Tekoälyn edut ja haitat – IBM-blogi

Tekoälyllä (AI) tarkoitetaan tietojenkäsittelyn ja datatieteen lähentyviä aloja, jotka keskittyvät koneiden rakentamiseen ihmisälyllä suorittamaan tehtäviä, jotka aiemmin olisivat vaatineet ihmistä. Esimerkiksi oppiminen, päättely, ongelmanratkaisu, havainto, kielen ymmärtäminen ja paljon muuta. Sen sijaan, että luottaisivat ohjelmoijan täsmällisiin ohjeisiin, tekoälyjärjestelmät voivat oppia tiedoista, jolloin ne voivat käsitellä monimutkaisia ​​ongelmia (sekä yksinkertaisia ​​mutta toistuvia tehtäviä) ja kehittyä ajan myötä.

Nykypäivän tekoälyteknologialla on useita käyttötapauksia eri toimialoilla; yritykset käyttävät tekoälyä minimoimaan inhimillisiä virheitä, alentamaan korkeita toimintakustannuksia, tarjoamaan reaaliaikaisia ​​tietoja ja parantamaan asiakaskokemusta monien muiden sovellusten ohella. Sellaisenaan se edustaa merkittävää muutosta tapaamme lähestyä tietojenkäsittelyä luomalla järjestelmiä, jotka voivat parantaa työnkulkua ja parantaa jokapäiväisen elämän elementtejä.

Mutta vaikka tekoälyn lukemattomista eduista huolimatta sillä on huomattavia haittoja perinteisiin ohjelmointimenetelmiin verrattuna. Tekoälyn kehittämiseen ja käyttöönottoon voi liittyä tietosuojaongelmia, työpaikkojen siirtymistä ja kyberturvallisuusriskejä, puhumattakaan valtavasta teknisestä hankkeesta varmistaa, että tekoälyjärjestelmät toimivat tarkoitetulla tavalla.

Tässä artikkelissa keskustelemme tekoälytekniikan toiminnasta ja kerromme tekoälyn eduista ja haitoista perinteisiin laskentamenetelmiin verrattuna.

Mitä tekoäly on ja miten se toimii?

Tekoäly toimii kolmella peruskomponentilla: datalla, algoritmeilla ja laskentateholla. 

• Tiedot: Tekoälyjärjestelmät oppivat ja tekevät päätöksiä datan perusteella, ja ne vaativat suuria tietomääriä harjoitellakseen tehokkaasti erityisesti koneoppimismallien (ML) tapauksessa. Tiedot jaetaan usein kolmeen luokkaan: koulutusdata (auttaa mallia oppimaan), validointitiedot (virittää mallia) ja testidata (arvioi mallin suorituskykyä). Optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi tekoälymallien tulisi vastaanottaa dataa erilaisista tietojoukoista (esim. tekstiä, kuvia, ääntä ja muuta), mikä mahdollistaa järjestelmän yleistämisen uuteen, näkymättömään dataan.
• algoritmit: Algoritmit ovat sääntöjä, joita tekoälyjärjestelmät käyttävät tietojen käsittelyyn ja päätösten tekemiseen. Tekoälyalgoritmien luokkaan kuuluvat ML-algoritmit, jotka oppivat ja tekevät ennusteita ja päätöksiä ilman erityistä ohjelmointia. Tekoäly voi myös työskennellä syväoppimisalgoritmeilla, ML:n osajoukolla, joka käyttää monikerroksisia keinotekoisia hermoverkkoja (ANN:ita) – tästä syystä "syvä" kuvaaja - mallintaakseen korkean tason abstraktioita big data-infrastruktuureissa. Vahvistusoppimisalgoritmit antavat agentille mahdollisuuden oppia käyttäytymistä suorittamalla toimintoja ja vastaanottamalla rangaistuksia ja palkkioita niiden oikeellisuuden perusteella, säätämällä mallia iteratiivisesti, kunnes se on täysin koulutettu.
• Laskentateho: Tekoälyalgoritmit vaativat usein merkittäviä laskentaresursseja tällaisten suurten tietomäärien käsittelemiseksi ja monimutkaisten algoritmien suorittamiseksi, erityisesti syväoppimisen tapauksessa. Monet organisaatiot luottavat erikoislaitteistoihin, kuten graafisiin prosessointiyksiköihin (GPU) näiden prosessien virtaviivaistamiseen. 

Tekoälyjärjestelmät jakautuvat myös yleensä kahteen laajaan luokkaan:

• Keinotekoinen kapea älykkyys, jota kutsutaan myös kapeaksi tekoälyksi tai heikoksi tekoälyksi, suorittaa tiettyjä tehtäviä, kuten kuvan tai äänentunnistuksen. Virtuaaliset avustajat, kuten Applen Siri, Amazonin Alexa, IBM watsonx ja jopa OpenAI:n ChatGPT, ovat esimerkkejä kapeista tekoälyjärjestelmistä.
• Keinotekoinen älykkyys (AGI), tai vahva tekoäly, voi suorittaa minkä tahansa älyllisen tehtävän, jonka ihminen voi suorittaa; se voi ymmärtää, oppia, mukautua ja työskennellä tiedosta eri aloilla. AGI on kuitenkin edelleen vain teoreettinen käsite.

Miten perinteinen ohjelmointi toimii?

Toisin kuin tekoälyohjelmointi, perinteinen ohjelmointi edellyttää, että ohjelmoija kirjoittaa selkeät ohjeet, joita tietokone noudattaa kaikissa mahdollisissa skenaarioissa; tietokone suorittaa sitten ohjeet ongelman ratkaisemiseksi tai tehtävän suorittamiseksi. Se on deterministinen lähestymistapa, joka muistuttaa reseptiä, jossa tietokone suorittaa vaiheittaiset ohjeet halutun tuloksen saavuttamiseksi.

Perinteinen lähestymistapa sopii hyvin selkeästi määriteltyihin ongelmiin, joissa on rajoitettu määrä mahdollisia tuloksia, mutta usein on mahdotonta kirjoittaa sääntöjä jokaiselle yksittäiselle skenaariolle, kun tehtävät ovat monimutkaisia ​​tai vaativat ihmisen kaltaista käsitystä (kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, jne.). Tässä AI-ohjelmointi tarjoaa selkeän edun sääntöihin perustuviin ohjelmointimenetelmiin verrattuna.

Mitkä ovat tekoälyn edut ja haitat (verrattuna perinteiseen tietojenkäsittelyyn)?

Tekoälyn todelliset mahdollisuudet ovat valtavat. Tekoälyn sovelluksiin kuuluu sairauksien diagnosointi, sosiaalisen median syötteiden personointi, kehittyneiden tietoanalyysien suorittaminen säämallinnusta varten ja asiakastukipyyntöjämme käsittelevien chatbottien käyttö. Tekoälyllä toimivat robotit voivat jopa koota autoja ja minimoida metsäpalojen aiheuttaman säteilyn.

Kuten kaikilla tekniikoilla, tekoälyllä on etuja ja haittoja verrattuna perinteisiin ohjelmointitekniikoihin. Tekoäly ja perinteinen ohjelmointi eroavat toisistaan ​​huomattavasti myös ohjelmoijan ohjauksen, tiedonkäsittelyn, skaalautuvuuden ja saatavuuden suhteen.

• Valvonta ja läpinäkyvyys: Perinteinen ohjelmointi tarjoaa kehittäjille täyden hallinnan ohjelmiston logiikkaan ja käyttäytymiseen, mikä mahdollistaa tarkan mukauttamisen ja ennakoitavissa olevat, johdonmukaiset tulokset. Ja jos ohjelma ei toimi odotetulla tavalla, kehittäjät voivat jäljittää koodikannan ja tunnistaa ja korjata ongelman. Tekoälyjärjestelmiä, erityisesti monimutkaisia ​​malleja, kuten syviä hermoverkkoja, voi olla vaikea hallita ja tulkita. Ne toimivat usein kuin "mustat laatikot", joissa tulo ja tulos ovat tiedossa, mutta prosessi, jota malli käyttää päästäkseen yhdestä toiseen, on epäselvä. Tämä läpinäkyvyyden puute voi olla ongelmallista aloilla, jotka asettavat etusijalle prosessien ja päätöksenteon selitettävyyden (kuten terveydenhuolto ja rahoitus).
• Oppiminen ja tietojen käsittely: Perinteinen ohjelmointi on jäykkää; se luottaa strukturoituun dataan ohjelmien suorittamisessa ja tyypillisesti kamppailee jäsentämättömän tiedon käsittelyssä. "Opettaakseen" ohjelmalle uutta tietoa, ohjelmoijan on lisättävä manuaalisesti uusia tietoja tai säädettävä prosesseja. Perinteisesti koodatut ohjelmat kamppailevat myös itsenäisen iteroinnin kanssa. Toisin sanoen ne eivät ehkä pysty mukautumaan odottamattomiin skenaarioihin ilman nimenomaista ohjelmointia näitä tapauksia varten. Koska tekoälyjärjestelmät oppivat suurista tietomääristä, ne sopivat paremmin jäsentämättömän tiedon, kuten kuvien, videoiden ja luonnollisen kielen tekstin, käsittelyyn. Tekoälyjärjestelmät voivat myös oppia jatkuvasti uusista tiedoista ja kokemuksista (kuten koneoppimisessa), jolloin ne voivat parantaa suorituskykyään ajan myötä ja tehdä niistä erityisen hyödyllisiä dynaamisissa ympäristöissä, joissa paras mahdollinen ratkaisu voi kehittyä ajan myötä.
• Vakaus ja skaalautuvuus: Perinteinen ohjelmointi on vakaa. Kun ohjelma on kirjoitettu ja virheenkorjattu, se suorittaa toiminnot täsmälleen samalla tavalla joka kerta. Sääntöihin perustuvien ohjelmien vakaus tulee kuitenkin skaalautuvuuden kustannuksella. Koska perinteiset ohjelmat voivat oppia vain selkeiden ohjelmointitoimien avulla, ne vaativat ohjelmoijia kirjoittamaan koodia mittakaavassa toimintojen laajentamiseksi. Tämä prosessi voi osoittautua monille organisaatioille hallitsemattomaksi, ellei mahdottomaksi. Tekoälyohjelmat tarjoavat enemmän skaalautuvuutta kuin perinteiset ohjelmat, mutta vähemmän vakautta. Tekoälypohjaisten ohjelmien automaatio- ja jatkuvan oppimisen ominaisuudet antavat kehittäjille mahdollisuuden skaalata prosesseja nopeasti ja suhteellisen helposti, mikä on yksi tekoälyn tärkeimmistä eduista. Tekoälyjärjestelmien improvisatiivinen luonne tarkoittaa kuitenkin sitä, että ohjelmat eivät välttämättä aina tarjoa johdonmukaisia ​​ja asianmukaisia ​​vastauksia.
• Tehokkuus ja saatavuus: Sääntöihin perustuvat tietokoneohjelmat voivat tarjota saatavuuden 24/7, mutta joskus vain, jos niillä on työntekijöitä, jotka käyttävät niitä ympäri vuorokauden.

Tekoälyteknologiat voivat toimia 24/7 ilman ihmisen puuttumista, joten liiketoiminta voi toimia jatkuvasti. Toinen tekoälyn eduista on se, että tekoälyjärjestelmät voivat automatisoida tylsiä tai toistuvia töitä (kuten tiedonsyöttöä), vapauttaen työntekijöiden kaistanleveyttä arvokkaampiin työtehtäviin ja alentaen yrityksen palkkakustannuksia. On kuitenkin syytä mainita, että automaatiolla voi olla merkittäviä työpaikkojen menetyksiä työvoimalle. Jotkut yritykset ovat esimerkiksi siirtyneet käyttämään digitaalisia avustajia työntekijöiden raporttien käsittelyssä sen sijaan, että ne olisivat delegoituneet henkilöstöosastolle. Organisaatioiden on löydettävä tapoja sisällyttää nykyinen työvoimansa uusiin työnkulkuihin, jotka mahdollistavat tekoälyn sisällyttämisen toimintoihin tuottavuuden lisääntymisen.

Maksimoi tekoälyn edut IBM Watsonin avulla

Omdia ennustaa, että maailmanlaajuisten tekoälymarkkinoiden arvo on 200 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuoteen 2028 mennessä.¹ Tämä tarkoittaa, että yritysten pitäisi odottaa riippuvuuden tekoälytekniikoista lisääntyvän, kun yritysten IT-järjestelmien monimutkaisuus lisääntyy. Mutta kanssa IBM watsonx™ AI ja tietoalusta, organisaatioilla on työkalupakkissaan tehokas työkalu tekoälyn skaalaukseen.

IBM watsonx antaa tiimeille mahdollisuuden hallita tietolähteitä, nopeuttaa vastuullisia tekoälytyönkulkuja sekä ottaa tekoälyä helposti käyttöön ja upottaa kaikkialla yrityksessä – kaikki yhdessä paikassa. watsonx tarjoaa joukon edistyneitä ominaisuuksia, mukaan lukien kattavan työkuorman hallinnan ja reaaliaikaisen tiedonvalvonnan, jotka on suunniteltu auttamaan sinua skaalaamaan ja nopeuttamaan tekoälypohjaisia ​​IT-infrastruktuureja luotetuilla tiedoilla kaikkialla yrityksessä.

Vaikka tekoälyn käyttö ei ole ongelmatonta, se tarjoaa yrityksille mahdollisuuden pysyä yhä monimutkaisemman ja dynaamisemman maailman tahdissa kohtaamalla sen kehittyneillä teknologioilla, jotka selviävät tästä monimutkaisuudesta.

Laita tekoäly toimimaan watsonxin kanssa