1. Johdanto tekoälyyn

Vuosikymmeniä vanha keksintö

Tekoäly (Artificial Intelligence, AI) ei ole uusi keksintö. Käsitteenä se on ollut olemassa jo vuosikymmeniä. Yksinkertaisimmillaan tekoäly tarkoittaa tietokoneohjelmaa tai järjestelmää, joka kykenee suorittamaan tehtäviä, jotka perinteisesti vaativat ihmisälyä. Tällaisia tehtäviä ovat esimerkiksi puheen tunnistaminen, kuvien analysointi, päätöksenteko ja kääntäminen kieleltä toiselle.

Ennen ”tekoälyboomia” tekoäly osasi vain yksinkertaisia analyyttisia ja ennustavia toimintoja, kuten:

1. Suositella sinulle seuraavaa elokuvaa Netflixissä (analysoimalla katseluhistoriaasi).
2. Tunnistaa roskapostit sähköpostistasi.
3. Ennustaa säätä suuren datamäärän perusteella.

Sitä voitiin käyttää ymmärtämään ja luokittelemaan olemassa olevaa tietoa, mutta se ei osannut luoda mitään uutta.

Uusi aikakausi – Generatiivinen tekoäly

Ihminen on saanut todistaa valtavaa harppausta tekoälyn kehityksessä. Tämän murroksen keskiössä on generatiivinen tekoäly (Generative AI). Termi tulee latinankielisestä sanasta generare, joka tarkoittaa luomista tai tuottamista.

Toisin kuin analyyttinen tekoäly, generatiivinen tekoäly on nimensä mukaisesti luova. Se ei vain analysoi dataa, vaan se hyödyntää oppimaansa luodakseen täysin uutta sisältöä. Se pystyy tuottamaan tekstiä, kuvia, koodia, musiikkia ja jopa videota, joka on usein vaikeasti erotettavissa ihmisen tekemästä.

Kun keskustelet esimerkiksi ChatGPT:n tai Geminin kanssa, et vain hae tietoa valmiista tietokannasta (kuten Google-haussa), vaan tekoäly luo vastauksensa sinulle lennosta, sana sanalta, perustuen siihen valtavaan tietomäärään, jolla se on koulutettu.

Miten tekoäly käytännössä toimii?

Generatiivisten tekoälyjen takana on useita monimutkaisia malleja, joiden avulla se tuottaa käyttäjälle tuloksia:

1. Teksti: Kielimallit (Large Language Models, LLM)
   1. Paloittelu: Tekoäly pilkkoo tekstin pieniksi palasiksi (tavuiksi) ja muuttaa ne numeroiksi.
   2. Ennustaminen: Se ei suunnittele lausetta valmiiksi, vaan laskee tilastollisen todennäköisyyden aina vain seuraavalle palaselle.
   3. Esimerkki: Alun ”Kissa juo…” jälkeen kone päättelee, että sana ”maitoa” on kaikkein todennäköisin jatko.
   4. Ketjureaktio: Valittuaan sanan tekoäly hyppää eteenpäin ja ennustaa taas seuraavan palan, kunnes lauseet ja kappaleet ovat valmiita.
2. Kuvat, ääni, video: Diffuusiomallit (Stable Diffusion)’
   • Diffuusiomallissa tekoäly lähtee liikkeelle täysin tyhjästä Gaussin kohinasta (eli digitaalisesta lumisateesta). Seuraavassa vaiheessa se alkaa poistaa kohinaa (käänteinen diffuusioprosessi) ja luoda kuvaa uudelleen käyttäjän promptin (tekstikehotteen) mukaisesti.

Kieli- ja diffuusiomallit on koulutettu syöttämällä niille massiivisia määriä internetistä kerättyä data (kirjoja, artikkeleita, verkkosivuja, koodia ja kuvia). Tämän koulutuksen aikana tekoäly oppii tunnistamaan säännönmukaisuuksia, rakenteita, tyylejä ja asiayhteyksiä. Se oppii ennustamaan esimerkiksi, mikä sana seuraa todennäköisimmin edellistä tietyssä kontekstissa. Ne eivät ”ymmärrä” asioita samalla tavalla kuin ihminen, mutta ne ovat mestareita matkimaan ihmisen kieltä ja loogista ajattelua saamiensa promptien (kehotteet) pohjalta.

Kuvamallit oppivat yhdistämään tekstimuotoisia kuvauksia visuaalisiin elementteihin. Ne oppivat ymmärtämään, miltä ”kissa” näyttää eri tyyleissä ja valaistuksissa, ja osaavat rakentaa kuvan tyhjästä oppimansa aineiston pohjalta annettujen ohjeiden (käyttäjän kehote) perusteella.

Tekoälyn mahdollisuudet

Millä tavoin Generatiivinen tekoäly muuttaa tapaamme työskennellä, oppia ja luoda?

1. Tehokkuus: Se voi luoda luonnoksia, tiivistää pitkiä tekstejä, kääntää kieliä ja kirjoittaa koodia sekunneissa, säästäen ihmiseltä tunteja työtä.
2. Luovuus ja ideointi: Vaihtoehtoiset näkökulmat, ideointi ja ajatuksien muuntaminen visuaaliseen muotoon.
3. Tieto: Tiivistää ja jäsentää tietoa laajojen koulutusaineistojen pohjalta. (hakukone-AI: pohjautuen verkosta haettuun tietoon)
4. Saavutettavuus: Se voi tehdä monimutkaisesta tiedosta helpommin ymmärrettävää ja auttaa ihmisiä tuottamaan laadukasta sisältöä kieli- tai taitorajoitteista huolimatta.

On tärkeää muistaa, että vaikka generatiivinen tekoäly vaikuttaa usein hämmästyttävän älykkäältä, se on silti vain työkalu.

Muista

• Sillä ei ole tietoisuutta, tunteita tai aitoa ymmärrystä maailmasta.
• Se voi tehdä virheitä ja keksiä asioita (”hallusinoida”). Vaikka siltä puuttuisi tietoa, se pyrkii silti muodostamaan loogiselta vaikuttavan vastauksen oppimansa kielenrakenteen pohjalta.
• Sen tuotokset perustuvat siihen, mitä sille on opetettu, joten se voi toistaa koulutusdatassaan olevia ennakkoasenteita.