5.1 Tekoäly vs. koneoppiminen
5.1 Tekoäly vs. koneoppiminen
Mitä on tekoäly?
Monille tekoälyn ymmärtäminen käsitteenä on vaikeaa. Suomalaisista riittävä määrä ymmärtää tekoälyä, niin että yritykset voivat toiminnassaan hyödyntää sitä. Kuitenkaan toivottu, ihanteellinen tai ehkä tavoitteellinenkaan määrä suomalaisista ei vielä ymmärrä tekoälyn käsitettä tarpeellisella tasolla. Jargonmankeli -podcastin jaksossa Antti Merilehto määrittelee tekoälyn olevan sellaista toimintaa koneen toimesta, joka ihmisen tekemänä olisi älykästä toimintaa. Tekoälyyn liittyy myös käsite koneoppiminen. Nämä kaksi eivät tarkoita keskenään samaa asiaa, vaan koneoppiminen on tekoälyn osa-alue. Mikä on tekoälyn ja koneoppimisen ero?
Koneoppiminen, ja miten sitä voidaan hyödyntää
Mitä koneoppiminen sitten tarkoittaa? Antti Merilehto määrittelee koneoppimisen
niin, että kone tulee tietyssä asiassa (tietyillä mittareilla mitattuna)
paremmaksi ajan myötä. Kone siis ikään kuin oppii tekemään jonkin asian paremmin,
kuin mihin se on aikaisemmin pystynyt. No, miten koneoppimista hyödynnetään?
Jotta yritykset voivat hyödyntää koneoppimista toiminnan parantamiseksi, on oleellista
kerätä dataa. Tekoälyä ja koneoppimista voidaan hyödyntää hyvin spesifeillä
osa-alueilla. Antti Merilehto antaa esimerkiksi hiipuvien asiakkaiden
ennustamisen koneoppimisen avulla. Dataa on tärkeää kerätä etenkin oleellisimmista
osa-alueista, joita halutaan parantaa. Tekoälyn avulla nähdään myös, mitkä
asiat vaikuttavat asiakkaiden hiipumiseen. Käytännössä yritysten toiminnassa
tekoälyä hyödynnetään siihen tarkoitukseen, että parannetaan toimintaa ja
palvellaan paremmin asiakkaita. Mitä enemmän dataa, sitä tarkemmin näitä
asioita voidaan ennustaa.
Tekoäly tulevaisuudessa
Siinä missä koneoppiminen käyttää vain jo kerättyjä tietoja, tekoäly tulevaisuudessa voi pystyä paljon laajempaan toimintaan. Tekoäly voidaan jakaa heikkoon ja vahvaan tekoälyyn. Vahvaksi tekoälyksi kutsutaan tekoälyä, joka pystyy yli-inhimillisen tason älykkyyteen. (lähde: blogi). Kuten Antti Merilehtokin toteaa, kaikki tähän mennessä käytetty tekoäly, on siis vielä heikkoa tekoälyä. Kysymyksessä onkin, kuinka korkean tason älykkyyteen tekoäly kykenee tulevaisuudessa, ja kuinka paljon on mahdollista ennustaa ilman, että luotetaan vain historialliseen dataan. Heikko tekoäly pystyy myös vain yhteen asiaan kerrallaan, tulevaisuudessa se pystyy moneen asiaan kerrallaan.
Lähteet:
https://soundcloud.com/jargonmankeli/mista-oikeasti-tekoalyssa-ja-koneoppimisessa-on-kyse
https://knowledge.strossle.com/fi/tietopankki/blogiteksteja/2018/10/11/tekoalyn-merkitys-ero-koneoppimisen-ja-tekoalyn-valilla
Tämä blogi on mielenkiintoinen ja informatiivinen esitys tekoälyn ja koneoppimisen eroista. Olet selvästi perehtynyt aiheeseen ja esität asiat selkeästi. Toivoisin, että olisit käyttänyt enemmän esimerkkejä siitä, miten tekoäly ja koneoppiminen voivat hyödyttää yritysten toimintaa.
VastaaPoistaBlogi oli hyvä pintaraapaisu tekoälystä ja koneoppimisesta. Selkeä rakenne ja kiva ulkoasu kuvien johdosta. Olet hyvin hyödyntänyt lähteitä, mutta jäin kaipaamaan vähän samaa mitä Pyrykin eli jotain esimerkkiä tekoälyn hyödyntämisestä tai siitä miten ja missä koneoppimista hyödynnetään. Aihe on todella kiinnostava ja tekoäly on jopa pelottava aihe, jos mietitään sitä mihin kaikkeen se pystyy. Kuten sanoitkin blogissa niin datan merkitys liiketoiminnassa tulee korostumaan entisestään tulevaisuudessa. Kiitos hyvästä blogista Emilia!
VastaaPoistaHyvä teksti Emilia ja erityisesti mainitsemasi Vahva tekoäly. Yli-inhimillisen tason älykkyys on kiinnostava aihe. Teksti eteni sujuvasti ja olit käyttänyt runsaasti lähteitä. Otsikointi oli myös onnistunut. En ollut aiemmin ajatellut tekoälyn ja koneoppimisen eroja, mutta nyt tiedän niistäkin enemmän.
VastaaPoistaTodella asiallinen teksti Emilia. Minuakin on jo hetken kiinnostanut yli-ihmisen tason älykkyys. Tekstissä löytyy runsaasti lähteitä ja kokonaisuus on todella hyvin yhteen nidottu. Kiitos kun kerroit enemmän koneoppimisesta, se olikin minulle ihan uusi aihe.
VastaaPoista