Bristol - Lontoo- kokemuksia

 RoboBIsnes- hanke järjesti kolmannen kohderyhmämatkan ulkomaille tällä kertaa Lontooseen ja Bristolin. Molemmissa tutustumiskohteina olivat robotiikka ja tekoäly tutkimuksen ja tuotekehityksen sekä yritysten näkökulmasta. Kävimme myös Lontoossa Bett-messuilla, joka on vuosittain järjestettävä massiivinen opetusteknologian keskittyvä tapahtuma.

Matka avasi taas uuden näkökulman robotiikan ja tekoälyn maailmaan. Tällä kertaa pääkohteena olivat yliopstot ja siellä tehtävä tutkimus. Kaikissa tehtiin hyvin korkealaatuista tutkimusta ja kehitystyötä. Bristolin robotiikan laboratorio oli keskittynyt tekoälyyn ja purettavaan teknologiaan. Ajatuksena oli mallintaa ja jäljitellä ihmisen toimintaa erilaisilla sensoreilla ihmisen liikkeitä ja niiden perusteella kehittää koneoppimista. 

Meille esiteltiin useita tällaisia tutkimushankkeita, joiden taustalla oli aivoverenvuotopotilaiden kuntoutus ja taiteiden, erityisesti pianonsoiton opetuksen kehittäminen. Tutustuimme myös puettavaan teknologiaan ja konenäköön pohjaaviin kiinnostaviin  tuotekehitystutkimuksiin. 

Yrityskäynti Bristolissa kohdistui uudenlaisen käyttöliittymän kehittämiseen. Yritys Ultrahaptics oli saanut isoja summia tuotekehitykseen ja näkymät olivat hyvät. Uusi käyttöliittymä tulee aikanaan syrjäyttämän nykyiset laitteet ja mekaaniset ratkaisut.

Erittäin hyvän vaikutelman tutkimuksen tasosta saimme Lontoon yliopistoihin tapaamisissa. Lontoon yliopistot - Imperial College London ja King´s College London kuuluvat viiden pahaan joukkoon maailmassa ja henkilökunnan osaamisen taso on korkea. Tämän näki jo siitä, miten meidät otettiin vastaan ja esittelyihin oli panostettu, vaikka professorit, joita tapasimme olivat luonnollisesti hyvin kiireisiä. Opiskelijoista ei ole pulaa ja yliopistot olivat investoineet valtavasti teknologian tutkimukseen ja sen kehittämiseen. King College of London oli juuri rekrytoimassa 50 uutta ihmistä.

Erityisesti jäi mieleen iso tutkimusyksikkö King's Collegessa, joka keskittyi 5 G -teknologiaan ja sen tulevaisuuden näkymiin. Yksikköä johti Mischa Dohler, joka on erittäin tunnettu alan tutkija ja osaaja. Yksikössä oli töissä 100 ihmistä ja se oli 5G -teknologian johtava yksikkö Britanniassa. 

Pääpaino tutkimuksessa oli monitieteisyys, mikä tarkoitti eri tieteenalojen monitasoista yhteistyötä  ja monen meille esitellyn hankkeen taustalla oli tekoälytutkimuksen joku haara. Mieleen jäi se, että  asiat esitettiin harvinaisen selkeästi ja jokaiseen esittelyyn oli lisätty demonstraatio tai kokeilu. Erikoista oli, että maailmanluokan tutkijat tekivät työtään sangen vaatimattomissa oloissa. Vaikka keskusteluissa ei juurikaan ollut yritysten mukanaolo, oli sanomattakin selvää, että toiminnan taustalla oli paljon sekä julkista että yksityistä rahoitusta. King's Collegen taustalla on iso sairaala ja siellä tehtiin paljon tutkimusta ja muuta kehitystyötä. Huomioitavaa oli, että Brexit- kehitys ei saanut yhdessäkään paikassa isäntien hyväksyntää, mikä on hyvin kiinnostavaa.

Matkustamisen parhaita puolia on, että tuttu ja oma asettuvat helposti uuteen laajempaan kehykseen. Se, mikä on tuttua ja turvallista, joutuvat kiinnostavalla tavalla haastetuksi. Omat näkemykset ja varmuuden parhaimmillaan edes hieman liikahtavat. Näin kävi nytkin.

Ensimmäinen asia, joka tuli heti mieleen, oli se, että Joensuussa periaatteessa kaikki sama teknologia ja osaaminen on periaatteessa olemassa. Meillä on laadukasta tietojenkäsittelyn ja fysiikan sekä kemian yliopistotutkimusta, tuotekehitysalustoja sekä alan yrityksiä. Kysymykseni onkin, miksi Joensuu ja sen toimijat eivät ole saaneet verkostoja ja yhteistyötä toimimaan ja miksi palasten saaminen kohdalleen. Lontoolaisilla yliopistoilla oli paljon yhteyksiä Ruotsiin, mutta ei juurikaan Suomeen. Näin vaikka ensimmäisen yliopistovierailun isäntä oli opiskellut Joensuussa.

Toinen asia, joka nousi päällimmäiseksi, oli se, mitä pitäisi tehdä. Kuka kokoaa palaset uudella tavalla yhteen ja avaa ison kuvan. Se, että jokainen kantaa huolta omasta hankkeestaan ja omasta taustayhteisöstään ei voi olla tulevaisuuden toimintatapa. Tarvitaan siis yhteistä tahtoa ja politiikkaa tuon tahtotilan muodostamiseksi ja siihen liittyvien muutosvaatimusten toimeenpanoa.

Yhteenvetona voikin sanoa, että matka siis todella täytti tehtävänsä. Seuraavaksi on mietittävä, voisiko huomioita saada laajempaan keskusteluun. Se olikin  tämän matkan tärkein opetus ja tulos.

Linkkejä:

Bristol Robotics Laboratory (http://www.brl.ac.uk/

University of Bristol http://www.brl.ac.uk

Ultrahaptics https://www.ultrahaptics.com

Imperial College London Department of Informatics 

 https://www.kcl.ac.uk/nms/depts/informatics/index.aspx

Mischt Dohler https://mischadohler.com/about/

TEKOÄLY - onko sille enää vaihtoehtoa?

Kun kuulee sanan tekoäly tai nykyään myös keinoäly, joutuu usea ihminen hämmennyksen valtaan. Itse sana on monelle outo, vaikka tekoälyn historia on pitkä. Ajatus tekoälystä oli jo esillä antiikin filosofeilla, mutta nykymuotoisen tekoälyn alku jäljitetään usein 1940-luvulle ja tietokoneen keksimiseen. Tuolloin ihmisen ajattelua yritettiin kuvata symbolien loogisena tietojenkäsittelynä ja niinhän tietokone tänäänkin toimii. Sen ohjelmat ovat käskyrivejä, ei sen kummempaa. Itse tekoäly-termi keksittiin vasta vuonna 1956 eräässä tieteellisessä konferenssissa.   

Osaavatko tietokoneet tosiaan ajatella? Onko niillä älyä oikeasti? Kysymyksiin ei ole helppoa vasta, mutta yritetään. Usein erotetaan kaksi tekoälyn muotoa: vahva ja heikko tekoäly. Heikko tekoäly on kyseessä, kun kone saadaan käyttäytymään älykkäästi. Hyvä esimerkki on shakkiohjelma, joka ei tiedä shakista yhtään mitään, mutta joka osaa tehdä siirtoja sille etukäteen ohjelmoitujen vaihtoehtojen mukaan. Usein puhutaan Turingin testistä, jolla yritetään väistää tekoäly- määritelmien ongelmat. Yksinkertaistaen testissä selvitetään ihmisen ja koneen vuorovaikutusta ja jos ihminen ajattelee, että hänen vastapuolellaan on ihminen eikä kone, testi on läpäisty. Testin tiukinta versiota ei ole vielä läpäissyt yksikään kone.

Kysymykseen koneen ajattelukyvystä voidaan tiivistää niin, että kone ei itse asiassa ajattele eikä se samassa mielessä kuin ihminen ymmärrä merkityksiä. Kone ei ymmärrä ironiaa eikä vitsejä. Hyvä esimerkki tästä on, että Googlen yritys tehdä robotista vitsikone vei siihen, että se alkoi kertoa rasistisia vitsejä ja sen toiminta piti lopettaa. 

Koneen ajattelua on yritetty avata niin, että nykyisen tekoälyn kehittelyssä jäljitellään aivojen toimintaa. Usein puhutaan neuroverkoista ja koneoppimisesta, mutta mistä itse asiassa niissä puhutaan. Koneoppiminen (nykyiset hakukoneet ovat hyviä esimerkkejä) ja syväoppiminen ovat uusia näkökulmia siihen, mitä ajatellaan tapahtuvan, kun kone oppi. On myös usein esitetty tarina Facebookin kokeesta, jossa kaksi robottia opettelivat oman kielen, jota tutkijat eivät ymmärtäneet ja koe lopetettiin. 

Aiemmin esillä ollut vahva tekoäly lähestyy ihmisen ajattelua ja kykenee ikään kuin luomaan uutta ja sen arvioidaan pystyvän tavallaan luomaan tietoisuuden.  Professori Pentti Haikonen   katsoo, ettei tietoisuutta voida saavuttaa tavallisella sääntöpohjaisella laskennalla. Hänen mukaansa aivot eivät ole tietokone, eikä ajattelu ole ohjelmoitujen komentojen suorittamista, eikä myöskään lukujen laskentaa. 

Sen sijaan, että pyrkisimme saavuttamaan mielen ja tietoisuuden tunnistamalla ja toteuttamalla niiden alla olevia laskennallisia sääntöjä, meidän tulisi Haikosen mielestä kehittää erityinen kognitiivinen arkkitehtuuri, joka toisintaisi havaintoprosesseja, sisäisiä kuvia ja puhetta, kipu-, nautinto- ja tunnetiloja, sekä näiden taustalla olevia kognitiivisia toimintoja. Tällainen alhaalta-ylös-arkkitehtuuri tuottaisi korkeamman tason toimintoja yksinkertaisempien prosessointiyksiköiden, eräänlaisten keinotekoisten neuronien, avulla, ilman algoritmeja tai ohjelmia.

Haikonen uskoo, että riittävän monimutkaisessa mittakaavassa toteutettuna tällainen arkkitehtuuri tuottaisi tietoisuuden, jota hän kuvaa toimintatyyliksi ja -tavaksi, jota luonnehtii muun muassa havaintoprosessien ja eri aistien tuottaman informaation hajauttaminen. Haikonen katsoo siis, että tietoisuus on ennen kaikkea prosessi, ja että se syntyä spontaanisti autonomisissa agenteissa, joilla on sopiva ja riittävän monimutkainen hermoverkoston inspiroima arkkitehtuuri.  

Tekoälyn käyttökohteet ovat jo tällä hetkellä moninaiset eri aloilla. Tällaisia aloja ovat teollisuus, markkinointi, tiedonlouhinta, puheentunnistus, oppiminen, suunnittelu, ennustaminen, ongelmanratkaisu, pelit, lääketiede, rahoitus ja logistiikka. Nykyisin useat teknologiayritykset: Amazon (Alexa ja Echo), Apple (Siri), IBM (Watson), Twitter ja monet muut käyttävät ja kehittävät kuumeisesti uusia tekoälysovelluksia. Tekoälyn hyödyntäminen erilaisten toimintojen automatisoinnissa on viime vuosina kehittynyt nopeasti. Ajatus koneesta ihmistä avustavana laitteena on edennyt ohjelmistorobotiikkaan ja siitä yhä kehittyneempään datan analysointiin ja siitä edelleen koneoppimiseen ja tekoälyn automaatioon. Tällä hetkellä olemme suurelta osin ensimmäisellä ja toisella askelmalla ja tekoälyn käyttö päätöksenteossa ja muissa vaativaa analysointikykyä edellyttävissä tehtävissä laajenee koko ajan.

Erityisesti sosiaali- ja terveydenhuollossa tekoälyn varaan lasketaan paljon lähtien ennaltaehkäisystä ja siihen sisältyvistä mahdollisuuksista. Myös asiakas/potilasrajapinta, johon kuuluvat asiakkaaksi hakeutuminen, jonotus, erilaiset puherobotit ovat kehittymässä nopeasti. Samoin vastaanottoon ja diagnoosit ja erilaisiin siihen liittyvät tutkimukset hyödyntävät jo nyt tekoälyä. Myös itse hoidon ja kuntoutuksen prosessit, ennakointi sekä asiakaan/potilaan seuranta ja palvelujen arviointi. Samoin logistiikkaan ja taloushallintoon ollaan ottamassa käyttöön runsaasti tekoälyä. 

Tekoäly mullistaa myös monia muitakin toimialoja ja tuo aivan uusia työvälineitä ohjata organisaatiota ja niiden tuotantoa ja palveluja. Onko meillä viiden vuoden sisällä puheohjattava tekoäly ja millaisen muodon se saa? Onko meillä oikeastaan vaihtoehtoja tekoälylle? Tällä hetkellä näyttää siltä, että ei ole. 

    
 Linkit: 

  

• Turingin testi: https://fi.wikipedia.org/wiki/Turingin_testi
• Pertti Haikonen: https://areena.yle.fi/1-4222513
• AI and Health: https://www.accenture.com/us-en/insight-artificial-intelligence-healthcare 
• Riusto Siilasmaa tekoälystä: https://www.youtube.com/watch?v=WO1wND-_0Uc&t=154s

Teknologia 2017

Messukeskus Helsingissä kokosi taas suuren joukon teknologia-alan toimijoita Teknologia 2017- tapahtumaan. Itse olin tapahtumassa ensimmäistä kertaa ja hyvin vaikuttunut näkemästäni. Teemat liittyivät monipuolisesti digitalisaation ja innovaatioihin. Esillä olivat robotiikka, esineiden internet, tekoäly, alustatalous, kunnossapito, 3D-tulostus, kaupan tulevaisuus, peliala, kaupunkisuunnittelu, oppimisen tulevaisuus, logistiikka ja teollisuuden uudet mahdollisuudet. Itse seurasin RoboSteam-lavaa, innovaatiolavaa sekä alustatalouden tapahtumia, pelaamista, kauppaa sekä logistiikkaa. Kaikki esitykset olivat korkeatasoisia ja nostivat esiin monia kiinnostavia näkökulmia.

Erityisesti Anni Ronkainen Keskosta piti erinomaisen kaupan alan tulevaisuuden näkymiä luotaavan esityksen. Ronkaisen esitys haastoi nykymuotoisen vähittäiskaupan käytännöt perin pohjin. Samassa tilassa Frans Mäyrän vetämän työpajan pelien suunnittelua ja tekoäly koskevat esitykset olivat myös erinomaisia. Tekoälyn historia ja sen mahdollisuudet luodattiin läpi tarkasti. Myös sen, miksi kone voitti ihmisen, kävi hyvin selväksi.

Myös Teemu Arinan esitys innovaatioiden rajoista ja uusista käytännöistä oli ajatuksia herättävä. Miksi esimerkiksi Amazon sallii oman teknologia-alustan hyödyntämisen kilpailijoille, jotka tarjoavat verkkokaupassa samoja tuotteita paljon halvemmalla? Uuden teknologian mahdollisuudet muuttavat liiketoiminnan ydintä, jolloin joudutaan tilanteeseen, jossa yksittäisen loppukäyttäjille myytävän tavaran hinta ei ole liiketoiminnallisesti olennaista. Varsinainen liiketoiminta tapahtuu muualla.

Robotiikan ja erilaisten todellisuuden muotojen hyödyntäminen eri tavalla oli esillä monessa esityksessä. Esineiden internet ja tietoturva olivat esillä hyvin monella tavalla. Logistiikan nousu yhdessä 3D- tulostuksen kanssa oli myös hyvin esillä. Amazon on rakentamassa isoa logistiikkakeskusta Puolaan tavoitteena saavuttaa kaikki eurooppalaiset 24 tunnin kuluessa. Robottiautot ja lentävät robotit eli dronet ovat osa tulevaisuuden logistiikkaa. 3D- tulostus on vielä osittain tulossa ja senkin mahdollisuudet ovat aika uskomattomat.

Kaikkein innostavan ja kiinnostavin keskustelu messuilla käytiin torstaina teemassa ”Digitaalinen alustatalous kasvun ja kansainvälistymisen moottorina”. Keskustelussa olivat mukana Taneli Tikka Tiedosta, Simo Säynevirta ABB:ltä, Jukka Viitanen Resolute HQ:sta sekä Pekka Sivonen Tekesistä. Keskustelun taustalla oli lokakuun lopussa julkaistu Tekesin raportti https://www.tekes.fi/globalassets/global/ohjelmat-ja-palvelut/kampanjat/alustatalous/alustatalouden_tiekartasto_web_x.pdf , jossa pohditaan julkisen sektorin ja yritysten välisen vuorovaikutuksen tiivistämistä. Julkinen sektori voi osaltaan olla vauhdittamassa liiketoimintalähtöisten alustojen muodostumista. Tietovarantojen avaamisen jatkaminen on perusteltua. Kysymys on arvonluonnin ja viime kädessä suomalaisten hyvinvoinnin tulevaisuudesta. Keskustelussa tuli esiin käynnissä olevan teknologisen murroksen laajuus ja se, miten vaikea kehitystä on ymmärtää. Keskustelussa kävi myös ilmi, että Suomi on teemassa takamatkalla ja olisi tärkeä tiedostaa se, millaisia mahdollisuuksia uusi alustatalous tarjoaa. Alustatalous lisää datan hyödyntämistä kaikkeen liiketoimintaan ja organisaatioiden toimintaan sekä laatuun liittyvien toimintojen kehittämiseen. Suurin haaste on johtaminen ja uuden ajattelutavan omaksuminen. Suomessa vaihtoehtoja on paljon ja keskusteluissa nousi esiin metsä- ja biotalous, koneteollisuus (laivanrakennus), sähkö ja energia sekä hyvinvointi ja terveys.

Alustatalous mahdollistaa uudenlaiset johtamisjärjestelmät ja johtaminen keskittyy ihmisten johtamiseen. Tällä hetkellä esimerkiksi Airbus-lentokoneet ovat tässä kehityksessä kärjessä. Niissä on 20 000 sensoria, jotka tuottavat tietoa ja dataa eri yritysten tuotteiden toiminnasta ja koko lentokoneen huollosta ja kunnossapidosta. Tämä on kuitenkin osalle suurta yleisöä hyvin vaikeasti avautuva maailma. Sama koskee tekoälyä ja koneoppimista, jotka molemmat ovat sisään rakentuneet alustatalouden sisään.

Kaiken kaikkiaan messut olivat loistava ikkuna uuteen teknologiaan ja kiinnostavaa oli, että kävin hyvin paljon keskusteluja varsinaisilla yrityspisteillä. Kun ne lisätään tilaisuuksien seminaarien antiin, olin parhaassa seminaarissa tänä vuonna. Hintakin oli kohtuullinen eli ennakkoilmoittautumisen jälkeen 0 euroa.

Suositukseni kaikille tämän lukijoille on, että kannattaa lähestyä asioita avoimesti ja mennä oman mukavuusalueen ulkopuolelle. Minulle, joka en ole insinööri, avautui erittäin kiinnostava maailma, jossa liikkuminen oli todella helppoa. Aion mahdollisuuksien rajoissa jatkossakin mennä rohkeasti uusille osaamisen alueille ja kentille. Mitään ei siinä häviä, voittaa vaan.

- Ari

Sanasto

Digitaalisilla alustoilla tarkoitetaan tietoteknisiä järjestelmiä, joilla eri toimijat
– käyttäjät, tarjoajat ja muut sidosryhmät yli organisaatiorajojen – harjoittavat yhdessä lisäarvoa tuottavaa toimintaa yhteisten toimintaperiaatteiden mukaisesti. Niitä määrittää vahvasti uusi kumuloituva ja arvoa välittävä voimavara: digitaalinen tieto, data, sekä sen jalostamiseen pyrkivät teknologiat, erityisesti ohjelmistot ja automaatio.

Digitaaliset alustaekosysteemit ovat keskinäisten riippuvuuksien verkostoja, joissa osapuolten autonominen toiminta muodostaa kokonaisuuden, jonka tuottama arvo on merkittävästi
suurempi kuin osiensa summa. Ekosysteemeissä palvelutarjoajat ja heidän kumppaninsa
kokoontuvat kehittämään toisiaan täydentäviä tuote-palvelu-kokonaisuuksia ja asiakasarvoa tuottavia kokonaisratkaisuja valituissa teemoissa.

Mindtrek 2017

Tampereella järjestettiin syyskuun 20.-21. päivä perinteinen  Mindtrek 2017-tapahtuma , joka on alkuperäisestä Open  source- tapahtumasta kasvanut kiinnostavaksi teknologian kehityksen peiliksi. Tapahtumassa on erilaisia teemoja, kuten Älykäs kaupunki -teema, IoT-teema, VR/AR-teema ja monet muut kiinnostavat teemat. Tapahtumassa on myös kiinnostava akateeminen linja, jossa tutkijat esittelevät omia tutkimuksiaan ja tuloksiaan erilaisten teknologioiden käyttöönotosta ja niiden haasteista.

Tänä vuonna painottuivat eri todellisuudet, videopelaaminen ja älykkään kaupungin teemat. Ensimmäinen pääpuhuja oli Huawein tutkimusjohtaja, joka avasi digitaalisten todellisuuksien teemaa. Hyppy 2000-luvulta Applen iPhonen jälkeen on ollut iso - esimerkkinä oli Nokia, joka ei pysynyt kehityksessä mukana. Nokialla oli lähes 500 mallia ja Applella yksi, kuten edelleenkin. Nyt ollaan uuden murroksen edessä. Tätä murrosta kuvastaa parhaiten Pokemon Go -suosio.

Itse seurasin tiiviisti älykkään kaupungin esityksiä. Esitykset käsittelivät mm. somen käyttöä kaupunkisuunnittelussa (Tampere). Kiinnostavaa esityksessä oli johtopäätös, että vaikka kohderyhmänä olivat lapset ja maankäyttö, tällaisiin käyttökohteisiin pelien logiikka soveltuu hyvin. Keskustelussa nousi esiin, että tällaisia välineitä tarvitaan ja erityisesti niillä voi olla jatkossa kaupunkisuunnittelussa iso rooli. Erityisen innostava esitys koski tulevaisuuden opetusta ja pedagogiikkaa. Olli Niemi oli hyvin vauhdikas ja haastoi opetuksen kaikilla kouluasteilla vahvasti. Työryhmässä oli myös kiinnostava pienen irlantilaiskaupungin kokeilu, jossa tarkoitus on tehdä eräänlaisena keskittymisen vastaiskuna kaupungista täysin digitaalinen testialusta. Esityksen pitäjä kyseli, onko Suomessa vastaavia testialustoja olemassa - yhtään kättä ei noussut.

Toisen päivän ensimmäinen puheenvuoro kosketteli videopelaamista ja niiden suunnittelua. Code Brien Berliinissä vaikuttava suunnittelujohtajan esitys oli virkistävällä tavalla erilainen. Brien on toiminut alalla 15 vuotta  ja erityisesti häntä kiinnosti se, miksi osa ihmisistä ei ole lainkaan pelaamisesta kiinnostunut.

Hieman erilainen oli tapahtuman tutkijasessio, jossa käsiteltiin myös lisätyn todellisuuden haasteita. Nuoret tanskalaiset tutkijat esittelivät kokeilua, jossa lääkäriopiskelijoille oli tehty virtuaalinen työkalu robottikirurgian opiskeluun. Projekti onnistui osittain, mutta lisättyä todellisuutta hyödyntävä työkalun ongelmana oli pitkä viive. Virtuaalityökalu ei siis ollut valmis ja sitä kehitetään edelleen. Tampereen molempien yliopistojen yhteishanke koski museoiden virtualisoimista. Prototyyppi valmistui ja on ladattavissa You tube -kanavalla. Käyttäjälähtöinen palvelumuotoilua hyödyntävä hanke ei sekään ollut valmis. Esitysten yhteydessä kävi ilmi, että teknisiä ongelmia on vielä sangen paljon kun puhutaan uuden teknologian hyödyntämisestä.

Päivän viimeinen pääpuhuja oli pitkän linjan virtuaalisuuteen perehtynyt Raven Zachary. Hänen viestinsä oli, että oli parempi puhua kokemuksellisuuden noususta digitaalisuudessa eikä niinkään todellisuuksien uusista muodoista. Tärkeä olisi siirtyä mahdollisimman pian Mixed Reality
-vaiheeseen, mikä tarkoittaa kokemuksen nostamista keskiöön. Hänen ennustuksensa oli, että pian meillä on uutta puettavaa teknologiaa, joka on paremmin yhteydessä kokemuksellisuuteen. Olemme vielä liikaa sidoksissa 2-ulotteisuuteen ja uudet sukupolvet voivat suunnitella aidosti 3-ulotteisiin ratkaisuihin liittyviä tuotteita ja ratkaisuja. Se, milloin tämä tapahtuu, jäi auki.

Kaiken kaikkiaan mielenkiintoinen sukellus digitaaliseen maailmaan ja sen mahdollisuuksiin. Kiinnostavia aikoja elämme.

Ari

 Koneoppimisen jäljillä - yritys päästä monimutkaisen äärelle


Koneoppiminen on termi, jonka kuulee hyvin usein. Ensimmäinen mielessä pyörivä kysymys on, voiko siis konekin oppia? Toinen kysymys, jonka kuulee usein, on, jos ne oppivat niin, miten ne oppivat?  Kolmas kysymys on, ovatko koneet oikeasti älykkäitä ja mitä niiden älykkyys on?

Asian selventämiseksi on hyvä, että ymmärtää, että koneoppimisessa on tarkoitus saada ohjelmisto toimimaan entistä paremmin pohjatiedon ja mahdollisen käyttäjän toiminnan perusteella. Koneoppimisessa voi olla mukana inhimillinen toimija tai koneellinen toiminto, joka yhdistyy koneen keräämään dataan.

Usein tässä yhteydessä kuulee puhuttavan algoritmista, jolla viitataan yksityiskohtaiseen kuvaukseen tai ohjeeseen siitä, miten tehtävä tai prosessi suoritetaan. Jos seurataan ohjetta, niin ratkaistaan tietty ongelma.

Koneoppimisessa kiinnostavaa on, että siinä ei ole välttämättä ole määritetty algoritmia jokaista tilannetta varten, vaan kone oppii itsenäisesti päätymään haluttuun lopputulokseen. Hyvä esimerkki tästä ovat internetin hakukoneet. Ne pyrkivät tarjoamaan mahdollisimman osuvia - ja oikeita - hakutuloksia käyttäjälleen. Hyvä hakukoneohjelmisto osaa esimerkiksi tunnistaa kirjoitettua tekstiä mm. kirjoitusvirheiden varalta, tunnistaa synonyymeja tai eri kirjoitusmuotoja. Koneen oppiminen kehittyy itsestään sitä mukaa, kun tietoa lisätään tietokantaan. Toinen käytännön esimerkki ovat roskapostisuodattimet.

Koneoppimisella on paljon yhteistä tilastotieteen kanssa, koska molemmissa tehdään päätelmiä isosta aineistosta, mutta koneoppimisessa selvitetään monesti ohjelmallisten toteutusten laskennallista vaativuutta. Monet päättelyongelmat usein vaikeampia, joten koneoppimistutkimukseen kuuluu myös likimääräisten päättelyalgoritmien kehittäminen. Jotta kone kykenisi tällaiseen, siinä sanotaan olevan tekoälyä tai keinoälyä. Se tarkoittaa, että kyseinen kone - yleensä tietokone tai tietokoneohjelma - kykenee älykkäiksi laskettaviin toimintoihin.

Koneoppimisen taustalla on monia tieteenaloja ja niiden teorioita kuten tilastotiede, informaatioteoria, optimointiteoriat ja tietojenkäsittelytiede. Koneoppiminen ei välttämättä ole yhteydessä tekoälyyn, koska siinä ei seurata tai matkita ihmisen ajattelua vaan usein siinä etsitään vastauksia tarkasti rajattuihin ongelmiin. Ihmisen tiedonkäsittelykyky on rajallisempi.

Toisaalta koneoppiminen voidaan nähdä myös yhtenä tekoälyn osa-alueena. Ero perinteiseen tekoälyyn on se, että se ei yritä matkia ihmisen älykästä käytöstä, vaan enneminkin ratkoo tiukasti määriteltyjä tehtäviä, jotka ovat ihmisen älykkyyden vahvuusalueiden ulkopuolella. Esimerkiksi koneoppimisalgoritmit löytävät helposti sellaisia säännönmukaisuuksia isoista aineistojoukoista, joita ihminen ei löydä.

Koneoppimista sovelletaan esimerkiksi hakukoneissa, lääketieteellisissä diagnooseissa, geenitutkimuksessa, osakemarkkinoiden analyysissa, puheentunnistuksessa, konenäössä, dokumenttien luokittelussa, tietokonepeleissä ja robottien liikuttamisessa.

Usein puhutaan koneoppimisen yhteydessä syväoppimisesta, jolla tarkoitetaan yritystä luoda algoritmin avulla neuroverkko, joka pystyy ratkaisemaan monimutkaisia ja usein liian paljon sääntöjä sisältäviä ongelmia. Kuvan- ja puheentunnistus ovat siitä esimerkkejä. Muun muassa Google ei pidä itseään hakukoneyhtiönä vaan koneoppimiseen keskittyvänä yrityksenä, mistä esimerkkeinä ovat Googlen karttakehittelyt ja Googlen robottiauto.

Neuroverkon erityisyys on, että se oppii sille annettujen esimerkkien perusteella eli sitä ei suoraan ohjelmoida vastaamaan tiettyyn syötteeseen tietyllä tavalla.  Alla professori Timo Honkelan esimerkki siitä, miten neuroverkkoratkaisu oppii havaitsemaan, milloin ihminen hymyilee. Lisätietoa löytyy täältä






Koneoppiminen on olennainen ja monimutkainen digitalisaatioon olennaisesti liittyvä tulokulma, jota kannattaa seurata ihan jokaisen, koska koneoppimisessa ja neuroverkkojen kehityksessä on monen toimialan tulevaisuus. Siihen kulminoituu myös tulevaisuuden osaamisen ja asiantuntijuuden uudet sisällöt ja tavoitteet.

Lisätietoa löytyy täältä:
https://deepmind.com/blog/ai-and-neuroscience-virtuous-circle/
 https://www.innoarchitech.com/artificial-intelligence-deep-learning-neural-networks-explained/

Ari Tarkiainen

LISÄTTY TODELLISUUS UUTENA TODELLISUUDEN MUOTONA

 Yksi digitaalisuuteen yhdistyvä erityinen ulottuvuus on lisätty todellisuus ja vaikka siitä puhutaan paljon, ei monelle ole selvää, mitä sillä oikein tarkoitetaan. Eikä ihme, sillä vastaus kysymykseen ei nimittäin ole helppo.

Kun puhutaan digitaalisen ajan uusista todellisuuksista, on hyvä erottaa kolme todellisuuden muotoa - virtuaalinen todellisuus VR (Virtual Reality), lisätty todellisuus AR (Augmented Reality) ja yhdistetty todellisuus MR (Mixed Reality).

Virtuaalinen todellisuus viittaa tietokoneen avulla simuloituun keinotodellisuuteen, jolla on tai ei ole yhteyttä reaalimaailmaan. Se voi olla reaalimaailman kuvaus tai se voi olla täysin fiktiivinen kuvaus. Lisätty todellisuus taas tuo tietokoneella tuotettuun reaali/virtuaalimaailmaan lisättyjä ominaisuuksia kuten ääntä, videoita, animaatioita, videoita ja muita vastaavia ominaisuuksia. Yhdistetty todellisuus on näiden kahden todellisuuden yhdistelmä, jolla on yhteys reaalimaailmaan.

Asiaa selventää toivottavasti oheinen kuvio. Eri todellisuuksien väliset suhteet voidaan nähdä jatkumona alla olevan kaavion mukaisesti, jossa ääripäinä ovat reaalinen maailma ja virtuaalinen maailma. Voidaan siis yhtäältä puhua virtuaalivahvisteisesta todellisuudesta, jossa reaalitodellisuuteen tuodaan lisätty todellisuus- tai virtuaalisuuselementti ja voidaan toisaalta puhua laajennetusta todellisuudesta, joka muodostuu lisätyn todellisuuden ja virtuaalisen todellisuuden kokonaisuudesta.

Lisättyä todellisuutta voidaan hyödyntää eri sovelluksilla niin, että ne tehostavat viestintää, ja yhteistyötä. Sitä voidaan käyttää asiakaspalvelussa kuten käyttöohjeiden havainnollistamisessa sekä esimerkiksi valmistavassa teollisuudessa, vähittäiskaupassa, kiinteistövälityksessä, korjaus- ja kunnossapidossa (erilaiset korjaus- ja opaskirjat), kaupunkisuunnittelussa, arkkitehtuurissa, rakentamisessa sekä ympäristösuunnittelussa. Näissä olennaista on usein ns. skannausteknologia, jonka avulla virtuaalimaailma voidaan konstruoida. Nykyisin tämä alkaa osin automaattista eli ihmisen ei tarvitse puuttua virtuaalisen simulaation rakentumiseen. Näin ei tietenkään ole kaikissa sovelluksissa.

Erityisen paljon lisätyn todellisuuden sovelluksilla tulee tutkijoiden mukaan olemaan käyttöä oppimisessa ja erilaisten laitteiden ja järjestelmien käytön opastuksessa. Yhdistettynä simulaatio-oppimiseen lisätyn todellisuuden käyttömahdollisuudet koulutuksessa ovat lähes rajattomat. Oppiminen voidaan siirtää erilaisiin konteksteihin kuten pelimaailmaan ja näissä mielikuvitus on usein vain rajana. Oppiminen voidaan myös rakentaa toiminnalliseksi virtuaalisen ja reaalisen yhdistelmäksi, jossa siinäkin on vain mielikuvitus rajana.

Logistiikan näkökulmasta lisättyä todellisuutta hyödynnetään monin eri tavoin esimerkiksi satamissa, lentokentillä, liikenteenohjauksessa ja varastojen hallinnassa.  Nämä sovellukset tulevat jatkossa nopeasti kasvamaan.

Erityisen kiinnostavaksi kysymys yhdistetystä todellisuudesta tulee, kun se liitetään kysymykseen robottien ja ihmisen vuorovaikutuksen luonteesta. Eräät tutkijat väittävät, että robotit ovat lähtökohtaisesti yhdistetyssä todellisuudessa (MR) operoivia laitteita, joiden suhde reaalimaailman on välittynyt. Tästä seuraa, että niiden kautta avautuva ihmisen ja robottien- lue automaattien ja laitteiden-  vuorovaikutuksen luonne ja muoto ovat erilaisia kuin perinteisesti ymmärretty sangen lineaarinen ja suoraviivainen ihmisen ja koneen vuorovaikutus. Kun tähän lisätään koneoppimisen näkökulma, ollaan lähellä sitä, mistä lisätyn todellisuuden ja tekoälyn kokonaisuudessa on oikeastaan kyse.

Olisikin toivottavaa, että keskustelu tekoälystä, lisätystä todellisuudesta ja robotiikasta olisi laajempaa ja syvällisempää. Toivottavaa olisi, että sen motiivi ei olisi pelottelu ja uhkailu. Robotiikassa ei ole siis kyse ihmisen näköisten mekaanisten automaattien toiminnasta yksistään, vaan paljon laajemmasta työtä ja ihmisen kognitiota uudenlaisesta näkökulmasta tarkastelevasta näkökulmasta, jossa ihmisen ja luonnon vuorovaikutusta on pohdittava analyyttisemmin ja syvällisemmin. Se tekee lisätyn todellisuuden ja sen ympärillä olevan kehittämistyön todella kiehtovaksi. Samalla se osoittaa sen, että siinä kuten koko digitaalisuudessa on paljon myös valtavasti uuden liiketoiminnan potentiaalia ja samalla täysin uusia työkaluja yhteiskunnan laaja-alaiseen kehittämiseen.

  

Ari Tarkiainen

---

 Lisätietoa: https://books.google.fi/books?id=5MBB4wFcR7YC&pg=PA2&lpg=PA2&dq=mixed+reality+suomeksi&source=bl&ots=fFZzSsoUeP&sig=UN4E6ya8-Pnv8rBotJCXEWbdeC4&hl=fi&sa=X&ved=0ahUKEwi-yN_7z4XUAhWKiSwKHeaABBU4FBDoAQgxMAQ#v=onepage&q=mixed%20reality%20suomeksi&f=false

Aurinkoista kesää!

Kaikille lukijoillemme oikein ihanaa kesää!

RoboBisnes on kesälaitumilla heinäkuussa