaloja ja yhteiskunnan osa-alueita.
Tämä tekoäly opas kertoo mitä tekoäly on ja käy läpi sen kehitystä, sen eri osa-alueita, yleisimpiä sovelluksia, sekä tulevaisuuden näkymiä.
Mikä on tekoäly?
Tekoälyn määritelmä on pohjimmiltaan yksinkertainen. Tässä tekoälyn määritelmä lyhyesti:
Tekoäly eli AI (artificial intelligence) on tietotekniikan ala, joka keskittyy kehittämään ohjelmistoja ja koneita, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka vaativat yleensä inhimillistä älykkyyttä. Tällaisia tehtäviä ovat esimerkiksi oppiminen, päättely, ongelmanratkaisu, luonnollisen kielen käsittely ja hahmontunnistus. Tekoälyä käytetään laajasti eri sovelluksissa, kuten automaatiossa, asiakaspalvelussa, terveydenhuollossa ja liikenteessä.
AI voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: kapeaan ja yleiseen.
- Kapea tekoäly (narrow AI) keskittyy tiettyihin tehtäviin, kuten kasvojentunnistukseen tai tekstin kääntämiseen. Se on läsnä monissa arkipäiväisissä sovelluksissa, kuten älypuhelimissa, hakukoneissa ja asiakaspalveluroboteissa.
- Yleinen tekoäly (AGI, artificial general intelligence) puolestaan pyrkii jäljittelemään ihmisen laaja-alaista älykkyyttä, ja sillä voisi olla kyky oppia mitä tahansa inhimillistä taitoa. Tällainen tekoäly on kuitenkin vielä kehitysvaiheessa ja herättää merkittäviä eettisiä ja yhteiskunnallisia kysymyksiä.
Tekoälyä voi käyttää monilla eri aloilla. Terveydenhuollossa AI auttaa diagnostiikassa ja lääketieteellisessä kuvantamisessa. Liikenteessä tekoäly tukee itseajavia autoja ja reittien optimointia. Rahoitusala käyttää tekoälyä riskien arviointiin ja petosten havaitsemiseen. Lisäksi tekoälyllä on kasvava rooli tekoälyssä ja viihteessä, kuten suosittelujärjestelmissä ja virtuaaliassistenttien muodossa.
Tekoälyllä on suuria mahdollisuuksia, mutta sen kehitys vaatii tarkkaa harkintaa ja sääntelyä, jotta varmistetaan oikeudenmukaisuus, turvallisuus ja yksityisyyden suoja. Eettiset kysymykset, kuten tekoälyn puolueettomuus ja vaikutus työpaikkoihin, ovat keskeisiä aiheita tekoälyn tulevaisuutta pohdittaessa.
Tekoälyn lyhyt historia
Ajatus ajattelemaan kykenevistä koneista on kiehtonut 1900-luvun alusta lähtien, ja sitä ovat popularisoineet älykkäitä robotteja esittelevät tieteisnovellit ja elokuvat. Alan Turingin kaltaisten henkilöiden uraauurtavien oivallusten innoittamana tämä ajatus on vähitellen tihkunut todellisuuteen. Vuonna 1950 julkaistussa uraauurtavassa artikkelissaan “Computing Machinery and Intelligence” Turing ehdotti mahdollisuutta luoda koneita, jotka kykenisivät päättelemään ja ratkaisemaan ongelmia ihmisen tavoin.
Tie tekoälyn toteuttamiseen oli kuitenkin täynnä haasteita. Aluksi tietokoneilla ei ollut kykyä tallentaa käskyjä, mikä esti niiden kyvyn osoittaa älykkyyttä. Lisäksi tietojenkäsittelyyn liittyvät kohtuuttomat kustannukset rajoittivat tekoälytutkimuksen vain eliitti-instituutioihin.
Käännekohta tapahtui vuonna 1956 Dartmouthin kesätutkimushankkeessa tekoälystä (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, DSRPAI), jossa John McCarthy keksi termin “tekoäly”. Vaikka konferenssissa ei onnistuttu vakiinnuttamaan standardoituja menetelmiä, se käynnisti kaksi vuosikymmentä kestäneen intensiivisen tekoälytutkimuksen.
Seuraavina vuosina saavutettiin merkittävää edistystä, kun laskentateho ja koneoppimisalgoritmit kehittyivät. Merkittäviä saavutuksia olivat muun muassa Logic Theorist ja ELIZA, jotka herättivät optimismia ja varmistivat valtion rahoituksen tekoälytutkimukselle.
Alun innostus kuitenkin hiipui, kun tutkijat joutuivat kohtaamaan pelottavan haasteen, joka liittyy laskentakapasiteetin ja ihmisälyn monimutkaisuuden välisen kuilun kuromiseen umpeen. Takaiskuista huolimatta 1980-luvulla kiinnostus tekoälyyn heräsi uudelleen, ja sitä vauhdittivat innovaatiot, kuten syväoppiminen ja asiantuntijajärjestelmät.
1990-luku oli merkittävien läpimurtojen aikaa, josta esimerkkinä Deep Bluen voitto shakkimestari Gary Kasparovista ja puheentunnistusteknologian yleistyminen. Nämä menestykset korostivat tekoälyn lisääntyvää integroitumista eri teollisuudenaloihin ja jokapäiväiseen elämään.
Tietojenkäsittelyn kehittyminen, erityisesti Mooren lain ennustama eksponentiaalinen kasvu, sysäsi tekoälyn suurten datamäärien analysoinnin aikakaudelle. Valtavien tietomäärien ja tehokkaiden laskentaresurssien ansiosta tekoälyjärjestelmät osoittivat ennennäkemättömiä kykyjä tehtävissä, jotka vaihtelevat kielenkäsittelystä autonomiseen ajamiseen.
Tulevaisuutta ajatellen tekoälyn kielenkäsittely on valmis mullistamaan ihmisen ja koneen välisen vuorovaikutuksen, ja autonomiset ajoneuvot lupaavat muuttaa liikennettä. Yleisen älykkyyden saavuttaminen on kuitenkin edelleen kaukana oleva tavoite, joka on täynnä eettisiä näkökohtia.
Tekoälyn kehittyessä edelleen on ensiarvoisen tärkeää löytää ratkaisu teknologisen kehityksen ja yhteiskunnallisten vaikutusten risteyskohtaan. Viime kädessä matka kohti tekoälyä on yhtä lailla osoitus ihmisen kekseliäisyydestä kuin kollektiivisista pyrkimyksistämme ja eettisistä pohdinnoistamme.
Miten tekoäly toimii?
Tekoäly AI toimii hyödyntämällä erilaisia algoritmeja ja teknologioita, jotka mahdollistavat koneiden oppimisen, päättelyn ja päätöksenteon. Yleisin tapa, jolla tekoälyn hyödyntäminen tapahtuu ja toteutetaan, on koneoppiminen (machine learning). Koneoppimisessa tekoälyjärjestelmät koulutetaan käyttämällä suuria määriä dataa, jonka perusteella ne oppivat tunnistamaan malleja, tekemään ennusteita ja ratkaisemaan ongelmia.
Yksi koneoppimisen muoto on syväoppiminen (deep learning), joka perustuu monimutkaisiin keinotekoisiin neuroverkkoihin. Syväoppiminen jäljittelee ihmisen aivojen rakennetta ja toimintaa, ja se on erityisen tehokas monimutkaisten tietojoukkojen käsittelyssä. Syväoppimista käytetään esimerkiksi kuvantunnistuksessa, puheentunnistuksessa ja luonnollisen kielen käsittelyssä.
Tekoälyn toiminta perustuu myös suuriin laskentatehoihin ja dataan. Suurten tietomäärien avulla tekoälyjärjestelmät voivat oppia ja parantaa suorituskykyään ajan myötä. Esimerkiksi itseajavat autot käyttävät tekoälyä yhdistämään tietoa erilaisista antureista ja kameroista, jolloin ne pystyvät navigoimaan ympäristössä turvallisesti.
Esimerkkejä tekoälystä
Tekoälyä käytetään monilla eri aloilla ja moniin eri tarkoituksiin. Tässä on joitakin esimerkkejä tekoälyn käytöstä.
Tekoälyn käyttö
| Älypuhelimet ja virtuaaliassistentit | Siri (Apple), Google Assistant, ja Alexa (Amazon) ovat virtuaaliassistentteja, jotka käyttävät tekoälyä ymmärtääkseen puhetta ja vastatakseen siihen. Ne voivat esimerkiksi soittaa puheluita, lähettää viestejä, etsiä tietoa ja suorittaa erilaisia tehtäviä käyttäjän pyynnöstä. |
| Suosittelujärjestelmät | Tekoälyä käytetään suosittelujärjestelmissä, kuten Netflixissä ja Spotifyssä, ehdottamaan elokuvia, sarjoja tai musiikkia käyttäjän aiempien mieltymysten perusteella. |
| Terveydenhuolto | Tekoälyä voi käyttää diagnostiikassa analysoimalla lääketieteellisiä kuvia, kuten röntgen- ja MRI-kuvia, ja tunnistamalla niissä poikkeavuuksia. Se voi myös auttaa lääkeaineiden suunnittelussa ja kehityksessä. |
| Itseajavat ajoneuvot | Tekoälyä käytetään itseajavissa autoissa ja muissa autonomisissa ajoneuvoissa analysoimaan ympäristöä, tunnistamaan esteitä ja suunnittelemaan turvallisia reittejä. |
| Asiakaspalvelu ja chatbotit | Monet yritykset käyttävät tekoälypohjaisia chatbotteja asiakaspalvelussa vastaamaan usein kysyttyihin kysymyksiin, auttamaan tilausten kanssa tai tarjoamaan teknistä tukea. |
| Rahoitus ja talous | Tekoälyä käytetään rahoitusalalla esimerkiksi petosten havaitsemiseen, riskien arviointiin ja kaupankäyntistrategioiden optimoimiseen. |
| Teollisuus ja automaatio | Tekoäly voi ohjata teollisuusrobotteja tuotantolinjoilla ja optimoida teollisia prosesseja tehostaen tuotantoa ja vähentäen virheitä. |
| Kuvantunnistus ja kasvojentunnistus | Tekoälyä käytetään kuvantunnistuksessa ja kasvojentunnistuksessa esimerkiksi valvontakameroissa ja turvallisuusjärjestelmissä. |
Suomenkielinen tekoäly
Tekoälyn kyky ymmärtää ja tuottaa suomenkielistä tekstiä ja puhetta on keskeistä monille sovelluksille, kuten virtuaaliassistenteille, chatbot-sovelluksille, luonnollisen kielen käsittelylle (NLP), ja monille muille.
Tekoälyn kehityksessä suomenkielellä on omat erityispiirteensä, kuten rikas taivutus, sanajärjestyksen vaihtelu ja erilaiset sijamuodot. Tästä syystä tekoälyjärjestelmien kouluttaminen ymmärtämään suomea voi olla haastavaa verrattuna esimerkiksi englantiin, jolla on enemmän resursseja ja dataa.
Suomenkielistä tekoälyä käytetään monissa sovelluksissa:
- Virtuaaliassistentit: Älypuhelimien ja älykaiuttimien virtuaaliassistentit, kuten Siri ja Google Assistant, ovat saatavilla suomeksi ja pystyvät käsittelemään puhekäskyjä suomeksi.
- Chatbotit: Monet yritykset käyttävät tällä hetkellä suomenkielisiä chatbotteja asiakaspalvelussa vastaamaan kysymyksiin ja auttamaan asiakkaiden ongelmien ratkaisemisessa.
- Tekstin analyysi: Suomenkielinen tekoäly voi analysoida suuria määriä tekstiä, kuten asiakirjoja tai sosiaalisen median viestejä, ja etsiä niistä tiettyjä aiheita tai käsitteitä.
- Puheentunnistus ja puhesynteesi: Tekoälyä käytetään puheentunnistuksessa (esim. puhe tekstiksi -sovelluksissa) ja puhesynteesissä (teksti puheeksi), mikä mahdollistaa suomenkielisen puheen automatisoidun käsittelyn.
Suomenkielisen tekoälyn kehityksen avaintekijöitä ovat laadukas data, toimivat algoritmit ja kyky mukautua kielen monimutkaisuuteen. Samalla kun suomenkielinen tekoäly kehittyy, se tarjoaa yhä enemmän mahdollisuuksia erilaisiin sovelluksiin ja palveluihin, mikä parantaa käyttökokemusta ja lisää tekoälyn arvoa suomenkielisessä ympäristössä.
Keinoäly vai tekoäly?
Suomen kielessä termit “tekoäly” ja “keinoäly” voivat viitata samaan asiaan, mutta “tekoäly” on nykyisin selvästi yleisempi ja vakiintuneempi termi. Se on myös virallinen käännös englanninkielisestä termistä “artificial intelligence” (AI). “Keinoäly” on harvinaisempi ja sitä käytetään huomattavasti vähemmän.
Molemmat termit viittaavat tietotekniikan ja tietojenkäsittelytieteen alaan, joka käsittelee koneiden ja ohjelmistojen kehittämistä niin, että ne pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka normaalisti vaativat inhimillistä älykkyyttä, kuten oppimista, päättelyä ja ongelmanratkaisua.
Vaikka “keinoäly” on teknisesti oikea termi, suosittelemme käyttämään “tekoälyä”, koska se on vakiintunut osa suomenkielistä sanastoa ja ihmiset tunnistavat sen helpommin.
Tekoäly tulevaisuudessa
Tekoälyn tulevaisuus on tällä hetkellä sekä jännittävä että monimutkainen. Se tarjoaa valtavia mahdollisuuksia monilla aloilla, mutta tuo myös mukanaan eettisiä, yhteiskunnallisia ja turvallisuuteen liittyviä haasteita. Katsotaanpa joitakin avainnäkökulmia tekoälyn tulevaisuudesta:
Mahdollisuudet:
- Terveydenhuolto: AI voi mullistaa terveydenhuollon diagnostiikassa, ennustavassa analytiikassa ja yksilöllisessä lääkehoidossa. Se voi auttaa havaitsemaan sairauksia aikaisemmin ja kehittämään tehokkaampia hoitomuotoja.
- Kuljetus ja liikenne: Itseajavat autot ja älykäs liikenteenhallinta voivat parantaa liikenneturvallisuutta ja vähentää ruuhkia. Tekoäly voi myös optimoida logistiikkaa ja kuljetusketjuja.
- Rahoitus ja talous: Tekoäly voi auttaa havaitsemaan petoksia, optimoimaan sijoituksia ja arvioimaan riskejä tehokkaammin kuin perinteiset menetelmät.
- Teollisuus ja tuotanto: Tekoälyllä voidaan automatisoida tehtaita, parantaa tuotannon tehokkuutta ja vähentää virheitä. Se voi myös tukea ennakoivaa kunnossapitoa, mikä vähentää seisokkeja ja parantaa laitteiden käyttöikää.
Haasteet:
- Työpaikkojen muutos: AI voi automatisoida monia tehtäviä, mikä voi johtaa työpaikkojen häviämiseen tietyillä aloilla. Tämä edellyttää uudelleenkoulutusta ja yhteiskunnan sopeutumista.
- Tietosuoja ja yksityisyys: Tekoäly käyttää valtavia määriä dataa, mikä herättää kysymyksiä yksityisyyden suojasta ja datan väärinkäytöstä.
- Puolueettomuus ja syrjintä: Tekoälyjärjestelmät voivat sisältää ennakkoluuloja tai syrjiviä piirteitä, mikä voi johtaa epäoikeudenmukaiseen kohteluun.
- Turvallisuus ja luottamus: Tekoälyn käytön lisääntyessä korostuu tarve varmistaa, että järjestelmät ovat turvallisia ja luotettavia, erityisesti silloin kun ne tekevät kriittisiä päätöksiä tai hallitsevat tärkeitä toimintoja.
Tekoäly työpaikat
Tekoäly muuttaa työpaikkojen luonnetta ja vaikuttaa työmarkkinoihin merkittävästi. Yksi tärkeimmistä vaikutuksista on työpaikkojen automatisointi, jossa tekoäly ja automaatio korvaavat monia rutiininomaisia ja toistuvia tehtäviä. Esimerkiksi teollisuusrobotit voivat hoitaa tuotantotehtäviä, ja chatbotit voivat vastata asiakaspalvelukysymyksiin. Tämä kehitys voi johtaa joidenkin työpaikkojen katoamiseen ja vaatii työntekijöiltä sopeutumista ja uudelleenkoulutusta.
Toisaalta tekoäly luo myös uusia työmahdollisuuksia ja muuttaa työn luonnetta. Tekoälyn kehittämiseen tarvitaan asiantuntijoita, kuten data-analyytikkoja, tekoälyinsinöörejä ja koneoppimisen asiantuntijoita. Lisäksi tekoäly voi vapauttaa työntekijöitä keskittymään luovempiin ja strategisempiin tehtäviin, jotka vaativat inhimillistä päätöksentekoa ja vuorovaikutusta.
Tekoälyn vaikutus työpaikkoihin herättää myös eettisiä ja yhteiskunnallisia kysymyksiä. Miten varmistaa, että automaatio ei johda laajamittaiseen työttömyyteen? Kuinka varmistaa, että tekoäly ei vahvista syrjiviä käytäntöjä tai ennakkoluuloja? Tarvitaanko uusia sääntelyjä tai politiikkoja työntekijöiden suojelemiseksi?
Jotta tekoälyn vaikutus työpaikkoihin olisi positiivinen ja tasapainoinen, on tärkeää edistää koulutusta ja uudelleenkoulutusta, sekä varmistaa, että tekoälyä käytetään eettisesti ja oikeudenmukaisesti. Tämä vaatii yhteistyötä teknologian kehittäjien, lainsäätäjien ja yhteiskunnan eri sidosryhmien välillä.
Tekoäly kuvageneraattori
Tekoäly kuvageneraattori on ohjelmisto tai työkalu, joka käyttää tekoälyä ja koneoppimista luodakseen tai muokatakseen kuvia. Näiden generaattorien perusperiaate on käyttää koneoppimisen algoritmeja, erityisesti syväoppimista, analysoimaan suuria määriä kuvia ja sitten käyttämään tätä tietoa uusien kuvien luomiseen.
Yksi suosituimmista tekoäly kuvageneraattorien luokista on generatiiviset vastakkaiset verkot (GAN, Generative Adversarial Networks). GAN-järjestelmät koostuvat kahdesta osasta: generaattorista ja diskriminaattorista. Generaattori luo kuvia, ja diskriminaattori arvioi, ovatko nämä kuvat “aitoja” vai “väärennettyjä”. Tavoitteena on, että generaattori parantaa jatkuvasti kykyään tuottaa kuvia, jotka pystyvät huijaamaan diskriminaattoria, mikä johtaa ajan myötä hyvin realistisiin kuviin.
AI kuvageneraattorit ovat osoittautuneet monipuolisiksi työkaluiksi eri aloilla, kuten:
- Taide ja design: Tekoälyä käytetään luomaan uusia taideteoksia, grafiikkaa ja designtuotteita. Taiteilijat ja suunnittelijat voivat käyttää kuvageneraattoreita saadakseen inspiraatiota tai luodakseen kokonaan uusia teoksia.
- Markkinointi ja mainonta: Markkinointitiimit käyttävät kuvageneraattoreita luodakseen kuvia, jotka sopivat kampanjoihin tai brändäykseen.
- Elokuvat ja viihde: Elokuva- ja peliteollisuus voivat käyttää tekoälyä luodakseen visuaalisia tehosteita, hahmoja tai ympäristöjä.
- Tutkimus ja kehitys: Tutkijat voivat käyttää kuvageneraattoreita simuloidakseen erilaisia skenaarioita tai visualisoidakseen tietoa.
Vaikka AI kuvageneraattorit tarjoavat uusia ja luovia mahdollisuuksia, niihin liittyy myös eettisiä ja juridisia kysymyksiä. Esimerkiksi väärin käytettynä ne voivat mahdollistaa väärennettyjen kuvien tai “deepfake” -materiaalin luomisen, mikä voi johtaa harhaanjohtamiseen tai muihin ongelmiin.
Tekoäly GPT
GPT (Generative Pre-trained Transformer) on OpenAI:n kehittämä tekoälymalli, joka on suunniteltu käsittelemään luonnollista kieltä ja tuottamaan ihmismäistä tekstiä. GPT-malli perustuu “transformer”-arkkitehtuuriin, joka on tehokas syväoppimismenetelmä, jossa huomioidaan tekstin konteksti ja pitkän aikavälin yhteydet.
Tekoäly GPT-mallit koulutetaan valtavilla tekstidatamäärillä, mikä antaa niille laajan yleissivistyksen ja kyvyn ymmärtää monenlaisia aiheita. Tämän koulutuksen ansiosta GPT voi vastata kysymyksiin, laatia tekstiä ja suorittaa monia kielellisiä tehtäviä, kuten kääntämistä, yhteenvetojen tekemistä ja keskusteluun osallistumista.
GPT on erittäin monipuolinen ja sitä käytetään monissa sovelluksissa. Se toimii esimerkiksi chatbotien moottorina, suositussa ChatGPT ohjelmistossa, virtuaaliassistenteissa ja sisällöntuotannon automatisoinnissa. Lisäksi GPT-mallit voivat auttaa tutkijoita ja kehittäjiä kokeilemaan uusia tapoja käyttää luonnollista kieltä tekoälyn avulla.
Yhteenveto
Tässä oppaassa olemme käyneet läpi mitä tekoäly on ja runsaasti eri esimerkkejä sen käytöstä. On selvää, että tekoäly on vallankumouksellinen teknologia, joka muuttaa monia elämän ja työn osa-alueita. Sen kyvyt mahdollistavat tehokkuuden parantamisen, uusien liiketoimintamahdollisuuksien avaamisen ja globaalien haasteiden ratkaisemisen. Tekoälyn nopea kehitys tuo toisaalta mukanaan myös eettisiä ja yhteiskunnallisia haasteita.
Vastuullinen kehitys ja huolellinen sääntely ovat välttämättömiä, jotta voimme hyödyntää tekoälyn mahdollisuudet turvallisesti. Tekoälyn tulevaisuus riippuukin pitkälti siitä, miten hyvin osaamme tasapainottaa sen hyödyt ja riskit. Tämä vaatii jatkuvaa oppimista ja yhteistyötä eri sidosryhmien välillä.
FAQ – Usein kysytyt kysymykset
Kysymys: Mitä tarkoittaa tekoäly?
Vastaus: Tekoäly tarkoittaa tietokoneiden ja ohjelmistojen kykyä suorittaa tehtäviä, jotka vaativat yleensä inhimillistä älykkyyttä, kuten oppimista, päättelyä ja ongelmanratkaisua. Se voi kattaa monenlaisia sovelluksia luonnollisesta kielen käsittelystä kuvantunnistukseen ja itseajaviin autoihin. Tekoäly on laaja ala, joka sisältää erilaisia tekniikoita, kuten koneoppiminen ja syväoppiminen.
Kysymys: Mitä AI tarkoittaa?
Vastaus: AI tekoäly on sama kuin tekoäly. Se on lyhenne englannin kielisestä sanasta artificial intelligence. Se on tietotekniikan ja tietojenkäsittelytieteen ala ja keskittyy kehittämään koneita ja ohjelmistoja, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka yleensä vaativat inhimillistä älykkyyttä.
Kysymys: Mikä on vahva tekoäly?
Vastaus: Vahva tekoäly tarkoittaa tekoälyä, joka voi suorittaa mitä tahansa inhimillistä älykkyyttä vaativaa tehtävää samalla tasolla kuin ihminen. Se pystyy oppimaan, soveltamaan tietoa monipuolisesti ja mukautumaan uusiin tilanteisiin ilman erityistä ohjelmointia. Toisin kuin kapea tekoäly, joka on erikoistunut tiettyihin tehtäviin, vahva tekoäly kykenee monipuoliseen päättelyyn ja ymmärrykseen.
Kysymys: Mikä on tekoäly botti?
Vastaus: Tekoälybotti on ohjelmisto tai tekoäly sovellus, joka käyttää tekoälyä vuorovaikuttaakseen ihmisten kanssa tai suorittaakseen automatisoituja tehtäviä. Se voi toimia esimerkiksi asiakaspalvelussa, chatbotina verkkosivustolla tai virtuaaliassistenttina älypuhelimessa. Tekoälybotit voivat ymmärtää ja tuottaa luonnollista kieltä sekä oppia kokemuksestaan parantaakseen suoritustaan.
Kysymys: Mikä on generatiivinen tekoäly?
Vastaus: Generatiivinen tekoäly on tekoälyn osa-alue, joka keskittyy luomaan uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, musiikkia tai videoita, yleensä oppimalla olemassa olevasta datasta. Se käyttää erilaisia menetelmiä, kuten generatiivisia vastakkaisia verkkoja (GAN) tai syväoppimista, luodakseen innovatiivista ja monipuolista materiaalia. Generatiivista tekoälyä käytetään monilla aloilla, kuten taiteessa, viihteessä ja suunnittelussa, ja se herättää myös eettisiä kysymyksiä liittyen esimerkiksi tekijänoikeuksiin ja väärinkäyttöön.
Lähteet ja hyödyllisiä linkkejä
- Mitä on tekoäly? (CGI)
- Mitä on tekoäly (AI) ja miksi se on tärkeää? (SAS)
- Älyä tekoälyä (Yle)
- Mitä tekoäly on ja mihin sitä käytetään? (Euroopan parlamentti)
- Tekoäly ylittänee pian rajan, jonka jälkeen ei ole paluuta entiseen (Iltalehti)
- Chat GPT (Open AI)
- Tekoäly ilmiönä (Työterveyslaitos)
- Tekoälyn perusteet (Elements of AI)
- Computing Machinery and Intelligence (UMBC, Marylandin Yliopisto)
- Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, DSRPAI (Dartmouth College)
- Logic Theorist (A History of Artificial Intelligence)
About the Author
Teresa Maria 
Matti Laurila 