Uutiset

Tekoäly päätösanalyytikon silmin: Kun kone tekee datapohjaisia päätöksiä, mihin ihmistä enää tarvitaan?

Päätösanalyysi on tieteenala, joka kehittää analyyttisiä malleja paremman päätöksenteon tueksi. Alalla pohditaan, voiko tekoäly syrjäyttää ihmisen päätöksentekijänä – ja jos, niin milloin.
Apulaisprofessori Eeva Vilkkumaa. Kuva: Aalto-yliopisto / Kukka-Maria Rosenlund
Apulaisprofessori Eeva Vilkkumaa. Kuva: Aalto-yliopisto / Kukka-Maria Rosenlund

Tekoälyalgoritmien tekemät päätökset ovat jo nyt erottamaton osa arkeamme. Tekoäly valitsee internetiä selailevalle sopivia sisältöjä ja mainoksia, se vastailee chattibottina asiakkaiden kysymyksiin, ja se hyväksyy ja hylkää lainahakemuksia. 

Parhaimmillaan tekoäly on erinomainen päätöksentekijä. Se vaatii kuitenkin oikeat olosuhteet.

Tekoäly tarvitsee päätöksentekoon joko valtavat määrät dataa jo tehdyistä päätöksistä ja niiden hyvyydestä, tai vaihtoehtoisesti mahdollisuuden testata erilaisia päätösstrategioita laajasti. Jälkimmäinen, vahvistusoppimiseen perustuva tyyli toimii erityisesti silloin, jos testaaminen voidaan tehdä luotettavasti simuloidussa ympäristössä eli irrallaan tosielämästä. Esimerkiksi yrityksen ei todennäköisesti kannata päästää chattibottia testailemaan satunnaisia vastauksia pahaa aavistamattomien asiakkaiden kysymyksiin. 

Lisäksi on tärkeää, että tekoälyalgoritmille voidaan määrittää sopiva hyvyysmittari, jonka avulla algoritmin päätöstä voidaan arvottaa. Chattibotin tapauksessa botin tarjoama neuvo on hyvä, jos se ratkaisee asiakkaan ongelman; mainostajalle keskeistä on ostopäätöksen syntyminen.

Ihmisen rooli päätöksenteossa korostuu sen sijaan silloin, kun käytettävissä ei ole suuria ja laadukkaita datamassoja tai mahdollisuutta päätösstrategioiden laajamittaiseen testaamiseen; tai jos selkeän hyvyysmittarin määrittäminen päätökselle on hankalaa. Esimerkiksi pidemmän tähtäimen strategiset päätökset ovat yrityksissä sellaisia, joihin tekoälyalgoritmeja on vaikeaa soveltaa: isoillakaan datamassoilla ei voi ennustaa tulevaisuutta, sillä data katsoo aina taaksepäin eikä osaa ennakoida ennenkokemattomia tapahtumia. 

Hyvyysmittarin määrittelyä taas hankaloittaa se, että päätöksentekoon liittyy usein monia, keskenään ristiriidassa olevia tavoitteita. Esimerkiksi Facebookin harjoittama sisältöjen kohdentaminen toimii siinä mielessä tehokkaasti, että ihmiset klikkailevat mieluusti linkkejä, jotka tukevat heidän olemassa olevia näkemyksiään. Mutta mitä jos tavoitteena onkin Facebookissa vietetyn ajan maksimoinnin lisäksi esimerkiksi yhteiskunnallisen keskustelukulttuurin monipuolistaminen tai vastakkainasettelun vähentäminen? Miten tällaisten tavoitteiden saavuttamista voitaisiin edes mitata algoritmin ymmärtämällä tavalla?

Tekoälyalgoritmeja kehitetään joka tapauksessa jatkuvasti paremmin toimiviksi, ja parhaimmillaan ne helpottavat ihmisten elämää huomattavasti. Niiden avulla voimme löytää valtavista datamassoista kiinnostavia yhteyksiä, joita ihminen ei muuten tulisi ikinä ajatelleeksikaan. Vaikkei tekoäly siis ainakaan toistaiseksi ole syrjäyttämässä ihmistä päätöksentekijänä, voi se kuitenkin auttaa meitä tekemään entistä parempia päätöksiä.

Apulaisprofessori Eeva Vilkkumaa (jonka kirjoitus yllä) Kauppakorkeakoulun tieto- ja palvelujohtamisen laitokselta ja apulaisprofessori Arno Solin Suomen tekoälykeskuksesta (FCAI) osallistuvat 11.10. Tyttöjen päivään 2021, josta voi lukea enemmän Facebookista.

Suomen tekoälykeskus FCAI

Suomen tekoälykeskus FCAI on osaamiskeskittymä, jonka ovat käynnistäneet Aalto-yliopisto, Helsingin yliopisto ja Teknologian tutkimuskeskus VTT. FCAI:n tavoitteena on kehittää uudenlaista tekoälyä, joka voi toimia ihmisen kanssa monimutkaisessa ympäristössä ja auttaa uudistamaan suomalaista teollisuutta. FCAI on yksi Suomen Akatemian lippulaivoista.

Lue lisää
FCAI
  • Julkaistu:
  • Päivitetty:

Lue lisää uutisia

Professori Maria Sammalkorpi
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tutustu meihin: Professori Maria Sammalkorpi

Sammalkorpi on väitellyt tohtoriksi Teknillisestä korkeakoulusta vuonna 2004. Väiteltyään Sammalkorpi on toiminut tutkijana mm. Princetonin ja Yalen yliopistoissa sekä Aalto-yliopistossa.
bakteereja ohjataan magneettikentän avulla
Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Fyysikot saivat bakteerit uimaan lähes täydellisissä riveissä

Bakteerien ohjaaminen onnistui magneettikentän avulla. Löytö auttaa ymmärtämään bakteeripopulaatioiden käyttäytymistä ja voi jatkossa auttaa esimerkiksi kehittämään uuden sukupolven materiaaleja, joista kaavaillaan apua muun muassa lääkkeiden kohdennettuun kuljettamiseen kehon sisällä.
2020 rajanylitykset pohjoismaissa
Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tutkijat loivat ainutlaatuisen ennustemallin kuvaamaan pandemian leviämistä maiden rajojen yli

Pohjoismainen yhteishanke pureutui koronaviruksen leviämiseen vuonna 2020. Tutkimuksen avulla voidaan jatkossa ennakoida paremmin, milloin ja mitkä matkustusrajoitukset ovat pandemiaolosuhteissa tarkoituksenmukaisia.
Event poster with a young researcher looking down with lighst and code reflected around her.
Yhteistyö, Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Unite! Research Week 14.-18.lokakuussa, Grenoble-Autrans

Verkostoitumistapahtuma tohtoriopiskelijoille Unite!-verkoston yliopistoista.