Viimeisten vuosien aikana kiinnostus tekoälyä, koneoppimista ja muita suurten tietomallien osa-alueita kohtaan on kasvanut merkittävästi. Innostus on keskittynyt erityisesti uuden sukupolven generatiiviseen tekoälyyn, kuten ChatGPT:hen.
Tekoälystä onkin nopeasti tullut valtavirtaa ja sen hyödyntäminen monelle arkipäivää. Mutta mitä tekoäly oikeastaan on? Ja millaisia esimerkkitapauksia löytyy siitä, että se tuottaa aitoa hyöytä liiketoiminnassa?
Mikä ja mitä on tekoäly?
Tekniikka, jota usein kaupallisessa kontekstissa kutsutaan tekoälyksi, on koneoppimista, joka perustuu neuroverkkoihin.
Tekoälyksi (artificial intelligence) määritellään kone, joka kykenee ihmisestä irralliseen päätöksentekoon. Tietojenkäsittelytieteen legendan, Alan Turingin määrittelyn mukaan aidosti älykkään koneen tulisi pystyä vakuuttamaan ihminen siitä, että myös kone itse on ihminen (ns. Turingin testi). (Jokainen, joka on joskus yrittänyt hoitaa asioita kömpelön chatbotin kanssa, on varmasti skeptinen sen suhteen, että tämä olisi koskaan mahdollista… Mutta saatamme olla lähempänä testin läpäisyä, kun kuvittelemmekaan – jotkut väittävät, että Turingin testi läpäistiin v. 2014.)
Tyypillinen tekoäly, jota hyödynnämme nyt työelämässä, on koneoppista. Se perustuu algoritmeihin, jotka voivat havaita, tunnistaa ja järjestää malleja. Viimeaikaisen tekoälykehityksen takana on yhden tekoälyalgoritmityypin, neuroverkkojen muutos. Neuroverkot ovat aikaisempaan verrattuna suurempia ja voivat ulottua syvemmälle, kerrostumalla peräkkäisiin neuroverkkoihin (syväoppiminen).
Teknologinen kasvu ja skaalautuminen on ollut mahdollista matemaattisten työkalujen kehittymisen myötä. Tämän avulla komputaatiosta eli laskennasta on tullut tarkempaa ja nopeampaa.
Lisää tietoa tekoälyn määrittelystä voit lukea mm. tästä blogista.
Joten, mikä on muuttunut?
Ajankohtaisuudesta ja trendikkyydestään huolimatta, tekoäly itsessään on vakiintunut tietojenkäsittelytieteen käsite, joka perustuu kasvavaan laskentatehoon.
Monet pitkäikäiset projektimme hyödyntävät neuroverkkoja ja koneoppimista, mukaan lukien Mikropuhe-puhesyntetisaattori, jonka kehittämisen Timehouse aloitti 1980-luvun lopussa.
Muutos aikaisempaan on yksinkertaisesti se, että järjestelmät ovat nyt aikaisempaa tarkempia ja paremmin skaalautuvampia. Tietokoneiden muisti- ja laskentateho ovat lisääntyneet, ja tallennustilasta on tullut edullisempaa. Kaikki tämä on johtanut siihen, että edullisia ja ilmaisia generatiivisen tekoälytyökaluja, kuten OpenAI:n ChatGPT, on mahdollista lanseerata.
Kehityskilpa kohti entistä älykkäämpiä koneita sekä tarve hyödyntää niiden tuottamaa käsittelytehoa kilpailukyvyn saavuttamiseksi liike-elämässä on kestänyt jo vuosikymmeniä. Joten, olipa kyse päätöksenteon helpottamisesta, luetteloinnin parantamisesta, metatietojen luomisesta tai sisällön tuottamisesta, on varmaa, että tekoäly jatkaa menestystarinaansa.
Tekoäly julkaisutoiminnassa
Tekoälyn ja koneoppimisen avulla on mahdollista nopeuttaa monia eri työvaiheita julkaisu- ja -kustannustyössä.
Esimerkkinä tästä on luomamme asiakasratkaisu, joissa tekoäly (koneoppiminen) kerää automatisoidusti haluttua materiaalia verkosta ja lisää ne toimitukselliseen työnkulkuun. Hyödynnämmekin enemmän kuin mielellämme tekoälytyökaluja julkaisutoimijoiden datan jäsentämiseen sekä sisäisten prosessien tehostamiseen.
Myös asiakasrajapinnassa on mahdollista hyödyntää tekoälyn mahdollisuuksia. Sen avulla voit kehittää palvelu- ja lukukokemusta esim. analysoimalla lukukäyttäytymistä ja tehostamalla löydettävyyttä.
Voit lukea aiheesta tarkemmin blogistamme, jossa käsittelemme erilaisia näkökulmia, joilla julkaisutoimijat voivat hyödyntää tekoälyä. Näitä ovat muun muassa:
- AI:n avulla personoitu sisältö
- Automatisoidut käännöstoiminnot
- Sisällön rikastaminen
- Älykäs hakutoiminto
Generatiivinen tekoäly voi tietysti auttaa myös itse sisällön tuotannosssa. Tällöin on tärkeä huomioida ja ymmärtää tekijänoikeudelliset kysymykset, jotka liittyvät tekoälyn tuottamaan sisältöön. Lue aiheesta lisää tästä blogista: Tekoäly ja tekijänsuojauslaki.
Miten me olemme hyödyntäneet generatiivista AI:ta?
Luovuus ja kokeilunhalu on tärkeä osa tietoteknistä kehittämistä. Vuosien varrella olemme päässeet kokeilemaan koneoppimisen ja tekoälyn mahdollisuuksia, upottamalla ne luomiimme ohjelmistoihin. Eikä viimeaikainen tekoälyinnostuksen buumi ole poikkeus.
Yksi hiljattain, sisäisesti kehittämämme tekoälytyökaluista generoi automaattisesti kuvien vaihtoehtoisia kuvatekstit. Kyseinen ratkaisu on hyödyllinen mm. SEO-optimoinnissa ja ruudunlukijaa käyttäville lukijoille. ALT-tekstit ovat osa-alue, joka helposti jää laiminlyödyksi isommissakin organisaatioissa. Näin ollen automatisoidusti generoidut vaihtoehtoiset kuvatekstit voikin tuottaa aitoa hyötyä saavutettavuusrintamalla.
On todennäköistä, jopa ilmeistä, että kuviin liittyvät tekoälyratkaisut tulevat kehittymään ja muovaamaan maailmaamme. Kenties tekoäly tuokin mukanaan uudenlaisen luovuuden aikakauden?
Yllä mainittujen asioiden lisäksi myös hakuun ja haettavuuteen liittyvät tekoälyratkaisut ovat saaneet innostuksemme kohoamaan. Kehitimme jo vuosia sitten oman hakukoneemme pohjan (TimeSearch), mutta keskusteleva, älykäs haku on tulevaisuuden standardi. Hyödyntämällä generatiivisia tekoälytyökaluja ja chatboteja toivomme, että voimme luoda älykkään hakukoneen, jossa yhdistyy niin sisäinen kuin ulkoinen haku. Ajattele, kuinka hyödyllinen tällainen työkalu voisi olla tiedon tiivistämisessä ja käyttöarvon lisäämisessä. Onko älykkään, AI-avustajan aika viimeinkin täällä?
Tekoäly on mielenkiintoinen sekoitus uutta ja vanhaa sekä väistämätöntä teknologian edistymisen tulosta. Sitä ei suinkaan tule pelätä liiketoiminnallisen hyödyn saavuttamisessa. Mutta, sijoita kuitenkin aikaa ja rahaa selvittääksesi, miten sen voi konvertoida hyödyksi omassa organisaatiossasi. Pohdi, mitkä osat tekoälystä toimivat teille. Ja lopuksi, kokeile, testaa ja seuraa kehitystä.
