Tekoäly

Tekoäly eli keinoäly tai AI (englannin sanoista artificial intelligence) on tietokone tai tietokoneohjelma, joka kykenee tekemään älykkäinä pidettäviä toimintoja. Tekoälyn tarkempi määrittely on avoin, koska älykkyyttä itsessään on vaikea määritellä. Andreas Kaplan ja Michael Haenlein määrittelevät tekoälyn "järjestelmän kyvyksi tulkita ulkoisia tietoja oikein, oppia tällaisista tiedoista ja käyttää opittuja asioita tiettyjen tavoitteiden ja tehtävien saavuttamisessa joustavan sopeutumisen kautta". Tekoäly viittaa myös aihetta tutkivaan tieteen alaan.

Eräässä merkityksessä tekoälynä pidetään tietokoneohjelmaa, joka suorittaa yleisesti ihmismäistä ajattelua (laskennallinen lähestymistapa). Tämän niin kutsutun yleisen tekoälyn kehittämisen ajankohdasta ei voida antaa juurikaan luotettavia ennusteita.

Suppeammassa merkityksessä tekoäly on mikä tahansa johonkin älykkääseen toimintoon kykenevä. Tällaisia tekoälyjä on jo käytössä. Käytössä olevia tekoälyn sovelluksia ovat esimerkiksi luonnollisen kielen tuottamiseen ja tunnistamiseen erikoistuneet järjestelmät, asiantuntijajärjestelmät, robottitekniikka ja viihdesovellukset. 

Tekoäly ei yleensä suoriudu itsenäisesti kaikesta työstä, minkä vuoksi osa sen suorittamasta työstä on niin sanottua ihmisavusteista laskentaa (human computation). Tekoälyä avustava työ suoritetaan tyypillisesti etänä ja ilman työsuhdetta eli niin sanottuna haamutyönä, joka on yksi alustataloustyön muoto. Tyypillinen tuntiansio näissä töissä on vain kaksi dollaria. Arviolta kahdeksin prosenttia yhdysvaltalaisista on osallistunut haamutyön tekemiseen.

Tekoäly on kehittynyt 2010-luvulla eksponentiaalisesti. Nousun ovat mahdollistaneet suorittimien laskentatehon merkittävä kasvu, oppivan tekoälyn harjoittamiseen käytetyn datan määrän kasvu sekä algoritmien parantunut saatavuus.

Tekoälyn muodot 
Kapea eli heikko tekoäly toimii erilaisissa rajoitetuissa tehtävissä. Sillä ei ole tietoisuutta, tahtoa eikä ymmärrystä oman alansa ulkopuolella. Tämänhetkiset tekoälysovellukset ovat kaikki kapeaa tekoälyä.

Vahvalla tekoälyllä on laaja ymmärrys ja ihmisen kaltainen tietoisuus. Vahva tekoäly kykenee ratkaisemaan laajan skaalan erilaisia ongelmia, kuten ajamaan autoa, ymmärtämään kieliä ja tekemään ruokaa. Vahvaa tekoälyä ei vuoteen 2018 mennessä ole missään vielä kehitetty. Sitten kun tekoäly ohittaa ihmisen kyvykkyyden, voidaan puhua super-tekoälystä.

Peruskäsitteitä

Koneoppiminen 

Tekoälyn sovelluksista suurin osa on koneoppimista. Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa toimintaa ei ole ohjelmoitu valmiiksi. Kone oppii sille annetusta datasta itsenäisesti, eikä sille määritellä toimintaohjetta jokaista erillistä tilannetta varten. Se käyttää askel askeleelta datasta oppivia algoritmeja, jolloin koneoppimisen malli kehittyy. Malli opetetaan opetusdatalla ennustamaan jotain tiettyä lopputulosta, minkä jälkeen testidata selvittää, miten hyvin opetus onnistui. Tulos on sitä tarkempi, mitä enemmän mallilla on dataa käytettävissään.

Neuroverkot ja syväoppiminen 

Neuroverkko on joukko neuroneita, jotka on kytketty toisiinsa ja jotka kommunikoivat keskenään. Syviä neuroverkkoja ovat neuroverkkokerrokset, jotka toimivat yhdessä. Syväoppiminen on syvien neuroverkkojen oppimista raakadatan avulla. Neuroverkot ovat hyvin laajalti sovellettavia, ja laskentatehon kehittyessä niiden kehitys jatkuu nopeana. Neuroverkkojen avulla pystytään esimerkiksi tunnistamaan valokuvasta elementtejä, kuvailemaan videon tapahtumia, kääntämään kieliä laadukkaasti ja muuntamaan puhetta tekstiksi.

Ohjelmointikielet 
Suosituimpia tekoälyn ohjelmointikieliä vuonna 2017 olivat Python, Lisp, Prolog, Java ja C++. Pythonia käytetään yleisimmin koneoppimisessa ja neuroverkkojen teossa. Lispiä käytetään paljon tekoälykehityksessä. Prolog soveltuu tietynlaisten algoritmien toteuttamiseen ja tekoälyn luomiseen. Java on yleinen, monikäyttöinen ja helppo oppia. C++ soveltuu nopeana ohjelmointikielenä hyvin kehitystyöhön, koneoppimiseen ja neuroverkkojen rakentamiseen.

Tekoälyn käyttöönotto yhteiskunnassa
Teknologistin Kai-Fu Leen ennustuksen mukaan tekoäly otetaan käyttöön yhteiskunnassa neljässä aallossa:
aalto – Internet-tekoäly: Koskee Internetin jättiyrityksiä (Google, Facebook, Amazon), joilla on enemmän dataa kuin muilla. Toimijat ovat keränneet dataa, jonka käyttäjät ovat merkinneet ilmaiseksi ja huomaamatta osana käyttöä.
aalto – yritys-tekoäly: Yritys kerää dataa asiakkaistaan ja käyttää dataa prosesseissaan, jotta tehdään parempia liiketaloudellisia päätöksiä. Käyttäjiin kuuluvat esimerkiksi pankit, sairaalat ja vakuutusyhtiöt. Esimerkiksi erilaisia tunnistamiseen liittyviä tehtäviä.
aalto – fyysisen maailman digitalisointi: Hankitaan dataa, jota ei ollut aikaisemmin. Kerätään dataa, jota ei ollut aikaisemmin ja luodaan uusia käyttökohteita. Ihmisiä valvotaan koko ajan ja törmätään yksityisyyskysymyksiin. Tähän liittyvät kasvojentunnistuksella varustetut valvontakamerat ja muut sensorit, jotka toimivat vuorokauden ympäri. Online ja offline yhdistyvät. Esimerkiksi verkkokaupassa asiakkaan käyttäytymistä seurataan, mutta sama voidaan periaatteessa toteuttaa myös kivijalkakaupassa.
aalto – koneet jotka liikkuvat: Erilaiset robotit, itseajavat autot ja dronet. Vaihe on viimeinen, sillä koneiden liikkuminen on vaikeampaa kuin ohjelmistot.

Lainsäädäntö ja valvonta
Tekoälyn käyttöönotosta käydään vuoropuhelua kansainvälisten järjestöjen, asiantuntijaelimien ja valtioiden välillä. Valtiot ja niiden yhteiset elimet, kuten YK ja Euroopan unioni, valmistelevat lainsäädäntöä ja valvontaa, jotta tekoälyn kielteisiä ilmiöitä voidaan ehkäistä ja kehitystä ohjata oikeaan suuntaan.

Tekoälyyn liittyvistä teknisistä asioista sovitaan kansainvälisissä standardointijärjestöissä, kuten ISO:ssa ja IEC:ssä sekä niiden yhteisessä työryhmässä. Niiden yleiskokous perusti vuonna 2017 alakomitean tekoälyn standardien määrittelemiseksi. Standardien avulla voidaan varmistua muun muassa tekoälysovellusten luotettavuudesta, turvallisuudesta ja yhteensopivuudesta.

Tekoälyn käyttöä tarkkailee vuonna 2009 perustettu The International Committee for Robot Arms Control (ICRAC). Se edistää robottien rauhanomaista kehittämistä ja pyrkii luomaan säännöt aseistettujen robottien käytölle. Myös tappavien autonomisten asejärjestelmien kansainvälisen oikeuden lainsäädäntö on kehitteillä.

Münchenissä vuonna 2018 järjestetty kansainvälinen kyberturvallisuuskokous hyväksyi julistuksen digitaalisen turvallisuuden tulevaisuudesta. Amnesty Internationalin järjestämä kansainvälinen kokous julkaisi vuonna 2018 Toronton julistuksen, joka otti kantaa tekoälyn eettisen käytön ja sisällön olemukseen.

Euroopan komissio julkaisi vuonna 2018 tekoälyä koskevan strategia-asiakirjan, jossa EU:lle sovitellaan johtavaa asemaa tekoälyn eettisten säännöstöjen laatimisessa. Strategian mukaan EU:n tulisi perustaa digitaalisen teknologian ja tekoälyn eettinen komitea. Komissio varasi keväällä 2018 tutkimusbudjetistaan 1,5 miljardia euroa tekoälyn kehittämiseen sekä perusti korkean tason asiantuntijaryhmän seuraamaan alan kehitystä. Ranskan presidentti Emmanuel Macron näkee tekoälyn paitsi teknologisena myös poliittisena vallankumouksena, jossa vastakkain olevat kolme voimapistettä ovat Yhdysvallat, Kiina ja EU.

Sovelluksia 
Tekoälyllä ja siihen liittyvillä koneoppimisella ja konenäöllä on paljon sovelluksia, joiden käyttö yleistyy nopeasti. Samaan aikaan keksitään uusia käyttökohteita.

 Google Maps pystyy ehdottamaan työmatkailijalle liikenteen nopeudesta ja muista tekijöistä riippuen nopeimman reitin työpaikan ja kodin välillä.

 Uberin ja Lyftin kaltaiset taksipalvelut pystyvät optimoimaan taksien saatavuuden monimutkaisessa taksien ja asiakkaiden verkostossa.

 Kaupalliset lentoyhtiöt ja kokeiluvaiheessa olevat teillä liikkuvat autot voivat käyttää autopilottia.

 Sähköpostin roskapostisuodattimet tunnistavat roskapostin entistä tarkemmin, Googlen Gmail jo 99,9-prosenttisesti. Sähköposti osaa myös luokitella sähköpostit ja oppi tekemään sen paremmin käyttäjän toimintoja seuraamalla. Sähköpostiohjelma osaa myös ehdottaa automaattisia pikavastauksia.

 Joissain yliopistoissa ja lukioissa tekoälysovelluksia käytetään plagioinnin tunnistamisessa. Tekoäly pystyy myös oppimaan tunnistamaan koodaajan tyylin lähdekoodista ja sitä kautta paljastamaan plagioinnin. Tekoälyä on käytetty myös kouluaineiden arvostelijana yhteistyössä ihmisarvioijan kanssa.

 Googlen käännösohjelma alkoi syksyllä 2016 ensimmäisenä konekääntimenä käyttämään hyväkseen neuroverkkoja.

 Lääketieteen alalla tekoäly pystyy tulkitsemaan röntgenkuvia ja tunnistaa kuvista esimerkiksi ihosyövän. Nykyaikainen tekoäly pystyy käymään läpi lääketieteellisiä tutkimuksia noin puoli miljoonaa sivua 15 sekunnissa. Tekoälyä käytetään terveydenhuollossa eniten Itä-Aasiassa, kuten Kiinassa, Etelä-Koreassa, Japanissa ja Singaporessa. Kiinassa on esimerkiksi otettu käyttöön tekoälysairaala, Japanissa monissa vanhainkodeissa käytetään robotteja, ja Singaporessa kehitetään esimerkiksi silmäsairauksia havaitsevaa tekoälyä.

 Valmistavassa teollisuudessa tekoälyn avulla voidaan esimerkiksi optimoida tuotannon prosesseja, välttää rikkoutumisia ja nostaa laatua.

 Metsähallitus on kehittämässä tekoälyllä metsäsuunnittelua.

 Pankkien sovellukset lukevat sekille kirjoitettua tekstiä. Pankit käyttävät neuroverkkoja vilpillisten rahansiirtojen tunnistamisessa, sillä niitä tapahtuu liian paljon ihmisten seurattavaksi. Tekoäly arvioi myös, kannattaako pankin myöntää hakijalle lainaa tai luottokorttia. Finanssialan asiakaspalvelusta osan hoitavat verkossa toimivat chatbotit. Vakuutusalalla tekoälyä käytetään korvausprosessien automatisointiin. Oppiva tekoäly voi suositella asiakkaalle sopivia vakuutus- tai sijoitustuotteita. Robottineuvojat osaavat suositella asiakkaalle sopivia sijoitusratkaisuja tämän sijoitusprofiilin ja tavoitteiden pohjalta. Varainhoidossa tekoäly on tukemassa sijoituspäätöksiä.

 Facebookin tekoäly antaa käyttäjille suosituksia näiden tallentamissa kuvissa olevien kasvojen pohjalta. Facebook myös personoi käyttäjän uutisvirran ja näyttää hänelle häntä kiinnostavia viestejä ja mainoksia.

 Pinterest tunnistaa oppivan konenäön avulla esineitä käyttäjien tallentamista kuvista ja suosittelee sitten samanlaisia kuvia. Pinterestin tekoälyä käytetään myös roskapostin torjunnassa, haussa, mainonnassa ja email-markkinoinnissa.

 Instagram käyttää koneoppimista emojien lauseyhteydestä riippuvan merkityksen tunnistamisessa ja emojien ehdottamisessa.

 Snapchatin kasvofiltterit hyödyntävät koneoppimiseen perustuvaa liiketunnistamista.

 Vihapuhetta on yritetty seuloa sosiaalisessa mediassa ja muualla verkossa tekoälyn ja ohjatun koneoppimisen avulla.

 Amazonin verkkokauppa laatii neuroverkkojensa avulla personoituja hakutuloslistoja ja suosituslistoja, jotka perustuvat käyttäjän aikaisempaan toimintaan. Tekoälyn laatimia personoituja suosituslistoja tarjoavat myös esimerkiksi Spotify ja Netflix.

 Luottokorttiyhtiöt käyttävät koneoppimista tunnistaakseen luottokorttipetokset ja myös välttääkseen väärät hälytykset.

 Älypuhelimet pystyvät muuntamaan puheen tekstiksi. Google tehostaa tätä vielä neuroverkoillaan. Virtuaaliavustajat kuten Alexa ymmärtävät käyttäjän puhetta ja tekevät käskystä tehtäviä kuten tilaavat tavaraa verkon kautta tai soittavat musiikkia.

 Googlen DeepMindin AlphaGo Zero -tekoäly oppi nopeasti maailman parhaaksi lautapeli gon pelaajaksi ja AlphaZero-tekoäly maailman parhaaksi shakin pelaajaksi vuonna 2017 vain pelaamalla itseään vastaan.
Japanilaisella kurkkufarmilla tekoälyä käytetään kurkkujen lajitteluun. Lajittelu on monimutkaista ja työn oppimiseen menee ihmisellä kuukausia aikaa. Tekniikka on rakennettu Googlen Tensorflow-tekniikan päälle eikä se tekijänsä mukaan vaatinut erityistä osaamista tekoälystä.
Tekoäly kävi läpi 75000 dokumenttia ja tuotti niistä metatiedot mitä verrattiin sopimustietokantaan. Näin löydettiin 150 sopimusta joiden olemassaolosta ei aikaisemmin tiedetty. 
Tekoäly tarkkailee maailmalla tapahtuvaa kalastusta käyttämällä satelliittikuvia tietolähteenään ja muodostaa tietoa siitä miten paljon mikäkin maa kalastaa ja missä kalastus tapahtuu. 
Tekoäly löytää mahdollisia orjatyön käyttäjiä satelliittikuvista. 
Tekoäly automatisoi taloushallinnon rutiinitehtäviä. Esimerkiksi saksalainen SAP käyttää tekoälyä data-analyysien tekemisessä, Danske Bank petosten tunnistamisessa, Ernst & Young auditoinneissa ja suomalaiset FabricAI ja Sisua Digital ostolaskujen käsittelyssä.
Älykaupunki hyödyntää tekoälyä.

Kulttuurin tuottajana
Tekoälyä on ryhdytty vuodesta 2016 alkaen käyttämään erilaisten kulttuurituotteiden luovana tekijänä. Tekoäly on esimerkiksi opetettu kirjoittamaan elokuvakäsikirjoituksia, säveltämään musiikkia ja maalaamaan tauluja.

Japanilaisen Sonyn Flow Machines -ohjelmisto sävelsi albumin Coditany of Timeness, joka julkaistiin vuonna 2017 ensimmäisenä tekoälyalbumina. Sony on julkaissut myös tekoälyn viimeistelemän Johann Sebastian Bachin fuugan sekä The Beatlesin, Irving Berlinin ja Duke Ellingtonin tyyliä jäljitteleviä kappaleita. Spotify alkoi vuonna 2017 julkaista aiempaa selvästi runsaammin tekoälysävellyksiä. Lontoolaisten yliopistojen opettama tekoäly säveltää uutta irlantilaista kansanmusiikkia sille syötetyn 23 000 kansanlaulun pohjalta. Brittiläinen Alex da Kid sai vuonna 2016 Watson-sävellyskoneen kanssa tekemänsä kappaleen “Not Easy” Billboardin listalle.

Monikansallisen tutkijaryhmän kehittämä tekoäly opetettiin vuonna 2018 laatimaan sonetteja William Shakespearen tapaan, käyttäen pohjamateriaalina 2600:aa sonettia. Aalto-yliopistossa on valmistettu DeepBeat-tekoälysovellus, joka kirjoittaa rap-lyriikoita.

New Yorkin yliopistossa kehitetty Benjamin-niminen tekoäly laati ensi kertaa elokuvakäsikirjoituksen ja sävelsi musiikin vuonna 2016 Sunspring-nimiseen lyhytelokuvaan. Tekoäly käytti luovuutensa perustana kymmeniä aikaisempien tieteiselokuvien käsikirjoituksia ja kymmeniä tuhansia popkappaleita. Autonvalmistaja Lexusin mainosvideon käsikirjoitus vuodelta 2018 on toteutettu kokonaan IBM:n Watson-tekoälyn avulla.

Tekoälyn avulla pystytään jäljittelemään taidemaalareiden tyyliä niin tarkasti, että taidemessujen yleisö ja taidekriitikot eivät kyselyissä ole pystyneet erottamaan tekoälyn teoksia aitojen taiteilijoiden teoksista. Tekoäly pystyy myös muuntamaan valokuvia maalausten näköisiksi eri taiteilijoiden tyyliä jäljitellen.

Tekoälytiede

Koulukunnat 

Tekoälytiede voidaan karkeasti jakaa perinteiseen symbolipainotteiseen tekoälytieteeseen sekä uudempaan, hahmopohjaiseen, laskennallisen älykkyyden suuntaukseen. Perinteisen tekoälytieteen työkaluja ovat muun muassa asiantuntijajärjestelmät, ontologiat ja sääntöpohjainen päättely. Uudemman konnektionistisen suuntauksen tunnetuimpia menetelmiä ovat neuroverkot, sumeat järjestelmät ja evolutionäärinen laskenta.

Tekoälyn suoriutuminen
Tietokoneen ihmismäisyyttä voidaan mitata Turingin testillä. Testin ajatus on, että tietokone on älykäs, jos sen vastauksia ei pysty erottamaan ihmisen vastauksista. Ensimmäisen kerran tekoäly läpäisi testin vuonna 2014 Royal Society of Londonissa järjestetyssä testissä. Turingin testiä on myös arvosteltu, ja sen tilalle on ehdotettu muitakin mittareita, kuten luetunymmärtämistestiä.

Uhkakuvat ja tulevaisuus

Teknologinen singulariteetti

Tekoälyn uhkakuvaksi on nostettu, että tekoäly nopeuttaa teknologista ja sosiaalista muutosta niin paljon, etteivät ihmiset ehdi sopeutua siihen. Tällaista kehitystä kutsutaan teknologiseksi singulariteetiksi.

Ihmistyön korvautuminen ja teknologinen työttömyys

Tekoälyn pelätään usein vievän ihmisiltä työpaikkoja. Tekoälyn arvellaan uhkaavan monenlaisia työtehtäviä fyysisistä ja rutiininomaisista aina korkeakoulutettujen kuten lääkäreiden ja lakimiesten töihin. Toisaalta tekoälyn arvellaan vastaavasti synnyttävän paljon uusia työpaikkoja etenkin uusien teknologioiden aloille.

Oxfordin ja Yalen yliopistojen vuonna 2017 toteuttamassa kyselyssä 352 maailman johtavaa tekoälytutkijaa ennusti, että vuonna 2060 on todennäköistä, että koneet pystyvät silloin suoriutumaan kaikista tehtävistä ihmistä paremmin. Tutkijoiden mukaan koneiden vallankumous on kuitenkin hyvin epätodennäköinen, sillä niillä ei ole tietoisuutta eivätkä ne ole yhtä monipuolisia kuin ihmiset.

Datan ja tekoälyn väärinkäyttö

Taloustieteilijä Joseph Stiglitzin mukaan data ja tekoäly mahdollistavat yrityksille uusia keinoja asiakkaiden hyväksikäyttöön. Yrityksille on helpompaa hyväksikäyttää asiakkaita kuin luoda parempi tuote. Erityisesti hintaa voidaan nostaa yksittäisen asiakkaan kohdalla tai keskitytään pakkomielteisesti shoppaileviin asiakkaisiin.

Taloudellisten hyötyjen epätasainen jakautuminen
Tekoälyn on pelätty johtavan siihen, että pieni joukko kansainvälisiä jättiyrityksiä saavuttaa alallaan monopoliaseman. Tämä johtaisi siihen, että tekoälyn hyödyt jakautuvat epätasaisesti. Taloustieteilijä Joseph Stiglitzin mukaan tekoäly tekee yhteiskunnasta jakautuneemman.

Joukkovalvonta ja yksityisyyden puute

Kansalaisista kerätty ja tekoälyn prosessoima data sekä kasvontunnistuksella varustetut valvontakamerat luovat joukkovalvontayhteiskunnan, jossa kansalaisella ei ole yksityisyyttä. Kiina ottaa käyttöön vuonna 2020 sosiaalisen luottoluokitusjärjestelmän. Analyytikoiden ennusteiden mukaan vuonna 2020 Kiinassa on 300 miljoonaa valvontakameraa ja poliisi käyttää vuodessa 30 miljardia Yhdysvaltain dollaria valvontateknologiaan.

Monen asiantuntijan mukaan tiedon keräämistä ei pitäisi rajoittaa paljon. Muutenhan sotilaalliset vastustajat etenevät tekoälyssä nopeammin, koska heitä direktiivit eivät jarruta.

Sodankäynti
Vladimir Putinin mukaan tekoälyn kehittelyn voittajasta tulee maailman valtias. Kiina haluaa olla vuoteen 2030 mennessä maailman johtava tekoälymaa. Se aikoo kouluttaa viisi miljoonaa uutta tekoälyosaajaa. Kiinan tekoäly-yritykset saavat enemmän rahoitusta kuin Yhdysvaltojen, ja maan tekoälypatenttien määrä on kovassa kasvussa. Venäjä on erikoistunut roboottisiin asejärjestelmiin. Kiina tavoittelee johtoasemaa tekoälyssä ja tekoälyn sotilaskäytössä.

Perinteisessä aseteknologiassa lännen etumatka on suuri, mutta tekoälyä hyödyntävässä teknologiassa se on jo melkein olematon. Tämä laskee voimankäytön kynnystä, esimerkiksi Kiinan Taiwania vastaan. Tiedon keräämisen rajoittaminen direktiiveillä haittaa kehitystä länsimaissa muttei kilpailijoilla.

Yli tuhat tekoälyn asiantuntijaa varoitti vuonna 2015 avoimessa kirjeessä sotilaallisen tekoäly-kilpavarustelun vaaroista. Asiantuntijoiden mukaan ”tappajarobottien” eli itsenäisesti ilman ihmisen käskyjä toimivien asejärjestelmien seurauksena voisi syntyä ”sodankäynnin kolmas vallankumous”. Toisaalta hyvin yksinkertaiset nykyisetkin aseet tekevät tappopäätöksen ilman ihmisen käskyä. Esimerkiksi miina voi räjähtää painosta tai kosketuksesta.

Väärennökset
Väärennettyjä valokuvia ja videoita on yhä vaikeampi erottaa aidoista. Siksi voi käydä niinkin, että sotilaalliset päätöksentekijät uskovat väärennökseen tai eivät usko näkemäänsä.

Ihmiskunnan eksistentiaalinen uhka
Tekoälyn vaaroista ihmiskunnalle ovat puhuneet julkisesti esimerkiksi Microsoftin perustaja Bill Gates, Applen perustaja Steve Wozniak, PayPalin ja Teslan perustaja Elon Musk sekä fyysikko Stephen Hawking. Steve Wozniak pelkää, että kehitettyään itsenäisen tietoisuuden tietokoneet saattavat ottaa vallan ihmisiltä, jolloin ihmiskunta taantuu koneiden lemmikkieläimiksi. Elon Muskin mukaan kilpailu tekoälyn paremmuudesta voi johtaa kolmanteen maailmansotaan tai maailmantalouden kaaokseen. Stephen Hawkingin mukaan tekoäly voi alkaa kehittää ja monistaa itseään, kunnes se syrjäyttää ihmiset tulevaisuudessa täydellisesti.

Ihmisen ja tekoälyn yhdistyminen

Historioitsija Yuval Noah Harari pitää epätodennäköisenä, että tietokone syrjäyttäisi ihmisen. Sen sijaan tapahtuu yhdistyminen, eli tulevien vuosisatojen aikana ihmisen nykymuodon syrjäyttää tietokoneen ja ihmisen hybridi.

Katso myös 
 Big data
 Toiminnanohjausjärjestelmä (ERP)
 Ohjelmoitava logiikka
 Hahmontunnistus
 Konetietoisuus
 Do You Trust This Computer?
 Watson (tekoäly)
Suomen tekoälykeskus

Lähteet

Viitteet

Kirjallisuutta 
 
Marttinen, Jussi: Robofobia - mikä roboteissa ja tekoälyssä pelottaa?. Aviador, 2020. ISBN 9789527347317.

Aiheesta muualla 

 Teknologian tutkimuskeskus VTT: Tekoälyn käsitekartta, 14.06.2018 (pdf)
 Ailisto, Heikki; Heikkilä, Eetu; Helaakoski, Heli; Neuvonen, Anssi; Seppälä, Timo: Tekoälyn kokonaiskuva ja osaamiskartoitus, kesäkuu 2018 (pdf)
 Suomen Tekoälyseura
 Jaakko Suominen: Tietokonepelko teknologisen katselutavan ilmentymänä (pro gradu -tutkielma) 
Asko Nivala: Onko tekoälyä olemassa?
 AI Now: The Social and Economic Implications of Artificial Intelligence Technologies in the Near Term Jason Furman (pdf)
 YouTube: Artificial intelligence & algorithms: pros & cons | DW Documentary

 
Seulonnan keskeiset artikkelit