Miten kaukana olemme oikeasta tekoälystä?

Koneen on pystyttävä oppimaan jatkuvasti uutta unohtamatta aikaisemmin oppimaansa.

6.1. 2:00

Syväoppivat neuroverkot ovat johtaneet suureen läpimurtoon tekoälyssä, johtuen käytettävissä olevan opetusdatan valtavasta kasvusta, teholaskentaan kykenevien prosessorien kehittymisestä ja oppimisalgoritmien paranemisesta.

Viime viikkoina on ollut paljon esillä Open AI:n kehittämä Chat GPT -ohjelma, jonka kanssa voidaan käydä vuoropuhelua, tehdä kysymyksiä, yhteenvetoja tekstistä tai vaikkapa pyytää syntymäpäivärunoa. Ohjelma perustuu valtavalla opetusdatalla optimoituihin kielimalleihin, joita voidaan käyttää ennustamaan tulevaa, esimerkiksi seuraavia sanoja tai lauseita. Ohjelmalle on monia sovelluksia ihmisen ja koneen vuorovaikutuksessa ja opetuksessa. Sen sanotaan pärjänneen hyvin joissakin yliopistotason tenttien kysymyksissä, joten tarvitaan myös sitä hyödyntäviä uudenlaisia opetusmenetelmiä. Matematiikan kaavojen tulkinnassa ohjelma joutuu helposti vaikeuksiin.

Käytetyssä neuroverkossa voi olla satoja kerroksia, ja niiden opettamiseen vaaditaan valtava määrä energiaa. Opettamiseen tarvittava energiankulutus on kymmenkertaistunut vuosittain 2010-luvulla (Ilkka Tuomi, HS Vieraskynä 31.8.2019). Luonnollisen kielen tekoälymallin opetuksen kerrotaan vaativan jopa tuhat triljoonaa laskutoimitusta.

Ihmisen aivot ja äly ovat hyvin erilaisia.

Ihmisen aivot ja äly ovat hyvin erilaisia, sillä niissä on työskentelemässä noin 86 miljardia neuronia rinnakkain käsittelemässä eri aisteista ja muistista saamaansa tietoa kognitiivisten toimintojen aikaansaamiseksi. Digital Reasoning -yrityksen toteuttamassa neuroverkossa kerrotaan olevan jopa 160 miljardia neuronia.

Monilla eläimillä on hämmästyttäviä yksikertaisilta näyttäviä toimintoja, joihin ihmisaivotkaan eivät pysty. Muurahaisilla on vain noin 250 000 neuronia, mutta ne pystyvät rakentamaan yhteisöjä. Kärpäsillä on noin 150 000 neuronia, mutta ne oppivat ensimmäisestä lätkäisy-yrityksestä. Sudenkorennot lentävät muuttuvassa kolmiulotteisessa ympäristössä, vaikka niiden neuroverkoissa on vain korkeintaan neljä kerrosta riittävän pienen latenssin turvaamiseksi. Ja ihmisaivot kuluttavat energiaa vain 25 wattia.

Olemme hyvin kaukana oikeasta ihmisälyä muistuttavasta tekoälystä, joka pystyy käsittelemään useita tehtäviä samanaikaisesti ja käyttämään päättelyssään sekä neuroverkkojen tuottamaa dataohjattua tietoa että symbolista tietoa. Koneen on pystyttävä oppimaan jatkuvasti uutta unohtamatta aikaisemmin oppimaansa, sekä oppimaan muutamista näytteistä, kuten pienet lapsetkin tekevät. Tarvitaan uudenlaisia lähestymistapoja, ihmisaivoja enemmän muistuttavia neuroverkkoja sekä symbolisen ja dataohjatun tekoälyn yhdistämistä.

Matti Pietikäinen

professori emeritus, Oulu

Lukijan mielipiteet ovat HS:n lukijoiden kirjoittamia puheenvuoroja, jotka HS:n toimitus on valinnut ja toimittanut. Voit jättää mielipidekirjoituksen tai tutustua kirjoitusten periaatteisiin osoitteessa www.hs.fi/kirjoitamielipidekirjoitus/.

Seuraa ja lue artikkeliin liittyviä aiheita

Luitko jo nämä?

Luetuimmat - Mielipide