Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Suomi tekoälyn paalupaikalla

394 views

Published on

Tieken Vaikuta ja vaikuta -seminaarin (teemana tekoälyt) 9.11.2017 pidetty alustus.

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Suomi tekoälyn paalupaikalla

  1. 1. Suomi tekoälyn paalupaikalla Jyrki J.J. Kasvi @jyrkikasvi
  2. 2. I Robot, 20th Century Fox Populaarikulttuuri ohjannut keskustalun tekoälyistä harhaan
  3. 3. Heikko ei tarkoita huonoa  Vahva tekoäly on yleiskäyttöinen, ihmiseen verrattava tekoäly  Ei vielä olemassa eikä lähivuosina odotettavissa  Heikko tekoäly on tarkkarajaiseen, selvästi määriteltyyn tehtävään tarkoitettu tekoäly  Kykenee rajatussa tehtävässään jopa ihmistä parempaan suoritukseen  Esimerkiksi lautapelit, diagnoosit, arvopaperikaupat, juridinen neuvonta  Viime vuosina on puhuttu suurten datamassojen avulla koulutettuihin neuroverkkoihin perustuvista heikoista tekoälyistä  Aluksi tekoälyt perustuivat ontologioihin ja sääntöpohjaiseen päättelyyn  Algoritmin ja laskentatehon lisäksi tarvitaan siis laadukkaita datamassoja tekoälyn koulutukseen  Tekoäly tarvitsee myös päätöstensä perustaksi reaaliaikaista laadukasta dataa
  4. 4. Kun Hitachi korvasi logistiikan esimiehet Big Dataa hyödyntävällä tekoälyllä, varastomiehet työskentelivät 8% tehokkaammin. Ken Teegardin, CC BY-SA 2.0
  5. 5. AI Big data Tietomassojen hallinta välttämätöntä tekoälyjen oppimiselle 9.11.2017 @jyrkikasvi @tiekery 5
  6. 6. Suomi paalupaikalla?  Suomen julkishallinnon rekisterit ovat kansainvälisesti poikkeuksellisen laadukkaat ja kattavat  Ainutlaatuinen mahdollisuus tutkimukselle ja uusien palveluiden kehittämiselle  Rekisterien dataa kerättäessä ei ole huomioitu ’toissijaista käyttöä’  Rekisterit ovat osin pirstoutuneet ja hajallaan  Esimerkiksi kuntien rekisterit ja tilikartat eivät ole yhtenäisiä  Osa rekistereistä ei ole ajantasaisia  Päätöksiä ei voi tehdä vanhentuneen tiedon analyysin perusteella  Suomessa on (lopulta) asenne kohdallaan  Enää kaikki mitä ei ole erikseen sallittu, ei ole kielletty  Lainsäädännöllisiä esteitä esim. toissijaiselle käytölle ollaan aktiivisesti purkamassa 9.11.2017 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry 6
  7. 7. Tiedämme Suomen kansantalouden tilan vuonna 2014! 9.11.2017 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry 7 Tilastokeskus13.7.2017 0,3 * ennuste Muutos tammikuusta
  8. 8. Paalupaikalta kisan kärkeen  Rekistereiden datan laatua ja ajantasaisuutta on parannettava  Käsitteistön, määritelmien ja metadatan on oltava yhtenäisiä  Viranomaisrekistereiden datan keruu on sähköistettävä  Rekistereiden hyödyntämiselle tarvitaan pelisäännöt  Yksityisyyden suoja, datan omistajuus, tekijänoikeudet…  Tarvitaan informoitua julkista keskustelua päätösten pohjaksi  Tekoälyjen etiikka on otettava huomioon  2018 puolet liiketoiminnan eettisistä rikkeistä liittyy big datan analyysin sopimattomaan hyödyntämiseen (Gartner)  Tekoälyn päättelyketjun läpinäkyvyys ja päätöksenteon avoimuus  Tekoälyn käyttämän datan laatu ja arvoneutraalius  Tekoälyosaajia tarvitaan nopeasti lisää  On lisättävä matemaattis-luonnontieteiden osaamista  On lisättävä Suomen työmarkkkinoiden kansainvälistä houkuttelevuutta 9.11.2017 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry 8
  9. 9. Millä datalla tekoälysi koulutat? 9.11.2017 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry 9
  10. 10. “Datalla ei ole moraalia – ei hyvää eikä pahaa, data vain on. Dataetiikassa on kyse siitä, millaisia valintoja me dataa hyödyntävät ihmiset teemme.” – Alan Duncan, Gartner 9.11.2017 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry 10
  11. 11. Tekoälyt julkishallinnon palveluksessa  Algoritmit ja tekoälyt tulevat myös julkishallintoon  Jos algoritmit pystyvät päättämään vakuutuskorvauksista ja asuntolainoista, miksei toimeentulotuesta ja opintorahasta?  Algoritmien ja tekoälyjen päätösten läpinäkyvyys  Oppivan tekoälyn päätösten ymmärtäminen voi olla mahdotonta  Liikesalaisuutena suljettu algoritmi julkishallinnon päätöksentekijänä?  Palkka- ja yritystietojen automaattinen keruu ja analysointi vähentäisi harmaata taloutta ja edistäisi tiedolla johtamista  Määrittelyt olleet valmiina jo vuosien ajan, vain käyttöönotto puuttuu  Viranomaisten toiminnasta on aina jäätävä jälki  Ns. Sonera-skandaalin seurauksena Suomen lainsäädäntö edelläkävijä  Viranomaisten riippumaton valvonta osoittautunut myös Suomessa välttämättömäksi 9.11.2017 @jyrkikasvi @tiekery 11
  12. 12. Nostetaan jalka digijarrulta Meidän on uskallettava tehdä päätöksiä ja toteuttaa ne 9.11.2017 TIEKE Tietoyhteiskunnan kehittämiskeskus ry 12
  13. 13. Päätöksentekijät ristipaineessa @jyrkikasvi 13 Turvallisuus Kansalais- oikeudet vapaudet Lainsäädännön hitaus Ristiriitaiset intressit Resurssien riittämättömyys Tekniikan kehitys Tulevaisuuden ennakointi
  14. 14. Suomen digitalisaation jarruja  ”Päätöksentekolama”  Omistajuuden, sitoutumisen ja johtajuuden puute  Strategioita ja ohjelmia riittää, mutta toimeenpanoa vähemmän  Rohkeuden puute  Työn tuottavuutta nostetaan investoimalla, ei leikkaamalla  Teknologiaa on helpompi ostaa kuin muuttaa rakenteita ja toimintaprosesseja radikaalisti (kuten Verohallinto teki kauan sitten)  Keskittyminen teknologiaan  Palvelut, prosessit, toiminnallisuus ja vaikuttavuus ovat jääneet sivuosaan  Vanhojen järjestelmien taakka  Suljetut rajapinnat ja toimittajaloukut hidastavat toimintatapojen uudistamista  Siiloutuminen ja omalle reviirille keskittyminen  Hallintorajat ylittävät palvelut jäävät muiden tehtäväksi (esim suoratyo.fi) 9.11.2017 14 Emme uskalla kääntää Suomea päälaelleen. @jyrkikasvi #eGovernment
  15. 15. Suomen haaste, miksi kehityksemme pysähtyi? Esim mobiilimaksut – ylivoimaista suomalaisille! 9.11.2017 15 TimoSImell @jyrkikasvi #eGovernment
  16. 16. 30.9.2010 www.kasvi.org 16 Sukupuolten välinen digikuilu? Keskustelua U.S. Army Photo

×