Tekoälyn lajit – miksi tekoälyjä tulee luokitella?

Tekoäly on viime aikoina puhuttanut paljon medioissa tuoden mukanaan myös joitakin aiheeseen liittyviä ennakkoluuloja. Asiantuntijamme Antti Winter kirjoitti tekoälystä viisiosaisen artikkelisarjan, jossa pyritään käsittelemään aihetta puolueettomasti ja monipuolisesti.

Miksi tekoälyjä tulee luokitella?

Tekoälyjen jakaminen erilaisiin luokkiin on haasteellista. Se tuntuu kuitenkin olevan tarpeen, jotta hyvin monimutkaista aihetta saadaan jäsennettyä.

Virkamiehistöllä on omat määritelmänsä ja tietotekniikalla omansa. Yksi tapa on luokitella oppimistavan mukaan, toinen käyttötarkoituksen mukaan, kolmas käytetyn algoritmin mukaan.

Kuitenkaan nämä luokat eivät ole erityisen vertailukelpoisia. Luokittelu kertoo korkeammalla tasolla millaisesta tekoälystä, on kyse. Luokittelut auttavat ymmärtämään ja hallitsemaan tekoälyjärjestelmiä paremmin. Ohessa on muutamia syitä, miksi tekoälyjä luokitellaan:

1. Toiminnalliset luokittelut:

   Tekoälyjä voidaan luokitella niiden toiminnallisuuden perusteella. Esimerkiksi, onko kyseessä vahva tekoäly, joka kykenee suorittamaan ihmismäisiä tehtäviä ja oppimaan itsenäisesti, vai heikko tekoäly, joka on rajoitetumpi ja suunniteltu suorittamaan tiettyjä rajattuja tehtäviä. Luokittelut auttavat hahmottamaan tekoälyn kykyjä ja rajoituksia.

2. Käyttötarkoituksen luokittelut:

   Tekoälyjä voidaan myös luokitella niiden käyttötarkoituksen perusteella. Esimerkiksi, onko kyseessä teollisuusrobotti, virtuaaliavustaja, lääketieteellinen diagnostiikkajärjestelmä tai itsenäisesti toimiva ajoneuvo. Erilaiset käyttötarkoitukset edellyttävät erilaisia ominaisuuksia ja luokittelut auttavat tunnistamaan nämä erot.

3. Etiikan ja vastuullisuuden luokittelut:

   Tekoälyjen luokittelut voivat auttaa arvioimaan niiden eettisiä ja vastuullisuuteen liittyviä näkökohtia. Esimerkiksi, onko tekoäly suunniteltu noudattamaan eettisiä periaatteita, suojaamaan yksityisyyttä, välttämään ennakkoluuloja tai ottamaan huomioon ihmisten turvallisuuden. Luokittelut auttavat tarkastelemaan tekoälyn vaikutuksia ja edistämään sen vastuullista käyttöä.

4. Teknisten ominaisuuksien luokittelut:

   Tekoälyjä voidaan myös luokitella niiden teknisten ominaisuuksien perusteella. Tällaisia ominaisuuksia voivat olla esimerkiksi koneoppimismenetelmät, käytetyt algoritmit, datan tarve, suorituskyky ja joustavuus. Luokittelut auttavat ymmärtämään tekoälyn teknistä toteutusta ja vertailemaan erilaisia järjestelmiä.

Tekoälyjen luokittelu ei ole aina yksiselitteistä tai pysyvää, sillä teknologia ja järjestelmät kehittyvät jatkuvasti. Luokittelut auttavat meitä hahmottamaan tekoälyjä ja niiden käyttöä monimutkaisessa ja laajenevassa tekoälykentässä. Ne tarjoavat yleiskuvan erilaisista tekoälyjärjestelmistä ja auttavat vertailemaan niitä, sekä ymmärtämään niiden kykyjä, rajoituksia ja vaikutuksia.

Lisäksi luokittelut auttavat myös sääntelyä ja politiikkaa. Tekoälyn kehittyessä ja sen sovellusten lisääntyessä on tärkeää luoda sääntely- ja politiikkakehyksiä, jotka ohjaavat tekoälyn käyttöä ja varmistavat sen eettisyyden ja turvallisuuden. Luokittelut voivat tarjota pohjan näiden kehysten kehittämiselle ja tarkentamiselle, koska erilaiset tekoälyjen luokat voivat edellyttää myös erilaisia sääntely- tai valvontatoimenpiteitä.

Tekoälyjen luokittelu auttaa hahmottamaan tekoälyjä, niiden käyttöä ja niiden vaikutuksia. Luokittelut ovat hyödyllisiä sekä tutkimuksen että käytännön sovellusten näkökulmasta ja auttavat meitä ymmärtämään tekoälyä kokonaisuutena.

EU:n määritelmä käyttötarkoitusluokittelusta

EU määrittelee tekoälylle vain kaksi pääkategoriaa: Ohjelmisto- ja Ruumiillistettu tekoäly. Eu:n määritelmä on hyvä esimerkki käyttötarkoitusluokittelusta.

Ohjelmisto-tekoälyt ovat ”älykkäitä” analytiikkaohjelmistoja, jotka annettujen parametrien perusteella tuottavat toivottuja tuloksia. Analytiikkaa tehdään muun muassa neuroverkkoa hyväksikäyttäen.

Suurin osa tuntemistamme tekoälyohjelmistoista sijoittuu tähän luokkaan.

Ruumiillistettu tekoäly tarkoittaa robotiikkaa ja esimerkiksi itseohjautuvia kulkuneuvoja – kuten autoja tai junia. Lisäksi määritelmä sisältää esineiden internetin, IOT:n. IOT kuitenkin muodostaa sensorirajapinnan ja näin ei kenties oikeastaan kuulu tekoälyyn – sen enempää kuin ihmisen tunto- tai näköaisti aivoihin – ellei näistä sensoreista tehdä itsenäisiä älykkäitä toimijoita kokonaisuudessa.

Näistä päälajeista robotiikkaan perustuva lienee haasteellisempi. Robotin tulisi kyetä analysoimaan kaikkea sensorien ympäristöstä tuottamaa informaatiota ja lisäksi reagoimaan niihin reaaliajassa ohjelmoidulla tavalla.

Teollisuusrobotit kykenevät hyvinkin tehokkaasti analysoimaan työnsä tuloksia annettujen parametrien perusteella ja toimimaan yksittäisten ohjeiden perusteella – haasteelliseksi muodostuu yleinen ympäristöinformaatio ja siihen reagoiminen.

Toistaiseksi itsenäisesti ajavaa autoa ei ole saatu toimimaan halutulla tavalla ja automaattijuniinkin suhtaudutaan epäilyksellä, vaikka niiden käsittelemä informaatio on rajallisempaa.

Toiminnallinen luokittelu

Tekoälyjärjestelmiä voidaan toiminnallisten kykyjensä perusteella luokitella eri tavoin. Tässä on joitakin yleisiä toiminnallisia luokitteluita:

1. Vahva tekoäly (AGI):

   Vahva tekoäly, jota kutsutaan myös yleiseksi tekoälyksi (AGI, Artificial General Intelligence), viittaa tekoälyjärjestelmiin, jotka ovat kykeneviä suorittamaan älykkäitä tehtäviä ja tehtävänantoa laajalla alueella, joka vastaa tai ylittää ihmisen älykkyyden. Tällainen tekoäly kykenee soveltamaan oppimista eri tilanteissa, osoittamaan järkevää päättelykykyä ja sopeutumaan uusiin haasteisiin.

2. Heikko tekoäly (ANI):

   Heikko tekoäly, joka tunnetaan myös rajoitetunä tekoälynä (ANI, Artificial Narrow Intelligence), on erikoistunut tekoäly, joka on suunniteltu suorittamaan rajoitettuja tehtäviä tai tietyn alan tehtäviä. Tämäntyyppiset tekoälyjärjestelmät voivat olla erittäin hyviä tietyissä tehtävissä, kuten kuvantunnistuksessa, puheentunnistuksessa tai tietokonepelien pelaamisessa, mutta ne eivät yleensä kykene yleistämään taitojaan tai suorittamaan muita tehtäviä.

3. Vahvistusoppiminen (RL):

   Vahvistusoppiminen on tekoälyn alue, joka käyttää palkitsemisjärjestelmää ja kokeilua oppiakseen ja kehittääkseen taitojaan. Tällainen tekoäly oppii iteratiivisesti toimimaan ympäristössä saadakseen positiivista palautetta ja välttääkseen negatiivista palautetta. Vahvistusoppiminen on erityisen hyödyllinen järjestelmille, joita käytetään päätöksenteossa ja ohjaamisessa dynaamisissa ympäristöissä.

4. Koneoppiminen (ML):

   Koneoppiminen on tekoälyn haara, joka keskittyy tietokonejärjestelmien kykyyn oppia tietoja ja tehdä päätöksiä ilman nimenomaista ohjelmointia. Koneoppiminen perustuu algoritmeihin ja mallien rakentamiseen, jotka pystyvät oppimaan ja tunnistamaan säännönmukaisuuksia suurista tietoaineistoista. Koneoppiminen voi sisältää monia alalajeja, kuten valvottua oppimista, epävalvottua oppimista ja puolivalvottua oppimista.

5. Neuroverkot (NN):

   Neuroverkot ovat tekoälyn algoritmeja, jotka pyrkivät jäljittelemään ihmisen aivojen toimintaa. Ne koostuvat kerroksista, joissa on yhteyksiä ja painotuksia, jotka välittävät tietoa ja mahdollistavat oppimisen. Neuroverkot voivat oppia monimutkaisia säännönmukaisuuksia ja sopeutua uusiin tietoihin, ja niitä käytetään usein kuvantunnistuksessa, puheentunnistuksessa ja ennustavassa analytiikassa.

6. Luonnollisen kielen käsittely (NLP):

   Luonnollisen kielen käsittely on tekoälyn alue, joka keskittyy ihmisen kielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen. NLP-järjestelmät pyrkivät analysoimaan, tulkitsemaan ja tuottamaan luonnollista kieltä, mikä mahdollistaa vuorovaikutuksen ihmisten kanssa tekstipohjaisten käyttöliittymien, chatbotien ja käännöstyökalujen kautta.

Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä toiminnallisista luokitteluista tekoälylle. Tekoälyn ala kehittyy jatkuvasti, ja uusia luokitteluita voi tulla käyttöön teknologian edetessä ja uusien innovaatioiden myötä.

Etiikan ja vastuullisuuden mukainen luokittelu

Etiikan ja vastuullisuuden luokittelut tekoälylle auttavat arvioimaan ja ohjaamaan tekoälyn käyttöä eettisesti kestävällä ja vastuullisella tavalla. Tässä on muutamia esimerkkejä etiikan ja vastuullisuuden luokitteluita:

Eettiset periaatteet: Tekoälyn luokittelussa voidaan tarkastella, kuinka hyvin järjestelmä noudattaa eettisiä periaatteita. Tämä voi sisältää tarkastelun siitä, kuinka tekoäly ottaa huomioon ihmisten oikeudet, tasa-arvon periaatteet, oikeudenmukaisuuden ja ihmiskeskeisyyden. Hyvän eettisen luokittelun järjestelmä pyrkii välttämään ennakkoluuloja, syrjintää ja muita epäoikeudenmukaisuuksia.

Yksityisyys ja tietosuoja: Tämä luokittelu keskittyy tekoälyn kykyyn kunnioittaa yksilöiden yksityisyyttä ja henkilötietojen suojaamista. Tämä voi sisältää arvioinnin siitä, miten tekoäly käsittelee, tallentaa ja käyttää henkilökohtaisia tietoja sekä varmistaa asianmukaiset tietoturvakäytännöt.

Reilu ja vastuullinen käyttö: Tämä luokittelu liittyy tekoälyn käyttöön ja sen vaikutuksiin. Siihen sisältyy arviointi siitä, miten tekoälyjärjestelmät vaikuttavat yhteiskuntaan, työvoimaan ja talouteen. Lisäksi tarkastellaan, miten tekoälyä käytetään päätöksenteossa, esimerkiksi rekrytoinnissa, lainvalvonnassa ja tuomioistuimissa, ja varmistetaan, että päätökset ovat reiluja, läpinäkyviä ja oikeudenmukaisia.

Turvallisuus: Tämä luokittelu keskittyy tekoälyn turvallisuuteen ja sen kykyyn toimia luotettavasti. Siihen sisältyy arviointi tekoälyjärjestelmien alttiudesta haitalliselle hyödyntämiselle, tietojen manipuloinnille tai vahingoittavalle toiminnalle. Lisäksi tarkastellaan, miten tekoälyä suunnitellaan ja testataan turvallisuuden varmistamiseksi sekä miten se reagoi odottamattomiin tilanteisiin.

Nämä luokittelut ovat laajoja ja moniulotteisia. Etiikan ja vastuullisuuden luokittelut auttavat tarkastelemaan tekoälyn vaikutuksia laajemmassa kontekstissa ja luomaan pohjaa eettisille ohjeille, sääntelylle ja kehitykselle tekoälyn alalla.

Tekoälylajit oppimistavan mukaan

Luokittelu oppimistavan mukaan on hyvä tapa luokitella tekoälyä sen teknisten ominaisuuksien perusteella.

Luotaessa tekoälyä sillä halutaan ratkaista käsillä oleva ongelma. Ongelman ratkaisemiseksi tekoälylle varataan aineisto, jonka perusteella tekoälyn suorituskykyä ja luotettavuutta voidaan säätää. Oppimistapa määrittelee kuinka aineistoa tullaan käsittelemään ongelman ratkaisemiseksi ja miten tekoäly opetetaan ratkaisemaan ongelma.

Luokiteltaessa tekoälyt oppimistavan mukaan tapoja on useita, ja ne eroavat toisistaan käytettyjen oppimismenetelmien ja lähestymistapojen perusteella. Tämä lajittelu on erittäin informatiivinen, sillä se kertoo paljon tekoälyn kapasiteetista ja luotettavuudesta

1. Ohjattu oppiminen (supervised learning)  – tekoäly opetetaan tunnistamaan tiettyjä kuvioita tai piirteitä ennalta luokitellun tai merkityn datan perusteella.

Ohjattu oppiminen on tekoälyn oppimistyyppi, jossa tekoälylle syötetään suuri määrä esimerkkidataa, joka sisältää sekä syötteitä että haluttuja lähtöjä. Tämän jälkeen tekoäly pyrkii oppimaan esimerkkien perusteella, kuinka tuottaa oikeita lähtöjä uusille syötteille. Esimerkiksi kuvien tunnistamisessa tekoälylle voidaan syöttää suuri määrä kuvia, joissa on osoitettu, mikä on kuvassa esiintyvä objekti, ja tekoäly pyrkii oppimaan tunnistamaan saman objektin uusista kuvista.

Ohjatun oppimisen perusidea on, että tekoäly pyrkii löytämään yhteyden syötteiden ja lähtöjen välillä. Tätä yhteyttä kutsutaan oppimisfunktioksi. Kun oppimisfunktio on luotu, tekoäly voi käyttää sitä uusien syötteiden läpikäymiseen ja tuottaa niille oikeat lähdöt.

Ohjattu oppiminen on erityisen tehokasta luokittelu- ja regressio-ongelmien ratkaisemisessa. Luokittelu-ongelmassa tekoäly pyrkii luokittelemaan syötteet tiettyihin ryhmiin (esimerkiksi onko kuva koirasta vai kissasta) Kun oppimisfunktio on luotu, tekoäly voi käyttää sitä uusien syötteiden läpikäymiseen ja tuottaa niille oikeat lähdöt.

Ohjattu oppiminen on erityisen tehokasta luokittelu- ja regressio-ongelmien ratkaisemisessa. Luokittelu-ongelmassa tekoäly pyrkii luokittelemaan syötteet tiettyihin ryhmiin (esimerkiksi onko kuva koirasta vai kissasta), kun taas regressio-ongelmassa tekoäly pyrkii ennustamaan tiettyjä arvoja (esimerkiksi kuinka paljon tietyn kodin hinta on). Ohjatun oppimisen menetelmää käytetään usein kuvantunnistuksessa, äänentunnistuksessa ja luonnollisen kielen käsittelyssä.

2. Ohjaamaton oppiminen (unsupervised learning) – tekoäly etsii automaattisesti malleja tai rakenteita datassa, joka ei ole ennalta luokiteltu tai merkitty.

Ohjaamaton- tai Epäohjattu oppiminen on toinen tekoälyn oppimistyyppi, jossa tekoälylle syötetään vain syöteaineisto ilman haluttua lähtöaineistoa. Tässä menetelmässä tekoäly pyrkii löytämään rakenteita ja säännönmukaisuuksia syöteaineistosta ilman ulkopuolista ohjausta tai valvontaa. Tämä menetelmä perustuu tekoälyn kykyyn löytää luonnollisia ryhmiä ja yhtäläisyyksiä syöteaineistossa.

Ohjaamattoman oppimisen menetelmää käytetään usein ryhmittelyn ja klusteroinnin ongelmien ratkaisemisessa, joissa tavoitteena on luokitella syöteaineisto ryhmiin sen sisäisen rakenteen ja säännönmukaisuuksien perusteella. Tämän menetelmän avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa erilaisia käyttäjäprofiileja sosiaalisessa mediassa tai löytää samankaltaisia asiakkaita markkinointikampanjoihin.

3. Vahvistusoppiminen (reinforcement learning) – tekoäly oppii tekemällä toistoja ja saamalla palautetta siitä, miten hyvin se suoriutuu tietyistä tehtävistä.

Vahvistusoppiminen on oppimistyyppi, jossa tekoäly pyrkii oppimaan tekemään oikeita päätöksiä saadakseen positiivisia palkintoja. Tämä menetelmä perustuu siihen, että tekoäly oppii tekemään päätöksiä ja valintoja kokeilujen ja virheiden kautta. Vahvistusoppiminen soveltuu tilanteisiin, joissa tekoäly kohtaa erilaisia tilanteita ja joutuu tekemään valintoja.

Vahvistusoppimisen yleinen esimerkki on pelien pelaaminen. Tekoäly saa palkintoja siitä, että se saavuttaa tavoitteita pelissä ja rangaistuksia siitä, että se epäonnistuu. Näiden palkintojen ja rangaistusten avulla tekoäly pyrkii oppimaan tekemään oikeita päätöksiä ja valintoja pelin sisällä. Vahvistusoppimista käytetään myös teollisuusroboteissa, joissa tekoäly pyrkii oppimaan suorittamaan erilaisia tehtäviä tehokkaasti ja turvallisesti.

4. Puolivalvottu oppiminen (semi-supervised learning) – tässä lajissa yhdistetään sekä ohjatun että ohjaamattoman oppimisen elementit yhteen.

Puolivalvottu oppiminen yhdistää sekä ohjatun että epäohjatun oppimisen elementit yhteen. Tässä menetelmässä tekoälylle annetaan sekä merkittyjä että merkitsemättömiä syöteaineistoja. Merkittyjä syöteaineistoja käytetään ohjatun oppimisen tapaan opettamaan tekoälylle, kun taas merkitsemättömiä syöteaineistoja käytetään epäohjatun oppimisen tapaan löytämään säännönmukaisuuksia ja rakenteita syöteaineistossa.

Puolivalvottua oppimista käytetään usein tilanteissa, joissa on vaikea hankkia merkittyjä syöteaineistoja, mutta merkitsemättömiä syöteaineistoja on runsaasti saatavilla. Esimerkiksi puolivalvottua oppimista voidaan käyttää luonnollisen kielen käsittelyssä, jossa on paljon merkitsemättömiä tekstejä, mutta vain vähän merkittyjä tekstejä.

5. Syväoppiminen (deep learning) – monikerroksinen tekoäly, joka käyttää useita tasoja ja monimutkaisia algoritmeja oppiakseen yhä monimutkaisempia malleja.

Syväoppiminen on oppimistyyppi, joka käyttää syväkerrostettuja neuroverkkoja oppimaan ja ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia. Syväoppiminen käyttää suurta määrää dataa ja monimutkaisia matemaattisia malleja oppiakseen tunnistamaan kaavoja ja säännönmukaisuuksia datassa.

Syväoppiminen on erityisen tehokasta kuvantunnistuksessa, äänentunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, puheentunnistuksessa ja pelien tekoälyssä. Syväoppimista käytetään myös teollisuusroboteissa, jotka tarvitsevat monimutkaista päätöksentekoa erilaisissa tilanteissa.

6. Siirto-oppiminen (transfer learning) – aiemmin opittua tietoa hyödynnetään uusien tehtävien oppimisessa 

Siirto-oppiminen on oppimistyyppi, joka käyttää aiemmin opitun tiedon siirtämistä uuteen oppimistehtävään. Siirto-oppiminen käyttää jo olemassa olevaa tietoa uuden tehtävän oppimisen nopeuttamiseen.

Siirto-oppiminen on erittäin hyödyllistä, kun uusi oppimistehtävä on samankaltainen kuin aiemmin opittu tehtävä. Siirto-oppiminen voi myös auttaa parantamaan tekoälyn suorituskykyä, kun opetettavat datamäärät ovat pienempiä.

Siirto-oppimista käytetään usein kuvantunnistuksessa, jossa aiemmin opittua mallia voidaan käyttää uuden kuvan tunnistamisessa. Siirto-oppimista käytetään myös puheentunnistuksessa, jossa aiemmin opittua mallia voidaan käyttää uuden kielen tunnistamisessa.

7. Evoluutioperusteinen oppiminen (evolutionary learning) – tekoäly käyttää luonnonvalinnan kaltaisia menetelmiä kehittääkseen yhä parempia ratkaisuja tietylle ongelmalle.

Evoluutioperustainen oppiminen (evolutionary learning) on tekoälymenetelmä, jossa käytetään luonnonvalinnan kaltaisia menetelmiä kehittääkseen yhä parempia ratkaisuja tietylle ongelmalle. Tämä menetelmä perustuu ajatukseen, että tekoälyllä on kyky kehittyä ajan myötä, samalla tavalla kuin elolliset organismit kehittyvät luonnonvalinnan kautta.

Evoluutioperustaisessa oppimisessa tekoäly jäljittelee luonnollista valintaa siten, että algoritmi pyrkii kehittämään yhä parempia ratkaisuja sukupolvesta toiseen. Tämä prosessi tapahtuu simuloimalla populaation periytyvyyttä, mutta sen sijaan, että sukupolvet syntyisivät ja kuolisivat, algoritmi luo uusia ratkaisuehdokkaita ja vertailee niitä keskenään valiten parhaat.

Evoluutioperustainen oppiminen on erityisen tehokas menetelmä silloin, kun ratkaisuavaruus on hyvin laaja eikä sitä voida kartoittaa käsin. Tällaisissa tapauksissa tekoälyllä on kyky löytää uusia ja kekseliäitä ratkaisuja, jotka eivät välttämättä olisi tulleet mieleen ihmisen tekemänä.

Esimerkkejä evoluutioperustaisesta oppimisesta ovat esimerkiksi geneettiset algoritmit, jotka ovat yksi yleisimmistä menetelmistä tämän tyyppisessä oppimisessa. Geneettisissä algoritmeissa käytetään sattumanvaraista populaatiota ratkaisuehdokkaita, joita käsitellään ja arvioidaan niiden soveltuvuuden perusteella. Arvioinnin jälkeen paremmat ratkaisut “jatkavat sukua” eli muokkaavat seuraavia sukupolvia, kunnes paras ratkaisu on löydetty.

Evoluutioperustainen oppiminen on yksi monista tekoälymenetelmistä, ja sen soveltamisala riippuu käytettävästä algoritmista ja ongelman ratkaisemiseen tarvittavasta datamäärästä. Käyttämällä evoluutioperustaisia menetelmiä, tekoäly pystyy kehittymään ja sopeutumaan ympäristöönsä, mikä on tärkeää monissa sovelluksissa, kuten pelisuunnittelussa, robotiikassa ja automaattisessa suunnittelussa.

8. Epäsymmetrinen oppiminen (asymmetric learning) – eri luokkia opetetaan eri tavoin, koska tietyt luokat ovat tärkeämpiä kuin toiset.

Epäsymmetrinen oppiminen on oppimistyyppi, joka käyttää eri opetusmenetelmiä eri luokkien välillä. Tämä tarkoittaa sitä, että tietyt luokat opetetaan perusteellisemmin kuin toiset. Tämä johtuu siitä, että tietyt luokat ovat tärkeämpiä kuin toiset, ja niiden oppiminen vaatii enemmän huomiota.

Epäsymmetristä oppimista käytetään usein luonnollisen kielen käsittelyssä, jossa tietyt sanat tai sanaryhmät ovat tärkeämpiä kuin toiset. Epäsymmetristä oppimista käytetään myös kuvantunnistuksessa, jossa tiettyjen esineiden tunnistaminen on tärkeämpää kuin muiden.

9. Hajautettu oppiminen (distributed learning) – oppimisaineisto jaetaan useiden tietokoneiden välillä, jotta oppiminen tapahtuu nopeammin ja tehokkaammin.

Hajautettu oppiminen on oppimistyyppi, jossa opetusaineisto jaetaan useiden tietokoneiden välillä. Tämä mahdollistaa oppimisen tapahtuvan nopeammin ja tehokkaammin, sillä useat tietokoneet voivat käsitellä dataa samanaikaisesti. Hajautetun oppimisen avulla voidaan myös välttää yhden tietokoneen ylikuormittuminen.

Hajautettua oppimista käytetään usein suurten datamäärien käsittelyssä, kuten kuvantunnistuksessa tai luonnollisen kielen käsittelyssä. Hajautettua oppimista käytetään myös tekoälyjen koulutuksessa, joissa tarvitaan suuria määriä dataa ja laskentatehoa.

Luokittelut ovat tärkeitä, koska ne auttavat meitä hahmottamaan ja ymmärtämään tekoälyä monimutkaisessa ja laajenevassa tekoälykentässä. Ne tarjoavat rakenteen ja järjestyksen tekoälyn eri osa-alueille, jolloin voimme vertailla erilaisia tekoälyjärjestelmiä, ymmärtää niiden kykyjä ja rajoituksia sekä arvioida niiden vaikutuksia.

Luokittelut auttavat myös sääntelyä ja politiikkaa luomaan eettisiä ja vastuullisia kehyksiä tekoälyn käytölle, varmistaen turvallisuuden, yksityisyyden, oikeudenmukaisuuden ja luottamuksen säilymisen. Ne ohjaavat tutkimusta, kehitystä ja päätöksentekoa tekoälyn alalla, edistäen kestävää ja vastuullista tekoälyn käyttöä yhteiskunnassa.

Seuraavassa artikkelissa perehdymme neuroverkkoihin ja niiden toimintaan. Seuraa sivujamme. 

Kysy lisää asiantuntijoiltamme. 

Kirjoittaja: Antti Winter, Senior Architect
Lisätiedot:  [email protected] ja [email protected]