By Koneoppiminen tekee tuloaan vauhdilla – missä sitä voidaan nähdä jo nyt?
Koneoppiminen on melko uusi käsite, joskin sitä käytetään jo monissa arkisissa toimenpiteissä, kuten hakukoneissa. Koneoppiminen on yksi keinoälyn osa-alueista, jonka tarkoitus on saada kone tai ohjelmisto oppimaan itse, kehittymään toiminnoiltaan paremmaksi ja keräämään tietoa aikaisemmin asetettujen pohjatietojen ja käyttäjän toimintojen perusteella.
Koneoppimista ei välttämättä tapahdu kuitenkaan ennalta määritellyn algoritmin avulla, vaan koneoppimisen avulla ohjelmisto pyrkii itsenäisestä päätymään haluttuun lopputulokseen. Ohjelman tieto ja sen päättelykyky paranevat sen mukaan, kuinka paljon tietoa sen tietokantaan syötetään. Hakukoneiden rinnalla sitä käyttävät myös esimerkiksi roskapostisuodattimet.
Kyseessä ei siis ole mikään uusin salaliittoteoria tai teknologian trendi, joista olet ehkä lukenut Asialinja-sivustolta. Se on kaikin puolin turvallinen ja jatkuvasti kehittyvä tietotekniikan alue, joka tulee olemaan erittäin suuri juttu seuraavan vuosikymmenen ajan. Tutustutaan aiheeseen lähemmin.
Tekoäly vs. koneoppiminen
Tekoäly ja koneoppiminen ovat aiheuttaneet kuhinaa ja keskustelua alan ammattilaisten ja ihan tavallistenkin ihmisten keskuudessa. Niiden käyttöön liittyy pelkoja ja toiveita, vaikka ne ovatkin jo levinneet laajasti useille eri ammattialoille. Esimerkiksi lääkärit voivat käyttää koneoppimista ja tekoälyä diagnoosinsa tukena. Ne eivät kuitenkaan tarkoita samaa asiaa eivätkä ole toistensa synonyymeja, joiksi ne monesti virheellisesti tulkitaan.
Tekoäly merkitsee koneen tai ohjelmiston tapaa toimia älykkäästi, jopa ihmisen kaltaisesti. Koneoppiminen ei kuitenkaa pyri matkimaan ihmismäistä käytöstä, vaan se yrittää ratkaista ihmismielen käsittelykyvyn ulkopuolelle jääviä ongelmia. Yleinen, vahva tekoäly voi käsitellä ongelmia ja tehtäviä koneoppimista laajemmin ja suunnitelmallisesti.
Tekoälyn toisena alalajina pidettävä lisätty tekoäly on taasen melkein kuin koneoppimista ja se on suunniteltu erillisten tehtävien suorittamiseen. Koneoppiminen on kuitenkin huomattavasti selkeämpi ja kapeampi ala kuin tekoäly. Sitä voidaan käyttää löytämään ihmismielelle huomaamattomia säännönmukaisuuksia isoista ainestoista. Se käsittelee samanlaisia ongelmia kuin esimerkiksi matemaattinen tilastotiede, tietojenkäsittelytiede ja optimointiteoria.
Miten koneoppimista käytetään jo nyt?
Ensikuulemalta koneoppiminen voidaan yhdistää jännittäviin sci-fi-elokuviin tai robotteihin, mutta kyseessä on kuitenkin paljon monipuolisempi työkalu, joka ei ole valtaamassa maapalloa ihmisiltä. Koneoppimisen idea on oikeastaan jo kymmeniä vuosia vanha käsite, mutta vasta viime vuosien suuret datamäärät ovat tehneet siitä hyödyllisen.
Sitä voidaan käyttää arjessa jo nyt rajattomasti. Hakukoneiden tai verkkokauppojen tekemät ehdotukset edellisten toimintojen perusteella ovat vain yksi hyvä esimerkki koneoppimisesta arkisessa ympäristössä. Se yhdistetäänkin monesti juuri markkinointiin ja myyntiin, koska niistä kerättävää dataa on niin paljon, että sen käsitteleminen ihmismielellä ja -voimin on mahdoton tehtävä.
Se voi yksinkertaisemmillaan tarkoittaa rutiinitehtävien automatisointia, kuten kalenterin selvittelyä tai sähköpostien lajittelua, mutta joissain tapauksissa se tuo merkittävää kilpailuetua sitä käyttävälle toimijalle. Sitä on aloitettu nyt laajemmin käyttää myös kaikenlaisissa peleissä ja igaming-alalla, jossa koneoppimista voidaan käyttää tehostamaan pelien ominaisuuksia, sisäistä mainontaa ja käyttäjähankintaa.
Sitä voidaan käyttää niin nettipelaamisessa kuin videopeleissä. Hyviä esimerkkejä ovat Unity Technologiesin kehittämä GameTune-tekoälytyökalu ja monet rahapelisivustot, jotka voivat käyttää sitä luomaan esimerkiksi yhä asiakaslähtöisemmän vedonlyöntikokemuksen.
Tekoäly ja koneoppiminen ovat avaimia tulevaisuuden menestykseen
Koneoppiminen on tärkeä osa yritystoimintaa ja jokaisen yrityksen tulisi ottaa se käyttöönsä mahdollisimman pian. Lisäksi tekoäly ja koneoppiminen avaavat niille aivan uusia ovia. Koneoppiminen on kuitenkin vielä turvallisempi vaihtoehto, koska se voidaan valjastaa jalostamaan dataa tiettyjen mallien mukaan, kun taas tekoäly toimii kuin älykäs ihminen: se pystyy reagoimaan siihen kun tilanne ei mene suunnitelmien mukaan ja korjaamaan sen.
Koneoppimisen hyödyt tulevat esiin juuri suurten tietomassojen, kuten asiakasrekisterien, käsittelyssä. Onnistuneesti muokattu koneoppiminen aiheuttaa pitkällä aikavälillä yritykselle kustannussäästöjä, parempaa myyntiä ja yrityskasvua huomattavasti lyhyemmässä ajanjaksossa kuin aikaisemmin.
Ruotsin ja Suomen yritykset kuitenkin vielä odottavat investointien teossa, joka voi taas johtaa myöhemmin huonontuneeseen kilpailutilanteeseen kun kansainväliset ja muut kilpailijat elävät ajan hermolla. Suuret maailmankuulut toimijat, kuten Spotify ja Amazon, ovat jo ottaneet ne käyttöönsä ja kasvattavat käyttäjä- ja asiakasmääriään sekä myyntiään jatkuvasti – yhä tyytyväisempien asiakkaiden ansiosta.
Se vaatii yritykseltä kuitenkin osaamista, tietókannan ja aikaa kokeilulle. Osaamista voidaan lisätä koulutuksella, ostamalla lisäpalveluja tai rekrytoimalla. Tietokanta todennäköisesti on jo olemassa, mutta se vaatii jalostusta. Ensimmäiset kokeilut pitäisi myös aloittaa aikaisemmin kuin myöhemmin, ja niiden tulokset näkyvät yleensä kuuden kuukauden sisällä. Erityisesti koneoppimisesta hyötyvät ne alat, joiden toimintaa on pelkästään netissä.
Photo by Kevin Ku on Unsplash, Ali Shah Lakhani on Unsplash
What is your reaction?
