Mitä on tekoäly?
Kun käsittelemme tekoälyä, on luontevaa tarkastella ensiksi sitä, mitä tekoäly tarkoittaa. Arkipuheessa sillä saatetaan tarkoittaa vaikkapakielimalleja, kuten ChatGPT:tä. Ajatus tekoälystä ei ole kuitenkaan aivan uusi, ja sen voi katsoa eläneen ajassa. Jo antiikin kreikkalaiset, kuten Aristoteles, pohtivat loogisen päättelyn formalisointia ja mekaanisen ajattelun mahdollisuutta. Varsinaisena tekoälyn määritelmän syntyhetkenä pidetään kuitenkin yleensä Dartmouthin konferenssia vuodelta 1956, jossa John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon sekä muut varhaiset tekoälytutkijat kokosivat yhteen ideoitaan koneellisesta oppimisesta, loogisesta päättelystä ja ongelmanratkaisusta.
Tekoälyn käsite on viime vuosikymmenien aikana vakiintunut osaksi sekä tieteellistä tutkimusta että yleistä kielenkäyttöä. Alkujaan vain tieteiskirjallisuudesta tutusta älykkäiden koneiden ajatuksesta on tullut osa arkea: tekoälyä käytetään älypuhelimiemme puheentunnistuksessa, suuryritysten tuotannonohjauksessa, tietokonepelien vastustajina sekä monimutkaisissa tietojenkäsittelytehtävissä, kuten lääketieteellisessä diagnostiikassa tai ilmastonmuutosmallinnuksissa. Mitä tekoäly sitten pohjimmiltaan on? Miten se vertautuu ihmisälyyn?
Varhainen tekoälytutkimus määritteli tekoälyn järjestelmäksi, joka kykenee suorittamaan tehtäviä, joiden on perinteisesti ajateltu vaativan inhimillistä älykkyyttä. Klassinen esimerkki on Alan Turingin (1950) ajatus siitä, että jos kone pystyy viestimään ihmisen kanssa niin, ettei ihminen tiedä puhuvansa koneen kanssa, kone on älykäs. Tätä kutsutaan Turingin testiksi. Tekoäly on nyt kielimallien kehityksen myötä päässyt tasolle, jossa voidaan katsoa sen suorittavan testin. Joissakin Turingin testeissä tekoäly saatetaan jopa kokea ihmismäisemmäksi kuin oikea ihminen. Tekoälyä ei kuitenkaan ole mielletty vieläkään ihmisälyn tasoiseksi, vaan maalitolppia ollaan siirretty kehityksen myötä. Toisaalta ihmisälyn tasoisesta tekoälystä puhutaan enevissä määrin. Esimerkiksi OpenAI -yhtiön toimitusjohtaja Sam Altman on sanonut, että yhtiö saattaa päästä ihmistasoisen yleiskäyttöisen tekoälyn (Artificia General Intelligence, AGI) tasolle vielä vuoden 2025 aikana.
Tekoälyn kehitystä on historiallisesti ohjannut kaksi keskeistä ajattelutapaa, joka voidaan jakaa symboliseen tekoälyyn ja koneoppimiseen. Symbolinen lähestymistapa oli voimissaan 1950–1980-luvuilla. Se pyrki mallintamaan ihmisen kielellistä ja loogista ajattelua muodollisten sääntöjen avulla. 1990-luvulta alkaen painopiste siirtyi dataohjautuvaan koneoppimiseen, erityisesti neuroverkkoihin ja myöhemmin syväoppimiseen, jotka saivat vaikutteensa neurologiassa tapahtuneiden kehitysaskelten myötä. Kehitystä vauhdittivat laskentatehon kasvu ja digitaalisen datan määrän räjähdysmäinen lisääntyminen.
Nykyään tekoälylle ei ole olemassa yhtä ainoaa, kaikkien hyväksymää määritelmää. Joissain yhteyksissä tekoälyksi katsotaan käytännöllisesti katsoen kaikki kehittynyt laskennallinen päättely, kun taas toisaalla tekoäly rajataan selkeästi pelkästään sellaisiin järjestelmiin, jotka oppivat ja kehittyvät kokemuksen kautta (Jordan & Mitchell 2015). Tällä kurssilla lähestymme tekoälyä hyvin käytännönläheiseltä pohjalta ja pidämme ensisijaisesti tekoälynä sitä, mikä mielletään yleisesti tekoälyksi. Siksi käsittelemme tekoälyä etenkin generatiivisen tekoälyn näkökulmasta, sillä monelle juuri nämä näkyvät tekoälyt, kuten erilaiset tekstipohjaiseen keskusteluun perustuvat mallit edustavat tekoälyä. Ne ovat myös luovan alan näkökulmasta keskeinen tekoälyn kehityssuunta.