Mikä ihmeen AI?

AI (Artificial Intelligence) tai suomalaisittain tekoäly, on viime vuosina noussut yhdeksi kuumimmista puheenaiheista teknologian ja liiketoiminnan maailmassa. Mutta mistä oikeastaan on kyse? Pureudumme blogissa tekoälyn peruskäsitteisiin, sen toimintaperiaatteisiin sekä tarkastelemme, kuinka yritykset voivat hyödyntää AI:ta liiketoiminnassaan.

Tekoäly tarkoittaa yksinkertaistetusti tietokoneohjelmia, jotka kykenevät suorittamaan aiemmin oletetusti ihmisen älykkyyttä vaativia tehtäviä. Tekoäly kykenee tällä hetkellä esimerkiksi kuvien tunnistamiseen, luonnollisen kielen ymmärtämiseen, tietoon pohjautuvaan päätöksentekoon sekä luoviin tehtäviin kuten kuvan, videon ja äänen luomiseen pelkästä tekstikomennosta.

Painotan sanoja “tällä hetkellä”, sillä AI sovellukset ja mallit kehittyvät todella nopeasti. Mihin tekoälyn ei uskota pystyvän tänään, voi jo ensi viikolla olla mahdollista.

Tekoälyn toimintaperiaatteet

Tekoälyn toiminta perustuu suureen määrään dataa eli tietoa. Ilman suurta määrää dataa sen päätöksenteko sekä generoima sisältö ei todennäköisesti vastaisi ollenkaan sitä mitä tekoälyltä pyydetään. Ilman dataa sen päätökset eivät siis perustuisi mihinkään tietoon eikä se osaisi generoida kuvaa esimerkiksi pilvisestä taivaasta. Ilman dataa käyttäjän pyytäessä tekoälyltä kuvaa taivaasta saattaisi se generoida vaikka yksivärisen violetin kuvan.

Tekoäly tarvitsee siis dataa kyetäkseen päätöksentekoon ja generoidakseen komentoa vastaavaa sisältöä. Miten tekoäly sitten saa tätä dataa/tietoa?

Tekoälymallit koulutetaan suurella määrällä dataa, eli sille syötetään esimerkiksi paljon tekstiä, kuvia, videota, ääntä joista se alkaa oppimaan itsenäisesti. Tätä kutsutaan koneoppimiseksi.

“ Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa ohjelma oppii tunnistamaan malleja ja tekemään päätöksiä ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu jokaista tehtävää varten. Malli oppii siis syötetystä datasta itse tunnistamalla kaavoja ja ennustamaan lopputulosta. Tekoälyn “älykkyys” on siis täysin riippuvainen sille syötetyn datan laadusta ja määrästä. Lisäksi sen luomien lopputulosten sekä päätöksenteon tarkkuus ja täsmällisyys paranee datamäärän ja -laadun noustessa.

Syväoppiminen (engl. Deep learning) on koneoppimisen osa, joka hyödyntää neuroverkkoja (engl. Neural network) useassa tasossa jäljitellen ihmisen aivojen toimintaa. Syväoppiminen mahdollistaa monimutkaisten asioiden prosessoinnin, kuten puheentunnistus, konenäkö ja kielen kääntäminen. Neuroverkko on yksinkertaistetusti tietynlainen verkosto tietoa. Syväoppimisessa näitä verkostoja on monessa tasossa, joka mahdollistaa tarkemman päätöksenteon.

Mistä tekoäly saa dataa?

Tekoälymallit saavat opetusdataa monesta eri lähteestä. Hyvin todennäköisesti jokainen meistä auttaa omalta osaltaan kehittämään tekoälymalleja käyttämällä puhelimellaan sovelluksia, selailemalla verkkosivuja sekä lisäämällä sosiaaliseen mediaan kuvia sekä postauksia.

Tässä esimerkkejä mistä tekoäly saa dataa:

• Julkisesti saatavilla olevilta verkkosivuilta ja verkosta yleisesti. 
• Sosiaalisesta mediasta (Facebook, Instagram, X (entinen twitter) jne).
• Sovelluksista (esim. Adoben sovellukset keräävät dataa kouluttaakseen omaa Firefly työkaluaan, Netflix sovellus oppii suosittelemaan käyttäjilleen tietynlaisia sarjoja ja elokuvia keräämällä käyttäjädataa). 
• Datasta käydään väitetysti kauppaa dataa keräävien ja tekoälymalleja kehittävien yritysten välillä.
• Tekoälymallit keräävät myös jatkuvasti dataa tekoälysovellusten, kuten ChatGPT käyttäjiltä.

Miten tekoälysovellukset toimivat?

Tällä hetkellä tekoälysovellukset toimivat prompteilla, eli käyttäjän tekoälylle antamilla kehotteilla. Promptaaminen onnistuu yleisesti englanniksi, mutta moni sovellus ymmärtää myös suomea. 

Esimerkiksi yksinkertainen prompti kuvaa luovalle DallE-3 työkalulle voisi olla “Kultaisennoutajan pentu juoksee metsässä”. Tämä prompti jättää kuitenkin paljon luovaa tilaa tekoälylle ja se määrittää tällöin itse esimerkiksi tässä kohtaa esimerkiksi sään, vuodenajan, metsätyypin, koiran mielentilan, värimaailman ja taiteen tyylin. Kyseisellä promptilla lopputulos voi olla lastenohjelmien koirahahmoja mukaileva suurisilmäinen pentu joka juoksee talvisessa yössä metsässä kauhistuneena tai realistisen näköinen kuva vanhasta kultaisesta noutajasta juoksemassa iloisesti kesäpäivänä havumetsässä.

Tarkempaa lopputulosta halutessa, on siis hyvä avata tekoälylle yksityiskohtaisemmin tahdotun lopputuloksen piirteitä tarkemmalla promptilla.

Promptin lisäksi moni tekoälysovellus tarjoaa mahdollisuutena syöttää kuvaa, ääntä ja videota.

Jotta tekoälysovellus voi ymmärtää ja generoida sisältöä arkikielellä kirjoitetusta promptista tai puhekielestä, tarvitsee se luonnollisen kielen prosessointia, eli NLP:tä (engl. Natural Language Processing). NLP mahdollistaa yksinkertaisesti ihmisen ja koneen välisen vuorovaikutuksen. 

Lisäksi NLP mahdollistaa luonnolisen kielen generoimisen eli NLG:n (engl. Natural Language Generation). NLG:n ansiosta luonnollisen kielen ymmärtämisen lisäksi tekoälymalli kykenee tuottamaan luonnollista kieltä itse esimerkiksi tekstin ja puheen muodossa.

Tekoäly liiketoiminnan tukena

Tekoäly tarjoaa lukuisia mahdollisuuksia yrityksille, se voi tehostaa prosesseja ja helpottaa sekä mahdollistaa toimintoja joihin resurssit eivät välttämättä muuten riittäisi. Tässä pari esimerkkiä miten voit hyödyntää tekoälyä yrityksessäsi.

• Asiakaspalvelu: Chatbotit ja virtuaaliassistentit voivat käsitellä asiakkaiden kysymyksiin vuorokauden ympäri ja helpottaa asiakaspalvelun ruuhkautumista käsitellen asioita joihin ei välttämättä tarvita asiakaspalvelijan huomiota.
  • Tekoäly ei pysty korvaamaan asiakaspalvelijan inhimillistä ja empaattista apua (ainakaan vielä)
  •  
  • Moni asiakas tahtoo keskustella ihmisen kanssa ongelmastaan, jolloin AI:n ehdottama usein kysyttyjen kysymysten lista voi aiheuttaa kitkaa ja jopa hermostumista

• Markkinointi: Tekoäly voi analysoida asiakaskäyttäytymistä ja -dataa, jolloin markkinointikampanjat voidaan kohdentaa tarkemmin ja personoida asiakkaan tarpeiden mukaan. Lisäksi tekoälyllä voidaan luoda laadukasta tekstiä, kuvaa, videota ja ääntä sisällöntuotanto ja mainostarkoituksiin.
  • Huomaathan datan keräämisessä tietosuojakäytänteet ja varsinkin GDPR-asetuksen vaatimukset, sillä moni tekoälymalli prosessoi tietoa yhdysvalloissa tai muualla EU:n ulkopuolella.
  • Muista brändisi visuaaliset ominaisuudet luodessa markkinointisisältöä tekoälyllä. 
  • Muista myös, että itse otetut kuvat oikeista työntekijöistä ja tuotteista, itse kuvatut videot ja ammattilaisen luoma graafinen sisältö tai teksti tuntuu usein autenttisemmalta ja aidommalta
  • Tekoäly on erehtyväinen, tarkista siis sillä luomasi sisältö ja muokkaa sitä. Esimerkiksi tekoälyllä kirjoitetun tekstin täsmällisyys kannattaa tarkistaa aina, sillä tekstin ollessa väärää tai valheellista tietoa, voi teksti heikentää esimerkiksi yrityksen luotettavuutta lukijan silmissä

• Logistiikka ja toimitusketjun hallinta: Tekoäly voi optimoida toimitusketjuja ennakoimalla esimerkiksi kysyntää käyttäen hyväksi toiminnanohjausjärjestelmästä (ERP) saatavaa tietoa.  Lisäksi tekoälyä voidaan käyttää suunnittelemaan reittejä, mikä vähentää kustannuksia ja parantaa tehokkuutta. Esimerkiksi Google Mapsin tekoäly hyödyntää käyttäjiltä saatavaa dataa kuten reittivalintoja, ajoaikoja jne tarjotakseen tarkempia ja nopeampia reittiehdotuksia.
  • Tekoäly ennustaa todennäköisimmän opetusdataansa perustuvan vaihtoehdon. Asiat jota se ei tiedä, ei se myöskään voi ottaa huomioon. Esimerkiksi jos sillä ei ole tietoa tierikosta tai tietyömaasta, voi sen nopeimman reitin valinta mennä pieleen.

Yhteenveto

Tekoäly on tehokas työkalu, joka muuttaa monen ihmisen työtä sekä yritysten tapaa toimia. Tekoälyä voi hyödyntää olemassa olevien prosessien tehostamiseen sekä myös toimintojen mahdollistamiseen joihin ennen resurssit eivät välttämättä olisi riittänyt.

Tekoälyn tulevaisuus liiketoiminnan tukena näyttää lupaavalta. Nyt on hyvä hetki alkaa tutkia sen tuomia mahdollisuuksia ja vaikutusta yritystoimintaan. Jos haluat oppia lisää tekoälystä lue muut blogimme tekoälystä ja tutustu Uuden teknologian oppimisalusta -hankkeeseemme.

Linkkejä ja lähteitä

https://blog.google/products/maps/google-maps-101-how-ai-helps-predict-traffic-and-determine-routes/

https://www.techopedia.com/fi/sanasto/luonnollisen-kielen-kasittely-nlp

https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing

https://thedatascientist.com/what-deep-learning-is-and-isnt/

https://www.facebook.com/privacy/genai/ 

https://www.forbes.com/sites/neilsahota/2024/03/18/streaming-into-the-future-how-ai-is-reshaping-entertainment/ 

Neural Network In 5 Minutes | What Is A Neural Network? | How Neural Networks Work | Simplilearn

16.9.2024