SlideShare a Scribd company logo
mutta mitä se oikeastaan on?
Tekoälystä puhutaan
Valtio Expo 2017
Asko Relas
Asko Talent Base
Talent Base: 2013 -
Senior konsultti, Head of Innovation
Altotech: 2013 - 2015
Technical lead
IBM: 2007 – 2013
Ohjelmistokehittäjä, IT-konsultti,
sisäinen yrittäjä
Riippumatonta IT-suunnittelua vaativiin
hankkeisiin
Konseptoimme ja suunnittelemme asiakkaan
tarpeisiin sopivan ratkaisun
Ohjaamme teknistä toteutusta
Huolehdimme jalkautuksen suunnittelusta
Tekoälyn hypevuosi 2017
Tekoälyn ominaisuudet
Kuuleminen: Puheen tunnistus eri kielillä ja muiden audiosignaalien tulkitseminen
Puhuminen eri kielillä
Keskustelun käyminen
Näkeminen: Kuvien ja videokuvan tulkitseminen
Neuvonanto, kysymyksiin vastaaminen
Liikkuminen ja esineiden liikuttelu
Puhekäyttöliittymät
1. Puhe muutetaan tekstiksi
2. Aikomus tulkitaan ja sitä vastaava toimenpide suoritetaan
3. Palaute annetaan puheena
Kuuleminen
• Kyky ymmärtää puhetta eri kielillä ja tunnistaa muitakin äänisignaaleja
• Ei erityisen uutta: puheentunnistus jo Nokia 3310:ssa (v. 2000) ja Windows
Vistassa (2006)
• Edistystä ymmärrettyjen kielten määrässä ja tarkkuudessa
• Nykytoteutukset ns. rekursiivisilla neuroverkoilla (recurrent neural net)
Neuroverkko?
Aivojen rakennetta imitoiva matemaattinen malli, joka oppii sille
syötetystä datasta
Lähde: Indiana University
Puheen syntetisointi
• Tehty jo pitkään:
• Ensimmäinen englanninkielinen järjestelmä 1968 (Electrotechnical
Laboratory, Japan)
• Kuluttajakäyttöön Sound Blaster 16 (1992)
• Viimeaikoina saavutettu hyviä tuloksia käyttämällä
konvolutionaalisia neuroverkkoja, esim. WaveNet
https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
Aloitus
Mitä
näet?
Kuinka
monta?
Kuinka
vahna?
”What do you see?”
”What do you see here?”
”Now what do you see?”
”How many X do you see?
”How many X in this picture?”
”How old am I?”
”How old do you think I am?”
• Puu- tai verkkomainen malli mahdollisista toimenpiteistä
• Jokaisessa haarassa esimerkkejä, miten asian voi ilmaista
• Käyttäjän tavoite tunnistetaan siitä, mihin haaraan se todennäköisimmin
kuuluu
Keskustelu
Konenäkö
• Konenäkö (computer vision) viittaa kykyyn
tunnistaa asioita valokuvista ja videosta
• Kuvien ja videoiden luokittelu / tägäys
• Objektien tunnistus: liikennemerkit, kaistaviivat,
autot, ihmiset
• Kts. esimerkiksi TensorFlow, Caffe,
OpenCV
Neuvonanto
• Kysymys-vastaus-järjestelmät (question answering systems)
osaavat vastata luonnollisella kielellä kysyttyyn kysymykseen
• Tyypillisesti kolmivaiheinen prosessi:
1. Kysymyksen tulkinta: kieli, tyyppi ja aihe
2. Potentiaalisten vastausten haku ja pisteytys
3. Vastauksen muotoilu
Liikkuminen
• Vahvistusoppiminen (reinforcement learning) on tämän hetken
varteenotettavimpia keinoja itsenäisen liikkumisen opettamiseen
• Toimija (robotti, auto, …) kokeilee erilaisia toimenpiteitä eri
tilanteissa, ja saa palautetta onnistumisesta, esim. kuinka
pitkälle se pääsi kaatumatta
• Kokeiluista muodostetaan tilastollista mallia siitä, millainen
toimenpide toimii missäkin tilanteessa
• Opettelu kannattaa tehdä aluksi simulaatiossa, josta opittu
toimintamalli siirretään fyysiseen maailmaan
Mitä tekoäly siis on?
Näkeminen: Konvolutionaaliset neuroverkot, konenäkö
Kuuleminen: Rekursiiviset neuroverkot
Puhuminen: Puheen syntetisointi nykyään neuroverkoilla
Keskustelu: Keskustelumallit, tekstisyötteen luokittelu
Neuvonanto: Kysymys-vastaus-järjestelmät
Liikkuminen: Vahvistusoppiminen
Tekoälyn sovelluskohteet
• Tyypillisesti soveltuu tilanteisiin joissa
1. Täytyy tulkita rakenteetonta dataa (video, kuva, ääni, vapaa teksti)
2. Ei löydy selvästi muotoiltavissa olevia sääntöjä
• Tekoäly usein sekoitetaan seuraaviin:
1. Tilastotiede
2. Matemaattinen optimointi
3. Sääntöpohjaiset järjestelmät
Kiitos!
Tule tapaamaan meitä!

More Related Content

Similar to Tekoälystä puhutaan, mutta mitä se oikeastaan on?

Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024
Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024
Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024
Matleena Laakso
 
Extranet-järjestelmät Suomessa
Extranet-järjestelmät SuomessaExtranet-järjestelmät Suomessa
Extranet-järjestelmät Suomessa
Perttu Tolvanen
 
Tekoäly opetuksessa 13.10.23
Tekoäly opetuksessa 13.10.23Tekoäly opetuksessa 13.10.23
Tekoäly opetuksessa 13.10.23
Matleena Laakso
 
Videot opetuksessa ja ohjauksessa
Videot opetuksessa ja ohjauksessa Videot opetuksessa ja ohjauksessa
Videot opetuksessa ja ohjauksessa
Ilona Laakkonen
 
Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24
Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24
Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24
Matleena Laakso
 
Kielipaja 4.11.16
Kielipaja 4.11.16Kielipaja 4.11.16
Kielipaja 4.11.16
Matleena Laakso
 
Tekoälysovelluksia amkiin
Tekoälysovelluksia amkiinTekoälysovelluksia amkiin
Tekoälysovelluksia amkiin
Matleena Laakso
 
Pedagogin digitystä 17.2.22
Pedagogin digitystä 17.2.22Pedagogin digitystä 17.2.22
Pedagogin digitystä 17.2.22
Matleena Laakso
 
Etäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksi
Etäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksiEtäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksi
Etäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksi
Matleena Laakso
 
Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20
Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20
Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20
Matleena Laakso
 
Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24
Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24
Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24
Matleena Laakso
 
Tekoäly opetuksessa 6.9.23
Tekoäly opetuksessa 6.9.23Tekoäly opetuksessa 6.9.23
Tekoäly opetuksessa 6.9.23
Matleena Laakso
 
Tekoäly HR-ammattilaisen työssä 15.2.24
Tekoäly HR-ammattilaisen työssä  15.2.24Tekoäly HR-ammattilaisen työssä  15.2.24
Tekoäly HR-ammattilaisen työssä 15.2.24
Matleena Laakso
 
Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24
Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24
Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24
Matleena Laakso
 
Videoneuvottelu 091015
Videoneuvottelu 091015Videoneuvottelu 091015
Videoneuvottelu 091015Dicile
 
Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...
Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...
Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...
Teemu Ropponen
 
iPadin peruskäyttö
iPadin peruskäyttö iPadin peruskäyttö
iPadin peruskäyttö
Matleena Laakso
 
Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?
Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?
Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?
Matleena Laakso
 
Intranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaa
Intranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaaIntranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaa
Intranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaa
Perttu Tolvanen
 

Similar to Tekoälystä puhutaan, mutta mitä se oikeastaan on? (20)

ISOverstas 28.10.15
ISOverstas 28.10.15ISOverstas 28.10.15
ISOverstas 28.10.15
 
Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024
Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024
Valjasta tekoäly hyötykäyttöön 30.5.2024
 
Extranet-järjestelmät Suomessa
Extranet-järjestelmät SuomessaExtranet-järjestelmät Suomessa
Extranet-järjestelmät Suomessa
 
Tekoäly opetuksessa 13.10.23
Tekoäly opetuksessa 13.10.23Tekoäly opetuksessa 13.10.23
Tekoäly opetuksessa 13.10.23
 
Videot opetuksessa ja ohjauksessa
Videot opetuksessa ja ohjauksessa Videot opetuksessa ja ohjauksessa
Videot opetuksessa ja ohjauksessa
 
Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24
Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24
Opettaja ja tekoäly. Pedaiiltapäivä 25.4.24
 
Kielipaja 4.11.16
Kielipaja 4.11.16Kielipaja 4.11.16
Kielipaja 4.11.16
 
Tekoälysovelluksia amkiin
Tekoälysovelluksia amkiinTekoälysovelluksia amkiin
Tekoälysovelluksia amkiin
 
Pedagogin digitystä 17.2.22
Pedagogin digitystä 17.2.22Pedagogin digitystä 17.2.22
Pedagogin digitystä 17.2.22
 
Etäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksi
Etäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksiEtäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksi
Etäopetuksen järjestäminen webinaarina - Teams, Zoom ja Adobe Connect tutuksi
 
Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20
Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20
Digitaaliset työvälineet opetuksessa 18.2.20
 
Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24
Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24
Tekoäly kieltenopetuksessa ja H5P ym 7.5.24
 
Tekoäly opetuksessa 6.9.23
Tekoäly opetuksessa 6.9.23Tekoäly opetuksessa 6.9.23
Tekoäly opetuksessa 6.9.23
 
Tekoäly HR-ammattilaisen työssä 15.2.24
Tekoäly HR-ammattilaisen työssä  15.2.24Tekoäly HR-ammattilaisen työssä  15.2.24
Tekoäly HR-ammattilaisen työssä 15.2.24
 
Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24
Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24
Tekoäly opettajan arjessa -luento 27.3.24
 
Videoneuvottelu 091015
Videoneuvottelu 091015Videoneuvottelu 091015
Videoneuvottelu 091015
 
Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...
Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...
Osallistumisympäristö-hanke Vuorovaikutus Kayttajien kanssa tilannekatsaus 17...
 
iPadin peruskäyttö
iPadin peruskäyttö iPadin peruskäyttö
iPadin peruskäyttö
 
Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?
Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?
Digi haltuun, minustako sisällöntuottaja?
 
Intranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaa
Intranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaaIntranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaa
Intranet-hankkeistuksen kolme isoa asiaa
 

More from Loihde Advisory

Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...
Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...
Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...
Loihde Advisory
 
Gamebook for digital era – 4 cornerstones of success
Gamebook for digital era – 4 cornerstones of successGamebook for digital era – 4 cornerstones of success
Gamebook for digital era – 4 cornerstones of success
Loihde Advisory
 
Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019
Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019
Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019
Loihde Advisory
 
Digitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent Base
Digitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent BaseDigitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent Base
Digitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent Base
Loihde Advisory
 
Tuija Riekkinen: Omnichannel Content Strategy
Tuija Riekkinen: Omnichannel Content StrategyTuija Riekkinen: Omnichannel Content Strategy
Tuija Riekkinen: Omnichannel Content Strategy
Loihde Advisory
 
Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...
Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...
Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...
Loihde Advisory
 
Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management for multi-channel...
Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management  for multi-channel...Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management  for multi-channel...
Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management for multi-channel...
Loihde Advisory
 
Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...
Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...
Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...
Loihde Advisory
 
Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveä
Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveäDigitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveä
Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveä
Loihde Advisory
 
Johdatus tietosuojakulttuuriin
Johdatus tietosuojakulttuuriinJohdatus tietosuojakulttuuriin
Johdatus tietosuojakulttuuriin
Loihde Advisory
 
Käytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseista
Käytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseistaKäytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseista
Käytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseista
Loihde Advisory
 
Value of data in digital transformation
Value of data in digital transformationValue of data in digital transformation
Value of data in digital transformation
Loihde Advisory
 
Valtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointi
Valtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointiValtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointi
Valtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointi
Loihde Advisory
 
Talent Base Master Data Management Services
Talent Base Master Data Management ServicesTalent Base Master Data Management Services
Talent Base Master Data Management Services
Loihde Advisory
 
Key Take-Aways: Master Data and Enterprise Information Conference
Key Take-Aways: Master Data and Enterprise Information ConferenceKey Take-Aways: Master Data and Enterprise Information Conference
Key Take-Aways: Master Data and Enterprise Information Conference
Loihde Advisory
 
Master Data as Critical Success Factor in Digitalising Service Business
Master Data as Critical Success Factor in Digitalising Service BusinessMaster Data as Critical Success Factor in Digitalising Service Business
Master Data as Critical Success Factor in Digitalising Service Business
Loihde Advisory
 
UX in eCom projects
UX in eCom projectsUX in eCom projects
UX in eCom projects
Loihde Advisory
 
Customer Experience: more than meets the eye
Customer Experience: more than meets the eyeCustomer Experience: more than meets the eye
Customer Experience: more than meets the eye
Loihde Advisory
 
Process modeling in agile environment alec sharp
Process modeling in agile environment alec sharpProcess modeling in agile environment alec sharp
Process modeling in agile environment alec sharp
Loihde Advisory
 
Henkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassa
Henkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassaHenkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassa
Henkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassa
Loihde Advisory
 

More from Loihde Advisory (20)

Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...
Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...
Talent Base ja Azets Suomi: Johtajuus ketterassä ja itseohjautuvassa organisa...
 
Gamebook for digital era – 4 cornerstones of success
Gamebook for digital era – 4 cornerstones of successGamebook for digital era – 4 cornerstones of success
Gamebook for digital era – 4 cornerstones of success
 
Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019
Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019
Avaimet ketterään datan hallintaan -aamiaisseminaari 29.3.2019
 
Digitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent Base
Digitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent BaseDigitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent Base
Digitalisaation pelisuunnitelma – Tero Laatikainen, Talent Base
 
Tuija Riekkinen: Omnichannel Content Strategy
Tuija Riekkinen: Omnichannel Content StrategyTuija Riekkinen: Omnichannel Content Strategy
Tuija Riekkinen: Omnichannel Content Strategy
 
Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...
Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...
Asko Relas: Machine Learning for conversion optimization – How to be relevant...
 
Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management for multi-channel...
Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management  for multi-channel...Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management  for multi-channel...
Theresa Regli: Tame the chaos – image and video management for multi-channel...
 
Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...
Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...
Reni Waegelein & Talent Base: Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä ...
 
Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveä
Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveäDigitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveä
Digitalisaation pelikirja – onnistumisen neljä kulmakiveä
 
Johdatus tietosuojakulttuuriin
Johdatus tietosuojakulttuuriinJohdatus tietosuojakulttuuriin
Johdatus tietosuojakulttuuriin
 
Käytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseista
Käytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseistaKäytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseista
Käytännön kokemuksia tietosuojaan liittyvistä asiakascaseista
 
Value of data in digital transformation
Value of data in digital transformationValue of data in digital transformation
Value of data in digital transformation
 
Valtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointi
Valtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointiValtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointi
Valtio Expo 2016 virtuaalinen robotisointi
 
Talent Base Master Data Management Services
Talent Base Master Data Management ServicesTalent Base Master Data Management Services
Talent Base Master Data Management Services
 
Key Take-Aways: Master Data and Enterprise Information Conference
Key Take-Aways: Master Data and Enterprise Information ConferenceKey Take-Aways: Master Data and Enterprise Information Conference
Key Take-Aways: Master Data and Enterprise Information Conference
 
Master Data as Critical Success Factor in Digitalising Service Business
Master Data as Critical Success Factor in Digitalising Service BusinessMaster Data as Critical Success Factor in Digitalising Service Business
Master Data as Critical Success Factor in Digitalising Service Business
 
UX in eCom projects
UX in eCom projectsUX in eCom projects
UX in eCom projects
 
Customer Experience: more than meets the eye
Customer Experience: more than meets the eyeCustomer Experience: more than meets the eye
Customer Experience: more than meets the eye
 
Process modeling in agile environment alec sharp
Process modeling in agile environment alec sharpProcess modeling in agile environment alec sharp
Process modeling in agile environment alec sharp
 
Henkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassa
Henkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassaHenkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassa
Henkilötiedot ja lainsäädäntö innovaatiotoiminnassa
 

Tekoälystä puhutaan, mutta mitä se oikeastaan on?

  • 1. mutta mitä se oikeastaan on? Tekoälystä puhutaan Valtio Expo 2017 Asko Relas
  • 2. Asko Talent Base Talent Base: 2013 - Senior konsultti, Head of Innovation Altotech: 2013 - 2015 Technical lead IBM: 2007 – 2013 Ohjelmistokehittäjä, IT-konsultti, sisäinen yrittäjä Riippumatonta IT-suunnittelua vaativiin hankkeisiin Konseptoimme ja suunnittelemme asiakkaan tarpeisiin sopivan ratkaisun Ohjaamme teknistä toteutusta Huolehdimme jalkautuksen suunnittelusta
  • 4. Tekoälyn ominaisuudet Kuuleminen: Puheen tunnistus eri kielillä ja muiden audiosignaalien tulkitseminen Puhuminen eri kielillä Keskustelun käyminen Näkeminen: Kuvien ja videokuvan tulkitseminen Neuvonanto, kysymyksiin vastaaminen Liikkuminen ja esineiden liikuttelu
  • 5. Puhekäyttöliittymät 1. Puhe muutetaan tekstiksi 2. Aikomus tulkitaan ja sitä vastaava toimenpide suoritetaan 3. Palaute annetaan puheena
  • 6. Kuuleminen • Kyky ymmärtää puhetta eri kielillä ja tunnistaa muitakin äänisignaaleja • Ei erityisen uutta: puheentunnistus jo Nokia 3310:ssa (v. 2000) ja Windows Vistassa (2006) • Edistystä ymmärrettyjen kielten määrässä ja tarkkuudessa • Nykytoteutukset ns. rekursiivisilla neuroverkoilla (recurrent neural net)
  • 7. Neuroverkko? Aivojen rakennetta imitoiva matemaattinen malli, joka oppii sille syötetystä datasta Lähde: Indiana University
  • 8. Puheen syntetisointi • Tehty jo pitkään: • Ensimmäinen englanninkielinen järjestelmä 1968 (Electrotechnical Laboratory, Japan) • Kuluttajakäyttöön Sound Blaster 16 (1992) • Viimeaikoina saavutettu hyviä tuloksia käyttämällä konvolutionaalisia neuroverkkoja, esim. WaveNet https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
  • 9. Aloitus Mitä näet? Kuinka monta? Kuinka vahna? ”What do you see?” ”What do you see here?” ”Now what do you see?” ”How many X do you see? ”How many X in this picture?” ”How old am I?” ”How old do you think I am?” • Puu- tai verkkomainen malli mahdollisista toimenpiteistä • Jokaisessa haarassa esimerkkejä, miten asian voi ilmaista • Käyttäjän tavoite tunnistetaan siitä, mihin haaraan se todennäköisimmin kuuluu Keskustelu
  • 10. Konenäkö • Konenäkö (computer vision) viittaa kykyyn tunnistaa asioita valokuvista ja videosta • Kuvien ja videoiden luokittelu / tägäys • Objektien tunnistus: liikennemerkit, kaistaviivat, autot, ihmiset • Kts. esimerkiksi TensorFlow, Caffe, OpenCV
  • 11. Neuvonanto • Kysymys-vastaus-järjestelmät (question answering systems) osaavat vastata luonnollisella kielellä kysyttyyn kysymykseen • Tyypillisesti kolmivaiheinen prosessi: 1. Kysymyksen tulkinta: kieli, tyyppi ja aihe 2. Potentiaalisten vastausten haku ja pisteytys 3. Vastauksen muotoilu
  • 12. Liikkuminen • Vahvistusoppiminen (reinforcement learning) on tämän hetken varteenotettavimpia keinoja itsenäisen liikkumisen opettamiseen • Toimija (robotti, auto, …) kokeilee erilaisia toimenpiteitä eri tilanteissa, ja saa palautetta onnistumisesta, esim. kuinka pitkälle se pääsi kaatumatta • Kokeiluista muodostetaan tilastollista mallia siitä, millainen toimenpide toimii missäkin tilanteessa • Opettelu kannattaa tehdä aluksi simulaatiossa, josta opittu toimintamalli siirretään fyysiseen maailmaan
  • 13. Mitä tekoäly siis on? Näkeminen: Konvolutionaaliset neuroverkot, konenäkö Kuuleminen: Rekursiiviset neuroverkot Puhuminen: Puheen syntetisointi nykyään neuroverkoilla Keskustelu: Keskustelumallit, tekstisyötteen luokittelu Neuvonanto: Kysymys-vastaus-järjestelmät Liikkuminen: Vahvistusoppiminen
  • 14. Tekoälyn sovelluskohteet • Tyypillisesti soveltuu tilanteisiin joissa 1. Täytyy tulkita rakenteetonta dataa (video, kuva, ääni, vapaa teksti) 2. Ei löydy selvästi muotoiltavissa olevia sääntöjä • Tekoäly usein sekoitetaan seuraaviin: 1. Tilastotiede 2. Matemaattinen optimointi 3. Sääntöpohjaiset järjestelmät