Todellinen keinoäly

Todellinen keinoäly

Sitä mukaa kun AI-hypetys on kasvanut ja saanut uusia kierroksia näyttää siltä,

että kokonaiskuvan muodostaminen on vaikeutumistaan vaikeutunut. Tähän on tietenkin useita

syitä. Tärkein niistä lienee se, että asia on todella monimutkainen ja sen kokonaisvaltainen

hahmottaminen vaatii todella laajoja taustatietoja ja varsin syvää osaamista. Tilannetta ei helpota

suuri määrä erilaisia ja eritaustaisia alan popularisoija. Kun alueeseen liittyy paljon taloudellisia

lyhyen ja pitkän aikavälin mahdollisuuksia, ei aina oikein tiedä, onko viestissä kysymys puhujan

puutteellisesta tietämyksestä tai ymmärryksestä tai harkitusta harhaanjohtamisesta. Kun tähän

 soppaan lisätään vielä erilaisten ryhmien pelot ja ennakkoluulot, lähes täydellinen sekaannus on

valmis.

Väärinkäsityksistä ja tietämättömyydestä eräs selkeä esimerkki on seuraava väite: AI:n nopean

kehityksen mahdollistaa jatkossa tietokonepiirien nopeutuminen. Tämän taustalla on lähes

täydellinen tietokoneiden arkkitehtuurin vaikutus hermoverkkojen toteutukseen. Tosiasia on että

nykyisten tietokoneiden rakenne ei oikeasti ollenkaan sovi hermoverkkojen toteutukseen.

Nykyiset tietokoneet perustuvat täysin supernopeaan peräkkäiseen käsittelyyn, ja aivot taas

perustuvat suhteellisen hitaiden piirien massiiviseen rinnakkaiseen käsittelyyn. Tätä perustavaa

ristiriitaa ei voi ratkaista CPU:iden piirejä nopeuttamalla. Seuraava D. Modha IBM:n TrueNorth-

laboratorion johtaja esitys kiteyttää asian:

Tästä nähdään, että CPU:den kehitys vain etäännyttää piirejä aivojen rakenteesta sekä

virrankulutuksen että piirien nopeuden suhteen.

Tästä seuraa, että todellinen keinoäly edellyttää neuropiiriteknologiaa. IBM:n TrueNorth-projekti on

osoittanut, että tämä on sekä tarpeellista että mahdollista.

Tämänkertaisen boomin käynnisti aikoinaan IBM:n Watson, joka on kuitenkin toteutettu varsin

perinteisen AI:n tapaan ja tämä on hyvin pitkälle sovitettu pelkästään kielelliseen oppimiseen. Tämän

jälkeen syntyi Deep Learning ratkaisut, jotka on suunnattu kuvien hahmontunnistukseen ja näin

syntyvään luokitukseen. Tällaisille kapea-alaisille ratkaisuille on kuitenkin paljon

soveltamismahdollisuuksia. Näissä hermoverkot ovat varsin pieniä ja nämä luokittelut ovat vaikeita

laajentaa yleisempään maailman jäsentämiseen.  

Lupaavin lähestyminen on mielestäni Numentan aivojen rakenteesta johdetut rakenne ja toiminta.

Kun tämä vielä yhdistetään neuropiiri toteutukseen, joka on riittävän suuri, niin näköpiirissä

voi olla tulevaisuudessa todellinen tekoäly.

Pidän kuitenkin ilmeisenä, että on toteennäytetty, että on mahdollista toteuttaa piiri, jossa on

riittävästi hermosolun ominaisuuksia ja toteuttaa aivojen yleisen maailman

hahmottamisen periaatteet niin, että lopputulos kykenee ihmisen veroiseen toimintaan ja

todennäköisesti vielä paljon enempäänkin. Milloin tähän päästään, on kokonaan hämärän peitossa,

mutta kun näin on tapahtunut, sen sosioekonomiset vaikutukset ovat täysin ennustettavuuden

tavoittamattomissa.

Tässä vielä linkki ylläolevaan esitykseen: https://www.youtube.com/watch?v=6ufPpZDmPKA