University of Oulu

Tekoälyn haasteet : koneoppimisesta ja konenäöstä tunnetekoälyyn

Saved in:
Author: Pietikäinen, Matti1; Silvén, Olli1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, Computer Science and Engineering, Center for Machine Vision and Signal Analysis (CMVS)
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 6 MB)
Persistent link: http://urn.fi/urn:isbn:9789526232027
Language: Finnish
Published: Oulun yliopisto, 2021
Publish Date: 2021-12-29
Description:

Kirjan tarkoitus

Tekoäly on noussut osaksi jokapäiväistä keskustelua ja elämäämme. Sitä pidetään uutena sähkönä, joka on mullistamassa maailmaa. Tekoälyyn panostetaan runsaasti sekä teollisuudessa että tutkimuksessa. Tekoälyn teknologiajohtajat, kuten Google, Facebook ja Amazon, kasvavat kasvamistaan ja niiden dominoiva asema herättää jo huolestusta. Yhdysvallat on ollut johtava maa sekä tekoälyn tutkimuksessa että soveltamisessa, mutta valtavasti aihepiiriin panostavan Kiinan odotetaan nousevan sen ohi ehkä jo lähivuosina. Tekoälyn pelätään vievän runsaasti työpaikkoja ja sen uskotaan jopa tulevan lähivuosikymmeninä ihmistä älykkäämmäksi supertekoälyksi — ja ottavan sen myötä vallan ihmisiltä.

Nykyisessä tekoälykeskustelussa on kuitenkin myös paljon hypeä. Monesti puhutaan tekoälystä myös sellaisessa yhteydessä, mikä ei edes välttämättä ole varsinaista tekoälyä, vaan normaalia digitaalisen teknologian evoluutiota aikaisempaa kehittyneempien toimintojen suuntaan. Eri teknologioiden yhdistäminen mahdollistaa aivan uudentyyppisten älykästä toimintaa matkivien sovellusten kehittämisen, futuristisena esimerkkinä ihmistä muistuttavat humanoidirobotit. Ns. syväoppimiseen perustuvalla tekoälyllä on saavutettu vaikuttavia tuloksia monissa ongelmissa, mutta senkin rajat ovat jo nähtävissä. Tekoälyyn liittyviä asioita on tutkittu jo 1940-luvulta lähtien, ja ala on nähnyt jo monta nousu- ja laskukautta ylisuurten odotusten ja niihin liittyvien pettymysten takia.

Tämän kirjan tarkoituksena on antaa realistinen kuva tekoälystä, sen historiasta, mahdollisuuksista ja rajoituksista. Uskomme, että tekoäly on ihmisen avustaja — ei hallitsija. Aluksi esittelemme, mitä tekoäly sanan varsinaisessa merkityksessä on ja miten se on kehittynyt useiden vuosikymmenten aikana. Tekoälyn perusteiden ymmärtämiseksi luodaan johdatus nykyisen tekoälyn keskiössä olevan massiivisen datan merkitykseen sekä tekoälyn yleisimpiin esitystapoihin, menetelmiin ja koneoppimisen perusteisiin. Lisäksi esitellään tärkeimpiä sovellusalueita.

Konenäkö on ollut keskeisessä asemassa tekoälyn kehittymisen kannalta. Kirjassa esitellään konenäköä sekä yleisellä tasolla että oman tutkimuksemme tuloksia ja sovelluksia. Tunteet ovat keskeisessä asemassa ihmisen älykkään toiminnan kannalta, mutta tekoälyssä niitä on hyödynnetty vielä vähän. Esittelemme kirjassa tunnetekoälyn perusteita sekä omaa aihepiiriin liittyvää tutkimustamme.

Pohdimme ihmisen älyn ylittämiseen perustuvaan supertekoälyyn liittyviä kysymyksiä, miksi sellainen näyttää nykytiedon perusteella mahdottomalta, ja miten tekoälyä voitaisiin kehittää nykyistä paremmaksi. Lopuksi luodaan yhteenveto tekoälyn nykytilaan ja siihen mitä kannattaisi tehdä jatkossa.

Suomessa tekoälyn kasvava merkitys on huomattu muutaman viime vuoden aikana. Kirjan liiteosassa tarkastelemme joitakin julkisen vallan aihepiiriin liittyviä toimenpiteitä sekä tekoälyn opetuksen kehittämistä etenkin oman yliopistomme antaman opetuksen näkökulmasta.

Tämä kirja pohjautuu sen tekijöiden 40 vuoden kokemukseen tekoälyn ja konenäön huipputasoa edustavasta tutkimuksesta, opetuksesta ja soveltamisesta erilaisiin ongelmiin. Kirja on tarkoitettu laajalle lukijajoukolle: lukiolaisille, yliopistoissa tai ammattikorkeakouluissa opiskeleville, tutkijoille, teollisuudessa tai muualla työskenteleville ammattilaisille, muille tekoälystä kiinnostuneille — sekä päätöksentekijöille.

Tämä on sisällöltään päivitetty toinen painos marraskuussa 2019 julkaistusta ensimmäisestä painoksesta. Kirja on ollut menestys: sitä oli ladattu kirjastomme web-sivulta ennen vuoden 2021 loppua yli 50000 kertaa.

Uusina osioina ovat gradienttitehostaminen (osio 4.4.5) ja generatiivinen kilpaileva verkosto (GAN) (osio 4.9). Tulevaisuuden haasteita tarkastellaan aikaisempaa laajemmin kirjan yhteenvedossa (luku 11). Lisäksi on päivitetty osiota 1.3 suosittelujärjestelmiin liittyvällä osuudella, osiota 5.6 liittyen lääketieteen sovelluksiin, Oulun yliopiston konenäön nykyisiä tutkimusaloja (osio 6.5) sekä opetukseen liittyvää liitettä L2. Myös monia muita pieniä tarkistuksia on tehty.

Suuri osa kirjan sisällöstä perustuu ryhmämme tutkimukseen ja useiden tutkijoittemme työhön viimeisten vuosikymmenien ajalta, kuten kirjallisuusviittaukset ja kuvitus osoittavat. Sisältöön liittyviä hyödyllisiä ehdotuksia saimme alkuperäiseen painokseen Satu Räsäseltä, Janne Heikkilältä ja Tapio Seppäseltä. Kuvituksen tekemisessä avustivat Guoying Zhao, Li Liu, Janne Heikkilä, Tuomas Holmberg, Henglin Shi, Zitong Yu ja Jie Chen. Käsikirjoitukseen saimme hyödyllisiä kommentteja myös Pirkko Ekdahlilta, Tuomas Holmbergilta ja Tuukka Bogdanoffilta. Suuret kiitokset kaikille kirjan valmistumiseen vaikuttaneille heidän avustaan!

Oulussa 28.12.2021

Matti Pietikäinen

Olli Silvén

see all

Edition: Päivitetty toinen painos
ISBN: 978-952-62-3202-7
Type of Publication: E2 Popularised monograph
Field of Science: 113 Computer and information sciences
Subjects:
Copyright information: © Tekijät ja Oulun yliopisto, 2021. Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
© Authors and University of Oulu, 2021. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited.