Page 13 - Työpoliittinen aikakauskirja 1 2018

Työpoliittinen aikakauskirja 1/2018
Artikkeleita
nolliseen kieleen tai hahmontunnistukseen liit- tyvissä sovelluksissa, jotka edellyttäisivät ensim- mäisen aallon koneilta liian monimutkaista etu- käteisohjelmointia. Esimerkiksi luonnollisen kielen käyttäminen, autonkuljettaminen tai viimeisimpänä shakinpeluu2 ovat onnistuneet tietokoneelta paremmin syväoppimista hyödyn- täen kuin kielioppia, liikennesääntöjä tai shakin strategioita etukäteen ohjelmoiden.
Nykyinen tekoälyn ja sitä hyödyntävän robo- tiikan kehittyminen on tuomassa uutta auto- maatiota ammatteihin, joissa sillä ei vielä ole ollut merkittävää roolia. Jakamalla työtehtävät yksinkertaiseen nelikenttään niiden vaihtele- vuuden ja rutiininomaisuuden sekä ruumiilli- suuden ja henkisyyden mukaan, voidaan tiivis- tää, että tekoälyn tulo lisää automaatiota entises- tään rutiininomaisessa henkisessä työssä ja tuo uutta automatisointipotentiaalia vaihtelevaan ruumiilliseen sekä henkiseen työhön (Taulukko 1).
Taulukko 1. Työtehtävien automatisointi
2. Luonnollisen kielen sovellukset: esimer- kiksi reaaliaikaiset käännösohjelmat, kes- kustelurobotit, puheentunnistus ja auto- matisoitu tekstintuottaminen.
3. Kehittynytongelmanratkaisu,jokaperus- tuu valtavasta datamäärästä havaittujen riippuvuussuhteiden ja luokittelun hyö- dyntämiseen. Esimerkiksi tekoälykäs robotti voi hakea vastauksen strukturoi- mattomaan kysymykseen, diagnosoida sai- rauksia tai suositella asianajajalle voitta- vaa strategiaa perustuen oikeustapauksen piirteisiin ja olemassa olevaan oikeushis- toriaan.
Nämä edistysaskeleet ovat huomattavia ja laa- jasti sovellettavia lähes kaikilla talouden toi- mialoilla. Ne epäilemättä tulevat muuttamaan suuresti liikenne-, rahoitus-, palvelu-, teolli- suus- ja julkista sektoria. Investoinnit tekoä- lyn tutkimukseen ja soveltamiseen ovat nous-
Ruumiillinen työ
Henkinen työ
Tehtävät vaihtelevia ja vain vähän rutiineja
Viimeaikaisia tekoälysovelluksia voidaan luokitella usealla eri tavalla. Perustuen Erik Brynjolfssonin (2016) esitelmään tärkeimpiä kehityssuuntia tällä hetkellä ovat:
1. Vuorovaikutus fyysisen maailman kanssa: konenäköön, hahmontunnistukseen ja sensoriteknologiaan perustuvat sovelluk- set, kuten automatisoitu liikenne ja logis- tiikka, palvelurobotit ja muu kehittynyt robotiikka.
seet maailmanlaajuisesti merkittävälle tasolle. Liikkeenjohdon konsulttiyhtiö McKinseyn (2017b) mukaan maailmanlaajuiset yksityiset investoinnit tekoälyyn (sis. kehittämisen ja yri- tyskaupat) olivat vuonna 2016 26 – 39 miljardia dollaria. Valtaosan investoinneista tekivät tek- nologia-alan suuryhtiöt, kuten Amazon, Apple, Google ja Baidu. Yhdysvaltalaisten yhtiöiden osuus tekoälyinvestoinneista oli 2016 noin 66 prosenttia ja kiinalaisten yhtiöiden 17 prosenttia.
Työtä on automatisoitu vain vähän, robotiikka ja automaatio ovat tulossa
Tekoäly korvaa ja täydentää ihmistyötä tulevaisuudessa
Tehtävät toistuvia ja rutiininomaisia
Työ on automatisoitu suurelta osin jo nyt
Automaatio jatkuu voimakkaampana
2 Googlen DeepMind –yksikön kehittämä AlphaZero –algoritmi opetti itse itseään 24 tunnin ajan shakissa ja pelasi sen jälkeen parasta perinteistä shakkiohjelmaa Stock sh 8:aa vastaan. AlphaZero voitti sadasta ottelusta 28 ja loput päättyivät tasan. (Silver et al 2017)
13