AI Perusteet

Mitä tekoäly todella tarkoittaa?

Oletko koskaan miettinyt, miten puhelimesi tunnistaa kasvosi, miten Netflix osaa ehdottaa juuri sinua kiinnostavaa elokuvaa tai miten sähköpostisi suodattaa roskapostit pois? Vastaus on tekoäly.

Tämä sivu on suunniteltu sinulle. Aloitamme perusteista ja selitämme selkeästi, mitä tekoäly on ja missä sitä jo käytät – luultavasti huomaamattasi. Kun perusteet ovat hallussa, voit sukeltaa syvemmälle tekoälyn malleihin ja eettisiin kysymyksiin.

Mitä tekoäly on?

Unohda hetkeksi monimutkaiset koodit ja robotit. Yksinkertaisimmillaan tekoäly tarkoittaa sitä, että opetamme tietokoneen ajattelemaan, oppimaan ja tekemään päätöksiä ihmisen kaltaisesti.

Perinteinen tietokoneohjelma toimii annettujen sääntöjen mukaan: “Jos käyttäjä painaa X, tee Y”. Tekoäly sen sijaan oppii datasta (esimerkiksi kuvista, tekstistä tai numeroista) ja tekee sen perusteella ennusteita tai päätöksiä ilman, että sille on erikseen ohjelmoitu jokaista yksittäistä sääntöä.

Vertaus: Ajattele lapsen oppimista. Emme anna lapselle tarkkaa sääntökirjaa kissan tunnistamiseen. Näytämme hänelle kuvia ja esimerkkejä kissoista, ja lopulta hän oppii tunnistamaan kissan itse, vaikka ei olisi koskaan nähnyt juuri sitä yksilöä aiemmin. Tekoäly oppii samalla periaatteella.

Tekoäly (AI) eli keinoäly (englanniksi Artificial Intelligence) on tietojenkäsittelytieteen ala, joka keskittyy sellaisten tietokoneohjelmien ja järjestelmien luomiseen, jotka kykenevät suorittamaan tehtäviä, jotka perinteisesti vaativat ihmisen älykkyyttä.

Yksinkertaistetusti tekoäly tarkoittaa koneen kykyä:

Taito	Kuvaus	Esimerkkejä sovelluksista
Oppia	Parantaa suorituskykyään kokemuksen tai datan avulla ilman erillistä ohjelmointia jokaiselle tilanteelle. Keskeistä: koneoppiminen (Machine Learning).	Recommender-järjestelmät, ennustava analytiikka
Päätellä	Tekee loogisia päätelmiä ja ratkaisuja saatavilla olevan tiedon perusteella.	Diagnostiikka, sääennusteet, tietoturva-analyysi
Suunnitella	Asettaa tavoitteita ja laatii suunnitelmia niiden saavuttamiseksi.	Robotiikka, autonomiset järjestelmät
Käsitellä luonnollista kieltä	Ymmärtää, tulkita ja tuottaa ihmiskieltä (puhetta tai tekstiä).	Chatbotit, kielikäännökset, automaattiset tiivistelmät
Tunnistaa kuvia ja ääniä	Käsittelee visuaalista ja auditiivista tietoa.	Kasvojen tunnistus, kuvahaun algoritmit, puheentunnistus
Sopeutua	Reagoi ja mukautuu muuttuviin olosuhteisiin.	Älykkäät liikennejärjestelmät, pelit, robotiikka

Tekoälyn historiaa lyhyesti

Tekoälyn juuret ovat syvällä ihmisen historiassa, perusajatukset ihmistä palvelevasta koneesta jo antiikin Kreikassa. Tekoälyn luomat kirjastovirkailijat Agnes ja Angie kertovat seuraavalla videolla lyhyesti ajattelevan koneen kehittämisen juurista:

Videon sisältö tekstimuodossa:

Oletteko koskaan miettineet, mistä tämä kaikki alkoi? Kuka keksi ajatuksen koneesta, joka voisi ajatella? Entä milloin ja miksi ihmiset ryhtyivät kehittämään jotain näin mullistavaa?

Vaikka tekoäly tuntuu usein modernilta ilmiöltä, sen juuret ulottuvat paljon pidemmälle. Jo antiikin myyteissä ja legendoissa – esimerkiksi Hefaistoksen mekaanisissa palvelijoissa tai Golem-mytologiassa – on nähtävissä ihmisen ikiaikainen unelma luoda olentoja, jotka voisivat suorittaa tehtäviä itsenäisesti. Nämä olivat tietysti vielä kaukana todellisesta tekoälystä, mutta ne kuvastivat toivetta älyllisistä apulaisista.

Ensimmäiset konkreettiset askeleet kohti älykkäitä koneita otettiin kuitenkin vasta paljon myöhemmin. 1600-luvulla ajattelijat kuten Blaise Pascal ja Gottfried Wilhelm Leibniz kehittivät mekaanisia laskukoneita. Nämä eivät tietenkään olleet älykkäitä sanan varsinaisessa merkityksessä, mutta ne osoittivat, että monimutkaisia laskutoimituksia voitiin automatisoida.

1800-luvulla Charles Babbage suunnitteli analyyttisen koneen, jota pidetään usein ensimmäisenä todellisena tietokoneena. Ja kuka olikaan hänen kumppaninsa ja visioijansa? Ada Lovelace, jota pidetään maailman ensimmäisenä ohjelmoijana. Hän näki koneen potentiaalin paljon pelkkää laskentaa laajemmaksi – hän ymmärsi, että se voisi käsitellä symboleja ja jopa luoda musiikkia! Tämä oli valtava askel kohti ajatusta koneesta, joka voisi manipuloida tietoa monipuolisemmin.

Professori jatkaa seuraavalla videolla tekoälyn historian esittelyä, aina 1950 luvulta lähtien kohti nykypäivää.

Videon sisältö tekstimuodossa:

Alussa laboratoriossa pähkäiltiin, voisivatko koneet ikinä todistaa matemaattisia lauseita ihan itse. Siitä kipinä lähti: ensimmäiset kehittäjät koodasivat algoritmeja, jotka ratkoivat matikkapulmia automaattisesti. Samalla kehitettiin yksinkertainen chatti, joka imi vuoropuhelua psykoterapeutin tyyliin ja sai ihmisiä oikeasti uskomaan, että ruudun takana voisi olla ihminen.

Seuraavaksi iski niin sanottu AI-talvi: odotukset oli tapissa, mutta tuloksia ei kuulunut tarpeeksi, rahahanoja kiristettiin ja kehitys hidastui huomattavasti.

Myöhemmin hermoverkot heräsivät henkiin takaisinsyöttömenetelmän ansiosta. Yrityksetkin rupesivat ostamaan asiantuntijasysteemejä, jotka perustuivat sääntöihin ja osaavat nyt tehdä päätöksiä puolestasi erilaisissa bisnesprosesseissa.

Sitten tilastot ja todennäköisyyslaskenta ottivat vallan: monimutkaiset mallit alkoivat ahmia dataa, ja koneet osoitti pystyvänsä haastamaan ihmisiä vaikka peleissä ja luovissa ongelmanratkaisuissa.

Kun datasta tuli valtava aarrearkku ja näytönohjainpiirit kehittyivät, syväoppiminen pääsi tositoimiin: koneet oppivat näkemään kuvia ja kuuntelemaan ääntä ihan kuin me itse.

Seuraavaksi nähtiin kunnon buumi: syväverkot nostivat konenäön ja luonnollisen kielen käsittelyn jokaisen puhelimeen ja älykaiuttimeen. Sait taskuusi oman virtuaaliavustajan, joka ymmärtää puhettasi ja vastaa sujuvasti.

Nyt generatiivinen AI on jo arkipäivää: se osaa luoda tekstiä, luo kuvia ja jopa auttaa selvittämään proteiinien rakenteita. Perusta- eli foundation-mallit ovat vakiintuneet palveluiksi, joihin kuka tahansa voi hypätä mukaan ja saada aikaan ihan uutta luovaa jälkeä.

Viimeinkin kysymyksestä “voivatko koneet ajatella?” on kasvanut kokonainen ekosysteemi, joka oppii, luo ja tukee meitä yhä monipuolisemmin.

Tekoälyn kehityksen merkittävimmät virstanpylväät

Tekoälyn kehityskaari alkoi 1950-luvun tieteellisistä visioista ja matemaattisista malleista, kulki läpi epävarmojen aikojen ja nousi uuteen nousuun tilastollisten menetelmien, datan ja tehotietokoneiden siivittämänä. Vuosikymmenten aikana tekoäly on oppinut diagnosoimaan sairauksia, pelaamaan mestaritasolla shakkia ja ymmärtämään puhetta arkipäiväisissä laitteissa. Nyt se osaa luoda kuvia, käydä sujuvia keskusteluja ja ratkaista haastavia tieteellisiä ongelmia. Vuoteen 2025 mennessä tekoäly ei enää ole vain tutkimuksen kohde vaan arjen työkalu – monipuolinen, oppiva ja laajasti hyödynnetty.

Vuosikymmenten edistysaskeleet tarkemmin

1950-luku: Symbolinen alku

Alan Turing esitteli Turingin testin (1950) ja loi pohjan keskustelulle koneälystä.
John McCarthy loi termin “artificial intelligence” (1955) ja kehitti LISP-kielen, joka mullisti symbolisen päättelyn tutkimuksen.

1960-luku: Varhaiset ohjelmat ja optimismi

Newell ja Simon rakensivat Logic Theorist ‑ohjelman, joka todisti matemaattisia lauseita automaattisesti.
Joseph Weizenbaum loi ELIZAn (1966), ensimmäisen “chattibotin”, joka imitoi psykoterapeuttia.

1970-luku: Ekspertijärjestelmät ja AI-talvi

Mycin (1972) diagnosoi bakteeri-infektioita: ensimmäinen laajasti tutkittu asiantuntijajärjestelmä.
Rahoituksen puute ja liian korkealle asetetut odotukset johtivat 1970–80-lukujen AI-talveen.

1980-luku: Uudelleenkäynnistys ja neurosymbolinen kenttä

Johdatus takaisin koneoppimiseen: takaisinsyöttöalgoritmi (backpropagation) herätti neuromallit henkiin.
Ekspertijärjestelmät kaupallistuvat, kun yritykset omaksuvat sääntöpohjaisia ratkaisuja.

1990-luku: Tilastollinen vallankumous

Bayes-verkot, SVM ja kerrospinnoitetut mallit ottivat tilastot mukaan AI-työkalupakkiin.
IBM:n Deep Blue voitti Garry Kasparovin (1997), mikä symboloi koneen kykyä haastaa ihmisen mestarit.

2000-luku: Data ja laskentateho

Big data ja GPU-laskenta mahdollistivat syväoppimisen praktisen käyttöönoton.
Geoffrey Hinton ja kumppanit esittelivät syvät uskomusverkot (2006), mikä käynnisti modernin deep learning ‑aikakauden.

2010-luku: Syväoppimisen läpimurto

AlexNet (2012) mursi kilpailut konenäössä ja nosti CNN-arkkitehtuurit keskiöön.
Virtuaaliavustajat (Siri 2011, Alexa 2014) toivat NLP:n jokapäiväiseen käyttöön.

2020-luku: Generatiiviset mallit ja laajamittainen käyttö

Vuoteen 2025 mennessä foundation-mallit ovat yleistyneet: monimodaaliset, itseoppivat ja “AI-palveluna” -ratkaisut kukoistavat.

OpenAI:n GPT-mallit (2020 eteenpäin) ja DALL·E mullistivat tekstin ja kuvien generoinnin.

AlphaFold (2020) ratkaisi pitkään ratkaisua odottaneet proteiinien laskennalliset ongelmat.

Tekoälyn erilaisia tyyppejä

Viime vuosikymmeninä ja erityisesti viime vuosina tekoälyn kehitys on ollut räjähdysmäistä. Uusia työkaluja ja menetelmiä, tutkimustuloksia ja artikkeleita julkaistaan jo viikoittain. Tekoälyä lisätään myös olemassa oleviin palveluihin ja ohjelmistoratkaisuihin, lähes huomaamatta. Ihmisen päivittäistä työtä ja toimintaa pyritään tehostamaan erilaisten tekoälyä hyödyntävien ominaisuuksien avulla ja nykyisin jopa täysin automatisoimaan tylsiä ja rutiininomaisia tehtäviä.

Taulukko tekoälytyypeistä

AI-tyyppi	Kuvaus	Esimerkki
Kapea tekoäly (ANI)	Suunniteltu yhteen, spesifiin tehtävään.	Shakkia pelaavat ohjelmat, virtuaaliavustajat (Siri, Alexa)
Yleinen tekoäly (AGI)	Kykenee ymmärtämään, oppimaan ja soveltamaan tietoa laajoilla aloilla (Hypoteettinen).	Fiktiiviset robotit, jotka osaavat sopeutua ja oppia kuten ihminen (esim. C-3PO Star Warsissa)
Supertekoäly (ASI)	Älykkäämpi kuin älykkäimmät ihmiset lähes kaikilla aloilla (Hypoteettinen).	Tulevaisuuden AI, joka pystyy ratkaisemaan globaaleja ongelmia ennennäkemättömällä tavalla

Kapea tekoäly, se on juuri se, mitä jo käytät joka päivä. Se virtuaaliavustaja, joka vastaa “Hei Siri” -komentoihin, tai se botti, joka ehdottaa seuraavaa biisiä spotifysta. Se osaa yhden jutun todella hyvin, mutta jos pyytäisit sitä neulomaan villasukat tai selvittämään monimutkaista eettistä pulmaa, se hukkaisi sormet lankoihin.

Esimerkki kapean tekoälyn käytöstä on vaikkapa “Ainoa, tekoälyavustaja” tällä sivustolla. Se on luotu Jotform-web palvelun avulla. Se vastaa käyttäjän kysymyksiin ja ottaa vastaan käyttäjien antaman palautteen. Se osaa vastata tiettyihin kysymyksiin, sen tiedon pohjalta, jotka se on kerännyt tältä sivustolta. Sitä voidaan myös opettaa keskustelemalla eteenpäin, mutta itsenäisesti se ei vielä opi. Puheentunnistuksen ja tekstistä puheeksi generoinnin avulla, avustajasta saadaan jo aika ihmismäinen ja käytettävä. Mutta vielä on pitkä matka, kohti superälyä.

Yleinen tekoäly on se legendojen taso, jossa kone ei vain puhu tai pelaa shakkia, vaan oikeasti oppii uutta ihan mistä tahansa aiheesta ja soveltaa tietoa kuin ihminen. Tällä hetkellä se on pähkäilyn alla erilaisissa laboratorioissa, ihan yhtä hypoteettinen kuin tarina puhuvasta avaruusrobottikumppanista.

Supertekoäly taas vie kaiken älykkyyden yli älykkäimpienkin ihmisten: se ratkaisisi maailman polttavimmat ongelmat hetkessä ja kehittyisi yhä nopeammin itseoppivalla sykkeellä. Se on edelleen sci-fiä, mutta tutkijat ja futuristit pohtivat, mitä siitä voisi seurata, autuutta vai kauhunhetkiä.

Mikä on tilanne nyt? Ollaan syvässä kapean AI:n maailmassa, mutta aletaan nähdä pilkahduksia monipuolisemmista perusmalleista (foundation models), jotka puhuvat, piirtävät ja koodaavat yhdellä kertaa. Se ei silti vielä opi ihan kaikkea, ja välillä se nysvää omissa sudenkuopissaan.

Mihin ollaan menossa? Tavoitteena on rakentaa AI-järjestelmiä, jotka ovat modulaarisia, skaalautuvia ja tulevat sinne reunalaitteisiin (Edge AI) – vaikka puhelimeesi tai autoon. Samalla panostetaan turvallisuuteen, selitettävyteen ja eettisiin raameihin, ettei synny kaaosta kun koneet alkavat oikeasti tehdä päätöksiä.

Lyhyesti sanottuna: älä ota vielä stressiä siitä, että sinua korvattaisiin superälyllä—mutta pysy hereillä, kun kapeasta AI:sta kasvaa pikkuhiljaa sitä lihaksikkaampaa yleisempää AI:ta. Ja muista, että me ihmiset määritellään ne säännöt ja arvot, joilla nämä koneet pyörivät.

Tekoälyn muotoja ja sovelluksia:

Tekoäly ei ole yksi yhtenäinen tekniikka, vaan se kattaa monia eri lähestymistapoja ja tekniikoita. Sitä jaetaan usein kahteen päätyyppiin:

Heikko tekoäly (Narrow AI / Weak AI): Tämä on nykypäivän yleisin tekoälyn muoto. Se on suunniteltu suorittamaan tiettyjä, rajattuja tehtäviä erittäin hyvin. Esimerkkejä ovat:
- Suositusjärjestelmät: (Netflix, Amazon, YouTube) ehdottavat sisältöä aiemman käytön perusteella.
- Puheentunnistus: (Siri, Alexa, Google Assistant) muuntaa puheen tekstiksi ja ymmärtää komentoja.
- Konekäännökset: Kääntävät kieliä automaattisesti.
- Kuvantunnistus: Tunnistaa kohteita, kasvoja tai kuvien sisältöä.
- Hakukoneet: Parantavat hakutuloksia jatkuvasti oppimalla.
- Generatiivinen tekoäly: Kuten ChatGPT tai tekoälytaide, jotka osaavat tuottaa uutta sisältöä (tekstiä, kuvia, ääntä) ihmisen antamien ohjeiden perusteella.
Vahva tekoäly (General AI / Strong AI): Tämä on tekoälyn hypoteettinen muoto, joka kykenisi ymmärtämään, oppimaan ja soveltamaan tietoa laajemmin, ihmisen älykkyyden kaltaisesti tai jopa sitä paremmin. Vahvaa tekoälyä ei ole vielä kehitetty.

Miksi tekoäly on tärkeää?

Tekoäly automatisoi toisteista työtä, parantaa päätöksentekoa datan pohjalta, tehostaa prosesseja ja mahdollistaa uusien innovaatioiden syntymisen monilla aloilla, kuten terveydenhuollossa, liikenteessä, asiakaspalvelussa ja teollisuudessa. Se auttaa käsittelemään valtavia tietomassoja ja löytämään niistä piileviä malleja, joita ihminen ei pystyisi havaitsemaan.