Vahvan perustutkimuksen varaan rakentava tekoälyn edelläkävijä, suomalainen The Curious AI Oy, elää jännittäviä hetkiä. Toimiiko tekoäly, kun se saa eteensä dataa tehtaan lattialta tai toimiston rutiineista? Myyntijohtaja Kalle Raita kertoo, missä mennään.
Curious AI sai jo perustamisensa yhteydessä vuonna 2015 käyttöönsä 800 000 dollarin potin kansainvälisten sijoittajien rahaa, ja vuonna 2017 se keräsi vajaat neljä miljoonaa dollaria lisää sijoituksia. Kalle Raita kertoo, mitä niillä on tehty:
”Kolme ensimmäistä vuotta menivät akateemisen perustutkimuksen parissa. Tuona aikana algoritmit saatiin hiotuiksi siihen kuntoon, että tämän vuoden alusta olemme voineet lähteä kaupallistamaan kehittämäämme teknologiaa. Pyrimme etsimään paikkoja, joissa teknologiastamme on mahdollista kehittää skaalautuvia, kaupallisesti kiinnostavia tuotteita”, hän aloittaa.
Meneillään on kaksi pilottia. Toisessa Curious AI soveltaa koneoppimista prosessioptimointiin. Teollisuuslaitoksessa prosessia ohjaava henkilöstö tekee päivittäin päätöksiä siitä, miten laitteita ajetaan ja millaisia säätöjä niihin tehdään. Curious AI kehittää heille digitaalista apulaista, joka auttaa saavuttamaan halutun lopputuloksen, olipa se sitten suurin mahdollinen tuotanto, pienimmät kustannukset tai nopein läpimeno. Apulainen voi kertoa esimerkiksi, mitä 12 seuraavan tunnin aikana kannattaa tehdä, jotta tavoitteeseen päästään. Yhteistyökumppanina pilotissa on Neste Engineering Solutions.
Toinen, Berggren Group Oy:n kanssa vireillä oleva pilotti liittyy ihmisten välisen kommunikaation ymmärtämiseen toimistoympäristössä. Curious AI pyrkii vapauttamaan ihmiset IT-järjestelmien orjuudesta, jossa työaikaa kuluu tilauskirjojen, laskujen ja kuittien sisältöjen viemiseen IT-järjestelmiin näppäimistön avulla. Kun digitaalinen apuri tulkkaa ihmisten välisen viestinnän tietokoneen ymmärtämään muotoon, ihmisten aikaa säästyy muuhun.
”Järjestelmät ymmärtävät kuitenkin omat rajansa. Ihminen on edelleen mukana kuviossa tekemässä vaikeat päätökset”, Raita sanoo.
Viimeinen ylämäki ennen näköalatasannetta
Curious AI:n kilpailuetuja ovat jatkuva työ alan perustutkimuksen parissa ja omat patentit sekä rohkeus ajatella isosti ja työskennellä pörssiyritysten kanssa.
Pilotit ovat edenneet teknologian kannalta hyvin. Prosessioptimointiin tähtäävän tekoälyn ensimmäinen ohjelmistoversio on valmis kokeiluun, ja toimistorutiinien optimoijan koodaustyö on meneillään. Siihen on kuitenkin Raidan mukaan vielä pitkä matka, että tehtaassa prosessia hoitava operaattori kutsuisi tekoälyä parhaaksi työkaverikseen. Tuotantoprosessit ovat isoja kokonaisuuksia, joten uusien menetelmien käyttöönotto vie aikansa.
Isojen yritysten hallintoon tarkoitetun teknologian odotetaan tällä hetkellä etenevän vauhdikkaammin, koska ohjattavat palaset ovat pienempiä ja yritysten IT-osastoilla on väkeä, joka puhuu kehittäjien kanssa samaa kieltä.
”Taivallamme parhaillaan viimeisessä ylämäessä ennen huippua, jolta maisemat avautuvat. Pian nähdään, missä tekoälystä on eniten apua seuraavaksi”, Raita kuvaa tunnelmia.
Miksi Curious AI sitten tarttui niinkin isoon haasteeseen kuin kokonaisen tehtaan tuotantoprosessin hallintaan? Mikä pakko on painiskella nimenomaan suuryritysten henkilöstö- ja taloushallinnon kanssa?
”Haluamme tehdä jotakin, mistä on oikeasti hyötyä asiakkaillemme. Jos ison teollisuusyrityksen prosesseihin saa viilatuksi prosentin tai kaksi tehoa lisää tai laitoksen saa toimimaan jokaisen työvuoron aikana niin kuin se parhaan ja kokeneimman operaattorin johdolla toimii, siinä on kysymys isosta erosta tuottavuudessa ja tuloksessa”, Raita sanoo.
Lisäksi vain isoilla yrityksillä on käytettävissään riittävästi dataa. Dataohjautuva järjestelmä ei toimi ilman isoa tietomassaa. Curious AI on tehnyt paljon töitä pienentääkseen tarvittavan datan määrää, mutta vielä tällä hetkellä tekoäly tarvitsee pureskeltavakseen noin 10 000 samantyyppistä tietoa, josta halutaan samat asiat ulos, ennen kuin sitä on järkevää käyttää.
”Tavallisesti tuotekehitys etenee niin, että tehdään ensin pienesti ja skaalataan siitä suurempaan, mutta tekoälyteknologian kanssa on parempi toimia päinvastoin. Ensin haluamme edetä isojen asiakkaiden kanssa tasolle, jossa pystymme ottamaan heidän vaatimuksensa huomioon. Vasta sitten tuote skaalataan pienemmille toimijoille.”
Kun kone oppii itse, koodarin ei tarvitse tietää kaikkea
Tekoälystä voidaan puhua kolmena aaltona. Ensimmäisen aallon järjestelmät perustuivat perinteiseen sääntöpohjaiseen ohjelmointiin. Sovellukset tekevät juuri niin kuin ohjelmoija on ne tehnyt. Toisen aallon tekoäly on dataohjautuvaa ja tämä on se tekoälyn tyyppi, joka näkyy markkinoinnissa tällä hetkellä. Toisen aallon järjestelmät tekevät juuri niin kuin opetusdata niitä ohjaa. Datalla ohjelmointi on helpompaa kuin perinteinen malli ongelmissa, joissa ihminen tietää oikeat vastaukset, mutta ei osaa perustella päätöksiä yksityiskohtaisesti. Esimerkkejä tällaisista tehtävistä on esineiden tunnistaminen kuvista ja autolla ajaminen.
Kolmannen aallon tekoäly simuloi ihmisen aivoja ja niiden tietoista, hidasta ajattelua, joka ottaa huomioon myös tapahtumien taustat ja osaa valita oikean toimintatavan niiden perusteella. Ihminen tekee ratkaisuja usein myös intuitiivisesti, jolloin hän ei ehkä osaa luetella päätöksenteon perusteita, mutta tietää silti, että ratkaisu on oikea. Siitä Curious AI:n teknologiassakin on kysymys.
”Me rakennamme järjestelmää, joka oppii itse toimintatavat oikean maailman datasta. Silloin jokaista uutta asiaa ja tilannetta ei tarvitse käydä koodaamassa. Uskomme, että opettamalla kone oppimaan ja ymmärtämään opetuksensa rajat voidaan avata uusia alueita, joilla tekoälyä voidaan kannattavasti soveltaa, Raita sanoo.
Tekoäly ei ole massatuote vaan toiminnan tehostaja
Raidan mukaan Curious AI:n tekoälystä tuskin tulee kuluttajatuotetta. Yhtiö saattaa kyllä kohentaa aikanaan merkittävästi bruttokansantuotetta, mutta ei niinkään omalla siivullaan, vaan tehostamalla muiden yritysten toimintaa ja auttamalla ihmisiä toimimaan eri tavoin paremmin. Tekoälyn valjastamisen kerrannaisvaikutukset voivat olla suuret. Hän muistuttaa kuitenkin, että teknologiset siirtymät ovat nopeita vain tieteiskirjallisuudessa ja elokuvissa.
”Siirtyminen tekoälyn aikakauteen on todennäköisesti niin hidasta, että emme edes huomaa sitä. Jonakin päivänä vain havahdumme siihen, että käytössämme on ollut hyvin älykkäitä järjestelmiä jo monen vuoden ajan. Tekoäly ja koneoppiminen mahdollistavat monenlaista, mutta se on vain harvoin itse tuote. Lisäarvo syntyy siitä pienestä ihmeestä, minkä tekoäly saa aikaan. On kiinnostavaa nähdä, mihin tekoäly ja ihminen yhdessä pystyvät”, Raita pohtii.
Curious AI:n tavoittelema tekoäly on ihmisen avustaja, ei itsenäinen toimija. Se tekee valittamatta hidasta ja vaivalloista työtä, joka ei maistu ihmiselle. Se pystyy myös käsittelemään suurta tietomäärää paremmin kuin ihmisaivot.
”Ihminen on tiettyyn pisteeseen saakka hyvä ymmärtämään kokonaisuuksia, mutta monimutkaiset järjestelmät, kuten tarkasti hiotut modernit tehdasprosessit ja hallintoprosessit, ylittävät sen rajan. Kun kokonaisuus ei enää pysy ihmisen päässä, koneoppimiseen pohjaava ratkaisu pärjää paremmin ennustamisessa ja poikkeamien löytämisessä”, Raita sanoo.
Ihmistä tarvitaan tekemään päätökset ja tarkistamaan tekoälyn työn tulokset, sillä itseoppiva tekoäly tekee virheitä siinä missä ihminenkin. Yksi tekoälyn kehittämisen eettisistä haasteista liittyy juuri tähän: miten kestämme tekoälyn virheitä ja millaisia riskejä ne luovat? Monissa asioissa riskit eivät ole isoja ja usein riskejä voidaan vähentää ihmisen tuella, mutta Raidan mukaan olisi virhe jättää ne huomiotta.
Raidan mukaan tekoälyyn ladattujen odotusten ja nykyisten toteutusten välillä on iso kuilu. Kuilu luo joitakin haasteita myyntiin, markkinointiin ja yhteiskunnalliseen keskusteluun.
Globaalit ongelmat ratkaistaan yhdessä
Tekoälyn tutkimus etenee nopeasti, kaikki ovat kiinnostuneita toistensa tuloksista ja pieniä parannuksia julkaistaan viikoittain. Siksi Curious AI pitää valkotaulunsa piilossa.
”Meidän pitkän aikavälin visiomme ja paikkamme maailmassa on kehittää artificial general intelligence, AGI eli koneäly, joka suoriutuu kaikista ihmisen älyllisistä toiminnoista. Emme pääse sinne ihan huomenna eikä meistä kukaan tiedä, miten sinne kävellään. Digitaalinen työkaveri on yksi askel oikean suuntaan. Kun tekoälyämme voi käyttää joustavasti erilaisiin tehtäviin eikä sen kouluttamiseen tarvita tekoälyn asiantuntijaa, olemme perillä ja voimme lähteä lomalle”, Raita toteaa.
Curious AI:n nimenomainen tavoite ei ole ratkaista tekoälyn avulla isoja globaaleja ongelmia, kuten ilmastonmuutosta, mutta tekoälyn soveltamisen välilliset vaikutukset voivat ulottua niihinkin.
”Prosessien optimointi voi vaikuttaa monin eri tavoin esimerkiksi energian käyttöön, mikä puolestaan vaikuttaa ilmastoon. Yksikään yritys ei kuitenkaan pysty ratkaisemaan näin isoja ongelmia yksin. Yhdessä voimme sen mahdollisesti tehdä”, Raita päättää.
Kuvat: Junnu Lusa
Kalle Raita
Kuka: Ohjelmistoalan sekatyömies. Curious AI:n myyntijohtaja, VP Sales. Hoitaa Curious AI:n tuotetiimissä myyntiä, asiakassuhteita ja tuotemäärittelyjä.
Koulutus: Tietotekniikan diplomi-insinööri Teknillisestä korkeakoulusta, pääaineena vuorovaikutteinen digitaalinen media.
Ammatillinen tausta: Aloitti ohjelmoijana grafiikkaohjelmistoteknologioita kehittäneessä Hybrid Graphicsissa vuonna 2001. Nvidia osti yhtiön vuonna 2006. Raita siirtyi vuonna 2010 drawElementsiin, jossa toimi toimitusjohtajana vuodesta 2011 vuoteen 2014. Tuolloin Google osti yhtiön. Työskenteli Googlella Kaliforniassa vuoteen 2017.
Curious AI Oy
Perustettu: Vuonna 2015. Perustaja tekniikan tohtori Harri Valpola, joka oli tuolloin tutkinut tekoälyä jo yli 20 vuoden ajan.
Mitä tekee: Kehittää ja soveltaa itseoppivaa tekoälyä, joka mallintaa ihmisaivojen toimintaa.
Henkilöstö: Noin 25 henkeä.
Omistajia: Balderton Capital, Invus, Lifeline Ventures, Data Collective, Westcott ja Jaan Tallinn. Tesi on mukana omistajana Balderton Capitalin kautta.
Verkkosivut: www.thecuriousaicompany.com
Katso Curious AI:n toimitusjohtaja Harri Valpolan esitys tekoälystä: