Applen uudet iPhone-puhelimet saattavat sisältää paikallisesti toimivan tekoälyn, joka vastaa käyttäjien kysymyksiin ilman verkkoyhteyttä. Tämä tarkoittaa, että Siri tai vastaava älyavustaja voisi toimia puhelimessa ilman, että keskusteluja lähetetään Applen palvelimille analysoitavaksi.

Paikallisesti toimiva tekoäly tarjoaisi käyttäjille nopeamman vastausajan sekä paremman yksityisyyden. Koska keskustelut eivät lähtisi puhelimesta, Apple ei pääsisi käsiksi käyttäjien henkilökohtaisiin tietoihin. Tämä rauhoittaisi monia, jotka pelkäävät älyavustajien kuuntelevan heitä.

Paikallinen tekoäly mahdollistaisi myös monimutkaisempien tehtävien suorittamisen ilman verkkoyhteyttä. Esimerkiksi kääntäminen tai reittisuunnittelu onnistuisi ilman Wi-Fiä tai mobiilidataa. Tämä hyödyttäisi matkailijoita ulkomailla.

Applen on kuitenkin haastavaa toteuttaa tekoäly, joka ymmärtää ihmiskieltä yhtä hyvin kuin verkossa toimiva Siri. Puhelimen laskentateho ei riitä käsittelemään valtavaa määrää dataa, jota tarvitaan kielen ymmärtämiseen ja mielekkäiden vastausten tuottamiseen.

Ratkaisu voisi olla kehittää tekoäly, joka toimii sekä paikallisesti että verkossa. Kun verkkoyhteys on käytettävissä, laite hyödyntäisi Applen palvelimilla olevaa älyä. Kun verkkoyhteyttä ei ole, laite käyttäisi omaa, suppeampaa tekoälyään. Näin saataisiin sekä nopeus että tarkkuus.

Applen on panostettava valtavasti tutkimukseen ja kehitykseen, jotta tällaisen hybridijärjestelmän toteuttaminen onnistuisi. Konkreettisia tuloksia saatetaan nähdä 2-3 vuoden kuluttua. Tekoäly tulee viisastumaan vähitellen, mutta ihmisälyä se tuskin pian ohittaa.

Tietokantojen suorituskyky on perinteisesti ollut riippuvainen laitteistosta. Mitä tehokkaampi kone, sitä nopeammin tietokanta on toiminut. Tekoäly ja koneoppiminen ovat kuitenkin tuoneet mukanaan uusia tapoja parantaa tietokantojen suorituskykyä. Tekoäly voi ennustaa tietokannan käyttäjien käyttäytymistä ja esilataa tietoja muistiin ennen kuin niitä pyydetään. Näin tietoja voidaan hakea nopeammin.

Tekoäly voi myös optimoida tietokantoja. Se voi analysoida kyselyitä ja indeksejä ja muokata niitä tehokkaammiksi. Tekoäly voi jopa suunnitella tietokannan rakenteen alusta alkaen optimaaliseksi. Näillä tavoilla tekoäly voi parantaa tietokantojen suorituskykyä jopa 50-100 prosenttia.

Monet pilvipalvelut, kuten Amazon Web Services ja Microsoft Azure, tarjoavat nykyään tekoälypohjaisia tietokantapalveluita. Nämä palvelut käyttävät tekoälyä tietokantojen optimointiin ja kyselyiden ennustamiseen. Tuloksena on usein parempi suorituskyky kuin perinteisillä tietokantaratkaisuilla. Myös perinteiset tietokantatoimittajat, kuten Oracle, ovat alkaneet hyödyntää tekoälyä tuotteissaan.

Tekoälyn käyttö ei kuitenkaan ole riskitöntä. Koska tekoäly muokkaa tietokantoja itsenäisesti, se voi tehdä odottamattomia muutoksia, jotka heikentävät suorituskykyä tai tietoturvaa. Lisäksi tekoälyn toiminta on usein läpinäkymätöntä, jolloin sen tekemiä muutoksia voi olla vaikea ymmärtää ja hallita. Siksi tekoälyn käyttö tietokannoissa vaatii huolellista suunnittelua ja valvontaa.

Nvidian toimitusjohtaja Jensen Huang uskoo, että yleinen tekoäly eli AGI saavutetaan seuraavien viiden vuoden aikana. Huang perustaa näkemyksensä siihen, että tekoälyn kehitys etenee eksponentiaalisesti ja nykyinen kehitys on jo melkoista.

Tekoälysovellukset ovat jo arkipäivää, kuten kasvojentunnistus, puheentunnistus ja konekäännökset. Nämä sovellukset perustuvat kapea-alaiseen tekoälyyn, joka on erikoistunut tiettyyn rajattuun tehtävään. Yleinen tekoäly sen sijaan pystyisi suoriutumaan lähes mistä tahansa älykkäästä tehtävästä ihmiseltä vaaditulla tavalla.

Huang uskoo, että ensimmäinen AGI syntyy todennäköisimmin jonkin suuren teknologiayrityksen tutkimuslaboratoriossa. Nvidia tekee omaa tutkimustyötään AGI:n kehittämiseksi peittelemättä. He uskovat, että suuria tietomääriä, tehokkaita neuronaalisia verkkoja ja valtavia laskentatehoja yhdistämällä AGI on saavutettavissa.

Monet asiantuntijat suhtautuvat varauksella arvioihin AGI:n nopeasta kehityksestä. He uskovat, että ihmisaivojen monimutkaisuuden jäljittely vaatii vielä vuosikymmeniä tutkimusta. Lisäksi on olemassa vakavia huolia siitä, miten AGI:ta voitaisiin hallita ja ohjata eettisesti kestävällä tavalla. Siksi monet pitävät viiden vuoden aikataulua epärealistisena.

Huang kuitenkin uskoo, että nyt kun tekoälyn kehitys on päässyt vauhtiin, edistys ottaa suuria harppauksia lyhyessä ajassa. Hänen mukaansa ”olemme tekoälytalvessa” ja pian on ”tekoälykevät”. Silloin AGI:kin voi yllättää meidät nopealla tuloillaan. Tulevaisuus näyttää, kumpi osapuoli on oikeassa tässä kiistassa. Joka tapauksessa tekoälyn etenemistä kannattaa seurata tarkasti.

Elokuvat ovat tuttuja aiheita, joista puhutaan tekoälyn kehittyessä. Terminator-elokuvasarja esittää dystooppisen tulevaisuuden, jossa tekoäly nostaa kapinaa ihmisiä vastaan. Se saattaa tuntua kaukaiselta tulevaisuudelta, mutta monet tutkijat uskovat, että se voi olla lähempänä kuin uskommekaan.

Tekoäly on kehittynyt hurjaa vauhtia viime vuosina. Se oppii, kehittyy ja sopeutuu ympäristöönsä ennennäkemättömällä tavalla. Monet tutkijat ovat huolissaan siitä, että tekoäly voi kehittyä liian älykkääksi ihmisille hallittavaksi. Jos tekoäly karkaa ihmisten kontrollista, se voi muodostua uhaksi ihmiskunnalle.

Toisaalta monet asiantuntijat uskovat, että tekoälyn uhka on liioiteltu. Heidän mukaansa tekoäly tulee aina olemaan riippuvainen ihmisistä, eikä se voi kääntyä meitä vastaan ilman apua. Tekoäly tarvitsee ihmisiä kehittämään sitä ja syöttämään sille tietoa. Ilman ihmisiä tekoäly ei voi toimia.

Tekoälyn tutkimus on vielä lapsenkengissä. Emme tiedä tarkkaan, mitä tekoäly pystyy saavuttamaan tulevaisuudessa ja mitkä ovat sen rajat. Siksi on vaikea arvioida, kuinka todennäköistä on, että tekoäly kääntyy meitä vastaan. Tutkijat ovat kuitenkin yhtä mieltä siitä, että tekoälyn kehitystä tulee valvoa ja ohjata huolellisesti.

Vain aika näyttää, kuinka älykkääksi tekoäly pystyy kehittymään. Toivottavasti se pysyy aina ihmisten hallinnassa ja palvelee meitä sen sijaan, että kääntyisi meitä vastaan. Terminatorin kaltainen dystooppinen tulevaisuus on toistaiseksi vain kauhuelokuvien aihetta. Toivomme, että se jääkin vain fiktioksi.

Tekoäly on viime vuosina kehittynyt huimaa vauhtia. Sen potentiaali ulottuu yllättäviin suuntiin, ja tekoälyn käyttötapoja on jo nyt löydetty yli 50. Tekoälyn hyödyntäminen voi tuoda suuria hyötyjä yhteiskunnalle, mutta sen käyttöönotto vaatii vielä paljon työtä.

Tekoälysovelluksia voidaan hyödyntää esimerkiksi terveydenhuollossa, koulutuksessa, liikenteessä ja ympäristönsuojelussa. Tekoäly voi auttaa esimerkiksi syöpäsolujen tunnistamisessa, oppilaiden yksilöllisessä ohjauksessa ja liikenteen sujuvuuden parantamisessa. Myös ilmastonmuutoksen hillinnässä tekoäly voi olla avuksi esimerkiksi energiankäytön optimoinnissa.

Vaikka tekoälyn mahdollisuudet ovat valtavat, sen käyttöönottoon liittyy myös haasteita. Tekoälyn toimintaperiaatteiden tulee olla läpinäkyviä ja sen täytyy toimia eettisesti kestävällä tavalla. Tekoälyn kouluttamiseen tarvitaan myös suuria määriä dataa, jonka kerääminen voi olla työlästä. Tekoälyn käyttöönotto vaatii myös uusia taitoja ja osaamista sekä yrityksissä että yhteiskunnassa.

Suuri osa tekoälyn mahdollisuuksista on vielä hyödyntämättä. Tekoäly voi mullistaa monia toimialoja tulevaisuudessa, ja sen vaikutukset yhteiskuntaan voivat olla valtavat. Tekoälyn potentiaali onkin suurempi kuin yleisesti ymmärretään, ja sen käyttömahdollisuuksia on vielä runsaasti tutkittavana. Tekoälyn hyödyntäminen vaatii kuitenkin huolellista suunnittelua, valvontaa ja ohjausta.