Lähitulevaisuuden tekoälyjärjestelmät ovat entistä tietoisempia ympäristöstään ja kykeneviä mukautumaan muutoksiin.

Tähän mennessä tekoälyn kehityksessä on hahmotettu kolme aaltoa: ensiksi teknologia-alalla yleistyivät käsin rakennetut toteutukset, toiseksi keskityttiin tilastolliseen oppimiseen ja kolmannen kauden uskotaan tilanteeseen mukautuvan, oppivan tekoälyn aikaa. Tekoälytutkimuksen ensimmäisiin vuosikymmeniin 1960–1980-luvuilla on myös viitattu symbolisen tai klassisen tekoälyn aikana. Tällä hetkellä elämme tilastollisen oppimisen aikaa, jolle keskeistä on koneoppiminen ja syvien neuroverkkojen tutkiminen. Kolmannen aallon on arvioitu asettuvan 2020-luvulle.

Suosituimmat koneoppimisjärjestelmät vaativat lähivuosina paljon laadukasta opetusaineistoa eli tägättyä dataa, jossa tieto on yhdistetty oikeisiin kategorioihin. Ajan myötä yhä suurempia tietomassoja soveltavat algoritmit oppivat näin tuottamaan tarkempia vastauksia myös uusille syötteille. Tekoälyn hyödyntäminen on yleisempää B2C-liiketoiminnassa, jossa saatavilla runsas määrä opetustarkoitukseen sopivaa dataa esimerkiksi digitaalisilta jättiyrityksiltä tai vähittäiskaupan alalta. Yksi ilmeinen tekoälyn hyödyntäjä on tiheään dataan luottava terveys- ja hyvinvointiala.

Maailmalla tekoälyteknologioihin investoi erityisesti Yhdysvallat ja maailman johtavaksi toimijaksi 2030 vuoteen mennessä tähtäävä Kiina. Kiinan etu on pääsy valtaviin datamääriin, joka helpottaa opetusaineistoihin perustuvien tekoälyteknologioiden kehitystä. Myös maan valtarakenne mahdollistaa radikaalienkin tekoälypohjaisten ratkaisujen jalkauttamisen ilman sääntelyyn tai kansalaisoikeuksiin liittyviä kysymyksiä.

Lue lisää kansainvälisen tekoälyn asiantuntijaryhmän ajatuksista Tekoälyohjelman Edelläkävijänä tekoälyaikaan –loppuraportista täältä.

Mitä mieltä sinä olet?

Mitä mieltä sinä olet?