timo honkela: digitalisaatio tulevaisuudessa

Timo Honkela, 28.6.2016, Kalajoen kirjasto

Timo Honkela

28.6.2016

Digitalisaatiotulevaisuudessa

[email protected]

Kalajoen kaupungin pääkirjasto


Kehitys- ja muutospolkuja

Teknologia

Yhteiskunta

Liiketoiminta

Koulutus

Tutkimus

1500 1900 1990 2016 2032



1500

Eläimet apuna

KirjapainotaitoJohannesGutenberg1398-1468

https://fi.wikipedia.org/wiki/Johannes_Gutenberghttps://fi.wikipedia.org/wiki/Maanviljelyn_synty_L%C3%A4hi-id%C3%A4ss%C3%A4



1900

Koneet teillä,tehtaissa ja pelloilla

James Watt1736-1819

Henry Ford1863-1947

https://fi.wikipedia.org/wiki/H%C3%B6yrykone https://fi.wikipedia.org/wiki/Traktori https://fi.wikipedia.org/wiki/Henry_Ford



1990

Henkilökohtaisettietokoneet

https://fi.wikipedia.org/wiki/Henkil%C3%B6kohtainen_tietokone

Apple II(1977)

Commodore64 C (1986)

https://en.wikipedia.org/wiki/World_Wide_Web

Netti (internet) veppi (web)

TimBerners-

Lee1989

1960s


Nokian nousu ja tuho:Painopiste laitteista ohjelmistoihin

Nokia Communicator 9110

https://en.wikipedia.org/wiki/Nokia_3100https://en.wikipedia.org/wiki/Nokia_Communicator

Nokia 3110

iPhone SamsungGalaxy

(ns. ekosysteemi)

https://en.wikipedia.org/wiki/Samsung_Galaxy

https://en.wikipedia.org/wiki/IPhone


Valtavat ohjelmistomassatyhteiskunnan peruspilarina

http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/million-lines-of-code/

Ohjelmarivejä:

- Unix 1.0 ~ 10.000

- Windows 3.1 ~ 2.000.000

- Firefox ~ 10.000.000

- Facebook ~ 60.000.000

- Googlen palvelut ~2.000.000.000

Suomalaislähtöisiä:

- MySQL ~ 13.000.000

- Linux 3.1 ~ 15.000.000


Pikatuntumatietokoneiden ohjelmointiin

● Ohjelmointikieliä ja -tyyppejä on hyvin monenlaisia

● Ohjelma voisi näyttää suomeksi kirjoitettuna seuraavanlaiselta …(esimerkki ei ole sellaisenaan mitään olemassaolevaa kieltä vaan on tarkoitettu antamaan kuva ohjelmoimisesta)


ALOITA AVAA TIETOKANTA NÄYTÄ “KUINKA MONTA OTTELUA?” KYSY KÄYTTÄJÄLTÄ ?OTTELUMÄÄRÄ NÄYTÄ “ANNA TULOKSET” TOISTA ?OTTELUMÄÄRÄ KERTAA: KYSY KÄYTTÄJÄLTÄ ?KOTIJOUKKUE TALLETA ?KOTIJOUKKUE KYSY KÄYTTÄJÄLTÄ ?KOTIJOUKKUEMAALI TALLETA ?KOTIJOUKKUEMAALI KYSY KÄYTTÄJÄLTÄ ?VIERASJOUKKUE TALLETA ?VIERASJOUKKUE KYSY KÄYTTÄJÄLTÄ ?VIERASJOUKKUEMAALI TALLETA ?VIERASJOUKKUEMAALI NÄYTÄ “TULOSTEN SYÖTTÄMINEN ON VALMISTA” SULJE TIETOKANTALOPETA



2032

Tekoäly-lääkärit,

hoitorobotit,robottiautot,

resurssi-optimointi,

...

http://www.hs.fi/ura/a1357363742274

Risto LinturiKirja: Suomen sata ...

https://www.eduskunta.fi/FI/tietoaeduskunnasta/julkaisut/Documents/tuvj_6+2013.pdf


Visioita: 2050 … 2100 ...

● Merkitysneuvotteluita käyvät koneet● Ristiriitoja sovittelevat koneet● Kieltä ihmistä paremmin tulkitsevat ja

kääntävät koneet● Autoilla ajaminen kiellettyä, koska kone ajaa

paljon ihmistä turvallisemmin


Muutoksia tuottavat tekijät

● Uusia menetelmiä kehitetään● Ilmiöitä koskeva ymmärrys kasvaa

(monitieteisyys, tieteidenvälisyys)● Laskentakapasiteetti kasvaa● Muistitila kasvaa● Lisääntyvässä määrin lisätään

koneoppimisen käyttöä● Saatavilla olevat aineistot (“Big Data”, “Open Data”)

määrä kasvaa


Miksi laskenta- jamuistikapasiteetilla on merkitystä?

● Voidaan tarkastella digitaalisessa muodossa olevan puheen, musiikin tai kuva- ja videomateriaalinen laatua, jos käytettävissä on niukasti tai runsaasti tietokoneen muistia


Varoituksen sana

● Koneet eivät ole ihmisiäeivätkä ihmiset koneita

● Lisääntyvässä määrin voidaan kuitenkin simuloida (matkia) ihmisen erilaisia kykyjätietokoneita käyttäen

● Digitaalisuuden hyödyntämiseen sekä tekoälyn ja koneoppimisen hyödyntämiseen liittyy tietysti riskejä, mutta tässä esityksessä keskityn voittopuolisesti myönteisiin mahdollisuuksiin


Tietokoneiden ohjelmoinnistaoppiviin koneisiin

● Suomi on ollut yksi edelläkävijä koneoppimisen ja erityisestä keinotekoisten neuroverkkojen alueella

● Uranuurtaja on ollut akateemikko Teuvo Kohonen, joka muotoili vuonna 1981 maailmanmenestyksen saavuttaneen itseorganisoiva kartta (Self-Organizing Map, SOM) -menetelmänsä


Koneoppiminen ja tiedon louhinta

● Tilastollisen koneoppimisen avulla matkitaan ihmisen oppimista

● Kone käy läpi sille annettuja esimerkkejä● Annetun datan perusteella kone oppii

esimerkiksi luokittelemaan, järjestämään, ryhmittelemään, hahmottamaan, käsitteistämään tai laittamaan paremmuusjärjestykseen erilaisia tietoalkioita

http://www.tynka.fi/


Koneen intuitio?

● Koneelle voidaan syöttää “keinotekoista kokemusta”, joka ei ole valmiiksi kielellisessä tai luokitellussa muodossa

● Näin ollen koneen voidaan ajatella saavuttavan keinotekoista intuitiota

● Jonkin johtopäätöksen taustalla vaikkapa keinotekoinen neuroverkko voi punnita tuhansia tekijöitä; päättely on näin hienovaraisempaa kuin vaikkapa looginen päättely, joka on itse asiassa varsin pinnallista


Koneen intuitio

● Koneelle voidaan syöttää “keinotekoista kokemusta”, joka ei ole valmiiksi kielellisessä tai luokitellussa muodossa

● Näin ollen koneen voidaan ajatella saavuttavan keinotekoista intuitiota

● Jonkin johtopäätöksen taustalla vaikkapa keinotekoinen neuroverkko voi punnita tuhansia tekijöitä; päättely on näin hienovaraisempaa kuin vaikkapa looginen päättely, joka on itse asiassa varsin pinnallista

http://arxiv.org/pdf/1507.02672v1.pdf

Rasmus, Valpola,Honkala. Berglund, Raiko

https://en.wikipedia.org/wiki/Biological_neural_network


Koneille opetetaan kieltä

Koneet oppivat kieltä● Perinteisesti koneet on pyritty saamaan

“kielitaitoisiksi” kirjoittamalla kielen sääntöjä koneen ymmärtämään muotoon

● Tämän on kuitenkin osoittautunut ongelmalliseksi

● Nykyisin hyödynnetään koneoppimismenetelmiä


Sanojen suhteetpaljastuvat niiden käytöstä

● Kun käytettävissä on suuria tekstiaineistoja,mielivaltaisen kielen sanojen välisiä suhteita voidaan selvittää tilastollisesti

● Perusidea on se, että kahta sanaa käytetään tyypillisesti samaan tapaan (samanlaisessa lauseyhteydessä), jos niiden merkitykset ja/tai kieliopillinen rooli on samankaltainen


Datan ja tekstien louhinta

● Edellä kuvatulla tavalla mitä tahansa suuria data- tai tekstiaineistoja voidaan tutkia

(Hon

kela

& K

lam

i, 20

08)


Suomen tieteen kartta Akatemian aineistosta

(Hon

kela

& K

lam

i, 20

08)

Kemia

Luonnon- jainsinööritieteet

Bio- jaympäristötieteet

Terveystieteet

Kulttuuri- jayhteiskunta-

tieteet

Tieteellisiä tekstejäei lueta ainoastaan

ihmisvoimin yksikerrallaan

Kone auttaa käymäänläpi tuhansia, jopa

miljoonia dokumentteja


Tekoäly ja koneoppiminenkirjastossa

● Automaattinen asiasanoitus● Dokumenttien automaattinen luokittelu● Kunkin dokumentin sijoittaminen yhteen tai

usempaan luokkaan; ehkä erilaisilla jäsenyysasteilla

● Dokumenttien ryhmittelyluokittelun sijaan tai lisäksi

● Virtuaalinenkirjasto

WEBSOM: Honkela, Kaski,Kohonen, Lagus (1996...)


Kuvia katselevat jatuottavat koneet

● Myös kuvallinendata voi ollakoneoppimis-menetelmienkohteena

● Kaupallisetsovelluksettunnistavatesimerkiksiihmisiä kuvista

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.117.6021&rep=rep1&type=pdf

PICSOM: Laaksonen,Koskela, Oja (1999...)


Luovat koneet

http://deepdreamgenerator.comhttps://www.cs.helsinki.fi/en/story/82156/brain-poetry

Toivonen, Toivanen, Kantosalo,Xiao, Kantosalo, Valitutti, Gross et al.


Tunteita analysoivat koneet

● Koneita voidaan tiedon ja järjen sisältöjen lisäksi yhä lisääntyvässä määrin käyttää myös tunteiden analysointiin

● Nykyään on suosittua tehdä ns. sentimenttianalyysia esimerkiksi asiakaspalautteen selvittämiseen: mistä tuotteista tai palveluista asiakkaat ovat olleet tyytyväisiä, vihaisia, tms?

● Tunteiden maailmaa voi mallintaailmiöiden taustojen, dynamiikan ja keskinäisten tekijöiden näkökulmasta


Koulutuksen ja oppimisen muutos

● Tieverkkojen ja -haun ansiosta monenlainen tieto on helposti saavutettavissamme

● Ulkoa oppimisen merkitys on dramaattisesti vähentynyt

● On edelleen tärkeää ymmärtää käsitteitä, asioiden välisiä suhteita ja soveltaa tietoa

● Näyttää myös siltä, että erikoistuminen on entistä tärkeämpää

● Ajatus kannattaa myös uhrata sille,miten ihminen ja kone tekevätyhteistyötä

Kalajoen koulu


Lääketiede ja hyvinvointi

● Lääketieteessä suuret tietoaineistot ja koneoppimismenetelmät mahdollistavat aiempaa tarkemmat ja nopeammat diagnoosit ja koneen antamat yksilölliset hoitosuositukset

● Elintapojen ja hoitojen vaikutuksia voidaan tutkia aiempaa tarkemmin ottaen huomioon jopa tuhansia tekijöitä

● Elintapojen vaikutusten selvittäminen ja niiden suhde geeniperimään voi parhaimmillaan estää joitakin sairauksia puhkeamasta


Tulevaisuuden työ

● Olemme murrosvaiheessa, jossa kaikille työtä haluaville ei löydykään töitä, vaikka tosissaan haluaisi ja etsisi

● Monet perinteiset työt ovat korvautumassa koneellisilla

● Toisaalta tilanne mitä ilmeisimmin tulee uusia töitä, mutta niiden edellyttämä koulutus ja kokemus voi vaatia vuosia


Automatisoituminen

● Monien tehtävien automatisoituminen tarkoittaa niiden tehostumista

● Vanhanaikaiset keinot kilpailukyvyn hankkimiseksi palkkakustannuksia alentamalla ei välttämättä riitä

● Olennaista on pärjätä automatisoimiskilpailussa ja järjestää yhteiskunnallisesti asiat niin, että tehostumisen tuottamat hyödyt jakautuvat järkevästi; jos keskiluokka köyhtyy olennaisesti, olemme vaikeuksissa; työpäivien pidentäminen ei ole viisas tie vaan “älykäs laiskuus”: koneet töihin


Miten käy, jos emmehyödynnä koneita (koneoppimista)

nykyistä paremmin?

https://www.pinterest.com/pin/509680882801748515/

Emme pärjää kilpailussajunaan käyttävälle

kilpailijallemme, vaikkaannamme hevosillevähemmän kauraa,

ratsastajille pienempääpalkkaa, …

… tuotammehalvempaaenergiaa,karsimme

kustannuksia,pienennämmetyöntekijöidenpalkkoja, ...


Digitaalisuus ja paikallisuus

Usein koneille voi antaa töitä tehtäväksiajasta ja paikasta riippumatta.


Kiitos!

http://375humanistia.helsinki.fi/humanistit/timo-honkela

http://www.slideshare.net/timohonkela

https://www.youtube.com/watch?v=UXwkGPMMZdk

timo honkela: digitalisaatio tulevaisuudessa

Education