Laajennettavuus

Mitä on tekoälyn laajennettavuus?

Tekoälyn laajennettavuudella tarkoitetaan tekoälyjärjestelmien kykyä laajentaa toimintaansa uusiin osa-alueisiin, tehtäviin ja aineistoihin ilman, että järjestelmä vaatii kokonaan uudelleenkoulutusta tai merkittäviä arkkitehtuurimuutoksia. Tavoitteena on suunnitella tekoälyjärjestelmiä, jotka ovat joustavia ja sopeutuvia, jotta niihin voidaan tuoda uusia ominaisuuksia, lisätä tehtäviä ja integroida muihin järjestelmiin saumattomasti.

Käytännössä tekoälyn laajennettavuus tarkoittaa sitä, että tekoälyjärjestelmiä voidaan kehittää ja kasvattaa ajan myötä. Sen sijaan, että rakennettaisiin erillisiä sovelluksia yksittäisiin tehtäviin, laajennettavat tekoälyjärjestelmät suunnitellaan alustoiksi, joita voidaan laajentaa vastaamaan muuttuvia tarpeita. Näin tekoälyinvestoinnit tuottavat enemmän arvoa, kun organisaatiot voivat tehokkaasti kasvattaa tekoälykyvykkyyttään uusien mahdollisuuksien ja haasteiden ilmetessä.

Miten tekoälyn laajennettavuus saavutetaan?

Tekoälyn laajennettavuus saavutetaan hyödyntämällä erilaisia tekniikoita ja suunnitteluperiaatteita, jotka mahdollistavat järjestelmien joustavuuden ja sopeutumiskyvyn. Keskeisiä menetelmiä ovat:

Siirtoppiminen

Siirtoppiminen tarkoittaa tekniikkaa, jossa ennakkoon koulutettua mallia, joka on kehitetty tiettyyn tehtävään, käytetään uudelleen toiseen, mutta samankaltaiseen tehtävään. Sen sijaan, että uusi malli koulutettaisiin alusta alkaen, aiemmasta mallista siirretään osaamista uuteen tehtävään, mikä vähentää tarvittavan datan ja laskentatehon määrää.

Esimerkki:

• Eläinten tunnistukseen koulutettu konenäkömalli voidaan mukauttaa kasvilajien tunnistukseen hyödyntämällä opittuja kuvantunnistuspiirteitä.
• Uutisartikkeleihin koulutettu kielimalli voidaan hienosäätää ymmärtämään lääketieteellistä terminologiaa terveydenhuollon sovelluksia varten.

Monitehtäväoppiminen

Monitehtäväoppiminen tarkoittaa sitä, että yksi malli koulutetaan suorittamaan useita tehtäviä samanaikaisesti. Tämä lähestymistapa kannustaa mallia kehittämään yleisiä esitystapoja, jotka ovat hyödyllisiä eri tehtävissä. Jakamalla tietoa tehtävien välillä mallista tulee monipuolisempi ja sopeutumiskykyisempi.

Esimerkki:

• Kielimalli, joka on koulutettu sekä kääntämiseen että tunteiden analysointiin, ymmärtää paremmin kielen vivahteita ja soveltuu tehokkaammin uusiin kielitehtäviin.
• Tekoälyavustaja, joka on koulutettu sekä aikataulutukseen että sähköpostien hallintaan, oppii käyttäjien yleisiä käyttäytymismalleja ja parantaa suorituskykyä eri tehtävissä.

Modulaarinen suunnittelu

Modulaarinen suunnittelu tekoälyssä tarkoittaa järjestelmien rakentamista vaihdettavista ja itsenäisistä osista eli moduuleista. Tällainen arkkitehtuuri mahdollistaa uusien toimintojen lisäämisen tai olemassa olevien muokkaamisen vaikuttamatta koko järjestelmään.

Esimerkki:

• Chatbot-järjestelmä, johon voidaan lisätä uusia moduuleja käsittelemään erilaisia kyselytyyppejä tai kieliä. Kehittäjät voivat lisätä nämä moduulit ilman, että koko järjestelmää tarvitsee rakentaa uudelleen.
• Tekoälypohjainen suositusmoottori voi ottaa käyttöön uusia tietolähteitä tai algoritmeja omiksi moduuleikseen, jolloin sen kyvykkyyttä voidaan laajentaa ilman, että olemassa olevia toimintoja häiritään.

Joustavat ja sopeutuvat arkkitehtuurit

Tekoälyjärjestelmien suunnittelu joustaviksi varmistaa, että ne voivat mukautua muuttuviin tarpeisiin ja ottaa käyttöön uusia teknologioita. Tämä sisältää avoimien standardien hyödyntämisen, API-rajapintojen suunnittelun muiden järjestelmien kanssa kommunikointiin sekä laajennusten ja lisäosien tukemisen uusien ominaisuuksien tuomiseksi.

Esimerkki:

• Tekoälyalusta, joka tarjoaa rajapintoja kehittäjille omien sovellusten rakentamiseen ydintoiminnallisuuden päälle.
• Lisäosat mahdollistavat kolmansien osapuolten kehittäjien laajentaa tekoälyjärjestelmän ominaisuuksia ja luoda laajennusekosysteemin.

Esimerkkejä tekoälyn laajennettavuudesta

Laajennettavat chatbotit

Kuvitellaan asiakaspalveluchatbot, joka on alun perin suunniteltu käsittelemään tukipyyntöjä. Laajennettavuuden avulla sama chatbot voidaan laajentaa käsittelemään:

• Myyntikyselyt: Integroimalla uuden moduulin myyntiaiheisiin kysymyksiin chatbot voi auttaa asiakkaita tuoteinformaation ja ostopäätösten kanssa.
• IT-tuki: Lisäämällä IT-tukimoduulin chatbot osaa ratkoa teknisiä ongelmia.
• HR-kyselyt: Laajentamalla chatbottia vastaamaan HR-aiheisiin kysymyksiin sen hyöty organisaatiossa kasvaa.

Kehittäjät voivat lisätä nämä ominaisuudet kouluttamalla olemassa olevaa mallia uusilla aineistoilla tai integroimalla uusia moduuleja ilman, että koko järjestelmää tarvitsee uusia.

Konenäköjärjestelmät

Konenäkömalli, joka on kehitetty laadunvalvontaan teollisuudessa, voidaan laajentaa suorittamaan:

• Varastonhallintaa: Mukauttamalla malli tunnistamaan ja laskemaan varastotuotteita.
• Turvallisuuden valvontaa: Kouluttamalla malli havaitsemaan turvallisuusriskejä tai seuraamaan turvallisuusprotokollien noudattamista.

Siirtoppimista hyödyntämällä malli voidaan mukauttaa tehokkaasti uusiin tehtäviin.

Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) alustat

NLP-moottori, jota käytetään tunteiden analysointiin sosiaalisessa mediassa, voidaan laajentaa:

• Juridisten asiakirjojen analysointiin: Hienosäätämällä mallia juridisella tekstillä sopimusten tarkistuksen tueksi.
• Lääketieteellisten tietojen tiivistämiseen: Mukauttamalla mallia tiivistämään potilastietoja terveydenhuollon ammattilaisille.

Tämä laajennus toteutetaan kouluttamalla mallia toimialakohtaisella aineistolla, jolloin se kykenee käsittelemään erikoistuneita tehtäviä.

Tutkimusta tekoälyn laajennettavuudesta

Tekoälyn laajennettavuus on monimutkainen ja kehittyvä tutkimusalue, joka on saanut viime vuosina runsaasti huomiota. Tutkimuskenttä on laaja ja siinä keskitytään tekoälyjärjestelmien eri osa-alueisiin ja niiden integrointiin eri sovellusalueilla.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations kirjoittanut Chen Chen ym. (Julkaistu: 2024-09-12).
   Tässä julkaisussa korostetaan tekoälyturvallisuuden tärkeyttä teknologian nopean kehityksen, erityisesti generatiivisen tekoälyn, yhteydessä. Siinä esitellään uusi viitekehys tekoälyturvallisuuden edistämiseksi luotettavuuden, vastuullisuuden ja turvallisuuden näkökulmista. Tutkimuksessa tarkastellaan alan ajankohtaista kehitystä, haasteita ja uusia menetelmiä tekoälyturvallisuuden suunnitteluun ja testaamiseen. Tavoitteena on lisätä luottamusta digitaaliseen muutokseen tukemalla tekoälyturvallisuustutkimusta. Lue lisää.

2. AI-Mediated Exchange Theory kirjoittanut Xiao Ma ja Taylor W. Brown (Julkaistu: 2020-03-04).
   Tämä kannanottopaperi esittelee AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) -teorian viitekehyksenä helpottamaan eri ihmisen ja tekoälyn tutkimusyhteisöjen välistä viestintää ja integraatiota. AI-MET laajentaa Social Exchange Theory -teoriaa tarkastelemalla tekoälyä ihmisten välisten suhteiden välittäjänä. Artikkelissa esitellään alustavat välitysmekanismit ja näytetään, miten AI-MET voi ylittää eri tieteenalojen näkemyseroja ihmisen ja tekoälyn suhteista. Lue lisää.

3. Low Impact Artificial Intelligences kirjoittaneet Stuart Armstrong ja Benjamin Levinstein (Julkaistu: 2017-05-30).
   Tässä tutkimuksessa tarkastellaan ns. “matalan vaikutuksen” tekoälyä, jonka tavoitteena on minimoida superälykkään tekoälyn mahdolliset vaarat varmistamalla, ettei se merkittävästi muuta maailmaa. Artikkelissa esitetään määritelmiä ja menetelmiä matalan vaikutuksen saavuttamiseksi sekä käsitellään tunnettuja ongelmia ja tulevia tutkimussuuntia. Lue lisää.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration kirjoittanut Guanghui Yu ym. (Julkaistu: 2024-06-10).
   Tässä tutkimuksessa korostetaan ihmisten uskomusten huomioimisen merkitystä tekoälyagenttien suunnittelussa tehokkaan ihmisen ja tekoälyn yhteistyön mahdollistamiseksi. Artikkelissa kritisoidaan nykyisiä lähestymistapoja, jotka olettavat ihmisten käyttäytymisen olevan staattista, ja painotetaan tarvetta ottaa huomioon ihmisten dynaamiset reaktiot tekoälyn toimintaan yhteistyön parantamiseksi. Lue lisää.