Puhelimesi tietää, mitä aiot kirjoittaa ennen sinua. Netflix ei tiedä, mitä seuraavaksi ahmitte. Pankit tietää, maksatko lainan takaisin. Spotify tuntee kappaleet, joita soitat toistuvasti.
Mutta miten? Kuka meitä kaikkia salaa tarkkailee?
Selvänäkijäkyyhkyjä? Mielensäpahoittajien salaseura? Vai äitisi - koska hän jotenkin aina tietää?
Ei. Kyse on tekoälyalgoritmeista.
Nämä järjestelmät tekevät pelottavan tarkkoja ennusteita lukemalla tonneittain dataa ja analysoimalla kuvioita.
Mutta mitä tekoälyalgoritmi tarkalleen ottaen on? Miten se toimii?
Millaisia eri tyyppejä ja miten sitä käytetään todellisissa sovelluksissa? Olemme kaikki, ja paljon muuta tämän päivän blogissa.
Aloitetaan alusta.
Mitä ovat tekoälyalgoritmit?
Tekoälyalgoritmeja käytetään jokapäiväisessä teknologia - Google-haku, Siri, Netflix-suositukset - mutta niitä käytetään myös petosten havaitsemisessa, itseajavissa autoissa ja lääketieteellisessä diagnostiikassa.
Tekoälyn juuret ulottuvat 1940-luvulle, jolloin Alan Turing esitti kysymyksen, "Osaavatko koneet ajatella?"
Hän keksi 1950-luvulla Turingin koneen, jota testattiin myöhemmin Turingin koneella. Turingin testi. Se osoitti, miten koneet voivat noudattaa loogisia vaiheita ongelmien ratkaisemiseksi.
Älä enää koskaan murehdi tekoälyn havaitsevan tekstejäsi. Undetectable AI Voi auttaa sinua:
- Tee tekoälyavusteinen kirjoittaminen näkyväksi ihmisen kaltainen.
- Bypass kaikki tärkeimmät tekoälyn tunnistustyökalut yhdellä napsautuksella.
- Käytä AI turvallisesti ja luottavaisesti koulussa ja työssä.
1950- ja 60-luvuilla jotkut ohjelmat (Logic Theorist) pystyivät todistamaan matemaattisia teoreemoja.
Mutta oli yksi ongelma - he eivät osanneet oppia. Jokainen sääntö oli ohjelmoitava käsin.
Tekoäly on pohjimmiltaan vain joukko ohjeita-eli algoritmi, joka auttaa koneita tekemään päätöksiä.
Jotkut ovat yksinkertaisia, kuten roskapostin suodattaminen. Toiset ovat monimutkaisempia, kuten sairauksien riskien ennustaminen potilastietojen perusteella.
Mutta on selvää, että tekoäly ei ajattele itse. Se on riippuvainen inhimillinen ohjelmointi ja johdonmukainen oppiminen parantamaan toimintaansa.
Ymmärtäkäämme tämä esimerkki,
Tekoäly auttaa isommissa päätöksissä. Esimerkiksi pankki hyväksyy lainan. Se saattaa käyttää Päätöspuu (yksinkertainen tekoälymalli, joka toimii kuin vuokaavio):
- Onko hakijalla vakaat tulot? Ei → Hylkää laina. Kyllä → Tarkista luottotiedot.
- Hyvät luottotiedot? Ei → Harkitse uudelleen. Kyllä → Tarkista olemassa olevat lainat.
- Liian monta lainaa? Korkea riski. Vähän lainoja? Pienempi riski.
Prosessin lopussa tekoäly joko hyväksyy tai hylkää lainan strukturoidun logiikan perusteella.
Nyt tulee seuraava osa...
Miten tekoälyalgoritmit mahdollistavat koneoppimisen ja automaation?
Ajattele asiaa näin.
Kuvittele, että opetat lapselle, miten tunnistaa koirat.
Opettaja näytti heille kuvia, osoitti keskeiset piirteet, ja ajan myötä he oppivat paremmin tunnistamaan sellaisen tosielämässä.
Tekoälyalgoritmit oppivat samalla tavalla - oppiminen valtavista tietomääristä ennusteiden tekemiseksi ja tehtävien automatisoimiseksi.
1 - Ennuste
Regressioalgoritmi tutkii aiempia tietoja tehdäkseen reaaliaikaisia automaattisia ennusteita.
Esimerkiksi, Netflix suosittelee sinulle ohjelmia ennusteiden perusteella. Jos pidit Stranger Things, se voisi viitata Dark tai The Umbrella Academy koska muut, jotka pitivät Stranger Things katsonut niitäkin.
2 - Koneoppiminen
Tekoäly ei kuitenkaan ole vain ennustamista - se mukautuu.
Koneoppimisen avulla tietokoneet oppivat ja kehittyvät kokemuksen perusteella ilman nimenomaista ohjelmointia.
Esimerkiksi, Entä jos pitäisit Stranger Thingsistä vain sen scifi-elementtien vuoksi, mutta vihaat kauhua? Entä jos pitäisit enemmän lyhyistä, nopeatempoisista sarjoista kuin hitaista draamoista? Netflixin algoritmi analysoi syvälliset toimintasi ja mukauttaa suosituksia.
3 - Automaatio
Sitten on vielä automaatio.
Automaatio on prosessi, jossa käytetään teknologiaa tehtävien suorittamiseen mahdollisimman vähällä ihmisen puuttumisella.
Esimerkiksi, Itsestään ajavat autot tekevät jotakin samankaltaista, sillä ne käyttävät tietokonenäköä "näkemään" tietä, tunnistavat pysäytysmerkit ja oppivat jokaisesta ajamastaan kilometristä.
Mitä enemmän tietoja ne käsittelevät, sitä älykkäämmiksi ne tulevat.
Miten tekoälyalgoritmit toimivat (askel askeleelta)
Aivan kuten ihminen oppii uutta taitoa, myös tekoäly oppii asioita vaiheittain.
Käyttäkäämme apuna Googlen hakukoneen kuvantunnistusominaisuutta.
Vaihe # 1 - Tiedonkeruu
Kaikki alkaa tiedoista. Tekoäly tarvitsee satoja tuhansia esimerkkejä oppiakseen. Kuvantunnistuksessa se sisältää:
- Miljoonat merkittyjä kuvia (esim. kissojen kuvat, joissa on merkintä "kissa", ja koirien kuvat, joissa on merkintä "koira").
- Valaistuksen, kuvakulmien ja laadun vaihtelu.
- Saman esineen eri koot, värit ja muodot.
- Reunatapaukset (epätarkat kuvat, osittain piilossa olevat kohteet, heikko kontrasti).
Vaihe # 2 - Esikäsittelyn suorittaminen
Raakakuvissa on paljon tarpeetonta tietoa, kuten epäselviä tai heikkolaatuisia kuvia, toisiinsa liittymättömiä kohteita, epäsiistejä kuvia jne.
Ennen tekoälyn kouluttamista tiedot on puhdistettava ja standardoitava. Tähän sisältyy:
- Kuvien koon muuttaminen yhtenäiseen kokoon, jotta niitä voidaan käsitellä yhdenmukaisesti.
- Harmaasävyjen tai värien normalisointi, jotta varmistetaan, että kirkkaus ja kontrasti eivät johda tekoälyä harhaan.
- Poistetaan kohinaa, kuten tarpeettomia taustaelementtejä, jotka eivät edistä kohteen tunnistamista.
Vaihe # 3 - Koulutus
Tekoäly ei "katso" kuvia samalla tavalla kuin ihmiset. Se näkee ne numeroina - tuhansina pikseleinä, joista jokaisella on kirkkautta ja väriä kuvaava arvo.
Tämän ymmärtämiseksi tekoäly käyttää konvolutiivista neuroverkkoa (Convolutional Neural Network, CNN), joka on erityinen kuvantunnistusta varten kehitetty syväoppimismalli.
Näin CNN:t pilkkovat kuvan:
- Konvoluutiokerrokset: Tekoäly skannaa kuvan osissa, ensin havaitsee yksinkertaiset muodot (viivat, käyrät) ja myöhemmin tunnistaa monimutkaiset piirteet (silmät, korvat, viikset).
- Kerrosten yhdistäminen: Nämä pienentävät kuvaa, säilyttävät olennaiset yksityiskohdat ja poistavat tarpeettomat pikselit.
- Täysin yhdistetyt kerrokset: Tekoäly yhdistää havaitut piirteet ja tekee lopullisen ennusteen: jos se näkee terävät korvat ja viikset, se tunnistaa kissan.
Tähän prosessiin kuuluu epookit.
Kuvittele, että opettelet tunnistamaan eri lintulajeja. Kun näet ensimmäisen kerran varpusen ja kyyhkyn, saatat sekoittaa ne keskenään.
Mutta kun olet katsellut kuvia, tutkinut niiden piirteitä ja saanut palautetta, parannut.
Tekoäly oppii samalla tavalla.
Epookki on yksi kokonainen sykli, jossa tekoäly tarkastelee kaikkia harjoitusdataa, tekee ennusteita, tarkistaa virheet ja mukauttaa.
Se tekee tämän yhä uudelleen ja uudelleen - aivan kuten harjoittelet useita kertoja parantaaksesi taitojasi.
Vaihe # 4 - Testaus
Ennen kuin tekoäly on valmis todelliseen käyttöön, sitä on testattava. Tähän sisältyy:
- Syöttämällä sille kuvia, joita se ei ole koskaan ennen nähnyt.
- Mitataan sen tarkkuutta - merkitseekö se kissan oikein kissaksi?
- Tarkistetaan, ettei tekoäly sovita liikaa, kun se muistaa harjoitusdatan, mutta ei pysty käsittelemään uusia kuvia.
Jos tekoäly epäonnistuu liian usein, se palaa takaisin harjoittelemaan, kunnes se pystyy tunnistamaan luotettavasti kuvia, joita se ei ole koskaan kohdannut.
Vaihe # 5 - Käyttöönotto
Kun tekoälymalli on koulutettu ja testattu, se otetaan käyttöön. Kun sille syötetään kuva. Se:
- Jaa se pikseliarvoihin
- Aja se kaikkien opittujen kerrosten läpi
- Luodaan todennäköisyyspisteet kullekin mahdolliselle merkinnälle.
- Valitse todennäköisin luokitus
Tyypillinen tulos voi näyttää seuraavalta:
- Cat: 99.7% todennäköisyys
- Koira: 0.2% todennäköisyys
- Muut: 0,1% todennäköisyys
Tekoälyalgoritmien tyypit ja niiden käyttötavat
Aivan kuten ihmisillä on erilaisia tapoja oppia - toiset lukemalla, toiset tekemällä - myös tekoälyllä on erityyppisiä algoritmeja, joista kukin soveltuu tiettyihin tehtäviin.
1 - Valvottu oppiminen
Kuvittele, että lapsi oppii tunnistamaan omenat ja appelsiinit. Opettaja merkitsee kuvat seuraavasti:
"Tämä on omena."
"Tämä on appelsiini."
Ajan myötä he oppivat erottamaan ne toisistaan. Tämä on valvottua oppimista - tekoäly koulutetaan merkityillä tiedoilla ja se oppii tekemään ennusteita.
Esimerkiksi,
AI-algoritmi roskapostisuodattimet skannaa tuhansia "roskapostiksi" tai "ei roskapostiksi" merkittyjä sähköpostiviestejä ja oppii kuvioita.
- Sisältääkö sähköposti tiettyjä avainsanoja?
- Onko se epäilyttävältä lähettäjältä?
Ajan myötä se pystyy entistä paremmin havaitsemaan roskapostin ennen kuin se saapuu postilaatikkoosi.
Valvottu oppiminen käyttää regressiomalleja, jotka ennustavat esimerkiksi asuntojen hintoja, ja luokittelumalleja, jotka päättävät, kuuluuko sähköposti roskapostiin vai postilaatikkoon.
2 - Valvomaton oppiminen
Kuvittele nyt, että annat samalle lapselle hedelmäkorin, mutta et kerro, mitkä niistä ovat omenoita ja mitkä appelsiineja.
Sen sijaan ne ryhmitellään samankaltaisuuksien - värin, muodon ja rakenteen - perusteella.
Tämä on valvomatonta oppimista - tekoäly löytää kuvioita datasta ilman merkintöjä.
Esimerkiksi,
Pankit eivät aina heti tiedä, onko tapahtuma petollinen, mutta Tekoäly voi auttaa petosten estämisessä.
Se skannaa miljoonia ostoksia ja oppii, mikä on "normaalia" kullekin asiakkaalle ja mikä ei.
Oletetaan, että ostat ruokaostokset ja bensaa joka viikko. Sitten yhtäkkiä haluat ostaa $5000 luksusauton toisesta maasta.
Tekoäly merkitsee sen epäilyttäväksi, ja se saattaa jäädyttää korttisi tai lähettää sinulle nopean maksukehotuksen. "Olitko se sinä?" viesti.
3 - Vahvistusoppiminen
Annat lapselle haasteen - aina kun hän poimii omenan oikein, hän saa karkkia. Jos he valitsevat väärän hedelmän, he menettävät yhden.
Ajan myötä he oppivat parhaan tavan saada eniten karkkia. Se on vahvistava oppiminen.
Tekoäly tekee samoin - se testaa erilaisia toimintoja, oppii virheistä ja mukautuu palkkioiden ja rangaistusten perusteella.
Esimerkiksi,
Itsestään ajavat autot eivät aloita osaamalla ajaa.
Miljoonien tiestötietokilometrien analysoinnin jälkeen ne osaavat kuitenkin paremmin jarruttaa, liittyä liikenteeseen ja väistää esteitä.
Jokainen virhe on opetus. Jokainen onnistuminen tekee heistä älykkäämpiä.
4 - Neuroverkot ja syväoppiminen
Jotkin ongelmat ovat liian monimutkaisia yksinkertaisille säännöille. Siinä neuraaliverkot astuvat kuvaan.
Ne on suunniteltu toimimaan ihmisaivojen tavoin, tunnistamaan malleja ja tekemään päätöksiä ilman, että jokaista pientä ohjetta tarvitsee selittää.
Esimerkiksi,
A perinteinen tietokone saattavat kamppailla eri kuvakulmien, valaistuksen tai ilmeiden kanssa.
Mutta syväoppiva malli (neuroverkko, jossa on useita kerroksia) voi oppia tunnistamaan kasvot olosuhteista riippumatta.
Aivan kuten ihmisillä on erilaisia tapoja oppia - toiset lukemalla, toiset tekemällä - myös tekoälyllä on erityyppisiä algoritmeja, joista kukin soveltuu tiettyihin tehtäviin.
Tekoälyalgoritmit reaalimaailman sovelluksissa
Miten AI Image Detector käyttää algoritmeja tekoälyn luomien kuvien havaitsemiseen?
Tekoälyn luomat kuvat ovat nyt niin realistisia, että ihmiset tuskin erottavat niitä oikeista valokuvista.
Tekoälyn kuvantunnistimet on kuitenkin koulutettu näkemään pintaa syvemmälle.
Tekniikka # 1 - Poikkeavuuksien havaitseminen
Prosessi alkaa poikkeamien tunnistuksella, jossa etsitään kaikkea, mikä ei kuulu järjestelmään.
Jos kuvassa on epäluonnollisia kuvioita, epäjohdonmukainen valaistus tai epätarkat reunat. AI Image Detector herättää punaisen lipun.
Tekniikka # 2 - Generatiiviset vastakkaisverkot (Generative Adversarial Networks)
Yksi keino havaita tekoälyn luomat kuvat on tarkastella niitä luoneen teknologian jättämiä piilokuvioita.
Nämä kuviot ovat peräisin Generative Adversarial Networks (GAN) -verkoista, jotka ovat useimpien tekoälykuvien voimanlähde.
Aivan kuten jokaisella taiteilijalla on ainutlaatuinen tyyli, myös GANit luovat kuvioita, joita ei ole todellisissa valokuvissa.
AI Image Detector on koulutettu tunnistamaan näitä kuvioita, mikä auttaa määrittämään, onko kuva tekoälyn luoma.
Tekniikka # 3 - Metatiedot
Pelkkien pikseleiden tarkastelun lisäksi AI Image Detector tutkii myös metatietoja, jotka ovat kuin kuvan digitaalinen sormenjälki.
Näihin tietoihin sisältyy yksityiskohtia, kuten milloin ja missä valokuva on otettu ja millä laitteella se on otettu.
Jos kuva väittää olevansa vuodelta 2010, mutta se on itse asiassa luotu tekoälytyökalulla viime viikolla, AI Image Detector merkitsee sen epäilyttäväksi.
Tekoälyalgoritmien ennakkoluulot ja niiden vähentäminen
Tekoälyn pitäisi olla reilua, mutta joskus se ei ole sitä. Tekoälyn puolueellisuus voi tapahtua kahdella tavalla:
- Data Bias - Tämä tapahtuu, kun tietyt ryhmät ovat aliedustettuina harjoitusaineistossa.
- Model Bias - Tämä tapahtuu, kun tekoäly tekee enemmän virheitä yhden ryhmän kuin toisen ryhmän hyväksi, mikä vahvistaa epäreiluja tuloksia.
Amazonin puolueellinen palkkaustyökalu
Vuonna 2014, Amazon joutui hylkäämään tekoälyn palkkaustyökalun koska se oli puolueellinen naisia kohtaan.
Järjestelmä oppi aiemmista rekrytointitiedoista, joiden mukaan teknologia-alan tehtäviin oli palkattu enemmän miehiä, joten se alkoi suosia miespuolisia hakijoita ja rangaista ansioluetteloista, jotka sisälsivät sanoja kuten "naisten" (kuten "naisten shakkikerho").
Tekoäly ei yrittänyt olla epäreilu, mutta se oppi vääristyneistä tiedoista ja siirsi tätä vääristymää eteenpäin.
Tekoälytiedon keruuseen liittyvät yksityisyydensuojanäkökohdat
Aina kun käytät sovellusta, selaat verkkoa tai teet ostoksen, tietoja kerätään.
Osa niistä on itsestäänselvyyksiä - kuten nimesi, sähköpostiosoitteesi tai maksutietosi.
Mukana on kuitenkin piilotettuja tietoja, kuten GPS-sijainti, ostohistoria, kirjoituskäyttäytyminen ja selaustottumukset.
Yritykset käyttävät näitä tietoja henkilökohtaisten kokemusten muokkaamiseen, tuotteiden suositteluun ja palvelujen parantamiseen.
Kun tietoja liikkuu niin paljon, riskit ovat väistämättömiä:
- Tietomurrot - Hakkerit voivat varastaa käyttäjätietoja.
- Uudelleen tunnistaminen - Jopa anonymisoidut tiedot voidaan yhdistää yksilöihin.
- Luvaton käyttö - Yritykset saattavat käyttää tietoja väärin voiton tai vaikutusvallan saamiseksi.
Vaikka yritykset väittävät anonymisoivansa tiedot, tutkimukset ovat osoittaneet, että riittävän tiedon avulla voidaan paljastaa käyttäjien henkilöllisyys.
Yritykset käyttävät käyttäjien yksityisyyden suojaamiseksi:
- Anonymisointi - Poistaa henkilötiedot tietokokonaisuuksista.
- Federoitu oppiminen - Tekoälymallit harjoittelevat laitteessasi lähettämättä raakadataa keskuspalvelimelle. (esim. Googlen Gboard).
- Eriytetty yksityisyys - Lisää satunnaista kohinaa tietoihin ennen tietojen keräämistä jäljittämisen estämiseksi (esim. Applen iOS-järjestelmä).
Voivatko tekoälyalgoritmit olla täysin neutraaleja?
Tekoälyä ei luoda tyhjiössä.
Ihmiset ovat rakentaneet sen, se on koulutettu ihmisdatan perusteella ja sitä käytetään ihmisyhteisössä. Voiko se siis koskaan olla aidosti neutraali?
Lyhyt vastaus: Lyhyt vastaus: Ei. Ei ainakaan vielä.
Tekoäly oppii reaalimaailman tiedoista, ja näihin tietoihin sisältyy kaikki ne ennakkoluulot, oletukset ja puutteet, joita sen luoneet ihmiset ovat tehneet.
Ota COMPAS-ohjelman uusintarikollisuustyökalu, esimerkiksi.
Sen tarkoituksena oli ennustaa, mitkä rikolliset tekevät todennäköisimmin uusia rikoksia.
Kuulostaa suoraviivaiselta, eikö?
Tutkimukset kuitenkin osoittivat, että algoritmi merkitsi mustat syytetyt suhteettoman usein korkean riskin syytetyiksi verrattuna valkoisiin syytettyihin.
Se ei ole puolueellinen siksi, että joku olisi ohjelmoinut sen sellaiseksi, vaan siksi, että se on perinyt mallit virheellisestä rikosoikeusjärjestelmästä.
Voidaanko tekoälystä siis koskaan tehdä oikeudenmukaista?
Jotkut asiantuntijat ovat sitä mieltä.
Tutkijat ovat kehittäneet oikeudenmukaisuusrajoituksia - matemaattisia tekniikoita, joiden tarkoituksena on pakottaa tekoälymallit kohtelemaan eri ryhmiä tasapuolisemmin.
Myös puolueellisuustarkastukset ja monipuoliset koulutustietokannat auttavat vähentämään vääristynyttä tulosta.
Todellinen puolueettomuus on kuitenkin hankalaa, vaikka kaikki nämä turvatoimet ovatkin olemassa.
Ja vaikka tekoälystä saataisiinkin täysin "neutraali," pitäisikö meidän?
Tekoäly ei tee päätöksiä kuplassa. Se vaikuttaa todellisiin ihmisiin todellisilla tavoilla.
Todellisuudessa tekoäly heijastaa sitä maailmaa, jota me sille syötämme.
Jos haluamme puolueetonta tekoälyä, meidän on ensin puututtava järjestelmiemme ennakkoluuloihin.
Muuten opetamme vain koneita peilaamaan virheitämme - vain nopeammin ja laajemmin.
Usein kysytyt kysymykset tekoälyalgoritmeista
Mikä on yleisin tekoälyalgoritmi?
Neuroverkot - erityisesti syväoppiminen - ovat nykyään useimpien tekoälysovellusten ytimessä.
Niiden avulla toimivat ChatGPT:n kaltaiset työkalut, kasvojentunnistusohjelmistot ja suosittelujärjestelmät, jotka ehdottavat, mitä kannattaa katsoa tai ostaa seuraavaksi.
Ovatko tekoälyalgoritmit sama asia kuin koneoppiminen?
Ei aivan. Tekoäly on suuri sateenvarjo, joka kattaa monia eri teknologioita, ja koneoppiminen on vain yksi osa sitä.
Koneoppimisella tarkoitetaan erityisesti tekoälyjärjestelmiä, jotka oppivat malleja datasta sen sijaan, että ne noudattaisivat tiukkoja, ennalta ohjelmoituja sääntöjä.
Kaikki tekoäly ei kuitenkaan perustu koneoppimiseen, vaan osa käyttää muita menetelmiä, kuten sääntöpohjaisia järjestelmiä.
Miten tekoälyalgoritmit paranevat ajan myötä?
Tekoäly paranee kokemuksen myötä - vähän niin kuin ihmisetkin.
Mitä enemmän tietoja algoritmi käsittelee, sitä paremmin se pystyy havaitsemaan kuvioita ja tekemään tarkkoja ennusteita.
Sen parametrien hienosäätö, vahvistusoppimisen kaltaisten tekniikoiden käyttö ja harjoitustietojen jatkuva päivittäminen auttavat parantamaan sen suorituskykyä.
Paranna kokemustasi kokeilemalla AI Detectoria ja Humanizeria alla olevassa widgetissä!
Lopulliset ajatukset: Algoritmit: Tekoälyalgoritmien tulevaisuus
Mitä tämä kaikki merkitsee meille?
Tekoäly vaikuttaa päätöksiimme päivittäin. Se päättää, mitä katsomme, mitä ostamme ja jopa kuinka turvallinen pankkitilimme on.
Mutta tässä on kysymys...
Jos tekoäly oppii meiltä, mitä me opetamme sille?
Varmistammeko, että se on oikeudenmukaista, puolueetonta ja hyödyllistä? Vai annammeko sen tehdä samat virheet kuin ihmiset?
Ja jos tekoäly kehittyy yhä älykkäämmäksi, mitä tapahtuu seuraavaksi? Onko se aina väline, jota me hallitsemme, vai voiko se jonain päivänä alkaa tehdä valintoja, joita emme täysin ymmärrä?
Ehkä suurin kysymys ei olekaan se, mitä tekoäly voi tehdä, vaan se, mitä meidän pitäisi antaa sen tehdä.
Mitä mieltä olette?