Kari Jaaskelainen - AI Feta, the news about scientific AI research (Page 5)

tekoäly

Opiskelijat kysyvät tekoälyltä useammin “miten” kuin “miksi”

Yöllä, ennen palautusdeadlinea, opiskelija avaa chat-ikkunan ja kirjoittaa: “Miten tämän saa tehtyä?” Ei pohdintaa ilmiön periaatteista tai vaihtoehtoisista tavoista. Vain tarve päästä eteenpäin, askel askeleelta. Moni on toivonut, että kielimallipohjaiset chatbotit toimisivat älykkäinä kotitutureina, jotka herättävät uteliaisuutta ja ohjaavat kysymään “miksi”. Uusi analyysi opiskelijoiden ja tekoälychatbottien keskusteluista maalaa hillitymmän kuvan:

syöpä

Tekoäly voi oppia kertomaan, miksi se näkee kudoksessa syövän

Uusi, väriaineeton mittaus ja selitettävä malli lupaavat läpinäkyvämpää syöpäarviota – vaikka aivan parhaiden mustien laatikoiden tarkkuuteen ei vielä päästä Moni tuntee odotushuoneen hiljaisuuden, kun kudosnäytteestä odotetaan diagnoosia. Nykyinen kultainen standardi on patologin mikroskooppityö: näyte värjätään kemiallisesti ja tutkitaan solujen rakennetta silmämääräisesti. Se on tarkkaa, mutta vie aikaa ja vaatii harvinaista asiantuntemusta.

tekoäly

Kuvat avaavat tekoälyn heikoimman kohdan

Kun tekoäly osaa lukea sekä tekstiä että kuvia, sitä on helpompi huijata – ja rahoitusalalla seuraukset voivat olla kalliita. Kuvittele kysyväsi tekoälyltä sijoitusvinkkejä. Lataat samalla kuvakaappauksen salkustasi: pari nousevaa osaketta, pankin logo, ehkä ruudun reunaan jäänyt post-it-lappu. Moni malli ymmärtää nykyään kuvaa kuin ihminen, yhdistää sen kysymykseesi ja vastaa sujuvasti. Tämä

tekoäly

Algoritmi arvaa iän ja tulot, vaikka ne on poistettu aineistosta

Olet ehkä nähnyt verkkopalvelun lupauksen: emme käytä ikää tai tuloja päätöksenteossa. Ajatus rauhoittaa – jos arkaluontoisia tietoja ei syötetä järjestelmään, ne eivät voi vaikuttaa lopputulokseen. Mutta mitä jos järjestelmä päättelee ne itse joka tapauksessa? Moni on uskonut, että kun herkät tiedot, kuten ikä tai tulot, jätetään koulutusaineistosta pois, järjestelmä on niiden

korkeakoulutus

Sääntöjä noudattava tekoäly voi neuvoa opiskelijoita luotettavammin kuin pelkkä kielimalli

Kuvittele ruuhkainen opinto-ohjaajan vastaanotto: viisi minuuttia per opiskelija, kiireiset kysymykset esitietovaatimuksista, pääaineen vaihtamisesta ja siitä, ehtiikö valmistua ajallaan. Monessa korkeakoulussa yhtä ohjaajaa kohti on satoja opiskelijoita. Vastausta ei aina saa silloin, kun päätöksiä pitäisi tehdä. Viime vuodet ovat opettaneet, että suuret kielimallit, kuten ChatGPT-tyyppiset järjestelmät, osaavat jutella sujuvasti – mutta eivät

tekoäly

Hyvä pistemäärä ei vielä tee tekoälystä luotettavaa

Kun puhelimen tekoälyapuri hoitaa sinulle ravintolavarauksen tai kokoaa matkaohjelman, kaikki näyttää selkeältä: vastaus on sujuva, tehtävä tulee tehdyksi, ja olo on, että kone osaa. Mutta mitä tapahtuu, kun sama järjestelmä saa uuden työkalun käyttöönsä, palvelun käyttöehdot muuttuvat tai käyttäjiä on kerralla tuhatkertainen määrä? Vastaus ei aina ole sama – eikä kerran

tekoäly

Kun tekoäly leimataan puolueelliseksi, sen vaikutusvalta hiipuu

Oletko joskus kysynyt chatboteilta, mitä ajatella jostain politiikkaan liittyvästä väitteestä – vaikka siitä, lisääkö minimipalkan korotus aina työttömyyttä? Kuvittele, että ennen keskustelua ruudulle ilmestyy lyhyt huomautus: tämä tekoäly on kallellaan sinun puoluettasi vastaan. Jo pelkkä lause voi kääntää koko keskustelun suunnan. Viime vuosina on toivottu, että keskusteleva tekoäly voisi auttaa oikomaan

tekoäly

Klikkiotsikot paljastuvat parhaiten, kun kone katsoo samalla suurta kuvaa ja pieniä kielivihjeitä

“Et ikinä arvaa, mitä tapahtui seuraavaksi.” Moni on klikannut tällaisen otsikon vain huomatakseen, ettei jutussa ollutkaan mitään yllättävää. Klikkiotsikot ovat verkon roskaruokaa: ne lupaavat paljon, kertovat vähän ja kuluttavat lukijan luottamusta kerta toisensa jälkeen. Niiden tunnistaminen ei olekaan aivan yksinkertaista. Yksittäiset sanat eivät vielä tee klikkiä, eikä kaikkia koukkuja voi

tekoäly

Tekoäly avaa kyberturvan ovia aloittelijoille – mutta tuo mukanaan uudenlaista riippuvuutta

Useimmat tietoturvasta kiinnostuneet törmäävät samaan seinään: aloittaminen on vaikeaa. Kilpailut ja harjoitusalustat, joissa etsitään järjestelmiin piilotettuja vihjeitä, näyttävät ulkopuolisesta tutuilta peliltä. Todellisuudessa ne avaavat oven komentorivien, työkalujen ja työtapojen viidakkoon, jossa ensikertalainen eksyy helposti. Vuosia on ajateltu, että tähän on vain yksi tie: pitkä kärsivällisyys ja ohjattu harjoittelu. Viimeaikainen kehitys

tekoäly

Interaktiivinen selitys tekee kielimalleista ymmärrettävämpiä

Kuvittele, että kysyt tekoälyltä neuvoa: pitäisikö sähköposti muotoilla uudelleen vai lähettää sellaisenaan? Vastaus tulee nopeasti, mutta miksi se päätyi juuri tähän neuvoon? Usein ruudulle piirtyy korkeintaan värillinen kuva siitä, mihin kohtiin tekstiä malli kiinnitti huomiota. Ihmiselle siitä on harvoin iloa ilman tulkkia. Pitkään oletus on ollut, että kielimallien sisuksiin porautuvat

teknologia

Kone osaa nyt pelata VR‑peliä ihmisen eri tyyleillä

Kukapa ei olisi nähnyt olohuoneessa kahdenlaista Beat Saber ‑pelaajaa: toinen viiltää lohkoja kirurgin rauhallisuudella, toinen pyyhkii ilmassa leveitä kaaria kuin ilmakitaristi. Molemmat saavat pisteitä, mutta heidän tapansa liikkua on täysin erilainen. Silti juuri näitä erilaisia liikkumistyylejä on ollut vaikea hyödyntää, kun pelejä halutaan testata etukäteen ilman oikeita pelaajia. Tuore arXivissa

tekoäly

Valitustuomioiden ydin tiivistyy muutamaan kysymykseen – tekoäly kokoaa ne näkyviin ja ennustaa lopputuloksen

Oikeustalon käytävillä odotetaan kuukausia ja vuosia. Kun valitus lopulta tulee ratkaistuksi, moni huomaa, että mutkikas asiakirjavuori kiteytyi muutamaan ratkaisevaan kysymykseen: mikä oikeudellinen ongelma oli pöydällä, kuka sai siitä viime kädessä päättää ja miksi perustelut kallistuivat suuntaan tai toiseen. Pitkään tietokoneilta on kysytty vain yhtä asiaa: voittaako vai häviääkö. Ennustemallit antoivat