Kari Jaaskelainen - AI Feta, the news about scientific AI research (Page 32)

liikenne

Liikennevaloista tulee joustavampia, kun niitä ohjaa virtuaalinen liikennepoliisi

Tutkijat ehdottavat, että kielimalliin nojaava virtuaalipoliisi säätää nykyisiä valoja poikkeustilanteissa – ilman kallista järjestelmäremonttia. Aamuruuhka seisoo, kun risteyksen lähellä sattuu kolari. Yksi kaista on poissa pelistä, ambulanssit ovat ohittaneet, ja autot pyrkivät epätoivoisesti eteenpäin. Liikennevalot vaihtuvat tutussa rytmissään, ikään kuin mitään ei olisi tapahtunut. Vasta kun paikalle saapuu poliisi ohjaamaan, suuntaa

tekoäly

Kerran annettu ohje muuttuu robotin omaksi taidoksi

Moni on todennut, kuinka sujuvaa on sanoa puhelimelle, että aseta herätys tai soita äidille. Kun pitäisi käskeä robottia tarttumaan lusikkaan tai sulkemaan kaapin oven, sama helppous katoaa. Joko laite ymmärtää vain valmiiksi ohjelmoituja valikoita, tai sen aivot ovat niin raskaat, että toiminta nykii kuin huonon verkkoyhteyden varassa. Tähän asti valinta

Mars

Marsia voi pian kysyä sanoin, ei vain pikselein

Kun kirjoitamme puhelimen karttaan “kahvila puiston lähellä”, sovellus ymmärtää mistä puhumme ja näyttää ehdotukset hetkessä. Avaruustutkijoiden arki on ollut toisenlainen: miljardit kuvat toisen planeetan pinnasta ovat olleet riveinä ja sarakkeina, pikseleinä ilman sanoja. Jos halusit etsiä jokiuoman tai tuulen muovaaman harjanteen Marsista, piti ensin päättää, millaisia muotoja ylipäätään etsitään, määritellä

tekoäly

Riskit paljastuvat, kun livestriimejä katsotaan yhdessä

Olet ehkä ollut mukana: illan myyntilähetys käy kuumana, juontaja hymyilee ja chat virtaa. Välissä vilahtaa linkkejä mukamas huikeaan arvontaan. Yksittäinen viesti on helppo sivuuttaa. Seuraavana iltana toisessa lähetyksessä näkyy jotain samanlaista. Vasta kolmantena tai kymmenentenä kertana alkaa tuntua siltä, että kuvio toistuu: tämä on järjestelmällistä, ei satunnaista. Verkkolähetysten maailma on

tekoäly

Vesileima kannattaa opettaa tekoälylle, ei liimata kuvaan jälkikäteen

Kuvavirta täyttyy hetkessä lomarannoista, politiikoista ja kissoista, joista osa on aidosti kuvattuja ja osa tekoälyn luomia. Silmä ei aina erota eroa, mutta yksi asia voisi: näkymätön vesileima, joka kertoo kuvan alkuperän. Ongelma on, että vesileiman lisääminen valmiiseen kuvaan on kuin liimaisi tarran postissa matkalla olevaan pakettiin – se saattaa irrota, hidastaa

tekoäly

Videomalli opettaa robotin toimimaan: yksi lisäharjoitus riittää monimutkaisiin tehtäviin

Valmiiksi opetetun videomallin hienosäätö näyttää riittävän ohjaamaan robotteja ja suunnittelemaan eteenpäin – vähemmällä rakentelulla kuin ennen ajateltiin. Keittiössä seisova robottikäsivarsi on yllättävän hyvä vastustaja. Kun se tarttuu tiskirättiin ja kiertää hanan, liikesarja näyttää sujuvan kuin etukäteen harjoiteltu tanssi. Silti joku – tai jokin – ohjaa jokaista pientä liikettä ja ennakoi, mitä tapahtuu seuraavaksi.

tekoäly

Koetilanteessa oppiva tekoäly yltää huippusuorituksiin yllättävän usein

Kuvittele tentti, jossa saa opetella uutta vielä vastauspaperin täyttämisen aikana. Useimmille se kuulostaa mahdottomalta – mutta tietokoneelle se voi olla luonnollinen tapa yltää parhaaseen tulokseen. Tekoälystä on totuttu ajattelemaan, että se harjoittelee etukäteen ja jäädytetään sitten kokeeseen: malli vastaa, mutta ei muutu. Uusi ajatus kääntää asetelman: miksei kone saisi jatkaa oppimista

tekoäly

Kun kielimalli päästetään virtuaalitietokoneelle, se alkaa toimia oma-aloitteisesti

Rajatussa ”hiekkalaatikossa” tekoäly oppii käyttämään samoja työtapoja kuin me: hakemaan lisätietoa, tallettamaan muistiinpanoja ja ajamaan pieniä komentosarjoja. Kuvittele pyytäväsi tekoälyä tiivistämään sata sivua raporttia. Tavallinen kielimalli yrittää ahtaa kaiken kerralla ”muistiinsa” ja alkaa horjua. Ihminen ratkaisisi ongelman tekemällä välitiivistelmiä, tallentamalla muistiinpanoja tiedostoihin ja palaamalla niihin. Mitä jos tekoäly voisi tehdä

luovuus

Luovuus ei välttämättä edellytä aikomusta

Moni on viime kuukausina kehunut tekoälyn tekemiä kuvia, tekstejä tai käännöksiä “yllättävän luoviksi”. Tämä arkipäiväinen toteamus raapii pintaa syvemmästä kysymyksestä: onko jokin luovaa vasta silloin, kun sen taustalla on olento, joka todella tarkoitti tehdä jotakin uutta? Perinteinen ajatus on ollut selvä. Luovuus on ihmisen ominaisuus, ja luovaksi katsotaan sellainen teko

tekoäly

Kukkien tunnistus siirtyy taskuun

Kevätkävelyllä tienpientareelta pilkottaa kirkkaankeltainen kukka. Nimi on kielen päällä, mutta muisti ei suostu yhteistyöhön. Entä jos vastaus tulisi parissa sekunnissa puhelimen näytölle – ilman selaamista ja arpomista? Kasvien tunnistaminen on pitkään ollut maallikolle hankalaa. Kuvat saattavat näyttää samalta, vaikka kasvi olisi eri laji, ja ammattilainen näkee yksityiskohtia, jotka muilta jäävät huomaamatta.

tekoäly

Tavanomaiset testit kertovat, milloin kielimalli epäonnistuu – eivät miksi

Kuvittele, että kokeessa hyvä vastaus hylätään, koska oppilas unohti kirjoittaa yksikön. Sisältö on oikein, mutta muoto ei. Tietokoneille puhuvien kielimallien kohdalla näin käy jatkuvasti – eikä perinteinen pistetaulukko kerro, johtuiko hylky sisällöstä vai esitystavasta. Viime vuodet tekoälyä on verrattu pistelistoilla kuin urheilijoita: kuka yltää korkeimpaan tulokseen milläkin testillä. Näistä taulukoista näkee,

tekoäly

Generatiiviset tekoälysovellukset kaipaavat oman palomuurinsa

Kuvittele yrityksen asiakaspalvelubotti, joka ei vain vastaa kysymyksiin vaan varaa ajan, lähettää vahvistussähköpostin ja päivittää sisäisen järjestelmän. Se on kätevä – ja monimutkainen. Jokainen vaihe kulkee mallin, käyttäjän ja erilaisten työkalujen välillä, ja matkalla yritetään suojata tietoja ja törmäyksiä vahingossa tehtyihin toimiin. Kun jokainen turvatoimi on liimattu erikseen eri kohtiin, kokonaiskuva