Tekoäly on yleistermi monimutkaisille, älykkäille tavoille käsitellä tietoa digitaalisessa muodossa.
Perinteisiä ohjelmoinnissa käytettäviä menetelmiä, kuten silmukoita, ehtolauseita, päätöspuita, rekursioita ja näiden avulla toteutettuja monimutkaisiakaan järjestelmiä, ei kutsuta automaattisesti tekoälyksi. Kuitenkin, kun niiden avulla on kehitetty ääntä, tekstiä, kuvaa tai dataa analysoivia tai tuottavia ominaisuuksia, lähestytään tekoälytermin käyttöä.
Konetta voi opettaa datalla
Koneoppiminen on eräs tekoälyn sovellusmuodoista. Nimensä mukaisesti konetta, eli ohjelmistoa, opetetaan datalla. Sen perusteella kone oppii tekemään itsenäisesti johtopäätöksiä samankaltaisesta tietosisällöstä. Useassa koneoppimisen ratkaisussa hyödynnetään taustalla neuroverkkoja, jotka muistuttavat aivojen toimintaa yksinkertaistettuna digitaaliseen muotoon.
Tekoäly mahdollistaa tänä päivänä koneiden laajempaa autonomiaa. Koneet voivat tehdä aiempaa laajemman osan työstä ja ihminen voi keskittyä enemmän valvontaan ja monimutkaisten asioiden suunnitteluun ja edistämiseen. Käyttökohteita on laajasti, mm. autonomiset autot, robottileikkurit ja -imurit, laadunvalvonta ja virheiden havaitseminen, merkityksellisen tiedon hakeminen datamassasta ja liiketoiminnan prosessien automatisointi.
Kehittyneet ja kaikkien saatavilla olevat tekoälykirjastot ja -pilvipalvelut tekevät tekoälyn hyödyntämisestä aiempaa yksinkertaisempaa. Sen sijaan, että tyypillisessä ohjelmistokehitysprojektissa olisi tarpeena kehittää itse tekoälyä, nykyisin voidaan hyödyntää olemassa olevia tekoälyratkaisuja osana toteutettavaa ohjelmistoa.
Liikkeelle kevyesti PoC:illa
Yksi tapa hyödyntää tekoälyä liiketoiminnassa on lähteä liikkeelle koneoppimisen konstein. Yrityksissä ja muissa organisaatioissa kertyy päivittäin isot määrät dataa. Koneoppimisen käyttökohteiden tunnistamisessa on ainakin kaksi lähestymistapaa:
- Tunnistaa olemassa olevasta datan hyödyntämisestä sellaisia prosessin osia, jossa ihminen tekee kyseisen datan perusteella johtopäätöksiä.
- Tunnistaa nykyisistä tai tulevista liiketoimintaprosesseista sellaisia prosessin osia, joissa tarvittaisiin paljon dataa päätöksen tekemiseksi.
Ensimmäisestä on helpompi ja nopeampi lähteä liikkeelle, koska data, jolla konetta voi opettaa, on jo olemassa.
Tällaisissa tapauksissa voimme tehdä asiakkaan tarpeeseen asiakkaan omalla datalla nopean ja keveän Proof of Concept -projektin, jossa todistamme koneoppimisella saavutettavat tulokset ja tarkkuustason, johon ainakin on mahdollista päästä.
Voin suositella tätä lähestymistapaa kaikkiin koneoppimisen projekteihin, jotta saavutettava hyöty tulee varmistettua heti projektin alkumetreillä.
Olemme hyödyntäneet koneoppimista asiakkaidemme kanssa mm. virheiden havaitsemiseen valmistusprosessissa ja tärkeän tiedon korostamiseen dokumenttimassasta. Tutustu tekoälyoppaaseemme ja ole yhteyksissä!
