Tekoäly on noussut viimeaikoina lähes jokapäiväiseksi puheenaiheeksi tiimissäni, ja mietimmekin miten voisimme hyödyntää sitä tekemisessämme. Pidimme myös mielenkiintoiset treenit aiheesta, ja ymmärrykseni on syventynyt kokonaisuudesta. Päädyin tekemään Elements of AI -kurssin. 

Ennen asiaan perehtymistä en juurikaan ymmärtänyt tekoälystä, ja sen toiminnasta. Ennen kursseja ja treenejä täytyi siis ymmärtää, mitä tekoäly käytännössä tarkoittaa. Aikaisemmin tekoäly on tullut vastaan arjessani esimerkiksi sosiaalisen median algoritmeissa, jossa sisältö näytetään suositusten perusteella ja puhelimen kasvojentunnistuksessa. Tekoäly on tieteenala joka pystyy älykkääseen toimintaan, jolla jäljennetään perinteisesti ihmisen älyyn liitettäviä ominaisuuksia. Tekoäly ei kuitenkaan osaa ottaa tunteita huomioon, puuttuu siis inhimillisyys, eikä sen kautta saatua tietoa kannata ottaa täysin totuutena ilman oman järjen käyttöä. Olen itse muutamia kertoja käyttänyt ChatGPT:tä, mutta sen käyttäminen vaatii vielä opettelua. On tärkeää osata kysyä oikeat kysymykset, ja suodattaa saatu tieto oman ymmärryksen ja kokemuksen kautta. 

Opin Elements of AI-kurssilta paljon uutta, mutta osa asiasta oli vaikeasta ymmärrettävää, enkä usko hyödyntäväni kaikkea sisältöä tulevaisuudessa. Koneoppiminen, syväoppiminen ja datatiede oli minulle uusia termejä, joita opin kurssilla. Syväoppiminen on koneoppimisen osa-alue, kun taas koneoppiminen on tekoälyn osa-alue. Koneoppimisen avulla tekoälysovelluksista saadaan adaptiivisia, kun sovelluksen suorituskyky parantuu sen kokemuksien kautta. Datatiede on kattotermi joka kattaa useampia osa-alueita, kuten koneoppimisen ja tilastotieteen. Dataoppiminen sisältää myös käytännön aloja kuten liiketaloutta ja luonnontieteitä, jotka edellyttävät sovellusalan ymmärtämistä. Tätä luokittelua voi havainnollistaa Euler-kaavion avulla, joka oli itselleni iso apu ymmärtäessä kokonaisuutta. 

Filosofia ja etiikka tekoälyn käytössä on puhututtanut paljon, missä tilanteissa tekoälyn käyttö on oikein ja milloin ei? Uskon, että tulevaisuudessa tekoälyllä usean työn korvaaminen tulee olemaan arkipäivää. Vielä nykyään useat pitävät edelleen epäinhimillisenä joidenkin töiden korvaamista robotiikalla tai muulla datatieteellä. Toki useassa työssä robotiikalla ja tekoälyllä mahdollistetaan tehokas ja tasalaatuinen työ, mutta toivon että robotiikalla ei tulla tulevaisuudessa korvaamaan inhimillisiä töitä kuten hoitotyötä kokonaan. Opin Elements of AI -kurssilta lisää siitä, miten tekoäly tekee päätöksiä todennäköisyyslaskennan perusteella, ja tässäkin on mahdollisuus virheille. Esimerkkinä kurssilla käytettiin itsestään ohjautuvia autoja tai lääkehoitoja, joissa voi tapahtuma virheitä. Miten asiaan reagoidaan, jos auto-onnettomuudessa menehtyy ihminen mutta autoa ei ohjannutkaan toinen ihminen? Entä jos hoitotyössä tapahtuu ivirhe, mutta virheen tekijä onkin robotti? Millainen robotin toiminta on moraalisesti hyväksyttävää ihmisten näkökulmasta tulevaisuudessa? 

On mielenkiintoista nähdä miten tekoälyn käyttö tulee kehittymään seuraavien vuosien aikana, ja millaisia uusia työkaluja tekoälyn avulla saadaan luotua helpottamaan jokapäiväistä arkeamme ja työtämme. Yksi mielenkiintoinen kurssilla opituista asioista on myös aivokäyttöliittymät, joiden avulla ihmisen ja tietokoneen toiminta on mahdollista yhdistää yhteiseksi käyttöliittymäksi. Tekoäly on ollut jo hetken aikaa murroksessa, mutta ChatGBT:n ja muiden vastaavien sovellusta avulla jokaisen on mahdollista hyödyntää tekoälyä. Toivon pystyväni hyödyntämään tekoälyä jatkossa tehokkaammin, ja tämä vaatii siihen perehtymistä enemmän. En usko, että tekoäly tai robotiikka tulee korvaamaan tulevaisuudessa työntekijöitä, ennemminkin se tekee työstämme miellyttävämpää korvatessaan tylsät ja toistoa vaativat tehtävät. Näin meille jää luova ja syvempää ajattelua vaativat työtehtävät.