Tekoäly, älykäs automaatio ja robotiikka; AI, IA ja RPA… Listaa voisi jatkaa vaikka kuinka. Vaikeilta kuulostavien termien merkitykset eivät ole aina selviä ammattilaisillekaan. Ota termit haltuun alla olevan sanaston avulla!
Nämä termit tuntuvat usein menevän sekaisin ammattilaistenkin kielenkäytössä. Siksi on tärkeää koota kaikki termit yhden otsikon alle ja selventää, mitä ne tarkoittavat.
Mitä tarkoittaa tekoäly? (Artificial Intelligence, AI)
Tekoälyllä (Artificial Intelligence), jota myös AI:ksi usein kutsutaan, tarkoitetaan koneen kykyä jäljitellä inhimillistä ajattelua. Tekoälyksi määritellään yleensä ratkaisu, joka oppii ja kykenee ratkomaan ongelmia, jotka eivät ole ratkaistavissa rutiininomaisella laskennalla. Tekoälyratkaisu voi esimerkiksi sille opetettujen tapausten perusteella oppia tunnistamaan vakuutuspetokset tai rahanpesuyritykset tietyllä todennäköisyydellä.
Tekoäly on kuin työkalupakki, joka sisältää monia erilaisia kyvykkyyksiä, kuten tietokonenäköä (computer vision), ennakointia ja ennustamista, mallien löytämistä, optimointia (jonka mahdollistavat taustalla olevat koneoppimistekniikat ja -mallit), ja suuria kielimalleja (LLM, Large Language Models). Liiketoiminnassa termiä tekoäly käytetään nykyään varsin huolettomasti, ja se voi tarkoittaa asiayhteydestä riippuen mitä tahansa edistynyttä analytiikan sovellusta, kuten ennakoivaa analytiikkaa, tekstianalytiikkaa tai visuaalista analytiikkaa.
Tekoäly eroaa perinteisistä ohjelmistoista monin eri tavoin. Perinteiset ohjelmistot toimivat ennalta määrättyjen sääntöjen mukaan ja suorittavat tarkasti ohjelmoituja tehtäviä. Ne eivät voi sopeutua muuttuviin olosuhteisiin ilman ihmisen tekemiä muutoksia, kun taas tekoäly oppii datasta ja osaa päivittää toimintaansa datasta tekemiensä havaintojen perusteella.
Mitä tarkoittaa generatiivinen tekoäly? (Generative Artificial Intelligence, GenAI)
Merkittävin ero generatiivisen tekoälyn ja perinteisen (tai klassisen) tekoälyn välillä on nimensä mukaisesti se, että generatiivinen tekoäly pystyy luomaan uutta sisältöä, kun taas perinteinen tekoäly luokittelee, ennakoi, optimoi ja ennustaa. Generatiivinen tekoäly perustuu suuriin kielimalleihin (LLM, Large Language Models), jotka ovat mahdollistaneet ihmiskielen ja tunteiden yhä vakuuttavamman simuloinnin vain muutaman vuoden tutkimus- ja kehitystyön tuloksena. Tämä on merkittävä ero perinteisen tekoälyn (ja sen jatkuvan soveltamisen) ja generatiivisen tekoälyn mahdollisuuksien välillä. Kun tekoäly kykenee "keskustelemaan luonnollisella kielellä" ja näihin työkaluihin on helppo ja avoin pääsy useilla laitteilla, miljoonat ihmiset tulevat keskustelemaan sen kanssa ja ottamaan sen käyttöön. Ihmiset oppivat tekoälyltä ja tekoäly oppii ihmisiltä.
Generatiivisen tekoälyn merkittävimpiä ominaisuuksia ovat:
- Kyky luoda uutta sisältöä
- Oppiminen jäsentämättömästä datasta
- Nopea kehitys ja kasvu
- Ihmiskielen ja -ajattelun simulointi
- Laaja saavutettavuus ja helppokäyttöisyys
Mitä tarkoittaa yleinen tekoäly eli vahva tekoäly? (Artificial General Intelligence, AGI)
Yleinen tekoäly (Artificial General Intelligence), toiselta nimeltään vahva tekoäly (Strong AI), tarkoittaa koneen kykyä jäljitellä kokonaisvaltaisesti inhimillistä älykkyyttä. Tutkijapiireissä yleisellä ja vahvalla tekoälyllä viitataan myös koneen kykyyn kehittää tietoisuus.
Yleistä tekoälyä voi soveltaa tehtävästä toiseen ja se kykenee luovaan ajatteluun ja itsenäisesti oppimaan uutta. Toistaiseksi yleistä tekoälyä ei ole olemassa muualla kuin tieteistarinoissa.Nykyiset tekoälysovellukset ovat vielä kaukana yleisestä tekoälystä, vaikka esimerkiksi hyvin kehittynyt chatbot-sovellus voisi hetkellisesti onnistua antamaan vaikutelman todellisesta älykkyydestä.
Monet tekoälysovellukset, kuten itseajavat autot ja älykkäät interaktiiviset käyttöliittymät, ovat itse asiassa (lähes) reaaliaikaiseen analytiikkaan perustuvaa toimintojen automatisointia.
Mitä tarkoittaa koneoppiminen? (Machine Learning, ML)
Koneoppiminen (Machine Learning, ML) on niin keskeinen käsite tekoälyssä, että monesti termiä käytetään synonyyminä tekoälylle - joka tosin on käsitteenä kattavampi. Koneoppiminen tarkoittaa oikeastaan tietojenkäsittelyn alaa, jossa tietokone oppii tunnistamaan malleja ilman, että niitä sille erikseen ohjelmoidaan.
Koneen opettaminen ja opetusaineiston tekeminen onkin monesti tekoälysovellusten kehittämisen haasteellisin vaihe. Koneoppiminen on oikeastaan kattotermi, joka pitää allaan useita menetelmiä, esimerkiksi neuroverkot ja puumenetelmät. Koneoppimisen menetelmät voidaan luokitella ohjatun oppimisen menetelmiin (jossa opetusdatan haluttu tulos tiedetään) ja ohjaamattomaan oppimiseen (datasta ei tiedetä mitään.) Tekoälysovellukset, tai pääosa sellaisiksi kutsutuista, ovat oikeastaan koneoppimisen sovelluksia.
Lopulta kaikki sovellettu tekoäly perustuu analytiikkaan, oli kyse sitten kuva-, ääni-, teksti- tai mistä vaan datasta.
Mitä tarkoittaa analytiikka?
Koneoppimisen menetelmiä käytetään edistyneessä analytiikassa. Analytiikan sovelluksia ovat esimerkiksi:
- asiakaspoistuman ennakointi
- asiakkaan ostokäyttäytymisen ennustaminen
- ja riskin arviointi.
Termeillä analytiikka (eli edistynyt analytiikka ja ennakoiva analytiikka) ja (sovellettu) tekoäly on paljon päällekkäisyyttä. Usein analytiikka niputetaan kattotermin tyyppisesti käytetyn tekoälynimikkeen alle, vaikkei kaikki analytiikka suinkaan täytä sovelletun tekoälyn määritelmää. Siitä, mikä on ”perinteistä” analytiikkaa ja mikä tekoälyä, voidaan saivarrella loputtomiin. Lopulta kaikki sovellettu tekoäly perustuu analytiikkaan, oli kyse sitten kuva-, ääni-, teksti- tai mistä vaan datasta.
Mitä tarkoittaa robotiikka ja ohjelmistorobotiikka? (Robotic Process Automation, RPA)
Robotiikalla voidaan tarkoittaa paitsi teollisuus- myös ohjelmistorobotteja. Robotit pääasiassa suorittavat orjallisesti niihin ohjelmoitua toimenpidesarjaa. Robotiikalla ei välttämättä ole mitään tekemistä tekoälyn kanssa, mutta robotit voivat toki käyttää tekoälypalveluita, esimerkiksi teollisuudessa konenäköä ja ohjelmistorobotiikassa teksti- ja kuva-analytiikkaa.
Ohjelmistorobotiikka (Robotic Process Automation, RPA) sekoitetaan usein prosessimallinnukseen (BPM eli Business Process Modelling) ja prosessiautomaatioon (BPA, Business Process Automation), tai työnkulkujen automatisointiin (WFA, Workflow Automation). Ohjelmistorobotiikassa on kuitenkin kysymys eri asiasta. Ohjelmistorobotiikalla automatisoidaan rutiininomaisia toimistotyön tehtäviä. Ohjelmistorobotti käyttää ohjelmistoja samaan tapaan kuin ihminen, mutta se noudattaa orjallisesti sille koodattua ohjeistusta, ohjelmaa. Ohjelmistorobotiikan hyöty tulee aikaavievän ja tylsän rutiinityön automatisoinnista.
Mitä tarkoittaa älykäs automaatio / hyperautomaatio (Intelligent Automation, IA)
Älykäs automaatio tai hyperautomaatio (Intelligent Automation, IA) tarkoittaa työtehtävien ja prosessien automatisointia, joka voidaan tehdä esimerkiksi ohjelmistorobotiikan ja tekoälyn keinoin. Älykkäällä automaatiolla pyritään viemään automaatio pidemmälle kuin yksinkertaisimpien rutiinien automatisointi. Tavoitteena on löytää, digitalisoida ja automatisoida prosessi alusta loppuun.
Vaikka tekoäly ei vielä kykene suoriutumaan erilaisista tehtävistä yhtä monipuolisesti kuin ihminen, kehitys etenee pitkin harppauksin. Tähän vaikuttavat muun muassa laskentatehon kasvaminen, räjähdysmäisesti kasvava datan määrä sekä algoritmien kehittyminen. Samaan aikaan tekoälyn nopea kehitys on nostanut esiin monia eettisiä kysymyksiä, jotka tulee huomioida ja ratkaista.
Tutustu myös:
Kirjoittajasta
CGI Suomen asiantuntijat
Kirjoituksia asiantuntijoiltamme
CGI on kansainvälisesti suomalainen digitalisaatiokumppani. Suomessa noin 3 800 asiantuntijaa konsultoivat asiakkaitamme liiketoiminnan ja ICT-ratkaisujen kehittämisessä. Tällä profiililla julkaisemme kirjoituksia CGI:n eri asiantuntijoilta.
