Tekoälyn ja koneoppimisen kaltaiset käsitteet liittyvät monien ihmisten osalta epävarmuuteen ja pelkoon. Tarkoittaako tekoäly sitä, että robotit kaappaavat vallan? Ja tullaanko kaikki automatisoimaan siten, että tulevaisuudessa on töitä vain ohjelmoijalle?

Niin pelottava tulevaisuus ei sentään ole. Tekoälyn eli AI:n kehitystä voidaan verrata teräksen valmistukseen. Yleisiä teknologioita voidaan käyttää sekä hyvään että pahaan. Mutta teräksessä – eli tekoälyssä – itsessään ei ole mitään pelottavaa.  Joitakin ammatteja saattaa kadota tekoälyn vuoksi, mutta kehitys ei ole ainutlaatuista. Kuluneiden 200 vuoden aikana monilla aloilla on syntynyt ja kadonnut ammatteja teknologisten innovaatioiden vuoksi. 

– Aikoinaan melkein kaikki saivat toimeentulonsa maataloudesta. Teknologisten innovaatioiden ja automatisoinnin ansiosta maataloudessa työskentelee enää murto-osa ihmisistä. Se ei tietenkään tarkoita, että loput ovat työttömiä. Samalla tavalla voitaneen odottaa, että tekoäly tulee muuttamaan työmarkkinoita, toteaa Bure Noréus, joka Data Scientistin tehtävässään on työskennellyt tekoälyn ja koneoppimisen parissa useita vuosia. 

Sekä tekoäly että koneoppiminen helpottavat elämäämme tulevaisuudessa monilla eri alueilla. Yksi esimerkki on itseajavat autot, jotka vähentävät polttoaineen kulutusta ja liikenneonnettomuuksia.

– Se voi vaikuttaa puhtaalta science fictionilta ja toteutua vasta tulevaisuudessa, mutta ei liene pitkä aika siihen, kun lapsemme eivät enää tarvitse ajokorttia, Bure Noréus sanoo.

Tekoäly yhteiskunnassa

Lyhyellä tähtäimellä tekoäly tulee kasvattamaan tiedon määrää tehostamalla pienimuotoisesti eri alueita. Tekoäly voi luoda musiikkisuosituksia, joiden avulla on helpompi löytää hyvää musiikkia. Tekoäly voi parantaa internetin hakukoneiden toimintaa. Tekoäly voi ennakoida, milloin postipakettisi ei saavu ajoissa. Tekoäly toimii yhteiskunnassa moninaisesti ja parantaa elämäämme tavoilla, joita emme välttämättä edes huomaa.

Pidemmällä tähtäimellä tekoälyn avulla tapahtuva automatisointi voi tuoda suuria voittoja ja alentaa monien asioiden hintaa. Työvoima on tuotannon kallein osatekijä. Jos paljon työvoimaa vaativat prosessit voidaan automatisoida, kustannusten pienentymisen myötä voidaan tarjota edullisempia tuotteita. 

– Tekoäly ja koneoppiminen tuottavat suurimmat voitot, kun pääsy tietoihin on mahdollisimman helppoa, Bure Noréus toteaa. 

Bure viittaa verkkokaupankäyntiin yhtenä eniten itsestään selvänä alueena. 

– Verkkokaupoissa kerätään suuria määriä asiakastietoja. Ne sisältävät valtavasti tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä. Mitä ostamme? Milloin ostamme? Miksi ostamme? 

Sairauksien diagnosointi

Terveydenhuoltosektorilla tekoäly voi olla hyödyllinen väline sairauksien diagnosoimiseksi aikaisessa vaiheessa. Mutta siihen, että tekoälyllä on ratkaiseva rooli, tulee kulumaan paljon aikaa. Koska kaikkia tietopisteitä varten tarvitaan potilas, tietojen keräämiseen kuluu paljon aikaa. 

Koska tekoäly oppii todellisuudessa olevista tiedoista, tarvitaan myös ”tulos”. Jos tekoäly halutaan kouluttaa diagnosoimaan aivosyöpä, aivokuvien syöttäminen tekoälyyn ei riitä, vaan sille täytyy kertoa, missä aivoissa on ollut syöpä ja missä ei. Sillä tavalla tekoäly voi oppia. 

Sillä tavalla ”tuloksen” luominen on melko kallista, koska tarvitaan aivolääkäri kertomaan tekoälylle, mikä on oikein ja mikä väärin. Sen sijaan verkkokaupassa ”tuloksen” luomiseksi ei useinkaan tarvita manuaalista työtä.  Tietoja ostajasta sekä ostopaikasta ja -ajankohdasta on jo usein tallennettu.